## EXPERT SYSTEM REKOMENDASI PERJALANAN WISATA DANAU TOBA MONACO OF ASIA
Sahat Sonang S 1) , Erwin Sirait 2)
1,2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: sahatsonangstg@gmail.com , e7rait@yahoo.com

## Abstract
Tourism is becoming one of the world's largest industries year after year. Tourism has a lot of positive effects  on  the  region,  such  as  increased  tax  revenue,  job  creation,  foreign  exchange  earnings,  and development  spread.  Traveling  is  still  a  popular  activity,  which  has  led  to  new  ideas  and  confusion among travelers about where to go. This is the issue with urgency. The fact that a lot of websites designed for informational purposes and travel booking on the internet are still regarded as basic and static, even though  they  were  made  by  public  and  private  organizations,  is  another  issue.  It  is  believed  that  the website provider gives user response and interaction scant consideration. The recommendation of tourist attractions that are appropriate for tourists is the goal of this study. The public's direct recommendations for  cultural  tourism  are  mapped  out  in  this  tourism  recommendation  system  along  with  general  and cultural tourist attractions. This tourism recommendation system uses genetic algorithms to suggest both cultural and general tourist destinations. Criteria about tourist destinations or places you do not want to visit,  as  well  as  priority  places  or  tourism  types  you  want  to  visit,  will  be  added  to  this  research.  The genetic  algorithm  processes  these  criteria,  and  based  on  the  criteria,  has  been  able  to  generate  travel recommendation results that are more optimal and accurate.
Keywords : Expert System, Tourism, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  pariwisata  adalah  salah  satu  dari banyak bidang kehidupan yang dipengaruhi oleh kemajuan teknologi informasi. Dibidang pariwisata, Indonesia memiliki banyak keunggulan,  dengan banyak  tempat  wisata  yang berkembang  dan  maju  saat  ini.  Salah  satunya adalah  Danau  Toba.  Danau  Toba  adalah  salah satu  keajaiban  dunia  dan  salah  satu  tempat wisata terbaik di Indonesia dan bahkan di dunia. Ada  banyak  potensi  wisata  yang  luar  biasa  di sana.  Teknologi  e-wisata  telah  membantu pertumbuhan pariwisata Danau Toba.
Banyak  situs e-tourism di  internet menggunakannya  untuk  memberikan  informasi dan  bahkan  memesan  akomodasi.  Situs  tersebut dianggap  masih  statis  dan  sederhana.  Masalah urgensi  adalah  masih  banyak  orang  yang berwisata,  tapi  malah  menimbulkan  pemikiran baru dimana bingung menentukan tempat wisata yang  akan  dituju  wisatawan.  Permasalahan  lain
adalah  banyak  situs-situs  yang  tersedia  di internet  yang  disediakan  oleh  pemerintah maupun  swasta  sebagai  media  informasi  dan media  pemesanan  akomodasi  wisata  namun keberadaan  situs-situs  tersebut  dinilai  masih bersifat statis dan sederhana. Para penyedia situs dinilai kurang mengedepankan sisi responsiveness dan interactivity kepada pengguna.  Salah  satu  masalah  tambahan  adalah bahwa penyedia situs dianggap kurang memperhatikan  aspek  respons  dan  interaksi pengguna  [1][2]. Untuk  menyelesaikan  masalah ini, sistem rekomendasi perjalanan wisata Danau Toba Monaco of Asia harus dibangun.
Peneliti menggunakan pendekatan masalah  empat  tahap  untuk  menyelesaikan penelitian ini. Tahap pertama adalah memahami masalah.  Tahap  kedua  adalah  membuat  rencana atau  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan masalah.  Tahap  ketiga  adalah  melaksanakan rencana atau langkah-langkah tersebut. Terakhir,
peneliti  memeriksa  atau  mengevaluasi  ulang hasil yang dihasilkan.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] pada penelitian  Optimalisasi  Rute  Obyek  Wisata  Di Bandung Raya Menggunakan Algoritma Genetik  telah  mencoba  menyelesaikan  masalah tentang  gagasan  tentang  situs  wisata  yang responsif dan interaktif. Penelitian ini menemukan  bahwa  pencarian  solusi  optimal akan  berakhir  sebelum  generasi  maksimum karena algoritma genetika tidak dapat menghasilkan  orang  yang  lebih  baik  dari generasi  sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  [4] menunjukkan  bahwa  Algoritma Slope One mampu  memberikan  rekomendasi  yang sesuai  dengan  prioritas  yang  dimasukkan  oleh orang-orang yang melakukan perjalanan.
Pengembangan  tambahan  dilakukan  pada  Oelh [2] dengan  menambahkan  algoritma  Topsis  dan genetika  untuk  memberikan  rekomendasi  objek wisata  di  seluruh  Jawa  Barat.  Menurut  kriteria pengguna, penelitian ini memberikan hasil yang baik dan dapat direkomendasikan.
Penelitian  melibatkan  basis Artificial Intelligence yang berbeda selain algoritma yang disebutkan  di  atas.  Di  antara  penelitian  tersebut adalah [5] , yang meneliti A Framework of Web- Based  Fuzzy  Expert  System  for  Managing Tourism  Information ,  yang  bertujuan  untuk memberikan informasi pariwisata kepada wisatawan. Studi ini menggunakan logika fuzzy sebagai mesin cerdas untuk menjawab pertanyaan wisatawan tentang informasi
perjalanan.  Selanjutnya,  penelitian  dilakukan oleh  [6],  [7] dengan  judul  "Sistem  Pakar E- Tourism Pada Dinas Pariwisata D.I.Y Menggunakan  Metode Forward  Chaining ."
Dalam  penelitian  ini,  sistem  pakar  digunakan untuk menyarankan perjalanan wisata ke Daerah Istimewa  Yogayakarta.  Sistem  Pakar  yang dibangun melalui proses Inferensi menggunakan metode Forward Chaining.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  pada  tahun  2020  [8],  [9],  peneliti melakukan penelitian dengan judul Rekomendasi  Rute  Perjalanan  Wisata  Berbasis Web.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma
genetika  untuk  membuat  sistem  rekomendasi rute  perjalanan  wisata.  Algoritma  ini  digunakan untuk membuat rute perjalanan wisata berdasarkan kombinasi kriteria yang dimasukkan oleh pengguna, seperti tempat mulai perjalanan,  tempat  berhenti,  banyaknya  waktu yang  dihabiskan,  kategori, dan  banyak  lagi.  Hal ini  dapat  menjadi  masalah  karena  hasil rekomendasi  hanya  berfokus  pada  satu  atau beberapa  kombinasi  perjalanan  wisata.  Jadi, untuk  meningkatkan  hasil  Algoritma  Genetika dan  membuat  hasil  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna, Artificial  Intelligence diperlukan.  Mesin  kecerdasan  buatan  tersebut mungkin  merupakan  sistem  pakar  berbasis aturan  yang  mengumpulkan  pengetahuan  dari seorang agen perjalanan wisata.

## 2. METODE PENELITIAN
Studi  ini  dimulai  dengan  melihat  dan mengumpulkan  data  dari  sektor  pariwisata, khususnya  pariwisata  Danau  Toba.  Sistem rekomendasi  dibangun  menggunakan  metode waterfall  [10][7],  yang  dimulai  dengan  tahapan analsis,  desain,  implentasi,  dan  ujicoba  dan evaluasi.
Studi Literatur dan Pengumpulan Data Tahap Analisis Desain dan Coding Tahap Analisis Implementasi dan Uji Coba

## Evaluasi
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Sistem  rekomendasi  perjalanan  wisata yang  dibangun  dapat  membantu  pengguna memilih  rute  terbaik  berdasarkan  kriteria  atau batasan pengguna. Pengguna harus mengisi data seperti  negara  asal  wisatawan,  umur,  waktu pergi,  jumlah  destinasi  yang  akan  dikunjungi, destinasi  sebagai  titik  awal,  pukul  berapa
berangkat,  dan  waktu  perjalanan,  serta  kriteria destinasi  seperti  tag  atau  kategori  wisata  dan tempat  yang  tidak  ingin  dikunjungi.  Setelah  itu, sistem  secara  otomatis  akan  menawarkan rekomendasi  jalan  wisata.  Algoritma  genetika membuat  rekomendasi  perjalanan  wisata,  yang kemudian  disempurnakan  oleh  sistem  ahli berbasis peraturan.

## 1. Data
Data  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber, seperti  data  digital  dan  cetak.  Data  tentang destinasi wisata diperoleh dari berbagai situs web yang relevan, khususnya yang berkaitan dengan  Sumatera  Utara,  yang  merupakan situs web pemerintah dan swasta. Selain itu, data destinasi dan karakteristiknya diperlukan. Selain itu, penelitian ini membutuhkan  data  dari  ahli  atau  spesialis perjalanan wisata.
2. Rekomendasi Algoritma Genetika John Holland (1975) menemukan algoritma ini melalui penelitian di Universitas  Michigan,  AS,  dan  salah  satu muridnya, David Goldberg (1989), menjadikannya populer. dimana
menggambarkan  algoritma  genetika  ini sebagai teknik pencarian yang berbasis pada mekanisme genetika dan seleksi alam.
Salah  satu  algoritma  pencarian  berbasis genetika dan mekanisme seleksi alam adalah
Algoritma Genetika [11]. Individu mengalami perubahan
gen untuk menyesuaikan  diri  dengan  lingkungannya selama  proses  evolusi.  Algoritma  genetika bekerja  dengan  populasi  individu  yang masing-masing  mewakili  bentuk  solusi  dari masalah  [8],  [12],  [13].  Nilai fitness seseorang  diwakili,  yang  akan  digunakan untuk  menemukan  cara  terbaik  untuk menyelesaikan  masalah.  Dalam  penelitian ini,  algoritma  genetika  berfungsi  untuk menghasilkan  rute  perjalanan  wisata  yang lengkap, waktu kunjunga, dan lama kunjungan.
Algoritma  genetika  menggambarkan solusi  masalah  dalam  bentuk  kromosom. Selain itu, algoritma genetika membutuhkan tiga  komponen  penting  untuk  digunakan agar bisa berhasil  [6], [9], [13], [1], yaitu: a. Definisi  fungsi fitness .  b.  Definisi  dan implementasi representasi genetika. c.
Definisi  dan  implementasi  operasi  genetika.
Struktur  algoritma  genetika  secara  umum digambarkan dalam siklus berikut.
Populasi Awal Evaluasi Fitness Seleksi Individu
Reproduksi Crossover dan Mutasi Populasi
Baru

## Gambar 2. Siklus Algoritma Genetika
Algoritma genetika menggunakan variabel dan parameter berikut: a. Fungsi fitness (fungsi  tujuan)  yang  dimiliki  oleh  masing- masing  individu  untuk  menentukan  tingkat kesesuaiannya  dengan  kriteria  yang  ingin dicapai;  b.  Populasi  jumlah  individu  yang dilibatkan  pada  setiap  generasi;  c.  Probabilitas terjadinya  persilangan  ( crossover )  pada  setiap generasi;  d.  Probabilitas  terjadinya  mutasi  pada setiap  individu;  dan  e.  Jumlah  generasi  yang akan dibenturkan.
Fungsi fitness tersebut sebagai berikut:
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑐 𝑓(𝑥)+ ∈ (1)
dimana:
a. C adalah konstansa.
b. Ɛ  adalah  bilangan  kecil  yang  ditentukan untuk  menhindari  agar  tidak  terjadi pembagian oleh nol.
c. x adalah individu.
3. Rule Base Expert System
Menurut  beberapa  orang,  sistem  pakar adalah  sistem  yang  berusaha  mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, sehingga komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli  [4], [6], [13] . Sebaliknya, orang lain mengatakan bahwa sistem pakar adalah sistem informasi
yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  komputer,  sehingga  komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang dilakukan  oleh  para  ahli  [15],  [16].  Sistem pakar  yang  baik  dirancang  untuk  dapat meniru  bagaimana  para  ahli  menyelesaikan masalah. Gambar 3 menunjukkan organisasi sistem pakar.
Basis Pengetahuan Mesin Inferensi Memori Kerja Fasilitas Penjelas Akuisisi Pengetahuan Tampilan User
Gamber 3. Struktur Sistem Pakar 1. Basis Pengetahuan: Basis pengetahuan menampilkan pengetahuan  dan  dapat  menyimpan  dan mengorganisasikan pengetahuan dari
seorang pakar.
2. Mesin Inferensi: interpretasi dan aturan dalam sistem pakar.
3. Ingatan Kerja: bagian  yang  bertanggung  jawab  untuk menyimpan data mesin.
4. Kemampuan Penjelasan: berfungsi  menunjukkan  kepada  pemakai bahwa solusi yang dibuat benar.
5. Mengakui Pengetahuan: proses  transfer  kemampuan  pemecahan masalah dari seorang pakar ke orang lain
6. Pandangan Pengguna: berfungsi  dengan  memudahkan  komunikasi antara  pemakai  dan  sistem  pakar  melalui GUI.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Analisis Sistem
Saat  ini,  pemilihan  destinasi  wisata dilakukan secara langsung dengan menghubungi agensi  perjalanan,  mulai  dengan  memberikan kriteria destinasi, kemudian pakar
mengidentifikasi  kriteria  untuk  menentukan jenis destinasi hingga menghasilkan rekomendasi  destinasi.  Proses  mulai  dari mengidentifikasi kriteria yang dipilih oleh calon wisatawan.  Selain  itu,  kenyataan  di  lapangan sering tidak sesuai dengan yang diharapkan.
Sangat  penting  bagi  wisatawan  untuk memiliki  pengetahuan  dasar  tentang  informasi tempat  wisata  yang  ingin  mereka  kunjungi  agar mereka  tidak  melakukan  kesalahan  dalam memilih  tempat  wisata  yang  mereka  inginkan. Oleh karena itu, berdasarkan analisis masalah di atas,  diharapkan  sistem  ini  akan  mempermudah dan  mengefisienkan  perjalanan  wisatawan  yang ingin  melakukan  perjalanan  secara  mandiri sesuai keinginan mereka.

## 3.2.   Implementasi Algoritma Genetika
Gambar  4  menunjukkan  alur  kerja algoritma  genetika  umum  untuk  menemukan solusi optimal.
Mulai Populasi Awal Evaluasi Fungsi Tujuan Seleksi Crossover Mutasi Kriteria Optimasi Terpenuhi Individu- Individu Terbaik Selesai Tidak Ya Gambar 4. Alur Algorima Genetika
Rekomendasi  perjalanan  wisata  terbaik  dibuat dengan  menggunakan  algoritma  genetika  sesuai dengan Gambar 4:
1. Menunjukkan proses penyusunan
rekomendasi  perjalanan  wisata. Input-input destinasi  serta  beberapa  kriteria  diterima oleh  sistem.  Selanjutnya, filter digunakan berdasarkan  kategori  destinasi  yang  dipilih oleh  pengguna  dan  tag-tag  destinasi  yang dipilih.
2. Algoritma  Genetika  mengubah input target ke  kromosom.  Individu  terdiri  dari  setiap kromosom.  Panjang  susunan  kromosom setiap individu dalam situasi ini berbeda dari yang  lainnya.  Karena  setiap  individu  terdiri dari  kromosom,  kriteria  yang  dimasukkan pengguna pada sistem sangat mempengaruhinya. Berbagai kombinasi
wisata dapat disesuaikan berdasarkan
kriteria  tertentu.  Hal  ini  disebabkan  oleh fakta  bahwa  setiap  destinasi  perjalanan memiliki  lebih  dari  satu  kategori,  yang memungkinkan jumlah destinasi yang disarankan  untuk  rekomendasi  perjalanan wisata yang berbeda.
3. Seseorang  diberikan  sebanyak  100  atau jumlah  kombinasi  dari  destinasi  yang  telah difilter sesuai kriteria.
4. Setiap  orang  diuji  berdasarkan  nilai fitness
(Fungsi Tujuan) yang dibuat. Persamaan (2) berikut  digunakan  untuk  menentukan  nilai fitnes:
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 𝑖 = 1 𝐼𝑅 𝑖 +𝐼𝑊𝑃 𝑖 + 𝐼𝐵𝑇 𝑖 (1)
5. Setelah  setiap  orang  memiliki  nilai fitness,
langkah selanjutnya adalah mencari individu baru  berdasarkan crossover dan  mutasi sesuai  nilai  peluang  pada  roda  roda  yang dihasilkan dari nilai fitness .
6. Individu terbaik disimpan di setiap generasi, dan  setelah  semua  iterasi  selesai,  hanya beberapa  individu  terbaik  ditampilkan  pada halaman  pembangkitan  rute  perjalanan wisata pada sistem.

## 3.3.   Perancangan Sistem
Input 1. Lokasi Star dan Finis
2. Objek-objek Wisata yang akan dikunjungi Proses Mencari
Rekomendasi Perjalanan Wisata Menggunakan Algoritma Genetika Output Rute yang paling efisien
Gambar 5. Input, Proses, Output Sistem
Sistem  rekomendasi  perjalanan  wisata ini  memungkinkan  pengguna  memasukkan  data tentang lokasi start dan obyek wisata yang ingin
dikunjungi. Kemudian algoritma genetika digunakan  untuk  menemukan  rekomendasi perjalanan  wisata.  Setelah  diproses,  pengguna akan  menerima  output  berupa  rekomendasi perjalanan  wisata  untuk  obyek  wisata  yang dipilih.  Gambar  berikut  menunjukkan flowchart sistem  yang  dibangun  untuk  menentukan rekomendasi perjalanan wisata.
Mulai
Pilih: Tanggal berangkat, Jam berangkat, jumlah orang dalam perjalanan, lama wisata, Lokasi awal perjalanan, Jenis tempat wisata Pencarian Rekomendasi Perjalanan Wisata Rekomendasi Perjalanan Wisata Terbaik Selesai
Gambar 6. Flowchart Rekomendasi Perjalanan Wisata User Lihat Data Mencari Rekomendasi Perjalanan Wisata Gambar 7. Use Case Diagram
Memilih: Tanggal berangkat, Jam berangkat, jumlah orang dalam perjalanan, lama wisata, Lokasi awal perjalanan, Jenis tempat wisata Menampilkan Daftar Objek Wisata Menampilkan Objek Wisata Dalam Peta Meminta Rekomendasi Perjalanan Wisata Memproses Rekomendasi Perjalanan Wisata Menampilkan Rekomendasi Perjalanan Wisata Terbaik Yes No Activity Diagram Pengguna Sistem
Gambar 8. Activity Diagram

## 3.3.   Perancangan Sistem
Aplikasi  ini  dirancang  untuk  digunakan di  situs  web  yang  berfokus  pada  informasi wisata.  Algoritma  Genetika  digunakan  untuk memasukkan rekomendasi perjalanan wisata dan halaman  hasil  rekomendasi  ke  menu  utama aplikasi  yang  sedang  dibangun.  Pada  menu "Rute  Wisata",  pengguna  dapat  mengisi  berapa banyak  destinasi  yang  akan  dikunjungi,  kapan akan  berangkat,  waktu  berangkat,  dan  jumlah waktu  (dalam  jam)  yang  akan  dihabiskan  untuk perjalanan.  Kemudian,  sistem  akan  memproses dan menampilkan rekomendasi perjalanan wisata.  Pada  tampilan  awal,  pengguna  akan langsung  ditampilkan  pada  beberapa  menu: Home , Tempat Wisata, Rute Wisata, dan Search . Jika  pengguna  ingin  menggunakan  sistem  ini, mereka  tidak  perlu log  in ;  setiap  menu  di halaman utama dapat diakses tanpa login .
Tour Perjalanan Wisata Home Tempat Wisata Rute Wisata Login Daftar
Search Search Tentukan Rute Perjalanan Wisata Anda Kapan Anda Melakukan Perjalanan Wisata? Jam Berapa Anda Akan Memulai Perjalanan? 26 Oktober 2023 09:00
Berapa Jumlah Tempat Wisata yang akan dikunjungi?
4
Berapa Jam Anda ingin menghabiskan Perjalanan? 10 Tentukan Lokasi Perjalanan Awal? Parapat Pilih Jenis Tempat Wisata? V Beach Safari Mountain Bay Waterfall Botanical Gorden Surfing Bird Village Hill Traditional Temple Elephant Lake Zoo Sunrise Market Cave Spring Culture Climbing Art Hot Spring Harbort Mounth Park Buat Rute v v v v
Gambar 9. Tampilan Halaman input Rute Wisata
Gambar 9 menunjukkan tampilan halaman input rute  wisata  di  mana  pengguna dapat memasukkan informasi tentang perjalanan, seperti  tanggal  keberangkatan,  jumlah  destinasi yang  akan  di  kunjungi,  titik start ,  pukul keberangkatan,  jumlah  waktu  yang  dihabiskan, dan  tag  destinasi.  Setelah  itu,  sistem  akan menyarankan perjalanan wisata wisata.
Tour Perjalanan Wisata Home Tempat Wisata Rute Wisata Login Daftar
Search Search Rekomendasi Rute Perjalanan Wisata Artenatif Perjalanan 1: Alternatif Perjalanan 2:
Tomok Tuktuk Pasir Putih Pangururan Sibea-Bea – Tomok Pasir Putih Sibea-Bea Pusuk Buhit –
– – –
– – – –

## Gambar 10. Hasil Rekomendasi Perjalanan
Wisata
Gambar  10  menunjukkan  pembentukan rute  perjalanan  wisata  yang  menggunakan berbagai kombinasi susunan alur destinasi. Rute dihitung  berdasarkan  jarak  destinasi,  tag  yang dipilih,  dan  waktu  perjalanan.  Algoritma genetika  yang  dibuat  berdasarkan  nilai fitnes digunakan  untuk  menentukan  rute  perjalanan wisata terbaik. Individu yang paling unggul yang juga  menghasilkan  generasi  rute  perjalanan terbaik.  Dengan  model  banyaknya  syarat  dan perhitungan nilai fitnes yang ketat, penyampaian informasi  perjalanan  menjadi  lebih  efisien  dan efektif. Ini dapat membantu pengguna mendapatkan  informasi  yang  lebih  relevan  dan akurat.

## 4. KESIMPULAN
Serangkaian  tahap  penelitian  telah menunjukkan  bahwa  aplikasi Expert  System Rekomendasi  Perjalanan  Wisata  Danau  Toba dapat  memberikan  rekomendasi  tempat  wisata yang  sesuai  dengan  keinginan  wisatawan. Aplikasi  ini  dapat  memberikan  rekomendasi tempat-tempat  wisata  yang  dapat  dikunjungi sesuai  dengan  keinginan  para  wisata  mulai  dari lokasi  kebarangkatan  sampai  ketempat  wisata yang  ingin  dikunjungi.  Pengujian  menunjukkan bahwa  algoritma  genetika  dapat  digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  yang akan  dikunjungi.  Dengan  banyak  lokasi  tujuan,
algoritma genetika dapat memberikan rekomendasi dan rute pejalanan untuk menghemat waktu dan sumber daya.

## 5. REFERENSI
[1] M. R. Shihab dan A. Murtadho, “Analisis Situs E-Tourism Indonesia: Studi
Terhadap Persebaran Geografis,
Pengklasifikasian Situs Serta Pemanfaatan Fungsi Dan Fitur,” J. Sist.
Inf. , vol. 7, no. 1, hal. 13, 2012, doi: 10.21609/jsi.v7i1.290.
[2] A. Mathematics, “Penggunaan Algoritma Genetika Dalam Penentuan Rute Wisata Di Kota/Kabupaten Kupang,” hal. 1–23, 2016.
[3] N. M. Hasyim, E. C. Djamal, dan A. Komarudin, “Optimalisasi Rute Obyek
Wisata Di Bandung Raya Menggunakan Algoritma Genetika,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , hal. 6–10, 2017, [Daring].
Tersedia pada:
https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/
8490
[4] M. R. A. Wicaksono, F. Nugrahanti, dan A. R. Putera, “Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Komunikasi,” Optim. Digit. Mark.
Menyongsong Mark. 5.0Technology
Humanit. , vol. 4, no. 1, 2021.
[5] B. . Akinnuwesi dan F. M. . Uzoka, “A Framework of Web Based Fuzzy Expert
System for Managing Tourism Information,” vol. 3, no. 3, hal. 77–89,
2009.
[6] R. Wahyudi, E. Utami, dan M. R. Arief, “Sistem Pakar E-Tourism pada Dinas
Pariwisata D.I.Y Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Ilm. DASI , vol. 17, no. 2, hal. 67–75, 2016.
[7] S. Sonang, S. Defit, dan M. Ramadhan, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Optimasi Fungsi Pelatihan Machine Learning Neural Network dalam Peramalan Kemiskinan”, [Daring]. Tersedia pada: https://www.bps.go.id/.
[8] * Halkiopoulos, Antonopoulou, H. Gkintoni, dan Giannoukou, “An Expert
System for Recommendation Tourist
Destinations: An Innovative Approach of Digital Marketing and Decision-Making Process,” Int. J. Innov. Sci. Res. Technol. , vol. 6, no. 4, hal. 398–404, 2021,
[Daring]. Tersedia pada:
https://ijisrt.com/assets/upload/files/IJIS RT21APR199.pdf
[9] S. Sonang, A. T. Purba, dan S. Sirait, “Prediksi Prestasi Mahasiswa Dengan
Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, hal. 67, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[10] A. Fuggetta, Software process . 2000. doi: 10.1145/336512.336521.
[11] I. P. G. Hendra Suputra, “Rekomendasi Rute Perjalanan Wisata Berbasis Web Menggunakan Algoritma Genetika,” J.
Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, hal. 21, 2020, doi:
10.24843/jik.2020.v13.i01.p03.
[12] W. Praja, K. Anwariyah, Y. Sa, dan F. Syuhada, “Sistem Pakar Tujuan Wisata Kabupaten Lombok Tengah
Menggunakan Metode Forward Chaining
Central Lombok District Tourism
Destination Expert System Using Forward Chaining Method,” vol. 5, no. May, hal. 201–209, 2022.
[13] I. B. Gede Dwidasmara, I. G. N. A. W. Putra, I. M. Widiartha, I. W. Santiyasa, I. B. Made Mahendra, dan A. A. I. Ngurah
Eka Karyawati, “Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic Dan Naïve Bayes,” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana) , vol. 10, no. 2, hal. 227, 2022, doi:
10.24843/jlk.2021.v10.i02.p05.
[14] F. Wavi dan Y. Huda, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Backward
Chaining Pada Aplikasi Web Mandeh
Traveling Pada Kawasan Mandeh Berbasis Framework Codeigniter,” J.
Pendidik. Tambusai , vol. 5, no. 3, hal. 9820–9845, 2021.
[15] S. S. Sitanggang, Y. Yuhandri, dan Adil Setiawan, “Image Transformation With Lung Image Thresholding and
Segmentation Method,” J. RESTI
(Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 2, hal. 278–285, 2023, doi:
10.29207/resti.v7i2.4321.
[16] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T.
Purba, H. Sugara, dan N. F. Siagian, “Implementation of TOPSIS Algorithm for Selection of Prominent Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1783/1/012038.