## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.245

## PROTOTYPE SISTEM REKOMENDASI WISATA KABUPATEN WONOGIRI MENGGUNAKAN KNOWLEDGE-BASED RECOMMENDATION
Fitroh Ahmad Abdul Aziz 1 , Dwi Hartanti 2 , Fajar Suryani 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia Correspondence email : 202020685@mhs.udb.ac.id
Article history: Submission date: May-31-2024       Revised date: June-8-2024       Published date: June-30-2024

## ABSTRACT
Wonogiri Regency is one of the regions that has been extensively developed into a tourist destination. The abundance of tourist destinations makes it difficult for prospective tourists to find destinations that meet their criteria. Therefore, it is necessary to develop a recommendation system that can help prospective tourists find tourist destinations that match their criteria. This research aims to build a tourist destination recommendation system using the knowledge- based  recommendation  method.  The  system  development  uses  the  Rapid  Application  Development  (RAD)  method, which consists of several stages including needs analysis, modeling/design, development and feedback collection, and implementation. This research is only conducted up to the system modeling/design stage to ensure that the designed system,  including  the  database,  template,  and  user  interface  design,  can  be  completed  and  optimized  first  before proceeding to the next stage. Focusing on this modeling stage also provides an opportunity to thoroughly verify and validate the designed system. The knowledge-based recommendation system method provides recommendations based on the similarity value between the attribute values desired by the user and the attribute values in the database. In this study, the recommendation system for tourist destinations in Wonogiri Regency uses 5 attributes of tourist destinations, namely tourism category, ticket price, location (sub-district), rating, and facilities. Based on the similarity calculation using 11 sample tourist destination data, the system provides a tourist destination recommendation that matches the user's  chosen  criteria  with  a  similarity  value  of  0.893  for  Goa  Resi.  The  results  of  this  knowledge-based recommendation  modeling  can  serve  as  a  reference  in  the  development  of  a  tourist  destination  recommendation system..
Keywords: Recommendation System, Knowledge-Based Recommendation, Tourism.

## ABSTRAK
Kabupaten  Wonogiri  adalah  salah  satu  daerah  yang  banyak  dikembangkan  menjadi  destinasi  wisata.  Banyaknya destinasi  wisata  tersebut  menyebabkan  kesulitan  bagi  calon  wisatawan  dalam  mencari  destinasi  wisata  yang  sesuai dengan kriteria yang mereka inginkan. Oleh Karena itu perlu dikembangkan sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu calon  wisatawan dalam menemukan destinasi wisata yang sesuai dengan  kriteria yang mereka inginkan. Penelitian  ini  bermaksud  membangun  sistem  rekomendasi  destinasi  wisata  menggunakan  metode knowledge based recommendation. Pengembangan  sistem  ini  menggunakan  metode  pengembangan Rapid  Development  Application (RAD) yang terdiri dari beberapa tahapan antara lain analisis kebutuhan, tahapan pemodelan/desain, pengembangan dan pengumpulan feedback , implementasi. Penelitian ini hanya dilakukan sampai pada tahap pemodelan/desain sistem bertujuan untuk memastikan bahwa sistem yang dirancang, termasuk basis data, template, dan desain antarmuka, dapat diselesaikan dan dioptimalkan terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya. Fokus pada tahap pemodelan ini juga memberikan kesempatan untuk melakukan verifikasi dan validasi menyeluruh terhadap desain sistem yang telah dibuat. Menggunakan metode sistem knowledge based recommendation yang dapat memberikan rekomendasi berdasarkan pada nilai similarity antara value atribut yang diinginkan user dengan value atribut pada database. Pada penelitian sistem rekomendasi wisata Kab. Wonogiri ini  menggunakan 5 atribut dari destinasi wisata yaitu kategori wisata, harga tiket, lokasi (kecamatan), rating, fasilitas. Berdasarkan hasil perhitungan similarity menggunakan 11 data sampel  destinasi  wisata  menghasilkan  rekomendasi  destinasi  wisata  berdasarkan  dengan  kriteria  yang  dipilih user dengan nilai similarity 0,893 dengan destansi wisata Goa Resi. Hasil pemodelan knowledge based recommendation ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem rekomendasi destinasi wisata.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Knowledge Based Recommendation , Wisata.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## PENDAHULUAN
Pariwisata adalah salah satu sektor kunci yang memiliki peranan  signifikan  dalam  perkembangan  ekonomi sebuah  negara,  dengan  pengelolaan  yang  efisien  dapat memberikan  dampak  yang  lebih  besar  pada  sektor ekonomi  dibandingkan  industri  lainnya,  Oktavika (2023). Wilayah Kabupaten Wonogiri menjadi salah satu wilayah  yang  banyak  dikembangkan  destinasi  wisata, banyaknya kawasan hutan, pegunungan, pantai menjadikan  wilayah  Kab,  Wonogiri  menjadi  daerah yang spesial, Riyanto and Priyono, (2023).
Namun  kurangnya  dalam  pengelolaan  informasi mengenai  banyaknya  destinasi  wisata  tersebut  dan informasi mengenai fasilitas – fasilitas serta keunggulan setiap  destinasi  wisata  di  Kabupaten  Wonogiri  sering menyebabkan  calon  wisatawan  kebingungan  dalam memilih  destinasi  wisata  yang  sesuai  dengan  kriteria yang mereka inginkan. Berdasarkan permasalahan yang penulis  temukan,  penulis  bermaksud  membangun sebuah  sistem  rekomendasi  destinasi  wisata  di Kabupaten  Wonogiri  dengan  menggunakan  metode knowledge-based recommendation, yang mana menurut Atina  and  Hartanti,  (2022)  metode knowledge-based recommendation memiliki keunggulan dalam mengatur skala  prioritas  pengguna  berdasarkan  kebutuhan user . Item dengan  prioritas  tertinggi  akan  direkomendasikan kepada pengguna. Penggunaan metode knowledge-based recommendation memiliki  tujuan dapat  memberikan rekomendasi  kepada user berdasarkan  kesamaan preferensi yang diberikan users dengan informasi yang tersedia di dalam website (Sutono et al., 2022) .

## METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data 1. Data Primer Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data primer,  yang  mana  penulis  mengumpulkan  data secara  langsung  ke  tempat  penelitian  yaitu DISPORAPAR  Kab.  Wonogiri.  Data  penelitian berupa  detail  pariwisata  seperti  harga  tiket,  lokasi, keunggulan, kategori wisata, fasilitas.
2. Data Sekunder Pada  penelitian  ini  data  sekunder  berupa  hasil studipustaka yang digunakan sebagai referensi dalam pengembangan website sistem rekomendasi destinasi wisata dengan mengimplementasikan metode knowledge-based  recommendation .  Data  sekunder berupa  jurnal,  artikel,  buku  yang  terkait  dengan pengembangan sistem rekomendasi.

## Metode Pengumpulan Data
Dalam  melaksanakan  penelitian,  pengumpulan  data merupakan  langkah  penting  untuk  mendapatkan
informasi yang diperlukan. Penggunaan teknik pengumpulan  data  yang  tepat  dan  instrumen  penelitian yang valid sangat penting untuk menghasilkan data yang akurat dan dapat diandalkan (Ardiansyah et al., 2023).
Terdapat  tiga  tahapan  pengumpulan  data  pada penelitian ini:
1. Studi Pustaka Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengacu  pada literatur dari berbagai sumber, termasuk buku, jurnal, dan artikel laporan penelitian terkait pengembangan sistem rekomendasi.
2. Wawancara Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  langsung dengan  DISPORAPAR  Kab.  Wonogiri.  Tujuannya adalah  untuk  memahami  informasi  detail  tentang destinasi  wisata  di  Kab.  Wonogiri,  termasuk  harga tiket,  lokasi,  keunggulan,  kategori  wisata,  dan fasilitas yang tersedia.
3. Kuesioner Penyebaran  kuesioner  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  kesulitan  dalam  memilih  destinasi  wisata  di Kab.  Wonogiri  yang  menjadi  permasalahan  pada penelitian  ini.  Data  yang  diperoleh  terdiri  dari  15 orang responden, baik dari dalam maupun luar Kab. Wonogiri,  dengan  perincian  46,7%  wanita  dan 52,3%  pria,  berusia  19-25  tahun.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menilai  kesulitan  dalam  pemilihan destinasi  wisata  di  Kab.  Wonogiri.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  6,7%  responden  menganggap mudah  sekali,  20%  menganggap  sedang,  sementara 53,3%  menyatakan  sulit,  dan  20%  lainnya menganggap  sangat  sulit  dalam  menemukan destinasi  wisata  yang  sesuai  dengan  preferensi mereka.

## Metode pengembangan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengembangan sistem  RAD  ( Rapid  Application  Development ),  yang mana  menurut  Puji  Ikawati  and  Arinal,  (2021) merupakan  sebuah  metodologi  proses  pengembangan sistem    yang  menekan  pada  proses  pengembangan dengan  waktu  yang  singkat  dan  fleksibel  dalam perubahan  yang  terdapat  pada  proses  pengembangan sistem. Menurut Puji Ikawati and Arinal, (2021) metode RAD terbagi menjadi beberapa tahapan, antara lain:
Sumber: (Ruli, 2023) Gambar 1. Tahapan RAD ( Rapid Application Development )

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.245
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
1. Analisis  Kebutuhan,  tahap  ini  adalah  langkah pertama  dalam  pengembangan  sistem,  di  mana tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  masalah yang ada dan mengumpulkan data yang diperlukan.
2. Pemodelan/Desain  Sistem,  tahapan  ini  meliputi proses  merancang  basis  data,  template,  dan  desain antarmuka  adalah  langkah  penting  dalam  membuat suatu sistem yang disajikan dalam bentuk flowchart sistem,  diagram  aktivitas,  dan  diagram use  case . Diagram  ini  digunakan  sebagai  gambaran  interaksi pengguna dengan sistem yang sedang dibuat.
3. Pengembangan  dan  Pengumpulan feedback, desain sistem  yang disetujui direalisasikan  menjadi sebuah aplikasi. Selama tahap ini, para pengembang aplikasi terus  melakukan  pengembangan  dan  integrasi dengan  komponen  lain  sambil  memperhatikan masukan  dari  pengguna  untuk  memperbaiki  dan menyempurnakan aplikasi.
4. Implementasi, Pada fase ini, pengembang mengaplikasikan  rancangan  sistem  yang  telah disetujui  sebelumnya.  Sebelum  tahap  implementasi dimulai,  dilakukan  uji  coba  program  untuk mengidentifikasi  kesalahan  dalam  pengembangan sistem.  Pada  tahap  ini,  umumnya  terjadi  evaluasi terhadap  sistem  yang  dibuat.  Setelah  proses pengujian dan memastikan fungsionalitasnya optimal,  dilakukan  langkah  implementasi  menjadi sistem final yang dapat digunakan secara efektif.
Penelitian ini hanya dilakukan sampai pada tahap ke-2,  yaitu  Pemodelan/Desain  Sistem.  Pembatasan  ini bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  rancangan  sistem, termasuk  basis  data,  template,  dan  desain  antarmuka, dapat  diselesaikan  dan  dioptimalkan  terlebih  dahulu sebelum  melanjutkan  ke  tahap  berikutnya.  Fokus  pada tahap pemodelan ini juga memberikan kesempatan untuk melakukan  verifikasi  dan  validasi  secara  menyeluruh terhadap desain sistem yang dibuat. Dengan menyelesaikan  tahap  pemodelan  secara  komprehensif, penelitian  ini  dapat  memastikan  bahwa  fondasi  sistem yang  kuat  dan  terstruktur  telah  terbentuk,  sehingga meminimalisir  potensi  kesalahan  dan  perubahan  besar
yang  mungkin  terjadi  pada  tahap  pengembangan  dan implementasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Kebutuhan
Pada  tahapan  analisis  data  ini  penulis  mengidentifikasi beberapa kebutuhan dalam pengembangan sistem, antara lain:
1. Analisis Kebutuhan Pengguna Sistem ini ditujukan untuk menyelesaikan permasalahan  para  wisatawan  dalam  mencari rekomendasi  wisata  di  Kab.  Wonogiri,  dengan demikian  target  pengguna  website  ini  melibatkan para wisatawan yang kesulitan mencari rekomendasi wisata  di  Kab.  Wonogiri  yang  sesuai  dengan  yang diinginkan.
2. Analisis Kebutuhan Sistem Pengembangan sistem rekomendasi ini memerlukan beberapa  variabel  yang  digunakan  oleh  wisatawan dalam  mencari  rekomendasi  wisata  sesuai  dengan yang  diinginkan,  seperti  harga  tiket,  lokasi, kecamatan, keunggulan, kategori wisata, rating.

## Pemodelan
1. Pemodelan Data Rekomendasi Wisata Pada  tahap  awal  pemodelan  data  dilakukan penentuan  parameter,  parameter  yang  digunakan dalam  pemilihan  destinasi  wisata  adalah  kategori wisata,  harga  tiket,  lokasi  (kecamatan),  fasilitas, rating,  keunggulan,  parameter  tersebut  digunakan sebagai input diproses dalam aturan sistem.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  data  wisata yang  didapat  dari  hasil  wawancara  dengan  Bapak Pipuk Riyono (DISPORA Kab. Wonogiri), data-data tersebut  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem rekomendasi wisata dengan metode knowledge based recommendation. Terdapat  11  data  destinasi  wisata dimana setiap wisata memiliki 5 atribut. Berikut data destinasi wisata yang diperoleh dari DISPORA Kab. Wonogiri:
Tabel 1. Data Sampel Destinasi Wisata No Nama Wisata Kategori Wisata Harga tiket Lokasi (Kecamatan) Rating Fasilitas 1 Waduk Gajah Mungkur Wisata Buatan 20.000 Wonogiri 4.2 Tempat Ibadah, Toilet, Parkir, Warung Makan, Pasar Oleh-oleh,Wifi, Rumah Pertemuan 2. Pantai Sembukan Wisata Alam 10.000 Paranggupito 4.5 Parkir, Warung Makan, Toilet, Tempat Ibadah (Mushola) 3. Museum Kars Wisata Sejarah 10.000 Pracimantoro 4.3 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 4. Khayangan Wisata Alam, Wisata Sejarah 5.000 Tirtomoyo 4.6 Parkir, Toilet, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (DISPORA Kab. Wonogiri, 2021)
Dalam perancangan sistem rekomendasi menggunakan knowledge based recommendation menggunakan  teknik cased-base ,  dimana  rekomendasi dapat diukur menggunakan metode similarity (Safitri et al., 2023).
Dalam  menghitung  similarity  menggunakan persamaan berikut:
𝑆𝑖𝑚 (𝑢𝑠𝑒𝑟, 𝐼𝑡𝑒𝑚) = ∑(𝑊 ∗ 𝑆) … … … … … … . . (1)
Keterangan: Sim (user, item) = nilai similarity W = Bobot atribut destinasi wisata S = Nilai Pembanding
Dalam  penelitian  menggunakan  5  atribut  yang masing-masing  atribut  dikenakan  bobot  1/5  atau  20% dalam desimal 0,2. Berdasarkan tabel data sampel user
ingin  mencari  rekomendasi  wisata  dengan  kriteria berikut:
a. Kategori wisata: Wisata Alam
b. Harga tiket = 5.000
c. Lokasi = Bulukerto
d. Rating = 4
e. Fasilitas = Tempat Ibadah
Dalam  menentukan  hasil  rekomendasi  wisata
menggunakan metode knowledge based
recommendation harus  memepertimbangkan  beberapa kriteria berikut:
A. Melakukan  filtrasi  pada  11  data  sampel  yang tersedia,  filtrasi  dilakukan  berdasarkan  kategori wisata yang dipilih user, yaitu kategori wisata alam. Hasilnya  didapatkan  7  destinasi  wisata  yang  telah terfilter, berikut hasil filtrasi:
Tabel 2.  Hasil filtrasi kategori wisata alam
No Nama Wisata Kategori Wisata Harga tiket Lokasi (Kecamatan) Rating Fasilitas 5. Pantai Nampu Wisata Alam 5.000 Paranggupito 4.3 Parkir, Toilet, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan 6. Kampung Wayang Wisata Budaya 0 Manyaran - Membuat Wayang, Edukasi, Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 7. Goa Resi Wisata Buatan, Wisata Alam 15.000 Bulukerto 4.6 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet, Wifi 8. Candi Muncar Wisata Sejarah, Wisata Alam 5.000 Girimarto 4.4 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet, Gazebo 9. Pantai Klothok Wisata Alam 5.000 Paranggupito 4.4 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 10. Padepokan Soko Langit Wisata Buatan, Wisata Alam 25.000 Bulukerto 4.2 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 11. Masjid Tiban Wisata Religi, Wisata Sejarah 0 Baturatno 4.5 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet No Nama Wisata Kategori Wisata Harga tiket Lokasi (Kecamatan) Rating Fasilitas 1. Pantai Sembukan Wisata Alam 10.000 Paranggupito 4.5 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 2. Khayangan Wisata Alam, Wisata Sejarah 5.000 Tirtomoyo 4.6 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 3. Pantai Nampu Wisata Alam 5.000 Paranggupito 4.3 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.245
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (DISPORA Kab. Wonogiri, 2021)
B. Dari 10 data destinasi wisata dengan kategori wisata alam  selanjutnya  kita  hitung similarity dengan mencocokan masing-masing atribut dengan keinginan user . Berikut proses perhitungan similarity tiap destinasi wisata.

## Destinasi Wisata 1
Harga  tiket  destinasi  wisata  Pantai  Sembukan memiliki  selisih  5.000  lebih  mahal  dari  keinginan user ,  tidak  berada  di  lokasi  yang  sama  dengan keinginan user , memiliki rating 0,5 lebih tinggi dari keinginan user ,  dan  memiliki  tempat  ibadah  sesuai dengan  keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan perhitungan similarity berikut:
Sim ( user ,  wisata  1)  =  (0.2*1)  +  (0.2*(1– 5000/25000)) + (0.2*0) + (0.2*(1–0.5/4.6)) + (0.2*1) = 0.2 + 0.16 + 0 + 0.178 + 0.2 = 0.738 … … … …(2)

## Destinasi Wisata 2
Harga  tiket  destinasi  wisata  Khayangan  tidak memiliki selisih dengan keinginan user , tidak berada di lokasi yang sama dengan keinginan user , memiliki rating 0.6  lebih  tinggi  dari  keinginan user ,  dan memiliki  tempat  ibadah  sesuai  dengan  keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan similarity berikut:
Sim ( user , wisata 2) = (0.2*1) + (0.2*(1–0/25000)) + (0.2*0) + (0.2*(1–0.6/4.6)) + (0.2*1) = 0.2 + 0.2 + 0 + 0.173 + 0.2 = 0.773 … … … … … … … … … (3)

## Destinasi Wisata 3
Harga  tiket  destinasi  wisata  Pantai  Nampu  tidak memiliki selisih dengan keinginan user , tidak berada di lokasi yang sama dengan keinginan user , memiliki rating 0.3  lebih  tinggi  dari  keinginan user ,  dan memiliki  tempat  ibadah  sesuai  dengan  keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan similarity berikut:
Sim ( user , wisata 3) = (0.2*1) + (0.2* (1–0/25000)) + (0.2*0) + (0.2*(1–0.3/4.6)) + (0.2*1) = 0.2 + 0.2 + 0 + 0.186 + 0.2 = 0.786 … … … … … … … … …(4)

## Destinasi Wisata 4
Harga  tiket  destinasi  wisata  Goa  Resi  memiliki selisih  10.000  lebih  mahal  dari  keinginan user , berada  di  lokasi  yang  sama  dengan  keinginan user , memiliki rating 0.6 lebih tinggi dari keinginan user , dan memiliki tempat ibadah sesuai dengan keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan similarity berikut:
Sim ( user ,  wisata  4)  =  (0.2*1)  +  (0.2*(1- 10000/25000)) + (0.2*1) + (0.2*(1–0.6/4.6)) + (0.2 * 1) = 0.2 + 0.12 + 0.2 + 0.173 + 0.2 = 0.893 … …(5)

## Destinasi Wisata 5
Harga  tiket  destinasi  wisata  Candi  Muncar  tidak memiliki selisih dengan keinginan user , tidak berada di lokasi yang sama dengan keinginan user , memiliki rating 0.4  lebih  tinggi  dari  keinginan user ,  dan memiliki  tempat  ibadah  sesuai  dengan  keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan similarity berikut:
Sim ( user , wisata 5) = (0.2 * 1) + (0.2 * (1 –0/25000)) + (0.2*0) + (0.2* (1– 0.4/4.6)) + (0.2*1) = 0.2 + 0.2 + 0 + 0.182 + 0.2 = 0.782 … … … … … … … …(6)

## Destinasi Wisata 6
Harga  tiket  destinasi  wisata  Pantai  Klothok  tidak memiliki selisih dengan keinginan user , tidak berada di lokasi yang sama dengan keinginan user , memiliki rating 0.4  lebih  tinggi  dari  keinginan user ,  dan memiliki  tempat  ibadah  sesuai  dengan  keinginan user .  Sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan similarity berikut:
Sim ( user , wisata 6) = (0.2 * 1) + (0.2 * (1 –0/25000)) + (0.2 * 0) + (0.2 * (1 – 0.4/4.6)) + (0.2 * 1) = 0.2 + 0.2 + 0 + 0.182 + 0.2 = 0.782 … … … … … … …(7)

## Destinasi Wisata 7
Harga tiket destinasi wisata Padepokan Soko Langit memiliki  selisih  20.000  lebih  mahal  dari  keinginan user ,  berada  di  lokasi  yang  sama  dengan  keinginan user , memiliki rating 0.2 lebih tinggi dari keinginan user ,  dan  memiliki  tempat  ibadah  sesuai  dengan
No Nama Wisata Kategori Wisata Harga tiket Lokasi (Kecamatan) Rating Fasilitas 4. Goa Resi Wisata Buatan, Wisata Alam 15.000 Bulukerto 4.6 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet , Wifi 5. Candi Muncar Wisata Sejarah, Wisata Alam 5.000 Girimarto 4.4 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet , Gazebo 6. Pantai Klothok Wisata Alam 5.000 Paranggupito 4.4 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet 7. Padepokan Soko Langit Wisata Alam, Wisata Buatan 25.000 Bulukerto 4.2 Parkir, Tempat Ibadah (Mushola), Warung Makan, Toilet, Gazebo
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
keinginan user . Sehingga dapat dilakukan perhitungan similarity berikut:
Sim ( user ,  wisata  7)  =  (0.2*1)  +  (0.2*(1– 20000/25000))  +  (0.2*1)  +  (0.2*(1–0.2/4.6))  + (0.2*1) = 0.2 + 0.04 + 0.2 + 0.191 + 0.2 = 0.831 …(8) C. Dengan  menggunakan  metode knowledge  based recommendation urutan  rekomendasi  wisata  yang ditampilkan  pada user berdasarkan  nilai  similarity tertinggi  yaitu  Goa  Resi,  Padepokan  Soko  Langit, Pantai  Nampu,  Candi  Muncar,  Pantai  Klothok, Khayangan, dan Pantai Sambukan. 2. Pemodelan Sistem Rekomendasi Wisata
A. Use Case Diagram
Use case digunakan untuk mendefinisikan kebutuhan fungsional  utama  yang  harus  dikembangkan  agar sistem dapat beroperasi dengan baik, sesuai dengan hasil  wawancara,  dan  studi  literatur  (Saputra  and Purba,  2022).  Berikut  gambar use  case  diagram sistem rekomendasi wisata Kab. Wonogiri:
Sumber : Sumber : (Fitroh Ahmad Abdul Aziz, 2024) Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Rekomendasi Wisata
Keterangan:
a. Admin, level admin  memiliki  hak  akses  ke seluruh bagian website termasuk, mengelola data wisata dan memberikan bobot pada setiap atribut yang  digunakan  sebagai  perhitungan  similarity menggunakan metode knowledge based recommendation untuk  memudahkan  calon wisatawan  dalam  mencari  rekomendasi  wisata yang  sesuai,  memberikan review, melakukan pencarian rekomendasi wisata, dan melihat detail wisata.
b. Calon  Wisatawan, level user calon  wisatawan memiliki  hak  akses  terbatas  hanya  meliputi memberikan review, melakukan pencarian rekomendasi wisata sesuai dengan yang diinginkan, dan melihat detail wisata.
B. Interface Sistem
a. Halaman Rekomendasi
Sumber : (Fitroh Ahmad Abdul Aziz, 2024) Gambar 3. Halaman rekomendasi
Pada halaman ini user dapat memilih wisata dan melakukan  pencarian  rekomendasi  wisata  berdasarkan dengan preferensi yang mereka inginkan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan,  diperoleh  kesimpulan berupa dalam perancangan sistem rekomendasi menggunakan
metode knowledge based recommendation dapat menghasilkan rekomendasi yang paling sesuai dengan keinginan user dengan melakukan perhitungan similarity . Perhitungan similarity didasarkan pada perhitungan bobot tiap-tiap atribut, nilai similarity yang  paling  mendekati  nilai  1.0  antara masukan dari user dengan data yang tersedia merupakan rekomendasi yang paling sesuai dengan keinginan user . Dari  11  data  destinasi  wisata  yang  telah  dilakukan pemodelan  menggunakan  metode knowledge  based recommendation menghasilkan nilai similarity tertinggi 0.893 (Goa Resi) yang dijadikan rekomendasi bagi user . Hasil dari pembahasan perancangan sistem rekomendasi ini dapat digunakan sebagai acuan dalam pengembangan sistem rekomendasi wisata.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.245

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah,  Risnita,  &  Jailani,  M.  S.  (2023).  Teknik Pengumpulan  Data  Dan  Instrumen  Penelitian Ilmiah Pendidikan Pada Pendekatan Kualitatif dan Kuantitatif. Jurnal  IHSAN :  Jurnal  Pendidikan
Islam , 1 (2), 1–9.
https://doi.org/10.61104/ihsan.v1i2.57
Atina,  V.,  &  Hartanti,  D.  (2022).  Knowledge  Based Recommendation  Modeling  for  Clothing  Product Selection Recommendation System. Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , 3 (5), 1407–1413. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.584 DISPORA  Kab.  Wonogiri.  (2021). Destinasi  Wisata Kab. Wonogiri . 2021. Fitroh  Ahmad  Abdul  Aziz.  (2024). Prototype  Sistem Rekomendasi Wisata Kabupaten Wonogiri Menggunakan Knowledge-Based Recommendation .
Oktavika,  R.  (2023).  Sistem  Rekomendasi  Wisata Dengan  Menggunakan  Algoritma  Collaborative Filtering. Teknologipintar.Org , 3 (1), 1–15. Puji Ikawati, A., & Arinal, V. (2021). Penerapan Metode RAD  dalam  Sistem  Persediaan  Barang  Berbasis Web  pada  PT.  Agree  Progress  International  di Jakarta Barat. Jurnal Sosial Teknologi , 1 (8), 875– 886.
https://doi.org/10.36418/jurnalsostech.v1i8.175
Riyanto, N. Y., & Priyono, M. S. K. D. (2023). Analisis Potensi  Dan  Strategi  Pengembangan  Obyek Wisata Pantai Di Kabupaten Wonogiri Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) .
Ruli, A. R. (2023). Perancangan Sistem Informasi Web
E Commerce Penjualan Merchendise Mengunakan Metode  Rad  Untuk  Yayasan  Kasih  Anak  Kanker Indonesia. JSR :  Jaringan  Sistem  Informasi
Robotik , 7 (1), 91–98.
https://doi.org/10.58486/jsr.v7i1.217
Safitri, A. D., Sulami, A., Safitri, J., Informatika, P. S., Komputer, F. I., Duta, U., Surakarta, B., Serengan, K.,  &  Surakarta,  K.  (2023). Perancangan  Sistem Rekomendasi  Produk  Sepatu  Menggunakan Metode  Knowledge  Based  Recommendation . 04 (03), 589–596.
Saputra,  N.  A.  B.,  &  Purba,  H.  S.  (2022).  Rancangan Sistem  Manajemen  Skripsi  Berbasis  Web Menggunakan Metode Rapid Application
Development  (RAD). JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , 9 (5), 1621.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.5012
Sutono, S., Msrifah, A., & Fauzy, H. L. (2022). Metode Knowledge  Based  Recommendation  Dengan Backward  Chaining  Untuk  Perancangan  Aplikasi E-Commerce. Media  Jurnal  Informatika , 14 (2),
63. https://doi.org/10.35194/mji.v14i2.2555
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri