Implementasi Metode Content-Based Filtering dan
Collaborative Filtering pada Sistem Rekomendasi Wisata di Bali
Implementation of Content-Based Filtering and Collaborative Filtering Method in the Tourism Recommendation System in Bali
Ruvita Faurina 1 , Evlin Sitanggang 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu Jl. W.R Supratman, Kandang Limun, Bengkulu Email: 1 ruvita.faurina@unib.ac.id, 2 evlinsitanggang1401@gmail.com

## Abstrak
Sektor  pariwisata  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian  Bali.  Pada  bulan  April  2023, kunjungan  wisatawan  ke  Bali  mencapai  411.510,  meningkat  11,01%  dari  bulan  Maret  2023 (sumber:  Badan  Pusat  Statistik  Bali).  Untuk  memperkenalkan  destinasi  wisata  yang  ada,  Bali perlu menggunakan teknologi yang sedang berkembang seperti sistem rekomendasi. Dalam hal ini,  digunakan  metode  Content-based  filtering  (CBF)  dan  Collaborative  Filtering  (CF).  CBF memberikan  rekomendasi berdasarkan  preferensi  pengguna  terhadap  kategori  destinasi  wisata, sementara  CF  menggunakan  data  histori  rating  dari  pengguna  lain  untuk  merekomendasikan destinasi yang disukai. Dataset terdiri dari 75 data detail destinasi wisata dan 3000 histori rating dari  100  pengguna.  Pengujian  dilakukan  dengan  membagi  dataset  menjadi  80%  data  training (2400 data) dan 20% data validasi (600 data), menggunakan 15 epoch dan batch size yang sesuai. Hasil terbaik menunjukkan performa loss sebesar 0.0589 dan RMSE sebesar 0.2427.
Kata kunci: sistem rekomendasi, destinasi wisata, Bali, content-based , collaborative  filtering .

## Abstract
The tourism sector plays a crucial role in Bali's economy. In April 2023, the number of tourist visits to Bali reached 411,510, an increase of 11.01% compared to March 2023 (source: Bali Central  Statistics  Agency).  To  promote  the  existing  tourist  destinations,  Bali  needs  to  utilize emerging  technologies  such  as  recommendation  systems.  In  this  case,  Content-based  filtering (CBF) and Collaborative Filtering (CF) methods are employed. CBF provides recommendations based  on  user  preferences  for  different  categories  of  tourist  destinations,  while  CF  utilizes historical rating data from other users to recommend destinations that are liked by  users with similar  preferences.  The  dataset  consists  of  75  detailed  data  on  tourist  destinations  and  3000 historical ratings from 100 users, obtained from the Kaggle website. The testing is conducted by dividing the dataset into 80% training data (2400 data) and 20% validation data (600 data), using 15 epochs and an appropriate batch size. The best results show a performance loss of 0.0589 and an RMSE (Root Mean Square Error) of 0.2427.
Keywords:  recommendation  system,  tourist  destinations,  Bali,  content-based,  collaborative filtering.

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  adalah  perjalanan  mengunjungi  tempat  wisata  untuk  rekreasi  atau  tujuan tertentu.  Data  pariwisata  menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dari  sektor  pariwisata Indonesia.  Data  kepariwisataan  Indonesia  dapat  menunjukkan  peningkatan  jumlah  kunjungan wisatawan  ke  tempat  wisata  setiap  tahunnya  [1]  .  Tidak  hanya  pariwisata  Indonesia  yang mengalami  perkemangan,  namun  pariwisata  di  Bali  telah  berkembang  di  berbagai  sektor pariwisata. Wisatawan mancanegara (wisman) yang datang langsung ke Provinsi Bali pada bulan
April 2023 tercatat naik 11,01% dari bulan sebelumnya. Wisatawan yang berasal dari Australia mendominasi kedatangan wisman ke Bali di bulan April 2023 sebesar 24,97 %  [2].
Gambar 1. Kedatangan wisatawan ke Bali 2022-2023
Pariwisata terus berkembang pesat, baik berupa wisata alam seperti gunung, sungai, laut, danau,  pantai,  maupun  wisata  budaya  seperti  museum,  benteng,  situs  sejarah  dan  lain-lain. Namun,  karena  terlalu  banyaknya  informasi  yang  tersedia,  sulit  bagi  wisatawan  untuk menemukan destinasi wisata di Bali yang sesuai dengan kebutuhannya. Selain itu keterbatasan informasi mengenai harga tiket, waktu tempuh, popularitas dan informasi penting lainnya menjadi masalah lain yang dihadapi wisatawan. Masalah ini menyulitkan para wisatawan terutama yang baru pertama kali mengunjungi Bali dalam memperkirakan budget dan waktu yang dibutuhkan. Untuk mengatasi masalah tersebut dan meningkatkan kepuasan wisatawan dan industri pariwisata secara  keseluruhan  khususnya  di  Bali,  diperlukan  sistem  rekomendasi  yang  dapat merekomendasikan destinasi wisata sesuai preferensi pengguna. Sistem Rekomendasi adalah alat dan  teknik  perangkat  lunak  yang  menyediakan  saran  untuk item yang  akan  berguna  untuk pengguna [3] .
Dalam  pembuatan  sistem    rekomendasi  terdapat  berbagai  macam  metode  yang  dapat digunakan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah Collaborative Filtering (CF) dan Content-based  filtering (CBF).  Metode Content-based  filtering (CBF)  memprediksi  apa  yang disukai pengguna sekarang dengan melihat apa yang disukai pengguna di masa lalu. Sistem akan mencari kesamaan antara isi objek dengan profil pengguna. Semakin mirip objeknya, semakin direkomendasikan  untuk  pengguna  [4]  .  Dalam  penelitian  ini,  metode Content-based  filtering (CBF) ini digunakan untuk memberikan rekomendasi berdasarkan preferensi kriteria jenis wisata yang diminati wisatawan. Sedangkan metode Collaborative Filtering (CF) adalah sebuah metode rekomendasi  yang  memanfaatkan  data  pengguna  dengan  preferensi  serupa  untuk  informasi spesifik  yang  akan  memiliki  respons  serupa  terhadap  detail  lainnya  [5].  Dalam  penelitian  ini Collaborative Filtering (CF) digunakan untuk memberi rekomendasi pada fitur “ more like this ”. Dalam  mengembangkan  sistem  rekomendasi  destinasi  wisata  di  Bali,  penelitian  ini merujuk pada sejumlah penelitian terdahulu yang telah memberikan kontribusi berharga dalam pengembangan  sistem  serupa.  Salah  satu  penelitian  yang  relevan  adalah  yang  dilakukan  oleh Muhammad  Ilhamil  Mi’Roj  pada  tahun  2023,  yang  mengaplikasikan  metode  Item-Based Collaborative Filtering untuk membangun sistem rekomendasi pariwisata di Kabupaten Sidoarjo. Penelitian ini berhasil menciptakan sistem yang mampu merekomendasikan tempat wisata dengan tingkat error sebesar 16% [6]. Selain itu, penelitian oleh Muhamad Naufal Syaiful Bahri dan tim pada tahun 2022 mengenai implementasi sistem rekomendasi makanan melalui aplikasi EatAja menggunakan  metode  Collaborative  Filtering  juga  memberikan  wawasan  berharga.  Dalam pengujian   akurasi menghasilkan  nilai Mean  Absolute  Error (MAE) sebesar  0,96823 akurasi sistem rekomendasi mencapai 80.93% [7]. Selanjutnya, penelitian oleh Mufidatul Islamiyah, Puji Subekti,  dan  Titania  Dwi  Andini  pada  tahun  2019  yang  memanfaatkan  metode  Item  Based
Collaborative Filtering untuk merekomendasikan tempat wisata di Kabupaten Malang, berhasil mencapai tingkat error sebesar 3.8% dan nilai akurasi sebesar 86,35% [8] . Kemudian penelitian oleh  R.A.  Nugroho,  dkk  yang  menggunakan  pendekatan Collaborative  Filtering (CF)  dalam penelitian mereka. Langkah-langkah dalam metode ini meliputi: pertama, mereka mengumpulkan data  berupa  matriks item pengguna  terkait  destinasi  wisata  di  Provisnsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta.  Kemudian,  mereka  mencari  kemiripan  antar item berdasarkan  matriks  tersebut, dengan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  kesamaan  antar  destinasi  wisata.  Setelah  itu,  mereka memilih top N neighbor (destinasi) yang memiliki kesamaan tertinggi dengan destinasi yang ingin direkomendasikan.  Langkah  terakhir,  dengan  menggunakan  informasi  dari  destinasi-destinasi tetangga,  mereka  memprediksi  dan  merekomendasikan  destinasi  wisata  kepada  pengguna berdasarkan preferensi pengguna sebelumnya.Dalam penelitian ini, R.A. Nugroho, dkk. berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  0,6293  [4].  Hasil  penelitian  sebelumnya  juga  menunjukkan bahwa  metode  rekomendasi  berbasis  kolaboratif  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam pengembangan sistem rekomendasi untuk destinasi wisata. Oleh karena itu, peneliti memutuskan untuk  mengadopsi  pendekatan Collaborative  Filtering (CF)  dalam  mengembangkan  sistem rekomendasi  destinasi  wisata  di  Bali.  Referensi-referensi  ini  akan  menjadi  landasan  penting dalam  pengembangan  sistem  rekomendasi  destinasi  wisata  di  Bali,  dengan fokus  pada metode Collaborative Filtering sebagai pendekatan utama.
Batasan  topik  pembahasan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  berupa  data  detail  sebuah destinasi wisata, seperti nama tempat, deskripsi, alamat, harga weekend dan weekday , gambar, koordinat,  kabupaten,  dan  kategori.Kemudian  data  histori rating user berisi  id  tempat  wisata, nama tempat wisata dan nilai rating yang diberikan user . Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menyarankan atau memberikan rekomendasi tempat wisata kepada user baik berdasarkan preferensi jenis wisata yang diinginkan user , maupun kesamaan tempat wisata yang disukai user dengan user lain.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah alat dan teknik perangkat lunak yang  memberikan saran untuk item  yang  dapat  digunakan  oleh  pengguna.  Secara  umum,  sistem  rekomendasi  didefinisikan sebagai sistem pendukung yang membantu pengguna untuk menemukan informasi, produk, dan layanan    dengan  menggabungkan  dan  menganalisis  saran  dari  pengguna  lain,  yang    berarti meninjau dari beberapa pihak dan atribut pengguna.  Sistem rekomendasi telah menjadi bidang penelitian yang penting  sejak munculnya makalah pertama tentang Collaborative Filtering pada pertengahan 1990-an. Tujuan dari sistem rekomendasi adalah untuk  menghasilkan rekomendasi yang berguna bagi pengguna atas barang atau  produk yang paling bermanfaat bagi pengguna. Sistem  Rekomendasi  menurut  Melville  dan  Sindhwani  (2010)  terbagi  menjadi  3  jenis,  yaitu: Content-based Filtering, Collaborative Filtering dan Hybrid-based  Filtering [9] .
2.2 Content-based filtering (CBF)
Metode content  based  filtering biasanya  digunakan  untuk  mencari  kesamaan  antar dokumen  dengan  menggunakan  istilah  yang  terdapat  pada  item  tersebut.  Sistem  rekomendasi dengan metode  content-based  filtering merekomendasikan  item  yang  mirip  dengan  item sebelumnya yang disukai atau dipilih oleh pengguna. Kemiripan item dihitung berdasarkan pada fitur-fitur yang ada pada item yang dibandingkan. [10]. Namun pada penelitian ini, content based filtering akan digunakan untuk menghitung kemiripan antara data kriteria referensi wisata yang dimiliki user dengan data destinasi wisata di dalam dataset. Kemudian preferensi dibagi dengan menggabungkan  data  deskripsi  tempat  yang  disukai  pengguna.  Kemudian  akan  dibandingkan dengan  setiap  destinasi  yang  tidak  memiliki  rating.  Kemiripan  item  dengan  preferensi  sangat mempengaruhi nilai  yang diperoleh item tersebut.  Pada project kali ini content-based filtering digunakan untuk memberikan rekomendasi wisata berdasarkan data preferensi minat pengguna
dalam  kategori  wisata  yang  diinginkan.Ilustrasi  proses  metode content-based  filtering ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Proses Metode Content Based Filtering
Metode  ini  digunakan  saat  akan  memberikan  rekomendasi  kepada  wisatawan berdasarkan  referensi  minat  wisata  yang  diinginkan.Wisatwan  akan  diminta  mengisi  sebuah formulir setelah registrasi yang berisi kategori wisata, kabupaten wisata di Bali, dan kisaran harga tempat  wisata  yang  diinginkan.Metode Content-based  filtering (CBF)  tersebut  terdapat  pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Implementasi Content-Based Filtering (CBF)

## 2.2.1 Item Profile
Tahap ini akan mengambil data destinasi yang diproses untuk mengubah atribut category, city, dan price menjadi  tag  yang  lebih  spesifik,  dan  beberapa  kolom  yang  tidak  diperlukan dihapus. Dimana data ini nantinya akan dijadikan acuan untuk melihat kesamaan preferensi minat kriteria wisata yang diinginkan user .

## 2.2.2 User Profile
Tahap ini user akan diminta untuk memilih beberapa kategori jenis destinasi wisata yang diinginkan,  yang  bisa  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  memberikan  rekomendasi  berbasis
konten.Dalam  objek  pertama  yang  dipilih  adalah  category  yang  terdiri  dari  8 item yaitu, Agrotourism, Culture, Religious, Shopping, Nature, Beach, Biodiversity , dan
Recreation .Objek kedua yaitu city yang merupakan 8 kabupaten di Bali, yaitu Badung, Bangli, Buleleng,  Denpasar,  Gianyar,  Karangasem,  Klungkung,  dan  Tabanan,  serta  objek  terakhir yaitu price dengan kategori free, middle , dan expensive dengan ukuran harga masing-masing.

## 2.2.3 Preprocessing
● Case folding , adalah konversi karakter dari huruf besar ke huruf kecil [11].
● Stopword removal , adalah penghapusan kata-kata umum yang rendah konten informasi [12].

## 2.2.4 TF-IDF Vectorizer
Menginisialisasi objek TfidfVectorizer dari library scikit-learn untuk mengubah kumpulan teks pada kolom Tags yang berisi kumpulan data pada kolom category, city, dan price menjadi representasi vektor menggunakan metode TF-IDF. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah metode yang digunakan untuk menghitung bobot setiap kata yang telah diekstraksi. TF-IDF digunakan untuk menghitung kata-kata umum dalam pencarian informasi[13].

## 2.2.5 Normalized Rating
Melakukan  normalisasi  pada  kolom Rating dengan  menggunakan  rumus Min-Max Scaling . Min-Max  normalization merupakan  metode  normalisasi  dengan  melakukan transformasi linier terhadap data asli sehingga menghasilkan keseimbangan nilai perbandingan antar data saat sebelum dan sesudah proses[14]. Metode ini dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
(1)

## 2.2.6 Cosine Similarity
Perhitungan cosine similarity antara vektor input an user ( user profile ) dan matriks TF- IDF  ( item - profile ),  pengalian  skor  dengan  nilai rating yang  sudah  dinormalisasi  untuk menghitung kemiripan antara dua vektor, dan pengurutan serta pemilihan top_n tempat dengan skor tertinggi. Secara umum, fungsi similarity adalah fungsi yang menerima dua buah objek berupa bilangan riil (0 dan 1) dan mengembalikan nilai kemiripan ( similarity ) antara kedua obyek tersebut berupa bilangan riil. Jika kedua objek memiliki nilai similaritas 1, maka kedua objek dikatakan identik dan sebaliknya. Semakin besar hasil dari fungsi similarity , maka kedua objek yang dievaluasi dianggap semakin mirip dan sebaliknya [15].

## 2.2.7 Rekomendasi
Memberikan 10 rekomendasi wisata berdasarkan preferensi pengguna untuk item yang memiliki skor kemiripan tertinggi.

## 2.3 Collaborative Filtering (CF)
Collaborative  Filtering adalah  salah  satu  algoritma  populer  yang  digunakan  untuk membangun  sistem  rekomendasi. Collaborative  filtering adalah  teknik  yang  paling  banyak digunakan  pada  sistem  rekomendasi.    Seperti  namanya, collaborative  filtering bekerja  dengan cara  menjumlahkan rating atau pilihan dari suatu produk, menemukan profil / pola user dengan melihat history  rating yang  diberikan user ,  dan  menghasilkan  suatu  rekomendasi  baru
berdasarkan perbandingan antar pola user [16] .Pada project ini metode yang digunakan adalah collaborative  filtering .Sebagai  metode  yang  banyak  diadopsi  dalam  sistem  rekomendasi, collaborative filtering dibagi menjadi 4 metode: user-based, item-based, model-based dan fusion- based  approach .  Metode Collaborative  Filtering menggunakan  rating  sebagai  dasar    prediksi rating.  Pendekatan item  based ide  dasarnya  adalah  melakukan  pencocokan  setiap  item  yang dinilai/rating pengguna dengan item serupa, lalu menggabungkan item serupa tersebut ke dalam daftar  rekomendasi.  Sedangkan  pendekatan user  based ide  dasarnya  adalah  memprediksi  item yang mungkin disukai pengguna berdasarkan penilaian yang diberikan pada item tersebut oleh pengguna  lain  yang  memiliki  selera  yang  sama  dengan  pengguna  target.  Ilustrasi  perbedaan proses metode collaborative filtering dengan pendekatan user based dan item based ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Proses Metode Collaborative Filtering
Collaborative  Filtering mencoba  memprediksi  apa  yang  disukai  pengguna  dengan membandingkan  profil  pengguna  satu  sama  lain.  Dalam  Penyaringan  Kolaboratif,  informasi tentang  preferensi  pengguna  sangat  penting.  Jika  terlalu  sedikit  informasi  tentang  preferensi pengguna, sistem akan mengalami masalah sehingga tidak dapat memprediksi dengan baik [4]. Untuk  mendapatkan  rekomendasi,  perlu  dibuat  sebuah embedding yang  merepresentasikan hubungan  antara  pengguna  dengan  tempat  wisata.  Hasil  dari  dimensi  pertama  adalah  matriks, dimana  pengguna  adalah  baris,  dan  kolom  adalah  tempat  wisata.  Gambar  5  adalah  deskripsi sistem dari proses embedding .
Gambar 5. Flowchart Implementasi Collaborative Filtering (CF)

## 2.3.1 Load Dataset
Data  diambil  dari  survei  terhadap  100  responden.  Responden  memberikan  penilaian terhadap 30 destinasi wisata di Bali. Rating diberikan dengan skala linkert dari satu sampai lima. Dataset terdiri dari dua file dengan atribut yang ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Atribut Dataset

## 2.3.2 Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  penghapusan  kolom  pada  dataset  destinasi  yaitu Weekend_Price, Weekday_Price, Gambar, Coordinate ,dan Alamat.Kemudian preprocessing berikutnya  adalah  melakukan  proses encoding dengan  mengubah Place _ Id dan User _ Id menjadi  representasi  angka  unik,  dan  melakukan  mapping  dengan dictionary seperti  pada gambar 6.
Gambar 6. Contoh proses encoding User _ id dan Place _ Id

## 2.3.3 Split Dataset
Data  perlu  dipecah  menjadi training dan testing .  Perbandingan  dilakukan  untuk mengetahui apakah sistem yang dibuat sesuai dengan peran rekomendasi yang menjadi tujuan. Pisahkan data training dan validation menggunakan persentase 80:20.

## 2.3.4 Create Model
Proses Collaborative Filtering (CF) menggunakan data user dan destinasi. Proses kolaboratif terjadi pada model yang dibangun menggunakan neural network . Model ini merupakan library turunan  dari Keras  Tensorflow , library pada  python  [17]  .  Jaringan  syaraf  tiruan  yang digunakan memiliki arsitektur yang ditunjukkan pada Gambar. 7.
Gambar 7. Arsitektur Neural Network Collaborative Filtering (CF)
Sistem Collaborative Filtering yang dibahas dalam penelitian ini menggunakan Dataset Bali  Tourism  untuk  merekomendasikan  tempat  wisata  kepada  pengguna.  Dataset  tersebut berisi rating yang  diberikan  oleh  pengguna  terhadap  tempat  wisata  di  Bali.  Tujuan  utama sistem  ini  adalah  memprediksi rating untuk  tempat  wisata  yang  belum  dikunjungi  oleh pengguna.  Dalam  arsitektur  neural  network  yang  digunakan,  terdapat  empat  lapisan  yang meliputi  lapisan user ( user embedding layer ),  lapisan user _ bias ,  lapisan  tempat  ( place embedding layer ), dan lapisan place _ bias .

## 2.3.5 Training Model
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses training menggunakan neural  network yang  telah  dimodifikasi.  Proses training dan  validasi  menggunakan  beberapa  parameter,
File Atribut Destinasi Place_Id, Place_Name, Description, Category, City,Rating,Weekend_Price, Weekday_Price, Gambar, Coordinate ,Alamat User User_Id, Place_Id , Nama Tempat, Place _ Rating
inisialisasi  bobot  menggunakan He_normal untuk  mengatur  nilai  awal  (bobot)  matriks embedding dengan  mempertimbangkan  ukuran layer yang  digunakan,  aktivasi sigmoid , dengan learning rate , Adam optimizer , dan epoch 15.

## 2.3.6 Training dan validation error
Data training dan validasi menghasilkan performansi berupa root mean square loss , dan validation root mean    square error . Berikut rumus dari Root Mean Square Error (RMSE).
(2)
yi = Prediksi nilai y ; N = Jumlah data ; y = Nilai y sebenarnya

## 2.2.7 Rekomendasi destinasi wisata
Pada langkah terakhir, sistem menyajikan 10 rekomendasi destinasi wisata terbaik kepada pengguna.  Rekomendasi  ini  didasarkan  pada  prediksi rating yang  diberikan  oleh  model. Tempat  wisata  yang  memiliki  prediksi rating tertinggi  dipilih  sebagai  rekomendasi  utama. Dengan  demikian,  pengguna  dapat  menemukan  dan  menjelajahi  destinasi  wisata  yang memiliki  kemungkinan  tinggi  untuk  mendapatkan  pengalaman  yang  menyenangkan  dan memuaskan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Content-based filtering (CBF)
Dalam  tahap  implementasi Content-based  Filtering (CBF),  proses  dimulai  dengan preprocessing data  untuk  mempersiapkan  dataset  destinasi  wisata.  Langkah  pertama  adalah menghitung  nilai  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency )  untuk  setiap  kata dalam  deskripsi  destinasi.  Kemudian,  vektor  TF-IDF  ini  digunakan  untuk  merepresentasikan setiap destinasi dalam dataset. Setelah preprocessing , model Content-based Filtering (CBF) dapat menerima preferensi pengguna dalam bentuk input , seperti jenis wisata yang diminati (misalnya " beach " dan " shopping ") serta kriteria lain seperti harga dan lokasi. Sistem menghitung kesamaan antara vektor preferensi pengguna dan vektor hasil perhitungan TF-IDF untuk setiap destinasi. Destinasi  yang  memiliki  kesamaan  tertinggi  dengan  preferensi  pengguna  dianggap  sebagai rekomendasi  yang  paling  cocok.  Hasil  keluaran  dari  model  Content-based  Filtering  (CBF) diilustrasikan dalam Gambar 8.
Gambar 8. Hasil keluaran model Content-based Filtering (CBF)
Dapat  dilihat  bahwa  semua  data  rekomendasi  wisata  yang  tampil  memenuhi  kategori beach dan shopping yang ada di Badung, dengan kriteria harga Free . Jika jumlah data yang sesuai dengan preferensi pengguna kurang dari 10, model akan memilih semua destinasi yang termasuk
dalam kategori " City " terlebih dahulu, tanpa memperhatikan kategori yang spesifik. Kemudian, model akan mencari destinasi wisata yang memiliki kesamaan nilai dengan kategori yang dipilih, tanpa memperhatikan lokasi kota. Ilustrasi contohnya dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil keluaran alternatif Content-based Filtering (CBF)

## 3.2 Collaborative Filtering (CF)
Pembahasan  terhadap  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam bentuk  uraian teoritik,  baik  secara  kualitatif  maupun kuantitatif.  Dataset yang  digunakan  yaitu data sekunder yang didapatkan dari peneliti  website Kaggle dan hasil scrapping dari beberapa sumber. Dengan pembagian data 75 data destinasi dan 3000 data histori rating. Modeling Dalam penelitian ini Collaborative Filtering . Melalui proses perbandingan  epoch model dan evaluasi, akhirnya dipilih satu epoch terbaik berdasarkan hasil evaluasi.

## 3.2.1 Hyperparameter
Nilai  hyperparameter  ditentukan  pada  model Collaborative  Filtering yang  dilakukan pada  percobaan  adalah optimizer,  batch  size dan learning  rate .  Pada  Tabel  2  menjelaskan hyperparameter yang digunakan pada penelitian.
Tabel 2. Hyperparameter Hyperparameter Optimizer Adam Learning Rate 0,001 Batch Size 5 Epoch 15 Loss Function Mean Squared Error Callbacks Early Stopping Metrics Root Mean Squared Error

## 3.2.2 Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  proses  data preprocessing ,  selanjutnya  adalah  melakukan  modeling terhadap model yang akan digunakan pada sistem rekomendasi wisata di Bali. Pada penelitian kali ini menggunakan jumlah epoch sebesar 15 dan batch size sebesar 5.Bisa dilihat hasil dari training model pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Training model epoch/ ke- loss RMSE val_loss val_RMSE 10 0.0648 0.2545 0.0791 0.2812 15 0.0589 0.2427 0.0776 0.2785
Dengan melihat loss dan RMSE yang terjadi saat proses training model dapat dikatakan baik untuk digunakan dalam sistem rekomendasi destinasi wisata di websie BALIMATE dengan loss dan val _ loss mencapai 0.05% dengan epoch 15 dan batch size 5. Untuk mengukur performa model Collaborative Filtering (CF) juga peneliti menggunakan grafik tensorboard dari library tensorflow dengan hasil sebagai pada Gambar 10 dan 11 berikut ini:
Gambar 10. Grafik Loss

## Gambar 11. Grafik RMSE
Pada Gambar 10 dan 11 merupakan grafik yang menunjukan nilai loss dan RMSE model menggunakan epoch 15 dan batch size 5. Berdasarkan hasil tersebut Training dan Validation loss dan  RMSE  mendekati  angka  0.  Hal  ini  menunjukkan  performa  model  sangat  baik  dan  tidak terdapat overfitting dan underfitting .Hasil keluaran model ini bisa dilihat seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil keluaran model Collaborative Filtering (CF)
Model akan mengambil data user yang akan diberikan rekomendasi dan datanya akan diolah melalui model Collaborative Filtering (CF) untuk nantinya akan diberikan prediksi rating tempat wisata  dengan  nilai  paling  tinggi.Pada  gambar  12  terdapat  5  data  histori rating tertinggi user dengan id 37 dan dari data tersebut yang diolah melalui model, menghasilkan 10 tempat wisata di  Bali  yang  direkomendasikan,  yang  memiliki  prediksi rating paling  tinggi  dari  tempat  yang belum pernah dikunjungi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  berhasilnya  pengembangan  sistem  rekomendasi destinasi  wisata  di  Bali  dengan  menggunakan  metode Content-based  Filtering (CBF)  dan Collaborative  Filtering (CF).  Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna dalam memilih destinasi wisata. Meskipun hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai Root Mean Squared Error (RMSE) dan RMSE validasi masih lebih besar dari 0.2, hal ini mengindikasikan adanya potensi peningkatan akurasi. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan semua atribut data  wisata  untuk  rekomendasi  yang  lebih  spesifik  dan  menyarankan  penelitian  lanjutan  yang membandingkan hasil dengan penelitian sebelumnya serta mengeksplorasi model alternatif dan penyetelan parameter lebih lanjut. Kesimpulan ini mendorong pengembangan ilmiah yang lebih baik untuk menciptakan sistem rekomendasi destinasi wisata yang lebih akurat dan efektif di Bali.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS,  “Peningkatan  kunjungan  wisatawan  mancanegara  pada  April  2023  yang  tumbuh 276,31 persen dibandingkan April 2022 dan Jumlah penumpang angkutan laut dalam negeri pada April 2023 naik 24,75 persen,” 2023.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/06/05/1978/peningkatan-kunjungan-wisatawan- mancanegara-pada-april-2023-yang-tumbuh-276-31-persen-dibandingkan-april-2023-dan- jumlah-penumpang-angkutan-laut-dalam-negeri-pada-april-2023-naik-24-75-persen.html.
[2]  BPS  Bali,  “Jumlah  Wisatawan  Asing  ke  Indonesia  dan  Bali,  1969-2022,”  2023. https://bali.bps.go.id/statictable/2018/02/09/28/jumlah-wisatawan-asing-ke-bali-dan- indonesia-1969-2019.html.
[3]  F. Ricci, L. Rokach, and B. Shapira, Recommender Systems Handbook . 2011.
[4]  R. Nugroho, A. Polina, and Y. Mahendra, “ Tourism Site Recommender System Using Item- Based Collaborative Filtering Approach ,” Int. J. Appl. Sci. Smart Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 119–126, 2020, doi: 10.24071/ijasst.v2i2.2987.
[5]  H.  J.  Jun,  J.  H.  Kim,  D.  Y.  Rhee,  and  S.  W.  Chang, “‘ SeoulHouse2Vec’: An embedding- based  collaborative  filtering  housing  recommender  system  for  analyzing  housing preference ,” Sustain. , vol. 12, no. 17, 2020, doi: 10.3390/SU12176964.
[6]  M. I. Mi’Roj, “Muhammad Ilhamil Mi’Roj pada tahun 2023, yang mengaplikasikan metode Item-Based  Collaborative  Filtering untuk  membangun  sistem  rekomendasi  pariwisata  di Kabupaten Sidoarjo,” 2023.
[7]  M.  Naufal et  al. ,  “Implementasi  Sistem  Rekomendasi  Makanan  pada  Aplikasi  EatAja Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering ,” J. MULTINETICS , vol. 7, no. 2, pp. 177– 185, 2021.
[8]  T.  D.  A.  Mufidatul  Islamiyah,  Puji  Subekti,  “Pemanfaatan  Metode Based  Collaborative Filtering Untuk  Rekomendasi  Wisata  Di  Kabupaten  Malang,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 13, no. 2, 2019, doi: https://doi.org/10.32815/jitika.v13i2.70.
[9]  F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, P. B. Kantor, and F. Ricci, Recommender Systems Handbook 123 . 2011.
[10] V. Mellville, P and Sindhwani, “ Recomender Systems: Encyclopedia of machine learning ch:00338,” IBM Res. Cent. , 2010.
[11] H.  T.  Y.  Achsan,  H.  Suhartanto,  W.  C.  Wibowo,  D.  A.  Dewi,  and  K.  Ismed,  “ Automatic
Extraction of Indonesian Stopwords ,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 14, no. 2, pp. 166– 171, 2023, doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140221.
[12] J. Kaur and P. Kaur Buttar, “A Systematic Review on Stopword Removal Algorithms,” Int. J.  Futur.  Revolut.  Comput.  Sci.  Commun.  Eng. ,  April,  pp.  207–210,  2018,  [Online]. Available: http://www.ijfrcsce.org.
[13] S. A. Amira and M. I. Irawan, “ Opinion Analysis of Traveler Based on Tourism Site Review Using  Sentiment  Analysis ,” IPTEK  J.  Technol.  Sci. ,  vol.  31,  no.  2,  p.  223,  2020,  doi: 10.12962/j20882033.v31i2.6338.
[14] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[15] R.  H.  Mondi  and  A.  Wijayanto,  “ Recommendation  System  With  Content-Based  Filtering Method for Culinary Tourism in Mangan Application ,” ITSMART J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 65–72, 2019.
[16] I. G. A. G. A. Kadyanan, “Perancangan Sistem Rekomendasi dalam Industri Kuliner di Bali,” J. Ilm. , vol. X, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[17] M. A. S. R.  E. Nakhli, H. Moradi, “ Movie Recommender System Based on Percentage of View ,” Knowledge-Based Eng. Innov. - KBEI , pp. 656–660, 2019, doi:
10.1109/KBEI.2019.8734976.