## Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Menu Makanan Berdasarkan Jarak Terdekat (Studi Kasus: PT. Bujang Sejahtera Abadi)
Yunus Hidayatullah #1 , Helfi Nasution #2 , M. Azhar Irwansyah #3
# Program Studi Informatika, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi Pontianak 78124
1 yunuzhidayatullah23@gmail.com
2 helfinas@informatika.untan.ac.id
3 azharirwansyah@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Penjualan  daring  kini  lebih  diminati,  pembeli  cukup menggunakan smartphone mereka  serta  koneksi  internet  dan dapat  langsung  membeli  sebuah  produk/barang.  Seperti  halnya dalam  membeli  makanan,  beberapa  konsumen  merasa  bingung karena  beragamnya  menu  makanan  serta  semakin  banyaknya restoran  yang  didirikan.  Selain  itu  konsumen  menginginkan efisiensi  waktu,  tenaga  dan  biaya  dalam  menentukan  menu makanan.  Menangggapi  permasalahan  tersebut,  perlu  adanya sebuah aplikasi rekomendasi untuk membantu konsumen dalam menentukan  menu  makanan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membuat  sebuah  aplikasi  rekomendasi  menu  makanan  tidak hanya  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  lokasi  konsumen  akan tetapi  juga  menampilkan  menu  makanan  yang  sering  di  order. Metode Technique for Order of Preference by Similiatiry to Ideal Solution (TOPSIS), diterapkan dalam proses untuk mencari menu makanan  yang  sering  diorder.  Dari  hasil  pengujian White  Box yang  dilakukan  diperoleh  jumlah  region, cyclomatic  complexity, dan  independent  path  adalah  6  dan  hasilnya  valid,  sedangkan hasil  pengujian  yang  dilakukan  di  6  titik  berbeda  aplikasi rekomendasi  menu  makanan  berhasil  menampilkan  menu makanan yang terdekat dari lokasi konsumen.
Kata kunci — Penjualan daring, Metode TOPSIS, Rekomendasi, Aplikasi, jarak Terdekat

## I. P ENDAHULUAN
Penjualan  daring  kini  lebih  diminati  karena  pembeli  tidak perlu repot untuk datang ke toko dan membeli sebuah produk. Pembeli  cukup  menggunakan smartphone mereka  serta koneksi  internet  dan  dapat  langsung  melihat  atau  membeli sebuah  produk.  Seperti  halnya  dalam  membeli  sebuah makanan,  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  menu makanan yang sesuai dengan keinginan tidak sedikit konsumen yang  merasa  bingung,  karena  beragamnya  selera  masyarakat dilihat dari sudut pandang  yang berbeda untuk mencari  menu makanan  sesuai  dengan  keinginan  belum  lagi  dengan
banyaknya  restoran  atau  gerai  baru  yang  didirikan  dengan kualifikasi  dan  ciri  khas  masing-masing.  Beragam  sajian ditawarkan  mulai  dari  makanan  khas  daerah  yang  sifatnya tradisional  sampai  makanan-makanan  cepat  saji  yang  bersifat modern [1]. Terkadang konsumen juga menginginkan efisiensi waktu dan biaya dalam memilih makanan [2].
Penduduk lokal menganggap hal tersebut sudah biasa, akan tetapi lain halnya dengan penduduk pendatang atau wisatawan. Dengan  banyaknya  restoran  dan  menu  makanan  yang ditawarkan  tersebut  mungkin  saja  seorang  konsumen  akan mengalami  kebingungan  atau  keragu-raguan  untuk  membeli makanan  [3].  Maka  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat memberikan  rekomendasi  untuk  membantu  konsumen  dalam memilih menu makanan yang sesuai dengan apa yang mereka butuhkan atau yang mereka inginkan
Penelitian  ini  mencoba  memberikan  solusi  berupa  sebuah aplikasi  rekomendasi  menu  makanan.  Penelitian  ini  juga diharapkan  dapat  membantu  mengurangi  kebingungan konsumen  dalam  menentukan  menu  makanan  yang  cocok untuknya serta tidak hanya dalam memberikan alternatif menu makanan  dengan  jarak  terdekat  dari  lokasi  konsumen  akan tetapi juga menampilkan menu makanan yang sering di order.

## II. U RAIAN P ENELITIAN

## A. Aplikasi
Aplikasi  merupakan  suatu  program  berbentuk  perangkat lunak  yang  berjalan  pada  suatu  system  tertentu  yang  berguna untuk  membantu  berbagai  kegiatan  yang  dilakukan  oleh manusia.  Aplikasi  adalah software yang  dibuat  oleh  suatu perusahaan  komputer  untuk  mengerjakan  tugas-tugas  tertentu [4].  Aplikasi  merupakan  penerapan,  menyimpan  suatu  hal, data,  permasalahan  kedalam  suatu  sarana  atau  media  yang dapat digunakan
untuk menerapkan atau
mengimplementasikan  hal  atau  permasalahan  yang  ada sehingga  berubah  menjadi  suatu  bentuk  yang  baru  tanpa menghilangkan  nilai-nilai  dari  hal  data,  permasalahan,  dan pekerjaan itu sendiri [5].

## B. Sistem Rekomendasi
Secara  harfiah  pengertian  dari  rekomendasi  adalah  saran yang  menganjurkan  atau  membenarkan  atau  menguatkan  [6]. Sistem rekomendasi adalah  suatu perangkat piranti  lunak dan teknik  yang  memberikan  saran  untuk  sesuatu  yang  dapat dimanfaatkan oleh pengguna, rekomendasi yang diberikan bisa berupa  informasi,  layanan  atau  produk  yang  sudah  diprediksi sebelumnya [7].
Proses memberitahukan kepada seseorang atau lebih bahwa sesuatu  yang  dapat  dipercaya,  dapat  juga  merekomendasikan diartikan  sebagai  menyarankan,  mengajak  untuk  bergabung, menganjurkan.  Sebuah  perangkat  lunak  yang  dibangun  guna membantu  pengguna  dengan  memberikan  rekomendasi  saat pengguna  dihadapkan  pada  jumlah  informasi  yang  besar merupakan garis besar yang menjelaskan sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi sebagai model aplikasi dari hasil observasi terhadap keadaan dan keinginan pelanggan [8].

## C. Google Maps
Google  Maps merupakan  layanan  peta  gratis  yang disediakan  oleh Google dalam  bentuk Website.  Google  Maps merupakan aplikasi yang mirip dengan Google Earth . Namun yang  membedakan adalah  fitur Google Maps tidak selengkap Google Earth. Namun saat ini Google Maps memiliki Engine yang sangat handal berfungsi memberikan fasilitas pendukung untuk memudahkan pengguna dalam  mencari  lokasi sehingga Google Maps saat ini sudah seperti Google Maps . Jadi, Google Maps adalah versi ringan dari Google Earth dengan beberapa yang dihapus. Google Maps dapat diakses di http://maps.google.com  [9]. Google  Maps memiliki  fitur Geolocation yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  lokasi yang ditandai berdasarkan latitude dan longitude [10] .
D. Layanan Berbasis Lokasi (Location Based Service)
Location  Based  Servide atau  biasa  disingkat  LBS  adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan teknologi yang digunakan untuk menemukan lokasi perangkat yang kita gunakan.  Konsep  LBS  ini  menghasilkan  layanan  informasi yang  dapat  dicocokkan  dengan  lokasi  keberadaan  calon penerima  informasi.  Hal  ini  menyebabkan  peningkatan  nilai informasi  dikarenakan  penerima  dapat  mengasosiasikan pengetahuan atau informasi yang didapat dengan keberadaannnya [11].
E. Latitude dan Longitude
Latitude adalah garis  yang  melintang diantara kutub  utara dan kutub selatan, yang menggabungkan antara sisi timur dan barat bagian bumi. Garis ini memiliki posisi membentang bumi, sama halnya seperti garis equator , tetapi dengan kondisi  nilai tertentu  garis  lintang  inilah  yang  dijadikan  ukuran  dalam
mengukur  sisi  utara-selatan  koordinat  suatu  titik  di  belahan bumi [12]. Sedangkan Longitude adalah garis membujur yang menghubungkan antara sisi utara dan sisi selatan bumi (kutub).

## F. TOPSIS
TOPSIS  merupakan  salah  satu  teknik  atau  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981. TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan terjauh dari solusi  ideal  negatif dari  sudut pandang geometris dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi  optimal [13].
Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang  dicapai  untuk  setiap  atribut  yang  dicapai  untuk  setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif dengan  mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal positif.  Berdasarkan  perbandingan  terhadap  jarak  relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai [14].
Metode  ini  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  secara  praktis.  Hal  ini  disebabkan  konsepnya  yang sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif ke dalam matematis yang sederhana [15].
Ada  beberapa  langkah-langkah  metode  TOPSIS  dalam menyelesaikan suatu masalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.

## 𝑟𝑖𝑗 =
𝑋𝑖𝑗 √∑ = 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 𝑟 𝑖𝑗 =   𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  (A + )  dan  matriks solusi  ideal  negatif  (A - )  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi y ij .
𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , … , 𝑦𝑛 + ) 𝐴 − = (𝑦1 − , 𝑦2 − , … , 𝑦𝑛 − )
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐷𝑖 + =   √∑(𝑦𝑖 + −  𝑦𝑖𝑗) 2 𝑛 𝑗=1
𝐷𝑖 − =   √∑(𝑦𝑖𝑗 − 𝑦𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ).
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − +  𝐷𝑖 +

## III. P ERANCANGAN S ISTEM
A. Perancangan Arsitektur Sistem (Gambar 1) Server Admin Aplikasi Rekomendasi Menu Makanan Berdasarkan Jarak Terdekat Database Request Request Request Respon Respon Respon User Respon Request Gambar 1. Arsitektur sistem
1. Admin  ataupun user melakukan  request  terhadap  server melalui  website  aplikasi  rekomendasi  menu  makanan berdasarkan jarak terdekat.
2. Website  aplikasi  rekomendasi  menu  makanan  akan meminta  data latitude dan longitude posisi user saat  ini melalui google maps.
3. Server  menerima  request  data  dan  mengambil  data  sesuai permintaan ke database.
4. Database  menerima  permintaan  server  dan  mengirim  data ke server.
5. Server  mengirim  data  yang  diminta  dan  mengirimkannya melalui  aplikasi  rekomendasi  menu  makanan  berdasarkan jarak terdekat ke admin maupun user .

## B. Perancangan Diagram Konteks Sistem
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  memberikan gambaran umum terhadap kegiatan yang berlangsung didalam sistem. Diagram konteks  memperlihatkan  bahwa  subjek  yang terlibat langsung dalam proses sistem adalah:
1. Admin
Admin adalah pengguna yang memiliki hak akses penuh terhadap  aplikasi,  bertugas  menjalankan  manajemen  dan menjaga  aktivitas  aplikasi  dan  basis  data.  Pengguna  yang menjadi  admin  adalah  orang  yang  melakukan  konfigurasi awal,  pemilik  aplikasi,  orang  yang  sejak  awal  didaftarkan menjadi admin, atau member yang diangkat menjadi admin.
Tugas  utama  admin  adalah  mengatur  semua  konfigurasi yang ada pada aplikasi [16].

## 2. User
User adalah pengguna umum internet yang mengakses aplikasi. User dapat  melihat  informasi  yang  ada  pada aplikasi, user juga  dapat  melakukan  pencarian  menu makanan terdekat. Gambar 2 menunjukkan diagram konteks dari sistem.
Aplikasi Rekomendasi Menu Makanan Admin User Home Manajemen Gerai Manajemen Menu Manajemen Order Perhitungan Manajemen Kriteria Manajemen Jasa Ubah Password Info Home Info Gerai Info Menu Info Order Info Perhitungan Info Kriteria Info Jasa Info Ubah Password Home Menu Terdekat Manajemen Gerai Manajemen Menu Ubah Password Info Home Info Menu Terdekat Info Gerai Info Menu Info Ubah Password

## Gambar 2. Diagram konteks sistem
C. Diagram Overview Sistem (Gambar 3) Admin 1.0 Login tbl_user 2.0 Manajemen Data tbl_gerai tbl_menu Username, Password Info Konfirmasi Login Admin Validasi Username, Password Data Gerai Konfirmasi Manajemen  Data  Gerai, Menu, Order, Jasa, Kriteria Info  Manajemen  Data Gerai, Menu, Order, jasa, kriteria 3.0 Perhitungan TOPSIS Info Hasil Data Menu Konfirmasi tbl_invoice Konfirmasi Data Invoice tbl_pelanggan Data Pelanggan Konfirmasi tbl_kriteria Data Hasil Konfirmasi tbl_hasil Data Hasil Konfirmasi tbl_order Konfirmasi Data Order Info Order Data Order Konfirmasi Data Hasil Konfirmasi Data Kriteria User Info Konfirmasi Login User Username, Password 4.0 Menu Terdekat Data Menu Terdekat, Gerai, Menu Gerai Info Menu Terdekat, Gerai, Menu Gerai Data Hasil Konfirmasi
Gambar 3. Diagram overview sistem
D. ERD Sistem (Gambar 4) Pelanggan Menu Order Kriteria Memiliki Memiliki Memiliki Memiliki nama password username email *id_pelanggan 1 M harga **id_gerai nama_menu *id_menu value *id_order **id_menu **id_kriteria *id_kriteria bobot nama_kriteria M 1 M M 1 1 tipe_bobot waktu_order Gerai Memiliki *id_gerai nama_gerai Deskripsi_gerai Alamat_lengkap lat lng 1 M Invoice *id_invoice antar-lat **id_gerai antar_lng waktu_invoice Memiliki 1 1 **id_invoice **id_pelanggan detail_alamat_antar tarif ket_bobot **id_pelanggan **id_group Group id_group nama_group deskripsi_group 1 Memiliki 1 Gambar 4. ERD sistem IV. H ASIL P ERANCANGAN D AN A NALISIS S ISTEM
A. Hasil Perancangan
1. Antarmuka Halaman Login
Antarmuka  halaman  login  digunakan  oleh  dua  level pengguna,  yaitu  admin  dan user untuk  dapat  mengakses aplikasi ini dengan memasukkan username dan password yang telah  didaftarkan  sebelumnya.  Apabila  data login yang dimasukkan  sesuai,  maka  pengguna  dapat  mengakses  menu- menu yang ada pada aplikasi ini. Antarmuka hasil perancangan halaman login dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Antamuka halaman login

## 2. Antarmuka Halaman User
Antarmuka  halaman user merupakan  antarmuka  yang diakses  oleh user saat  mengunjungi website. Antarmuka  ini berisi  daftar  menu  makanan  berdasarkan  lokasi  terdekat  dari lokasi user . User dapat  memilih  jenis  makanan  yang  ingin ditampilkan  misalnya  jenis  bakso  maka  aplikasi  akan merekomendasikan bakso-bakso terdekat dari lokasi user saat ini.  Tampilan  antarmuka  halaman user dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Antarmuka halaman menu terdekat

## 3. Antarmuka Halaman Admin
Antarmuka halaman admin adalah antarmuka yang diakses oleh admin untuk melakukan manajemen data. Data yang bisa diolah  adalah  manajemen  data order,  data  pengguna  aplikasi, data kriteria. Tampilan antarmuka halaman admin data dilihat pada Gambar 7.
B. Hasil Pengujian
1. Pengujian White Box 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 R5 R4 R3 R2 R1 Node region edge R6 Gambar 8. Grafik alur
Pengujian white-box yang  dilakukan  menghasilkan Cyclomatic Complexity yang disimbolkan dengan V(G) ada 3 yaitu:
a. Jumlah region = 6
V (G) = 6
b. V (G) = Jumlah Edge – Jumlah Node + 2 V (G) = 25 – 21 + 2
c. V (G) = 5 Predicate Node + 1 V (G) = 6
Jadi Cyclomatic Complexity untuk prosedur TOPSIS seperti di Gambar 8 adalah 6 dan hasilnya valid karena sesuai dengan jumlah jalur independent-nya.

## 2. Pengujian Jarak Terdekat
Pengujian  jarak  terdekat  dilakukan  dengan  menentukan  1 lokasi  sebagai  lokasi  awal,  kemudian  mengambil  8 titik  hasil pencarian  sistem.  Kemudian  kedelapan  titik  lokasi  tersebut ditentukan  koordinatnya  dan  langsung  dihitung  jaraknya  dari lokasi awal. Lokasi awal pada pengujian ini adalah di Jl. Sungai Raya Dalam. Hasil perhitungan rekomendasi 8 lokasi terdekat dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
TABEL I
H ASIL P ENGUJIAN S ISTEM Lokasi User Nama Menu Jarak (Km) Jl.  Sungai  Raya Dalam  (Pontianak Tenggara) Ayam Geprek Bensu 0.5 Km Ayam Geprek Original 3.5 Km Nila Bakar 5.08 Km Ayam Panggang Raja 5.41 Km Ayam Penyet Power 5.41 Km Paket Sambal Telur Asin B 5.9 Km Paket Sambal Telur Asin A 5.9 Km Paket Sambal Bawang A 5.9 Km
C. Analisis Hasil Pengujian
1. Analisis Pengujian White Box Pengujian white-box yang  telah  dilakukan  menghasilkan grafik alur dari prosedur TOPSIS dimana terdapat 21 node dan 25 edge serta 6 region . 21 node mencakup proses perhitungan TOPSIS mulai dari:
1. Node 1 yang mengatur variabel yang akan digunakan dalam prosedur  TOPSIS.  Mulai  dari  data  order  setiap  jenis makanan  dengan  variabel  kriteria  yaitu  harga,  jumlah pesanan,  tarif,  dan  jarak.  Kemudian  data  bobot  setiap kriteria  dan  tipe  kriteria.  Terakhir  melakukan  deklarasi variabel array yang  akan  digunakan  untuk  menampung setiap hasil perhitungan yang dilakukan.
2. Node 2, 3, 4, 5 merupakan proses validasi jumlah data yang akan diproses perhitungan TOPSIS.
3. Node 6,  7  merupakan  tahap  ke-1  dalam  TOPSIS  yaitu menghitung matriks ternormalisasi.
4. Node 8,  9  merupakan  tahap  ke-2  dalam  TOPSIS  yaitu menghitung matriks ternormalisasi terbobot.
5. Node 10, 11, 12, 13 merupakan tahap ke-3 dalam TOPSIS yaitu  menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
6. Node 14, 15, 16, 17 merupakan tahap ke-4 dalam TOPSIS yaitu menentukan jarak relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dengan solusi ideal negatif.
7. Node 18,  19  merupakan  tahap  ke-5  dalam  TOPSIS  yaitu menghitung nilai preferensi dimana semakin besar nilainya semakin tinggi peringkatnya.
8. Node 20  merupakan  tahap  ke-6  dalam  TOPSIS  yaitu mengurutkan nilai preferensi yang telah didapatkan.
9. Node 21 merupakan akhir dari prosedur TOPSIS.

## 2. Analisis Pengujian Jarak Terdekat
Dari hasil pengujian di atas dengan posisi user di Jl. Sungai Raya  Dalam  (Pontianak  Tenggara)  didapatkan  hasil rekomendasi menu makanan terdekat berada pada jarak 0.5 Km yaitu ayam geprek bensu. Untuk rekomendasi menu makanan terdekat hal yang pertama di pertimbangkan adalah jarak gerai atau restoran dari lokasi user , jika lokasi user lebih dekat dari lokasi gerai atau restoran maka secara otomatis menu makanan yang terdekat tersebut akan menduduki posisi teratas. Jika jarak
yang  didapat  ternyata  sama  dengan  jarak  antara  gerai  atau restoran  maka  aplikasi  akan  memfilter  berdasarkan  jumlah order. Menu makanan dengan jumlah order yang lebih banyak akan menduduki posisi lebih tinggi dibandingkan dengan menu makanan yang memiliki jumlah order lebih sedikit.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Setelah dilakukan pengujian dan analisis terhadap aplikasi rekomendasi menu makanan berdasarkan jarak terdekat, dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  rekomendasi  menu  makanan  berdasarkan  jarak terdekat  dibuat  berbasis web dengan  menerapkan  metode TOPSIS. Hasil perhitungan  metode TOPSIS mengurutkan preferensi  akhir  dari  tertinggi  sampai  terendah  untuk menampilkan jenis makanan yang sering diorder dari sistem ke pengguna.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian White  Box yang  sudah dilakukan diperoleh jumlah region, cyclomatic complexity , dan  independent  path  adalah  6  dan  hasilnya  valid  karena sesuai  dengan  jumlah  jalur  indepentnya.  Sehingga  dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma tersebut sudah benar.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  menampilkan  menu makanan terdekat di ambil  6  titik  berbeda dan didapatkan bahwa  aplikasi  rekomendasi  menu  makanan  berdasarkan jarak terdekat telah berhasil dengan baik.

## R EFERENSI
[1] B.  Raditya  Adi,  Rancanga  Bangun  Sistem  Rekomendasi  Restoran Berbasis  Web  Menggunakan  TF-IDF  dan  Haversine  Formula. Tangerang: Universitas Multimedia Nusantara, 2017.
[2] Y.  Whelly,  Menentukan  Jarak  Terdekat  Hotel  Dengan  Metode Haversine Formula. Malang: Universitas Islam Negeri Maulana Malik
Ibrahim, 2015.
[3] S. Surya, Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran
Berbasis Web Menggunakan Metode Knowledge Based
Recommendation. Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia, 2012..
[4] G.  Sanjaya  dan  B.  Sumboro,  Rancang  Bangun  Aplikasi  Penjadwalan Kuliah  Stmik  Aub  Surakarta  Berbasis  Web.  Surakarta:  STMIK  AUB
Surakarta, 2015.
[5] R. Muhammad, Rancang Bangun Aplikasi Penjadwalan Mata Pelajaran Berbasis Web Pada SMK Negeri 1 Cerme. Surabaya: STIKOM, 2013.
[6] E.  Istiyanto,  Pemrograman  Smart  Phone  Menggunakan  SDK  Android dan Hacking Android. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[7] F. Ricci, L. Rokach, B. Saphira, & P. B. Kantor, Recommender System Handbook. S.1: Springer, 2011.
[8] M. Oktaviani, Sistem Rekomendasi Penyewaan Sound System Pada UD. Dyah Audio Berbasis Web Menggunakan Metode Euclidean  Distance.
Kediri:  Universitas  Nusantara  Perguruan  Guru  Republik  Indonesia, 2015.
[9] Z.  Ali,  Keliling  Dunia  Dengan  Google  Earth  dan  Google  Maps.
Yogyakarta: Andi, 2010.
[10] F.  Mahdia  dan  N.  Fiftin,  Pemanfaatan  Google  Maps  API  Untuk Pembangunan  Sistem  Informasi  Manajemen  Bantuan  Logistik  Pasca Bencana  Alam  Berbasis  Mobile  WEB  (Studi  Kasus:  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  Kota  Yogyakarta).  Jurnal  Sarjana Teknik Informatika, Volume 1 No. 1, 2013.
[11] K.  Alfan,  Aplikasi  Pencarian  Minimarket  Menggunakan  Metode Haversine  Formula  Untuk  Menentukan  Jarak  Terdekat.  Malang: Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2014.
[12] KBBI,  2016.  Arti  Kata  Rekomendasi  [Online].  Tersedia  dalam https://kbbi.web.id/rekomendasi [Diakses 28 April 2019].
[13] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R Wardoyo, Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[14] M.  Syafi’i,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Daerah  Prioritas Penanganan Stunting Pada Balita Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus:  Kota  Pontianak).  JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi) Vol 7, No 1, 2019.
[15] B.  Sanada,  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Pelanggan  Terbaik  Dengan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus:  PD.  Istana Duta). JUSTIN (Jurnal Sistem dan  Teknologi Informasi) Vol  3, No 2, 2015.
[16] R.  Gunawan,  JSON  Web  Token  (JWT)  untuk  Authentication  pada Interoperabilitas  Arsitektur  berbasis  RESTful  Web  Service,  Jurnal Edukasi & Penelitian Informatika (JEPIN), vol 5. No. 1, 2019.