Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Sistem  Rekomendasi  Wisata  Kuliner  Madura  Menggunakan  Content  Based Filtering

## Madura  Culinary  Tourism  Recommendation  System  Using  Content  Based Filtering
Laili Cahyani 1 , Nuke Sephiana 2 , Muhlis Tahir 3 , Jamilatul Aisyiah 4
1, 2, 3, 4 Pendidikan Informatika, Universitas Trunojoyo Madura email: laili.cahyani@trunojoyo.ac.id 1) , 190631100035@student.trunojoyo.ac.id 2) , muhlis.tahir@trunojoyo.ac.id 3) , 190631100048@student.trunojoyo.ac.id 4) INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 4 Juli 2024 Direvisi 30 Juli 2024 Disetujui 30 Juli 2024 Dipublikasi 31 Juli 2024 Madura  adalah  sebuah  pulau  yang  terletak  di  timur  laut  pulau  Jawa.  Madura  menarik  dikunjungi  sebab potensi kearifan lokalnya yang beragam, salah satunya wisata kuliner. Dari banyaknya jumlah wisata kuliner, pengunjung pulau Madura belum tentu mengenal wisata kuliner di sana. Pengunjung merasa bingung dalam menentukan  wisata  kuliner  terdekat  dengan  area  yang  dikunjungi  atau  sesuai  harapan  mereka.  Sehingga diperlukan  aplikasi  yang  menyediakan  rekomendasi  untuk  dijadikan  referensi  oleh  pengunjung  dalam memilih  wisata  kuliner.  Oleh  karenanya,  dikembangkan  sistem  rekomendasi  wisata  kuliner  menggunakan metode content based filtering sebagai referensi pengenalan wisata kuliner Madura. Metode content based filtering menawarkan rekomendasi sesuai pilihan pengguna yang didasarkan pada informasi atau deskripsi suatu  objek.  Metode  content  based  filtering  dalam  riset  ini  memanfaatkan  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity sebagai  algoritma  untuk  melakukan perhitungan bobot nilai  setiap dokumen. Confusion  matrix digunakan dalam pengujian sistem dan didapatkan nilai akurasi 96,2%, precision 77%, recall 61%, serta F-Measure 65%, pada treshold 5. Sedangkan untuk threshold 10, didapatkan nilai akurasi 97,2%,  precision 70%, recall 100%, dan F-Measure 78%. Sehingga, hasil pencarian optimal diperoleh dari threshold 10. Melalui sistem ini,  pengunjung  lebih  mudah  dalam  memperoleh  petunjuk  terkait  wisata  kuliner  Madura.  Dengan  begitu, diharapkan seluruh informasi wisata kuliner Madura lebih dikenal masyarakat, baik di dalam ataupun di luar pulau Madura sebagai upaya pengembangan potensi kearifan lokal.
Katakunci:
Content based filtering
Kuliner Madura Sistem Rekomendasi

## ABSTRACT
Keyword: Content based filtering Madurese culinary Recommendation System Madura is an island located in the northeast of Java. Madura is interesting to visit because of its diverse local wisdom  potential,  one  of  which  is  culinary  tourism.  Due  to  the  large  number  of  culinary  tours,  visitors  to Madura Island are not necessarily familiar with culinary tourism there. Visitors feel confused in determining the closest culinary tour to the area they are visiting or according to their expectations. So an application is needed  that  provides  recommendations  for  visitors  to  use  as  a  reference  when  choosing  a  culinary  tour. Therefore, a culinary tourism recommendation system was developed using the content based filtering method as  a  reference  for  introducing  Madurese  culinary  tourism.  The  content  based  filtering  method  offers recommendations according to user choices based on information or descriptions of an object. The content based  filtering  method  in  this  research  uses  TF-IDF  and  Cosine  Similarity  as  algorithms  to  calculate  the weight value of each document. The confusion matrix was used in system testing and obtained an accuracy value of 96.2%, precision 77%, recall 61%, and F-Measure 65%, at threshold 5. Mean while for threshold 10,  an  accuracy  value  of  97.2%,  precision  70%  was  obtained.  ,  recall  100%,  and  F-Measure  78%.  Thus, optimal search results are obtained from a threshold of 10. Through this system, it is easier for visitors to obtain  instructions  regarding  Madura  culinary  tourism.  In  this  way,  it  is  hoped  that  all  Madura  culinary tourism information will be better known to the public, both inside and outside the island of Madura as an effort to develop the potential of local wisdom.
DOI Artikel:
https://doi.org/10.35891/explo rit.v16i1.5366
Explore IT: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika with CC-BY 4.0 license. Copyright © 2024, the author(s)

## 1. Pendahuluan
Pariwisata  merupakan  aset  daerah  yang  harus  didorong  untuk  dilestarikan.  Pariwisata  merupakan  sektor  penting  dalam  peningkatan  nilai pertumbuhan ekonomi terhadap suatu wilayah. Selain itu, perkembangan pariwisata mendukung pembangunan di wilayah yang cenderung memiliki potensi objek  wisata  [1].  Di berbagai  sektor pariwisata,  salah  satu  wisata yang utama adalah  wisata kuliner.  Hal  itu disebabkan  ketika  pengunjung merencanakan kunjungan wisata, baik wisata alam, religi, budaya, maupun buatan, pengunjung tidak akan melewatkan kuliner di tempat-tempat wisata tersebut.
Madura adalah sebuah pulau yang terletak di timur laut pulau Jawa. Pulau seluas 5.379 km2 ini memiliki 4 kabupaten di antaranya Bangkalan, Sampang, Pamekasan, dan Sumenep. Kabupaten-kabupaten tersebut termasuk ke dalam provinsi Jawa Timur. Madura memiliki banyak potensi wisata berkearifan  lokal,  salah  satunya  adalah  wisata  kuliner.  Banyak  wisata  kuliner  tersebar  merata  di  4  kabupaten  tersebut.  Wisata  kuliner  merupakan kegiatan perjalanan yang dilakukan para wisatawan untuk menikmati makanan khas suatu daerah. Wisata kuliner memiliki keutamaan khusus bagi para pengunjung yang melakukan perjalanan ke suatu daerah. Namun, para pengunjung yang datang belum mengenal kuliner yang terdapat pada daerah yang  dikunjungi[2].  Maka  dari  itu,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  menawarkan  rekomendasi  untuk  dijadikan  referensi  oleh  pengunjung (wisatawan) dalam memilih tempat wisata kuliner.
Sistem rekomendasi merupakan metode yang digunakan dalam memberikan saran kepada seseorang terkait apa yang hendaknya dipilih [3]. Dalam penelitian ini, rekomendasi yang diberikan menggunakan metode content based filtering (CBF) . Metode ini memiliki cara kerja yaitu menyeleksi kemiripan kata kunci dengan deskripsi item [4] . Preferensi pengguna  akan  disesuaikan dengan content informasi  atau deskripsi yang dimiliki item . Sehingga, kasus rekomendasi wisata kuliner ini sesuai jika menggunakan metode tersebut. Riset ini menggunakan metode content based filtering (CBF) dengan Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai algoritma perhitungan bobot nilai dan Cosine Similarity sebagai algoritma perhitungan kemiripan query terhadap setiap dokumen.
Pada  penelitian  sebelumnya,  sistem  rekomendasi  telah  diimplementasikan  di  berbagai  bidang[5][6],  salah  satunya  pariwisata.  Sistem rekomendasi diterapkan dalam pemberian saran atau referensi terkait tempat wisata kuliner dengan menggunakan metode content based filtering. Hal itu  membuktikan  bahwa  metode  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  sistem  rekomendasi  pada  aplikasi  kuliner[7].  Begitu  juga  pada  penelitian  yang berjudul “ Recommender System dengan Kombinasi Apriori dan Content-Based Filtering pada Aplikasi Pemesanan Produk”. Hasil penelitian tersebut memberikan  rekomendasi  produk  dengan  nilai  akurasi  cukup  baik  dalam  menyarankan  produk[8].  Penelitian  lainnya  memanfaatkan content  based filtering dan  algoritma  TF-IDF  untuk  sistem  rekomendasi  produk  pena  eksklusif  dengan  hasil  sesuai  preferensi  pengguna[9].  Hasil  dari  penelitian sebelumnya menjadi acuan baru bagi peneliti untuk membuat sebuah sistem rekomendasi menggunakan metode content based filtering dengan TF-IDF dan Cosine Similarity wisata kuliner secara khusus.
Oleh karena itu, dikembangkan sistem rekomendasi wisata kuliner menggunakan content based filtering sebagai referensi atau panduan untuk mengenali objek wisata kuliner di Madura. Diharapkan dengan sistem ini, maka wisatawan dapat memperoleh pengetahuan terkait wisata kuliner yang ada di Madura. Adapun manfaat yang diperoleh adalah sebagai upaya untuk penggalian data wisata kuliner serta mendukung wisata kuliner di Madura. Dengan demikian, dapat diketahui sebaran data wisata kuliner di Madura. Selain itu, sebagai upaya memotivasi masyarakat, khususnya di Madura agar turut andil melakukan penggalian data wisata kuliner dan mendukung peningkatan potensi kearifan lokal.

## 2. Kajian Teori
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah  alat  yang  digunakan  untuk  menawarkan  rekomendasi  atau  saran  kepada  pengguna dalampengambilan suatu keputusan sesuai kebutuhannya[10]. Sistem rekomendasi dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori, yaitu collaborative filtering, content based filtering, demographic filtering, dan hybrid filtering. Adapun ciri dari masing-masing kategori adalah sebagai berikut:
a. Collaborative filtering : Pada Collaborative filtering , pengguna mendapatkan rekomendasi item berdasarkan feedback, ulasan, dan rating yang diberikan oleh pengguna lainnya.
b. Content based filtering : Pada Content based filtering , pengguna memperoleh rekomendasi dari preferensi yang dimiliki pengguna itu sendiri. c. Demographic filtering : Pada Demographic filtering , pengguna mendapatkan rekomendasi dari preferensi yang dimiliki pengguna itu sendiri. d. Hybrid filtering : Pada Hybrid filtering , sistem rekomendasi dikembangkan dengan menggunakan kombinasi lebih dari 1 pendekatan filtering di atas.

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan model System Development Life Cycle (SDLC), yaitu model waterfall sebagai model pengembangan perangkat lunak.  Proses  model  waterfall  dilakukan  secara  sistematis  dan  terstruktur  berurutan[10][11] . Langkah-langkah  model  waterfall  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1: Model Waterfall untuk penelitian a. Analisis kebutuhan
Pada tahapan ini dilakukan 3 proses yaitu survei tempat wisata kuliner Madura yang tersebar di 4 Kabupaten,  pengumpulan kajian pustaka terkait  algoritma-algoritma  yang  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  rekomendasi,  dan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  melalui aplikasi SIPADU (Sistem Informasi Pariwisata Madura) terkait wisata kuliner yang ada di Madura.
b. Desain
Tahap  desain  merupakan  tahap  penyusunan  rancangan  aplikasi  sebelum melakukan  pengkodean.  Rancangan  sistem  rekomendasi  wisata kuliner menggunakan metode content based filtering dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3.  Alur Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner dengan Algoritma CBF
Dari Gambar 2, terlihat bahwa pengguna dapat melakukan pencarian rekomendasi wisata kuliner yang ada di Madura dengan menginputkan kata  kunci.  Kemudian  pengguna  dapat  memilih  tempat  wisata  kuliner  yang  direkomendasikan.  Adapun  alur  dari  metode  content  based filtering pada sistem rekomendasi wisata kuliner dapat dilihat pada Gambar 3.
Dataset yang digunakan adalah data deskripsi wisata kuliner yang didapatkan pada aplikasi SIPADU (Sistem Informasi Pariwisata Madura) sebanyak  108  data  kuliner  yang  tersebar  di  Madura.  Pertama  dilakukan preprocessing .  Tahap preprocessing tersebut  dilakukan  untuk mengelola data agar bebas dari teks yang tidak berarti. Tahap tersebut terdiri dari berbagai tahapan, yaitu: a. Case folding , digunakan untuk mengkonversi dokumen menjadi huruf kecil b. Tokenizing , digunakan untuk memisahkan kalimat menjadi satu kata c. Filtering , digunakan untuk penyaringan kata penting dan menghilangkan stopword d. Stemming , digunakan untuk menghapus variasi awalan dan akhiran kata.
Kedua, dilakukan perhitungan bobot untuk setiap kata pada dokumen menggunakan algoritma TF-IDF. Ketiga, hasil proses perhitungan TF- ID  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  untuk  perhitungan  kemiripan  antar  dokumen  dengan  algoritma cosine  similarity. [12][13].  Pada persamaan (1)
(1)
Vektor A dan B merupakan representasi dari masing-masing dokumen yang dihitung kemiripannya. 𝐴 ∙ 𝐵 merupakan hasil dot product antara vektor A dan B. | 𝐴 | dan | 𝐵 |  merupakan panjang vektor A dan B. Sedangkan | 𝐴 || 𝐵 | merupakan hasil cross product antara | 𝐴 | dan | 𝐵 |. Pengguna sistem ini terdiri dari admin dan masyarakat umum yang disebut sebagai aktor. Hubungan yang berlangsung di antara sistem dan aktor yang ada, diuraikan dengan diagram use case . Diagram use case aplikasi website untuk admin dan pengguna umum diperlihatkan pada Gambar 4. Pemodelan basis data pada penelitian ini menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). Pemodelan basis data pada aplikasi sistem rekomendasi wisata kuliner dapat dilihat pada Gambar 5. c. Pengembangan (pengodean)
Tahap ini merupakan tahap pengimplementasian desain yang telah dibuat ke dalam kode program. Pembuatan kode program pada tahap ini dilakukan pengembangan dengan tools visual studio dan menggunakan bahasa PHP serta MySQL. d. Pengujian
Di tahap pengujian, dilakukan pengujian terhadap produk yang telah dikembangkan untuk memastikan semuanya berfungsi dengan baik. Pengujian ini menggunakan  metode black box, dimana pengujian tersebut  berlandaskan  pada  sebuah  fungsionalitas.  Selain itu,dilakukan pengujian confusion  matrix sebagai  evaluasi  algoritma  yang digunakan.  Pengukuran dengan  metode ini  menggunakan  metric persamaan accuracy, recall, precision, dan F-score [14][15]
Tabel 1. Confusion Matrix (Matriks Kemungkinan Kondisi)
Relevant nonrelevant retrieved TP (True Positive) FP (False Positive) not retrieved FN (False Negative) TN (True Negative) Tabel 2. Pengukuran (Metric) Hasil Pengujian Metric Rumus
Akurasi
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 Recall/ Presisi
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 Precision 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
F-Measure
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
e. Pemeliharaan
Pada  tahap pemeliharaan,  salah  satu hal yang harus diperhatikan adalah  berjalannya  sistem  sesuai  fungsinya.  Jika  ditemukan kegagalan, petugas harus segera menyelesaikannya.
Gambar 4.  Diagram Use Case Aplikasi
Gambar 5. Entity Relationship Diagram (ERD)

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Data dan Implementasi Metode
Data yang digunakan dalam sistem rekomendasi wisata kuliner Madura bersumber dari SIPADU (Sistem Informasi Pariwisata Madura). Terdapat 108 data wisata dalam pengembangan sistem. Tabel 3 merupakan hasil implementasi metode-metode yang digunakan pada tiap tahapan yang ditunjukkan oleh Gambar 3. Di dalamnya, terdapat inputan teks hingga hasil perhitungan cosine similarity.
Tabel 3. Hasil Implementasi metode
Keterangan Hasil Implementasi Teks Input Case Folding Tokenizing
Stemming
Filtering
Input Kata Kunci (Implementasi Content Based Filtering ) Proses Pencarian (Hasil Perhitungan Cosine Similarity )

## 4.2 Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner
Riset yang  dilakukan  menghasilkan  sebuah produk berupa  sistem rekomendasi  wisata kuliner  Madura berbasis  website.  Sistem  ini memiliki 2 jenis pengguna yaitu admin dan pengguna umum. Admin dapat mengelola data sehingga harus melakukan login terlebih dahulu. Sedangkan,  masyarakat  umum  dapat  langsung  mengakses  sistem  rekomendasi  wisata  kuliner.  Pada  sistem  rekomendasi  wisata  kuliner terdapat laman utama(beranda) sebagai laman pencarian dapat dilihat pada Gambar 6. Percobaan laman utama pencarian dimisalkan untuk diketik-kan sebuah pencarian “Sambel pencit”, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.  Laman Hasil Rekomendasi
Gambar 8.  Laman Detail Rekomendasi
Setelah  pengguna  memasukkan  kata  kunci  maka  beberapa  rekomendasi  tempat  wisata  kuliner  di  Madura  ditampilkan  pada  laman  hasil rekomendasi. Dari beberapa saran tersebut, pengguna dapat memilih detail atau rincian dari tempat kuliner dan rekomendasi lainnya sesuai dengan query. Hasil detail pencarian dan rekomendasi lainnya dapat dilihat pada Gambar 8.

## 4.3 Evaluasi Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner
Query yang digunakan dalam pengujian ini sebanyak 10 buah, yaitu Bebek, Ayam, Soto, Rujak, Bubur, Sate, Seafood, Bakso, Mie Ayam, dan Pecel. Hasil pengujian Query “Bebek”. Sedangkan Threshold yang digunakan dalam pengujian atau evaluasi sistem yaitu 5 dan 10. Tabel 4 merupakan hasil pengujian sistem terhadap query “Bebek”. Sedangkan hasil confusion matrix-nya ditunjukkan oleh Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 4. Pengujian Query “Bebek” No Dokumen Hasil 1 Bebek Rabek Benar 2 Bebek Songkem Pak Salim Benar 3 Ole Olang Resto Benar 4 Rumah Makan Tera Bulan Benar 5 Bebek Sinjay madura Benar 6 Warung Bebek Balap Benar 7 Warung Lesehan Joko Kendhil Benar 8 Bebek Gokil Pamekasan Benar 9 Bebek Balap Benar 10 Suramadu Resto & Café Benar
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix dengan Threshold = 5
Confusion Matrix Relevan Tidak Relevan Retrieved 5 5 Not Retrieved 0 98 Tabel 6. Hasil Confusion Matrix dengan Threshold = 10 Confusion Matrix Relevan Tidak Relevan Retrieved 10 0 Not Retrieved 0 98 Tabel 7. Hasil Percobaan dari 10 Query dengan Threshold = 5 Query Pengujian Akurasi Precision Recall F- measure Bebek 0,953703704 1 0,5 0,666666667 Ayam 0,944444444 0,8 0,444444444 0,571428571 Soto 0,953271028 0,8 0,5 0,615384615 Rujak 0,962616822 1 0,555555556 0,714285714 Bubur 0,970873786 0,4 1 0,571428571 Sate 0,971698113 1 0,625 0,769230769 Seafood 0,944444444 0,8 0,444444444 0,571428571 Bakso 0,980952381 0,7 0,714285714 0,833333333 Mie Ayam 0,951923077 0,2 0,5 0,285714286 Pecel 0,990384615 1 0,833333333 0,909090909 Rata-rata 0,962431242 0,77 0,611706349 0,650799201 Tabel 8. Hasil Percobaan dari 10 Query dengan Threshold = 10 Pengujian Akurasi Precision Recall F- measure Bebek 1 1 1 1 Ayam 0,990740741 0,9 1 0,947368421 Soto 0,981481481 0,8 1 0,888888889 Rujak 0,990740741 0,9 1 0,947368421 Bubur 0,925925926 0,2 1 0,333333333 Sate 0,981481481 0,8 1 0,888888889 Seafood 0,990740741 0,9 1 0,947368421 Bakso 0,972222222 0,7 1 0,823529412 Mie Ayam 0,925925926 0,2 1 0,333333333 Pecel 0,962962963 0,6 1 0,75 Rata-rata 0,972222222 0,7 1 0,786007912
Gambar 9.  Hasil Evaluasi Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner Madura Menggunakan Content Based Filtering
Dari hasil percobaan pada Tabel 4 untuk Query “Bebek”, didapatkan nilai Akurasi 0,953703704, nilai Presisi 1, Recall 0,5, dan F-Measur e 0,666666667. Sedangkan dari hasil hasil percobaan pada Tabel 5, didapatkan nilai Akurasi 1, nilai Presisi 1, Recall 1, dan F- Measur e 1. Hasil percobaan untuk semua Query ditampilkan pada Tabel 7 dan 8.

## 5. Kesimpulan
Penerapan  metode content  based  filtering telah  berhasil  dilakukan  dengan  baik  untuk  rekomendasi  wisata  kuliner  Madura.  Sistem  dapat menghasilkan luaran berupa dokumen yang relevan yaitu wisata kuliner Madura berdasarkan kata kunci pengguna. Pengujian sistem yang dilakukan dengan menggunakan confusion matrix memperoleh nilai akurasi 96,2%, precision 77%, recall 61%, dan F-Measure 65%, pada treshold 5. Sedangkan untuk threshold 10, didapatkan hasil nilai akurasi 97,2%,  precision 70%, recall 100%, dan F-Measure 78%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil pencarian optimal diperoleh pada threshold 10 dengan nilai akurasi 97,2 dan F-measure 78%. Hasil rekomendasi pencarian dipengaruhi oleh penjelasan terkait item yang dibutuhkan pengguna pada rincian wisata. Selanjutnya, diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan dengan menambahkan ragam wisata di seluruh Indonesia. Selain itu, untuk pengujian dapat dilakukan percobaan lebih lanjut dengan threshold lainnya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Y. I. Lubis, D. J. Napitupulu, and A. S. Dharma, “Implementation of Hybrid Filtering (Collaborative and Content-based) Methods for the Tourism Recommendation System,” 12th Conf. Inf. Technol. Electr. Eng. , pp. 6–8, 2020.
[2] R. A. Rizkie and M. Fachrurrozi, “Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner Kota Palembang Menggunakan Metode Collaborative Filtering,” Generic , vol. 12, no. 1, pp. 1–3, 2020.
[3] H. Murti and E. Lestariningsih, “Perancangan Sistem Rekomendasi Buku Pada Katalog Perpustakaan Menggunakan Pendekatan Content- Based Filtering Dan Algoritma FP-Growth,” Proceeding Sintak , pp. 532–536, 2019.
[4] M. Alkaff, H. Khatimi, and A. Eriadi, “Sistem Rekomendasi Buku pada Perpustakaan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Content-Based Filtering,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 193–202, 2020.
[5] A. Salam, V. Putra Wicaksana, and K. Hastuti, “Sistem Rekomendasi Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Dengan Menggunakan Algoritma Rabin-Karp,” Techno.Com , vol. 14, no. 3, pp. 225–233, 2015.
[6] A. I. Putra and R. R. Santika, “Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 121–130, 2020.
[7] R. H. Mondi, A. Wijayanto, and Winarno, “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.
[8] L. Tommy, C. Kirana, and V. Lindawati, “Recommender System Dengan Kombinasi Apriori Dan Content-Based Filtering Pada Aplikasi Pemesanan Produk,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 2, p. 84, 2019.
[9] M. W. Putri, A. Muchayan, and M. Kamisutara, “Sistem Rekomendasi Produk Pena Eksklusif Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan TF-IDF,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 229, 2020.
[10] P. B.Thorat, R. M. Goudar, and S. Barve, “Survey on Collaborative Filtering, Content-based Filtering and Hybrid Recommendation System,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 110, no. 4, pp. 31–36, 2015.
[11] N. B. Ruparelia, “Software development lifecycle models,” ACM SIGSOFT Softw. Eng. Notes , vol. 35, no. 3, pp. 8–13, 2010.
[12] R. T. Wahyuni, D. Prastiyanto, and E. Supraptono, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi,” J. Tek. Elektro Univ. Negeri Semarang , vol. 9, no. 1, pp. 18–23, 2017.
[13] J. Ye, “Vector similarity measures of simplified neutrosophic sets and their application in multicriteria decision making,” Int. J. Fuzzy Syst. , vol. 16, no. 2, pp. 204–211, 2014.
[14] W. G. S. Parwita, “Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, p. 27, 2019.
[15] R. R. Larson, Introduction to Information Retrieval . 2009.