## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.13, No. 2, Tahun  2019 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Pemanfaatan Metode Item Based Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi Wisata Di Kabupaten Malang
Mufidatul Islamiyah 1 ,Puji Subekti 2 ,Titania Dwi Andini 3 1,2,3 STMIK Asia Malang
1 mufidatul014@gmail.com, 2 pujisubekti88@gmail.com, 3 titania@asia.ac.id
ABSTRAK Informasi  wisata  yang  ada  di  Kabupaten  Malang  belum  banyak  tersebar  di  internet  sehingga  mempersulit wisatawan  dalam  menentukan  destinasi  wisata  di  Kabupaten  Malang  yang  akan  dikunjungi.  Oleh  sebab  itu,  system rekomendasi  ini  dibangun  untuk  menyediakan  informasi  tentang  wisata  yang  ada  di  Kabupaten  Malang  dengan menggunkan  metode item  based  collaborative  filtering rekomendasi  bagi  wisatawan  yang  belum  banyak  mengetahui tentang  wisata  terutama  di  Kabupaten  Malang . Metode item  based  collaborative  filtering memiliki  kelebihan  dapat meningkatkan  ketepatan  rekomendasi  objek  yang  dihasilkan.  Hasil  dari  uji  yang  telah  dilakukan,diperoleh  hasil  bahwa sistem  rekomendasi  wisata  ini  bermanfaat  dengan  memberikan  tingkat  eror  sebesar  3,8  %  .  Hasil  prediksi  yang ditampilkan  dalam  aplikasi  menunjukkan  kemiripan  dengan  user-user  yang  lain  dalam  memberikan  penilaian  terhadap beberapa  wisata.  Sehingga  semakin  besar  nilai  prediksi  yang  diberikan  maka  wisata  tersebut  yang  akan direkomendasikan untuk dikunjungi oleh pengguna
Kata Kunci : Wisata; Sistem Rekomendasi; Item Based Collaborative Filtering.
ABSTRACT .Tourist  information  in  Malang  district  has  not  been  widely  spread  on  the  internet,  making  it  difficult  for tourists  to  determine  tourist  destination  in  Malang  district  that  will  be  visited.  Therefore,  this  recommendation  system was  built  to  provide  information  about  tourism  in  Malang  district  using  the item  based  collaborative  filtering method. The item based collaborative filtering method has the advantage of being able to increase the accuracy of the resulting object recommendations. The results of the tests have been done, the results obtained that the tourism recommendation system  is  useful  by  giving  an  error  rate  of  3.8%.  Prediction  results  displayed  in  the  application  show  similarities  with other users in providing an assessment of several tours. So that the greater the predicted value provided, the tour will be recommended for users to visit .
Keywords : Tourist; Recommendation Systems; Item Based Collaborative Filtering

## 1. PENDAHULUAN
Berwisata  merupakankegiatan  berpindah  dari  suatu  tempat  ke  tempat  lainnya  dengan  tujuan menikmati objek dan daya tarik wisata  dimana setiap wisatawan yang berkunjung ke suatu tempat  wisata. Wisatawan  memiliki  tujuan  tertentu  baik  ingin  menghabiskan  waktu  bersama  keluarga,  melakukan  wisata budaya,  memanjakan  diri,  bersantai,  mengeksplorasi  tempat  wisata  dan  lain  sebagainya,  salah  satu  wisata yang di rekomendasikan pada penelitian adalah di Kabupaten Malang . Wisata merupakan bagian yang tidak dapat  dipisahkan  dari  kehidupan  manusia,  wisata  dapat  dilakukan  oleh  seseorang  atau  kelompok  orang dengan  mengunjungi  tempat  tertentu  untuk  tujuan  rekreasi,  atau  mempelajari  daya  tarik  wisata  yang dikunjunginya dalam jangka waktu sementara. Kesibukan yang padat dengan aktivitas yang sangat beragam membuat setiap orang berusaha untuk mencari cara agar dapat melepaskan dari semua tekanan yang dialami saat menyelesaikan pekerjaannya (Purnamasari, 2017)
Kabupaten Malang merupakan kota yang di gunakan pada penelitian ini karena banyak wisata yang ada  di  kota  tersebut  yang  belum  dijama  atau  belum  banyak  orang  tahutentang  informasi  wiasat  yang  ada (Wahyo,  2015). Penelitian  sebelumnya  yang  mendukung  dari  penelitian  ini  menggunakan  metode  Hybrid Content juga menunjukkan bahwa perlunya system untuk memberikan rekomendasi bagi wisatawan.
Beberapa  penelitian  mengungkapkan  petingnya  suatu  sistem  untuk  merekomendasikan  tempat wisata  diantaranya  adalah (Firdaus,  2019  ;  Nargoy,  2018)  . Berbagai  tempat  wisata  di  Indonesia memberikan  hasil  yang  berbeda  informasi  dan  keakuratan  sistem.  Tidak  hanya  itu  sistem  rekomendasi sangat  penting  dan  bahkan  memberikan  banyak  manfaat  yaitu    di  bidang  e-commerce  telah  terbukti banyakmemberikan terobosan baru di dunia bisnis dan ilmupengetahuan. (Laksana, 2014)
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang  menyarankan  informasi  yang  berguna  ataumenduga apa  yang  akan  dilakukan  pelangganuntuk  mencapai  tujuannya (Kurniawan,  2016). Sistem  rekomemdasi
mempunyai  peranan  dalam  menduga  dan  memberikan  saran  kepada  user  dalam  menentukan  pilihan  suatu objek.Menurut Xiao dalam (Dzumiroh, 2012) Sistem perekomendasi merupakan suatuagen perangkat lunak yang  mempelajari  minat  dan  preferens  seorang  pengguna  individu  terhadap  produk  -produk, kemudianmenyediakan rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna bersangkutan.
Metode Item Based Collaborative filtering telah banyak diadopsi dalam system rekomendasi dalam industri  karena  memiliki  pemodelan  yang  mudah  dalam  personalisasi  online,  selain  itu  juga  metode  ini sangat  sederhana  tidak  tidak  terlalu  rumit  dalam  pengapliksian  dalam  sebuah  sistem  rekomendasi (feng, 2019) Metode item  based  collaborative  filtering juga  memiliki  kelebihan  diantaranya  mampu  untuk mengeksplorasi  asosiasi  implisit  yaitu  asosiasi  yang  salah  satunya  bisa  dihasilkan  dari  riwayat  pilihan pengguna, sehingga dengan kelebihan ini dapat meningkatkan ketepatan rekomendasi objek yang dihasilkan (Mustofa, 2018)
Bagian  dari  collaborative  Filtering  yang  lain  yaitu  Content  Based  Filtering merupakan salah  satu teknik  rekomendasi  yang  didasarkan  pada  korelasi  antar  konten,  dimana Content  Based  Filtering menggunakan  informasi  item,  direpresentasikan  sebagai  atribut  untuk  menghitung  kesamaan  antar  item. Menggunakan  metode content  based  filtering (CBF)  dengan  jaringan  multi  atribut  untuk  efektif mencerminkan  beberapa  atribut  ketika  menghitung  korelasi  untuk  merekomendasikan  item  pada  user  atau pengguna  Hasil  yang  diperoleh  dapat  mengatasi  persoalan sparsity dan over  spesialisasi yang  sering mempengaruhi  sistem  rekomendasi,  selain  itu  metode  ini  bergantung  pada  data  peringkat  yang  diperoleh dari  informasi  masa  lalu    dan  dengan  menggunakan  metode  ini  juga  tidak  terpengaruh cold  start(Jieun, 2017)
Kabupaten Malang  merupakan bagian dari kabuoaten yang terdapat di Jawa Timur lebih tepatnya di Kota  Malang.  Kabupaten  Malang  mempunyai  berbagai  tujuan  wisata  untuk  dikunjungi.  Ribuan  turis  baik domestic  maupun  mancanegara  berbondong-bondong  mendatangi  Malang  khususnya  Kabupaten  Malang karena kealamianya, Berhubungan dengan hal tersebut  pada penelitian ini dibuat aplikasi yang mendukung tujuan  wisata  berupa  aplikasi  untuk  merekomendasikan  tempat  wisata.  Aplikasi  ini  dibuat  untuk mempermudah  wisatawan  dalam  memilih  tujuan  yang  di  inginkanmenyediakan  banyak  informasi  tetapi sangat  sulit  menemukan  informasi  paket  wisata  yang  sesuai  dengan.  Terdapat  banyak  metode  yang digunakan untuk mendukung sistem rekomendasi Metode yang digunakan untuk sistem rekomendasi salah satunya  adalah  metode item  based  collaborative  filtering .  Hal  yang  menjadi  pembeda  dengan  penelitian yang  lain  adalah  bahwa  aplikasi  yang  dibuat  dalam  rangka  menyusun  penelitian  ini  admin  dapat menambahkan  tujuan  wisata  berdasarkan  kebutuhan  dan  perubahan  yang  terjadi  sedangkan  pengguna mendapatkan  hasil  rekomendasi  tempat  wisata  lebih  dari  satu  tempat  tujuan yang  akan dituju  berdasarkan tingkat prediksi yang diperoleh.

## 2. METODE PENELITIAN
Analisis  kebutuhan  system  di  perlukan  untuk  mengukur  keberhasilan  system  yang  akan  di  bangun, komponen analisi kebutuhan system terdiri atas tiga komponen utama yaitu input , process, dan output . 1. Input
Paremeter  input  yang  digunakan  berasal  dari  rating  data  pengunjung  tentang  deskripsi  wisata, kemudian data tersebut di analisi yang berasal dari analisi masalah dan analisis data.
2. Process
Ada dua tahan yang dilakukan untuk proses diantaranya:
1. Menghitung nilai similarity
2. Menghitung nilai prediksi
Menghitung nilai similarity S(i, j) antar komunitas i dan j yang telah memiliki rating dengan menggunakan rumus Adjusted Cosine Similarity terdapat pada persamaan 1
𝑆(𝑖, 𝑗) = Σu ∈ U ( Ru,i-Řu ) (Ru,j-Řu )
√ Σu ∈ U ( Ru,i-Řu ) 2 √ Σu ∈ U ( Ru,j-Řu ) 2 (1)
Keterangan : S(i,j)    = Nilai kemiripan antara komunitas i dengan komunitas j u Є U   = Himpunan user yang memberikan rating baik komunitas i maupun pariwisata j Ru, i     = Rating user u pada komunitas i Ru, j     = Rating user u pada komunitas j Řu        = Nilai rating rata-rata user u Menghitung nilai prediksi P (a, j) terhadap komunitas j oleh user a yang belum mendapatkan rating dengan rumus Weighted Sum terdapat pada persamaan 2.
P(a,j)= Σi ∈ I(Ra,i .  Si,j)
Σi ∈ I|Si,j| (2)
Keterangan : P(a, j) = Prediksi rating komunitas j oleh user a i Є I    = Himpunan pariwisata yang mirip dengan komunitas j Ra, i    = Rating user a pada komunitas i S(i, j)  = Nilai similarity antara komunitas i dan komunitas j
3. Output
Keluaran  / output yang  dihasilkan  yaitu:  rekomendasi  tempat  wisata  dengan  nilai  prediksi  yang paling tinggi
Sampel  data  kuesioner  responden  baik  yang  pernah  memasuki  tempat-tempat  wisata  di  kabupaten Malang  atau pun yang belum pernah memasuki tempat-tempat wisata tersebut
Tabel 1. bentuk kuisoner pada tempat wisata NO Nama Wisata Tingkat kepuasan 1 2 3 4 5 1 Pulau Sempu
2 Coban Pelangi
3 Sumber Pitu Tumpang
: :
Pengunjung  mengisi  rating  wisata  pada  aplikasi.  Dalam  membangun  aolikasi  ini  peneliti  menggunakan kuisiner untuk mendapatkan data awal seperti pada Tabel 1.dengan skala pengukuran pada Tabel 2.
Tabel 2. Skala pengukuran tingkat kepuasan No. Skala Pengukuran Keterangan 1. 1 Tidak Puas 2. 2 Kurang Puas 3. 3 Cukup Puas 4. 4 Puas 5. 5 Sangat Puas
Berikut  ini  adalah  flowchart  sistem  yang  berjalan  dalam  sistem  rekomendasi  wisata  di  kabupaten  Malang menggunakan metode item-based collaborative filtering
Gambar 1 . Flowchart sistem aplikasi menggunakan item based collaborative filtering
Gambar  1  menunjukkan  flowchart  dari  aplikasi  yang  dibuat  dengan  menggunakan  metode  item  based collaborative  filtering  dimana  pengguna  yang  akan  menggunakan  sistem  harus  mendaftar  dahulu.  Setelah
Start Masuk ke web sistem rekomendasi Daftar akun Sudah punya T id a k Login Konfirmasi valid Isi rating pariwisata Tampilkan hasil rekomendasi End Ya T id a k Ya
pengunjung masuk di sistem langkah yang harus dilakukan pertama kali adalah mengisi rating tempat wisata yang  pernah  dikunjungi.  Kemudian  pengguna  akan  mendapatkan  rekomendasi  wisata  yang  aka  diberikan beserta keterangan . 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Program
Halaman  user  terdiri  atas  halaman  utama  pengunjung,  halaman sign  up ,  halaman  utama pengengunjung Login, halaman  pariwisata  dan  halaman  rekomendasi,  berikut  adalah  tampilan interface dari user.
a) Halaman Utama Pengunjung .
Halaman  ini  berisikan  halaman  utama  pengunjung  yang  belum  login,  untuk  mendapatkan rekomendasi  maka  pengunjung  harus  login  terlebih    dahulu.  Jika  belum  login    maka pengunjung  hanya bisa melihat data tentang wisata-wisata yang ada di Malang.
Gambar 2 .HalamanUtamaPengunjun
b) Halaman Sign Up
Pada  halaman  ini  user  atau  pengunjung  harus  melakukan  pengisian  berupa username , password ,  nama,  alamat,  email  maka  dilanjutkan  dengan  menekan  tombol register sehingga jika  berhasil  aka  nada  peringatan  “data  telah  disimpan”    dan  dapat  digunakan  untuk  login. Selanjutnya pengunjung dapat langsung melakukan login .
Gambar 3 .Registrasi .
c) Halaman Utama  Pengunjung Login
Halaman ini berisikan halaman utama pengunjung yang sudah login. Pengunjung yang mempunyai user name dan password mempunyai keutungan dapat  melihat hasil rekomendasi wisata yang disarankan untuk dikunjungi.
Gambar 4. Halaman UtamaPengunjung Login
d) Halaman Pariwisata
Pada  halaman  ini    pengunjung  dapat  membaca    seputra  informasi  wisata  yang  ada  di Malang sebagai pembuka pada beranda pengunjung yang mempunyai user name dan password.
Gambar 5. Halaman Pariwisata
e) Halaman Rekomendasi
Halaman    ini  berisi  tentang  rating-rating  pada  tempat  wisata  yang  dikunjungi  dan Jika  pengunjung  belum  pernah  mengunjungi  tempat  wisata  tersebut  dapat  mengosongi ratingnya. Dan mencari tempat wisata lain yang sudah dikunjungi untuk diberi penilaian.
Gambar 6. Halaman Rekomendasi
f) Halaman Hasil Rekomendasi
Halaman  ini berisikan informasi seperti tampilan diatas untuk mengisi rating-rating pada  tempat  wisata  yang  dikunjungi.  Jika  pengunjung  belum  pernah  mengunjungi  tempat wisata  tersebut  dapat  mengosongi  ratingnya.  Dan  mencari  tempat  wisata  lain  yang  sudah dikunjungi untuk diberi penilaian.
Gambar 7. Tampilan Hasil Rekomendasi
3.2 Pengujian Sistem
Berikut merupakan tabel hasil pengujian untuk menghitung prosentasi error dari pengujian.
Tabel 1 . Pengujian Sistem Nilai Max Rekomendasi Pengunjung U1 U2 3,5620124462 W32 U4 3,287704636 W32 U15 1,896609308 W22 U5
Keterangan  untuk  w32  adalah  wisata  Kebun  Teh  Wonosari  dan  w22  adalah  Milkindo  Green Farm  Kepanjendari  pengujian  menggunakan  excel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  yang direkomendasikan  untuk  pengunjung  u4  adalah  Kebun  Teh  Wonosari  dengan  nilai  prediksi 3,5620.sedangkan  dengan  menggunakan  sistem  didapatkan  rekomendasi  yang  hampir  sama  yaitu sebesar  3,425  dengan  wisata  yang  direkomendasikan  juga  sama  yaitu  wisata  kebun  teh  dengan prosentase  eror  sebesar  3,8%.  Nilai  Prediksi  menunjukkan  kemiripan  dengan  user-user  yang  lain dalam memberikan penilaian terhadap beberapa wisata. Sehingga semakin besar nilai prediksi yang diberikan maka wisata tersebut yang akan direkomendasikan untuk dikunjungi oleh pengguna.

## 3.3 Refaktorasi Program
Berikut adalah cuplikan coding program untuk menjalankan nilai prediksi pengunjung
<?PHP
session_start(); $usernameaktif=(string)$_SESSION[ 'username'];
$pengunjungku = (mysqli_query($link,"select id from pengunjung where username='$usernameaktif' ")); $pengunjung_id=mysqli_fetch_assoc($pengunjungku) ;
$pprediksiku=(mysqli_query($link,"select prediksi,wisata, nama, poto ,deskripsi FROM `tb_prediksi` inner join wisata on tb_prediksi.wisata          = wisata.id          where
pengunjung='".$pengunjung_id['id']."'orderbypred iksiDESClimit
0,1"));
$pprediksi=mysqli_fetch_assoc($pprediksiku);
?>
<img src="OJTadmin\<?=$pprediksi['poto'] ?>" class="img- rounded" alt="Prediksi tidak ada karena semua rating di isi" width="400" height="400" style="display: none" id="gbr"> <br></br>
<h4style="display:none"id="nprediksi"cl ass="classic- title"><strong><center><span style="color: red">PREDIKSI</span> <?=$pprediksi['prediksi'] ?><center></strong></h4> <h4 style="display: none" id="nwisata"class="classic- title"><strong ><center><span  style="color:  red">NAMA WISATA</span><?= $pprediksi['nama'] ?><center></strong></h4> <p ><centerstyle="display:none"id="nketket"><span style="color: red">KETERANGAN</span></center></p> <p  style="display:  none"  id="nket"  ><span style="color: red"></span><?=$pprediksi['deskripsi'] ?></p>

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pengembangan  yang  menghasilkan  suatu  sistem  aplikasi untuk  rekomendasi  tempat  wisata  yang  berada  di  Malang.  Dari  hasil  penelitian  penerapan  sistem rekomendasi wisata menggunakan item based collaborative filtering didapatkan suatu kesimpulan yaitu Sistem  rekomendasi  wisata  di  Malang  menggunakan  metode  item  based  collaborative  filtering  ini memiliki  tingkat  error  sebesar  3,8  %    dengan  hasil  perhitungan  manual  dan  sistem  yang  sama.  Maka dari itu disarankan untuk penulisan penelitian sejenis lainnya untuk dapat memisahkan masing-masing item wisata sesuai jenisnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Dzumiroh, L. dkk. (2012). Penerapan Metode Collaborative Filtering Menggunakan Rating Implisit pada Sistem Perekomendasi Pemilihan Film di Rental VCD. JURNAL ITSMART , 1 (2), 54–59. feng, X. dkk. (2019). Deep Item-based Collaborative Filtering for Top-N Recommendation. Journal ACM Transactions on Information System (TOIS) , 37 (3). Firdaus, F. dkk. (2019). Sistem Aplikasi Rekomendasi Tempat Wisata Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tahani Berbasis Android . Jurnal Sistem Komputer Universitas Komputer Indonesia . Jieun, S. dkk. (2017). Content-based filtering for recommendation systems using multiattribute networks. Journal Expert System with Application .
Kurniawan, A. (2016). Sistem Rekomendasi Produk Sepatu Dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering. In Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (Vol. 2016, pp. 18–19). Yogyakarta.
Laksana, E. A. (2014). Collaborative Filtering dan Aplikasinya. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , 1 (1), 36–40. Mustofa, A. R. (2018). Sistem Rekomendasi Wisata Di Kediri Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering . Malang. Nargoy, P. I. F. M. (2018). Sistem Rekomendasi Pariwisata Berbasis Web Di Kabupaten Manokwar Selatan Provinsi Papua Barat .
Purnamasari, D. dkk. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Di Jawa Barat Menggunakan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (pp. 49–55).
Wahyo, B. T. dkk. (2015). Sistem Rekomendasi Paket Wisata Se-Malang Raya Menggunakan Metode Hybrid Content Based Dan Collaborative. JITIKA , 9 (1), 6–13.