## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pemodelan Sistem Rekomendasi Restoran berdasarkan Preferensi Pengguna dengan Pendekatan Content-Based Filtering
Ilhamsyah #1 , Syahru Rahmayuda #2 , Dwi Marisa Midyanti *3 , Shantika Martha +4
# Program Studi Sistem Informasi,Fakultas MIPA, Universitas Tanjumgpura Jalan Prof. Dr. H. Nawawi, Pontianak, 78124
1 ilhamsyah@sisfo.untan.ac.id
2 yudarahma@sisfo.untan.ac.id
* Program Studi Sistem Komputer,Fakultas MIPA, Universitas Tanjumgpura Jalan Prof. Dr. H. Nawawi, Pontianak, 78124
3 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id
+ Program Studi Statistika,Fakultas MIPA, Universitas Tanjumgpura Jalan Prof. Dr. H. Nawawi, Pontianak, 78124
4 shantika.martha@math.untan.ac.id
Abstrak — Setiap individu memiliki preferensi makanan yang unik.  Karakteristik  rasa  yang  khas  dapat  memengaruhi seberapa  bersedia  seseorang  membayar  untuk  hidangan  di restoran  tertentu.  Keterkaitan  antara  preferensi  makanan seseorang  dengan  karakteristik  harga  makanan  dapat digunakan  sebagai  faktor  penting  dalam  menentukan rekomendasi  restoran.  Penelitian  ini  memodelkan  sebuah sistem  rekomendasi  restoran  berdasarkan  prefrensi  rasa, harga dan rating makan penggunanya sebagai faktor utama dalam  mempengaruhi  hasil  rekomendasi.  Analisis  data menggunakan 3 atribut yaitu data ulasan restoran, rating dan harga  restoran.  Teknik  scraping  dilakukan  untuk pengumpulan dataset ,  adapun  jumlah dataset sebanyak  661 data  restoran  dari  hasil  scraping.  Pengubahan dataset dilakukan  dengan  proses Pra-Processing yang  kemudian dilanjutkan  dengan  mempelajari  model  data  dengan pendekatan Content-Based  Filtering (CBF).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa rata-rata akurasi yang diberikan sistem rekomendasi  yang  dibangun  adalah  73.33%  dari rekomendasi restoran berdasarkan harga dan ulasan.
Kata  kunci — Restoran,  Rekomendasi,  Algoritma  Cbf, Ulasan, Preferensi

## I. P ENDAHULUAN
Era  digital  telah  membawa  perubahan  besar  dalam perilaku  dan  preferensi  konsumen.  Saat  ini,  konsumen tidak lagi terbatas pada berbelanja di toko tradisional, tetapi konsumen  menggunakan  platform  digital  dan  perangkat seluler  untuk  memenuhi  kebutuhannya.  Perubahan  ini mengharuskan  dunia  usaha  untuk  beradaptasi  dengan tuntutan dan preferensi baru di era digital. Konsumen saat ini  meneliti  informasi,  membaca  ulasan  produk,  dan membandingkan  harga  secara  online  sebelum  melakukan pembelian. Mereka juga aktif di jejaring sosial dan mencari
rekomendasi dari teman, keluarga, dan influencer sebelum memutuskan  untuk  membeli  suatu  produk  atau menggunakan  layanan  tertentu.  Kemajuan  teknologi  juga menyebabkan perubahan preferensi konsumen. Konsumen menginginkan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan relevan. Bisnis perlu mengumpulkan dan menganalisis data konsumen untuk memberikan pengalaman yang lebih personal dan relevan.
Penelitian  tentang  preferensi  makanan  dalam menentukan  restoran  memegang  peranan  penting  dalam memahami  dinamika  yang  mempengaruhi  keputusan konsumen  dalam  memilih  tempat  makan.  Fenomena  ini melibatkan sejumlah faktor, termasuk tidak terbatas pada preferensi  rasa,  tipe  makanan,  kualitas  layanan,  harga, lokasi, serta preferensi budaya dan sosial. Faktor-faktor ini dapat  membantu  pemilik  restoran  dan  pengelola  bisnis makanan  untuk  menyediakan  penawaran  yang  sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen [1].
Tinjauan  literatur  yang  luas,  berbagai  teori  dan pendekatan  telah  diajukan  untuk  menjelaskan  preferensi makanan  dan  hubungannya  dengan  pemilihan  restoran. Namun, masih terdapat celah pengetahuan yang perlu diisi, terutama dalam konteks dinamika pasar yang terus berubah dan  evolusi  selera  konsumen.  Sulitnya  mencari  kuliner yang sesuai dengan prefersi, selera dan kebutuhan menjadi permasalahan yang harus dipecahkan[2]. Dengan bantuan sistem  rekomendasi,  dapat  ditemukan  kuliner  yang memiliki makanan sesuai selera dan keinginan. Sistem ini akan  menampilkan  informasi  yang  sudah  diproses berdasarkan riwayat pesanan-pesanan pengguna sebelumnya  untuk  membantu  menemukan  makanan  pada kuliner  yang  sesuai  dengan  selera  pengguna.  Tujuan
penelitian  ini  adalah  untuk  memodelkan  sistem rekomendasi restoran yang mengikuti preferensi pengguna dan  menghasilkan  rekomendasi  yang  akurat  dan  relevan. Content-Based  Filtering adalah  metode  yang  digunakan pada penelitian ini dan berfokus pada analisis ulasan review konten,  ulasan  profil  restoran  dan  ulasan  harga  untuk menghasilkan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  profil pengguna.[3]
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  konsumen dalam  memilih  tempat  kuliner  dengan  kriteria  tertentu, karena setiap orang memiliki kebutuhan serta kriteria yang diinginkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Tewari, dibahas tentang  kemajuan  E-Commerce  yang  telah  menyebar  ke seluruh dunia. Toko-toko online saat ini memiliki ratusan hingga  ribuan  item  produk  yang  melampui  keterbatasan fisik..  Sistem  rekomendasi  bertujuan  untuk  menemukan minat pengguna dengan memanfaatkan tindakan pengguna baik secara implisit maupun eksplisit di situs e-commerce, dan  kemudian  merekomendasikan  produk  yang  paling sesuai dengan preferensi pengguna. Dengan cara ini, sistem rekomendasi  membantu  mengatasi  masalah  kelebihan informasi. Content-Based  Filtering (CBF),  sebagai  salah satu metode rekomendasi, merekomendasikan produk yang memiliki karakteristik serupa dengan produk yang pernah digunakan  oleh  pengguna  di  masa  lalu.  Kontribusi  dari penelitian  ini  adalah  mengurangi  ukuran  daftar rekomendasi  dan  membantu  menempatkan  produk  yang relevan  dalam  daftar  rekomendasi  yang  lebih  terbatas. Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  pendekatan  yang diusulkan  mampu  melampaui  metode  rekomendasi tradisional lainnya [4].
Jozani  dkk  memfokuskan  penelitiannya  pada  sistem rekomendasi  yang  digunakan  untuk  mempromosikan visibilitas  produk  dan  penjualan.  Penelitian    ini menggabungkan analisis jaringan sosial untuk memeriksa secara  empiris  dampak  dari  sistem  rekomendasi  pada distribusi  permintaan  di  pasar  aplikasi  seluler.  Hasil analisis dari dua set data panel yang komprehensif dari App Store dan Google Play menunjukkan bahwa rekomendasi CBF  mendukung  rekomendasi  produk  dan  secara  efektif meningkatkan rantai pasok. Selain itu, sistem rekomendasi dapat  mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan konsumen,  menyebabkan  aliran  permintaan.  Temuan penelitian  ini  memberikan  implikasi  penting  bagi pengembang dan operator pasar untuk lebih mempromosikan  produk  mereka  di  pasar  aplikasi  mobile yang sangat kompetitif[5].
Kuo  &  Cheng  menyajikan  penelitian  tentang  sistem rekomendasi e-commerce untuk  membantu  pelanggan menemukan  produk  yang  diinginkan  secara  efisien  di antara berbagai kategori berdasarkan perilaku sebelumnya seperti  pola  pembelian  dan  riwayat  rating  toko.  Namun, sebagian  besar  sistem  rekomendasi  untuk e-commerce mengadopsi  metode  biner  (beli/tidak  beli)  atau  penilaian subjektif untuk mewakili preferensi pelanggan, yang sulit
untuk  memprediksi  profil  mereka  dengan  tepat  karena perubahan cepat dalam selera. Hasil penelitiannya adalah meningkatkan  kualitas  saran  dengan  mengintegrasikan arsitektur  sistem  rekomendasi  berbasis  konten  tradisional dengan  komponen  baru  yang  disebut feedback  adjuster . Komponen  ini    dirancang  untuk  membuat  umpan  balik pelanggan  implisit  mencerminkan  realitas  preferensi dengan  mempertimbangkan  perilaku  pembelian  berulang mereka[6].

## III. METODOLOGI
Gambar  1  menunjukkan  langkah-langkah  yang dilakukan dalam proses pengembangan sistem rekomendasi restoran.

## Gambar  1. Tahapan penelitian

## A. Pengumpulan Data
Metode  penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data kuliner  Kota  Pontianak  khususnya  data  tempat  restoran atau rumah makan yang ada di Kota Pontianak. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  publik  yang diambil  dari goole  maps  review . Crawling data menggunakan www.apify.com dengan  menginput  data  6 kecamatan  di  Kota  Pontianak.  Total  data  kuliner  Kota Pontianak hasil crawling dari goole map review terdiri dari 661 record dataset.

## B. Pembentukan Profile Resto
Masing-masing dataset memiliki 69 atribut, selanjutnya dipilih  data  penelitian  sebagai  atribut  profil  resto.  Profil resto  yang  diambil  terdiri  dari  6  atribut  seperti  nama restoran, rating, harga, dan ulasan1, ulasan2 dan ulasan3.

## C. Preprocessing
Item  profil  yang  dibuat  berdasarkan  data  sebelumnya, masih belum sesuai. Oleh karena itu, tahap preprocessing diperlukan  untuk  membuat  item  profil  resto  lebih terorganisir  untuk  proses  selanjutnya[7][8].  Beberapa preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini adalah case folding, tokenisasi, eliminasi , dan filtering . Preprocessing mengubah  data  yang  tidak  terstruktur menjadi data yang lebih terstruktur untuk digunakan dalam proses  berikutnya[7] . Case  folding,  tokenisasi,  eliminasi, dan  filtering adalah  semua  bagian  dari  preprocessing. Langkah-langkah preprocessing dijelaskan di bawah ini:
1. Case  Folding adalah  merubah  semua  huruf  dalam dokumen menjadi huruf kecil[9].
2. Tokenization adalah  memecah  kalimat  berdasarkan tiap kata yang menyusunnya[10].
3. Eliminasi adalah  menghapus  duplikasi  kata  yang memiliki  fitur  yang  sejenis,  dan  hanya  satu  kata disimpan dalam array pada data yang sama[11].
4. Filtering dilakukan  dengan  menghilangkan  stoplist atau kata-kata yang tidak mempunyai arti, seperti kata "yang"  dan  "dari",  atau  kata-kata  yang  ada  dalam wordlist [12].
D. Penerapan Content Based Filtering
Metode Content  Based  Filtering (CBF)  berfokus  pada kemiripan item profile[3]. Metode CBF pada penelitian ini akan merekomendasikan daftar restoran yang mempunyai item  profil  yang  mirip  dengan  restoran  yang  dipilih  oleh pengguna  saat  mereka  memilih.  Adapun  tahapannya sebagai berikut :
1. Menghitung Nilai TF-IDF
Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF)  adalah  metode  pembobotan  yang  menggabungkan model Term  Frequency (TF)  dan Inverse  Document Frequency (IDF)[9]. Metode  ini menentukan bobot setiap kata  yang  dianalisis.  Tahap  TF  menentukan  bobot  setiap kata  dalam dokumen berdasarkan jumlah kali munculnya. Tahap IDF mengurangi dominasi kata yang sering muncul di  banyak  dokumen.  Adapun  persamaan  1  adalah persamaan TF-IDF.
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 (𝑡, 𝑑) 𝑥 𝐼𝐷𝐹 (𝑡, 𝐷) (1)

## 2. Menghitung Cosine Similarity
Untuk mengetahui seberapa mirip satu item dengan yang lain,  perhitungan  yang  biasa  digunakan  adalah cosinus similarity . Cosine  similarity dihitung  berdasarkan  sudut antara dua vektor, w c dan w s , yang merupakan representasi dari deskripsi pada ruang koordinat yang dapat dilihat pada persamaan 2[11].
𝑈(𝑐, 𝑠) = cos(𝑤 ! , 𝑤 " ) (2)

## E. Evaluasi
Salah  satu  cara  untuk  menilai  kinerja  sistem  adalah matriks confusion . Pada dasarnya, matriks confusion berisi data yang membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan yang  seharusnya[4].  Tabel  1  menjelaskan  bahwa  metode yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem menggunakan akurasi dan presisi. Presisi adalah ketepatan antara pertanyaan pengguna dan jawaban sistem. Tingkat kedekatan antara nilai aktual dan prediksi dikenal sebagai akurasi[9]. Persamaan (2) dan (3) adalah rumus presisi dan akurasi.
TABEL I C ONFUSION M ATRIX
Nilai sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP (True Positive) FP (False Positive) FALSE FN (False Negative) TN (True Negative) 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = #$ ('(')* +,-(.,/0)"1 2)/3 4,/)+) #$67$('(')* +,-(.,/0)"1 2)/3 01  3,/,+)',) (3) 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = #$6#8 #$6#867$678 (4)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Metode  penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data kuliner  Kota  Pontianak  khususnya  data  tempat  restoran atau rumah makan yang ada di Kota Pontianak. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  publik  yang diambil dari goole maps review . Data rumah makan yang diseleksi terdiri dari 6 atribut seperti nama restoran, rating, harga,  dan  ulasan1,  ulasan2,  ulasan3. Crawling data menggunakan www.apify.com dengan  menginput  data  6 kecamatan  di  Kota  Pontianak.  Total  data  restoran  Kota Pontianak terdiri dari 661 record data.

## B. Pembentukan Profil Resto
Data  restoran  yang  akan  diambil  sebagai  data profil resto terdiri  dari  6  atribut  seperti  nama  restoran,  rating, harga, dan ulasan1, ulasan2 dan ulasan3. Data ini disebut sebagai profile  resto masing-masing  restoran.  Adapun profil resto dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
TABEL II P ROFIL R ESTO
Nama Restoran Bebek Budjang Rating 4.8 Harga $$ Ulasan1 Pertama  kali  makan,  pesan  menu  lewat website  lumayan  bagus  ga  bikin  meja penuh." Ulasan2 Tempat makan yang asik,.. Bisa bawa rekan kerja maupun keluarga Ulasan3 Hal  yang  minim  disana  adalah  lapangan parkir untuk motor & mobil yang sempit

## C. Pre Processing
1. Proses Menghapus Fitur Yang Tidak Diperlukan
Pada  proses crawling telah  didapatkan  661  dataset, dengan  1  buah  dataset  memiliki  69  kolom  atribut  dalam proses  crawling  data.  Penelitian  ini  hanya  memerlukan beberapa kolom saja yang memberikan informasi penting yang disebut sebagai profil resto dengan atribut restoran, seperti nama restoran, rating, harga, dan ulasan1, ulasan2 dan ulasan3. Sehingga kita dapat menghapus semua kolom kecuali kolom-kolom tersebut.
2. Cleaning Fitur
Pada fitur nama restoran, rating, harga, ulasan1,ulasan2, dan  ulasan3  terdapat  noise  pada  konten.  Maka  harus dibersihkan dengan cara menghapus data null . Pada tahap pra-proses  data,  data  yang  diperoleh  harus  melalui  pra- proses  teks  untuk  menghilangkan  kata-kata  umum  yang tidak  memiliki  makna  atau  sering  disebut  dengan stopwords .
3. Stopwords
Stopwords  pada  atribut  deskripsi  akan  dihilangkan dengan  menggunakan library Sastrawi.  Sastrawi merupakan library yang  sering  digunakan  untuk menganalisis sebuah teks Bahasa Indonesia.
Gambar 2 menampilkan data dengan jumlah kata pada atribut  ulasan  sebelum  diproses  stopwords  pada  atribut deskripsi. Sedangkan Gambar 3 menampilkan data dengan jumlah kata pada atribut ulasan setelah diproses stopwords pada  atribut  deskripsi  dengan  menghilangkan  kata-kata yang  tidak  bermakna.  Tampak  pada  Gambar  3,  20  kata teratas dengan jumlah kata terbanyak “makan” berjumlah lebih dari 200.
Gambar  2. Jumlah kata sebelum dhilangkan stopword
Gambar  3. Jumlah kata setelah dihilangkan stopword

## D. Statistik Ulasan Restoran
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  terhadap  data ulasan restoran, rating dan harga restoran di Kota Pontianak. Sebanyak  661  data  restoran  yang  tercatat  dalam  dataset. Dalam  penelitian  ini,  difokuskan  pada  atribut  tertentu untuk  mendapatkan  wawasan  lebih  mendalam  terkait preferensi pengguna terhadap restoran di Kota Pontianak. Berikut  ini  adalah  statistik  deskriptif  untuk  memberikan gambaran tentang pengalaman pengguna terhadap restoran di Kota Pontianak.
Terlihat pada Gambar 4, Statistik Rating Restoran Kota Pontianak  menunjukkan  rating  paling  banyak  yaitu  4.6 dengan total jumlah restoran yang memiliki rating tersebut sekitar 45 restoran.

## Gambar  4. Statistik rating restoran kota pontianak
Gambar 5 adalah word cloud dari ulasan pengguna untuk setiap restoran di Kota Pontianak. Ukuran kata dalam word cloud dapat mencerminkan frekuensi kata tersebut dalam ulasan.  Ini  membantu  melihat  kata-kata  kunci  atau  tema umum  yang  terkait  dengan  setiap  restoran  di  Kota Pontianak.
Gambar  5. Word cloud restoran Kota Pontianak
Setelah dilakukan preprocessing data dan memberikan data  statistik  deskriptif.  Berikut  adalah  kode  untuk memodelkan  dengan  metode  CBF dengan  menggunakan preferensi pengguna rating , harga, dan ulasan.
E. Penerapan Content Based Filtering
Model  yang  akan  digunakan  penelitian  ini  yaitu menggunakan  pendekatan  CBF  menggunakan TF-IDF Vectorizer untuk  menghitung  bobot  setiap  kata  . Selanjutnya  dicari nilai  cosine  similarity digunakan sebagai dasar pada beberapa data untuk direkomendasikan kepada  pengguna  sebagai  referensi  ke  informasi  yang digunakan  sebelumnya.  Tujuan  dari  CBF  adalah  untuk memprediksi kemiripan sejumlah informasi yang diterima pengguna. Adapun berikut adalah penerapan CBF sebagai berikut:
1. Penggabungan Kolom
Pembuatan kolom baru bernama 'features' yang berisi gabungan  dari  kolom  'nama  restoran',’harga’,rating', 'ulasan1', 'ulasan2’, 'ulasan3' dalam bentuk string.
2. TF-IDF Vectorization
TF-IDF ( Term
Frequency-Inverse
Document
Frequency )  untuk  menghitung  bobot  kata-kata  dalam kolom  teks  'features'.  Matriks  TF-IDF  dihasilkan menggunakan fit_transform pada  data  'features'  sesuai persamaan 1.
3. Cosine Similarity.
Menghitung  kemiripan  antar  entitas  (atribut  rating, harga,  dan  ulasan)  berdasarkan  matriks  TF-IDF menggunakan  metode  linear_kernel[15].  Berikut  adalah hasil dari cosine similarity nya atau kemiripan antar entitas
Gambar  6. Nilai cosine similarities

## F. Pengujian
6 skenario pengujian dilakukan untuk melihat ketepatan hasil  rekomendasi  yang  diberikan.  Berikut  skenario  yang digunakan:
1) Skenario  Pertama: Rekomendasi  Restoran berdasarkan Harga dan Kategori
Pada  skenario  pertama,  pengguna  mencari  restoran berdasarkan  harga  dan  kategori  yang  sama  atau  restoran yang  menyediakan  layanan  paling  mendasar  yaitu  harga dengan  kategori  yang  sejenis.  Pengguna  yang  memilih restoran  “MEGA  d’Kitchen”.  Maka  sistem  rekomendasi memberikan 5 daftar restoran yang serupa dengan deskripsi “MEGA  d’Kitchen  sebagai  salah  satu  restoran  dengan harga yang sejenis yaitu dengan skala $$. Gambar 7 adalah output yang diberikan oleh sistem rekomendasi pada saat pengguna memilih “MEGA d’kitchen”. Terlihat dari output yang  dihasilkan  5  dari  5  rekomendasi  restoran  yang diberikan adalah restoran berdasarkan harga.
Gambar    7. Output sistem  rekomendasi  yang  diberikan  untuk pilihan MEGA d’kitchen
Kemudian pengguna yang memilih akomodasi “Kentava Pempek  Palembang”,  maka  sistem  rekomendasi memberikan  5  daftar  akomodasi  yang  serupa  dengan deskripsi “Kentava Pempek Palembang” sebagai salah satu restoran berdasarkan harga yang sejenis yaitu dengan skala $.  Gambar  7  adalah  output  yang  diberikan  oleh  sistem rekomendasi  pada  saat  pengguna  memilih  “Kentava Pempek Palembang”. Terlihat dari output yang dihasilkan 2  dari  5  rekomendasi  akomodasi  yang  diberikan  adalah restoran berdasarkan harga.
Gambar    8. Output Sistem  rekomendasi  yang  diberikan  untuk  pilihan kentava pempek palembang
Pengujian  terakhir  dari  skenario  pertama,  pengguna yang  memilih  restoran  “Aston  Pontianak  Hotel  & Convention Center”, maka sistem rekomendasi memberikan 5 daftar restoran yang serupa dengan deskripsi “Aston  Pontianak  Hotel  &  Convention  Center”  sebagai salah  satu  restoran  berdasarkan  harga  yang  sejenis  $$. Gambar  9  adalah  output  yang  diberikan  oleh  sistem rekomendasi  pada  saat  pengguna  memilih  “Aston Pontianak  Hotel  &  Convention  Center”.  Terlihat  dari
output  yang  dihasilkan  4  dari  5  rekomendasi  akomodasi yang diberikan adalah restoran berdasarkan harga.
Gambar  9. Output sistem rekomendasi yang diberikan untuk pilihan aston pontianak hotel & convention center
2) Skenario Kedua:
Rekomendasi Restoran berdasarkan Rating dan Ulasan
Pada  skenario  kedua,  pengguna  mencari  restoran berdasarkan  rating  dan  ulasan.  Pengguna  yang  memilih restoran  “RM  Campago”,  maka  sistem  rekomendasi memberikan 5 daftar restoran yang serupa dengan deskripsi RM Campago sebagai salah satu restoran dengan rating 4.0. Gambar  10  adalah  output  yang  diberikan  oleh  sistem rekomendasi pada saat pengguna memilih “RM Campago”. Terlihat dari output yang dihasilkan 2 dari 5 rekomendasi akomodasi yang diberikan adalah hotel dengan rating yang tinggi berdasarkan deskripsi yang diberikan.
Gambar    10. Output Sistem  rekomendasi  yang  diberikan  untuk  pilihan restoran rm campago
Pengguna yang memilih restoran “Ulam Singkil”, maka sistem rekomendasi memberikan 5 daftar akomodasi yang serupa dengan deskripsi “Ulam Singkil” sebagai salah satu restoran dengan rating 4.5 . Gambar 11 adalah output yang diberikan  oleh  sistem  rekomendasi  pada  saat  pengguna memilih  “Ulam  Singkil”.  Terlihat  dari  output  yang dihasilkan  4  dari  5  rekomendasi  restoran  yang  diberikan adalah restoran dengan rating berdasarkan deskripsi yang diberikan.
Gambar    11.  Hasil  rekomendasi  yang  diberikan  untuk  pilihan restoran ulam singkil
Pengguna yang memilih restoran “Mercure Pontianak”, maka  sistem  rekomendasi  memberikan  5  daftar  restoran yang serupa dengan deskripsi restoran Mercure Pontianak sebagai  sebagai  salah  satu  restoran  dengan  rating  4.6. Gambar  12  adalah  output  yang  diberikan  oleh  sistem rekomendasi  pada  saat  pengguna  memilih  restoran “Mercure Pontianak”. Terlihat dari output yang dihasilkan
4  dari  5  rekomendasi  restoran  yang  diberikan  adalah restoran  dengan  rating  berdasarkan  deskripsi  yang diberikan.
Gambar    12.  Hasil  Rekomendasi  yang  diberikan  untuk  pilihan restoran mercure Pontianak
Dari  2  skenario  di  atas,  maka  terlihat  dari  gambar  13 bahwa rata-rata akurasi yang diberikan sistem rekomendasi yang  dibangun  adalah  73.33%  dari  rekomendasi  restoran berdasarkan  harga-ulasan,  dan  67.67%  dari  rekomendasi restoran berdasarkan kategori-ulasan.
Gambar  13. Hasil pengujian 2 skenario dari sistem rekomendasi

## G. Pengujian menggunakan Metrik Precision
Hasil  dari  rekomendasi  diuji  presisi  dan  akurasinya. Adapun pengujian ini menggunakan tiga threshold dengan nilai  0.92,  0.94,  0.97.  Nilai  parameter threshold didapat dari  nilai  median  dari cosine  similarity seluruh  restoran. Dilakukan percobaan pada nilai threshold yang beragam. Jika threshold rendah  maka  semakin  banyak  jumlah rekomendasi restorannya. Sebaliknya, jika nilai threshold tinggi semakin sedikit jumlah rekomendasi restorannya.
Teknis pengujian dilakukan dengan cara membandingkan  kesesuaian  hasil  rekomendasi  restoran “Pondok  Ale  Ale”  dengan  restoran  yang  sesuai  dengan kriteria  harga,  rangking,  ulasan1,  ulasan2,  dan  ulasan3. Kriteria  harga,  rangking  dan  ulasan  menjadi  data pembanding. Daftar restoran yang termasuk dalam kriteria harga,  rengking  dan  ulasan  sejumlah  135  restoran  tersaji dalam  Tabel 3.
100 40 80 73,33 40 80 80 66,67 0 20 40 60 80 100 120 Test I Test II Test III Rata-rata Per sen ta se

## Hasil Pengujian Sistem
Rekomendasi Restoran Price Restoran Rating
TABEL III D AFTAR R ESTORAN B ERDASARKAN K RITERIA H ARGA , K RITERIA , DAN U LASAN
NO Nama Restoran sim (A,B) 1 Lawar Bali 0.9535 2 KFC Ahmad Yani Pontianak 0.9535 3 Crepe Signature 0.9535 … … … 132 Es Krim Angi 0.9535 133 Warung Murah Meriah 0.9435 134 RESTAURANT Coto Makassar Dg.Mufti 0.9428 135 Kedai Kak Ros 0.9359
TABEL IV
D ATA H ASIL R EKOMENDASI
Tabel  3  digunakan  sebaga  acuan  menghitung  presisi dan  akurasi  dalam  menentukan True  Positif (TP) False Positif (FP), False  Negatif (FN), True  Negative (TN), dimana  TP  dihitung  1  jika  restoran  hasil  rekomendasi termasuk restoran dengan harga murah, rangking tinggi dan ulasan baik. FP dihitung 1 jika restoran hasil rekomendasi tidak termasuk pada kategori harga murah, rangking tinggi dan  ulasan  baik.  FN  restoran    yang  termasuk    dalam kategori  harga  murah,  rangking  tinggi  dan  ulasan  baik tetapi tidak ditampilkan dalam rekomendasi.dan untuk TN restoran  yang  sama  sekali  tidak  termasuk  dalam  hasil
rekomendasi  maupun    kategori  harga  rendah,  rangking tinggi dan ulasan baik.
Pada  Tabel  4,  pengujian  pertama  nilai threshold nya 0.92.  Restoran  dengan  similiritas  dibawah  0.92  tidak ditampilkan sebagai rekomendasi, sehingga didapatlah 95 daftar rekomendasi restoran. Rekomendasi yang dihasilkan selanjutnya  dibandingkan  dengan  tabel  1.  Hasil perbandingkan  menghasilkan  restoran  dengan  hasil rekomendasi yang termasuk kedalam kriteria harga rendah, rangking tinggi, dan ulasan baik berjumlah 42 dataset . Restoran  hasil  rekomendasi  tidak  termasuk  pada kriteria  harga  rendah,  rangking  tinggi  dan  ulasan  baik berjumlah 53 dataset . Salah satunya adalah : D'Grill cafe & resto, Oto Bento Pontianak, Warung Makan Ichiban Sushi, Warung  Moro  Seneng.  Restoran  yang  termasuk  dalam kriteria harga rendah, rangking tinggi dan ulasan baik tetapi tidak  ditampilkan  sebagai  rekomendasi  berjumlah  93 dataset . Restoran yang sama sekali tidak termasuk dalam hasil rekomendasi maupun kriteria harga rendah, rangking tinggi dan ulasan baik sebanyak 146 dataset .
Nilai  hasil  perbandingan  selanjutnya  dimasukkan  ke dalam  Tabel confusion  matrix sehingga  didapatkan  nilai seperti pada Tabel 5.
TABEL V
C ONFISION M ATRIX T HRESHOLD 0.92
Hasil Sebenarnya TRUE FALSE Prediksi TRUE 42 53 FALSE 93 146 Berikut menghitung presisi dan akurasinya : 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 42 42 + 53 = 0.442
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 42 + 146 42 + 146 + 53 + 93 = 0.562
Uji  pertama  menunjukkan  presisi  sebesar  0,442  dan akurasi sebesar 0,562. Uji kedua dan ketiga menunjukkan hasil yang sama, sehingga nilai rata-rata presisi dan akurasi tampak pada Tabel 6.

## TABEL VI T IGA S KENARIO U JI P ENGUJIAN
Pengujian ke- Threshold  Presisi  Akurasi 1 0.92 0.442 0.562 2 0.94 0.315 0.534 3 0.97 0.111 0.502 Rata-rata 0.289 0.532
Dari pengujian ke 1, 2 dan 3, didapat hasil pengujian ke-1 bawah nilai presisi dan nilai akurasi selisihnya masih kecil.  Untuk  pengujian  ke-2  dan  pengujian  ke-3,  nilai presisi dan nilai akurasi selisihnya semakin besar. Rata-rata hasil dari pengujian ke 1, 2 dan 3 didapatkan nilai presisi 0.289  dan  akurasi  mendapatkan  0.532.  Rendahnya  nilai
No Rekomendasi restoran yang sama dengan pondok ale ale berdasarkan kategori harga dan rating dan ulasan Thresold 0.92 0.94 0.97 1 D'Grill cafe & resto D'Grill cafe & resto D'Grill cafe & resto 2 Oto Bento Pontianak Oto Bento Pontianak Oto Bento Pontianak 9 Nasi Goreng Abu Nasi Goreng Abu Nasi Goreng Abu … … … … 11 Abang Kepiting Abang Kepiting Abang Kepiting 12 Kantin Digulis Kantin Digulis Kantin Digulis 13 Lawar Bali Lawar Bali … … … 74 Sate Kambing Muda "Pak Khaslan" KHAS SOLO Sate Kambing Muda "Pak Khaslan" KHAS SOLO 75 JLY Dessert JLY Dessert … …
94 Masterpiece Signature Pontianak
95 Es Krim Angi
presisi  sebesar  0.289  menunjukkan  bahwa  faktor  jumlah data yang diuji masih terlalu sedikit dan metode pengujian yang  dilakukan  masih  kurang.  Terdapat  beberapa  faktor yang  mungkin  menyebabkan  nilai  akurasi  ini  masih  di bawah standar yang diharapkan yaitu pertama,  data yang diambil dari Review Google Maps mengandung noise atau informasi yang kurang akurat. Misalnya, ulasan atau rating yang tidak mencerminkan kualitas sebenarnya dari restoran. Kedua  ,  preferensi  individu  dan  kebiasaan  makan  bisa sangat  bervariasi.  Karena  kompleksitas  ini,  maka  sistem rekomendasi masih sulit memprediksi preferensi makanan masing-masing pengguna secara akurat.

## V. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dua skenario telah diimplementasikan  dengan  tujuan  mengukur  ketepatan rekomendasi informasi restoran yang dihasilkan. Pengujian dilaksanakan  dengan  menggunakan  data  publik  yang terkait  dengan  restoran  di  Kota  Pontianak,  data  ini diperoleh  dari Google  Maps .  Dari  hasil  pengujian  yang telah dilakukan, sistem rekomendasi yang telah dibangun berhasil mencapai tingkat akurasi rata-rata sebesar 73.33%. Lebih  lanjut,  penelitian  ini  menciptakan  dua  skenario berbeda,  yaitu  menampilkan  rekomendasi  restoran berdasarkan harga-ulasan dan berdasarkan rating-ulasan, di mana  masing-masing  skenario  berhasil  mencapai  tingkat akurasi sebesar 66.67%. Perhitungan akurasi rata-rata 66,7% menunjukkan  bahwa  sistem  rekomendasi  yang  dibangun masih  memiliki  ruang  untuk  ditingkatkan  dalam memberikan  rekomendasi  yang  lebih  tepat  dan  relevan kepada pengguna. Pada pengujian confusion matrix dengan menggunakan tiga threshold menghasilkan rendahnya nilai presisi  sebesar  0.289  menunjukkan  bahwa  faktor  jumlah data  yang  diuji  masih  terlalu  sedikit.Terdapat  beberapa faktor yang mungkin menyebabkan nilai akurasi ini masih di bawah standar yang diharapkan yaitu pertama,  data yang diambil dari Review Google Maps mengandung noise atau informasi yang kurang akurat. Misalnya, ulasan atau rating yang tidak mencerminkan kualitas sebenarnya dari restoran. Kedua  ,  preferensi  individu  dan  kebiasaan  makan  bisa sangat  bervariasi.  Karena  kompleksitas  ini,  maka  sistem rekomendasi masih sulit memprediksi preferensi makanan masing-masing pengguna secara akurat.

## R EFERENSI
[1]–[1
[1] S.  Aisa  and  W.  Piu,  “Sistem  Pelayanan  Restoran  Berbasis Android  dan  Web  pada  Ammatoa  Resort  Tanjung  Bira,”  in
Prosiding  Seminar  Nasional  Komunikasi  dan  Informatika  #3
Tahun , 2019, pp. 105–110.
[2] M. Muhardi, A. Febriani, and Y. Oktavia, “Sistem Informasi Geografis Kuliner di Kota Pekanbaru Berbasis Web,” Jurnal Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  44–50,  2019,  [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:188716302
[3] M. Jozani, C. Z. Liu, and K.-K. R. Choo, “ An Empirical Study of  Content-Based  Recommendation  Systems  in  Mobile  App Markets ,” Decis Support Syst , vol. 169, p. 113954, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113954.
[4] A. S. Tewari, “ Generating Items Recommendations by Fusing Content  and  User-Item  based  Collaborative  Filtering ,”
Procedia  Comput  Sci ,  vol.  167,  pp.  1934–1940,  2020,  doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.215.
[5] M. Jozani, C. Z. Liu, and K.-K. R. Choo, “ An Empirical Study of  Content-Based  Recommendation  Systems  in  Mobile  App Markets ,” Decis Support Syst , vol. 169, p. 113954, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113954.
[6] R. J. Kuo and H.-R. Cheng, “ A Content-Based Recommender System  with  Consideration  of  Repeat  Purchase  Behavior ,” Appl  Soft  Comput ,  vol.  127,  p.  109361,  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109361.
[7] R. H. Mondi, A. Wijayanto, and Winarno, “Recommendation System  With  Content-Based  Filtering  Method  For  Culinary Tourism  In  Mangan  Application,” ITSMART:  Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 2541–5689, 2019.
[8] Y.  Afoudi,  M.  Lazaar,  and  M.  Al  Achhab,  “ Hybrid Recommendation  System  Combined  Content-Based  Filtering and Collaborative Prediction using Artificial Neural Network ,” Simul  Model  Pract  Theory ,  vol.  113,  p.  102375,  2021,  doi: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2021.102375.
[9] S. Multi Fani and R. Santoso, “ Penerapan Text Mining Untuk Melakukan  Clustering  Data  Tweet  Akun  Blibli  Pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  K-Means  Clustering ,” JURNAL GAUSSIAN ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  583–593,  2021,  [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[10] T. Jamaluddin, M. Arif Bijaksana, and I. Asror, “ Perbandingan Algoritma Sentencepiece BPE dan Unigram Pada Tokenisasi Artikel  Bahasa  Indonesia ,”  in e-Proceeding  of  Engineering , 2020, pp. 8323–8331.
[11] Ilhamsyah,  S.  Rahmayudha,  I.  Fakhruzi,  F.  Febrianto,  A.  C. Adi,  and  V.  Gunawan,  “ Recommendation  System  for  the Improvement of E-Government Services in the Tourism Sector of Pontianak City ,” in 2022 International Conference on ICT for  Smart  Society  (ICISS) ,  2022,  pp.  1–4.  doi: 10.1109/ICISS55894.2022.9915103.
[12] P. Damayanti, D. Purwitasari, and N. Suciati, “ Eliminasi Data Non-Topic Menggunakan Pemodelan Topik untuk Peringkasan Otomatis  Data  Tweet  dengan  Konteks  Covid-19 ,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 8, no. 1, pp. 199–208, 2021.
[13] R.  Victor  Imbar,  M.  Ayub,  and  A.  Rehatta,  “ Implementasi Cosine  Similarity  dan  Algoritma  Smith-Waterman  untuk Mendeteksi Kemiripan Teks .”
[14] K.  Hartarto  Muliadi  and  C.  Citra  Lestari,  “ Rancang  Bangun Sistem Rekomendasi Tempat Makan menggunakan Algoritma Typicality Based Collaborative Filtering ,” Techno.COM , vol. 18, no. 4, pp. 275–287, 2019.
[15] N. Arifin, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “ Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TD-IDF N-Gram untuk Text  Classification ,” STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi Teknologi) , vol. 6, no. 2, pp. 129–136, 2021.