Vol. 5 No. 1 (April 2021)

## IMPLEMENTASI CONTEXT AWARE PADA SISTEM TRAVEL PLANNER BERBASIS MOBILE
Viery Darmawan * , Rengga Asmara, Ira Prasetyaningrum
Program Studi D4 Teknik Informatika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: vierydarmawan2@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp23-27

## ABSTRACT
In the era of technological advances, tourists will first seek information about the tourist object to be addressed, even tourists often don't have a destination, so they have to search one by one via the internet. In determining travel plans, it is often to see one by one the review of tourist attractions and conclude the results will take a long time, while tourists need actual and fast information to determine the travel plans. In this study, the authors take a  new  approach,  namely  by  creating  a  mobile-based  travel  planner  system  that  compiles  travel  plans automatically by considering contextual information related to tourist location points, whether of tourist locations during travel days, travel opening and closing hours, so that it will increase travel efficiency without having to do the research manually which takes a long time. The system can also provide travel recommendations based on visitor  comments  sentiment  on  Google  Places  and  is  equipped  with  a  trip  route  that  will  be  generated automatically. This research is useful for helping tourists plan their trip actually because of the consideration of contextual information so that it will make it easier and save tourists time.
Keyword: Travel Planner, Context-Aware, Recommendation System.

## ABSTRAK
Di era kemajuan teknologi, wisatawan akan lebih dahulu mencari informasi mengenai objek wisata yang akan dituju, bahkan  seringkali  wisatawan  belum  memiliki  destinasi,  sehingga  harus  mencari  satu  per  satu  via  internet.  Dalam menentukan rencana perjalaan seringkali untuk melihat satu persatu review objek wisata dan menyimpulkan hasilnya akan membutuhkan waktu yang lama, sedangkan wisatawan membutuhkan informasi yang aktual serta cepat untuk menentukan rencana perjalanan. Pada penelitian ini penulis melakukan pendekatan baru, yakni dengan membuat sistem travel  planner  berbasis  mobile  yang  menyusun  rencana  perjalanan  secara  otomatis  dengan  mempertimbangkan informasi  kontekstual  terkait  titik  lokasi wisata, cuaca  lokasi  wisata  saat  hari  berpergian, jam buka-tutup wisata, sehingga akan meningkatkan efisiensi perjalanan tanpa harus melakukan riset secara manual yang membutuhkan waktu lama. Sistem juga dapat memberikan rekomendasi wisata berdasarkan sentimen komentar  pengunjung pada  Google Places dan  dilengkapi dengan rute perjalanan yang akan generate secara otomatis.  Penelitian ini  bermanfaat untuk membantu  wisatawan  dalam  merencanakan  perjalannya  secara  aktual  karena  adanya  pertimbangan  infomasi kontekstual sehingga akan mempermudahkan dan menghemat waktu wisatawan.
Kata Kunci: Travel Planner, Context-Aware, Sistem Rekomendasi.

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pariwisata,  media  mempunyai peranan  krusial  dalam  pertumbuhan  dan  kemajuan pariwisata,  salah  satunya  dengan  menyampaikan informasi  secara  mendalam  tentang  objek-objek  wisata yang  dibutuhkan  oleh  wisatawan  domestik  maupun mancanegara melalui internet. Di era kemajuan teknologi, ada  perubahan  perilaku  para  wisatawan  dimana wisatawan akan lebih dahulu mencari informasi atau riset mengenai  objek  wisata  yang  akan  dituju,  bahkan seringkali wisatawan belum memiliki destinasi, sehingga harus mencari satu per satu via internet. Selain riset, agar memudahkan  serta  memperlancar  saat  berwisata,
wisatawan akan membuat penyusunan itinerary (rencana perjalanan).  Itinerary  dibuat  untuk  memudahkan mengetahui jadwal-urutan- langkah  yang harus dijalani dalam melakukan perjalanan.
Pembuatan itinerary dengan  mempertimbangkan beberapa hal secara manual akan menghabiskan banyak waktu,  terlebih  saat  wisatawan  belum  pernah mengunjungi lokasi- lokasi tersebut sehingga tak jarang wisatawan  akan  melakukannya  dengan  sesederhana mungkin  dan  tidak  detil  dalam  perencanaannya. Pencarian informasi mengenai objek wisata pun dilakukan secara  manual  dengan  memanfaatkan  search  engine, media  sosial,  informasi  rekomendasi  dari  kerabat
maupun  melihat  review  dari  layanan  populer  seperti TripAdvisor  ataupun  Goolgle  Places.  Namun  untuk melihat  satu  persatu  review  objek  wisata  dan menyimpulkan hasilnya  akan membutuhkan waktu yang lama  (Asmara,  Prasetyaningrum,  &  Rahmawati,  2019). Sedangkan  wisatawan  membutuhkan  informasi  yang aktual serta cepat untuk menentukan rencana perjalanan.
Berangkat  dari  permasalahan  yang  ada,  penulis mencoba  untuk  melakukan  pendekatan  baru,  yakni dengan membuat sistem travel planner yang menyusun rencana  perjalanan (itinerary) secara  otomatis  dengan mempertimbangkan  informasi  kontekstual (context aware) terkait titik lokasi wisata, cuaca lokasi wisata saat hari  berpergian,  jam  buka-tutup  wisata,  sehingga  akan meningkatkan  efisiensi  perjalanan.  Sistem  juga  dapat memberikan  rekomendasi  wisata  berdasarkan  komen pada  GooglePlaces  dan  dilengkapi  dengan  rute perjalanan yang akan generate secara otomatis (Yoon, Zheng, Xie, & Woo, 2010).

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Travel Planner
Aplikasi  Travel  Planner  berguna  untuk memudahkan para calon wisatawan dalam merencanakan  perjalanan,  dengan  memberikan rekomendasi yang telah mempertimbangkan informasi kontekstual  berupa  nilai  sentimen  dari  review,  jarak, jam  operasional  serta  cuaca  sehingga  pengguna  akan mendapatkan  hasil  rekomendasi  yang  lebih  aktual. Sistem akan mengelola informasi kontekstual tersebut untuk  menentukan  rencana  perjalanan  (Zhengchuan, Yu, Jun, & Tingjie, 2013).

## Context Aware
Context sendiri adalah informasi yang digunakan menggam-barkan atau mengklasifikasi lingkungan suatu entitas.  Salah  satu  pen-erapan  context-aware  adalah geofence.  Geofence  adalah  sebuah  pembatas  virtual dalam hal  pergerakan objek pada suatu area, sehingga ketika  objek  melewati  pembatas  akan  diberikan  suatu aware  kepada  pemantau  (Agustian,  Trisnadoli,  & Lestari,  2018).  Informasi kontekstual  adalah hal  yang sangat vital dalam perolehan rekomendasi yang relevan. Hal tersebut menjadikan context-aware merupakan salah satu  pendekatan  yang  efektif  dalam  memahami kebutuhan pengguna (Rizaldy Hafid Arigi, Abdurahman Baizal, & Herdiani, 2018).

## OpenWeatherMap
OpenWeatherMap  adalah  layanan  online  yang menyediakan  data  cuaca  termasuk  cuaca  saat  ini, perkiraan, dan riwayat cuaca untuk para devel-oper web
services dan mobile application (Wikipedia Contributor, 2020).

## Text Mining
Text  mining  memiliki  definisi  menambang  data yang  berupa  teks  dimana  sumber  data  biasanya  di dapatkan  dari dokumen  dan  tujuannya  adalah  mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat  dilakukan  analisa  keterhubungan antar  dokumen (Siringoringo & Jamaluddin, 2019).

## Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah fitur-fitur dan teknik- teknik pada perangkat lunak yang menyediakan sesuatu hal yang berguna untuk user. Sistem rekomendasi juga menyediakan  rekomendasi-rekomendasi  dari  beberapa item  yang  berpotensi  menarik  untuk  pengguna. Rekomendasi rekomendasi yang diberikan erat kaitannya dengan  pengambilan  keputusan,  seperti  item  apa  saja yang  harus  dibeli,  musik  seperti  apa  yang  harus didengarkan, dan berita apa  yang harus dibaca.  Dalam hal ini, item adalah sebuah objek yang direkomendasikan (Firmahsyah & Gantini, 2016).

## METODE PENELITIAN
Untuk merancang dan membuat penelitian ini, ada beberapa tahap yang dilakukan yaitu:

## Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  langkah  awal  dalam pengerjaan  proyek  akhir  ini.  Tahapan  ini  merupakan tahap penting untuk mempelajari teori-teori serta konsep teknis  maupun  non-teknis  yang  menunjang  dalam pengerjaan penelitian ini.

## Pengumpulan Data
Tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data yang diperlukan untuk mendukung pengerjaan proyek akhir.  Data  yang  diperlukan  oleh peneliti adalah  data terkait objek wisata yang didapatkan dari GooglePlaces.

## Perancangan Sistem
Setelah  melakukan  studi literatur dan pengumpulan  data,  maka  tahap  selanjutnya  adalah perancangan  pembuatan  sistem  rekomendasi  rencana perjalanan  yang  mengimplementasikan  context  aware, dengan  tujuan  untuk  merekomendasikan  rencana perjalanan paling optimal, sehingga estimasi waktu yang dihabiskan lebih efisien.

## Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini,  penulis  mengimplementasikan
sistem  yang  telah  dirancang  pada  tahap  perancangan sistem untuk selanjutnya.

## Pengujian dan Analisis
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengujian terhadap sistem yang telah diimplementasikan pada tahap implementasi  sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan pengujian  biaya,  ruang,  waktu  agar  dihasilkan  sistem yang dapat diakses  tanpa batasan biaya, dimanapun dan kapanpun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Fungsionalitas Sistem
Destinasi  Otomatis  merupakan  fitur  utama  dari penelitian  ini  dimana  sistem  akan  mendapatkan rekomendasi rencana perjalanan dengan mempertimbangkan  lokasi,  perkiraan  cuaca,  status buka  tutup,  jarak  terdekat  hingga  rute  yang  harus dilalui.  Dimana  user  cukup  menginputkan  kategori wisata yang diinginkan, tanggal berwisata, dan lokasi awalnya,  sistem  akan  dengan  otomatis  memberikan rekomendasi lengkap dengan tempat wisata yang akan dituju.
Gambar 1. Halaman Utama

## Input Lokasi Awal
Input lokasi awal diperlukan untuk mengetahui dimana titik lokasi awal pengguna dalam berwisata, seperti misalnya hotel atau tempat tertentu, sesuai pada gambar 2.
Gambar 2. Input Lokasi Awal

## Input Tanggal Berwisata
Informasi  tanggal  berguna  untuk  mengetahui kapan  dan  berapa  lama pengguna  akan berwisata,  serta untuk  mempertimbangkan  cuaca,  status  buka  yang membutuhkan informasi tanggal.  Contoh  dari  inputan tanggal ada pada gambar 3.
Gambar 3. Input Tanggal Wisata

## Input Kategori
Gambar 4 adalah contoh user saat input kategori yang bertujuan untuk mengetahui jenis wisata apa yang diinginkan oleh pengguna, karna pada fitur ini user tidak menginputkan tempat  wisata,  sistem  akan  memberikan rekomendasi wisata yang sesuai dengan kategori wisata yang diinginkan pengguna
Vol. 5 No. 1 (April 2021) ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 4. Input Kategori

## Output Tabel Rencana Perjalanan
Setelah  mengisikan  semua  informasi  yang diperlukan,  system  akan  memberikan  tabel  rencana perjalanan
Gambar 5. Output Rencana Perjalanan
Gambar 5 menunjukan hasil rekomendasi rencana perjalanan  oleh  sistem,  yang  terdiri  waktu,  keterangan, cuaca,  status  buka.  Dimana  system  telah  memberikan rekomendasi  yang  telah  mempertimbang-kan  informasi kontekstual  berupa  jarak  terdekat,  jambuka,  serta informasi cuaca.

## Peta Rencana Perjalanan
Sitem  juga  menyediakan  peta  perjalanan  yang akan  dilalui  pengguna  untuk  masing  masing  harinya. Pada  output  rencana  perjalanan,  diatas  table  tersedia tombol untuk menampilkan peta perjalanan pengguna.
Gambar 6. Peta Rencana Perjalanan
Pada  gambar  6  menunjukkan  peta  perjalanan pengguna  dimulai  dari  lokasi  awal  pengguna  yang disimbolkan dengan alphabet A sampai dengan destinasi terakhir.

## Detail Informasi Destinasi
Pada  tabel  rencana  perjalanan  kolom  action terdapat  tombol  Detail  yang  bertujuan  untuk menampilkan  informasi  lebih  lengkap  mengenai destinasi yang akan dituju.
Gambar 7. Informasi Detail Destinasi
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Informasi Review Destinasi
Pada  informasi  detail  destinasi  bagian  nilai sentiment  terdapat  tombol  Lihat  Review  untuk menunjukan sentiment review terhadap destinasi terkait yang bersumber pada google places.
Gambar 8. Informasi Sentimen Destinasi
Gambar  8  menunjukan  informasi  review  dari  wisata Kampung  Warna  Warni  Jodipan,  infromasi  yang diberikan berupa jumlah review positif dari total review. Serta  menunjukan  masing  masing  review  yang  telah diberikan  indicator  warna  hijau  untuk  review  positif, merah  untuk  review  negative, dan putih untuk review netral.

## KESIMPULAN
Sistem  Travel  Planner  yang  berguna  untuk membatu  para  calon  wisaatawan  untuk  memberikan rekomendasi rencana  perjalanan akan sangat lebih efektif jika  mempertimbangkan  informasi  kontekstual  berupa jam  operasional  tempat  wisata,  jarak  terdekat,  cuaca sekitar  dan  nilai  sentiment  pada  review  yang  akan membantu memberikan rekomendasi tempat wisata yang memiliki nilai sentiment tertinggi.
Penulis telah mengimplementasikan context aware pada sistem untuk merekomendasikan rencana perjalanan kepada pengguna,  untuk  jam operasional,  sistem  akan menghindari  jam  operasional  tepat  wisata  yang  masih tutup dan mengutamakan yang sudah beroperasi pada jam dimana  calon  wisatawan  akan  berkunjung,  untuk  niali sentiment dari review digunakan untuk mendapatkan 10 tempat  wisata  untuk  masing  hari  yang  sesusi  dengan
kategori  yang  diinginkan  pengguna  dan  jaraknya  tidak lebih dari 30 KM. Untuk prakiraan cuaca tidak dijadikan acuan  pasti  dalam  merekomendasikan  destinasi  karena cuaca  masih  berupa  prakiraan  dan  belum  dipastikan kebenarannya,  karena  itu  cuaca  hanya  dijadikan  suatu informasi kepada pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian, A., Trisnadoli, A., & Lestari, I. (2018). Analisis Hasil Implementasi Konsep Context- Aware Pada Aplikasi Mobile Family Tracking Untuk Platform Android. Teknika , 7 (1), 34–41. https://doi.org/10.34148/teknika.v7i1.84
Asmara, R., Prasetyaningrum, I., & Rahmawati, S. Z.
(2019). Penyusunan Itinerary Otomatis Tempat Wisata Jatim Menggunakan Google Maps Dan Multitransportasi. INOVTEK Polbeng - Seri
Informatika , 4 (2), 179. https://doi.org/10.35314/isi.v4i2.1099
Firmahsyah, F., & Gantini, T. (2016). Penerapan Metode Content-Based Filtering Pada Sistem Rekomendasi Kegiatan Ekstrakulikuler (Studi Kasus di Sekolah ABC). Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 2 (3), 414–
427. https://doi.org/10.28932/jutisi.v2i3.548
Rizaldy Hafid Arigi, L., Abdurahman Baizal, Z. K., & Herdiani, A. (2018). Context-aware recommender system based on ontology for recommending tourist destinations at Bandung. Journal of Physics: Conference Series , 971 , 012024. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/971/1/012024
Siringoringo, R., & Jamaluddin, J. (2019). Text Mining dan Klasterisasi Sentimen Pada Ulasan Produk Toko Online. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP) , 2 (1), 41– 48.
Wikipedia Contributor. (2020). OpenWeatherMap.
Retrieved from https://en.wikipedia.org/
Yoon, H., Zheng, Y., Xie, X., & Woo, W. (2010).
Smart Itinerary Recommendation Based on User-Generated GPS Trajectories . https://doi.org/10.1007/978-3-642-16355-5_5
Zhengchuan, X., Yu, P., Jun, L., & Tingjie, L. (2013).
Context-aware tour planning system based on satisfaction model. China Communications ,
10 (6), 156–163.
https://doi.org/10.1109/CC.2013.6549267