Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2209
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 543-547
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## WEBSITE-BASED RECOMMENDATIONS FOR TOURIST ATTRACTIONS IN BITUNG CITY USING CONTENT-BASED FILTERING ALGORITHMS
Karmel Daud Tambajong *1 , Vivi Peggie Rantung 2
1,2 Informatics Engineering, Engineering Faculty, Universitas Negeri Manado, Indonesia Email: 1 karmeltambajong18@gmail.com , 2 vivirantung@unima.ac.id
(Article received: June 4, 2024; Revision: June 19, 2024; published: August 21, 2024)

## Abstract
This  study  aims  to  develop  a  website-based  recommendation  system  for  tourist  attractions  in  Bitung  City, leveraging  content-based  filtering  algorithms.  The  primary  goal  of  this  research  is  to  provide  personalized recommendations  to  tourists,  enhancing  their  travel  experience  by  suggesting  attractions  that  align  with  their preferences and interests. The methodology involves the implementation of a content-based filtering algorithm, which  analyzes  the  attributes  and  features  of  various  tourist  spots  to  generate  relevant  recommendations.  The system  evaluates  factors  such  as  location,  type  of attraction,  available  facilities,  and user  reviews.  The  results indicate that the content-based filtering approach effectively identifies and suggests tourist attractions that match the users' interests, thereby improving the overall satisfaction of tourists visiting Bitung City. This recommendation system offers a practical solution for tourists seeking tailored travel experiences and contributes to the promotion of local tourism.
Keywords : Bitung  City,  Content-Based  Filtering,  Personalized  Recommendations,  Recommendation  System, Tourist Attractions, Website-Based Application.

## REKOMENDASI TEMPAT WISATA DI KOTA BITUNG BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN ALGORTIMA PENYARINGAN BERBASIS KONTEN

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi tempat wisata berbasis website di Kota Bitung dengan  memanfaatkan  algoritma  penyaringan  berbasis  konten.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada wisatawan, sehingga meningkatkan pengalaman perjalanan mereka dengan menyarankan atraksi yang sesuai dengan preferensi dan minat mereka. Metodologi yang digunakan melibatkan penerapan algoritma penyaringan berbasis konten, yang menganalisis atribut dan fitur dari berbagai tempat wisata untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Sistem ini mengevaluasi faktor-faktor seperti lokasi, jenis  atraksi,  fasilitas  yang  tersedia,  dan  ulasan  pengguna.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pendekatan penyaringan berbasis konten secara efektif mengidentifikasi dan menyarankan tempat wisata yang sesuai dengan minat pengguna, sehingga meningkatkan kepuasan keseluruhan wisatawan yang mengunjungi Kota Bitung. Sistem rekomendasi ini menawarkan solusi praktis bagi wisatawan yang mencari pengalaman perjalanan yang disesuaikan dan berkontribusi pada promosi pariwisata lokal.
Kata kunci : Aplikasi Berbasis Website, Kota Bitung, Rekomendasi yang Dipersonalisasi, Sistem Rekomendasi, Tempat Wisata.

## 1. PENDAHULUAN
Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka (MBKM) merupakan inisiatif dari Menteri Pendidikan dan Kebudayaan yang bertujuan memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa  untuk mendapatkan  ilmu  dan  pengalaman  yang  berguna sebagai bekal dalam memasuki dunia kerja. Melalui kebijakan ini, mahasiswa dapat memilih mata kuliah di luar program studi di perguruan tinggi yang sama atau  berbeda,  dan  melakukan  pembelajaran  di  luar
perguruan tinggi. Salah satu program dalam MBKM yang dapat meningkatkan nilai atau value dalam diri mahasiswa adalah program riset MBKM. Program ini memberikan  kebebasan  kepada  mahasiswa  untuk melakukan  penelitian  di  luar  perguruan  tinggi, termasuk  memilih  lokasi  riset  yang  sesuai  dengan minat dan kebutuhan mereka .
Penulis  memilih  Dinas Pariwisata Kota Bitung sebagai  lokasi  riset  MBKM  karena  kantor  ini memiliki  data  lengkap  mengenai  destinasi  wisata  di
Kota  Bitung.  Kota  Bitung  sendiri  dikenal  karena keindahan alamnya yang memukau, termasuk pantai- pantai  eksotis,  kehidupan  laut  yang  kaya,  dan berbagai  destinasi  wisata  alam  lainnya.  Namun, pertumbuhan  pesat  industri  pariwisata  di  kota  ini menghadirkan  tantangan  baru  dalam  mengelola informasi  wisata  yang  semakin  kompleks.  Di  era digital ini, pemanfaatan teknologi informasi menjadi kunci  dalam  meningkatkan  pengalaman  wisatawan dan mempromosikan potensi pariwisata Kota Bitung.
Riset  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem rekomendasi  tempat  wisata  di  Kota  Bitung  berbasis website dengan menggunakan algoritma penyaringan berbasis  konten.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah memberikan rekomendasi tempat wisata yang populer  kepada  pengguna  berdasarkan  preferensi mereka  serta  mendukung  upaya  Dinas  Pariwisata Kota Bitung dalam mempromosikan pariwisata kota. Dengan  demikian,  diharapkan  sistem  ini  dapat meningkatkan pengalaman wisatawan dan membantu mereka  dalam  menjelajahi  berbagai  destinasi  wisata di Kota Bitung secara lebih efektif dan personal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif  dengan  metode  studi  pustaka  dan eksperimen.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang digunakan dalam penelitian ini:

## Gambar 1 Alur Penelitian

## 1. Studi Pustaka
Langkah  awal  penelitian  adalah  studi  pustaka. Peneliti  mengumpulkan  dan  menganalisis  literatur yang  relevan  dengan  topik  penelitian,  yaitu pengembangan  sistem  rekomendasi  tempat  wisata berbasis website menggunakan algoritma penyaringan  berbasis  konten.  Tujuan  dari  studi pustaka adalah untuk memahami kerangka konseptual,
menilai penelitian-penelitian sebelumnya, mengidentifikasi kekosongan pengetahuan,  dan  menyusun  dasar  teoritis  bagi penelitian yang akan dilaksanakan.
2. Rumusan Masalah Pada tahap ini, dilakukan analisis masalah untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  muncul  dalam memberikan  rekomendasi  tempat  wisata  di  Kota Bitung. Analisis ini mencakup identifikasi kebutuhan Dinas  Pariwisata  Kota  Bitung  dalam  menyediakan informasi yang relevan dan akurat kepada wisatawan.
Berdasarkan analisis tersebut, dirumuskan permasalahan  utama  yang  akan  dipecahkan  oleh penelitian ini.
3. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  merupakan  tahap  inti  dari penelitian  ini.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data mengenai  tempat-tempat  wisata  yang  ada  di  Kota Bitung. Data ini diperoleh dari Dinas Pariwisata Kota Bitung  dan  berbagai  sumber  lainnya  yang  relevan. Data  yang  terkumpul  kemudian  diproses  dan disiapkan  untuk  mendukung  pengembangan  sistem rekomendasi.
4. Desain Sistem
Tahap ini melibatkan perancangan desain sistem rekomendasi  tempat  wisata.  Pada  tahap  ini,  peneliti merancang bagaimana sistem akan bekerja, termasuk bagaimana  algoritma  penyaringan  berbasis  konten akan  diterapkan.  Desain  ini  mencakup  antarmuka pengguna,  alur  kerja  sistem,  dan  struktur  basis  data yang digunakan.
5. Implementasi  Algoritma  Penyaringan  Berbasis Konten
Implementasi  algoritma  penyaringan  berbasis konten  adalah  tahap  di  mana  algoritma  tersebut diintegrasikan ke dalam sistem. Algoritma ini bekerja dengan  menganalisis  data  klik  dan  tampilan  untuk menghasilkan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan preferensi pengguna. Pada tahap ini, teknologi seperti HTML,  PHP,  JavaScript,  Bootstrap,  dan  database digunakan untuk membangun sistem rekomendasi. 6. Pengujian Sistem Setelah  implementasi,  sistem  diuji  untuk memastikan  bahwa  rekomendasi  yang  diberikan sesuai dengan harapan pengguna. Pengujian dilakukan  dengan  melibatkan  sejumlah  pengguna yang  akan  mencoba  sistem  dan  memberikan  umpan balik.  Data  dari  pengujian  ini  kemudian  dianalisis untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  dan  melakukan perbaikan jika diperlukan.
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi  yang  efektif  dan  efisien  dalam membantu  wisatawan  menemukan  tempat  wisata yang sesuai dengan preferensi mereka di Kota Bitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  dalam  penerapan  algoritma adalah  pengumpulan  data  klik  atau  view  dari  setiap destinasi  wisata  yang  ada  di  situs  web.  Setiap  kali pengguna  mengklik  atau  melihat  detail  suatu destinasi,  data  tersebut  dicatat  dan  disimpan  dalam basis data. Selain itu, fitur dari setiap destinasi wisata seperti  kategori,  lokasi,  fasilitas,  dan  deskripsi  juga dikumpulkan. Data ini menjadi dasar bagi algoritma untuk  memahami  minat  dan  preferensi  pengguna terhadap berbagai destinasi wisata.
2. Pemrosesan Data Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya adalah  memproses  data  tersebut.  Jumlah  klik  atau
Persiapan Studi Pustaka Rumusan Masalah Pengumpulan
Data Desain
Implementasi Algoritma Kesimpulan
view  untuk  setiap  destinasi  wisata  dihitung  untuk mengetahui  tingkat  minat  pengguna.  Data  ini kemudian dinormalisasi untuk menghindari bias yang mungkin  disebabkan  oleh  popularitas  sementara. Proses  normalisasi  ini  penting  untuk  memastikan bahwa  rekomendasi  yang  dihasilkan  tidak  hanya berdasarkan destinasi  yang populer pada satu  waktu saja,  melainkan  mencerminkan  minat  pengguna secara keseluruhan.
3. Perhitungan Weight
Langkah selanjutnya adalah menghitung weight atau  bobot  dari  setiap  destinasi  wisata  berdasarkan jumlah  klik  yang diterima. Destinasi dengan jumlah klik  terbanyak  akan  memiliki  weight  tertinggi. Rumus  untuk  menghitung  weight  adalah  sebagai berikut:
𝑊𝑖 𝐶𝑖 ∑ 𝐶𝑗 𝑛 𝑗=0 (1)
Di mana: Wi = weight dari destinasi wisata ke- i Ci = jumlah klik dari destinasi wisata ke- i ∑ 𝐶𝑗 𝑛 𝑗=0 =  total  jumlah  klik  dari  semua  destinasi wisata. 𝑛 = jumlah total destinasi wisata. Perhitungan  ini  memungkinkan  sistem  untuk memberikan prioritas lebih tinggi pada destinasi yang lebih sering dikunjungi atau dilihat oleh pengguna.
4. Rekomendasi Setelah  weight  dari  setiap  destinasi  dihitung, destinasi  wisata  diurutkan  berdasarkan  weight  yang telah dihitung. Destinasi dengan weight tertinggi akan ditempatkan di bagian atas daftar rekomendasi. Selain itu,  aspek  personalisasi  juga  dapat  ditambahkan dengan  mempertimbangkan  preferensi  pengguna berdasarkan  interaksi  mereka  sebelumnya  dengan destinasi tertentu.
5. Penyajian Hasil Daftar
rekomendasi destinasi wisata ditampilkan  di  situs  web  atau  aplikasi  dengan destinasi  yang  memiliki  weight  tertinggi  di  posisi teratas.  Daftar  rekomendasi  ini  diperbarui  secara dinamis  setiap  kali  ada  perubahan  signifikan  dalam jumlah  klik  atau  view.  Hal  ini  memastikan  bahwa rekomendasi yang diberikan selalu relevan dan up-to- date.
6. Desain dan Tampilan Sistem
Sistem  yang  dikembangkan  menampilkan beberapa fitur utama  yang  mempermudah pengguna dalam mencari dan menemukan destinasi wisata yang sesuai dengan preferensi mereka. Beberapa tampilan utama  dari  sistem  ini  meliputi  halaman  utama, halaman  tentang  kami,  halaman  rekomendasi, halaman  hubungi  kami,  dan  halaman  login  admin. Berikut adalah beberapa gambar yang  menunjukkan desain dan tampilan sistem:

## Gambar 2 Tampilan Halaman Utama

## Gambar 3 Tampilan Halaman Utama

## Gambar 4 Tampilan Menu Tentang Kami
Halaman  utama  menampilkan  foto-foto  dari dinas pariwisata dan beberapa menu navigasi seperti beranda,  tentang  kami,  rekomendasi,  hubungi  kami, dan login admin.
Pengguna  juga  dapat  melihat  deskripsi  singkat mengenai  peran  Dinas  Pariwisata  Kota  Bitung  di bagian bawah halaman utama.
Halaman  ini  menyediakan  informasi  mengenai Dinas  Pariwisata  Kota  Bitung,  termasuk  visi,  misi, dan  berbagai  program  yang  mereka  jalankan  untuk mempromosikan pariwisata di daerah tersebut.

## Gambar 5 Tampilan Menu Rekomendasi
Halaman  rekomendasi  menampilkan  daftar destinasi  wisata  yang  disarankan  berdasarkan algoritma  penyaringan  berbasis  konten.  Destinasi yang  muncul  di  bagian  atas  adalah  yang  memiliki
weight  tertinggi  berdasarkan  interaksi  pengguna sebelumnya.

## Gambar 6 Tampilan Menu Hubungi Kami
Halaman  ini  menyediakan  informasi  kontak Dinas  Pariwisata  Kota  Bitung,  memungkinkan pengguna  untuk  menghubungi  mereka  langsung untuk pertanyaan atau bantuan lebih lanjut.

## Gambar 7 Tampilan Menu Login Admin
Halaman login admin memungkinkan staf Dinas Pariwisata  untuk  mengakses  dan  mengelola  sistem, termasuk  memperbarui  informasi  destinasi  wisata dan memonitor aktivitas pengguna.
Didalam  login  hanya  1  user  yaitu  admin  di dalam admin menampilkan data atau informasi daftar tempat  wisata,  total  jumlah  klik  pengunjung,  dan jumlah  pesan.  Didalam  admin  juga  menampilkan jumlah klik pengunjung dan admin bisa melihat atau memantau wisata mana yang banyak di lihat atau di klik.

## Gambar 8 Tampilan Halaman Admin

## 4. DISKUSI
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem rekomendasi berbasis konten dalam pengelolaan  pariwisata  di  Kota  Bitung  memberikan
berbagai  keuntungan  baik  bagi  dinas  pariwisata maupun wisatawan.
Dari  perspektif  dinas  pariwisata,  sistem  ini membantu dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan informasi  dan  promosi  destinasi  wisata.  Melalui sistem yang terintegrasi, dinas dapat mengelola data secara lebih efektif dan menyediakan informasi yang lebih  relevan  dan  up-to-date  kepada  wisatawan. Sistem  ini  juga  memungkinkan  dinas  untuk  menilai popularitas  dan  feedback  dari  destinasi  yang direkomendasikan,  yang  dapat  digunakan  untuk perencanaan dan pengembangan pariwisata ke depan.
Bagi  wisatawan,  sistem  rekomendasi  ini mempermudah  dalam  menemukan  destinasi  wisata yang  sesuai  dengan  preferensi  pribadi.  Dengan algoritma penyaringan berbasis konten, sistem dapat menawarkan  rekomendasi  yang  lebih  personalisasi, yang  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  secara keseluruhan.  Hal  ini  juga  mengurangi  waktu  dan usaha  yang  diperlukan  untuk  mencari  informasi tentang destinasi wisata yang diminati.
Selain  itu,  diskusi  mengenai  implementasi sistem ini mencakup tantangan teknis dan non-teknis yang  mungkin  dihadapi.  Tantangan  teknis  termasuk integrasi data yang akurat dan algoritma yang efektif, sedangkan tantangan non-teknis meliputi penerimaan dan adaptasi dari pengguna serta pelatihan staf dinas untuk  mengoperasikan  sistem  baru  ini.  Untuk mengatasi tantangan ini, dibutuhkan investasi dalam pelatihan  dan  peningkatan  infrastruktur  teknologi informasi serta pendekatan yang berkelanjutan dalam monitoring dan evaluasi.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan wawasan  berharga  tentang  bagaimana  teknologi informasi,  khususnya  sistem  rekomendasi  berbasis konten,  dapat  digunakan  untuk  mendukung  dan meningkatkan  sektor  pariwisata  di  Kota  Bitung. Implementasi  yang  berhasil  dari  sistem  ini diharapkan  dapat  menjadi  model  bagi  daerah  lain yang  ingin  mengoptimalkan  potensi  pariwisata mereka melalui inovasi teknologi.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menghasilkan  aplikasi efektif  untuk  memberikan  rekomendasi  wisata, memberikan  kontribusi  yang  signifikan  pada  Dinas Pariwisata  Kota  Bitung.  Kesuksesan  proyek  tidak hanya  terbatas  pada  pengembangan  aplikasi, melainkan  juga  memberikan  peluang  pertumbuhan ilmu dan keterampilan pribadi, mencakup pemahaman  konsep  teknis,  kemampuan  pemecahan masalah, dan keterampilan pengembangan perangkat lunak.
Aplikasi  yang  dibuat  memiliki  dampak  positif pada  Dinas  Pariwisata  Kota  Bitung  dengan meningkatkan  efisiensi  dan  aksesibilitas  kepada wisatawan mendapatkan lokasi wisata yang banyak di kunjungi. Rasa puas yang diungkapkan mencerminkan pencapaian signifikan dan
kebanggaan atas kontribusi terhadap solusi permasalahan konkret.
Simpulan tersebut juga mencerminkan harapan untuk  masa  depan,  yaitu  bahwa  ilmu  dan  aplikasi yang  dikembangkan  dapat  bermanfaat  bagi  orang lain.  Kesediaan  untuk  berbagi  pengetahuan  dan kontribusi  pada  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  di  lingkungan  universitas  menunjukkan sikap kolaboratif yang positif.
Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  bukan hanya  menciptakan  dampak  pada  tingkat  praktis, tetapi  juga  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk pengembangan  pengetahuan  dan  teknologi  di  masa depan. Semoga pengalaman ini menjadi pijakan yang berharga  untuk  perjalanan  penelitian  dan  kontribusi positif Anda pada masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Rizq  Daffa  Jodi,  "Fakultas  Komputer Algoritma  dan  Struktur  data,"  Fakultas Komputer, vol. 1, pp. 1–10, 2020.
[2] M.  Informatika,  P.  L.  P.  I.  Bandung,  M. Informatika,  and  P.  L.  P.  I.  Bandung, "Zen+M," 01, 2020.
[3] Y. R. Mulyawan and C. C. Lestari, "Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Resep Masakan  Berdasarkan  Bahan  Baku  Dengan Menggunakan Algoritma Penyaringan Berbasis  Konten,"  JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi,  vol.  17,  no.  2,  p.  94,
2019, doi: 10.12962/j24068535.v17i2.a791.
[4] N. I. Putri, Y. Rustiyana, Y. Herdiana, and Z. Munawar,  "Sistem  Rekomendasi  Hibrid
Pemilihan Mobil Berdasarkan Profil
Pengguna  dan  Profil  Barang,"  Tematik,  vol.
8, no. 1, pp. 56–68, 2021, doi:
10.38204/tematik.v8i1.566.
[5] M.  R.  Saputra,  M.  Ramadhan,  P.  Studi,  and T. Informatika, "Intisari," n.d.
[6] S.  Hashim  and  J.  Waden,  "Content-based filtering  algorithm  in  social  media,"  Wasit Journal  of  Computer  and  Mathematics Science, vol. 2, no. 1, pp. 14–17, 2023, doi: 10.31185/wjcm.112.
[7] A.  Nilla  and  E.  B.  Setiawan,  "Film Recommendation  System  Using  Content- Based Filtering and the Convolutional Neural
Network  (CNN)  Classification  Methods," Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer Dan Informatika, vol. 10, no. 1, p. 17, 2024, doi: 10.26555/jiteki.v9i4.28113.
[8] A.  E.  Putri,  "Evaluasi  Program  Bimbingan Dan Konseling: Sebuah Studi Pustaka," JBKI (Jurnal  Bimbingan  Konseling  Indonesia), vol.  4,  no.  2,  p.  39,  2019,  doi: 10.26737/jbki.v4i2.890.
[9] M.  N.  Adlini,  A.  H.  Dinda,  S.  Yulinda,  O. Chotimah,  and  S.  J.  Merliyana,  "Metode
Penelitian Kualitatif Studi Pustaka," Edumaspul: Jurnal Pendidikan, vol. 6, no. 1, pp. 974–980, 2022, doi: 10.33487/edumaspul.v6i1.3394. [10] B. Suprayogi and A. Rahmanesa, "TEMATIK  -  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Komunikasi  Vol.  6,  No.  2  Desember 2019," vol. 6, no. 2, pp. 119–127, 2019.
[11] C.  S.  D.  Prasetya,  "Sistem  Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor,"  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu  Komputer,  vol.  4,  no.  3,  p.  194,  2017, doi: 10.25126/jtiik.201743392.
[12] U. Javed, K. Shaukat, I. A. Hameed, F. Iqbal, T.  M.  Alam,  and  S.  Luo,  "A  Review  of Content-Based and Context-Based Recommendation  Systems,"  International Journal  of  Emerging  Technologies  in Learning, vol. 16, no. 3, pp. 274–306, 2021, doi: 10.3991/ijet.v16i03.18851.
[13] Z.  Shahbazi  and  Y.-C.  Byun,  "Product Recommendation  Based  on  Content-based Filtering  Using  XGBoost  Classifier,"  Int.  J. Adv. Sci. Technol., vol. 29, no. 04, pp. 6979– 6988, 2020.