Design of a Tourist Package Recommendation System for Probolinggo, East Java, Using the K-Means and Waterfall Methods
Abstract
Bidang pariwisata merupakan salah satu sektor dalam pendapatan ekonomi yang berguna untuk pembangunan negara kita ini. Hal ini dapat diliat dari peningkatan grafik dari 2016 sampai 2019 yang mengalami kenaikan dari angka 4,0% sampai menjadi 4,7%. Seiring berkembangnya teknologi membuat pariwisata di daerah Jawa Timur khususnya pariwisata di wilayah Probolinggo memiliki peluang yang besar untuk dikembangkan. Banyak destinasi di wilayah Probolinggo yang masih belum diketahui oleh wisatawan. Tujuan tugas akhir ini adalah untuk merancang sistem rekomendasi untuk penentuan paket wisata di wilayah Probolinggo. Rekomendasi paket wisata di wilayah Probolinggo menggunakan metode KMeans Clustering. Tahapan dalam prosesnya antara lain mencari informasi terkait wisata di Probolinggo, mencari interval, jam operasional, jarak lokasi wisata dari pusat kota, menggunakan ratings, pencarian cluster menggunakan aplikasi Google Colab. Hasil dari tugas akhir ini berupa website rekomendasi paket wisata di wilayah Probolinggo yang setelah dilakukan pengolahan data menggunakan metode K-Means menghasilkan 3 cluster dari setiap destinasi wisata. Dari 3 cluster tersebut dipilih satu cluster terbaik dan akan dibuat menjadi alternatif paket wisata di wilayah Probolinggo sehingga memudahkan calon wisatawan untuk berkunjung ke destinasi tersebut. Dengan adanya website rekomendasi paket wisata, calon wisatawan dapat lebih mudah menentukan paket wisata yang ingin dipilih, dan diharapkan bahwa hal ini akan berkontribusi pada peningkatan serta distribusi yang lebih merata dari jumlah wisatawan yang mengunjungi Probolinggo.
Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, K-means, Paket Wisata, Probolinggo, Metode Waterfall.
References
Putra Primanda, R., Alwi, A., & Mustikasari, D. (2021). url : http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/kompute k DATA MINING SELEKSI SISWA BERPRESTASI UNTUK MENENTUKAN KELAS UNGGULAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (Studi Kasus di MTS Darul Fikri ). http://studentjournal.umpo.ac.id/index.php/kompute k.
Ayu, D., Dewi, I. C., & Pramita, K. (2019). Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Sillhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali. In JURNAL MATRIX (Vol. 9, Issue 3).
Dhewayani, F. N., Amelia, D., Alifah, D. N., Sari, B. N., Jajuli, M., HSRonggo Waluyo, J., Telukjambe Timur, K., Karawang, K., & Barat, J. (2022). Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM. Jurnal Teknologi Dan Informasi. https://doi.org/10.34010/jati.v12i1
Lumanauw Nelsye. (2020). PERENCANAAN PAKET WISATA PADA BIRO PERJALANAN WISATA INBOUND (STUDI KASUS DI PT. GOLDEN KRIS TOURS, BALI). Hospitality 19, 9.
Supiyandi, S., Zen, M., Rizal, C., & Eka, M. (2022). Perancangan Sistem Informasi Desa Tomuan Holbung Menggunakan Metode Waterfall. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(2), 274. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.3986
Wilis, N., Zulfahmi, A., Budi, S., & Prasasti, R. (2021). Analisis Kualitas Aplikasi Psikotes Menggunakan Model ISO/IEC 25010. 19(1), 55–60.
Chamida, M. A., Susanto, A., & Latubessy, A. (2021). ANALISA USER ACCEPTANCE TESTING TERHADAP SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN BEDAH RUMAH DI DINAS PERUMAHAN RAKYAT DAN KAWASAN PERMUKIMAN KABUPATEN JEPARA. Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS), 3(1), 36–41. https://doi.org/10.24176/ijtis.v3i1.7531
