Sistem Informasi Rekomendasi

Sistem Informasi Rekomendasi

• By Dinda; Sutrisno Wanda, Sulistianto;
• S1- Sistem Infomasi
• 78

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi rekomendasi kuliner berbasis web menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF). Sistem ini dirancang untuk memberikan rekomendasi personal berdasarkan preferensi pengguna, seperti jenis makanan, harga, lokasi, dan ulasan pengguna. Dalam implementasinya, sistem memanfaatkan teknologi web modern untuk menyediakan antarmuka pengguna yang interaktif dan responsif. Data preferensi pengguna dikumpulkan melalui riwayat pencarian, ulasan, dan parameter lainnya, kemudian dianalisis menggunakan algoritma CBF untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan dan akurat. Pengembangan sistem mengikuti model Waterfall, mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem ini juga terintegrasi dengan fitur pemetaan lokasi menggunakan Google Maps untuk menampilkan restoran berdasarkan kedekatan geografis. Pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang baik, dengan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi, berkat responsivitas, akurasi rekomendasi, dan keamanan data. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat praktis bagi pengguna dalam menemukan tempat makan sesuai preferensi mereka, serta menjadi referensi bagi pengembang
sistem rekomendasi dan pelaku industri kuliner. Dengan personalisasi rekomendasi, sistem ini juga berpotensi meningkatkan keterlibatan pengguna dan daya tarik restoran.

• Katakunci Content-Based Filtering, Sistem Rekomendasi, Kuliner, Web, Personalisasi
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

Al-Hafidh, D. F., Rozi, I. F., & Putri, I. K. (2022). Peringkasan Teks Otomatis pada Portal Berita Olahraga menggunakan metode Maximum Marginal Relevance. Jurnal Informatika Polinema, 8(3), 21–30. https://doi.org/10.33795/jip.v8i3.519

Andika, L. A., Azizah, P. A. N., & Respatiwulan, R. (2019). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Indonesian Journal of Applied Statistics, 2(1), 34. https://doi.org/10.13057/ijas.v2i1.29998

Andriana, D. (2022). Pengembangan Website dalam Sistem Informasi di Era Digital. Jurnal Sistem Informasi Indonesia, 7(1), 34-45.

Anim, A., & Indiani, N. L. P. (2020). Pengaruh promosi dan kualitas layanan terhadap keputusan pembelian kembali. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis, 5(1), 99-108.

Asqia, M., & Munir, S. (2021). Implementasi Skyline Query pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Tempat Kuliner di Kota Depok, Bogor, dan Tangerang. Jurnal Teknologi Terpadu, 7(2), 113-119.

Handayani, R. (2020). Pemanfaatan Google Maps dalam Aplikasi Berbasis Lokasi. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 5(2), 19-27.

Haryono, B. (2023). Pengolahan Data menjadi Informasi untuk Pengambilan Keputusan. Jurnal Informatika Indonesia, 6(1), 55-63.

Ilhamsyah, I., Rahmayuda, S., Midyanti, D. R., & Martha, S. Pemodelan Sistem Rekomendasi Restoran berdasarkan Preferensi Pengguna dengan Pendekatan Content-Based Filtering. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 10(1), 154-161.

Jain, S., Jain, S., & Agrawal, R. (2020). Text Preprocessing Techniques: A Review. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 9(3), 234-241.

Kumar, R., & Mahapatra, S. K. (2020). Text Preprocessing for Sentiment Analysis: A Systematic Review. Journal of Intelligent Information Systems, 57(2), 257-275.

Kurniawan, R. (2021). Seni Penyajian dalam Industri Kuliner. Jurnal Pariwisata dan Kuliner, 4(3), 21-30.

Larasati, F. B. A., & Februariyanti, H. (2021). Sistem Rekomendasi Product Emina Cosmetics Dengan Menggunakan Metode Content - Based Filtering. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 4(1), 45. https://doi.org/10.36595/misi.v4i1.250

Lestari, S. (2023). Pemanfaatan Website dalam Sistem Rekomendasi Kuliner. Jurnal Teknologi Informasi, 8(2), 66-75.

Lestari, S., & Ramdhani, M. M. (2023). Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode Content-Based Filtering Studi Kasus Materi Data Mining Di Smk Idn Boarding School. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika dan Komunikasi, 4(3), 1581-1587.

Liang, S., & Susanto, J. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Restoran Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors dan Content-Based Filtering. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(1), 8-17.

Nugraheni, M. F., Ratnawati, D. E., & Putra, W. H. N. (2023). Analisis Tingkat Penerimaan Penerapan Aplikasi Pemesanan Dine In Terintegrasi Pembayaran Digital (Studi Kasus: Resto & Cafe Omah Tepi Sawah). Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi, 4(1), 50-63.

Safitri, D. A. N., Halilintar, R., & Wahyuniar, L. S. (2021). Sistem Rekomendasi Skincare Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan Algoritma Apriori. Seminar Nasional Inovasi Teknologi (SEMNAS INOTEK), 242–248.

Sari, Y. P., Ali, R., & Aditya, R. (2023). Content Based Filtering Dalam Pencarian Babershop Berbasis Android Di Bandar Lampung. TEKNIKA, 17(1), 183-193.

Widiyanti, R. E., & Yulianton, H. (2024). Implementasi Chatbot Rekomendasi Kuliner Kota Semarang Dengan Framework RASA. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 7(4), 1333-1340.

Wulansari, W., Fauziyah, D., Hidayat, T., Ramasiah, S., Prehanto, A., & Nuryadin, A. (2022). Perkembangan Industri Kreatif Di Kota Tasikmalaya Pada Era Digital. Jurnal Industri Kreatif dan Kewirausahaan, 5(2).