Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Automation Computer Information System (JACIS)
Rafael Simson Riston
Universitas Negeri Makassar
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Model Bisnis Website Rekomendasi Perjalanan Berbasis Sistem Multi Agen Rafael Simson Riston; Muhammad Jamil; Valentino Aris
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 2 (2026): November (In Progress Issue)
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i2.201

Abstract

Perencanaan perjalanan internasional masih menghadapi kendala akibat fragmentasi informasi dan information overload yang menghambat pengambilan keputusan wisatawan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan DrTrips, website rekomendasi perjalanan berbasis Multi Agent System (MAS) dan Large Language Model (LLM), serta merumuskan model bisnisnya. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) model 4D yang meliputi Define, Design, Develop, dan Disseminate. Sistem dikembangkan dengan arsitektur Orchestrator–Workers yang terdiri atas satu agen orkestrasi dan empat agen spesialis untuk mengelola destinasi, logistik, regulasi perjalanan, dan penyusunan itinerary. Hasil Black-box Testing pada 15 skenario menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Evaluasi menggunakan 180 skenario TravelPlanner menghasilkan Final Pass Rate 48,9%, lebih tinggi dibandingkan konfigurasi single-agent, sedangkan evaluasi usabilitas menggunakan USE Questionnaire memperoleh skor 86,85% dalam kategori Sangat Bermanfaat. Model bisnis disusun menggunakan Lean Canvas dan divalidasi melalui Cost Benefit Analysis berbasis Discounted Cash Flow selama lima tahun yang menghasilkan NPV sebesar Rp2,7 miliar, BCR 1,21, IRR 50,44%, dan Discounted Payback Period 48 bulan. Dalam cakupan evaluasi dan asumsi yang digunakan, hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi MAS dan LLM tidak hanya meningkatkan kualitas rekomendasi perjalanan, tetapi juga mendukung pengembangan platform yang layak secara teknis dan memiliki prospek bisnis yang positif
Co-Authors Muhammad Jamil Valentino Aris