Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Kewarganegaraan Undiksha Torani Journal of Fisheries and Marine Science Research Horizon Blantika : Multidisciplinary Journal Jurnal Online Skripsi Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK)
Akbar, Aditya
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Transportation

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Blantika : Multidisciplinary Journal

 1 
Analisis Pengaruh Fitur-Fitur Data Traveloka pada Kinerja Sistem Rekomendasi Content Based Filtering dengan K-Nearest Neighbor dan Haversine Formula pada Perhotelan di Kota Balikpapan Akbar, Aditya; Hasrullah, Hasrullah
Blantika: Multidisciplinary Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Reguler Issue
Publisher : PT. Publikasiku Academic Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57096/blantika.v3i3.298

Abstract

Dalam era digital, pengguna internet menghadapi banyak pilihan akomodasi, sehingga sistem rekomendasi menjadi solusi penting untuk membantu mereka menemukan hotel yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh fitur-fitur data Traveloka terhadap kinerja sistem rekomendasi hotel dengan pendekatan content-based filtering menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Haversine Formula. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data dari situs Traveloka, mencakup 222 hotel bintang 3 hingga 5 di Balikpapan. Fitur yang dianalisis meliputi lokasi, harga, tipe kamar, dan fasilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode content-based filtering efektif dalam memberikan rekomendasi yang relevan dan akurat sesuai dengan preferensi pengguna. Sistem ini juga mampu mengatasi masalah cold start, sehingga berguna bagi pengguna baru. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem rekomendasi yang lebih baik di industri perhotelan, meningkatkan kenyamanan dan kepuasan pengguna dalam merencanakan perjalanan mereka.
Co-Authors Abdul Rasyid Harsanti, Winda Hasrullah Hasrullah, Hasrullah Nelwan, Alfa Filep Petrus Siti Choiriah Wibowo, Padmono