Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer

Pengembangan Aplikasi Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Dengan Collaborative Filtering Sispianygala, Aprilia; Berutu, Sunneng Sandino; Jatmitka, Jatmitka
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 20, No 2: Agustus 2024
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v20i2.2044

Abstract

Tourists often face difficulties in choosing tourist destinations that match their preferences and interests among the many available options. The purpose of this research is to develop a tourism recommendation system application for Jakarta using the Collaborative Filtering method. This study will develop a tourist recommendation system for Jakarta using collaborative filtering with Python programming language and WxPython as the Graphical User Interface (GUI) framework using the Pycharm application. A dataset consisting of 985 entries has undergone pre-processing. The model evaluation results show that the Mean Squared Error (MAE) value is 0.7561 and the Root Mean Squared Error (RMSE) value is 1.0634. This indicates that the recommendation system's accuracy is approximately 91.60% based on the Mean Squared Error (MAE) and 88.18% based on the Root Mean Squared Error (RMSE).Key Word : Recommendation System; Collaborative Filtering; Jakarta; Tourist attraction; Pycharm AbstrakWisatawan seringkali menghadapi kesulitan dalam memilih tempat wisata yang sesuai dengan preferensi dan minat mereka di antara banyak pilihan yang tersedia.Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi sistem rekomendasi tempat wisata di Jakarta yang menggunakan metode Collaborative Filltering. Penelitian ini akan mengembangkan sistem rekomendasi tempat wisata di Jakarta yang menggunakan collaborative filltering dengan menggunakan bahasa pemograman Pyhton dan Wxpyhton sebagai framework Grapichal User interfaceI (GUI) menggunakan aplikasi Pycharm. Dataset yang terdiri dari 985 data telah melewati tahap pree-processing. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa nilai Mean Squared Error (MAE) adalah 0.7561 dan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) adalah 1.0634. Ini menunjukkan bahwa akurasi sistem rekomendasi adalah sekitar 91.60% berdasarkan Mean Squared Error (MAE) dan 88.18% berdasarkan Root Mean Squared Error (RMSE).Kata kunci: Sistem Rekomendasi; Collaborative Filtering; Jakarta; Tempat Wisata; Pycharm.
Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Pada Sentimen Masyarakat Terkait Pelaksanaan KTT G20 Lase, Anan Sosmita; Berutu, Sunneng Sandino; Budiati, Haeni
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 19, No 2: Agustus 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v19i2.1236

Abstract

Indonesia is the first Asian country to be appointed to lead the 20th global summit (G20 Summit) and it will be held in Bali, Indonesia. The successful implementation of the G20 Summit attracted public attention, triggering various kinds of public sentiment (opinion) regarding the G20 Summit. With public sentiment, the government can find out the views or opinions of the public regarding the G20 Summit that has been held. Public sentiment can be in the form of positive sentiment or negative sentiment, for this reason a process of classification and analysis of these sentiments is needed. The process of classifying public sentiment starts from the problem identification process, then crawling data to retrieve Tweets from Twitter, data preprocessing to process data, data labeling, KNN-based model training, classification model testing and evaluation. The results of the sentiment analysis show the results of the accuracy of 97.75% accuracy, 100% precision and 97.71% recall.Keywords: Sentiment analysis; K-Nearest Neighbor, G20 summit implementation AbstrakIndonesia merupakan negara Asia pertama yang di tunjuk untuk memimpin Konferensi Tingkat Tinggi Global 20 (KTT G20) dan dilaksanakan di bali, Indonesia. Terlaksananya KTT G20 sukses menarik perhatian publik sehingga memicu munculnya berbagai macam sentimen (opini) masyarakat mengenai KTT G20. Dengan adanya sentimen masyarakat pemerintah dapat mengetahui bagaimana pandangan ataupun opini masyarakat terkait KTT G20 yang telah di laksanakan. Sentimen masyarakat dapat berupa sentimen positif ataupun sentimen negatif, untuk itu di perlukan proses klasifikasi dan analisis terhadap sentimen tersebut. Proses pengklasifikasian sentimen masyarakat di mulai dari proses identifikasi masalah, lalu crawling data untuk mengambil tweet dari Twitter, preprocessing data untuk mengolah data, pelabelan data, training model berbasis KNN, uji model klasifikasi dan evaluasi. Hasil analisis sentimen menunjukkan tingkat akurasi 97,75%, presisi 100% dan recall 97,71%.Kata kunci: Analisis sentimen; K-Nearest Neighbor; Pelaksanaan KTT G20