Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Aljihadu, Lukman Hakim
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
SISTEM REKOMENDASI WISATA KULINER DI GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING Aljihadu, Lukman Hakim
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5955

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi wisata kuliner berbasis data di Kabupaten Gunungkidul. Penelitian ini dilakukan karena meningkatnya minat masyarakat terhadap wisata kuliner yang dibarengi dengan wisata alam.  Metode yang digunakan adalah teknik cosine similarity untuk mengukur kemiripan antar tempat kuliner berdasarkan deskripsi dan nama. Data diambil dari Google Maps dan dianalisis untuk menghasilkan skor kemiripan. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan akurat. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan teknologi rekomendasi di bidang wisata kuliner.
SISTEM REKOMENDASI WISATA KULINER DI GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING Aljihadu, Lukman Hakim
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5955

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi wisata kuliner berbasis data di Kabupaten Gunungkidul. Penelitian ini dilakukan karena meningkatnya minat masyarakat terhadap wisata kuliner yang dibarengi dengan wisata alam.  Metode yang digunakan adalah teknik cosine similarity untuk mengukur kemiripan antar tempat kuliner berdasarkan deskripsi dan nama. Data diambil dari Google Maps dan dianalisis untuk menghasilkan skor kemiripan. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan akurat. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan teknologi rekomendasi di bidang wisata kuliner.
Co-Authors