<![CDATA[Pantai Manggar di Kota Balikpapan memiliki potensi besar sebagai destinasi wisata unggulan. Namun, berbagai tantangan, seperti kurangnya pengelolaan fasilitas, masalah lingkungan, dan aksesibilitas informasi, menghambat pengelolaan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi wisata berbasis teknologi guna mendukung optimalisasi pengelolaan Pantai Manggar. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan algoritma Content-Based Filtering, Principal Component Analysis (PCA), dan Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui kuesioner, wawancara, dan observasi langsung, dengan responden terdiri dari wisatawan dan pelaku usaha lokal. Data dianalisis menggunakan teknik deskriptif dan evaluasi kinerja sistem berdasarkan akurasi, presisi, dan efisiensi algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis PCA dan SVM mencapai akurasi hingga 93%, yang mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan personal bagi pengguna. Implementasi sistem ini juga berdampak pada peningkatan jumlah kunjungan wisata hingga 20% dalam periode uji coba, serta peningkatan pendapatan destinasi wisata. Penelitian ini memberikan implikasi penting terhadap pengembangan teknologi dalam sektor pariwisata, khususnya dalam mengatasi tantangan pengelolaan destinasi lokal. Sistem rekomendasi ini tidak hanya meningkatkan pengalaman wisatawan, tetapi juga mendorong keberlanjutan lingkungan dan ekonomi. Untuk penelitian selanjutnya, integrasi kecerdasan buatan dan analisis aspek sosial budaya dapat menjadi fokus pengembangan lebih lanjut.]]>
