Implementasi Teknologi Rest Api Dengan Node Js Untuk Aplikasi Rekomendasi Destinasi Wisata - Ramadhani, Anjas; Iriadi, Nandang; Hidayat, Rachmat (Indonesian Journal Computer Science, 2025)
Kemajuan teknologi informasi terutama di era digital saat ini, pengguna menginginkan akses cepat dan mudah terkait informasi perjalanan seperti destinasi, akomodasi, dan transportasi, aplikasi rekomendasi destinasi wisata .Teknologi Rest API dengan Node JS terbukti efektif dalam menangani permintaan dan memberikan respon yang cepat, sementara Rest Api yang dikembangkan menyediakan fitur pencarian destinasi wisata berdasarkan kota, kategori, rating, dan harga. Lokis adalah aplikasi mobile inovatif yang dirancang untuk merevolusi cara wisatawan dan penduduk lokal menjelajahi objek wisata di daerah Jabodetabek yang dinamis. Lokis memanfaatkan data dari berbagai sumber Google Maps melalui API TensorFlow dalam ranah Machine Learning, diproses dan memodelkan data dengan hati-hati,membangun model untuk mengevaluasi efisiensi rute yang dioptimalkan. Untuk memastikan rute-rute ini memenuhi harapan, mengkonsolidasikan data ke dalam dataset yang komprehensif dan menerapkan sistem rekomendasi untuk destinasi yang relevan. Integrasi Cloud Computing memfasilitasi pengembangan Model Sistem Rekomendasi Pengembangan Machine Learning dan Mobile Development, yang secara khusus menangani Rest Api yang memiliki peran penting dalam menjembatani dataset yang telah diolah oleh tim Machine Learning agar dapat digunakan oleh tim Mobile Development. Keberhasilan implementasi ini menunjukkan bahwa Node.Js adalah pilihan tepat untuk pengembangan Rest Api dalam aplikasi rekomendasi destinasi wisata, membuka peluang untuk integrasi dengan sumber data lain seta penambahan fitur rekomendasi, serta peningkatan performa dan skalabilitas sistem. Metode penelitian yang digunakan dalam pengembangan aplikasi ini adalah observasi langsung terhadap objek penelitian untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang fenomena yang sedang dipelajari.