<![CDATA[Abstrak - Kota Bandung adalah salah satu destinasi wisata populer di Indonesia. Banyaknya jumlah destinasi wisata di Kota Bandung, ditambah dengan kurangnya informasi tentang pariwisata, menimbulkan hambatan bagi kebutuhan masyarakat dalam memilih destinasi wisata. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem rekomendasi untuk membantu wisatawan dalam menentukan destinasi mereka. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata di Kota Bandung dengan menerapkan algoritma user-based collaborative filtering dan K-Nearest Neighbors untuk membantu wisatawan memutuskan destinasi mereka berdasarkan tempat-tempat yang sebelumnya telah mereka kunjungi. Dua metode kesamaan yang digunakan adalah cosine similarity dan pearson correlation. Mean Absolute Error (MAE) dan hasil rekomendasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dibangun cukup memberikan rekomendasi kepada user, dengan nilai MAE sebesar 2.59 untuk metode cosine similarity dan nilai MAE sebesar 2.67 untuk metode Pearson correlation. Selain itu, hasil rekomendasi wisata yang diberikan dianggap memadai karena sesuai dengan profil wisatawan. Kata kunci - Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, User-Based, Cosine Similarity, Pearson Correlation, K-Nearest Neighbors]]>
Copyrights © 2025
