Perkembangan kafe modern di Kota Solo dengan pilihan yang beragam menyulitkan pendatang baru, wisatawan, dan mahasiswa dalam memilih tempat yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi kafe berbasis web menggunakan metode Content-Based Filtering untuk membantu pengguna menemukan kafe yang relevan secara efisien. Data dikumpulkan melalui web scraping Google Maps, studi pustaka, dan observasi pola pengguna. Sistem dibangun menggunakan pendekatan Rapid Application Development (RAD) dan algoritma Cosine Similarity berdasarkan tujuh atribut utama. Hasil perhitungan dan pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan rekomendasi dengan nilai kemiripan tinggi (0.9977) dan telah berhasil diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web dengan dua peran pengguna: umum dan admin. Sistem ini mampu menyajikan rekomendasi kafe sesuai preferensi pengguna berdasarkan pengujian black-box, yang menunjukkan sistem berjalan sesuai fungsinya dan menghasilkan rekomendasi dengan nilai kemiripan tinggi.
Copyrights © 2025