SISTEM REKOMENDASI DESTINASI WISATA MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID FILTERING PADA DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTANovebrian SetyaPurwantoauthorLonjakan perjalanan wisata domestik di Indonesia, khususnya di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), menuntut adanya sistem rekomendasi destinasi yang mampu memberikan saran secara personal dan kontekstual. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata berbasis hybrid filtering yang menggabungkan content-based filtering, collaborative filtering, serta variabel cuaca real-time untuk meningkatkan relevansi rekomendasi. Data destinasi wisata DIY diperoleh dari dataset publik Kaggle, sementara data cuaca diperoleh melalui Application Programming Interface (API) Open-Meteo. Kemiripan konten dihitung menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan cosine similarity, sedangkan kesamaan antar pengguna dianalisis menggunakan algoritma k-nearest neighbors (k-NN). Sistem diimplementasikan menggunakan basis data MYSQL dan antarmuka web interaktif berbasis PHP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan hybrid filtering menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,1366 dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,1638, yang berarti lebih akurat dibandingkan pendekatan tunggal. Sistem ini juga mampu menyesuaikan rekomendasi terhadap kondisi cuaca aktual, seperti memprioritaskan destinasi indoor saat hujan. Integrasi komponen content-based dan collaborative filtering terbukti efektif dalam mengatasi permasalahan cold-start serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam memilih destinasi wisata di DIY.005 Pemrograman komputer, program dan data2026-02-23Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis