%I Universitas AMIKOM Yogyakarta
%T SISTEM REKOMENDASI DESTINASI WISATA
MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID FILTERING PADA
DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
%X Lonjakan 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.
%A Novebrian Setya Purwanto
%D 2026
%L universitasamikomyogyakarta32892
%K Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Cuaca Real-Time,
Hybrid Filtering, Sistem Rekomendasi Wisata, Daerah Istimewa Yogyakarta, Real-Time Weather,
Hybrid Filtering, Tourism Recommendation System.