Aplikasi WEB untuk Rekomendasi Restoran Menggunakan Weighted Product
DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.201851626Kata Kunci:
sistem rekomendasi, Weighted Product, Cronbach Alpha, kuesioner, reliabilitasAbstrak
Kebutuhan akan makanan merupakan hal pokok dalam kehidupan manusia. Tidak sedikit pula masyarakat yang melakukan wisata kuliner untuk memenuhi kebutuhan makanan bagi kehidupan. Tentunya, hal tersebut menyebabkan suatu keadaan dimana masyarakat membutuhkan suatu informasi mengenai restoran yang dapat menjadi pertimbangan untuk dikunjungi. Hal inilah yang menjadi latar belakang untuk membuat sistem rekomendasi restoran. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem rekomendasi restoran berbasis web dengan menggunakan metode Weighted Product. Berdasarkan skenario uji coba, dapat disimpulkan bahwa algoritma Weighted Product telah berjalan dengan benar pada aplikasi yang dibangun. Tingkat kepuasan pengguna berdasarkan hasil kuesioner yang dilakukan terhadap 30 responden secara langsung adalah sebesar 78,55% yang mengindikasikan bahwa pengguna merasa puas dengan aplikasi yang dibangun. Kuesioner yang digunakan juga disimpulkan bersifat reliabel dengan hasil perhitungan menggunakan Cronbach Alpha sebesar 0,792Downloads
Referensi
AHMADI, A. & WIYANTI, D.T., 2014. Implementasi Weighted Product (WP) dalam Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat PNPM Mandiri Pedesaan. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), p.19-22. [online]. Tersedia di: <http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/3231/2923> [Diakses 23 November 2017]
BERLEANT, A., 2004. Re-thinking Aesthetics: Rogue Essays on Aesthetics and the Arts. Burlington, USA: Ashgate Publishing Company.
BURHANUDIN, M., 2013. Metode Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product. [online]. Tersedia di: <http://burhanudin.web.id/programing/metode-sistem-pendukung-
keputusan-weighted-product> [Diakses 22 Desember 2017]
DOLL, W.J. & TORKAZDEH, G., 1988. The Measurement of End User Computing Satisfaction. MIS Quarterly, 12(2), p.159-174.
GOMEZ-URIBE, C.A. & HUNT, N., 2016. The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation. ACM Transaction on Management Information Systems, 6(4), p.13:1-13:19.
JAYANTI, L.D., 2014. Implementasi Metode Weighted Product pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit pada BPR BKK KARANGANYAR Kab. Pekalongan. Thesis. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro.
KEMENTERIAN KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA, 2016. Persentase Pengeluaran Rata-rata per Kapita Sebulan Menurut Kelompok Barang Tahun 2014. [online]. Tersedia di: <http://www.depkes.go.id/resources/download/pusdatin/profil-kesehatan-indonesia/profil-kesehatan-Indonesia-2015.pdf> [Diakses 12 Desember 2017]
KOMUNITAS WISATA KULINER TASIK (KWKT), 2015. Panduan Menilai Tempat Kuliner. [online]. Tersedia di: <https://www.facebook.com/komunitaswisatakulinertasik/posts/916199391733827> [Diakses 30 November 2017]
LU, J., SHAMBOUR, Q., XU, Y., LIN, Q., & ZHANG, G., 2013. A Web-Based Personalized Business Partner Recommendation System using Fuzzy Semantic Techniques. Computational Intelligence, 29(1), p.37-69.
LUKMAN, E., 2014. Qraved: Jakarta Diners Spent $1.5 Billion on Dining Out in 2013 (Infographic). [online]. Tersedia di: <https://www.techinasia.com/qraved-jakarta-diners-spent-15-billion-dining-2013-infographic> [Diakses 13 Februari 2018]
NUGROHO R.A., & FERDIANA, R., 2014. Teknik Pemberian Rekomendasi Menu Makanan dengan pendekatan Contextual Model dan Multi Criteria Decision Making. Prosiding Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE 2014), p.88-94.
PARWITA, W.G.S. & WINARKO, E., 2015. Hybrid Recommendation System Memanfaatkan Penggalian Frequent Itemset dan Perbandingan Keyword.
IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst.), [e-journal] 9(2), p.167-176. Tersedia melalui: <https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/7545/5868> [Diakses 12 Januari 2018]
PETRA, Y. & HANSUN, S., 2016. Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Peminatan Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi dengan Metode Analytical Hierarchy Process. Jurnal Buana Informatika, [e-journal] 7(2), p.151-158. Tersedia melalui: <https://ojs.uajy.ac.id/index.php/jbi/article/view/494/525> [Diakses 12 Januari 2018]
PRATAMA, D. & HANSUN, S., 2017. Aplikasi Rekomendasi Tempat Makan Menggunakan Algoritma Slope One pada Platform Android. IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst.), [e-journal] 11(1), p.11-20. Tersedia melalui: <https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/15558/11718> [Diakses 10 Desember 2017]
SEKARAN, U., 2006. Metodologi Penelitian untuk Bisnis, Edisi 4. Jakarta: Salemba Empat.
SUMARLIN, E.W., HANSUN, S., & WIRATAMA, Y.W., 2016. Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Film dengan Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting. Jurnal Informatika, [e-journal] 10(2), p.1244-1250. Tersedia melalui: <http://journal.uad.ac.id/index.php/JIFO/article/view/5066/2829> [Diakses 12 Januari 2018]
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Artikel ini berlisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Penulis yang menerbitkan di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
