REKOMENDASI OBJEK WISATA KULINER DI JAKARTA DENGAN PEMANFAATAN ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA BINARY SEARCH BERBASIS WEB

Kurniawan, Prayogi Hendy (2024) REKOMENDASI OBJEK WISATA KULINER DI JAKARTA DENGAN PEMANFAATAN ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA BINARY SEARCH BERBASIS WEB. Bachelor thesis, UNIVERSITAS NASIONAL.

	Text COVER.pdf Download (4MB)
	Text BAB 1.pdf Download (380kB)
	Text BAB 2.pdf Download (762kB)
	Text BAB 3.pdf Download (889kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (364kB)
	Text Lampiran (Daftar Pustaka, Lampiran Lampiran, Lembar Awal Hasil Turnitin.pdf Download (1MB)

Abstract

Indonesia merupakan sebuah negara yang memiliki budaya, bahasa, suku sampai
daerah yang beraneka ragam. Jakarta menjadi ibu kota negara dengan populasi
penduduk yang sangat padat, dikarenakan pusat perputaran roda ekonomi dan pusat
urusan pemerintahan berada di provinsi dengan total luas daratan 661,52 km2
.
Jakarta menjadi pusat destinasi wisata, termasuk pada sektor wisata kuliner yang
menjadi salah satu daya tarik para wisatawan yang mengunjungi Jakarta.
Munculnya tren kuliner viral di Jakarta mampu menarik wisatawan untuk mencoba
hal-hal baru, baik makanan dengan inovasi baru ataupun makanan yang sudah
legendaris. Namun dengan jumlah wisata kuliner di Jakarta yang sangat banyak
membuat wisatawan kesulitan dalam menentukan destinasi kuliner. Untuk itu
dalam penelitian ini, penulis membuat aplikasi berbasis website yang bernama
“Mindo” yang dalam bahasa suku betawi artinya makan sesudah makan. Aplikasi
ini akan memuat data wisata kuliner di Jakarta yang diambil dari sumber internet,
yang kemudian akan ditambahkan fitur rekomendasi wisata kuliner terbaik dengan
mempertimbangkan kriteria seperti : rating, fasilitas dan harga yang memiliki
besaran nilai tertentu. Adapun fitur tersebut akan menggunakan bantuan algoritma
C4.5 yang kemudian akan membuat pohon keputusan untuk memberikan
rekomendasi bagi wisatawan untuk memilih wisata kuliner terbaik di Jakarta. Lalu
penulis juga akan menggunakan algoritma Binary Search untuk membantu
melakukan pencarian di dalam database secara cepat, tepat dan efisien. Pada
penelitian ini dihasilkan rekomendasi algoritma C4.5 terbaik yaitu nasi goreng
pelangi (thole kitchen) dengan total rating 4.7 dari 5, fasilitas 93 dari 100, dan harga
15.000 yang termasuk dalam kategori murah.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Users 30 not found.
Date Deposited:	03 Sep 2024 04:28
Last Modified:	12 Sep 2024 06:44
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/11610

Actions (login required)

View Item