Rekomendasi Lokasi Wisata Kuliner Menggunakan Metode K-Means Clustering Dan Simple Additive Weighting

Abstrak

Melakukan wisata kuliner merupakan salah satu kegiatan yang sering dilakukan ketika mengunjungi suatu kota. Kesalahan dalam memilih sebuah lokasi wisata kuliner yang ingin dikunjungi dikarenakan kurangnya informasi terhadap lokasi apa saja yang tersedia menjadi masalah bagi wisatawan yang ingin merasakan kepuasan berwisata kuliner. Tujuan penelitian ini adalah membantu para wisatawan dalam menentukan lokasi wisata kuliner yang memilki fasilitas yang sesuai dengan yang diinginkan. K-Means Clustering merupakan sebuah metode yang mengelompokan data sesuai dengan cluster masing-masing. Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode yang digunakan untuk proses perangkingan dengan menggunakan nilai preferensi. Dalam penelitian ini, metode K-Means Clustering akan membagi lokasi wisata sesuai jarak yang dihitung dari posisi awal user ke alamat lokasi wisata, lalu metode SAW akan mengurutkan lokasi mana yang paling sesuai dengan keinginan user. Data yang digunakan untuk pengujian menggunakan 49 data lokasi. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian akurasi dengan membandinkan hasil yang dikeluarkan oleh sistem dengan hasil yang dipilih oleh 30 responden. Pengujian tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 63,33% untuk kategori sangat dekat, 40% untuk kategori dekat, 46,67% untuk kategori sedang. Sistem ini sudah bisa memberikan rekomendasi untuk kategori sangat dekat dengan cukup akurat walaupun untuk kategori dekat dan sedang masih belum cukup akurat.