SISTEM REKOMENDASI WISATA JAWA TENGAH BERDASARKAN POLA KUNJUNGAN WISATAWAN DENGAN ALGORITMA APRIORI
Abstract
Provinsi Jawa Tengah memiliki peran strategis dalam pengembangan sektor pariwisata nasional karena keberagaman destinasi yang mencakup wisata alam, budaya, hingga sejarah. Namun, pemanfaatan potensi tersebut masih memerlukan dukungan teknologi informasi guna menyajikan informasi yang relevan dan bersifat personal bagi wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi secara adaptif berdasarkan pola kunjungan wisatawan. Sistem ini menggunakan algoritma Apriori, yang merupakan metode association rule mining, untuk mengidentifikasi hubungan antar destinasi yang sering dikunjungi secara bersamaan. Berdasarkan data kunjungan, sistem menghasilkan rekomendasi dengan mempertimbangkan nilai support dan confidence guna meningkatkan pengalaman wisatawan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi destinasi yang relevan dan personal, serta berpotensi meningkatkan kunjungan wisata dengan pendekatan berbasis data. Dengan demikian, pengembangan sistem ini diharapkan dapat mendorong transformasi digital di sektor pariwisata, memperkuat daya saing destinasi lokal, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data bagi pemangku kepentingan pariwisata di Provinsi Jawa Tengah.
References
S. Maulidia and E. T. Astuti, “Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Potensi Pariwisata Tahun 2020,” Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2022, no. 1, pp. 405–414, 2022, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1480.
A. Artiningsih, W. Handayani, and D. R. Jayanti, “Pemetaan Indikator Kinerja Sektor Pariwisata dalam Mendorong Pertumbuhan Ekonomi Kota Semarang,” J. RIPTEK, vol. 14, no. 2, pp. 72–83, 2020.
A. Aulia Firdaus, A. A. Musadad, and N. Fatah Abidin, “Analisis Potensi Museum Kereta Api Ambarawa Sebagai Objek Wisata Edukasi Sejarah,” J. Candi, vol. 22, no. 2, pp. 18–28, 2022.
S. Rahayu, N. Supraptini, D. Anggraini, and A. F. Mahatma, “Analisis SWOT Pengembangan Fasilitas dan Aksesibilitas Pariwisata pada Objek Wisata Museum Kereta Api Ambarawa,” 2025.
P. Iswandi, I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Hypermart Xyz Lampung Untuk Penentuan Tata Letak Barang,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, p. 70, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.7613.
B. Mega Pratiwi and N. Q. Nada, “Penerapan Model Machine Learning dalam Menentukan Rekomendasi Objek Wisata Provinsi Jawa Tengah,” Sci. Eng. Natl. Semin., vol. 7, no. 7, 2022.
Erika Purba and Andy Paul Harianja, “Analisis Pola Kunjungan pada Objek Wisata Kabupaten Simalungun Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Berbasis Website,” SATESI J. Sains Teknol. dan Sist. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 146–155, 2024, doi: 10.54259/satesi.v4i2.3244.
P. M. S. Tarigan, J. T. Hardinata, H. Qurniawan, M. Safii, and R. Winanjaya, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang,” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.142.
T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, and O. Nurdiawan, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof. J. Informatics, vol. 6, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
I. M. Faiza, G. Gunawan, and W. Andriani, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Metode Machine Learning untuk Deteksi Bencana Banjir,” J. Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, pp. 59–63, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11657.
R. Kurniawan, P. B. Wintoro, Y. Mulyani, and M. Komarudin, “Implementasi Arsitektur Xception Pada Model Machine Learning Klasifikasi Sampah Anorganik,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 11, no. 2, pp. 233–236, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i2.3034.
A. Kapoor, “Ssrn-5021508,” pp. 1–23.
A. D. Sidik and A. Ansawarman, “Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Menggunakan Machine Learning,” Formosa J. Multidiscip. Res., vol. 1, no. 3, pp. 559–568, 2022, doi: 10.55927/fjmr.v1i3.745.
Pratama Eka Agus P I, “Data Mining Association Rules Menggunakan Algoritma Apriori untukMenemukan Pola Pembelian Wisatawan pada Pasar Seni Guwang Bali,” J. Teknol. Inf. Komun., vol. 5, pp. 270–275, 2023.
A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
M. Sholihul, I. Gede, P. Wirarama, W. Wirawan, and F. Bimantoro, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS TRANSAKSI PENJUALAN OBAT (Studi Kasus: Apotek Gilda Farma 2),” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl., vol. 4, no. 1, pp. 63–74, 2022, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
A. Ardiansyah, A. T. Zy, and A. Nugroho, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus Klinik Pratama Keluarga Kesehatan),” JISAMAR (Journal …, vol. 7, no. 3, pp. 777–788, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i3.1163.
M. Hosseinzadeh et al., “Data cleansing mechanisms and approaches for big data analytics: a systematic study,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., vol. 14, no. 1, pp. 99–111, 2023, doi: 10.1007/s12652-021-03590-2.
Y. H. Agustin, E. Satria, and F. Siti Nursifa, “Prediksi Jumlah Pengunjung Pariwisata di Kabupaten Garut Menggunakan Algoritma Regresi Linear,” J. Algoritm., vol. 22, no. 1, pp. 569–581, 2025, doi: 10.33364/algoritma/v.22-1.1807.
A. Anggrawan, M. Mayadi, and C. Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 1, pp. 125–138, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
M. U. Albab and D. Hidayatullah, “Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Inventori Toko,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1321, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
E. Hikmawati, N. U. Maulidevi, and K. Surendro, “Minimum threshold determination method based on dataset characteristics in association rule mining,” J. Big Data, vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00538-3.
M. Z. Younas, “Anomaly Detection using Data Mining Techniques: A Review,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 8, no. 11, pp. 568–574, 2020, doi: 10.22214/ijraset.2020.32188.
