IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING UNTUK REKOMENDASI WISATA KULINER DI PULAU MADURA

Pulau Madura memiliki potensi wisata kuliner yang besar dengan beragam makanan khas yang menjadi daya tarik wisatawan. Keberagaman kuliner yang tersebar di Kabupaten Bangkalan, Sampang, Pamekasan, dan Sumenep menjadikan sektor kuliner sebagai salah satu pendukung perkembangan pariwisata daerah.Namun, informasi mengenai lokasi dan karakteristik tempat wisata kuliner masih tersebar di berbagai sumber dan belum terorganisir dengan baik, sehingga menyulitkan wisatawan dalam menemukan tempat makan yang sesuai denganrnpreferensi mereka. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi wisata kuliner di Pulau Madura menggunakan metode Content-Based Filtering dengan algoritma TF-IDF dan Cosine Similarity. Data diperoleh dari Google Maps melaluirnweb scraping sebanyak 3.683 data dengan fitur kabupaten, kecamatan, nama kuliner, rating, dan harga. Data yang diperoleh selanjutnya melalui tahap preprocessing teks yangrnmeliputi case folding, cleaning, tokenizing, normalization, dan stopword removal untuk meningkatkan kualitas data sebelum diproses lebih lanjut. Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode TF-IDF untuk menghasilkan representasi numerik dari setiap data kuliner, kemudian tingkat kemiripan antar tempat kuliner dihitung menggunakan Cosine Similarity. Hasil perhitungan kemiripan digunakanrnuntuk menghasilkan rekomendasi tempat wisata kuliner yang paling relevan dengan preferensi pengguna. Sistem yang dibangun juga dikembangkan berbasis web sehingga memudahkan pengguna dalam mengakses informasi dan memperoleh rekomendasi kuliner secara cepat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metrik evaluasi yang menunjukkan nilai precision sebesar 0,7713, recall sebesar 0,9875, dan nDCG sebesar 0,8905. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan, menjangkau hampir seluruh data yang sesuai, serta mengurutkan rekomendasi dengan baik.