SKRIPSI DIGITAL
Pengembangan Sistem Rekomendasi Hotel Memanfaatkan Hybrid Recommender = Development of a Hotel Recommendation System Utilizing a Hybrid Recommender
Rais Hannan Rizanto, Hybrid Recommender System untuk Rekomendasi Kamar Hotel Berbasis
Web, Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang, di bawah bimbingan Dr. Ir.
Kurnianingsih, S.T., M.T. dan Wiktasari, S.T., M.Kom., Juli 2026, 125 hal.
Meningkatnya jumlah pilihan kamar hotel pada platform pemesanan online membuat pengguna
semakin sulit menemukan akomodasi yang sesuai dengan preferensinya. Penelitian ini
mengembangkan sistem rekomendasi kamar hotel berbasis web menggunakan pendekatan Hybrid
Recommender System yang menggabungkan Content-Based Filtering dan Collaborative Filtering.
Content-Based Filtering merekomendasikan kamar berdasarkan kemiripan atribut (room_name,
hotel_name, facility_clean, fare, net_fare) yang diproses menggunakan TF-IDF dan Cosine
Similarity. Collaborative Filtering menghasilkan rekomendasi dari riwayat interaksi pengguna
menggunakan Jaccard Similarity. Skor dari kedua metode digabungkan melalui pendekatan
weighted hybrid untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih relevan dan personal, dengan
mekanisme tie-breaking berdasarkan popularitas, harga, dan kelengkapan fasilitas untuk skor yang
identik. Evaluasi menggunakan skema Leave-One-Out dengan Hit Rate@K, MSE, dan RMSE
menunjukkan Content-Based Filtering memperoleh Hit Rate@K 0,76, MSE 0,13, RMSE 0,36;
Collaborative Filtering memperoleh Hit Rate@K 0,74, MSE 0,55, RMSE 0,74; sedangkan Hybrid
Recommender System memperoleh Hit Rate@K 0,82, MSE 0,08, RMSE 0,29. Hasil ini
menunjukkan bahwa pendekatan hybrid meningkatkan kualitas rekomendasi, dengan Hit Rate@K
lebih tinggi serta MSE dan RMSE lebih rendah dibanding masing-masing metode, membuktikan
efektivitas penggabungan kedua teknik filtering untuk rekomendasi kamar hotel yang personal.
Kata kunci: Hybrid Recommender System, Rekomendasi Kamar Hotel, Content-Based Filtering,
Collaborative Filtering, TF-IDF, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, LOO
Tidak tersedia versi lain