Pengembangan Sistem Rekomendasi Itinerary Menggunakan K-Means Clustering dan Large Language Model pada PT Satya Solusindo Indonesia

Kwok, William (2026) Pengembangan Sistem Rekomendasi Itinerary Menggunakan K-Means Clustering dan Large Language Model pada PT Satya Solusindo Indonesia. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (959kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (258kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (376kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (180kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (195kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB)

Abstract

PT Satya Solusindo Indonesia (Satsindo) merupakan perusahaan yang bergerak di bidang layanan rekayasa (engineering services) dan pengembangan solusi teknologi industri, mencakup sistem otomasi, perangkat lunak, serta pengelolaan proyek teknologi bagi berbagai sektor industri di Indonesia. Selama pelaksanaan kerja magang pada divisi Engineering dengan posisi Software Engineer Intern, tugas yang dikerjakan meliputi pengembangan website sistem rekomendasi perjalanan berbasis Artificial Intelligence (AI), yang mencakup pengambilan data dari database, penyaringan destinasi, pengelompokan destinasi menggunakan K-Means Clustering, integrasi Large Language Model (LLM), penyimpanan itinerary, fitur unduh PDF, autentikasi pengguna, serta pengembangan panel admin untuk pengelolaan data. Pengembangan dilakukan melalui beberapa tahapan, mulai dari eksplorasi workflow automation menggunakan n8n, pembuatan prototipe dengan Streamlit, implementasi basis data menggunakan Supabase, penyusunan algoritma penyaringan, penerapan K-Means Clustering untuk mengelompokkan destinasi berdasarkan kedekatan koordinat, hingga pengembangan tampilan akhir menggunakan Next.js, sehingga sistem mampu memproses input pengguna berupa kota tujuan, durasi, jumlah traveler, kisaran anggaran, dan minat wisata untuk menghasilkan rekomendasi itinerary harian yang terstruktur, dengan seluruh fitur utama telah berfungsi sesuai kebutuhan berdasarkan pengujian black-box.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Kwok, William (00000082480)
Contributors:	Natalia, Friska (0306128307)
Keywords:	Itinerary, K-Means Clustering, Large Language Model, Sistem Rekomendasi x Pengembangan Sistem Rekomendasi, William Kwok, Universitas Multimedia Nusantara
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Date Deposited:	05 Aug 2026 14:56
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/49299

Actions (login required)

View Item