Teknologi Big Data dan AI untuk Memajukan Pariwisata Global
Artikel "Hybrid Recommender System for Tourism Based on Big Data and AI: A Conceptual Framework" oleh Khalid Al Fararni, Fouad Nafis, Badraddine Aghoutane, Ali Yahyaouy, Jamal Riffi, dan Abdelouahed Sabri mengangkat pentingnya integrasi teknologi cerdas dalam industri pariwisata digital. Dalam konteks global, industri pariwisata terus mengalami perkembangan pesat, dan data dari UNWTO menunjukkan bahwa jumlah wisatawan internasional mencapai 1,5 miliar pada tahun 2019, dengan kontribusi ekonomi sebesar 10,4% dari total PDB dunia. Namun, tantangan terbesar bagi para wisatawan saat ini adalah banjir informasi yang seringkali tidak relevan, membingungkan, dan mempersulit proses seleksi destinasi wisata. Di sinilah peran sistem rekomendasi menjadi sangat penting. Sistem ini membantu menyederhanakan proses pengambilan keputusan wisatawan, menyediakan saran yang relevan, dan mempersonalisasi rencana perjalanan mereka.
Penulis artikel ini menyoroti perkembangan sistem rekomendasi berbasis teknologi Big Data dan Kecerdasan Buatan (AI), yang diklaim mampu mengatasi permasalahan ini. Misalnya, jumlah data wisata global yang terus bertambah dengan cepat memerlukan sistem yang cerdas untuk memilah informasi tersebut dan memberikan rekomendasi yang lebih spesifik. Dalam artikel ini, sistem rekomendasi hybrid menjadi fokus utama karena menggabungkan berbagai metode seperti collaborative filtering dan content-based filtering. Sistem ini tidak hanya memberikan rekomendasi destinasi yang relevan, tetapi juga berfungsi sebagai perencana perjalanan yang dapat menyusun jadwal kegiatan wisata secara otomatis berdasarkan preferensi pengguna.
Berdasarkan kajian ini, penulis mengusulkan kerangka konseptual baru yang diharapkan mampu memajukan pariwisata di wilayah Draa-Tafilalet, Maroko, menggunakan teknologi Big Data dan AI. Pandangan ini sejalan dengan tren global di mana 72% wisatawan lebih memilih solusi digital yang memudahkan perencanaan perjalanan mereka.
***
Artikel ini menawarkan solusi inovatif melalui penerapan hybrid recommender system yang menggabungkan beberapa teknik dalam memberikan rekomendasi wisata. Salah satu teknik utama yang digunakan adalah collaborative filtering, di mana sistem merekomendasikan destinasi berdasarkan kesamaan preferensi antar pengguna. Teknik ini telah terbukti efektif dalam berbagai sistem rekomendasi lain, seperti e-commerce dan layanan streaming, dengan studi yang menunjukkan peningkatan kepuasan pengguna hingga 20% (Adomavicius & Tuzhilin, 2005). Dalam konteks pariwisata, collaborative filtering memungkinkan wisatawan menemukan destinasi baru yang mungkin mereka sukai berdasarkan preferensi pengguna serupa. Namun, teknik ini memiliki kelemahan seperti cold start problem, di mana sistem kesulitan memberikan rekomendasi yang relevan bagi pengguna baru tanpa riwayat interaksi sebelumnya.
Selain itu, content-based filtering menjadi bagian integral dari pendekatan hybrid ini. Teknik ini menganalisis karakteristik konten yang telah dilihat pengguna untuk merekomendasikan destinasi serupa. Dalam pariwisata, sistem ini mampu menyaring informasi berdasarkan metadata seperti deskripsi destinasi, ulasan, dan kategori wisata, memberikan pengalaman yang lebih spesifik. Namun, penulis artikel mengakui keterbatasan content-based filterin, terutama ketika terjadi overspesialisasi, di mana sistem cenderung merekomendasikan tempat yang sudah dikunjungi, bukan yang baru. Sebagai solusi, sistem hybrid yang diusulkan menggabungkan beberapa pendekatan untuk mengatasi kekurangan masing-masing metode, memungkinkan sistem menghasilkan rekomendasi yang lebih bervariasi dan relevan.
Yang membuat artikel ini menarik adalah integrasi teknologi Big Data dan AI dalam sistem rekomendasi pariwisata. Data yang dihasilkan dari aktivitas wisata terus meningkat pesat, terutama melalui platform digital seperti OTA (Online Travel Agency). Pada 2020, volume data wisata global mencapai lebih dari 2,5 quintillion bytes per hari (IBM, 2020). Teknologi Big Data memungkinkan pengolahan data dalam skala besar, sementara AI membantu menganalisis data tersebut untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih personal dan real-time. Misalnya, dengan menggabungkan data lokasi, cuaca, dan preferensi wisatawan, sistem ini dapat menawarkan rencana perjalanan yang disesuaikan dengan kondisi aktual.
Penulis juga menekankan pentingnya personalisasi dalam pengalaman wisata. Berdasarkan laporan Google Travel Insights (2021), 57% wisatawan internasional lebih suka menggunakan platform yang menawarkan rekomendasi dan rencana perjalanan yang dipersonalisasi. Dengan sistem hybrid yang diusulkan, pengguna dapat mendapatkan rekomendasi yang tidak hanya relevan, tetapi juga dirancang untuk menyesuaikan jadwal, minat, dan kebutuhan khusus mereka. Misalnya, bagi wisatawan yang lebih suka aktivitas outdoor, sistem dapat merancang rencana perjalanan yang mencakup berbagai tempat wisata alam dengan pertimbangan cuaca dan durasi kunjungan.
***
