Dosen UII Kembangkan Prototipe Sistem AI untuk Pemetaan Layanan Pariwisata Halal

RRI.CO.ID, Yogyakarta - Masalah data yang tersebar dan tidak terstruktur, seringkali menjadi hambatan bagi wisatawan muslim dalam mengakses informasi pariwisata halal di berbagai belahan dunia. Menjawab tantangan tersebut, Dr. Hendrik, S.T., M.Eng., dosen Jurusan Informatika Fakultas Teknologi Industri (FTI) Universitas Islam Indonesia (UII), mengembangkan prototipe sistem berbasis Kecerdasan Buatan (AI) untuk pemetaan layanan pariwisata halal.

Inovasi ini hadir dari penelitian doktoralnya di Universitas Gadjah Mada (UGM) yang berjudul 'Konstruksi Graf Pengetahuan untuk Mengatasi Fragmentasi Pengetahuan pada Domain Pariwisata Halal'. Melalui sistem ini, Hendrik berupaya mengintegrasikan informasi yang selama ini terfragmentasi di berbagai platform digital ke dalam satu basis pengetahuan yang terpadu.

"Prototipe sistem basis pengetahuan berbasis kecerdasan buatan yang dirancang untuk mengatasi masalah fragmentasi informasi di sektor pariwisata halal global," katanya, Jumat, 15 Mei 2026.

Disertasi yang dipertahankan di hadapan dewan penguji pada 5 Januari 2026, di bawah bimbingan Promotor Ir. Adhistya Erna Permanasari, S.T., M.T., Ph.D. dan Ko-Promotor Silmi Fauziati, Dr.Eng., S.T., M.T., karena masalah pariwisata halal merupakan segmen industri yang tumbuh cepat. Menurutnya, wisatawan Muslim perlu memastikan bahwa hotel, restoran, dan destinasi yang mereka pilih memenuhi persyaratan Islam mulai dari ketersediaan fasilitas shalat, makanan halal, hingga ketentuan norma akomodasi yang sesuai.

"Masalahnya, informasi semacam ini tersebar di ratusan sumber yang tidak saling terhubung: situs web, aplikasi perjalanan, dokumen sertifikasi, hingga ulasan pengguna. Tidak ada satu sistem terpadu yang bisa menjawab kebutuhan tersebut secara andal," ucapnya.

Kondisi ini diungkapkan Hendrik, diperparah oleh kenyataan bahwa sistem pengetahuan pariwisata yang ada saat ini, seperti berbagai tourism knowledge graph yang telah dikembangkan sebelumnya, tidak dirancang dengan pemahaman yang cukup terhadap persyaratan spesifik Islam. Akibatnya, wisatawan Muslim, penyedia layanan, maupun pembuat kebijakan kesulitan mendapatkan informasi yang dapat dipercaya dalam satu tempat.

Dalam penelitiannya, Hendrik menghasilkan tiga hal konkret, pertama, SAFAROnto, sebuah ontologi pariwisata halal yang untuk pertama kalinya secara formal merepresentasikan konsep-konsep kepatuhan Islam dalam konteks wisata. Ontologi ini memiliki hierarki tiga tingkat dengan 10 kelas utama, 75 subkelas, dan 401 properti.

Evaluasi oleh para pakar memberikan rata-rata penilaian 4,0 hingga 4,5 dari 5 untuk semua kriteria, sementara penilaian teknis menggunakan framework OQuaRE menunjukkan bahwa 78 persen metrik mencapai peringkat sangat baik atau baik.

Kedua, sebuah metode ekstraksi pengetahuan berbasis Large Language Models (LLM) yang mampu secara otomatis mengambil dan memvalidasi informasi dari berbagai sumber teks web. Pengujian menunjukkan bahwa model GPT-4o-mini mencapai skor rata-rata 0,973 untuk precision, recall, F1-score, dan accuracy, dengan tingkat konsistensi tinggi.

"Yang penting, sistem ini tidak bekerja sepenuhnya otomatis. Akan tetapi, setiap tahap melibatkan verifikasi oleh pakar manusia untuk memastikan akurasi informasi yang sensitif secara religius," katanya, menjelaskan.

Ketiga, Halal Tourism Knowledge Graph (HTKG), basis data graf, yang mengintegrasikan hasil kerja dua komponen sebelumnya. Dalam tahap prototipe ini, HTKG memuat 2.331 node dan 184.460 relasi antar entitas pariwisata halal, dengan waktu respons query berkisar antara 4,6 hingga 45 milidetik.

"Ini masih prototipe yang divalidasi melalui studi kasus di Jepang. Data yang tersedia saat ini belum cukup untuk merepresentasikan kondisi pariwisata halal secara global. Namun, yang berhasil kami buktikan adalah bahwa pendekatan dan metodologinya bisa bekerja, dan itu yang menjadi fondasi untuk pengembangan lebih lanjut," ujarnya.

Hendrik menekankan bahwa penelitian ini berada pada tahap pembuktian konsep (proof of concept), bukan pengembangan sistem yang siap digunakan. Data yang dipakai dalam HTKG saat ini masih bersumber dari satu studi kasus, yakni konteks pariwisata halal di Jepang, sehingga belum merepresentasikan keragaman layanan halal di berbagai negara dan konteks budaya.

Selain itu, beberapa keterbatasan metodologis juga diakui secara terbuka. Sumber informasi yang digunakan masih terbatas pada teks berbahasa Inggris, sementara banyak informasi pariwisata halal yang relevan tersedia dalam bahasa Arab, Melayu, Turki, atau bahasa lokal lainnya.

Sementata, model AI yang digunakan juga berpotensi mengandung bias, mengingat data pelatihan LLM yang ada saat ini didominasi oleh perspektif budaya Barat. Pengembangan selanjutnya diarahkan pada perluasan cakupan data ke lebih banyak negara dan bahasa, pengembangan mekanisme pembaruan data secara berkala, serta peningkatan transparansi sistem AI agar keputusan yang dihasilkan dapat diaudit oleh pakar agama.

Metodologi yang telah terbukti ini juga berpotensi diadaptasi untuk domain lain yang membutuhkan sistem pengetahuan yang sensitif budaya, seperti akreditasi layanan kesehatan dan sertifikasi makanan.

Kontribusi ke Komunitas Ilmiah

Hendrik menyampaikan, penelitian ini telah menghasilkan lima publikasi ilmiah internasional. Empat di antaranya telah terindeks Scopus, yakni di Journal of Universal Computer Science (2025), Journal of Islamic Marketing (2024), serta dua prosiding ICITDA 2023 dan 2024. Satu publikasi tambahan diterbitkan di IEEE Xplore melalui prosiding IEEE International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA) 2025.

Kontribusi utama penelitian ini bagi komunitas ilmiah adalah pada sisi metodologi: bagaimana membangun sistem pengetahuan yang akurat dan dapat dipercaya untuk domain yang sensitif secara budaya dan religius, dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan dan pengawasan pakar manusia secara sistematis.