Makanan merupakan bagian penting bagi manusia baik sebagai kebutuhan primer maupun sebagai bagian dari gaya hidup seseorang. Tempat makan yang semakin banyak dan tawaran makanan yang beragam, membuat seseorang memiliki lebih banyak pilihan akan tempat makan yang dapat dikunjungi. Dengan dibantu oleh teknologi, sekarang seseorang bisa mencari rekomendasi dengan menggunakan algoritma sistem rekomendasi. Saat ini ada tiga algoritma sistem rekomendasi yang populer yaitu Content Based Filtering (CBF), Collaborative Filtering (CF) dan metode hybrid. Metode CF merekomendasikan sebuah item kepada pengguna dengan memprediksi preferensi dari pengguna aktif terhadap sejumlah item berdasarkan preferensi dari pengguna atau item lain yang mirip. Ada dua jenis metode dalam CF yaitu User Based CF dan Item Based CF. Terdapat sebuah metode baru yang dikembangkan dari metode User Based CF, metode ini adalah Typicality Based CF. Typicality Based CF (TyCo) memiliki kelebihan yang tidak dimiliki metode CF lainnya dapat memberikan prediksi yang akurat walau data terbatas, dapat melakukan clustering tanpa algoritma tambahan dan dapat mengatasi masalah cold-start yang biasa dialami metode CF. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diketahui bahwa aplikasi ini memiliki nilai rata-rata Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1.366 yang disebabkan karena kurangnya data training.