Pemodelan Sistem Rekomendasi Restoran berdasarkan Preferensi Pengguna dengan Pendekatan Content-Based Filtering

Ilhamsyah Ilhamsyah, Syahru Rahmayuda, Dwi Marisa Midyanti, Shantika Martha

Abstract


Setiap individu memiliki preferensi makanan yang unik. Karakteristik rasa yang khas dapat memengaruhi seberapa bersedia seseorang membayar untuk hidangan di restoran tertentu. Keterkaitan antara preferensi makanan seseorang dengan karakteristik harga makanan dapat digunakan sebagai faktor penting dalam menentukan rekomendasi restoran. Penelitian ini memodelkan sebuah sistem rekomendasi restoran berdasarkan prefrensi rasa, harga dan rating makan penggunanya sebagai faktor utama dalam mempengaruhi hasil rekomendasi. Analisis data menggunakan 3 atribut yaitu data ulasan restoran, rating dan harga restoran. Teknik scraping dilakukan untuk pengumpulan dataset, adapun jumlah dataset sebanyak 661 data restoran dari hasil scraping. Pengubahan dataset dilakukan dengan proses Pra-Processing yang kemudian dilanjutkan dengan mempelajari model data dengan pendekatan Content-Based Filtering (CBF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata akurasi yang diberikan sistem rekomendasi yang dibangun adalah 73.33% dari rekomendasi restoran berdasarkan harga dan ulasan.


Keywords


Restoran; Rekomendasi; Algoritma Cbf; Ulasan; Preferensi

Full Text:

PDF

References


S. Aisa and W. Piu, “Sistem Pelayanan Restoran Berbasis Android dan Web pada Ammatoa Resort Tanjung Bira,” in Prosiding Seminar Nasional Komunikasi dan Informatika #3 Tahun, 2019, pp. 105–110.

M. Muhardi, A. Febriani, and Y. Oktavia, “Sistem Informasi Geografis Kuliner di Kota Pekanbaru Berbasis Web,” Jurnal Ilmu Komputer, vol. 7, no. 2, pp. 44–50, 2019, [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:188716302

M. Jozani, C. Z. Liu, and K.-K. R. Choo, “An Empirical Study of Content-Based Recommendation Systems in Mobile App Markets,” Decis Support Syst, vol. 169, p. 113954, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113954.

A. S. Tewari, “Generating Items Recommendations by Fusing Content and User-Item based Collaborative Filtering,” Procedia Comput Sci, vol. 167, pp. 1934–1940, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.215.

M. Jozani, C. Z. Liu, and K.-K. R. Choo, “An Empirical Study of Content-Based Recommendation Systems in Mobile App Markets,” Decis Support Syst, vol. 169, p. 113954, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113954.

R. J. Kuo and H.-R. Cheng, “A Content-Based Recommender System with Consideration of Repeat Purchase Behavior,” Appl Soft Comput, vol. 127, p. 109361, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109361.

R. H. Mondi, A. Wijayanto, and Winarno, “Recommendation System With Content-Based Filtering Method For Culinary Tourism In Mangan Application,” ITSMART: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 2541–5689, 2019.

Y. Afoudi, M. Lazaar, and M. Al Achhab, “Hybrid Recommendation System Combined Content-Based Filtering and Collaborative Prediction using Artificial Neural Network,” Simul Model Pract Theory, vol. 113, p. 102375, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2021.102375.

S. Multi Fani and R. Santoso, “Penerapan Text Mining Untuk Melakukan Clustering Data Tweet Akun Blibli Pada Media Sosial Twitter Menggunakan K-Means Clustering,” JURNAL GAUSSIAN, vol. 10, no. 4, pp. 583–593, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

T. Jamaluddin, M. Arif Bijaksana, and I. Asror, “Perbandingan Algoritma Sentencepiece BPE dan Unigram Pada Tokenisasi Artikel Bahasa Indonesia,” in e-Proceeding of Engineering, 2020, pp. 8323–8331.

Ilhamsyah, S. Rahmayudha, I. Fakhruzi, F. Febrianto, A. C. Adi, and V. Gunawan, “Recommendation System for the Improvement of E-Government Services in the Tourism Sector of Pontianak City,” in 2022 International Conference on ICT for Smart Society (ICISS), 2022, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICISS55894.2022.9915103.

P. Damayanti, D. Purwitasari, and N. Suciati, “Eliminasi Data Non-Topic Menggunakan Pemodelan Topik untuk Peringkasan Otomatis Data Tweet dengan Konteks Covid-19,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 1, pp. 199–208, 2021.

R. Victor Imbar, M. Ayub, and A. Rehatta, “Implementasi Cosine Similarity dan Algoritma Smith-Waterman untuk Mendeteksi Kemiripan Teks.”

K. Hartarto Muliadi and C. Citra Lestari, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Tempat Makan menggunakan Algoritma Typicality Based Collaborative Filtering,” Techno.COM, vol. 18, no. 4, pp. 275–287, 2019.

N. Arifin, U. Enri, and N. Sulistiyowati, “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TD-IDF N-Gram untuk Text Classification,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 6, no. 2, pp. 129–136, 2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v10i1.74008

Refbacks

  • There are currently no refbacks.