Rekomendasi Penjual Bahan Makanan Dengan Metode Filtering Berbasis Konten dan Lokasi Pada Aplikasi Resep Masakan

Didik Irawan

Abstract

Informasi resep masakan sangat membantu masyarakat dalam membuat menu masakan yang variatif setiap harinya. Berbagai aplikasi resep masakan dapat diunduh di internet dan pengguna dapat berbagi informasi mengenai inovasi dan variasi lain dari sebuah resep masakan. Namun satu hal yang menjadi keterbatasannya adalah tidak adanya informasi pendukung terkait dengan tempat untuk membeli bahan makanan yang ada pada resep tersebut. Setiap pengguna memiliki lokasi yang berbeda-beda, sehingga untuk mendapatkan bahan yang sama memerlukan pencarian yang tidak mudah. Berbagai pendekatan diteliti untuk dapat menjawab permasalahan tersebut, salah satunya dengan penggabungan metode content based-filtering dan location based-filtering. Pada penelitian ini, penulis menerapkan algoritma text processing dan TF-IDF untuk filtering konten dan untuk menerapkan algoritma klasifikasi K-Nearest Neightbors (KNN) dan formula haversine untuk mencari irisan antara bahan masakan dan jarak lokasi penjual terdekat yang menjual sebagian besar atau seluruh bahan pada resep masakan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggabungan algoritma text processing, TF-IDF, KNN dan formula haversine dapat digunakan untuk menemukan penjual bahan makanan terdekat yang sesuai dengan resep masakan.

Keywords

content based-filtering; location based-filtering; knn; tf-idf; haversine;

Full Text:

PDF

References

Achakulvisut, T., D. E. Acuna, T. Ruangrong, And K. Kording. 2016. “Science Concierge: A fast contentbased recommendation system for scientific,” PLoS One. doi: doi.org/10.1371/ journal.pone.0158423.

Bobadilla, J., F. Ortega, A. Hernando, And A. Gutiérrez. 2013. “Recommender Systems Survey. KnowledgeBased Systems,” vol. 46, pp. 109–132.

Deshpande, M., A. V. Muddebihalkar, A. B. Jadhav, And S. Kokate. 2016. “Hybrid Content-Based Filtering Recommendation Algorithm on Hadoop,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol., vol. 5.

Hartatik. Rosyid. 2020. Pengaruh User Profiling Pada Rekomendasi Sistem Menggunakan K-Means dan KNN. Jurnal Of Information System Management. Vol.2, No.1.

Kalita, J., V. E. Balas, S. Borah, And R. PRADHAN. 2019. “Recent Developments in Machine Learning and Data Analytics,” Springer Singapore, vol. 740, 2019, doi: 10.1007/978- 981-13-1280-9.

Keliwulan, Louis. 2019. “Perancangan dan Implementasi Website Sistem Rekomendasi Pemilihan Sepatu Menggunakan Algoritma Filtering dan Algoritma SAW”. Universitas Teknologi Yogyakarta.

Kusrini., E T Luthfi. 2009. “Algoritma Data Mining”. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Ma, Ke. 2016. “Content-based Recommender System for Movie Website”. KTH Royal Institute of Technology. Swedia.

Melita, Ria dkk. 2018. “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) Dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis Web (Studi Kasus: Syarah Umdatil Ahkam)”. Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No. 2. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Miftahudin, Yusuf dkk. 2020. Perbandingan Metode Perhitungan Jarak Euclidean, Haversine,Dan Manhattan Dalam Penentuan Posisi Karyawan (Studi Kasus : Institut Teknologi Nasional Bandung). Jurnal Tekno Insentif., vol. 14, no. 2, pp. 69-77, doi: 10.36787/jti.v14i2.270.

Nastiti, P. 2019. “Penerapan Metode Content Based Filtering Dalam Implementasi Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan,” Teknika, vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.139.

Parwita, Wgs. 2019. “Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering”. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 14, pp. 1, doi : 10.30872/jim.v14i1.1272

Prasetya, Candra S. D. 2017.” Sistem Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor”. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)., Vol., No.3, hlm. 194-200.

Pratama, D. And S. Hansun. 2017. “Aplikasi Rekomendasi Tempat Makan Menggunakan Algoritma Slope One pada Platform Android,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst)., vol. 11, no. 1, p. 11, 2017, doi: 10.22146/ijccs.15558.

Putu, N., R. Gangga, O. Sudana, And I. M. Sukarsa. 2017. “Implementasi Diagram Tree pada Rancang Bangun Sistem Informasi Bebayuhan Oton Berbasis Web”. Lontar Komput., vol. 8, no. 3, pp. 178–187.

Quercia, D., et al. 2010 "Recommending Social Events from Mobile Phone Location Data," 2010 IEEE International Conference on Data Mining, Sydney, NSW, 2010, pp. 971-976, doi: 10.1109/ICDM.2010.152.

Robertson, Stephen. 2005. Understanding Inverse Document Frequency: On theoretical arguments for IDF, England : Journal of Documentation, Vol. 60, pp. 502–520

Ricci, F. 2002. Travel recommender system. IEEE

Intelligent Systems 17(6): 55-57. 2002

Ricii, F., et al,. 2011. Recommender System Handbook, New York:Springer.

Setiawan, E., Soegiarto. 2017. “Aplikasi Rekomendasi Pemilihan Menu Makanan Sehat Untuk Anak Penderita Obesitas Menggunaka Metode Fuzzy Tahani”. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, Vol. 13, Hal.1.

Sutarman. 2012. “Pengantar Teknologi Informasi”. Jakarta: Bumi Aksara.

Yuan, Q., Cong, G. & Lin, C.Y. 2014, August. COM: a generative model for group recommendation. In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 163-172. ACM.

DOI: https://doi.org/10.35200/explore.v11i2.439

Refbacks

  • There are currently no refbacks.