Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SAINTEK
Savariana Rika Anugrahaini
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Chatbot Rekomendasi Resep Masakan Ayam Khas Indonesia dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Silvia Delya Heryan; Ade Maulani Bilgis; Savariana Rika Anugrahaini
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengembangan chatbot rekomendasi resep masakan ayam khas Indonesia dengan metode TF-IDF danCosine Similarity. Bertujuan untuk mengimplementasikan model term frequency-inverse documentfrequency (TF-IDF) dan algoritma Cosine Similarity dalam pengembangan chatbot yang dapatmemberikan rekomendasi resep ayam khas Indonesia. Chatbot ini dirancang untuk meningkatkanpengalaman pengguna dalam mencari informasi resep yang relevan dan akurat. Dengan menggunakanmetode TF-IDF, chatbot dapat menghitung bobot dari setiap kata dalam dokumen resep, sehingga dapatmengidentifikasi kata kunci yang paling dan relevan untuk pertanyaan pengguna. Selain itu, pada algoritmacosine similarity digunakan untuk mengukur kesamaan antara pertanyaan pengguna dan dokumen resepyang ada, memungkinkan chatbot untuk memberikan rekomendasi yang lebih tepat dan sesuai denganpreferensi pengguna. Implementasi kedua teknik ini diharapkan meningkatkan efisiensi dan akurasichatbot dalam memberikan informasi yang dibutuhkan, serta meningkatkan kepuasaan pengguna dalammencari resep ayam khas Indonesia. hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa chatbot dalam mengenaliintent pengguna menghasilkan nilai accuracy sebesar 0.643, sementara pada pengenalan entity, chatbotmenunjukkan performa yang lebih baik dengan hasil accuracy sebesar 0.857. Studi ini berkontribusi padapengembangan teknologi chatbot di bidang kuliner, dengan potensi untuk meningkatkan efisiensipencarian informasi mengenai resep ayam khas Indonesia.
Pengembangan Chatbot Rekomendasi Resep Masakan Ayam Khas Indonesia dengan Metode TF-IDF dan Cosine Similarity Silvia Delya Heryani; Ade Maulani Bilgis; Fitri Yani; Savariana Rika Anugrahaini
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengembangan chatbot rekomendasi resep masakan ayam khas Indonesia dengan metode TF-IDF dan Cosine Similarity. Bertujuan untuk mengimplementasikan model term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) dan algoritma Cosine Similarity dalam pengembangan chatbot yang dapat memberikan rekomendasi resep ayam khas Indonesia. Chatbot ini dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam mencari informasi resep yang relevan dan akurat. Dengan menggunakan metode TF-IDF, chatbot dapat menghitung bobot dari setiap kata dalam dokumen resep, sehingga dapat mengidentifikasi kata kunci yang paling dan relevan untuk pertanyaan pengguna. Selain itu, pada algoritma cosine similarity digunakan untuk mengukur kesamaan antara pertanyaan pengguna dan dokumen resep yang ada, memungkinkan chatbot untuk memberikan rekomendasi yang lebih tepat dan sesuai dengan preferensi pengguna. Implementasi kedua teknik ini diharapkan meningkatkan efisiensi dan akurasi chatbot dalam memberikan informasi yang dibutuhkan, serta meningkatkan kepuasaan pengguna dalam mencari resep ayam khas Indonesia. hasil evaluasi menunjukkan bahwa performa chatbot dalam mengenali intent pengguna menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.643, sementara pada pengenalan entity, chatbot menunjukkan performa yang lebih baik dengan hasil akurasi sebesar 0.857. Studi ini berkontribusi pada pengembangan teknologi chatbot di bidang kuliner, dengan potensi untuk meningkatkan efisiensi pencarian informasi mengenai resep ayam khas Indonesia.
Co-Authors Ade Maulani Bilgis Fitri Yani Silvia Delya Heryan Silvia Delya Heryani