Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM)
Leonardo, Nicholas
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN CHATBOT MUSIK WEB UNTUK REKOMENDASI LAGU BERDASARKAN MOOD Leonardo, Nicholas; Ramadhan , Rafly Surya; Rumi, Nur Ananda; Nisa, Hoirun; Wijaya, Valentino; Ariz , Naufal; Irawan, Bambang
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 7 No. 2 (2026): Januari (On Progress)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v7i2.2319

Abstract

Mayoritas sistem rekomendasi musik, termasuk fitur “Made For You” pada Spotify, masih mengandalkan riwayat pemutaran tanpa mempertimbangkan kondisi emosional pengguna secara real-time, sehingga menghasilkan saran yang kurang relevan. Penelitian ini merancang Chatwise, chatbot musik berbasis web yang memberikan rekomendasi lagu personal melalui percakapan interaktif berdasarkan mood pengguna. Sistem memproses input teks berisi pilihan suasana hati dan alasan singkat menggunakan teknik pencocokan kata kunci, kemudian mengintegrasikannya dengan Spotify API untuk memperoleh data lagu secara real-time. Pengembangan dilakukan dengan metode Agile Scrum dan diuji menggunakan black-box testing serta kuesioner kepada 10 responden. Hasil menunjukkan 70% responden memberikan penilaian positif pada aspek tampilan, kecepatan, akurasi deteksi mood, kemudahan penggunaan, dan variasi genre. Temuan menunjukkan Chatwise berhasil mengintegrasikan deteksi mood dengan rekomendasi musik real-time, memberikan solusi adaptif dan kontekstual, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi dan keragaman musik.
ANALISIS KESESUAIAN PRODUK SKINCARE BERDASARKAN KOMPOSISI BAHAN MENGGUNAKAN METODE JACCARD SIMILARITY leonardo, Nicholas; Adi Putro, Risqi Adriyanto; Arrasyid, Ahmad Zidane; Muhammad Arif Billah Natagama
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8822

Abstract

Pemilihan produk skincare yang sesuai kebutuhan kulit merupakan permasalahan yang sering dihadapi oleh pengguna karena banyaknya variasi produk dengan komposisi bahan yang beragam. Kesalahan dalam memilih produk dapat menimbulkan efek yang tidak diinginkan pada kulit. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem rekomendasi yang mampu membantu pengguna dalam menentukan produk skincare berdasarkan kesamaan kandungan bahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi produk skincare menggunakan metode Jaccard Similarity. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle yang berisi informasi produk skincare beserta komposisi bahan penyusunnya. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan data, preprocessing data, tokenisasi bahan, serta perhitungan tingkat kemiripan antar produk menggunakan metode Jaccard Similarity. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python pada platform Google Colab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi produk skincare yang relevan berdasarkan tingkat kesamaan komposisi bahan, sehingga dapat membantu pengguna dalam memilih produk yang sesuai. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi awal dalam pengembangan sistem rekomendasi skincare berbasis konten.
Co-Authors Adi Putro, Risqi Adriyanto Ariz , Naufal Arrasyid, Ahmad Zidane Bambang Irawan Muhammad Arif Billah Natagama Nisa, Hoirun Ramadhan , Rafly Surya Rumi, Nur Ananda Wijaya, Valentino