Perancangan Sistem Rekomendasi Menu Kuliner Restoran Menggunakan Metode Content-Based Recommendation

Oktawiyani, Elsa
Purwaningsih, Dyah
Khoiri, Ilham
Saputra, Rizal Diaz Reihan
Andriyansyah, Alif Akbar
Atina, Vihi

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak signifikan terhadap industry kuliner, dimana banyak variasi menu yang tersedia sering kali membuat pelanggan mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan preferensi dan anggaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi menu kuliner berbasis content-based filtering dengan mengintegrasikan metode TF-IDF dan cosine similarity. Sistem memanfaatkan atribut deskripsi menu, ketegori, penyajian, jenis kuliner, dan harga untuk menghasilkan rekomendasi yang personal dan relevan. Proses pembobotan dilakukan menggunakan TF-IDF dengan L2 normalization, sedangkan perhitungan kemiripan antara preferensi pengguna dan data menu dihitung menggunakan cosine similarity. Hasil rekomendasi kemudian disesuaikan dengan batas budget maksimum yang ditentukan pengguna melalui mekanisme filtering budget. Pengujian sistem dilakukan dengan 32 data menu kuliner menggunakan input keyword “ayam telur”, kategori “Makanan”, Penyajian “Panas”. Hasil Menunjukkan Bakmi Oseng Wonosari menjadi rekomendasi teratas dengan nilai cosine similarity 0,4087, diikuti empat menu lainnya yang memenuhi seluruh kriteria preferensi dan budget pengguna.