PEMBUATAN WEBSITE BERBAHASA INDONESIA UNTUK PENCARIAN RESEP MASAKAN DENGAN METODE COSINE SIMILARITY

  • Edwin Indarto Jurusan Teknik Informatika / Universitas Surabaya
  • Monica Widiasri Jurusan Teknik Informatika / Universitas Surabaya
  • Joko Siswantoro Jurusan Teknik Informatika / Universitas Surabaya
Abstract Views: 15 PDF - FULL TEXT Downloads: 21
Keywords: food recipe website, finding food recipe, information retrieval, cosine similarity

Abstract

Abstraksi - Website pencarian resep masakan berbahasa Indonesia sudah banyak tetapi banyak yang pencariannya tidak memunculkan resep yang relevan, dapat melakukan plagiasi resep oleh user lain, dan tidak memiliki pengembangan inputan user(query expansion) dimana query expansion dapat membantu user dalam menentukan keyword yang sesuai. Untuk resep yang sama tetapi dipost oleh orang yang berbeda membuat user bingung menentukan resep mana yang bagus. Dibuatnya website pencarian resep masakan menggunakan metode cosine similarity dengan melihat rating resep untuk membuat website pencarian resep masakan yang relevan dengan keyword. Sistem juga memiliki query expansion dengan metode top-k retrieval. User dapat mengubah dan menghapus query expansion bila terdapat query expansion yang salah. Website dapat melakukan post resep dimana user dapat menyimpan resep. Website memiliki beberapa fitur seperti rating resep, report resep, dan komen resep. Admin juga memiliki peran seperti mevalidasi resep bila user melakukan post resep, menghapus resep, memvalidasi query expansion, dan menambah serta menghapus kategori. Uji coba dilakukan dengan menghitung precision, recall, dan f-measure serta waktu pencarian dari hasil pencarian. Uji coba juga dilakukan terhadap nilai precision, recall, dan f-measure sebelum melakukan query expansion serta sesudah melakukan query expansion. Dari uji coba yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pencarian sudah relevan.

Kata kunci: website resep masakan, pencarian resep masakan, information retrieval, cosine similarity

Abstract – Website for finding food recipe in Indonesian language already many but the search result sometimes not show relevance recipe, can duplicate the recipe, and don’t have query expansion. For the same recipe but different people can make user confused which recipes are good. Making website for finding food recipe using cosine similarity and rating for finding relevant recipes with keyword. System can expand user’s query(query expansion) using top-k retrieval method. User can edit and erase the query expansion if there’s any wrong query expansion. Website have post recipe feature where user can save their recipes. Website has categories too where categories can be add or removed by admin. Website has feature like report recipe, rating recipe, and comment recipe. Admin’s job is to validate user’s recipe, remove recipe from website, validate query expansion, and add and remove categories. Test runs for finding precision, recall, and f-measure and time when searching. Test runs done for finding precision, recall, and f-measure before using query expansion and after using query expansion. From the result of the test, get conclusion that the searching function already relevant.

Keywords: food recipe website, finding food recipe, information retrieval, cosine similarity.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Baxla, M. A. (2014). Comparative Study of Similarity Measures for Item Based Top n Recommendation. Rourkela: National Institute of Technology.

He, B., & Ounis, I. (2009). Advances in Information Retrieval. Studying Query Expansion Effectiveness, 611-619.

Lestari, N. P. (2016). Uji Recall dan Precision pada Sistem Temu Kembali, 45 - 46.

Lu, Z., Kim, W., & Wilbur, W. J. (2009). Evaluation of Query Expansion Using MeSH in PubMed. USA: Inf Retr Boston.

Manning, C. D., Ragavan, P., & Schute, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. United States: Cambridge University Press.

National Food Service Management Institute. (2002). Measuring success with standardized recipes. MS: National Food Service Management Institute.

Nie, L., Jiang, H., Ren, Z., & Li, X. (2017). Query Expansion Based on Crowd. Dalian: IEEE Computer Society
Published
2019-09-01