Aplikasi Pendukung Desain Interior dengan Sistem Rekomendasi Berdasarkan Nama Brand Perabot Menggunakan Algoritma Content-Based Filtering Berbasis Web

Aditya Raka Harischandra, M. Fikri Akbar Pratama, Felix Felix, Albert Prima Laia

Abstract


Aplikasi perancangan desain interior dengan 3D Model memiliki kekurangan dalam memberikan panduan ide desain kepada pengguna baru dan tidak terdapat rekomendasi perabot yang dapat digunakan dalam desain berdasarkan selera pengguna. Sudah semestinya aplikasi 3D Model ruang menyediakan kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan ide desain dan rekomendasi perabot berdasarkan selera pengguna. Hal inilah yang melatarbelakangi penulis untuk memberikan solusi aplikasi pendukung desain interior. Penelitian ini bertujuan untuk membantu para pengguna agar menemukan ide desain ruangan yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan.

Algoritma Text Preprocessing adalah tahapan untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan pada tahapan berikutnya. Sistem rekomendasi Content-Based Filtering dengan algoritma Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk memberikan bobot pada tiap kata yang terdapat pada nama item perabot. Algoritma Cosine Similarity diterapkan untuk menemukan kemiripan antara nama item perabot berdasarkan hasil pembobotan pada metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), pada hasil akhir diharapkan dapat membantu pengguna untuk mendapatkan hasil rekomendasi dari perabot yang disukai melalui ide desain perabot yang telah disediakan.

Hasil pengujian dari algoritma ini adalah dengan menggunakan metode confusion matrix yang menunjukkan bahwa nilai precision 72%, recall 72%, accuracy 72%, dan error rate 51%, lalu berdasarkan hasil uji perangkat lunak menggunakan Black-Box Testing dapat ditarik kesimpulan bahwa perangkat lunak secara fungsional mengeluarkan hasil 96% sesuai dengan yang diharapkan.


Keywords


3D Model, Text Preprocessing, TF-IDF, Cosine Similarity, CBF

Full Text:

PDF

References


F. D. Ching, Ilustrasi Desain Interior, Erlangga Jakarta, 2000.

A. A. Wicaksono dan E. Tisnawati, Teori Interior, Yogyakarta, 2014.

C. T. Widiyanti dan R. Firmansyah, “Spatial Design Analysis Dalam Proses Perancangan Dan Perancangan Interior,” Idealog, vol. Vol 3, 2018.

P. Nasiti, “Penerapan Metode Content Based Filtering Dalam Implementasi Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan,” Teknika, 2019.

F. Ricci, L. Rokarch dan B. Shapira, Recommender Systems Handbook, 2011.

R. Melita, V. Amrizal, H. B. Suseno dan T. Dirjam, “Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali Informasi Untuk Mengetahui Syarah Hadits Berbasis Web,” Jurnal Teknik Informatika, vol. VOL 11 No. 2, 2018.

M. Mustaqhfiri, Peringkasan Teks Otomatis Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Maximum Marginal Relevance, Malang: Universitas Islam Negri Malang, 2011.

M. Uluyagmur, Z. Cataltepe dan E. Tayfur, “Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science,” Content-Based Movie Recommendation Using Different Feature Sets, 2012.

D. Micol, Ó. Ferrández, F. Llopis dan R. Muñoz, “A Textual-Based Similarity Approach for Efficient and Scalable External Plagiarism Analysis Lab Report for PAN at CLEF,” 2010.

S. A. Salloum, M. Al-Emran, A. A. Monem dan K. Shaalan, “Using Text Mining Techniques for Extracting Information from Research Articles,” Studies in Computational Intelligence, 2018.

G. S. Lehal dan V. Gupta, “A Survey of Text Mining Techniques and Applications,” JOURNAL OF EMERGING TECHNOLOGIES IN WEB INTELLIGENCE, 2009.




DOI: https://doi.org/10.55601/jsm.v23i1.816

Refbacks

  • There are currently no refbacks.