Firmansyah, Azmi Adi (2018) Pengembangan Pencarian Produk Terkait Menggunakan Euclidean Distance Dan Cosine Similarity Pada Aplikasi Halal Nutrition Food. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5214100045-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Seiring berjalannya waktu muncul lebih banyak inovasi dan variasi produk makanan baru. Namun hanya sebagian kecil yang sudah tersertifikasi. Pada tahun 2016 lalu, telah dikembangkan aplikasi Halal Nutrition Food untuk oleh Jauhar Fatawi. Aplikasi tersebut mempermudah pengguna melakukan pencarian terhadap produk halal. Aplikasi dikembangkan lagi pada tahun 2017 oleh Adnan Mauludin Fajriyadi dengan mengembangkan fitur pencarian menggunakan algoritma OKAPI BM25F untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian.
Penelitian kali ini mengembangkan penelitian sebelumnya dengan menampilkan produk halal yang terkait berdasarkan komposisinya. Produk terkait dicari berdasarkan kemiripan komposisi menggunakan euclidean distance dan cosine similarity. Produk yang memiliki banyak kemiripan dengan produk yang telah tersertifikasi, dapat menambah keyakinan pengguna walaupun produk yang sedang dicari belum tersertifikasi.
Aplikasi dapat menampilkan notifikasi kepada pengguna apabila terdapat produk halal yang mirip dengan produk yang sedang dilihat pengguna. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa pencarian produk terkait menggunakan cosine similarity memiliki presisi sebesar 84%, sedangkan euclidean distance memiliki presisi sebesar 72%. Penelitian ini juga menguji fitur MoreLikeThis dari Apache Lucene yang memiliki presisi sebesar 80%, sedikit lebih rendah dibandingkan dengan cosine similarity. ===================================================================================================
As time went on, more innovations and new food product variations emerged. But only a small percentage has been certified. In 2016, Halal Nutrition Food has been developed by Jauhar Fatawi. The app makes it easy for users to search halal products. The application was developed again in 2017 by Adnan Mauludin Fajriyadi by
developing a search feature using the BM25F OKAPI algorithm to improve the relevance of search results. This research develops previous research by showing the related
halal product based on its composition. Related products are searched on the basis of similarities of composition using euclidean distance and cosine similarity. Products that have many similarities with a certified product can add to the user’s belief that the product being searched is not certified.
The app can display a notification to the user if there is a halal product similar to the product that the user is viewing. This study also shows that the search for related products using cosine similarity has a precision of 84%, while the euclidean distance has aprecision of 72%. This study also tested MoreLikeThis feature from Apache Lucene that has a precision of 80%, slightly lower than
cosine similarity.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSI 005.437 Fir p-1 3100018074282 |
| Uncontrolled Keywords: | linked data; similar product; halal; cosine similarity; euclidean distance; morelikethis |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Q Science > QA Mathematics > QA76.9 Computer algorithms. Virtual Reality. Computer simulation. Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > Z699.5 Information storage and retrieval systems |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System |
| Depositing User: | Azmi Adi Firmansyah |
| Date Deposited: | 20 Feb 2018 03:02 |
| Last Modified: | 16 Jun 2020 22:34 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/49457 |
Actions (login required)
 |
View Item |