Alfiani, Fadilla Sukma (2020) Penambahan Anotasi Otomatis pada Deskripsi Makanan untuk Studi Kasus Pencarian Kuliner. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05111640000024-Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Di era modern ini, minat masyarakat terhadap kuliner terus meningkat. Untuk memenuhi keinginan konsumsi makanan yang sesuai selera, sebagian besar masyarakat menyatakan bahwa mereka mencari informasi tentang makanan terutama pada saat jam makan. Namun, sejauh ini search engine yang ada masih berdasarkan teks untuk mencari nama makanan saja. Padahal orang akan lebih mementingkan rasa makanan, bukan nama makanannya. Oleh karena itu, maka pada tugas akhir ini akan dibuat suatu aplikasi yang dapat membantu orang dalam melakukan pencarian kuliner yang diinginkan. Tidak hanya berdasarkan nama makanan saja, tetapi juga berdasarkan bahan, rasa, dan cara memasak makanan. Dalam pembuatan aplikasi diperlukan deteksi entitas-entitas penting pada deskripsi makanan. Masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech (POS) Tagging, dan Rule-based Matching. Namun, dikarenakan model NER dan POS Tagging bahasa Indonesia milik SpaCy belum tersedia, maka pada tugas akhir ini juga dibuat model NER dan POS Tagging bahasa Indonesia baru dengan Prodigy sebagai alat bantu anotasinya. Selanjutnya hasil anotasi yang dilakukan dengan menggunakan model NER akan disimpan menjadi pasangan triplets pada triple store Apache Jena Fuseki.
Pada tugas akhir ini, ekstraksi setiap anotasi pada deskripsi makanan menjadi sebuah metadata dilakukan dengan mendeteksi named entity berupa nama, bahan, rasa, dan cara memasak makanan menggunakan model NER. Hasil anotasi NER yang merupakan metadata makanan disimpan dalam bentuk pasangan triplets pada triple store Apache Jena Fuseki yang selanjutnya dapat digunakan untuk menjawab query tentang nama, bahan, rasa, dan cara memasak makanan.
===============================================================================================================================
In this modern era, people's interest in culinary continues to increase. To meet the desires of food consumption according to taste, most people stated that they were looking for information about food, especially during meal times. However, so far the existing search engines are still based on text to search for food names only. Though people will be more concerned with the taste of food, not the name of the food. Therefore, this final project will create an application that can help people in their desired culinary search. Not only based on the name of the food, but also based on ingredients, taste, and how to cook food. In making the application required the detection of important entities in the food description. This problem can be overcome by using Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech (POS) Tagging, and Rule-based Matching. However, because SpaCy's Indonesian NER and POS Tagging models are not yet available, this final project also created a new Indonesian NER and POS Tagging model with Prodigy as an annotation tool. Furthermore, the results of annotations performed using the NER model will be stored as a pair of triplets in the Apache Jena Fuseki triple store. In this final project, the extraction of each annotation in the food description into metadata is done by detecting named entities in the form of names, ingredients, flavors, and how to cook food using the NER model. The NER annotation results which are food metadata are stored in the form of triplets in the Apache Jena Fuseki triple store which can then be used to answer queries about names, ingredients, flavors, and how to cook food.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSIf 005.12 Alf p-1 2020 |
| Uncontrolled Keywords: | Anotasi, Klasifikasi, Kuliner |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.754 Software architecture. Computer software T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Alfiani Fadilla Sukma |
| Date Deposited: | 20 Mar 2023 03:29 |
| Last Modified: | 20 Mar 2023 03:29 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/73646 |
Actions (login required)
 |
View Item |