Pengembangan Conversational Recommender
System Menggunakan Algoritma Spreading
Activation Model untuk Rekomendasi Tempat
Wisata di Bandung Raya

RIZKY SOLECHUDIN

Informasi Umum

Kode

17.04.2712

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Modeling Systems

Dilihat

251 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Meningkatnya jumlah wisatawan di Indonesia baik dari dalam maupun luar negeri selalu terjadi dari tahun ke tahun tidak diimbangi dengan ketersediaan informasi tentang destinasi tempat wisata yang cukup kepada para wisatawan. Para wisatawan cenderung tidak mengetahui tempat-tempat pariwisata yang potensial mereka kunjungi. Dalam berwisata, para wisatawan biasanya merasa kesulitan dalam memilih tempat wisata yang dikunjungi karena banyaknya tempat wisata yang tersedia. Permasalahan lain yang dihadapi dalam bidang pariwisata ini adalah sedikitnya historical data yang ada. Sistem rekomendasi (recommender system) adalah suatu sistem yang berguna untuk memberikan rekomendasi atau saran produk bagi pengguna, yang mungkin saja pengguna tertarik atau bahkan pengguna ingin beli. Sistem rekomendasi berbasis pengetahuan (knowledge based recommender system) adalah salah satu jenis sistem rekomendasi yang tidak mungkin memiliki cold-start problem, yaitu masalah yang terjadi ketika terlalu sedikitnya jumlah inisialisasi data untuk dapat diolah menjadi suatu rekomendasi. Pengetahuan (knowledge) yang dibutuhkan oleh sistem rekomendasi berbasis pengetahuan dapat berupa suatu ontology, yaitu suatu representasi pengetahuan yang ada di domain pengetahuan tertentu. Untuk menghasilkan rekomendasi yang tepat, digunakanlah salah satu algoritma, yaitu algoritma spreading activation model untuk propagasi ontology, propagasi adalah proses penelusuran ontology dengan pemberian nilai pada tiap node yang ditelusuri. Conversational recommender system (CRS) yaitu suatu sistem rekomendasi berbasis pengetahuan (ontology) yang terdapat query refinement didalamnya, query refinement adalah suatu mekanisme yang dapat membangkitkan interaksi secara berulang dalam memperhalus (refining) kebutuhan pengguna. Tugas Akhir ini berfokus pada pengembangan CRS menggunakan algoritma spreading activation yang dapat merekomendasikan tempat-tempat wisata yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Kata Kunci: conversational recommender system, knowledge based, ontology, query refinement, propagation