SISTEM REKOMENDASI COFFEESHOP DI KOTA MALANG BERBASIS ANALISIS TOPIK ULASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA)

Balany, Muhammad Nur Ihksan (2026) SISTEM REKOMENDASI COFFEESHOP DI KOTA MALANG BERBASIS ANALISIS TOPIK ULASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA). ["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined] thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text 2218070_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text 2218070-BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (182kB)
	Text 2218070-BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (378kB) | Request a copy
	Text 2218070-BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2218070-BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB) | Request a copy
	Text 2218070-BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (147kB) | Request a copy
	Text 2218070-DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (177kB)
	Text 2218070-LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pertumbuhan coffeeshop di Kota Malang menghadirkan banyak pilihan yang menyulitkan pengguna dalam menemukan tempat sesuai preferensi. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi coffeeshop berbasis teks dengan memanfaatkan ulasan pengguna sebagai sumber informasi. Metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) digunakan untuk membangun representasi semantik coffeeshop dari hasil preprocessing dan pembentukan fitur bigram, sedangkan kemiripan antara query pengguna dan profil coffeeshop dihitung menggunakan IDF-Weighted Cosine Similarity. Untuk meningkatkan pencocokan kata kunci spesifik, sistem juga mengintegrasikan TF-IDF sebagai lexical boost. Pengujian dilakukan pada 6.000 ulasan dari 30 coffeeshop di Kota Malang. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada 6 topik dengan coherence score 0,3812. Evaluasi terhadap 114 responden menghasilkan rata-rata kesesuaian rekomendasi sebesar 4,05 dari 5 atau setara 81,05%, sedangkan pengujian usability memperoleh skor SUS 73,38 yang termasuk kategori acceptable. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan hibrida LDA dan TF-IDF mampu menghasilkan rekomendasi coffeeshop yang relevan berdasarkan kesamaan semantik dan leksikal.

Item Type:	Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined])
Additional Information:	Muhammad Nur Ihksan Balany (2218070)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Rekomendasi, Coffeeshop, Latent Dirichlet Allocation, Text Mining
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Muhammad Nur Ihksan Balany
Date Deposited:	05 Aug 2026 06:16
Last Modified:	05 Aug 2026 06:16
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/16331

Actions (login required)

View Item