Profil PDP "Sistem Rekomendasi Kuliner di Lombok Menggunakan machine learning LDA dan CBF.

Описание: Video ini menampilkan hasil penelitian berjudul “Sistem Rekomendasi Kuliner di Lombok Menggunakan LDA dan Content-Based Filtering” yang dilaksanakan oleh dosen STMIK Lombok melalui skema Penelitian Dosen Pemula (PDP). Penelitian ini dipimpin oleh Jihadul Akbar, S.Kom., M.Kom. sebagai ketua, dengan Sofyansah Fadli, S.Kom., M.Kom. sebagai anggota. Penelitian ini merupakan hibah dari Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi (Kemdiktisaintek) Tahun 2025.

Pada bagian pendahuluan, video menjelaskan bagaimana pertumbuhan pariwisata Lombok—khususnya setelah hadirnya Sirkuit Mandalika—meningkatkan kebutuhan wisatawan terhadap informasi kuliner yang akurat. Namun, ulasan Google Maps cenderung tidak terstruktur sehingga sulit digunakan untuk rekomendasi otomatis.

Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem rekomendasi kuliner yang lebih akurat dan personal melalui integrasi metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Content-Based Filtering (CBF).

Keterbaharuan penelitian terletak pada penggabungan topik semantik dari LDA dengan fitur CBF untuk memperkaya representasi restoran—sebuah pendekatan yang belum pernah diterapkan secara spesifik pada konteks kuliner Lombok.

Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan pada model hybrid CBF+LDA, dengan Precision@3 = 0.9333 dan MAP = 0.9628, menandakan bahwa integrasi LDA mampu meningkatkan relevansi rekomendasi kuliner berbasis ulasan wisatawan.