Abstract:
Makanan merupakan kebutuhan primer manusia yang pada umumnya dihasilkan melalui proses yang disebut memasak. Semakin maju dan berkembangnya dunia memasak menghasilkan beragam variasi menu masakan. Beragamnya menu dapat membuat seseorang bingung dalam memilih menu dan berakhir dengan menu yang secara repetitif dipilih dan dapat menimbulkan rasa bosan. Agar tidak bosan perlu ada jeda dari pemilihan menu masakan yang sama. Informasi mengenai pembuatan menu masakan dapat diperoleh dari resep masakan. Dengan jangka waktu pemilihan menu agar tidak repetitif dan informasi yang ada pada resep dapat menjadi penentu pemilihan menu masakan. Dengan banyaknya pertimbangan dalam menentukan pemilihan menu dapat membuat seseorang semakin bingung dalam memilih menu masakan. Rekomendasi dapat diberikan oleh sistem dengan mencocokan kebutuhan pengguna dengan informasi yang dimiliki sistem. Oleh karena itu kebutuhan pengguna juga menjadi penentu dalam memilih menu
sehingga perangkat lunak perlu dapat menerima informasi tersebut. Chatbot memungkinkan perangkat menerima informasi langsung dari pengguna maupun memberikan infromasi pada pengguna. Chatbot didesain untuk melakukan percakapan dengan mengikuti karakteristik komunikasi manusia. Text-to-speech dan speech-to-text dapat membuat proses interaksi menjadi interaktif dengan suara. Text-to-speech dapat mengubah teks menjadi suara dan speech-to-text dapat mengubah suara menjadi teks. Google Cloud Platform(GCP) menyediakan API untuk dapat melakukan text-to-speech dan speech-to-text. Pada penelitian ini, dibangun sebuah perangkat lunak yang dapat memberikan rekomendasi menu favorit yang sudah disesuaikan dengan input yang diterima secara interaktif dengan suara. Perangkat lunak ini dapat menjadi solusi dalam memilih menu makanan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Perangkat lunak mengimplementasikan text-to-speech dan speech-to-text pada chatbot untuk menerima dan memberikan informasi pada pengguna dengan suara. Chatbot yang diimplementasikan merupakan rule-based chatbot dengan domain tertutup. Pengguna
akan menerima pertanyaan yang terus mengarahkan pada jawaban hasil rekomendasi dengan menerima input dari karakteristik makanan yang diinginkan. Hasil rekomendasi diberikan dengan melakukan pencocokan kebutuhan pengguna dengan data dengan menggunakan cosine similarity. Hasil diberikan dengan mempertimbangkan jangka waktu tunggu agar menu tidak repetitif dan skor kecocokan permintaan dari input dengan informasi menu masakan. Berdasarkan hasil pengujian perangkat lunak dapat memberikan hasil rekomendasi menu favorit yang sesuai dengan kebutuhan. Chatbot sudah dapat berjalan sesuai dengan alur yang dibangun untuk setiap kasus percakapan. Seluruh fitur pada perangkat lunak sudah dapat berjalan dengan baik, walau terdapat beberapa kata yang belum dapat diterjemahkan oleh speech-to-text dari API GCP dengan baik. Walau begitu perangkat lunak tetap dapat menerima
input dalam bentuk teks sehingga menjadi solusi jika ada kata yang tidak dapat diterjemahkan dengan baik.