Penggalian Preferensi Kebutuhan Fungsional Dengan Conversational Recommender System Berbasis Ontologi

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin cepat menuntut pencarian informasi yang semakin mudah. Banyak sekali forum, blog, toko online, dan sebagainya yang menyediakan informasi mengenai suatu produk tertentu. Namun masalah yang sering terjadi saat ini adalah cara untuk mendapatkan suatu produk terbaik yang sesuai dengan kriteria pembeli dengan waktu yang singkat. Conversational Recommender System merupakan salah satu solusi yang bisa digunakan. Recommender system yang tersebar di dunia maya pada umumnya hanya berbasis filter spesifikasi tanpa menjelaskan kebutuhan yang akan pengguna butuhkan. Dengan adanya fitur conversation pada suatu recommender system, pengguna akan dipandu layaknya seorang calon pembeli yang sedang dibantu oleh seorang expert atau konsultan suatu produk dalam menemukan produk yang cocok dengan kebutuhan calon pembeli. Penggalian preferensi pada sistem akan memperluas kebebasan pengguna dalam menentukan preferensi yang diinginkan, sehingga perekomendasian produk akan semakin akurat. Dengan menyematkan basis atau model ontologi yang berbentuk jaringan semantik, sistem dapat melakukan learning terhadap kebutuhan pengguna dan mengkonversinya menjadi sebuah keputusan dalam merekomendasikan suatu produk layaknya seorang manusia dalam memberikan keputusan. Dengan begitu pengguna akan lebih nyaman dan cepat dalam menemukan produk yang sesuai dengan kebutuhannya.

Kata kunci : conversational recommender system, knowledge-based filtering, ontology, preference elicitation