## Sistem Temu Kembali Masakan Tradisional Indonesia Berdasarkan Bahan Berbahasa Inggris Menggunakan Algoritma KNN
Yosep Nuryaman 1 , Ayuni Asistyasari 2 , Bibit Sudarsono 3
,Umi Faddilah 4 1,2 Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika;
Jl.Ciledug Raya No. 168 Telp. 021-7365715
3,4 Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika;
Jl.Cemerlang No.8 Telp. 0266-214411 e-mail: 1 yosep.ynu@bsi.ac.id , 2 ayuni.yas@bsi.ac.id , 3 bibit.bbs@bsi.ac.id , 4 umi.umf@bsi.ac.id

## Abstrak
Salah satu ragam kekayaan yang dimiliki oleh indonesia yang perlu dijaga kelestarian dan dipromosikan ke negara-negara lainnya adalah makanan tradisional indonesia. Apalagi disaat pandemi saat ini, perlu adanya cara-cara khusus untuk mempromosikan hal tersebut seperti pembuatan website masakan tradisional. Namun dengan adanya perbedaan bahasa perlu adanya teknik tertentu dalam pencarian yang dapat menampilkan masakan tradisional dalam bahasa inggris maupun bahasa indonesia. Penulis kemudian melakukan perhitungan sistem temu kembali bahan masakan tradisional Indonesia berbahasa inggris dengan menggunakan algoritma knn yang menghasilkan akurasi sebesar 80% pada k5.
Kata kunci — Sistem Temu Kembali, KNN, tf-idf, text-mining

## Abstract
One of the kinds of wealth owned by Indonesia that needs to be preserved and promoted to other countries is traditional Indonesian food. Especially during the current pandemic, there needs to be special ways to promote this such as the creation of a website traditional food. However, due to language differences, it is necessary to have certain techniques in search that can display traditional dishes in English and Indonesian. The author then calculates the retrieval system of traditional Indonesian ingredients in English using the KNN algorithm which produces an accuracy of 80% at k5..
Keywords— Information Retrival, KNN, tf-idf, text-mining

## 1. PENDAHULUAN
asakan tradisional Indonesia merupakan salah satu kekayaan yang perlu dijaga kelestariannya bahkan perlu diajarkan turun temurun khususnya ke anak cucu kita. Selain itu juga perlu adanya promosi ke negara-negara lain untuk lebih mengenalkan kekayaan Indonesia tersebut. Apalagi disaat pandemic saat ini dimana perlu adanya terobosan baru dalam promosi makanan tradisional tersebut.
M
Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah membuat website khusus masakan tradisional berbahasa Inggris sebagai salah satu bahasa resmi dunia. Namun untuk mempermudah pencarian pencarian resep makanan tradisional dalam bahasa inggris tersebut perlu adanya suatu algoritma khusus agar pengunjung dapat dengan mudah menemukan makanan tradisional yang cocok tersebut. Makanan Tradisional adalah “ makanan yang diolah dari bahan pangan hasil produksi setempat, dengan proses yang telah dikuasai masyarakat dan hasilnya adalah produk yang citarasa, bentuk dan cara makannya dikenal, digemari, dirindukan, bahkan mejadi penciri kelompok masyarakat tertentu.[1].
“Dalam menentukan kategori teks dari sampel dokumen abstrak tugas akhir mahasiswa menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor sudah terbukti dengan baik, dimana menggunakan diagram confussion matrix dari pengujian model yang dapat menentukan topik tugas akhir dengan akurasi sebesar 80%. “ [4]. “Merancang dan membangun sistem klasifikasi dokumen dengan menggunakan metode K- nearest neighbour dan cosine similarity sebagai perhitungan jarak menghasilkan tingkat keberhasilan f-measures sebesar 0.5193 dengan nilai k=43”[3]. Atas dasar hal tersebut penulis menganalisa sistem temu kembali bahan masakan tradisional berbahasa Inggris menggunakan algoritma KNN.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun metode penelitian yang penulis gunakan adalah sebagai berikut :
A. Wawancara Wawancara di lakukan dari ibu-ibu rumah tangga untuk membandingkan bahan-bahan masakan tradisional Indonesia sebelum.
B. Studi Pustaka Studi Pustaka dilakukan untuk memperkuat penelitian. Dengan membaca beberapa jurnal ilmiah, buku-buku yang di baca di perpustkaan, artikel di internet yang berhubungan dengan tema penulisan penelitian ini.
Dari kegiatan tersebut menghasilkan data sampel dalam penelitian ini.

## Tabel I Sampel
ID Name Ingredients Kategori Ingredients Unit 1 Rendang Daging Padang beef 1 kg Beef coconut milk 1000-1500ml red onion
15 pcs garlic 8 cloves red chili 1ons galangal 2cm pepper powder 1 tea spoon lemongrass 2 bars tamarind seeds 2 pcs flowder deaf 2 pcs orange leaf 2 pcs bay leaf 4 pcs turmeric 1 pcs salt sufficiently sugar sufficiently
2 Rawon Surabaya brisket 500gram cows knee 1 pcs leek 1 cm 2 pcs cooking oil 5 spoons lemongrass 1 pcs galangal 1pcs orange leaf 3 pcs kluwak 2 pcs red union 7 pcs garlic 3 Cloves turmeric 2 cm ginger 2 cm coriander 1 tea spoon pepper powder 1/2 tea spoon sald 2 tea spoon sugar 2 tea spoon 3 Ayam rica-rica manado
chicken
1 kg Chicken
Cooking oil 400ml lemongrass 2 pcs orange leaf 4 pcs Sugar sufficiently Salt sufficiently Cayenne pepper 20 pcs red peppers 6 pcs onion 4 pcs garlic 4 cloves

## Sumber : Pengolahan Data (2021)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk perhitungan yang dilakukan terlihat seperti dibawah ini:

## A. Tahap Indexer
Tahap ini dilakukan untuk mengindex term-term yang berasal dari sample atau data training yang ada.:

## Tabel II Hasil Indexing
Term Doc ID Term Doc ID bay leaf 1 bay leaf 1 3 4 5 bay leaf 3 beef 1 2 3 4 Bay leaf 4 broth powder 3 bay leaf 5 Candlenut 4 beef 1 cardamom 3 beef 4 Carrot 4 beef 3 Cayenne pepper 7 Sumber : Pengolahan Data (2021)
Setelah semua data terindex, kemudian dilakukan tokenisasi bersama dengan query yang diinginkan. Dan berikut adalah hasil proses tokenisasi dari query : Beef, orange leaf, coconut milk , cinnamon, kluwak, ginger.

## Tabel III Hasil Tokenisasi
Terms Tfi q d1 d2 d3 d4 d5 d6 D20 bay leaf 1 1 1 1 beef 1 1 1 1 1 broth powder 1 Candlenut 1
Sumber : Pengolahan Data (2017)
Dari hasil tokenisasi tersebut kemudian dilakukan penghitungan pembobotan serta jarak dari setiap query yang diinginkan. Dan berikut adalah hasilnya
Tabel IV Bobot
Terms dfi d/dfi Weight idfi q d1 d2 d3 d4 bay leaf 4 1.75 0.24 0.00 0.24 0.00 0.24 0.24 beef 4 1.75 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24 0.24 broth powder 1 7.00 0.85 0.00 0.00 0.00 0.85 0.00 Candlenut 1 7.00 0.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.85 cardamom 1 7.00 0.85 0.00 0.00 0.00 0.85 0.00 Carrot 1 7.00 0.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.85

## Sumber : Pengolahan Data (2021)
Berdasarkan hasil perhitunggan tabel IV, kemudian dicari nilai jarak terhadap query yang dapat dilihat pada tabel V.

## Tabel V Jarak Terhadap Query
Terms Length of Vector Q d1 d2 d3 d4 bay leaf 0.000 0.059 0.000 0.059 0.059 beef 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 broth powder 0.000 0.000 0.000 0.714 0.000 Candlenut 0.000 0.000 0.000 0.000 0.714 cardamom 0.000 0.000 0.000 0.714 0.000 Carrot 0.000 0.000 0.000 0.000 0.714 Cayenne pepper 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

## Sumber : Pengolahan Data (2021)
Setelah jarak vector dari masing-masing dokumen diketahui, kemudian dilakukan perhitungan consine similarity terhadap dokumen query. Hasil perhitungan consine similarity ada pada tabel dibawah ini
Jurnal JUPITER, Vol. 13 No. 1 Bulan April Tahun 2021, Hal. 60 - 65

## Tabel VI Consine Similarity
Consine Similarity Nilai Con (Q, D1) 0.2095 Con (Q, D2) 0.3114 Con (Q, D3) 0.3297 Con (Q, D4) 0.2709 Con (Q, D5) 0.1659 Con (Q, D6) 0.0000 Con (Q, D7) 0.0241
Sumber : Pengolahan Data (2017)
Dengan diperolehnya nilai consine similarity maka dapat dilakukan nilai tertinggi menggunakan k-nn sesuai dengan keiinginan. Dalam hal ini penulis menggunakan k5. Dan diperoleh bahwa dari kategori query Beef, orange leaf, coconut milk , cinnamon, kluwak, ginger berupa daging diperloleh hasil akurasi sebesar 80% dengan 4 kategori beef dan 1 kategori chicken .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan sistem temu kembali bahan masakan tradisional berbahasa Inggris menggunakan algoritma knn dapat disimpulkan :
1. Akurasi yang dihasilkan dengan rumus consine similarity dan algorima knn menghasilkan akurasi sebesar 80% .
2. Nilai akurasi tergantung pada banyaknya data training yang ada, semakin banyak data training yang ada semakin dimungkinkan tinggi nilai akurasinya.

## 5. SARAN
Pada penelitian yang akan datang dapat menambah data training/masakan tradisional lainnya yang lebih banyak lagi, mengingat banyaknya masakan tradisional Indonesia

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada UBSI yang telah mendukung penelitian ini dan juga team review jurnal yang bersedia meluangkan waktu untuk mereview jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gardjito, Murdijati.Makanan Tradisional. http://makanantradisionalsehat.wg.ugm.ac.id/2015/11/23/makanan-tradisional- indonesia-2/ . Diakses 27 Februari 2021.
[2] Kowalski, Gerald J. 2012. Information Retrieval Systems Theory and Implementation ,. College of Computer Science and Technology Inner Mongolia Unversity for Nationalities.
[3] Purwanti, Endah. Klasifikasi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K- Nearst Neghbour . 2015. E-ISSN 2442-5168 Volume 1, Nomor 2, Juli-Desember 2015. Surabaya.
[4] Rakhmat, Ramadhan Sani, Junta Zeniarja, Ardytha Luthfiarta. Penerapan Algoritma K- Nearest Neighbor pada Information Retrieval dalam Penentuan Topik Referensi Tugas Akhir. 2016. Journal of Applied Intelligent System, Vol. 1 No. 2, Juni 2016: 123 – 133. Semarang.
[5] Santoso, B. 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis (1 ed.). Yogyakarta : Graha Ilmu