SISTEM PAKAR PENENTUAN KOMPOSISI SKINCARE BERDASARKAN MASALAH KULIT WAJAH MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
DOI:
https://doi.org/10.36595/jire.v8i1.1431Keywords:
sistem pakar, , perawatan wajah, NLP, RAG, websiteAbstract
Berdasarkan hasil survei, sebanyak 72% wanita indonesia menggunakan skincare untuk merawat kulit wajah, namun kurang mengetahui cara merawat kulit wajah sehingga sering kali menggunakan produk dengan komposisi yang tidak sesuai dengan masalah kulit wajah. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem pakar yang memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) dengan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Metode RAG menggabungkan pencarian dokumen relevan dan pembuatan teks berbasis pembelajaran mesin untuk memberikan solusi akurat melaui proses forward chaining, di mana data dari masukan pengguna dinyatakan sebagai fakta kemudian diolah menjadi keputusan. Sistem ini dirancang untuk membantu pengguna menemukan solusi skincare yang tepat sekaligus memberikan edukasi terkait komposisi perawatan kulit. Berdasarkan hasil pengujian, tingkat kemiripan antara jawaban sistem dengan pengetahuan pakar mencapai nilai tertinggi sebesar 0.9824 ? 98%, sehingga hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu dalam menentukan komposisi skincare yang sesuai dengan masalah kulit wajah berdasarkan masukan dari pengguna.
References
P. Studi, T. Informatika, F. Sains, and D. Teknologi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SKIN CARE MS GLOW SESUAI JENIS KULIT WAJAH MENGGUNAKAN DECISION TREE I’in Tirtha Mandar Mas.”
A. Maghfiraturrahmah and D. Fitriati, “Sistem Pakar Untuk Perawatan Jenis
Kulit Wajah Menggunakan Metode Forward Chaining (Studi Kasus: Klinik XYZ)”.
S. D. Kusumaningrum, “KAJIAN PUSTAKA DALAM PENENTUAN TIPE DAN PERMASALAHAN KULIT WAJAH,” 2021. [Online]. Available: https://www.google.com/
S. Ramlah and P. Lestari Lokapitasari Belluano, “Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Sistem Pakar Penentuan Komposisi Skincare Berdasarkan Karakteristik Jenis Kulit Menggunakan Metode Certainty Factor INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK,” vol. 2, no. 1, pp. 36–42, 2021.
N. Zhang, J. Xue, Y. Ma, R. Zhang, T. Liang, and Y. an Tan, “Hybrid sequence-based Android malware detection using natural language processing,” Int. J. Intell. Syst., vol. 36, no. 10, pp. 5770–5784, Oct. 2021, doi: 10.1002/int.22529.
B. P. Zenita and D. P. Restuti, “Kepercayaan Konsumen terhadap Produk Skincare Melalui Endorsement dari Influencer Muslim,” EKOMABIS J. Ekon. Manaj. Bisnis, vol. 5, no. 02, pp. 143–160, Jul. 2024, doi: 10.37366/ekomabis.v5i02.1407.
J. S. Noviantri and S. T. Tan, “Hubungan Pengetahuan dan Sikap Pasien Pengguna Skincare yang Mengandung Hidrokuinon di Klinik Sukma,” MAHESA Malahayati Heal. Student J., vol. 3, no. 12, pp. 4136–4145, Dec. 2023, doi: 10.33024/mahesa.v3i12.12542.
W. R. Syauki, D. Ayu, and A. Avina, “Persepsi dan preferensi penggunaan skincare pada perempuan milenial dalam perspektif komunikasi pemasaran,” J. Manaj. Komun., vol. 4, no. 2, 2020.
N. A. Septiani and F. Y. Habibie, “Penggunaan Metode Extreme Programming Pada Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Publik,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 3, p. 341, Mar. 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3931.
M. Irfan, “Penerapan Retrieval Augmented Generation Menggunakan Langchain dalam,” 2024.
S. Siriwardhana, R. Weerasekera, E. Wen, T. Kaluarachchi, R. Rana, and S. Nanayakkara, “Improving the Domain Adaptation of Retrieval Augmented Generation (RAG) Models for Open Domain Question Answering,” Trans. Assoc. Comput. Linguist., vol. 11, 2023, doi: 10.1162/tacl_a_00530.
H. Budiati et al., “ANALISIS CALON BUPATI SLEMAN PADA PILKADA 2024 DENGAN MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN FUZZY LOGIC,” vol. 7, no. 2, pp. 334–342, 2024.
R. Aprilia, N. S. Harahap, S. T. Informatika, U. Islam, N. Sultan, and S. Kasim, “Sistem tanya jawab ilmu keislaman dengan model large language models,” J. Inform. Dan Rekayasa Elektron., vol. 7, no. 1, pp. 80–87, 2024.
N. Cholis Anggoro and M. Akbar, “Chatbot Pemilihan Makanan dan Minuman Berdasarkan Kalori menggunakan Natural Language Processing,” 2023.
C. Wijayanto and Y. A. Susetyo, “IMPLEMENTASI FLASK FRAMEWORK PADA PEMBANGUNAN APLIKASI SISTEM INFORMASI HELPDESK (SIH),” 2022.
R. Y. R. A. S. P. Reni Nursyanti, “1323-2981-2-PB (Sitasi Website),” J. Sist. Inf. dan Telemat., vol. Volume 10, no. 2, 2019.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Semua tulisan pada jurnal ini menjadi tanggungjawab penuh penulis.
