Perancangan Sistem Rekomendasi Pemilihan Komponen IoT Berdasarkan Kebutuhan Proyek Menggunakan Metode Content-Based Filtering
Keywords:
Internet of Things, Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering, Retrieval-Augmented Generation, Cosine SimilarityAbstract
Perkembangan Internet of Things (IoT) menghadirkan beragam komponen perangkat keras dengan karakteristik dan spesifikasi yang berbeda-beda, sehingga proses pemilihan komponen yang sesuai kebutuhan proyek menjadi semakin kompleks, terutama bagi mahasiswa dan pengembang pemula yang masih mengandalkan pencarian referensi secara manual. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi pemilihan komponen IoT berbasis kebutuhan proyek menggunakan metode Content-Based Filtering yang dipadukan dengan arsitektur Two-Pass Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipeline. Sistem dibangun di atas basis data SQLite berisi 220 entitas komponen IoT dengan tujuh atribut teknis, serta menerapkan pendekatan Controlled Vocabulary untuk menjaga konsistensi proses pencarian. Pada tahap pertama, model bahasa besar (LLM) Llama 3.3 mengekstraksi kata kunci dari deskripsi proyek pengguna, yang kemudian dicocokkan secara matematis menggunakan algoritma Cosine Similarity terhadap basis data komponen. Pada tahap kedua, LLM berperan sebagai Senior Hardware Engineer untuk menghasilkan penjelasan teknis berbasis prinsip fisika atas komponen yang direkomendasikan. Hasil pengujian terhadap lima skenario ekstrem menunjukkan sistem mampu memberikan rekomendasi presisi tinggi, seperti merekomendasikan Sensor Kelembapan Tanah (46,23%) untuk skenario irigasi, serta Sensor Detak Jantung MAX30102 (40,82%) untuk skenario instrumen medis portabel. Pendekatan Controlled Vocabulary terbukti efektif mengeliminasi risiko konfabulasi (artificial hallucination) LLM pada tahap seleksi awal hingga 0%, sementara tahap Explainable Generation mampu mengoreksi secara mandiri anomali hasil perhitungan matematis. Sistem ini diharapkan dapat membantu mahasiswa, peneliti, maupun pengembang dalam menentukan komponen IoT yang optimal secara lebih cepat, tepat, dan sesuai dengan kebutuhan implementasi proyek
References
[1] K. Shafique, B. A. Khawaja, F. Sabir, S. Qazi, and M. Mustaqim, “Internet of things (IoT) for next-generation smart systems: A review of current challenges, future trends and prospects for emerging 5G-IoT Scenarios,” 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2970118.
[2] S. Kumar, P. Tiwari, and M. Zymbler, “Internet of Things is a revolutionary approach for future technology enhancement: a review,” J. Big Data, vol. 6, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0268-2.
[3] M. H. Alsharif, A. Jahid, A. H. Kelechi, and R. Kannadasan, “Green IoT: A Review and Future Research Directions,” Mar. 01, 2023, MDPI. doi: 10.3390/sym15030757.
[4] V. Hassija, V. Chamola, V. Saxena, D. Jain, P. Goyal, and B. Sikdar, “A Survey on IoT Security: Application Areas, Security Threats, and Solution Architectures,” 2019, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2924045.
[5] F. John Dian, R. Vahidnia, and A. Rahmati, “Wearables and the Internet of Things (IoT), Applications, Opportunities, and Challenges: A Survey,” 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986329.
[6] Jessica Ignatia Tambunan, S. Syafrudi, Putu Ketri Handayani, and Futri Zalzabilah Ray, “Peningkatan Minat dan Motivasi Siswa SMK terhadap Kompetensi Internet of Things (IoT) melalui Pelatihan: Mendorong Inovasi Bisnis dalam Sektor Pariwisata Digital,” TOBA: Journal of Tourism, Hospitality, and Destination, vol. 4, no. 3, pp. 329–336, Aug. 2025, doi: 10.55123/toba.v4i3.6160.
[7] M. M. K. Affandi and S. H. N. Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Perangkat Internet of Things (IoT) Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, pp. 1302–1306, Dec. 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.14344.
[8] Atik Sulami, Vihi Atina, and Nurmalitasari, “Penerapan Metode Content Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk Skincare,” Dec. 2024. doi: http://dx.doi.org/10.30998/string.v9i2.24066.
[9] D. Velamentosa, E. Zuliarso, and J. Raya Tri Lomba Juang, “SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING,” 2025.
[10] Nanang, Rahmawati, and S. M. S. Putri, “Perancangan Aplikasi Rekomendasi Produk Reksadana dengan Metode Content-Based Filtering,” bit-Tech, vol. 7, no. 3, pp. 901–909, Apr. 2025, doi: 10.32877/bt.v7i3.2247.
[11] Z. Zhao et al., “Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs),” Apr. 2024, doi: 10.1109/TKDE.2024.3392335.
[12] Y. Gao, T. Sheng, Y. Xiang, Y. Xiong, H. Wang, and J. Zhang, “Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender System,” Apr. 2023, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.14524.
[13] F. S. Alamri, A. Rehman, B. Alghofaily, A. Ahmed, and K. Saleem, “Leveraging RAG With Transformer for Context-Based Personalized Recommendations,” IEEE Access, vol. 13, pp. 97472–97486, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3574073.
[14] A. Misbullah et al., “DETEKSI KATA TAK BAKU DAN KESALAHAN PENULISAN KATA PADA TUGAS AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE DICTIONARY LOOKUP,” Jurnal Pendidikan Teknologi informasi, vol. 6, no. 2, pp. 130–141, 2022.
[15] T. Helviansyah, N. S. Harahap, M. Irsyad, and B. S. Negara, “SISTEM TANYA JAWAB BERBASIS CHATBOT WEBSITE MENGGUNAKAN GEMINI AI PADA DATA FIQIH KONTEMPORER,” 2025.
[16] C. Fiarni, H. Maharani, and N. Calista, “Product Recommendation System Design Using Cosine Similarity and Content-based Filtering Methods,” Jun. 2019. doi: https://doi.org/10.22146/ijitee.45538.
[17] F. Rahmansyah, N. Yudistira, and E. Santoso, “Pengukuran dan Reduksi Tingkat Halusinasi pada Large Language Model (LLM) Berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG),” 2026. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] A. F. Darmawan and M. Faisol, “Analisis Strategi dan Tantangan Implementasi IoT dan Wireless Sensor Network di Daerah Berkembang,” Karapan Network Journal, vol. I, No.I, Oct. 2025, doi: 10.20473/KNJ.I.I.634-642.
[19] J. Huang et al., “LARGE LANGUAGE MODELS CANNOT SELF-CORRECT REASONING YET,” Mar. 2024. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.01798.
[20] S. Ma’arif, A. Mahmudi, and S. A. Wibowo, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT PADI UNGGUL MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) & SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEBSITE,” Oct. 2024. doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i5.10549.
