Implementasi metode retrieval-augmented generation dengan mekanisme guardrails pada sistem rekomendasi produk skincare

Deswita, Inayah Ayu (2026) Implementasi metode retrieval-augmented generation dengan mekanisme guardrails pada sistem rekomendasi produk skincare. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (298kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (244kB) | Preview
[img]
Preview
Text (LEMBAR PERNYATAAN)
3_skbebasplagiarsm.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf

Download (325kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
5_bab1.pdf

Download (350kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
6_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (605kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
7_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (686kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
8_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
9_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (230kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (227kB) | Request a copy
[img] Text (LAMPIRAN)
11_lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Banyaknya pilihan produk skincare dengan kandungan dan fungsi yang beragam sering menyulitkan pengguna dalam menentukan produk yang sesuai dengan kondisi kulit. Permasalahan ini semakin kompleks karena keluhan kulit umumnya disampaikan menggunakan bahasa sehari-hari yang tidak selalu dapat dipahami oleh sistem rekomendasi konvensional. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan GlowAI, sistem rekomendasi skincare berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang dirancang untuk memahami kebutuhan pengguna dan menghasilkan rekomendasi yang relevan. Penelitian menggunakan metodologi CRISP-DM yang meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Basis pengetahuan sistem terdiri atas 400 produk skincare hasil web scraping serta literatur dermatologi. Proses pencarian informasi memanfaatkan model SentenceTransformer all-MiniLM-L6-v2 dan FAISS, yang dipadukan dengan mekanisme filtering, re-ranking, dan guardrails. Berdasarkan hasil seleksi, LLaMA 3.3 70B dipilih sebagai model utama dengan nilai akhir 3.900. Evaluasi retrieval pada Top-K = 5 menghasilkan nilai Precision 0.9667, Recall 0.0978, F1-Score 0.1507, dan MRR 0.9583. Selain itu, evaluasi ahli memperoleh skor rata-rata 4.60 dan user study yang melibatkan 30 responden memperoleh skor 4.26. Hasil tersebut menunjukkan bahwa GlowAI mampu memberikan rekomendasi skincare yang relevan, informatif, dan layak digunakan sebagai pendukung keputusan dalam pemilihan produk.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: RAG, Large Language Model; Semantic Retrieval; Rule-Based Validation; Sistem Rekomendasi; Skincare
Subjects: Systems > Computer Modeling and Simulation
Data Processing, Computer Science > Computer Science Education
Data Processing, Computer Science > Computer and Human
Data Processing, Computer Science > Systems Analysis and Computer Design
Special Computer Methods > Artificial Intelligence
Applied Physics > Computer Engineering
General Management > Decision Making Management
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Inayah Ayu Deswita
Date Deposited: 24 Jul 2026 07:48
Last Modified: 24 Jul 2026 07:48
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/135689

Actions (login required)

View Item View Item