PENGGUNAAN PEMESANAN MAKANAN DENGAN SISTEM CHATBOT MENGGUNAKAN OUTPUT SUARA

Aplikasi pemesanan makanan telah menjadi tren yang populer dalam industri
kuliner. Namun, untuk meningkatkan pengalaman pengguna, diperlukan inovasi
yang lebih maju. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi
pemesanan makanan yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan output suara
menggunakan algoritma Recurrent Neural Network (RNN). Dalam implementasi
ini, RNN digunakan untuk memproses input suara dari pengguna dan menghasilkan
respons suara yang sesuai. Dengan memanfaatkan RNN, aplikasi ini dapat
mempelajari pola suara yang kompleks dan menghasilkan respons yang lebih
natural dan kontekstual. RNN juga memungkinkan aplikasi untuk "mengingat"
konteks percakapan sebelumnya dan menggunakannya dalam menghasilkan
respons yang lebih baik. Aplikasi ini dirancang dengan antarmuka pengguna yang
intuitif dan ramah pengguna. Pengguna dapat melakukan pemesanan makanan
dengan menggunakan suara mereka sendiri, tanpa perlu mengetik atau mengklik
tombol. Algoritma RNN digunakan untuk menganalisis dan memahami perintah
pengguna yang diucapkan dengan suara, kemudian mengonversinya menjadi teks
yang dapat diproses lebih lanjut. Setelah menganalisis dan memahami pesanan
pengguna, aplikasi ini akan menghubungkan pengguna ke sistem pemesanan
makanan yang terintegrasi, yang memungkinkan pengguna untuk memilih menu,
melihat informasi tentang makanan, dan melakukan pembayaran. Pengguna juga
akan menerima konfirmasi pemesanan dan perkiraan waktu pengiriman melalui
output suara. Implementasi ini menggabungkan teknologi kecerdasan buatan
dengan kemampuan pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami untuk
memberikan pengalaman pemesanan makanan yang lebih interaktif, efisien, dan
menarik. Aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi dan kepuasan pengguna, serta
memberikan solusi inovatif dalam industri kuliner