Penggunaan Metode Content Based Filtering Dalam Sistem Rekomendasi Elektronik di Toko Pareto

  • Ester Anugrayningtyas Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Joni Mulindar Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Herliyani Hasanah Universitas Duta Bangsa Surakarta
Keywords: sistem rekomendasi, penjualan, content based filtering, elektronik, TF-IDF, similaritas

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengembangkan sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi produk lebih personal dan sesuai dengan preferensi konsumen berbasis Content Based Filtering menggunakan metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity. Analisis sistem dilakukan untuk memahami proses yang telah berjalan di toko elektronik Pareto terkait rekomendasi barang. Toko Pareto menyadari tingginya tingkat persaingan dalam bisnis penjualan barang elektronik, sehingga mendorong mereka untuk meningkatkan sistem penjualan produk dengan memanfaatkan sistem rekomendasi yang dapat merekomendasikan produk kepada konsumen secara lebih efektif.Metode penelitian ini mencakup pengumpulan data historis mengenai informasi daftar barang elektronik seperti nama barang, merk, tipe, harga, dan diskon, yang sudah terdokumentasi sebelumnya. Peneliti bertugas mencari dan mengumpulkan data-data tersebut untuk selanjutnya diolah menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity guna menghasilkan rekomendasi produk yang lebih akurat dan personal.Dalam implementasinya, metode TF-IDF digunakan untuk menghitung bobot frekuensi kemunculan kata dalam dokumen serta mengukur kemiripan antar data berdasarkan vektor bobotnya. Sementara Cosine Similarity menjadi metode perhitungan kemiripan antara vektor dari dua data. Selanjutnya, sistem rekomendasi berbasis konten berhasil diterapkan pada data barang elektronik yang ada di toko Pareto, dan memberikan rekomendasi kepada konsumen.Dari hasil pengujian tersebut, sistem mampu menampilkan 5 produk yang mirip dengan produk uji, yakni Lemari Es 1 Pintu merk Polytron tipe PRA 16, dengan nilai similaritas tertinggi dimiliki oleh Lemari Es 1 Pintu merk Polytron tipe PRA 18 sebesar 0.549533 dan presentase similaritasnya yaitu 54.953252%. Dari hasil sistem yang ada bahwa menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity bisa meningkatkan akurasi dan personalisasi sistem rekomendasi di toko Pareto. Sistem rekomendasi yang lebih akurat dan personal dapat meningkatkan kepuasan konsumen dan membantu toko Pareto bersaing dengan toko lainnya dalam bisnis penjualan barang elektronik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Batari, F., Larasati, A., & Februariyanti, H. (2021). Sistem Rekomendasi Product Emina Cosmetics Dengan Menggunakan Metode Content - Based Filtering. 4(1), 45–54.

Dan, A., & Metode, I. (2020). Collaborative Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Konsentrasi Di Stmik Stikom Bali. 9, 171–180.

Fitriani, F. A. (2022). Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk Skincare Dengan Pendekatan Contentbased Filtering.

Kurniaji, A., Candra, R., & Santi, N. (2023). Implementasi Metode Content Based Filtering Pada Pemilihan Komik. 10(2).

Susianto, D., & Rusdi, Z. (n.d.). Sistem Rekomendasi Pada Penjualan Elektronik.

Zakiyudin, H., & Marzuki, K. (n.d.). Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF System Penerimaan Mahasiswa Baru pada Kampus Swasta Application of the Cosine Similarity Algorithm and Weighting of the TF-IDF System for New Student Admissions on Private Campuses. 3(1), 19–27. https://doi.org/10.30812/bite.v3i1.1110.

Zayyad, M. R. A. (2021). Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Metode Content Based Filtering.

Saputra, F. (2023). Implemantasi Algoritma Content Base Filtering Untuk Meningkatkan Efektivitas Penjualan Produk Pada Toko Perlengkapan Sekolah Berbasis Web

Ahmad Syaifudin, M. N. (2024). Penerapan Metode Content-Based Filtering Dalam Strategi Komunikasi Pemasaran Pada Marketplace Tokopedia.

Rio Al Rasyid, D. H. U. N. (2022). Penerapan Algoritma TF-IDF dan Cosine Kemiripan untuk Query Pencarian Pada Dataset Destinasi Wisata.

Ulfa, A., Winarso, D., & Arribe, E. (2020). Sistem Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma C4. 5. Jurnal Fasilkom, 10(1), 61–65.

Sika, S. N. R. (2021). Sistem informasi persediaan stok barang berbasis web pada toko putra gresik. Jurnal Fasilkom, 11(3), 157–16

Published
2024-08-11
Abstract views: 175 , PDF downloads: 77