Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research
Setiawan, Pratama Wahyu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Rekomendasi Produk pada E-Commerce Toko Sendal Grosir Menggunakan Algoritma Content-Based Filtering Novalia, Elfina; Awal, Elsa Elvira; Hananto, Agustia; Tarmuji, Tarmuji; Setiawan, Pratama Wahyu
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Vol 9 No 4 (2025): JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Resea
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisamar.v9i4.2130

Abstract

Perkembangan teknologi informasi memberikan pengaruh besar terhadap persaingan bisnis, khususnya di sektor penjualan grosir. Toko sendal grosir sebagai usaha berskala kecil hingga menengah seringkali menghadapi tantangan dalam mengelola transaksi, inventaris, dan promosi produk secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem e-commerce menggunakan Laravel dan Nuxt.js yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi produk berbasis algoritma Content-Based Filtering. Laravel digunakan di sisi backend karena struktur arsitektur MVC yang terorganisir, keamanan data, serta kemudahan pengembangan. Sementara itu, Nuxt.js digunakan di sisi frontend untuk menghadirkan antarmuka pengguna yang responsif dan interaktif melalui dukungan server-side rendering (SSR). Proses perancangan meliputi analisis kebutuhan, desain antarmuka, dan implementasi modul seperti halaman utama, detail produk, checkout, serta logika rekomendasi. Sistem rekomendasi memanfaatkan atribut produk seperti kategori, warna, ukuran, dan harga, dengan perhitungan kemiripan menggunakan metode cosine similarity. Meskipun sistem rekomendasi masih dalam tahap perancangan, integrasinya bertujuan untuk meningkatkan personalisasi dan pengalaman belanja pengguna. Sistem ini juga dirancang agar skalabel dan mudah dikembangkan di masa depan.
Co-Authors Awal, Elsa Elvira Hananto, Agustia Novalia, Elfina TARMUJI TARMUJI, TARMUJI