RECOMMENDER SYSTEM DENGAN KOMBINASI APRIORI DAN CONTENT-BASED FILTERING PADA APLIKASI PEMESANAN PRODUK - Lukas Tommy; Chandra Kirana; Vivi Lindawati (Jurnal Teknoinfo, 2019)
Sistem penjualan dan pemasaran produk sembako di Toko Menkong sampai sekarang dilakukan secara konvensional. Masalah ini menyebabkan kurang optimalnya omset yang diperoleh toko akibat dari jumlah transaksi produk yang tidak terlalu sering pada setiap harinya. Permasalahan tersebut dapat ditanggulangi dengan berbagai cara, satu di antaranya dengan membangun aplikasi berbasis Android untuk memesan produk. Tingginya mobilitas, popularitas, open source dan penggunaannya yang mudah menjadi bahan pertimbangan dalam pemilihan Android daripada sistem operasi dan platform yang lain. Aplikasi yang dibangun akan dilengkapi recommender system atau lebih dikenal sebagai sistem rekomendasi dengan memanfaatkan algoritma Apriori serta metode content-based filtering. Kemampuan untuk menyarankan item baru ke pengguna dengan berdasarkan kesamaan karakteristik dari item yang sebelumnya disukai pengguna merupakan alasan pemilihan metode content-based filtering. Faktor simpel, efisien, dan mampu menangani banyak data menjadi alasan pemilihan algoritma Apriori daripada algoritma lain. Model prototyping, metode berorientasi objek dan UML (Unified Modelling Language) merupakan model, metode, dan tools pengembangan perangkat lunak yang dimanfaatkan di paper ini. Pencarian dan pemesanan produk oleh pelanggan menjadi lebih mudah dengan aplikasi yang dibangun, sehingga kecepatan dan efisiensi transaksi meningkat. Recommender system aplikasi cukup akurat dalam menyarankan produk menurut kategori produk di keranjang, hobi pelanggan, dan pola pembelian, yaitu sebesar 73,33%.