Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Booster TikTok Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan TOPSIS - Putri Khoirun Nisfah, Andhika; Nugraha, Fajar; Supriyono (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2026)
Pertumbuhan penggunaan TikTok mendorong content creator, UMKM, dan pengelola talent untuk memanfaatkan layanan booster sebagai strategi meningkatkan visibilitas akun. Banyaknya variasi paket pada platform Social Media Marketing (SMM) Panel—dengan selisih harga hingga lebih dari 300 kali lipat antar paket (Rp88 sampai Rp28.060 per 1.000 interaksi)—menimbulkan kesulitan dalam memilih paket yang sesuai dengan kebutuhan, anggaran, dan target interaksi. Penelitian ini membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan paket booster TikTok berbasis web dengan pendekatan hybrid yang menggabungkan Collaborative Filtering dan TOPSIS. Collaborative Filtering digunakan untuk memprediksi rating paket berdasarkan kemiripan preferensi pengguna, sedangkan TOPSIS digunakan untuk mengurutkan alternatif berdasarkan lima kriteria: skor prediksi rating, harga, jangkauan, estimasi followers, dan kontribusi interaksi. Data penelitian melibatkan 500 responden, 11 alternatif paket, dan 5 kriteria evaluasi. Hasil pemrosesan menunjukkan 5.500 sel rating dengan 4.474 rating terisi, 1.026 rating kosong, dan sparsity 18,65%. Seluruh nilai kosong berhasil diprediksi menggunakan Collaborative Filtering. Hasil akhir TOPSIS menunjukkan paket ID88_Saves_Lifetime sebagai rekomendasi terbaik dengan nilai preferensi Ci sebesar 0,607996.