Penggunaan Metode Content Based Filtering Dalam Sistem Rekomendasi Elektronik di Toko Pareto - Ester Anugrayningtyas; Mulindar, Joni; Hasanah, Herliyani (Unversitas Muhammadiyah Riau, 2024)
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.