<![CDATA[Industri perencanaan acara di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, mendorong kebutuhan akan platform yang efisien untuk menghubungkan penyelenggara acara dengan vendor dan layanan yang tepat. Eventhings hadir sebagai platform yang menyederhanakan proses tersebut.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Content-Based Recommendation System (CBRS) untuk merekomendasikan vendor yang optimal berdasarkan kemiripan vendor yang telah dipilih sebelumnya. Dengan menggunakan dua metode kemiripan (similarity), yakni Cosine dan Jaccard Similarity, serta teknik-teknik pembobotan diimplementasikan dan dikomparasikan untuk menentukan metode dan teknik yang paling optimal dalam meningkatkan kualitas rekomendasi.Hasil penelitian dengan diversity evaluation metric menunjukkan bahwa teknik pembobotan TF-PDF dengan metode Cosine Similarity menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan (66%) dibandingkan Jaccard Similarity (49%). Hal ini disebabkan oleh kemampuan Cosine Similarity dalam mempertimbangkan bobot kata dan konteks dokumen dengan lebih baik dimana memiliki nilai antara 50% hingga 80%.]]>
Copyrights © 2024
