<![CDATA[Dalam era digital, toko online menghadapi tantangan utama dalam membantu pelanggan menemukan produk yang relevan dan sesuai dengan preferensi mereka di tengah banyaknya pilihan yang tersedia. Sistem rekomendasi sering kali menghadapi kendala dalam memberikan saran yang efektif dan personal, sehingga dampaknya terhadap kepuasan pelanggan dan kinerja bisnis dapat bervariasi tergantung pada implementasinya. Penelitian ini menganalisis efektivitas berbagai sistem rekomendasi yang diterapkan pada toko online untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan penjualan. Sistem rekomendasi merupakan alat penting dalam membantu pelanggan menemukan produk yang relevan dengan preferensi mereka, terutama di tengah jumlah pilihan produk yang terus meningkat. Analisis ini mengkaji metode-metode rekomendasi, seperti algoritma Apriori, Collaborative Filtering, dan K-Means Clustering, yang digunakan dalam toko online untuk memberikan rekomendasi yang personal. Hasil analisis menunjukkan bahwa Collaborative Filtering, terutama yang berbasis pengguna, paling efektif dalam memberikan rekomendasi personal.Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang bermanfaat bagi pengembang sistem rekomendasi di platform e-commerce, terutama dalam mengoptimalkan kinerja sistem dan meminimalkan tantangan yang ada.]]>
Copyrights © 2025
