<![CDATA[ELS Komputer Solo menyediakan berbagai pilihan laptop dengan spesifikasi dan harga yang beragam, namun belum memiliki sistem yang dapat membantu pelanggan memperoleh rekomendasi produk sesuai kebutuhannya. Kondisi tersebut menyebabkan pelanggan harus membandingkan spesifikasi setiap produk secara manual sehingga proses pemilihan menjadi kurang efisien. Penelitian ini bertujuan merancang sistem rekomendasi produk laptop menggunakan metode Content-Based Filtering untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan kemiripan spesifikasi produk. Data yang digunakan sebanyak 20 produk laptop dengan atribut merek, prosesor, kapasitas RAM, media penyimpanan, sistem operasi, dan ukuran layar. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta perhitungan tingkat kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Hasil pembobotan menghasilkan 79 fitur yang digunakan sebagai representasi karakteristik produk. Pengujian menggunakan kata kunci "Axioo MyBook Hype 5" menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang relevan, dengan produk Axioo Hype R5T memperoleh nilai kemiripan tertinggi sebesar 80,61%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode TF-IDF dan Cosine Similarity mampu mengidentifikasi tingkat kemiripan spesifikasi antarproduk sehingga sistem dapat memberikan rekomendasi laptop yang sesuai dengan karakteristik produk yang dicari pengguna]]>
Copyrights © 2026
