<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi di bidang kesehatan telah mendorong pemanfaatan sistem rekomendasi untuk membantu masyarakat memperoleh informasi obat secara lebih cepat dan tepat. Banyaknya pilihan obat non-resep yang tersedia di pasaran sering kali menyebabkan pengguna kesulitan dalam menentukan obat yang sesuai dengan gejala yang dialami. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Content-Based Filtering pada sistem rekomendasi obat non-resep berdasarkan gejala pengguna. Data penelitian diperoleh melalui studi kasus pada apotek, berupa data obat non-resep yang meliputi nama obat, kategori obat, gejala, indikasi atau kegunaan, serta deskripsi penggunaan obat. Proses rekomendasi dilakukan melalui tahapan preprocessing data, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan perhitungan tingkat kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Content-Based Filtering yang dikombinasikan dengan TF-IDF dan Cosine Similarity mampu menghasilkan rekomendasi obat non-resep yang relevan berdasarkan tingkat kemiripan antara gejala pengguna dengan informasi obat. Sistem dapat mengurutkan rekomendasi berdasarkan nilai similarity sehingga membantu pengguna memperoleh alternatif obat yang sesuai secara lebih cepat dan tepat. Dengan demikian, metode yang diusulkan dapat diterapkan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam pemilihan obat non-resep berbasis web.]]>
Copyrights © 2026
