<![CDATA[Banyaknya pilihan produk fashion pada platform e-commerce dapat menyulitkan pengguna dalam menemukan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensinya. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem e-commerce berbasis web yang dilengkapi fitur rekomendasi produk menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF). Metode penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data melalui studi literatur, observasi, dan wawancara, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan basis data MySQL. Proses rekomendasi memanfaatkan atribut nama, kategori, merek, dan deskripsi produk yang direpresentasikan menggunakan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), kemudian dihitung tingkat kemiripannya menggunakan Cosine Similarity. Pengujian fungsional dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dengan teknik Equivalence Partitioning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh 18 skenario pengujian berhasil dijalankan sesuai dengan hasil yang diharapkan, sehingga diperoleh tingkat keberhasilan pengujian fungsional sebesar 100%. Sistem juga menyediakan fitur pengelolaan produk, transaksi, ulasan, dan rekomendasi produk serupa. Penelitian ini menghasilkan sistem e-commerce yang mengintegrasikan transaksi dan rekomendasi berbasis konten. Namun, efektivitas rekomendasi dalam memenuhi preferensi pengguna masih perlu dievaluasi menggunakan metrik relevansi secara empiris.]]>
Copyrights © 2026
