PENERAPAN METODE CONTENT BASED FILTERING DALAM SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN PRODUK SKINCARE

Seiring bertambahnya minat masyarakat dalam kebutuhan akan penggunaan skincare maka produksi produk skincare di Indonesia semakin bertambah banyak. Sociolla merupakan e-commerce di bidang kecantikan yang terlengkap dan terpercaya no 1 di Indonesia. Sociolla memiliki katalog produk terlengkap dan beragam jenis produk. Banyak konsumen mengalami kesulitan untuk memilih produk skincare yang sesuai dengan kebutuhan wajah mereka, maka perlu dikembangkan sistem rekomendasi pemilihan produk skincare untuk mempermudah konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode content based filtering pada sistem rekomendasi pemilihan produk skincare.
Dalam penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data secara scraping manual yaitu pada website Sociolla dan studi literatur. Sistem menggunakan metode pengembangan yaitu Prototype dengan tahapan communication, quick plan, modelling quick design, construction of prototype, deployment delivery dan feedback. Metode sistem rekomendasi menggunakan content based filtering dengan algoritma TF-IDF dan cosine similarity.
Hasil rekomendasi pada sistem yaitu mampu memberikan rekomendasi produk sesuai query dari konsumen sebagai contoh Toner yang efektif menghilangkan bruntusan untuk kulit kombinasi dan berjerawat yang mengandung Centella Asiatica Extract dan PHA. Menghasilkan produk top rekomendasi dengan nilai similarity tertinggi 0,61 yaitu SKIN1004 Madagascar Centella Toning Toner. Sistem rekomendasi ini memiliki berapa fitur yaitu dapat merekomendasikan produk yang sesuai, menampilkan 10 hasil rekomendasi, menampilkan detail dari produk skincare serta terdapat blog tentang skincare. Hasil pengujian sistem menggunakan metode blackbox testing menunjukan bahwa semua fitur maupun fungsi setiap menu pada sistem ini dapat berjalan sesuai harapan dan berfungsi dengan baik. Sistem rekomendasi ini menghasilkan nilai akurasi (precision) dengan hasil 92% dengan nilai recall 100%. Pada pengujian terhadap pengguna (konsumen) diperoleh nilai 61,6% menjawab sangat setuju dan 32,2% menjawab setuju. Sistem rekomendasi ini sudah sesuai dengan kebutuhan konsumen dan mempermudah dalam melakukan pencarian produk skincare.

Link OJS : https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/STRING/index