SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN MENU PADA BROWNIES CINTA DENGAN METODE CONTENT BASED FILTERING

Usaha kuliner di Indonesia, seperti Brownies Cinta Karanganyar, menghadapi tantangan dalam membantu konsumen memilih produk dengan cita rasa terbaik. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem rekomendasi menu Brownies Cinta menggunakan metode Content-Based Filtering dengan algoritma cosine similarity. Sistem dikembangkan melalui tahapan SDLC Waterfall: perencanaan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Algoritma TF-IDF digunakan untuk menghitung nilai awal, yang kemudian diolah dengan cosine similarity untuk menghasilkan rekomendasi akurat.
Hasil pengujian menunjukkan menu "Lapis Kukus Fruity (Reguler)" dan "Brownies Oven Almond (Reguler)" memiliki nilai cosine similarity tertinggi, mencapai 0.950. Sebaliknya, Double Choco Box Mini dengan nilai cosine similarity terendah dianggap tidak relevan. Kesimpulannya, sistem rekomendasi berbasis konten yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi terbaik dan relevan kepada pengguna. Penggunaan algoritma TF-IDF dan cosine similarity terbukti akurat, meningkatkan kepuasan konsumen dalam memilih produk. Sistem ini membantu konsumen Brownies Cinta menentukan produk yang ingin dibeli, memudahkan proses pemilihan menu.

link jurnal : https://ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech