Sistem Rekomendasi Produk Bodycare Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering (Studi Kasus : Data Rating Dari user Terhadap Produk Bodycare di Website Sociolla)

Abstract

Penampilan fisik menjadi hal yang pertama kali dilihat dalam interaksi sosial. Dilaporkan bahwa wanita lebih memperhatikan keindahan fisiknya dibandingkan pria. Salah satu standar kecantikan wanita Indonesia ialah memiliki kulit putih. Oleh karena itu, banyak wanita Indonesia membeli produk bodycare yang sedang viral di sosial media untuk mencerahkan kulit tubuh. Sociolla hadir untuk memberikan rasa aman dan berani menjamin keaslian setiap produk dan hanya menjual produk yang sudah memiliki sertifikat BPOM. Jumlah produk bodycare di Sociolla mencapai ribuan produk sehingga sistem rekomendasi muncul sebagai solusi untuk memudahkan user dalam menentukan produk yang sesuai dengan preferensi user secara efisien. Collaborative filtering merupakan salah satu metode sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi berdasarkan kumpulan beberapa user yang biasanya diberikan dalam bentuk pemberian rating untuk memperkirakan item yang mungkin akan diminati oleh seorang user. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem rekomendasi menggunakan metode Item Based Collaborative Filtering (IBCF). Sistem rekomendasi dibangun dalam bentuk website menggunakan flask dengan bahasa pemrograman python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode IBCF dengan algoritma K-Nearest Neighbor ini memberikan rekomendasi produk kepada user berdasarkan urutan nilai similarity tertinggi sampai terendah dengan neighbor sebanyak 5. Produk yang direkomendasikan dihitung prediksinya. Hasil evaluasi prediksi rating menghasilkan nilai error berdasarkan persamaan Root Mean Square Error (RMSE) yaitu sebesar 0,69193