Sistem Rekomendasi Produk Skincare menggunakan Content-based Filtering dan Pendekatan Euclidean Distance (Studi Kasus : Produk Skincare di Website Sociolla)

Abstract

Industri kosmetik di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, didorong oleh

meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap perawatan diri dan perkembangan e- commerce. Skincare menjadi salah satu segmen utama dengan pasar terbesar,

namun banyaknya pilihan produk sering kali menyulitkan konsumen dalam menentukan produk yang sesuai dengan preferensi. Selain itu, isu overclaim pada skincare yang marak dibicarakan sejak September 2024 menimbulkan kekhawatiran di kalangan masyarakat dalam memilih produk skincare. Sebagai solusi atas permasalahan tersebut, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membantu pengguna memilih produk skincare berdasarkan kriteria yang ditentukan, seperti kategori, kandungan aktif, dan manfaat yang diharapkan.

Metode yang digunakan adalah Content-Based Filtering dengan pendekatan TF- IDF untuk merepresentasikan data teks secara numerik dan Euclidean Distance

untuk menghitung kemiripan antar produk. Sistem rekomendasi dikembangkan menggunakan Gradio sebagai antarmuka interaktif dan dihosting melalui platform Hugging Face agar dapat diakses secara daring. Berdasarkan tiga percobaan yang dilakukan, diperoleh nilai rata-rata presicion sebesar 96,67%, yang menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan terhadap preferensi pengguna. Selain itu, evaluasi eksternal dilakukan dengan membandingkan hasil sistem terhadap rekomendasi dari Beauty Content Creator, dan menghasilkan nilai presicion sebesar 29,98%. Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun sistem fokus pada kesesuaian dengan preferensi individu, sebagian hasilnya tetap selaras dengan opini dari praktisi di bidang skincare.