STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA
Journal of Information System, Informatics and ComputingJournal of Information System, Informatics and ComputingSistem rekomendasi merupakan komponen penting dalam platform e-commerce untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mempercepat pencarian produk, dan mendorong transaksi penjualan. Dengan meningkatnya volume interaksi pengguna dan ragam produk, dibutuhkan sistem yang cerdas dan adaptif. Pendekatan tunggal seperti Collaborative Filtering atau Content-Based Filtering seringkali menghadapi kendala seperti masalah cold start dan data sparsity. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi hibrida dengan menggabungkan kedua pendekatan tersebut untuk mengatasi keterbatasan masing-masing. Collaborative Filtering bekerja dengan menganalisis pola interaksi pengguna terhadap produk, misalnya melalui rating, guna menemukan kesamaan preferensi antar pengguna, menggunakan teknik seperti cosine similarity. Di sisi lain, Content-Based Filtering merekomendasikan produk berdasarkan kemiripan fitur atau deskripsi produk dengan riwayat interaksi pengguna sebelumnya, dengan memanfaatkan teknik vektorisasi teks seperti TF-IDF. Sistem diuji menggunakan dataset e-commerce yang telah dikurasi, dan kinerjanya diukur menggunakan metrik evaluasi precision, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pendekatan hibrida menghasilkan rekomendasi yang lebih relevan dibandingkan metode tunggal. Sistem dikembangkan menggunakan Python di lingkungan Jupyter Notebook, dengan proses mencakup pengolahan dataset, implementasi algoritma rekomendasi berbasis kemiripan item dan konten, serta penggabungan skor rekomendasi melalui skema weighting yang dapat disesuaikan. Selain itu, visualisasi data turut disertakan untuk membantu pemahaman pengguna terhadap hasil dan distribusi rekomendasi. Sistem ini mampu menghasilkan rekomendasi yang personal dan kontekstual, serta fleksibel untuk diterapkan pada platform e-commerce berskala kecil hingga menengah.
Penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi e‑commerce berbasis hybrid antara Collaborative Filtering dan Content‑Based Filtering dapat menghasilkan rekomendasi produk yang relevan.Pendekatan hybrid mengatasi masalah cold start dan data sparsity, serta meningkatkan akurasi dibanding metode tunggal.Selain meningkatkan akurasi, sistem ini memperbaiki pengalaman belanja personal dan mendukung strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan model deep learning seperti neural collaborative filtering untuk meningkatkan kemampuan menangkap pola non‑linier pada data interaksi pengguna, sehingga dapat memperbaiki akurasi rekomendasi pada skala data yang lebih besar. Selanjutnya, studi dapat menambahkan faktor konteks pengguna seperti lokasi, waktu, atau perangkat yang digunakan dalam algoritma hybrid, guna menghasilkan rekomendasi yang lebih kontekstual dan responsif terhadap perubahan perilaku belanja. Selain itu, penelitian dapat melakukan evaluasi komparatif terhadap kinerja sistem pada platform e‑commerce multinasional dengan variasi budaya dan bahasa, serta mengukur dampak skalabilitas dan efisiensi komputasi saat mengimplementasikan sistem pada infrastruktur cloud yang terdistribusi.
| File size | 1.38 MB |
| Pages | 15 |
| DMCA | Report |
Related /
UNISAPUNISAP Hasil penelitian menunjukkan bahwa Meaningful Learning terwujud melalui strategi pengaitan materi dengan pengalaman nyata siswa, Joyful Learning tampakHasil penelitian menunjukkan bahwa Meaningful Learning terwujud melalui strategi pengaitan materi dengan pengalaman nyata siswa, Joyful Learning tampak
UNAIRUNAIR Dalam penelitian ini, transfer learning digunakan untuk mengevaluasi tiga model deep learning ResNet-50, AlexNet, dan GoogLeNet pada total 20.325 gambarDalam penelitian ini, transfer learning digunakan untuk mengevaluasi tiga model deep learning ResNet-50, AlexNet, dan GoogLeNet pada total 20.325 gambar
UNYUNY Diberikan ringkasan: Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma machine learning dan deep learning dalam sistem mesin pencari. Hasil menunjukkan bahwaDiberikan ringkasan: Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma machine learning dan deep learning dalam sistem mesin pencari. Hasil menunjukkan bahwa
SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Tujuan studi ini adalah untuk membandingkan optimasi hyperparameter GridSearchCV dan Bayesian, kemudian menganalisis kelebihan serta kekurangan masing-masingTujuan studi ini adalah untuk membandingkan optimasi hyperparameter GridSearchCV dan Bayesian, kemudian menganalisis kelebihan serta kekurangan masing-masing
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Sistem Informasi Geografis berbasis web berhasil dibangun untuk memetakan aset Kementerian PUPR pada Biro PBMN Jakarta secara online, memungkinkan pengelolaanSistem Informasi Geografis berbasis web berhasil dibangun untuk memetakan aset Kementerian PUPR pada Biro PBMN Jakarta secara online, memungkinkan pengelolaan
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA VM di Indonesia banyak beroperasi dengan produk seperti minuman kaleng, minuman botol plastik, kopi, makanan ringan, dan tiket. Dalam penelitian ini, akanVM di Indonesia banyak beroperasi dengan produk seperti minuman kaleng, minuman botol plastik, kopi, makanan ringan, dan tiket. Dalam penelitian ini, akan
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Sistem penerimaan siswa baru berbasis web membantu tugas tata usaha dan panitia pendaftaran dalam mengelolah setiap data pendaftar yang masuk atau yangSistem penerimaan siswa baru berbasis web membantu tugas tata usaha dan panitia pendaftaran dalam mengelolah setiap data pendaftar yang masuk atau yang
STMIKLOMBOKSTMIKLOMBOK Binerisasi dengan metode Otsu berhasil memisahkan beras utuh dan pecah secara akurat. Proses penyeragaman warna melalui kuantisasi minimal varian membantuBinerisasi dengan metode Otsu berhasil memisahkan beras utuh dan pecah secara akurat. Proses penyeragaman warna melalui kuantisasi minimal varian membantu
Useful /
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Sementara itu, masalah teknis dengan aplikasi, sistem pembayaran, dan responsivitas dukungan pelanggan adalah kekhawatiran utama pengguna yang ditemukanSementara itu, masalah teknis dengan aplikasi, sistem pembayaran, dan responsivitas dukungan pelanggan adalah kekhawatiran utama pengguna yang ditemukan
UNYUNY Bagi siswa dengan disabilitas belajar, menguasai keterampilan pemahaman bacaan menjadi sangat penting. Penelitian ini berfokus pada peningkatan pemahamanBagi siswa dengan disabilitas belajar, menguasai keterampilan pemahaman bacaan menjadi sangat penting. Penelitian ini berfokus pada peningkatan pemahaman
PPS UNISTIPPS UNISTI Sedangkan persepsi petani terhadap tingkat kemudahan mendapatkan benih, harga benih, tingkat kesesuaian benih, dan kualitas produksi hasil benih padi varietasSedangkan persepsi petani terhadap tingkat kemudahan mendapatkan benih, harga benih, tingkat kesesuaian benih, dan kualitas produksi hasil benih padi varietas
PPS UNISTIPPS UNISTI Dalam upaya meningkatkan kinerja karyawan, selain tersedianya sumber daya manusia (SDM) yang kompeten terdapat salah satu faktor penting yaitu pemberianDalam upaya meningkatkan kinerja karyawan, selain tersedianya sumber daya manusia (SDM) yang kompeten terdapat salah satu faktor penting yaitu pemberian