Sistem Rekomendasi Produk Berbahasa Indonesia pada Marketplace Tokopedia Menggunakan Metode Content Base Filtering
Product Recommendation System Indonesian Language On Tokopedia Marketplace Using Content Base Filtering Method
Keywords:
Sistem Rekomendasi, Marketplace, Tokopedia, Content Base FilteringAbstract
E-Commerce merupakan mekanisme usaha yang banyak dilakukan oleh pelaku usaha terutama di Indonesia, makanan dan minuman tercatat sebagai barang/jasa yang paling banyak dijual pada e-commerce. Pendapatan usaha pada e-commerce sangat bergantung pada strategi pelaku usaha dalam memasarkan produk, salah satu fitur yang wajib ada pada marketplace ialah fitur rekomendasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi penerapan metode Content Base Filtering pada marketplace untuk memberikan rekomendasi produk berbahasa Indonesia pada saat user memilih sebuah produk. Pemanfaatan metode Content Base Filtering dapat memberikan hasil rekomendasi produk berdasarkan nilai kemiripan produk, dengan memanfaatkan atribut kesamaan nama dan deskripsi produk untuk memberikan rekomendasi. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik web scrapping pada laman Tokopedia, diperoleh data sebanyak 3233 data produk. Data kemudian dilakukan pre-processing yaitu removing symbol, case folding, stopword removal, selanjutnya dihitung nilai similaritas antar dokumen dengan menggunakan fungsi FT-IDF dan cosine similarity. Hasil penelitian didapatkan tingkat kemiripan tertinggi yaitu sebesar 45,29%.
References
Akash Makwana (2022) Building a Content-Based Recommendation System - Analytics Vidhya. Available at: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/08/building-a-content-based-recommendation-system/ (Accessed: 30 June 2023).
Banerjee, P. (2020) Recommender Systems in Python. Available at: https://www.kaggle.com/code/prashant111/recommender-systems-in-python (Accessed: 30 June 2023).
BPS, B.P.S. (2022) Statistik eCommerce 2022. Badan Pusat Statistik. Available at: https://www.bps.go.id/publication/2022/12/19/d215899e13b89e516caa7a44/statistik-e-commerce-2022.html.
Gowtham S.R (2022) Practical Implementation of Content-Based Recommendation System | by Gowtham S R | Towards AI. Available at: https://pub.towardsai.net/how-to-build-a-content-based-recommendation-system-f7d881a53e9a (Accessed: 30 June 2023).
Hariri, F.R. and Rochim, L.W. (2022) ‘Sistem Rekomendasi Produk Aplikasi Marketplace Berdasarkan Karakteristik Pembeli Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering’, Teknika, 11(3), pp. 208–217. Available at: https://doi.org/10.34148/TEKNIKA.V11I3.538.
Krisno Wisnuadi (2022) [Data Statistik] Top 5 Marketplace yang Paling Digemari di Indonesia (Mei 2022). Available at: https://dipstrategy.co.id/blog/data-statistik-top-5-marketplace-yang-paling-digemari-di-indonesia/ (Accessed: 30 June 2023).
Sadeli, S.P. and Wibowo, A.P.W. (2022) ‘Sistem informasi Rekomendasi Produk Pada Website Ecommerce dengan Menggunakan Algoritma Apriori’, Jurnal Darma Agung, 30(1), pp. 675–682. Available at: https://doi.org/10.46930/OJSUDA.V30I1.2586.
Syaifuddin, A., Harianto, R.A. and Santoso, J. (2020) ‘Analisis Trending Topik untuk Percakapan Media Sosial dengan Menggunakan Topic Modelling Berbasis Algoritme LDA’, INSYST: Journal of Intelligent System and Computation, 2(1), pp. 12–19. Available at: https://doi.org/10.52985/INSYST.V2I1.150.
Syaifuddin, A. and Muslimin, M. (2022) ‘Analisis Sentimen pada Sosial Media Tentang Implementasi Kebijakan PSE Kominfo Menggunakan Algoritme Lexicon Based’, SEMINAR NASIONAL FAKULTAS TEKNIK, 1(1), pp. 7–14. Available at: https://doi.org/10.36815/SEMASTEK.V1I1.2
