SISTEM REKOMENDASI SKINCARE MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING DAN ALGORITMA APRIORI

Nur Safitri, Dwi Ayu and HELILINTAR, RISA and WAHYUNIAR, LILIA SINTA (2021) SISTEM REKOMENDASI SKINCARE MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING DAN ALGORITMA APRIORI. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

Text (Full Text) RAMA_55201_17103020122.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (981kB) | Request a copy

Abstract

Dalam pemilihan produk skincare, konsumen masih sering mengalami kesalahan memilih karena kurang mengenal tipe/jenis kulit masing-masing serta kurangnya pengetahuan mengenai produk skincare itu sendiri. Sehingga konsumen terkadang kesulitan dalam menentukan produk skincare yang tepat untuk digunakan. Penggunaan skincare yang tidak tepat akan berdampak buruk bagi kulit wajah. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sistem yang dapat merekomendasi produk skincare yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi produk skincare kepada konsumen berdasarkan produk yang disukai sebelumnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Content-Based Filtering dan Algoritma Apriori. Proses rekomendasi dilakukan dengan menghitung nilai kemiripan konten suatu item yang menghasilkan rating produk tertinggi hingga terendah dan juga menghitung nilai minimum support serta nilai minimum confidence untuk menentukan aturan asosiasi suatu kombinasi itemset. Hasil dari penerapan metode Content-Based Filtering pada sistem rekomendasi skincare dengan 40 data produk skincare didapatkan hasil rating tertinggi sebesar 0,447 dan menggunakan minimum nilai support=40%, nilai minimum confidence=40% membentuk aturan asosiasi dengan hasil nilai confidence sebesar 88,89%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Content-Based Filtering dan Algoritma Apriori mampu memberikan hasil rekomendasi yang cukup baik.

Actions (login required)

View Item