Sistem Rekomendasi Sepatu Lokal Menggunakan Metode Collaborative Filtering Pada Toko Sepatu Tarsius Store

DAFFA RIDZALDY PRADANA

Informasi Umum

Kode

22.04.684

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine - Learning

Dilihat

14 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Berdasarkan survei CNBC pada tahun 2016-2018 terjadi peningkatan minat brand sepatu lokal sebanyak 50-70% di Indonesia, dengan terjadinya peningkatan ini banyak brand dan jenis sepatu lokal yang beredar. Tiap konsumen memiliki karatakrestik dan minat yang berbeda, sehingga diperlukan sebuah sistem rekomendasi untuk membantu para konsumen mendapatkan hasil rekomendasi. Penelitian ini dilakukan di toko sepatu Tarsius store, toko ini telah banyak menjual brand sepatu lokal. Namun masih banyak calon pelanggan yang bingung untuk membeli brand sepatu lokal yang cocok untuk dirinya. Dengan alasan inilah akan dibuat sebuah sistem rekomendasi sepatu lokal pada kasus toko Tarsius store. Sistem rekomendasi sepatu lokal ini dibangun menggunakan metode collaborative filtering dengan melihat rating produk dari konsumen. Sistem yang dibangun berdasarkan hasil rating konsumen dengan skala 0-5. Sistem rekomendasi berhasil memberikan luaran 10 pilihan item teratas. Pengukuran peformansi dilakukan dengan 2 cara yaitu, menggunakan MAE dan melalui survei kepada para responden. Hasil pengukuran MAE mendapatkan nilai pengujian satu user dengan MAE sebesar 0.23 dan pengujian lima user dengan MAE sebesar 0,25. Hasil survei membuktikan sebesar 99,5% responden menerima rekomendasi item dengan nilai MAE sebesar 0,69.