Conversational recommender system merupakan sistem
rekomendasi yang menyediakan dialog sebagai user guide untuk menggali informasi dari user, guna memperoleh preferensi terhadap produk yang dibutuhkan.Tugas akhir inimengimplementasikan conversational recommender system dengan knowledge-based pada domain smartphone yang dilengkapi fitur fasilitas penjelasan.Knowledge dibangun dengan model ontology. Fasilitas penjelasan dibangkitkan dengan menggunakan kembali
struktur model ontology, berdasarkan user model yang diperoleh. Fasilitas penjelasan diimplementasikan dengan menggunakan template penjelasan. Ada dua metode filtering yang diterapkan untuk memperoleh produk yang sesuai preferensi user, yaitu semantic reasoning dengan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) serta semantic reasoning dengan kombinasi MAUT dan inference methodology. Dari hasil penelitian yang dilakukan, performansi kombinasi metode MAUT dengan inference methodology dari sisi akurasi dan efisiensi, lebih baik dibandingkan dengan metode MAUT murni. Sedangkan berdasarkan jumlah iterasi perubahan preferensi user menunjukan, conversational recommender system dengan fasilitas penjelasan lebih efisien dibandingkan dengan tanpa fasilitas penjelasan recommender system , knowledge - based , ontology , semantic reasonin g , MAUT , inference methodology