Di era teknologi informasi yang terus berkembang, memilih laptop terbaik bisa menjadi tugas yang rumit bagi banyak pengguna. Spesifikasi teknis yang semakin rumit sering kali menjadi kendala, terutama bagi pengguna yang membutuhkan bantuan untuk memahaminya. Untuk menjawab tantangan ini, kami mengusulkan sebuah solusi: sebuah sistem rekomendasi laptop yang mempertimbangkan preferensi dan kebutuhan fungsional pengguna. Kami merancang sistem ini untuk membantu pengguna memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan fungsional sehari-hari. Sistem ini menggunakan bentuk Conversational Recommender System (CRS) dengan menggabungkan Ontology-Based Recommender System Filtering dan Collaborative Filtering (CF). Ontology-Based Recommender System Filtering memastikan adanya hubungan yang kuat antara kebutuhan fungsional dan spesifikasi teknis laptop, sehingga memudahkan pengguna untuk mengidentifikasi laptop yang tepat. Di saat yang sama, Collaborative Filtering (CF) dapat memberikan keragaman pada produk yang direkomendasikan dengan menggunakan data preferensi pengguna yang serupa. Kami mengevaluasi keakuratan sistem kami dengan menghitung tingkat keberhasilan akurasi rekomendasi dengan metrik akurasi, dan hasil evaluasi menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan akurasi rekomendasi mencapai 93,33%. Sistem kami sangat efektif dalam membantu pengguna dalam memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan fungsional mereka. Dengan sistem rekomendasi laptop kami, pengguna dapat dengan percaya diri memilih laptop yang tepat tanpa terbebani oleh spesifikasi teknis, sehingga membuat hidup mereka lebih mudah dan produktif.