Sistem Rekomendasi Skincare Menggunakan Metode Content Based Filtering dan Collaborative Filtering

Komang Sri Yanisa Putri; I Made Agus Dwi Suarjaya; Wayan Oger Vihikan

doi:10.51454/decode.v4i3.601

Authors

Komang Sri Yanisa Putri Teknologi Informasi Universitas Udayana
I Made Agus Dwi Suarjaya Teknologi Informasi Universitas Udayana
Wayan Oger Vihikan Teknologi Informasi Universitas Udayana

DOI:

https://doi.org/10.51454/decode.v4i3.601

Keywords:

Convolutional Neural Network, Hybrid Filtering, Sistem Rekomendasi, Skincare, TF-IDF

Abstract

Seiring berjalannya waktu, setiap orang akan mengikuti perkembangan zaman yang semakin modern dalam segala hal terutama dalam hal perawatan kesehatan kulit wajah yang mengakibatkan kebutuhan akan produk perawatan kulit sangat diperlukan. Meningkatnya penggunaan teknologi digital dan maraknya berbagai macam jenis skincare membuat sistem rekomendasi produk skincare menjadi semakin penting. Sistem rekomendasi untuk pemilihan skincare ini dibuat untuk dapat merekomendasikan skincare yang cocok dengan tipe wajah pengguna serta kandungan yang sesuai dengan kulit wajah pengguna berdasarkan preferensi dari pengguna lain. Terdapat beberapa metode untuk implementasi dari sistem rekomendasi, yakni menggunakan metode Hybrid Filtering dengan mengkombinasikan Content Based Filtering yang diimplementasikan dengan pembobotan TF-IDF dan Collaborative Filtering yang diimplementasikan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pengujian metode Hybrid Filtering dilakukan dengan menghitung banyaknya jumlah relevan dari hasil rekomendasi berdasarkan input pengguna yang dikumpulkan dengan metode survei. Pada pengujian metode Hybrid Filtering menunjukkan bahwa rata-rata nilai precision terbesar dengan menampilkan top 5 produk hasil rekomendasi dengan nilai precision sebesar 0.776 dibandingan dengan menampilkan 10 sampai dengan 15 produk hasil rekomendasi. Untuk mengukur tingkat kepuasan terhadap hasil sistem rekomendasi dari pengguna pada penelitian ini dihitung dengan metode CSAT yang dimana skor CSAT dari hasil survei kepada pengguna sebesar 80% yang tergolong dalam ‘Excellent CSAT’.

References

Adriana, N. M. T. O., Suarjaya, I. M. A. D., & Githa, D. P. (2023). Analisis Sentimen Publik Terhadap Aksi Demonstrasi di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine Dan Random Forest. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 257-267. https://doi.org/10.51454/decode.v3i2.187

Ahuja, R., Chug, A., Kohli, S., Gupta, S., & Ahuja, P. (2019). The impact of features extraction on the sentiment analysis. Procedia Computer Science, 152, 341-348. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.05.008

Aripin, Agastya, W., & Haryanto, H. (2021). Compound Emotional Extraction of Indonesian Sentences Using Convolutional Neural Network. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 10(2), 148-155. https://doi.org/https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i2.1051

Bangsa, M. T. A., Priyanta, S., & Suyanto, Y. (2020). Aspect-Based Sentiment Analysis of Online Marketplace Reviews Using Convolutional Neural Network. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 14(2), 123. https://doi.org/10.22146/ijccs.51646

Djordjevic, I. B. (2021). Quantum Information Processing, Quantum Computing, and Quantum Error Correction. In Science Direct. Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821982-9.00007-1

Februariyanti, H., Laksono, A. D., Wibowo, J. S., & Utomo, M. S. (2021). Implementasi Metode Collaborative Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Penjualan Pada Toko Mebel. Jurnal Khatulistiwa Informatika, IX(I), 43–50. https://doi.org/https://doi.org/10.31294/jki.v9i1.9859

Ferio, G., Intan, R., & Rostianingsih, S. (2019). Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity. Jurnal Infra, 7(1), 1–7.

Giri, Gst. A. V. M., Radhitya, M. L., Raharja, M. A., & Supriana, I. W. (2022). Sistem Rekomendasi Musik Berdasarkan Data Konteks Pada Listening History Musik Dan Keterkaitan Artis Indonesia. Rekayasa Sistem Komputer, 5(1), 86–93. https://doi.org/https://doi.org/10.31598

Juarto, B., & Girsang, A. S. (2021). Neural Collaborative with Sentence BERT for News Recommender System. International Journal on Informatics Visualization, 5(4), 448–455. https://doi.org/10.30630/JOIV.5.4.678

Karyadi, P., Rochadiani, T. H., & Sofian, T. (2024). Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1), 116–128. https://doi.org/10.51454/decode.v4i1.229

Li, Q., & Kim, J. (2021). A deep learning-based course recommender system for sustainable development in education. Applied Sciences (Switzerland), 11(19). https://doi.org/10.3390/app11198993

Lubis, Y. I., Napitupulu, D. J., & Dharma, A. S. (2020). Implementation of Hybrid Filtering (Collaborative and Content-based) Methods for the Tourism Recommendation System. 12th Conference on Information Technology and Electrical Engineering, 6–8.

Narayana, I. P. K. A., Suarjaya, I. M. A. D., & Mandenni, N. M. I. M. (2023). Penerapan Algoritma FP-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Promosi di SPC Mart. JITTER: Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 4(2). https://doi.org/10.24843/JTRTI.2023.V04.I02.P11

Nastiti, P. (2019). Penerapan Metode Content Based Filtering Dalam Implementasi Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan. Teknika, 8(1), 1–10. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i1.139

Nissa, N. F., Janiati, A., Cahya, N., Anton, A., & Astuti, P. (2021). Application of Deep Learning Using Convolutional Neural Network (CNN) Method for Women’s Skin Classification. Scientific Journal of Informatics, 8(1), 144–153. https://doi.org/10.15294/sji.v8i1.26888

Nugroho, F., & Ismu Rahayu, M. (2020). Sistem Rekomendasi Produk Ukm Di Kota Bandung Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 2(3), 23–31. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v2i3.63

Phung, V. H., & Rhee, E. J. (2019). A High-accuracy model average ensemble of convolutional neural networks for classification of cloud image patches on small datasets. Applied Sciences (Switzerland), 9(21). https://doi.org/10.3390/app9214500

Pramesti, D. A. P. D., & Santiyasa, I. W. (2022). Penerapan Metode Content-Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Video Game. Jnatia, 1(2), 229–234.

Ritdrix, A. H., & Wirawan, P. W. (2018). Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Metode Item-Based Collaborative Filtering. Jurnal Masyarakat Informatika, 9(2), 24–32. https://doi.org/10.14710/jmasif.9.2.31482

Salsabil, Z., & Arfa, M. (2019). Efektivitas Website femaledaily.com Dalam Memenuhi Kebutuhan Informasi Pengguna. Jurnal Ilmu Perpustakaan, 8(2), 199–210.

Sugiyono. (2018). Metode Penelitian kuantitatif, kualitatif dan R & D. Alfabeta. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=911046

Suharya, Y., Herdiana, Y., Indah Putri, N., & Munawar, Z. (2021). Sistem Rekomendasi Untuk Toko Online Kecil Dan Menengah. Tematik, 8(2), 176–185. https://doi.org/10.38204/tematik.v8i2.683

Sukmawati, P. A. S., Hiryanto, L., & Mawardi, V. C. (2023). Implementasi Metode Collaborative Filtering Based Untuk Sistem Rekomendasi Buku Fiksi. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 11(2). https://doi.org/10.24912/jiksi.v11i2.25999

Tommy, L., Novianto, D., & Japriadi, Y. S. (2020). Sistem Rekomendasi Hybrid untuk Pemesanan Hidangan Berdasarkan Karakteristik dan Rating Hidangan. Journal of Applied Informatics and Computing, 4(2), 137–145. https://doi.org/10.30871/jaic.v4i2.2687

Valueva, M. V., Nagornov, N. N., Lyakhov, P. A., Valuev, G. V., & Chervyakov, N. I. (2020). Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementation. Mathematics and Computers in Simulation, 177, 232–243. https://doi.org/10.1016/j.matcom.2020.04.031

Vitianingsih, A. V., Renaldi Dwi Kasiadi, Anastasya Lidya Maukar, Fitri, A. S., & Aziiza, A. A. (2023). Sistem Rekomendasi Pemilihan Tanah Kavling Menggunakan Metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process. Teknika, 12(1), 57–64. https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.590

Wibisono, C., Haryadi, L. S., Widyaya, J. E., & Liliawati, S. L. (2021). Sistem Rekomendasi Suku Cadang Berdasarkan Item Based Filtering. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7(1), 10–19. https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3036