SISTEM REKOMENDASI PEMBELIAN PRODUK KESEHATAN PADA E-COMMERCE ABC BERBASIS GRAPH DATABASE AMAZON NEPTUNE MENGGUNAKAN METODE HYBRID CONTENT-COLLABORATIVE FILTERING (STUDI KASUS: PT XYZ)
| Main Author: | Maristha, Made Devayani Dinda |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://e-journal.uajy.ac.id/24723/1/170709456_bab0.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/2/170709456_bab1.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/3/170709456_bab2.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/4/170709456_bab3.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/5/170709456_bab4.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/6/170709456_bab5.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/7/170709456_bab6.pdf http://e-journal.uajy.ac.id/24723/ |
Daftar Isi:
- Produk penunjang kesehatan, saat ini menjadi produk prioritas yang dicari oleh masyarakat. Produk kesehatan yang dibeli oleh masyarakat, melalui toko obat maupun apotek, dapat berbeda sesuai dengan kebutuhan. PT XYZ sebagai salah satu perusahaan yang bergerak dibidang distribusi logistik (termasuk produk kesehatan), berperan penting dalam proses jual-beli produk kesehatan di masyarakat. E-commerce ABC berbasis Business to Business (B2B) yang dimiliki oleh PT XYZ sebagai sistem penjualan produk kesehatan dari distributor kepada toko obat atau apotek, saat ini belum memiliki sistem rekomendasi yang dapat digunakan dalam hal pembelian produk kesehatan. Sistem rekomendasi sebagai pengembangan fitur e-commerce ABC, diperlukan untuk memberikan rekomendasi produk kesehatan yang sesuai dengan keadaan setiap pelanggan e-commerce ABC. Penggunaan basis data graf atau graph database dalam pembangunan sistem rekomendasi sebagai pengembangan fitur pada e-commerce, masih belum banyak digunakan pada penelitian terdahulu. Metode filtering untuk dapat menghasilkan rekomendasi, juga berbeda-beda disesuaikan dengan objek dari penelitian yang dilakukan. Amazon Neptune sebagai graph database service yang dapat memanajemen relasi dalam data yang saling terhubung, digunakan dalam penelitian untuk dapat membangun sistem rekomendasi produk kesehatan. Metode hybrid content-collaborative filtering digunakan untuk menghasilkan rekomendasi produk yang lengkap berdasarkan atribut konten dan kebiasaan pengguna. Penelitian ini berfokus dalam pengembangan model graph database untuk sistem rekomendasi dengan proses traversal data sebagai tambahan fitur pada ecommerce ABC. Dataset yang digunakan, meliputi data produk, kategori dari produk, pelanggan, principal, serta data jual-beli produk kesehatan di e-commerce ABC. Pembuatan model rekomendasi produk kesehatan dengan graph database ini, menghasilkan daftar produk kesehatan yang menjadi rekomendasi sesuai dengan metode pendekatan user-based collaborative filtering, location-based collaborative filtering, content-based filtering by category, content-based filtering by principal, serta rekomendasi untuk informasi produk kesehatan paling laris.