IMPLEMENTASI ALGORITMA ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING UNTUK REKOMENDASI PRODUK PADA PERUSAHAAN E-COMMERCE
Daftar Isi:
- Teknologi recommender system merupakan aspek penting bagi sebuah e-commerce dan pengguna aplikasi e-commerce itu sendiri karena kemampuannya untuk memberikan rekomendasi produk bagi user. Hal ini dapat meningkatkan minat user dalam memilih suatu item berdasarkan rekomendasi yang sesuai dan juga merupakan strategi marketing yang baik yang pada akhirnya akan meningkatkan traffic bagi e-commerce tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk pengimplementasian rekomendasi produk pada perusahaan e-commerce. Algoritma yang digunakan adalah item-based collaborative filtering dengan metode yang digunakan yaitu Adjusted Cosine Similarity. Adjusted Cosine Similarity digunakan untuk menghitung nilai kemiripan antara produk satu dengan yang lainnya menggunakan parameter rating yang diberikan oleh setiap user. Kemudian dihitung prediksi rating user terhadap item yang belum pernah dirating dengan persamaan weighted mean. Prediksi rating dapat menghasilkan rekomendasi produk yang berbeda-beda untuk setiap user. Kata Kunci: e-commerce, recommender system, item-based collaborative filtering, adjusted cosine similarity, weighted mean