PENERAPAN METODE CONTENT BASED FILTERING UNTUK SISTEM REKOMENDASI JUAL BELI ONLINE

Seiring dengan perkembangan e-commerce yang pesat, jual beli online menjadi lebih diminati oleh penyedia dan pelanggan. Toko virtual semakin menjamur dan lebih diminati dibandingkan dengan toko pada dunia nyata. Namun, banyaknya toko online tersebut tidak memberi fasilitas rekomendasi. Pelanggan sering mengalami kesulitan saat mencari dan memilih barang yang sesuai dengan keinginan mereka. Pada toko offline, pelanggan dapat dengan mudah bertanya untuk meminta rekomendasi dari penjual. Oleh sebab itu, perlu dirancang sebuah sistem rekomendasi untuk jual beli online agar memudahkan pelanggan untuk mengambil keputusan dalam menentukan produk yang akan dibeli. Pada penelitian ini, penulis akan membuat sebuah sistem rekomendasi jual beli online menggunakan Content Based Filtering. Teknik Content Based Filtering dipilih karena metode ini dapat merekomendasikan item baru untuk user.Cara kerjanya adalah dengan membandingkan deskripsi konten dari item baru dengan item yang pernah dibeli atau disukai oleh user. Algoritma classification diperlukan untuk mendukung cara kerja teknik tersebut, sehingga akan digunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes digunakan karena mudah dan akurat untuk data yang bersifat nominal. Item barang akan dibagi berdasarkan vektor komponen pembentuknya. User dapat menilai dengan menyukai atau tidak menyukai item tersebut. Kemudian akan dibuat profil user berdasarkan vektor komponen pembentuk item. Sistem akan menggunakan metode Naïve Bayes untuk memprediksi suka atau tidak suka user terhadap item berdasarkan profil user. Jika hasil memprediksikan user akan menyukai item tersebut, maka item tersebut akan direkomendasikan kepada user