Sistem Rekomendasi Produk Pena Eksklusif Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan TF-IDF

Authors

  • Mariani Widia Putri Universitas Narotama
  • Achmad Muchayan Universitas Narotama
  • Made Kamisutara Universitas Narotama

DOI:

https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1563

Keywords:

sistem rekomendasi, pemfilteran berbasis konten, TF-IDF, CRM.

Abstract

Sistem rekomendasi saat ini sedang menjadi tren. Kebiasaan masyarakat yang saat ini lebih mengandalkan transaksi secara online dengan berbagai alasan pribadi. Sistem rekomendasi menawarkan cara yang lebih mudah dan cepat sehingga pengguna tidak perlu meluangkan waktu terlalu banyak untuk menemukan barang yang diinginkan. Persaingan antar pelaku bisnis pun berubah sehingga harus mengubah pendekatan agar bisa menjangkau calon pelanggan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menunjang hal tersebut. Maka dalam penelitian ini, penulis membangun sistem rekomendasi produk menggunakan metode Content-Based Filtering dan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) dari model Information Retrieval (IR). Untuk memperoleh hasil yang efisien dan sesuai dengan kebutuhan solusi dalam meningkatkan Customer Relationship Management (CRM). Sistem rekomendasi dibangun dan diterapkan sebagai solusi agar dapat meningkatkan brand awareness pelanggan dan meminimalisir terjadinya gagal transaksi di karenakan kurang nya informasi yang dapat disampaikan secara langsung atau offline. Data yang digunakan terdiri dari 258 kode produk produk yang yang masing-masing memiliki delapan kategori dan 33 kata kunci pembentuk sesuai dengan product knowledge perusahaan. Hasil perhitungan TF-IDF menunjukkan nilai bobot 13,854 saat menampilkan rekomendasi produk terbaik pertama, dan memiliki keakuratan sebesar 96,5% dalam memberikan rekomendasi pena.

Author Biographies

Mariani Widia Putri, Universitas Narotama

Program Studi Sistem Informasi

Achmad Muchayan, Universitas Narotama

Program Studi Sistem Informasi

Made Kamisutara, Universitas Narotama

Program Studi Sistem Informasi

References

A. Fauzi and E. Harli, “Peningkatan Kualitas Pelayanan Melalui CRM dengan Metode RAD,†J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 1, p. 76, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.16.

C. S. D. Prasetya, “Sistem Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor,†J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 3, p. 194, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743392.

C. D. Rumiarti and I. Budi, “Segmentasi Pelanggan Pada Customer Relationship Management di Perusahan Ritel : Studi Kasus PT. Gramedia Asri Media,†J. Sist. Inf. (Journal Inf. Syst., vol. 13, no. 1, pp. 1–7, 2017, doi: https://doi.org/10.21609/jsi.v13i1.525.

A. E. Wijaya and D. Alfian, “Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Collaborative Filtering Dan Content-Based Filtering,†J. Comput. Bisnis, vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.

B. T. W. Utomo and A. W. Anggriawan, “Sistem Rekomendasi Paket Wisata Se-Malang Raya Menggunakan Metode Hybrid Content Based Dan Collaborative,†J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 9, no. 1, pp. 6–13, 2015.

J. Son and S. B. Kim, “Content-Based Filtering for Recommendation Systems using Multiattribute Networks,†Expert Syst. Appl., vol. 89, pp. 404–412, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.08.008.

E.-S. You, G.-H. Choi, and S.-H. Kim, “Study on Extraction of Keywords Using TF-IDF and Text Structure of Novels,†J. Korea Soc. Comput. Inf., vol. 20, no. 2, pp. 121–129, 2015, doi: 10.9708/jksci.2015.20.2.121.

S. W. Kim and J. M. Gil, “Research Paper Classification Systems Based on TF-IDF and LDA Schemes,†Human-centric Comput. Inf. Sci., vol. 9, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s13673-019-0192-7.

R. Gavval, V. Ravi, K. R. Harshal, A. Gangwar, and K. Ravi, “CUDA-Self-Organizing Feature Map Based Visual Sentiment Analysis of Bank Customer Complaints for Analytical CRM,†pp. 1–21, 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1905.09598.

H. E. Pramudiya, Y. Dri Handarkho, and F. S. Rahayu, “Pengimplementasian CRM Pada Pembangunan E-Commerce untuk Usaha Mikro Kecil Menengah (Studi Kasus : Dolanan Puzzle),†pp. 257–268, 2015.

S. M. Ali, G. K. Nayak, R. K. Lenka, and R. K. Barik, “Genome Tags and Content-Based Filtering,†pp. 85–94, 2018, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8360-0_8.

M. Misal and U. Nagaraj, “Recommender System Methods and Feedback Mechanisms: A Survey,†Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. (An ISO Certif. Organ., vol. 3, no. 11, pp. 11710–11716, 2015, doi: 10.15680/IJIRCCE.2015.

N. C. Haryanto, L. D. Krisnawati, and A. R. Chrismanto, “Temu Kembali Dokumen Sumber Rujukan dalam Sistem Daur Ulang Teks,†J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 2, pp. 140–149, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.140-149.

S. Qaiser and R. Ali, “Text Mining : Use of TF-IDF to Examine the Relevance of Words to Documents,†vol. 181, no. 1, pp. 25–29, 2018.

M. M. Stiawan and R. Hidayat, “Pengembangan Sistem Identifikasi Fakta Dan Tidak Fakta Berita di Media Informasi Berbahasa Indonesia,†no. November, pp. 34–39, 2019.

C. Yin, L. Zhang, M. Tu, X. Wen, and Y. Li, “TF-IDF Based Contextual Post-Filtering Recommendation Algorithm in Complex Interactive Situations of Online to Offline: An Empirical Study,†Teh. Vjesn., vol. 26, no. 6, pp. 1529–1536, 2019, doi: 10.17559/TV-20190515161539.

M. Mohammedid and N. Omar, “Question Classification Based on Bloom’s Taxonomy Cognitive Domain using Modified TF-IDF and Word2vec,†PLoS One, vol. 15, no. 3, pp. 1–21, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0230442.

T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,†JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.

W. G. S. Parwita, “Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering,†Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1272.

Downloads

Additional Files

Published

2020-09-30

Issue

Vol. 5 No. 3 (2020)

Section

Articles

License

Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi

Hak Cipta :

Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada Jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:

Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.

  1. Penulis mengakui bahwa JOINTECS (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SCIENCE) berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0).
  2. Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif  dari naskah yang telah terbit di jurnal ini kedalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi kedalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada JOINTECS (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SCIENCE);

Lisensi :

JOINTECS diterbitkan berdasarkan ketentuan Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun, menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial, selama mereka mencantumkan kredit kepada Penulis atas ciptaan asli.

This work is Under licensed

Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)