BARIKINA, KAYISA (2025) PENGGUNAAN CONTENT - BASED FILTERING DALAM SISTEM REKOMENDASI KOSMETIK BIBIR WARDAH BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA. Tugas Akhir thesis, UPN "VETERAN" YOGYAKARTA.
![[thumbnail of 2_Cover_123210067_Kayisa Barikina.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
2_Cover_123210067_Kayisa Barikina.pdf Download (140kB) |
|
Text
3_Abstrak_123210067_Kayisa Barikina.pdf Download (154kB) |
|
Text
4_Halaman Pengesahan_123210067_Kayisa Barikina.pdf Download (253kB) |
|
Text
5_Daftar Isi_123210067_Kayisa Barikina.pdf Download (157kB) |
|
Text
6_Daftar Pustaka_123210067_Kayisa Barikina.pdf Download (148kB) |
|
Text
1_Skripsi full_123210067_Kayisa Barikina.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB) |
Abstract
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong konsumen menjadi lebih
selektif dalam memilih produk, termasuk kosmetik bibir. Banyaknya pilihan produk Wardah
yang tersedia di berbagai platform e-commerce seringkali menyulitkan pengguna dalam
menentukan produk yang sesuai dengan preferensi mereka. Di sisi lain, ulasan pengguna
mengandung informasi penting mengenai pengalaman dan kepuasan terhadap suatu produk,
namun penyebarannya dalam bentuk teks tidak terstruktur membuat informasi tersebut sulit
dimanfaatkan secara langsung. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang mampu
mengolah dan memanfaatkan ulasan pengguna untuk membantu calon pembeli menemukan
produk kosmetik bibir yang relevan.
Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi produk kosmetik bibir Wardah
dengan pendekatan content-based filtering berbasis analisis ulasan pengguna. Data yang
digunakan adalah ulasan dari platform Shopee dan Female Daily. Data ulasan diproses
melalui tahapan pre-processing seperti case folding, cleansing, tokenisasi, normalisasi slang,
penghapusan stopword, dan stemming. Selanjutnya, representasi teks dilakukan
menggunakan algoritma Word2Vec dengan pendekatan Skip-Gram untuk menghasilkan
vektor kata. Vektor ulasan kemudian dibandingkan dengan vektor dari input kata kunci
pengguna menggunakan metode cosine similarity untuk mengukur tingkat kemiripan
semantik. Sistem ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi berbasis web dan diuji
menggunakan metrik evaluasi Precision@k dan Mean Average Precision (MAP).
Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi
produk dengan relevansi yang cukup baik berdasarkan preferensi pengguna yang diinputkan
melalui kata kunci. Sistem ini juga terbukti efektif dalam memahami makna kontekstual dari
ulasan melalui pemanfaatan Word2Vec, serta mampu mengidentifikasi produk-produk yang
sesuai dengan kebutuhan pengguna secara lebih personal. Penelitian ini memberikan
kontribusi terhadap pengembangan sistem rekomendasi berbasis teks dalam bidang e-
commerce kosmetik, serta menunjukkan potensi pemanfaatan ulasan pengguna sebagai
sumber data utama dalam memberikan rekomendasi yang lebih relevan.
Kata Kunci: sistem rekomendasi, content-based filtering, Word2Vec, cosine similarity,
ulasan pengguna
| Item Type: | Tugas Akhir (Tugas Akhir) |
|---|---|
| Additional Information: | KAYISA BARIKINA (penulis) - 123210067 ; Agus Sasmito A (penulis) |
| Uncontrolled Keywords: | sistem rekomendasi, content-based filtering, Word2Vec, cosine similarity, ulasan pengguna |
| Subjek: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika |
| Depositing User: | A.Md Eko Suprapti |
| Date Deposited: | 23 Oct 2025 01:32 |
| Last Modified: | 23 Oct 2025 01:32 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/44832 |
Actions (login required)
 |
View Item |