Skincare Products Recommendation System dengan menggunakan Pendekatan Content-based Filtering (Studi Kasus : Data Review Produk Skincare pada Website Sociolla)

Abstract

Kulit berperan penting dalam kehidupan manusia sebagai pelindung tubuh dan indra peraba. Selain itu, kulit juga menjadi penyokong penampilan termasuk kulit wajah, bagian yang paling sering terlihat. Kulit wajah sudah selayaknya mendapat prioritas perawatan karena sering terpapar oleh berbagai faktor luar. Salah satu cara merawat kulit wajah adalah menggunakan produk perawatan kulit atau yang sering disebut dengan skincare. Dalam era digital ini, para konsumen memilih untuk berbelanja produk kecantikan pada suatu E-Commerce, salah satunya ialah Sociolla. Sociolla menjadi platform yang memungkinkan para pengguna memberikan review terhadap suatu produk. Namun, banyaknya produk yang ditawarkan oleh Sociolla membuat banyak orang kesulitan dalam menentukan produknya. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti berupaya memberi solusi dengan membangun sebuah sistem rekomendasi dalam memilih produk skincare berdasarkan review pengguna menggunakan pendekatan ContentBased Filtering. Metode Content-Based Filtering pada penelitian ini menerapkan konsep pembobotan teks dengan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency, dan mengukur kemiripan dokumen menggunakan metode Cosine Similarity. Dalam proses mendapatkan rekomendasi, digunakan produk “Whitelab Acne Soap”. Diperolehlah 5 produk skincare yang memiliki nilai kemiripan tertinggi berdasarkan review pengguna secara berturut-turut yaitu “Acne Calming Serum”, “Whitelab Acne Toner”, “AcneAct Anti Acne Serum”, “pH-Balanced Facial Cleanser”, dan “Brightening Facial Wash”. Dengan nilai Cosine Similarity berturut-turut sebesar 0.964653, 0.697156, 0.231739, 0.222529, dan 0.217967.