p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Website Sistem Rekomendasi dengan Content Based Filtering pada Produk Perawatan Kulit
Stefanie Angelina Gunarto a1 , Eric Sugiharto Honggara a2 , Devi Dwi Purwanto a3
Departemen Sistem Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Jl. Ngagel Jaya Tengah 73-77, Surabaya, Jawa Timur
1 stefanie1@mhs.stts.edu
2 ericsugiharto@stts.edu
3 devi@stts.edu

## Abstrak
Pada saat ini produksi dari produk perawatan kulit sangat banyak dan memiliki bahan yang bervariasi. Karena banyaknya  produk  tersebut  maka  muncullah  kebutuhan  dari  penjual  produk  kecantikan  untuk  memperoleh sebuah rekomendasi dengan menggunakan rekomendasi content based filtering agar customer tetap melakukan pembelian  dalam  e-commerce  yang  digunakan.  Rekomendasi  content  based  filtering  tersebut  akan  digunakan untuk membantu mencari produk kecantikan dengan bahan baku yang mirip untuk menggantikan sebuah produk yang diinginkan pelanggan namun tidak memiliki stok. Pertama produk akan dibandingkan dengan produk lain bedasarkan komposisi mereka. Kedua, akan dilakukan pemisahan terminology yang terdapat pada konten yang ada  dalam  produk.  Ketiga,  data  akan  diproses  dengan  membuat  index  dan  melakukan  stop  word  removal. Keempat,  algoritma  Term  Frequency-Invers  Document  Frequency(TF-IDF)  digunakan  untuk  membuat  profil pengguna.  Kelima  akan  dilakukan  normalisasi  dengan  metode  cornell  smart  system.  Keenam,  melakukan pembobotan bedasarkan profil pengguna. Ketujuh, menghitung cosine similarity dan menentukan rank score dari seluruh produk. Terakhir, menampilkan produk dengan nilai cosine similarity lebih besar dari 10%. Rekomendasi ini akan digunakan dalam sebuah website, diuji dengan blackbox testing oleh masyarakat. Hasilnya adalah sebuah website yang mampu memberikan rekomendasi produk perawatan kulit pada pembeli dengan bahan baku yang serupa dengan yang diinginkan oleh pembeli. Sebagian besar dari masyarakat yang mencoba pun setuju bahwa sistem rekomendasi ini membantu mereka dalam membeli produk perawatan kulit.
Kata kunci: Content Based Filtering, Sistem Rekomendasi, Produk perawatan kulit

## Recomennder System Website using Content Based Filtering for Skincare Products

## Abstract
These days, there are plethora of skincare with various ingredients. Because there are so many products in the market, there is a need for a recommender system to be used in order to make user become a loyal user to the used e-commerce app. A recommender system using content based filtering is choosen because the usefullness to find another skincare product which has almost identical ingredients. This recommender system will be usefull when customer want to buy a product, but the product stock is empty. First, the product will be compared with every product based on their compositions. Secondly, each word terminology in the content of the ingredients will be  separated.  Third,  data  will  be  processed  by  utilizing  index  and  doing  stop  word  removal.  Fourth,  Term Frequency-Invers  Document  Frequency(TF-IDF)  algorithm  is  used  to  create  user  persona.  Fifth,  data  will  be normalized  using  cornell  smart  systems.  Sixth,  rank  all  item  based  on  user  persona.  Lastly,  give  user  the recommended items with cosine similarity higher than 10%. This recommender system will be used on a website and  tested  using  blackbox  testing.  The  result  is  as  follows,  users  agree  that  the  website  able  to  give recommendation of  alternative skincare products which has almost identical ingredients. Thus, the website with recommender system helps them to buy skincare products.
Keywords: Content Based Filtering, Recommender System, Skincare product

## I. P ENDAHULUAN
S kincare  adalah  istilah  yang  sudah  familiar  pada generasi milenial terutama kaum perempuan. Dimana pada
masa sekarang masyarakat sangat mementingkan penampilan dengan menggunakan skincare untuk memastikan  penampilan  terjaga  setiap  harinya.  Secara umum, skincare adalah produk yang cara kerja dan bahan-
bahan aktif di dalamnya difungsikan untuk merawat kulit. Bahan-bahan aktif yang dimaksud dalam produk skincare adalah  bahan-bahan  yang  bekerja  langsung  untuk mengatasi kulit penggunanya.
Berdasarkan survei yang dilaksanakan pada bulan April 2019 oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indoensia (APJII),    diketahui  bahwa  jumlah  pengguna  internet  di Indonesia  sebesar  171,7  juta  jiwa  (64,8%)  dari  total populasi  penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  264  juta jiwa. Pengguna internet tersebut meningkat sebesar 27,9 juta  jiwa  (10,2%)  dibandingkan  pengguna  internet  pada tahun  sebelumnya.  Kontribusi  terbesar  atas  peningkatan jumlah  pengguna  internet  adalah  kaum  muda  dengan rentang usia 15-35 tahun. Dimana kaum muda Indonesia menggunakan internet untuk mencari informasi / barang- barang  yang  mereka  butuhkan  tanpa  harus  pergi  ke tokonya  yang  dikenal  dengan e-commerce .  Namun produk perawatan kulit sangat bergantung pada jenis kulit yang dimiliki oleh masing-masing orang, sehingga ketika produk telah habis, membutuhkan usaha yang cukup besar untuk mencari produk lain yang bisa cocok dengan kulit pengguna.  Hal  inilah  yang  menyebabkan  banyak  orang menuju  toko  fisik  untuk  mendapatkan  rekomendasi produk  pengganti    dengan  bahan  baku  yang  mendekati dari produk yang  dikehendakinya.
Berdasarkan masalah yang ada, maka timbul ide untuk membuat  sebuah  website  penjualan  produk  perawatan kulit dilengkapi sistem rekomendasi dengan content based filtering.  Rekomendasi  dengan  content  based  filtering akan  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  tingkat kemiripan antara produk pembanding dan produk-produk yang  dibandingkan  untuk  membantu  customer  melihat produk  yang  serupa  sehingga  mendapat  rekomendasi produk  yang  sesuai  dengan  preferensi  bahan  yang diinginkan [1] [2].

## II. M ETODOLOGI
Metode yang digunakan  adalah content-based filtering yang  digunakan  untuk  memberikan  hasil  rekomedasi bedasarkan perbadingan konten yang dimiliki oleh produk [3] [4]. Hasil dari metode ini adalah rekomendasi produk yang  memiliki  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  ke  yang memiliki tingkat kemiripan terendah dengan produk yang dijadikan  sebagai pembanding  sehingga  customer  tertarik membeli produk lain pada website tersebut tanpa mencari dari  toko  lain  [5] . Produk  yang  direkomendasikan  oleh sistem  adalah  produk  yang  mirip  dengan  produk  yang diinginkan  oleh  user  di  masa  lampau  [6].  Pada pembangunan  website  ini,  metode  content  based  filtering diterapkan dengan menggunakan algoritma TF-IDF ( Term Frequency  –  Inverse  Document  Frequency) adalah  salah satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa hubungan antara sebuah frase/kalimat dengan sekumpulan dokumen  [7]. Berikut  ini  adalah  langkah-langkah penerapan content-based filtering [8].
1) Produk  yang  tengah  dilihat  pengguna  adalah  input yang akan digunakan sebagai produk pembanding.
2) Memisahkan terminology yang  terdapat pada konten seluruh  produk,  termasuk  produk  yang  digunakan sebagai pembanding.
3) Menghitung  TF,  TF  adalah  jumlah  terminology muncul pada suatu produk. Berikut ini adalah formula yang dapat digunakan untuk menghitung TF.
● TF  biner  (binary  TF),  hanya  memperhatikan apakah suatu kata atau term ada atau tidak dalam dokumen, jika ada diberi nilai satu (1), jika tidak diberi nilai nol (0).
● TF  normalisasi,  menggunakan  perbandingan antara  frekuensi  sebuah  term  dengan  nilai maksimum  dari  keseluruhan  atau  kumpulan frekuensi  term  yang  ada  pada  suatu  dokumen. Normalisasi data adalah proses membuat variabel memiliki  rentang  nilai  yang  sama  sehingga  data dapat diolah dengan lebih mudah.
𝑇𝐹 = {1 + 𝑙𝑜𝑔⁡(𝑓 𝑡,𝑑 ), 𝑓 𝑡,𝑑 > 0⁡0, 𝑓 𝑡,𝑑 = 0⁡ (1)
Dimana  nilai 𝑓 𝑡,𝑑 adalah  frekuensi  term  (t)  pada document (d). Jadi jika suatu kata atau term terdapat dalam suatu dokumen sebanyak 5 kali maka diperoleh bobot = 1 +  log  (5)  =  1.699.  Tetapi  jika  term  tidak  terdapat  dalam dokumen tersebut, bobotnya adalah nol (0).
4) Menghitung IDF, IDF adalah sebuah perhitungan dari bagaimana  term  didistribusikan  secara  luas  pada koleksi dokumen yang bersangkutan.
𝑖𝑑𝑓 𝑖 = 𝑙𝑜𝑔⁡( 𝑛 𝑑𝑓 𝑖 ) (2)
Dimana df adalah  jumlah  produk  yang  mengandung terminology i dan n adalah jumlah seluruh produk.
5) Bobot kemungkinan minat pengguna terhadap setiap produk berdasarkan profil pengguna.
𝑤 𝑖,𝑑 = ⁡ 𝑡𝑓 𝑖,𝑑 ∗ 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑛 𝑑𝑓 𝑖 ) (3)
Dimana tf adalah  nilai terminology  frekuensi yang menunjukan apakah suatu terminology muncul atau tidak, dan n adalah jumlah produk selain produk yang digunakan sebagai pembanding.
6) Menghitung cosine  similarity setiap  produk  untuk mengetahui tingkat kemiripan antara produk pembanding dan produk yang dibandingkan.
𝐶𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑖 , 𝑞) = ⁡⁡𝑑 𝑖 ⁡→.⁡⁡⁡𝑞→⁡⁡⁡ |⁡𝑑 𝑖 →⁡|⁡.⁡⁡|⁡𝑞→⁡| = ∑ ⁡ 1 𝑖=1 ⁡ 1 𝑖=1 ⁡(𝑤 𝑖𝑗 ⁡.⁡⁡𝑤 𝑖𝑞 ) √∑ ⁡ 1 𝑖=1 ⁡ 1 𝑖=1 ⁡𝑤 𝑖𝑗 2 ⁡.⁡⁡∑ ⁡ 1 𝑖=1 ⁡ 1 𝑖=1 ⁡𝑤 𝑖𝑞 2 ⁡ (4)
7) Menentukan rank  score seluruh  produk  dengan mengalikan cosine  similarity produk  pembanding dengan cosine similarity setiap produk.
8) Menampilkan  produk  yang  memiliki  nilai Cosine Similarity >= 10% sebagai produk yang direkomendasikan. Cosine  Similarity  >= 10% menunjukan  bahwa  produk  yang  dibandingkan memiliki  tingkat  kesamaan  tertentu  dengan  produk yang digunakan sebagai pembanding.
Sistem  akan  diuji  coba  dengan  menggunakan  metode blackbox  testing  [9]  dan  kuisioner  yang  diberikan  untuk melihat seberapa baik sistem rekomendasi diberikan pada pengguna.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  mengenai  hasil  uji coba yang telah dilakukan pada website. Uji coba yang dilakukan  adalah  uji  coba  perangkat  lunak  yang dilakukan  setelah  website  ini  di- hosting .  Uji  coba perangkat  lunak  adalah  proses  yang  dirancang  untuk memastikan  program  komputer  menjalankan  apa  yang seharusnya  dilakukan.  Berikut  ini  adalah  perhitungan dan  hasil  uji  coba  pada  website  penjualan  produk perawatan kulit dilengkapi sistem rekomendasi dengan content based filtering untuk fitur rekomendasi produk.
a. Produk  yang  tengah  dilihat  pengguna  adalah  input yang  akan  digunakan  sebagai  produk  pembanding. Berikut  ini  adalah  tabel  yang  berisikan  contoh  data produk yang dijadikan produk pembanding.

## TABEL I CONTOH PRODUK PEMBANDING
id nama_ produk Komposisi _produk tipe_ kulit kategori _produk 17 Garnier Light Complete  Super UV  Spot  Proof Sunscreen Matte Finish 30ml Niacinamide; Disodium EDTA; Dipropylene Glycol; Maltodextrin; Menthoxypropan ediol dry skin Facial Suncreen
b. Memisahkan terminology yang terdapat pada konten seluruh  produk,  termasuk  produk  yang  digunakan sebagai pembanding. Berikut ini adalah tabel contoh produk yang akan dibandingkan.
TABEL II
CONTOH PRODUK DIBANDINGKAN id nama_ produk Komposisi _produk tipe_ kulit kategori_pr oduk 6 Senka Perfect  Whip 120gr Gluceryl  Stearate SE; Disodium EDTA; Dipropylene Glycol; Lauric Acid; Myristic Acid dry skin Face wash
2 Aloe BHA Skin Toner 200ml 1,2-Hexanediol; Psidium  Guajava Fruit Extract; Snail Secretion Filtrate; Aspalathus Linearis  Extract; Protulaca Oleracea Extract dry  skin, oily  skin, acne skin Toner 12 PURITO Centella Unscented Serum 60ml 1,2-Hexanediol; Glycereth-26; Niacinamide; Disodium  EDTA; Dipotassium Glycyrrhizate dry  skin, oily skin Serum COSRX Low pH Good Morning 1,2-Hexanediol; Pueraria Labata Root Extract; Disodium  EDTA; dry  skin, oily  skin, acne skin Face wash
Cleanser 50ml Betaine Salicylate; Sodium Lauroyl Methyl Isethionate 21 SECRET KEY Starting Treatment Eye Cream 30gr 1,2-Hexanediol; Glyceryl  Stearate; Niacinamide; Disodium  EDTA; Portulaca Oleracea Extract dry skin Eye Care
c. Berikutnya melakukan langkah pemrosesan data yang terdiri  dari  tokenisasi  yaitu  proses  pembuatan  index dan stop word removal yaitu penghapusan kata yang muncul  lebih  dari  sekali  dari  bahan  yang  ada.  Stop word  removal  ini  berguna  untuk  menghemat  tempat penyimpanan  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  komputasi  [10].  Berikut  ini  adalah  tabel hasil pemrosesan pemisahan terminology.
TABEL III TERMINOLOGY
Terminology Acne Skin Dry Skin Oily Skin Niacinamide Disodium EDTA Dipropylene Glycol Maltodextrin Menthoxypropanediol Gluceryl Strearate SE Lauric Acid Myristic Acid 1,2-Hexanediol Glycereth-26 Dipotassium Glycyrrhizate Glyceryl Strearate Portulaca Oleracea Extract Psidium Guajava Fruit Extract Snail Secretion Filtrate Aspalathus Linearis Extract Pueraria Labata Root Extract Betaine Salicylate
Sodium Lauroyl Methyl Isethionate
d. Menggunakan  algoritma Term  Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF) untuk membuat profil pengguna. TF adalah jumlah terminology pada suatu produk, sementara IDF dapat dihitung menggunakan persamaan berikut ini.
𝑖𝑑𝑓 𝑖 = 𝑙𝑜𝑔⁡( 𝑛 𝑑𝑓 𝑖 )
Dimana df adalah  jumlah  produk  yang  mengandung terminology  i dan n adalah  jumlah  seluruh  produk. Berikut ini adalah tabel proses perhitungan nilai tf dan df.
TABEL IV PERHITUNGAN NILAI tf DAN df Terminology Q tf df idf = log(n/ df)
D 1 D 2 D 3 D
4 D 5 Acne Skin 0 0 1 0 1 0 2 0,39794 Dry Skin 1 1 1 1 1 1 5 0
Oily Skin
0 0 1 1 1 0 3 0,221849 Niacinamide 1 0 0 1 0 1 2 0,39794
Disodium EDTA 1 1 0 1 1 1 4 0,09691 Dipropylene Glycol 1 1 0 0 0 0 1 0,69897 Maltodextrin 1 0 0 0 0 0 0 0 Menthoxypro panediol 1 0 0 0 0 0 0 0 Gluceryl Strearate SE 0 1 0 0 0 0 1 0,69897 Lauric Acid 0 1 0 0 0 0 1 0,69897 Myristic Acid 0 1 0 0 0 0 1 0,69897 1,2- Hexanediol 0 0 1 1 1 1 4 0,09691 Glycereth-26 0 0 0 1 0 0 1 0,69897 Dipotassium Glycyrrhizate 0 0 0 1 0 0 1 0,69897 Glyceryl Strearate 0 0 0 0 0 1 1
0,69897 Portulaca Oleracea Extract 0 0 1 0 0 1 2 0,39794 Betaine Salicylate 0 0 0 0 1 0 1 0,69897 Psidium Guajava  Fruit Extract 0 0 1 0 0 0 1 0,69897 Snail Secretion Filtrate 0 0 1 0 0 0 1 0,69897 Aspalathus Linearis Extract 0 0 1 0 0 0 1 0,69897 Pueraria Labata Root Extract 0 0 0 0 1 0 1 0,69897 Sodium Lauroyl Methyl Isethionate 0 0 0 0 1 0 1
0,69897
e. Melakukan  normalisasi  terhadap  Q  dan  tf  dengan metode cornell smart system. Normalisasi data adalah proses membuat variabel memiliki rentang nilai yang sama sehingga data dapat diolah dengan lebih mudah.
TABEL V NORMALISASI Q tf D1 D2 D3 D4 D5 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0
1 0
0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0
f. Bobot kemungkinan minat pengguna terhadap setiap produk  berdasarkan  profil  pengguna.  Berikut  ini adalah persamaan yang digunakan.
𝑤 𝑖,𝑑 = ⁡ 𝑡𝑓 𝑖,𝑑 ∗ 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑛 𝑑𝑓 𝑖 )
Berikut ini adalah tabel proses perhitungan bobot.
TABEL VI PERHITUNGAN NILAI W W Qid D1 D2 D3 D4 D5 0 0 0,39794 0 0,39794 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,221849 0,22184 9 0,221849 0 0,39794 0 0 0,39794 0 0,39794 0,09691 0,09691 0 0,09691 0,09691 0,09691 0,69897 0,69897 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0 0,09691 0,09691 0,09691 0,09691 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0,39794 0 0 0,39794 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0,69897 0 0 0 0 0 0,69897 0
Dimana tf adalah  nilai terminology  frekuensi yang menunjukan  apakah  suatu terminology muncul  atau tidak, dan n adalah jumlah produk selain produk yang digunakan sebagai pembanding.
g. Menghitung cosine  similarity setiap  produk  untuk mengetahui tingkat kemiripan antara  produk pembanding  dan  produk  yang  dibandingkan  [11]. Berikut  ini  adalah  persamaan  yang  dapat  digunakan untuk perhitungan cosine similarity .
𝐶𝑜𝑠𝑆𝑖𝑚(𝑑 𝑖 , 𝑞) = ⁡ ⁡⁡𝑑 𝑖 ⁡→.⁡⁡⁡𝑞→⁡⁡⁡
|⁡𝑑 𝑖 →⁡|⁡.⁡⁡|⁡𝑞→⁡| = ∑ ⁡ 1 𝑖=1 1 𝑖=1 ⁡(𝑤 𝑖𝑗 ⁡.⁡⁡𝑤 𝑖𝑞 ) √∑ ⁡ 1 𝑖=1 1 𝑖=1 ⁡𝑤 𝑖𝑗 2 ⁡.⁡⁡∑ ⁡ 1 𝑖=1 1 𝑖=1 ⁡𝑤 𝑖𝑞 2 ⁡

## TABEL VII PERHITUNGAN COSINE SIMILARITY
Perhitungan Cosine Similarity
Q 2
D1 2 D2 2 D3 2 D4 2 D5 2 0 0 0,158356 0 0,158356 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,049217 0,049217 0,049217 0 0,158356 0 0 0,158356 0 0,158356 0,009392 0,009392 0 0,009392 0,009392 0,009392 0,488559 0,488559 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0 0,009392 0,009392 0,009392 0,009392 0 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0,158356 0 0 0,158356 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0
0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0,488559 0 0 0 0 0 0,488559 0 Total 0,656307 0,98651 1,840998 1,203474 1,692033 0,824055
h. Menentukan rank  score seluruh  produk  dengan mengalikan  hasil  perhitungan cosine  similarity produk pembanding dengan setiap produk.
TABEL VIII PERHITUNGAN RANK SCORE Qid * D1 Qid * D2 Qid * D3 Qid * D4 Qid * D5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,158356251 0 0,158356251 0,009391551 0 0,009391551 0,009391551 0,009391551 0,488559067 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 0,497950618 0 0,167747801 0,009391551 0,167747801 Sqrt( ) 0,618845339 0 0,188749123 0,008912086 0,228100034 i. Menampilkan  produk  yang  memiliki  nilai Cosine Similarity > 10% sebagai produk yang direkomendasikan. Cosine  Similarity  >1 0% menunjukan  bahwa  produk  yang  dibandingkan memiliki  tingkat  kesamaan  tertentu  dengan  produk yang digunakan sebagai pembanding.
TABEL IX PERSENTASE
W
D1 * 100% D2 * 100% D3 * 100% D4 * 100% D5 * 100% 61,8845339% 0% 18,8749123% 0,8912086% 22,8100034%
Berdasarkan tabel di atas, maka sistem akan merekomendasikan produk sesuai urutan sebagai berikut. 1. D1 (Senka Perfect Whip 120gr)
direkomendasikan  dengan  tingkat  kemiripan 61,8845339%.
2. D5  (SECRET  KEY  Starting  Treatment  Eye Cream  30gr)  direkomendasikan  dengan  tingkat kemiripan 22,8100034%.
3. D3 (PURITO Centella Unscented Serum 60ml) direkomendasikan  dengan  tingkat  kemiripan 18,8749123%.
4. D4  (COSRX  Low  pH  Good  Morning  Cleanser 50ml)  tidak  direkomendasikan,  karena  tingkat kemiripan adalah 0,8912086%. Dimana kurang dari 10% yang menjadi acuan minimum tingkat
kemiripan
suatu produk
untuk direkomendasikan.
5. D2  (Aloe  BHA  Skin  Toner  200ml)  tidak direkomendasikan,  karena  tingkat  kemiripan adalah  0%.  Dimana  kurang  dari  10%  yang menjadi  acuan  minimum  tingkat  kemiripan suatu produk untuk direkomendasikan.
Senka  Perfect  Whip  120  Gr  menjadi  rekomendasi karena untuk kulit kering(dry skin) dan memiliki 2 bahan yang sama dengan Garnier Light Complete Super UV Spot Proof  Sunscreen  Matte  Finish  30ml  yakni  Disodium EDTA;  Dipropylene  Glycol.  Dengan  total  tingkat kemiripan sebesar 61,8%
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba  yang  diberikan  pada user  mengenai  rekomendasi  dengan  tujuan  user  tersebut menghemat  waktu  dan  biaya  dalam  mencari  produk perawatan  kulit.  Uji  coba  ini  diberikan  pada  user  yang menggunakan produk perawatan kulit.
TABEL X HASIL UJI COBA SISTEM REKOMENDASI PADA USER Jawaban Jumlah Responden Persentase Sangat Setuju 37 74% Setuju 10 20% Ragu-ragu 3 6% Tidak Setuju 0 0% Sangat Tidak Setuju 0 0%
Kemudian  dari  hasil  wawancara  yang  dilakukan  pada seorang  beautician  atau  ahli  dalam  perawatan  kulit  yang memberikan  rekomendasi  produk  perawatan  kulit  adalah sebagai berikut “ Rekomendasi produk sudah sesuai dengan kebutuhan,  tetapi  hanya  untuk  kebutuhan  skincare  dasar saja. ”.  Saat  diberi  pertanyaan  lanjutan  mengenai  kenapa dengan  rekomendasi  produk  untuk  barang-barang  lebih lanjut  beautician  memberikan  jawaban  sebagai  berikut “ Untuk produk-produk yang lebih kompleks dan kulit yang sensitif masih memerlukan konsultasi dengan pakar ”. Hal ini dikarenakan adanya kombinasi akan perawatan produk dan  setiap  individu  mempunyai  tingkat  sensitivitas  yang berbeda pada kulitnya.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diambil  secara  ringkas  dari keseluruhan hasil pembahasan analisis yaitu:
1. 94%  respoden  setuju  bahwa  Website  yang  dibuat dengan  sistem  rekomendasi  content  based  filtering mampu  membantu  mereka  dalam  memberikan rekomendasi untuk membeli produk perawatan kulit.
2. Bedasarkan  hasil  uji  coba  blackbox,  sistem  mampu memberikan  rekomendasi  dengan  menggunakan content  based  filtering  dengan  baik.  Hal  ini  sesuai dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan content based filtering bedasarkan profil dari user [12] [13] ataupun bedasarkan deskripsi produk [14].
3. Untuk  produk-produk  dasar  perawatan  kulit  yang sederhana  rekomendasi  ini  dapat  digunakan.  Namun untuk  produk-produk  yang  lebih  kompleks,  sistem rekomendasi tidak disarankan karena tidak memperhitungkan  faktor  seperti  tingkat  kesenstifan dari  kulit.  Serta  untuk  melihat  tingkat  kesensitifan
kulit diperlukan seorang pakar. Hal ini selaras dengan kesimpulan  dari  penelitian  yang  juga  pada  topik sejenis [15].

## Daftar Pustaka
[1]   R. P. Koesmyta, “Pembuatan E-Commerce Berbasis Web Dengan Sistem Rekomendasi Content-Based Filtering Menggunakan Algoritma Apriori,” Diss. Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya, 2020.
[2]   S. A. W. Y. a. I. S. T. Badriyah, “"Recommendation system for property search using content based filtering method,” in 2018
International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) , Yogyakarta, Indonesia, 2018.
[3]   R. v. Meteren and v. M. Someren, “Using Content-Based Filtering for Recommendation,” Proceedings of the machine learning in the new information age : Proceedings of the machine learning in the new information age, vol. 30, pp. 47-56, 2000.
[4]   R. A. Nugroho, A. M. Polina and Y. D. Mahendra, “Tourism Site
Recommender System Using Item-Based Collaborative Filtering Approach,” international Journal of Applied Science and Smart Technologies, vol. 2, no. 2, pp. 209-216, 2020.
[5]   M. Muhammad and S. Sugiyanto, “Item Based Collaborative Filtering Based on Highest Item Similarity,” International Journal of Artificial Intteligence Research, vol. 6, no. 1, 2022.
[6]   P. Lops, M. De Gemmis and G. Semeraro, Content-based recommender systems : State of the art adn trends. In Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 73-105.
[7]   M. N. Saadah, R. W. Atmagi, D. S. Rahayu and A. Z. Arifin,
“Information Retrieval of Text Document With Weighting TF- IDF and LCS,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 34-37, 2013.
[8]   H. Christian, M. P. Agus and D. Suhartono, “Single Document Automatic Text Summarization using Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF),” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications, vol. 7, no. 4, pp. 285- 294, 2016.
[9]   S. Nidhra and J. Dondeti, “BLACK BOX AND WHITE BOX TESTING TECHNIQUES –A LITERATURE REVIEW,” International Journal of Embedded Systems and Applications (IJESA), vol. 2, no. 2, pp. 29-50, 2012.
[10]  C. Silva and B. Ribeiro, “The Importance of stop word removal on recall values in text categorization,” in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks , Portland, 2003.
[11]  B. Li and L. Han, “Distance Weighted Cosine Similarity Measure for Text Classification,” in Intelligent Data Engineering and
Automated Learning - IDEAL 2013 , Hefei, 2013.
[12]  J. C. Patty, E. T. Kirana and M. S. D. K. Giri, “Reccomendations System fo Purchase of Cosmetic Using Content-Based Filtering,”
International Journal of Computer Engineering and Information Technology, vol. 10, no. 1, pp. 1-5, 2018.
[13]  G. Chandrasekaran and D. J. Hemanth, “An Intelligent Frmaework for Online Product Recommnedation Using Collaborative Filtering,” in Proceedings of International Conference on Sutainable Expert Systems , Nepal, 2021.
[14]  F. B. A. Larasati and H. Februariyanti, “SISTEM REKOMENDASI PRODUCT EMINA COSMETICS DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONTENT - BASED FILTERING,” Junral Manajemen Informatika & Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 45-54, 2021.
[15]  F. L. L. V. FC and L. , “Web-Based Expert System Application in Determining Facial Care,” in International Conference on Environtment and Technologu , 2020.