Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Sistem Rekomendasi Produk Somethinc Menggunakan Metode Content-based Filtering
Nailatul Azizah a , Anief Fauzan Rozi b
a Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, 201210010@student.mercubuana-yogya.ac.id
b Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, anief@mercubuana-yogya.ac.id
Submitted: 26-05-2024, Reviewed: 06-06-2024, Accepted 24-06-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1411

## Abstract
Many consumers face difficulties in choosing the right skincare products due to a lack of understanding of skin types and available product information. Therefore, there is a need for a system that can recommend skincare products tailored to individual  consumer  needs.  This  study  aims  to  develop  an  application  that  provides  skincare  product  recommendations based on previously used products. The method applied is content-based filtering, which compares the content of various products to generate recommendation rankings. The minimum support and confidence values are calculated to determine association rules for itemset combinations. The cosine similarity algorithm is used to measure the similarity between words, while  product  descriptions  are  analyzed  using  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency).  The  similarity weights are calculated using the cosine similarity algorithm. The results of the study show that the cosine similarity values calculated using 8 skincare product data points indicate the highest similarity value is 0.722 for two product documents and the lowest value is 0 for one product document. This application can provide relevant skincare product recommendations that match user preferences.
Keywords: Recommendation Systems, Content-Based Filetring, Cosine Similarity, TF-IDF Weighting.

## Abstrak
Banyak  konsumen  menghadapi  kesulitan  dalam  pemilihan  produk  perawatan  kulit  yang  sesuai  karena  kurangnya pemahaman  tentang  jenis  kulit  dan  informasi  produk  yang  tersedia, oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  yang  mampu merekomendasikan  produk  skincare  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  individu  konsumen.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  aplikasi  yang  memberikan  rekomendasi  produk skincare berdasarkan  produk  yang  telah  digunakan sebelumnya. Metode yang diterapkan adalah content-based filtering , yaitu dengan membandingkan konten berbagai produk untuk  menghasilkan  peringkat  rekomendasi.  Nilai  minimum support dan confidence dihitung  untuk  menentukan  aturan asosiasi  kombinasi  itemset.  Algoritma cosine  similarity digunakan  untuk  mengukur  kemiripan  antar  kata,  sementara deskripsi  produk  dianalisis  menggunakan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency ).  Bobot  kemiripan dihitung dengan algoritma cosine similarity. Hasil penelitian menunjukkan nilai cosine similarity dari perhitungan dengan menggunkan 8 data produk skincare dengan nilai kemiripan tertinggi yaitu 0,722 pada 2 dokumen produk dan nilai terendah 0 pada satu dokumen produk, aplikasi ini dapat memberikan rekomendasi produk skincare yang relevan dan sesuai dengan preferensi pengguna.
Keywords: Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtetring, Cosine Similarity, Pembobotan TF-IDF.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  memperlihatkan peningkatan karena teknologi berkembang bersamaan dengan perkembangan ilmu pengetahuan [1].  Perkembangan  teknologi  saat  ini  berdampak signifikan pada kemajuan industri kecantikan yang juga berkembang pesat [2]. Menurut informasi yang diperoleh  dari  Kementerian  Perindustrian,  jumlah industri kosmetik dan usaha kecil menengah (IKM) yang  signifikan  di  Indonesia  pada  tahun  2019 mencapai  797  perusahaan,  meningkat  dari  760 perusahaan  pada  tahun  sebelumnya.  Data  dari BKPM  (Badan  Koordinasi  Penanaman  Modal) menyatakan bahwa dari total 797 industri kosmetik nasional, sebanyak 294 di antaranya terdaftar pada tahun  yang  sama.  Prediksi  menunjukkan  bahwa permintaan  akan  produk  perawatan  kulit  terus
menunjuka peningkatan dari tahun ke tahun. Tidak hanya  itu,  menurut  Statista,  terdapat  peningkatan sebesar  7,2%  dalam  penggunaan skincare dan kosmetik  pada  tahun  2022  dibandingkan  dengan tahun-tahun sebelumnya [3].
Kosmetik  dibagi  menjadi  dua  kategori. Pertama, kosmetik perawatan kulit ( skin care ), yang berfungsi untuk merawat, memelihara, dan menjaga kesehatan kulit. Kedua, kosmetik riasan ( make up ), yang berguna untuk mempercantik dan menyamarkan  ketidaksempurnaan  pada  wajah, sehingga  meningkatkan  penampilan  [4].  Setiap orang,  terutama  wanita,  bermimpi  memiliki  kulit yang  sehat  dan  cantik.  Salah  satu  cara  untuk merawat  kebersihan  dan  kesehatan  kulit  adalah melalui penggunaan skincare atau produk perawatan kulit.  Melalui  perawatan  ini,  kebersihan  dan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kesehatan kulit dapat dipertahankan, sehingga kulit terlihat  sehat,  segar,  dan  menarik  bagi  yang melihatnya . Skincare adalah kegiatan merawat kulit dengan menggunakan bahan-bahan khusus, terutama  untuk  wajah.  Penting  untuk  mengetahui kondisi  dan  masalah  kulit  wajah  sebelum  memilih produk skincare yang akan digunakan .
SOMETHINC  menawarkan  beragam  jenis produk make up dan perawatan kulit, namun hal ini sering kali membuat para pelanggan bingung dalam memilih  produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka  [5].  Sebelumnya,  pelanggan  biasanya melakukan pencarian produk secara manual melalui internet.  Agar  pelanggan  dapat  menemukan  lebih banyak  pilihan  produk  yang  sesuai  dengan  minat dan kebutuhan mereka, diperlukan sistem rekomendasi  yang  mampu  memberikan  saran berdasarkan preferensi dan kebutuhan pelanggan.
Dalam penyusunan penelitian ini, penting untuk merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  untuk memperluas  pengetahuan  dan  wawasan  peneliti serta  menghindari  duplikasi  penelitian.  Beberapa penelitian terdahulu menjadi referensi utama.
Penelitian  Safitri,  Helilintar,  &  Wahyuniar
(2021) bertujuan mengembangkan aplikasi rekomendasi  produk skincare berdasarkan  produk yang  disukai  sebelumnya.  Metode  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah Content-Based  Filtering dan  Algoritma  Apriori,  yang  dihitung  dari  nilai kemiripan  konten  untuk  rating  produk  dan mengevaluasi  minimum  support  dan confidence untuk aturan asosiasi. Hasilnya menunjukkan rating tertinggi 0,447 dan nilai confidence 88,89% [6]. Penelian  kedua  Alkaff,  Khatimi,  and  Eriady
(2020) melakukan penelitian kedua yang membahas penerapan  sistem  rekomendasi  menggunakan metode  Filter  Berbasis  Konten  untuk  memberikan rekomendasi buku berdasarkan kesamaan fitur-fitur pada buku tersebut dengan menggunakan Weighted Tree  Similarity .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memudahkan  pengunjung  Perpustakaan Daerah Kalimantan Selatan dalam menemukan buku sesuai  dengan  preferensi  mereka.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  presisi  dari  lima  skenario pengujian mencapai 88% [7].
Penelitian ketiga oleh Wijaya & Alfian (2018) menggunakan dua pendekatan, yaitu content-based filtering dan collaborative filtering , untuk memberikan rekomendasi laptop kepada pelanggan berdasarkan  minat  dan  kebutuhan  mereka.  Dalam metode collaborative filtering , mereka menerapkan algoritma Adjusted-cosine similarity untuk menghitung  kemiripan  antar  pelanggan,  serta menggunakan  algoritma weighted  sum untuk perhitungan prediksi. Sementara itu, dalam metode content-based  filtering ,  mereka  menggunakan algoritma  tf-idf  untuk  mengevaluasi  ketersediaan konten. [8].
Fiarni, Maharani, dan Calista (2019) melakukan penelitian  keempat  yang  mengeksplorasi  sistem rekomendasi  untuk  perusahaan  pewarna  tekstil. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merekomendasikan produk baru atau alternatif kepada calon pelanggan berdasarkan  karakteristik  individu  dan  riwayat transaksi mereka. Metode yang digunakan melibatkan  penggunaan cosine  similarity untuk menilai  kesamaan  produk  dan content-based filtering untuk menilai model rekomendasi pelanggan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat kesamaan sebesar 93,47% [9].
Penelitian ini
menggunakan metode penyaringan berbasis konten ( Content-based filtering )  yang  memanfaatkan  informasi  produk untuk memberikan rekomendasi. Metode ini dipilih karena  tidak  memerlukan  penilaian  dari  pengguna lain  sebagai  dasar  rekomendasi.  Dalam  penelitian ini, deskripsi produk yang sesuai dengan kata kunci yang  dicari  oleh  pelanggan  dijadikan  sebagai parameter.  Berdasarkan  produk  yang  dicari  oleh pelanggan, sistem dapat merekomendasikan produk baru  yang  memiliki  deskripsi  konten  yang  mirip dengan  produk  yang  telah  dilihat  sebelumnya. Inovasi  dari  penelitian  ini  adalah  penerapan algoritma  pemrosesan  bahasa  alami  ( Natural Language  Processing )  terbaru  untuk  menganalisis dan memahami deskripsi produk secara lebih baik. Ini memungkinkan sistem memberikan rekomendasi yang  lebih  akurat  dan  relevan  berdasarkan pemahaman yang lebih mendalam terhadap konten produk.

## METODE PENELITIAN
Data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang  berasal  dari  sumber  tidak  langsung,  yang diperoleh  melalui  perantara  seperti  orang  lain  atau dokumen  dan  studi  literatur  pada  jurnal  atau  pun buku yang membahas tentang skincare dan make up .
2.1. Jalan Penelitian Penelitian ini melibatkan enam langkah utama, yang  mencakup  studi  literatur,  pengumpulan  data, pre-processing , pembobotan TF-IDF, cosine similarity , dan prototipe seperti pada Gambar 1.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 1. Alur Penelitian
a. Studi Literatur. Pada studi literatur ini, dilakukan pengumpulan,  pencarian,  dan  memahami, informasi,  serta  informasi  yang  sesuai dengan penelitian ini.
b. Pengumpulan Data. Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data dilakukan  melalui  studi  pustaka,  di  mana data yang diperlukan berasal dari referensi- referensi  yang  diperoleh  dari  penelitian- penelitian sebelumnya [10]. Proses pengumpulan  data  ini  berkaitan  dengan akuisisi pengetahuan tentang skincare dan
make-up . Langkah akuisisi pengetahuan ini
melibatkan pengumpulan informasi tentang masalah-masalah yang akan diteliti,  yang  kemudian  akan  menjadi panduan  dalam  pengembangan  sistem rekomendasi.
c. Pre-processing . Pre-processing teks  adalah  proses  yang melibatkan beberapa teknik, memecah teks menjadi unit-unit seperti kata-kata, menghilangkan  kata-kata  yang  tidak penting,  dan  mengubah  kata-kata  menjadi bentuk  dasarnya,  semua  ini  dilakukan untuk  membuat  teks  menjadi  lebih terstruktur  dan  siap  untuk  analisis  lebih lanjut.
d. Pembobotan TF-IDF. Metode  TF-IDF  adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  menentukan  seberapa pentingnya  sebuah  kata  ( term )  dalam konteks  sebuah  dokumen.  Teknik  ini mengintegrasikan dua konsep, yaitu frekuensi kemunculan kata dalam dokumen  tertentu  dan  kebalikan  dari frekuensi  dokumen  yang  memiliki  kata tersebut [11].
e. Cosine Similarity. Cosine  similarity adalah  teknik  yang dipakai untuk mengukur tingkat kemiripan antar dua objek. Kesamaan dihitung antara
kueri  dan  dokumen.  Nilai  kemiripan didapat dengan menghitung nilai kemiripan  antara  dua  vektor.  Ukuran kemiripan  digunakan  untuk  menentukan tingkat kemiripan antara  data [12]. f. Prototipe. Prototipe dibuat  sebagai  sebuah  model yang  bisa  diakses  oleh  pengguna  ketika mereka  memasukkan  kata  kunci  pada aplikasi  sistem  rekomendasi,  dengan maksud  untuk  meningkatkan  kenyamanan pengguna  dan  meningkatkan  relevansi rekomendasi yang diberikan.
2.2 Sistem Rekomendasi Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  yang menyajikan  informasi  dan  rekomendasi  kepada pengguna  untuk  membantu  mereka  membuat keputusan, dengan menggunakan data historis [13]. Sistem  rekomendasi  menyajikan  daftar  item  yang sesuai  dengan  individu  pengguna.  Sistem  ini menganalisis data pengguna, informasi pribadi, dan konteks  pengguna  untuk  menentukan  preferensi mereka.  Dengan  sistem  rekomendasi  menyaring informasi  secara  personal  sehingga  hanya  objek yang  sesuai  dengan  pengguna  yang  ditampilkan menggunakan model rekomendasi [14].
2.3 Skincare
Istilah  " skincare "  berasal  dari  bahasa  Inggris yang mengacu pada perawatan kulit. Secara umum, skincare merujuk  pada  rangkaian  perawatan  kulit yang melibatkan penggunaan berbagai produk untuk menjaga  kesehatan  dan  kecantikan  kulit.  Nutrisi yang  penting  bagi  kulit  dapat  dipenuhi  baik  dari dalam  tubuh  melalui  makanan  dan  minuman  yang dikonsumsi, maupun dari luar tubuh melalui produk skincare .  Langkah  yang  krusial  dalam  menjaga kesehatan  dan  kecantikan  kulit  wajah  adalah memastikan kulit bebas dari sel-sel kulit mati, debu, kotoran,  dan  sisa-sisa  makeup  yang  menempel, sehingga  juga  membantu  mencegah  berbagai masalah kulit [15].
2.4 Pengertian Metode Content-based filtering
Content-based filtering tidak mempertimbangkan  kontribusi  dari  pengguna  lain dalam  memberikan  rekomendasi,  melainkan  hanya bergantung pada preferensi pengguna tersebut  [16]. Algoritma  ini  memilih  item  dengan  konten  yang mirip  berdasarkan  apa  yang  dicari  oleh  pengguna, tanpa  memperhatikan  penilaian  dari  pengguna  lain [17].  Meskipun  hal  ini  dapat  menghasilkan rekomendasi yang kurang bervariasi, Content-based filtering tetap  berfungsi  dengan  baik  bahkan  jika pengguna tidak memberikan penilaian [18].
Metode Content-based  filtering mengekstrak informasi  dari  item  yang  akan  direkomendasikan,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
lalu  membandingkannya  dengan  informasi  dari produk  yang  telah  dikunjungi.  Metode  ini  sering digunakan  untuk  merekomendasikan  artikel,  atau situs web. Beberapa metode yang sering digunakan dalam  penyaringan  berbasis  konten  meliputi penggunaan  TF-IDF,  Klasifikasi  Bayes,  analisis klaster, pohon keputusan, dan jaringan saraf tiruan. Kelebihan  dari  metode Content-based  filtering adalah  kemampuannya  memberikan  rekomendasi tanpa  memerlukan  penilaian  dari  pengguna,  hanya dengan mempertimbangkan informasi dari item  itu sendiri.
2.5 TF-IDF ( Term Frequency Inverse Document Frequency ) Secara  garis  besar,  TF-IDF  adalah  sebuah metode yang mengukur relevansi sebuah term dalam sebuah dokumen dengan membandingkan frekuensi kemunculannya  dalam  dokumen  tersebut  dengan seberapa  sering  kemunculan  kata  tersebut  dalam seluruh dokumen [19]. Metode TF-IDF adalah salah satu  metode  pembobotan  term  yang  banyak digunakan  [20].  Kata-kata  dengan  nilai  TF  yang tinggi menunjukkan pentingnya kata tersebut dalam dokumen, sementara DF mengindikasikan seberapa umum  kata  tersebut  muncul  dalam  seluruh  koleksi dokumen.  Metode  ini  menggunakan  perhitungan kemunculan kata dalam banyak dokumen [21]. Dalam penelitian ini, digunakan algoritma TF-
IDF  dengan  dua  jenis  perhitungan  yaitu  TF  biner dan  TF  murni  [22].  TF  biner  berfungsi  untuk menentukan  keberadaan  atau  tidaknya  sebuah  kata dalam  sebuah  dokumen,  di  mana  nilai  satu  (1) menunjukkan keberadaan dan nol (0) menunjukkan ketiadaan.  Sedangkan  TF  murni  menggambarkan jumlah  kemunculan  kata  dalam  sebuah  dokumen. Sebagai  contoh,  jika  sebuah kata  muncul  lima  kali dalam dokumen, maka nilainya adalah lima (5).
IDF  merupakan  langkah  perhitungan  setelah nilai  TF  diperoleh.  IDF  mengukur  seberapa  luas distribusi  TF  pada  seluruh  koleksi  dokumen  yang relevan dengan produk yang bersangkutan. Berikut adalah  rumus  1  dan  2  yang  digunakan  pada penelitian ini:
1) 𝐼𝐷𝐹 = ( 𝐷 𝐷𝐹 ) 2) 𝑊 = 𝑇𝐹 ∗ ( 𝐼𝐷𝐹 + 1)
TF
: Frekuensi sebuah kata atau istilah muncul dalam sebuah dokumen.
IDF : Kebalikan dari frekuensi dokumen, yang dihitung  dengan  rumus  logaritma  dari  jumlah  total dokumen  dibagi  dengan  jumlah  dokumen  yang mengandung kata tersebut ( term ). D : Total jumlah dokumen.
DF:  Jumlah  dokumen  yang  mengandung  kata  atau istilah tersebut.
W: Bobot diberikan untuk setiap dokumen.
Rumus  (1)  adalah  cara  untuk  menghitung Inverse Document  Frequency (IDF),  yang  menunjukkan pentingnya sebuah kata dengan mempertimbangkan seberapa  sering  kata  tersebut  muncul  dalam dokumen  dibandingkan  dengan  total  jumlah dokumen dalam koleksi tersebut [23]. Rumus (2), di sisi lain, adalah cara untuk menghitung bobot suatu kata dalam model TF-IDF setelah mempertimbangkan  frekuensi  kemunculan  kata tersebut  dalam  dokumen.  Dalam  rumus  tersebut, frekuensi  kemunculan  kata  dikalikan  dengan  nilai IDF yang telah dimodifikasi dengan penambahan 1, kemungkinan  untuk  menghindari  pembagian  oleh nol atau memberikan bobot tambahan kepada kata- kata  yang  muncul  di  semua  dokumen[24].  Ini membantu menentukan seberapa pentingnya sebuah kata dalam sebuah dokumen dalam konteks seluruh koleksi dokumen[25].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses penentuan rekomendasi produk somethinc  dilakukan  melalui  serangkaian  langkah. Pertama,  teks  yang  terkait  dengan  produk dipersiapkan  melalui  proses  pra-pemrosesan,  yang meliputi  langkah-langkah  seperti  pembersihan  teks dan  penghapusan  kata-kata  yang  tidak  relevan. Selanjutnya, bobot diberikan pada setiap kata dalam teks menggunakan metode TF-IDF, yang membantu dalam  menilai  kepentingan  relatif  dari  kata-kata tersebut  dalam  konteks  keseluruhan.  Kemudian, untuk menentukan kesamaan antara kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna dan teks produk, rumus kesamaan  kosinus  digunakan  [26].  Proses  ini mengukur sudut antara vektor kata kunci pengguna dan  vektor  representasi  teks  produk  dalam  ruang fitur.  Jika  sudutnya  mendekati  nol,  maka  kedua vektor tersebut dianggap mirip, dan produk tersebut dianggap  sebagai  rekomendasi  yang  potensial. Dengan  demikian,  proses  rekomendasi  produk  ini memungkinkan pengguna untuk menemukan produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka ketika memasukkan kata kunci seperti "serum untuk kulit berminyak".
3.1 Teks Preprocessing
Pemrosesan  teks  adalah  proses  penyaringan data  teks  agar  menjadi  lebih  terstruktur  melalui beberapa  tahap.  Hasil  dari  pemrosesan  ini  berupa daftar  kata-kata  penting  yang  memiliki  arti signifikan  dan  dapat  memberikan  makna  pada konten dokumen atau kumpulan dokumen [27].
Lakukan  prapemrosesan  teks  pada  deskripsi produk  dengan  maksud  agar  informasi  yang digunakan bisa diubah menjadi nilai menggunakan TF-IDF  dan  kemiripan  kosinus.  Langkah-langkah dalam  proses  ini  termasuk  tokenisasi  dan penghapusan  kata  penghubung.  Prapemrosesan hanya  dilakukan  pada  produk  yang  mengandung
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kata  kunci,  sehingga  pencarian  menjadi  lebih efisien  dan  cepat.  Dengan  demikian,  deskripsi produk yang mencakup kata kunci dalam penelitian ini akan mengalami tahapan prapemrosesan.

## Tabel 1. Data Preprocessing Produk
Kode Nama Produk Deskripsi D1 Calm Down Skinpair R-Cover Cream Pelembab  vegan  bertekstur ringan yang melindungi barier  kulit  cocok  sebagai moisturizer untuk kulit sensitif  dan  memperkuat barier  kulit  meningkatkan kelembaban. D2 SKIN GOALS Moisture Silk Creme Pelembab  gel  vegan  yang sangat ringan dengan kekuatan pencerah 5X, yang berfungsi sebagai pelembab untuk meningkatkan kelembaban kulit dan mengurangi flek hitam dalam  periode  28  hari Produk pelembab ini dirancang  khusus  untuk kulit yang normal. D3 CERAMIC SKIN Saviour  Moisturizer Gel Pelembab  Gel  Krim  ini sangat  lengkap  dengan  10 Bahan  Berkualitas  Tinggi yang  telah  teruji  untuk menjaga  kelembaban  kulit selama  24  jam  Somethinc Ceramic Skin Saviour Moisturizer Gel cocok untuk merawat kulit yang beragam termasuk  kulit  kombinasi dan  juga  dapat  berperan sebagai  pelembab  wajah untuk kulit yang  mengalami kekeringan dan kekusaman. D4 BEE POWER Propolis    Manuka Honey Sleeping Mask Somethinc  Sleeping  Mask adalah  produk  perawatan kulit terbaik dengan formula Superfood  Bee  Glow  yang membuat kulit terlihat bercahaya  dan  bebas  kilap keesokan  paginya.  Cocok digunakan  sebagai  sleeping mask  untuk  jenis  kulit  yang berminyak. D5 SKIN GOALS Moisture Silk Creme Gel-cream vegan yang sangat  ringan  ini  memiliki kekuatan  pencerah  5X  dan berfungsi  sebagai  pelembab untuk memperbaiki kulit dan mengurangi flek hitam dalam periode 28 hari Cocok digunakan untuk semua jenis kulit  termasuk  kulit  sensitif dan berminyak. D6 ACNEDOT Treatment Moisturizer Gel Pelembab wajah vegan dengan  kekuatan  melawan jerawat 5X membantu mengatasi  bakteri  penyebab jerawat, mengurangi tampilan pori-pori, mengontrol produksi minyak berlebih,  dan  mengurangi jerawat  dalam  periode  28 hari.
D7 PEPTINOL Granactive  Retinoid Peptide Night Moisturizer Creme Memiliki  BOTOX  LIKE EFFECT  yang  membuat kulit  terlihat  lebih  muda  & segar. Cocok digunakan jenis  kulit  normal,sensitif dan berminyak. D8 SOS Bakuchiol Electrolyte Rich Moisturizer Silk Creme Memiliki  teknologi  Digital Stress  Protector  yang  dapat melindungi kulit dari penuaan dini akibat  paparan sinar  Blue  Light  setiap hari.
Cocok digunakan jenis normal.

## 3.2 Pembobotan TF-IDF
Deskripsi  produk  yang  mengandung  kata kunci  diberi  bobot  1  dalam  proses  pembobotan dokumen tersebut.

## Tabel 2. Pembobotan Term
Term TF Pelembab  Sensitif  Minyak Jerawat  kulit Q 1 1 1 1 1 D1 1 1 0 0 1 D2 1 0 1 0 1 D3 1 0 0 0 1 D4 1 0 1 0 0 D5 0 1 1 1 1 D6 1 1 1 0 1 D7 0 1 1 1 0 D8 0 0 0 0 1
DF  adalah  jumlah  dokumen  yang  mengandung term  tertentu.  Untuk  menghitung  nilai  IDF,  kita menggunakan rumus IDF = Log(n/DF), di mana n adalah  jumlah  total  dokumen  dalam  koleksi. Rumus  ini  memberikan  bobot  yang  lebih  tinggi pada term yang jarang muncul di dalam dokumen.

## Tabel 3. Hasil  IDF
Term DF D/DF IDF Pelembab 5 1.6 0.29 Sensitif 5 1.6 0.29 Berminyak 5 1.6 0.29 Jerawat 4 2 0.301 Kulit 7 1.14 0.08
Lakukan  perhitungan  untuk  wdt  menggunakan rumus  wdt  =  tf.idf.  Dengan  cara  mendapatkan bobot  yang  tepat  untuk  setiap term dalam dokumen  berdasarkan  seberapa  sering  mereka muncul  (\ text {tf})  dan  seberapa  jarang  mereka muncul di seluruh koleksi dokumen (\ text {idf}) .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Wdt
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Term Wdt=TF.IDF Pelembab  Sensitif  Minyak Jerawat  kulit Q 0.29 0.29 0.29 0.301 0.08 D1 0.29 0.29 0 0 0.08 D2 0.29 0 0.29 0 0.08 D3 0.29 0 0 0 0.08 D4 0.29 0 0.29 0 0 D5 0 0.29 0.29 0.301 0.08 D6 0.29 0.29 0.29 0 0.08 D7 0 0.29 0.29 0.301 0 D8 0 0 0 0 0.08
Setiap  dokumen  dijadikan  vektor  dalam  ruang fitur,  dimana  panjang  vektor  sesuai  dengan jumlah kata-kata unik dalam kumpulan dokumen. Tiap  komponen  vektor  merepresentasikan  bobot dari  kata-kata  dalam  dokumen  tersebut,  yang dihitung dengan nilai TF-IDF.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Saklar
Term   WD*Wdi D1 0.841 0.841 0 0 0 0.0232 D2 0.0841 0 0.0841 0 0 0.0232 D3 0.841 0 0 0 0 0.0232 D4 0.0841 0 0.0841 0 0 0 D5 0 0.08729  0.08729  0.08729  0.0906  0.0241 D6 0.0232 0.0232  0.0232 0.0232 0 0.0064 D7 0 0.08729  0.08729  0.08729  0.0906 0 D8 0 0 0 0 0 0.064 D8 0 0 0 0 0 0.064
Panjang  vektor  untuk  setiap  dokumen  dihitung dengan  menggunakan  formula Euclidean  norm , yaitu  akar  kuadrat  dari  total  kuadrat  bobot  kata- kata  dalam  dokumen.  Panjang  vektor  ini memberikan  indikasi  tentang  kompleksitas  atau relevansi  dokumen  tersebut  dalam  kaitannya dengan kumpulan dokumen secara keseluruhan.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Panjang Vektor
Term Panjang Vektor D1 0.119 D2 0.148 D3 0.148 D4 0.128 D5 0.067 D6 0.148 D7 0.128 D8 0.179
3.3 Cosine similarity
Cosine  similarity adalah  teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  mirip dua  dokumen.  Untuk  membuat  sistem  peringkat
rekomendasi,  digunakan cosine  similarity antara dokumen  pertanyaan  (Q)  dan  setiap  dokumen lainnya  (D1-D8).  Dokumen  yang  memiliki similaritas  kosinus  yang  tinggi  dengan dokumen pertanyaan  akan  mendapatkan  peringkat  yang lebih tinggi .
Cosine Similarity (Q, D1) =
0.0841 × 0.29 + 0.0841 × 0.29 + 0 × 0.29 + 0 × 0.29 + 0 × 0 + 0.0232 × 0 + 0 × 0 + 0 × 08321
0.119   × 0.29
≈ 0.634
Cosine Similarity (Q, D2) =
0.0841 × 0.29 + 0 × 0.29 + 0.0841 × 0.29 + 0 × 0.29 + 0 × 0 + 0.0232 × 0 + 0.08729 × 0.29 + 0 × 0
0.119  × 0.29 ≈ 0.634
Tabel 7. Rangking Hasil Rekomendasi Term Nilai Cosine Rangking D4 0.722 1 D7 0.722 2 D1 0.634 3 D2 0.634 4 D3 0.634 5 D6 0.634 6 D5 0.604 7 D8 0 8 3.4 Prototipe
a. Halaman Utama
Di halaman beranda, ada opsi pemfilteran  yang  memungkinkan  pengguna mempersempit pencarian berdasarkan kategori, usia, dan jenis kulit.
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
b. Tampilan Halaman Filter Menu pemfilteran digunakan ketika pengguna
mengisi kriteria pemfilteran. Fungsi dari menu ini adalah  untuk  membantu  pengguna  menemukan rekomendasi  yang  sesuai  dengan  jenis  kulit mereka dengan lebih mudah.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 3. Tampilan Halaman Filter
c. Tampilan Hasil Rekomendasi Pada  menu  hasil  rekomendasi  dapat  diakses setelah  pengguna  mengisi  kriteria  pada  menu filter.
Gambar 4. Tampilan Halaman Rekomendasi

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dokumen D4 dan D7 memiliki kesamaan tertinggi dengan dokumen pertanyaan, dengan nilai cosine similarity sebesar  0.722.  Dokumen  D1,  D2,  D3, dan  D6  memiliki  nilai cosine  similarity yang sama, yaitu sebesar 0.634. Dokumen D5 memiliki nilai cosine  similarity sebesar  0.604,  sedangkan dokumen  D8  memiliki  nilai cosine  similarity terendah,  yaitu  0.  Oleh  karena  itu,  dokumen  D4 dengan nama produk Bee Power Propolis Manuka Honey  Sleeping  Mask dan  D7  dengan  nama produk PEPTINOL  Granactive  Retinoid  Peptide Night  Moisturizer  Creme adalah  rekomendasi terbaik karena memiliki nilai kemiripan tertinggi.
Berdasarkan hasil dan analisis yang dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem rekomendasi produk Somethinc berhasil dibangun  dengan  mengintegrasikan  metode content-based filtering .
Untuk penelitian berikutnya, disarankan agar jumlah  produk  yang  tersedia  dalam  sistem rekomendasi  ditingkatkan  agar  mendukung hasil rekomendasi  yang  lebih  akurat  dan  beragam. Selain  itu,  sistem  ini  juga  dapat  dikembangkan menjadi  sebuah  platform mobile berbasis Android.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ingin  menyampaikan  rasa  terima kasih  yang  mendalam  kepada  Bapak  Anief Fauzan  Rozi  atas  arahan,  bimbingan  yang
diberikan selama proses penelitian ini.
Kontribusinya  sangat  berarti  dalam  memandu penelitian  ini  dari  awal  hingga  akhir.  Semoga penelitian ini memberikan manfaat yang besar dan berkontribusi positif dalam pengembangan teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V. N. Yefta and D. Y. Bernanda, “Perancangan Sistem Informasi menggunakan TOGAF Dan Analisis Ward &
Peppard pada SMA Santo Leo,” Jurnal Teknologi Dan Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  314–323,
Apr. 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i2.1171.
[2] K.  Wakhidah,  B.  Budiman,  and  W.  Winarti, “Rancangan  Sistem  Informasi  Perpustakaan  Berbasis Website Menggunakan Barcode Di Sekolah MA Raden Rahmat,” Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  61–68,  Feb.  2023,  doi: 10.47233/jteksis.v5i1.740. [3] E.  Ayuningrum,  Y.  Azhar,  and  G.  I.  Marthasari, “Sistem Rekomendasi Produk Skincare Korea Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Collaborative  Filtering,” REPOSITOR , vol. 4, no. 4, pp. 497–506, 2022.
[4] M. I. Rahayu, M. Kasegrina Siregar, M. Desnia, and S. Bandung,  “SISTEM  REKOMENDASI  PEMILIHAN
PRODUK  BASIC  SKINCARE  BERDASARKAN JENIS  KULIT  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” 2022.
[5] A.  Risetdikti  and  J.  Komunikasi,  “‘Somethinc’  Pada Pengguna  Instagram,”  vol.  13,  no.  2,  2022,  doi: 10.31294/jkom.
[6] D. Ayu, N. Safitri, R. Helilintar, and L. S. Wahyuniar, “Sistem Rekomendasi Skincare Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan Algoritma Apriori.”
[7] M.  Alkaff,  H.  Khatimi,  and  A.  Eriadi,  “Sistem Rekomendasi  Buku  pada  Perpustakaan  Daerah
Provinsi  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode Content-Based Filtering,”
MATRIK : Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 193–202, Sep. 2020, doi:
10.30812/matrik.v20i1.617.
[8] A.  E.  Wijaya  and  D.  Alfian,  “SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE  FILTERING  DAN  CONTENT- BASED  FILTERING,” Jurnal  Computech  &  Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[9] C.  Fiarni,  H.  Maharani,  and  N.  Calista,  “Product Recommendation  System  Design  Using  Cosine Similarity  and  Content-based  Filtering  Methods,” 2019.
[10]
S.  Purnomo  and  F.  A.  Alijoyo,  “Sistem  Peminjaman Barang  Menggunakan  QR  Code  Berbasis  Aplikasi Android,” Jurnal  Teknologi   Dan  Sistem  Informasi Bisnis ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  322–328,  Apr.  2024,  doi: 10.47233/jteksis.v6i2.1350.
[11] M.  Nurjannah,  I.  Fitri  Astuti,  and  D.  Program  Studi, “PENERAPAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT
FREQUENCY  (TF-IDF)  UNTUK  TEXT  MINING Mahasiswa S1 Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Mulawarman 2,3),” 2013.
[12] R.  Al  Rasyid,  D.  Handayani,  and  U.  Ningsih, “Penerapan  Algoritma  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity untuk  Query  Pencarian  Pada  Dataset  Destinasi Wisata,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 8, no. 1, p. 2024, 2024, doi: 10.35870/jti.
[13] B. U. Tri Wahyo and A. Widya Anggriawan, “Sekolah Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  ASIA Malang  6  SISTEM  REKOMENDASI  PAKET WISATA  SE-MALANG  RAYA  MENGGUNAKAN
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 461-468 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
METODE  HYBRID  CONTENT  BASED  DAN
COLLABORATIVE,” 2015.
[14] M.  Alkaff,  H.  Khatimi,  and  A.  Eriadi,  “Sistem
Rekomendasi  Buku  pada  Perpustakaan  Daerah Provinsi  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode Content-Based Filtering,” MATRIK : Jurnal
Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 193–202, Sep. 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.617.
[15] L.  E.  Sari  and  W.  Hadikurniawati, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SKINCARE UNTUK KULIT WAJAH MENGGUNAKAN  METODE  DECISION  TREE (STUDI KASUS PADA KOSMETIK WARDAH) .
[16] A. Laksito and M. R. Saputra, “Content Based VGG16 Image  Extraction  Recommendation,” Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 370–375, Jun. 2022,
doi:
10.29207/resti.v6i3.3909. [17] C. Koloman, R. Maulana, R. Dwi, Z. Putri, and W. A.
Harahap, “Sistem Rekomendasi Pekerjaan di bidang IT Menggunakan  Algoritma  Content-Based  Filtering,” Journal  of  Creative  Student  Research  (JCSR) ,  vol.  1, no. 6,
pp.
78–88, 2023, doi: 10.55606/jcsrpolitama.v1i6.2992. [18] M.  Fajriansyah,  P.  P.  Adikara,  and  A.  W.  Widodo, “Sistem  Rekomendasi  Film  Menggunakan  Content Based Filtering,” 2021.
[19] E. Tjipta, W. Sekolah, T. Manajemen Informatika, D.
Komputer,  and  A.  Malang,  “78  Sekolah  Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer ASIA Malang
PERANCANGAN  INFORMATION  RETRIEVAL (IR)  BERBASIS  TERM  FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT  FREQUENCY  (TF-IDF)  UNTUK PERINGKASAN TEKS TUGAS KHUSUS BERBAHASA INDONESIA,” 2013.
[20] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L.  Muflikhah, “Klasifikasi  Berita  Online  dengan  menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity,” 2018.
[21] M. A. Rofiqi, Abd. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A.
Saputra,  “Implementasi  Term-Frequency  Inverse
Document  Frequency  (TF-IDF)  Untuk  Mencari Relevansi Dokumen
Berdasarkan Query,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer  Science  and Applied  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  58–64,  Dec. 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[22] I. Cholissodin et al. , “PEMERINGKATAN PENCARIAN PADA BUKU PEDOMAN AKADEMIK  FILKOM  UB  MENUJU  MERDEKA BELAJAR DAN FREE E-BOOK PEMBELAJARAN SEBAGAI  PROTOTYPE  LOCAL  SMART  MICRO SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN ALGORITMA  PAGERANK  DAN  TF-IDF”,  doi: 10.25126/jtiik.202184384. [23] M. A. Rofiqi, Abd. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A.
Saputra,  “Implementasi  Term-Frequency  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  Untuk  Mencari Relevansi Dokumen
Berdasarkan Query,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer  Science  and Applied  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  58–64,  Dec. 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[24] S. Fatonah Larasati, U. Ria Safitri, L. Puji Rahayu, F. Ekonomi,  and  U.  Boyolali  Jl  Pandanaran  No, “PENGARUH  KUALITAS  PRODUK,  PROMOSI
DAN POTONGAN
HARGA TERHADAP KEPUTUSAN  PEMBELIAN  PRODUK  WARDAH KOSMETIK  (STUDI  KASUS  PADA  KEPUTUSAN PEMBELIAN  PRODUK  WARDAH  KOSMETIK  DI TOKO EVIAA COSMETIK KARTASURA),” Jurnal Ilmu Manajemen dan Akuntansi , vol. 9, no. 2, p. 2021, 2021.
[25] D. Septiani and I. Isabela, “SINTESIA: Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia ANALISIS TERM
FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DALAM TEMU KEMBALI INFORMASI PADA DOKUMEN TEKS”.
[26] S. K. Dirjen et al. , “Terakreditasi SINTA Peringkat 2
Implementasi  Metode  Content  Based  Filtering  Pada Aplikasi  Pencarian  Taman  Penitipan  Anak,” masa
berlaku mulai , vol. 1, no. 3, pp. 163–169, 2017.
[27] A. Riyani, M. Zidny Naf’an #2, and A. Burhanuddin, “Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” 2019.
[28] A.  E.  Wijaya  and  D.  Alfian,  “SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE  FILTERING  DAN  CONTENT- BASED  FILTERING,” Jurnal  Computech  &  Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.