Volume 7 Nomor 1, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM REKOMENDASI CONTENT-BASED FILTERING SKINCARE PRIA DI E-COMMERCE SHOPEE

## CONTENT-BASED FILTERING MEN'S SKINCARE RECOMMENDATION SYSTEM IN SHOPEE E-COMMERCE
Ananto Dwi Saputro 1 , Fatkhul Amin 2
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Industri,Unisbank Semarang anantosaputro24@gmail.com 1 , fatkhulamin@edu.unisbank.ac.id 2

## ABSTRACT
This research was conducted to create a system that makes it easier for users to buy men's skincare face wash in shopee  e-commerce.  The  problem  that  is  often  experienced  by  users  is  that  they  want to  replace  the  products they usually use with new products, but they are confused to find suitable products. Based on these problems, this recommendation system was created using the Content-based Filtering method with the TF-IDF algorithm and  cosine  similarity.  This  Content-based  Filtering  method  does  not  require  reviews  or  opinions  of  others  in determining  the  results  of  recommendations.  The  TF-IDF  algorithm  is  used  to  weight  words  and  cosine similarity to find the level of similarity of each word that has been weighted. The data collection method used is primary data by searching for male skincare face wash products directly in shopee e-commerce and secondary data by reading related research  journals. The trial of this recommendation system was carried out directly  by researchers  using  face  wash  products  used  previously  by  researchers.  The  way  the  system  works  is  to  input skincare  face  wash  products  to  be  compared,  in  this  case  the  researcher  uses  15  products  from  a  variety  of different products. The results obtained are ranked from those with the highest level of similarity to those with the lowest level of similarity.
Keywords : Recommendation System, Content-Based Filtering, Men's Skincare

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk membuat suatu sistem yang memudahkan pengguna dalam membeli skincare face wash  pria  di  e-commerce  shopee.  Permasalahan  yang  seringkali  dialami  oleh  pengguna  yaitu  mereka  ingin mengganti produk yang biasa mereka pakai dengan produk baru, tetapi mereka bingung untuk mencari produk yang  sesuai.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  dibuatlah  sistem  rekomendasi  ini  dibuat  menggunakan metode  Content-based  Filtering  dengan    algoritma  TF-IDF  dan  cosine  similarity.  Metode  Content-based Filtering  ini  tidak  membutuhkan  ulasan  ataupun  pendapat  orang  lain  dalam  menentukan  hasil  rekomendasi. Algoritma  TF-IDF  digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  kata  dan  cosine  similarity  untuk  mencari  tingkat kemiripan setiap kata yang sudah dibobot. Metode pengambilan data yang digunakan yaitu data primer dengan mencari  produk  skincare  face  wash  pria  secara  langsung  di  e-commerce  shopee  dan  data  sekunder  dengan membaca  jurnal-jurnal  penelitian  terkait.  Uji  coba  sistem  rekomendasi  ini  dilakukan  secara  langsung  oleh peneliti dengan menggunakan produk face wash yang dipakai sebelumnya oleh peneliti. Cara kerja sistem yaitu melakukan  input  produk  skincare  face  wash  yang  akan  dibandingkan,  dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan  15 produk  dari  berbagai  macam  produk  yang  berbeda.  Hasil  yang  didapat  dirangking  dari  yang  memiliki  tingkat similaritas paling tinggi hingga yang memiliki tingkat similaritas yang paling rendah.
Kata Kunci Sistem Rekomendasi, Pemfilteran Berbasis Konten, Perawatan Kulit Pria.

## PENDAHULUAN
Kemajuan Content-based  Filtering (CBF)  mengikuti  perkembangan  teknologi dan  internet.  Penyaringan  berbasis konten menjadi metode yang popular
diaplikasikan dalam metode perekomendasian  di  berbagai  macam platform  seperti  media  sosial,  platform streaming,  e-commerce  dan  lain-lain. Salah  satu  penerapan  Metode Content- based  Filtering yang  saat  ini  diterapkan
yaitu  dalam  bidang    industi  di  Indonesia meliputi  bidang e-commerce ,  media  dan hiburan,  periklanan  digital  dan  lain-lain. Content-based Filtering dalam e- commerce dapat digunakan untuk memberikan  rekomendasi  produk  kepada pengguna  berdasarkan  preferensi  dan perilaku mereka.
Shopee  merupakan  satu  dari  banyak toko  online  yang  digemari  di  negara Indonesia  kita  ini.  Shopee  menyediakan
kebutuhan  elektronik,  perawatan  kulit  / skincare ,  perlengkapan  tempat  tinggal, fashion dan lain-lain. Salah satu kebutuhan yang paling dicari adalah perawatan kulit / skincare . Skincare Pria  yang  disediakan shopee  terdapat  berbagai  macam  brand terkenal  maupun  brand  yang  baru  mulai merintis.  Banyaknya  pilihan skincare membuat  kaum  pria  bingung  untuk menentukan  produk  mana  yang  paling sesuai  untuk  dibeli.  Pemilihan skincare pria harus sesuai dengan jenis kulit, supaya tidak mengakibatkan ketidakcocokan skincare  yang  mengakibatkan  munculnya permasalahan kulit lainnya seperti timbulnya jerawat, noda kehitaman, warna kulit  tampak  kusam  dan  masih  banyak lagi.
Sistem rekomendasi diperlukan dalam mengatasi masalah ini. Berdasarkan permasalahan yang ada akan dibuat sistem rekomendasi dengan algoritma Penyaringan  berbasis konten.  Penyaringan berbasis konten tidak menyertakan pemakai lainnya saat menetapkan perekomendasian, melainkan pemakai tersebutlah yang menjadi acuannya. Mengacu  atas  yang    pengguna  cari, algoritma    hanya  akan  menentukan  artikel dengan  konten  serupa  untuk  disarankan kepada  pengguna.  Metode  penyaringan berbasis  konten  mengambil  data  yang terkandung  dalam  sebuah  item  dan membandingkannya dengan informasi dalam  artikel  yang  sebelumnya  pernah dibeli,  ditinjau  atau  disenangi  oleh pemakai. Maka dari itu penulis melakukan penelitian untuk merekomendasikan skincare pria  yang  paling  sesuai  di e- commerce Shopee

## METODE
Banyaknya  produk  skincare  pria yang  ada  di e-commerce shopee  membuat kaum pria bingung untuk memilih skincare face  wash yang  paling  cocok  untuk mereka.Terdapat  suatu  kondisi  dimana pengguna  sudah  cocok  dengan skincare face  wash yang  biasa  dipakai,  namun untuk harganya luamayan mahal.
Pemilihan skincare  facewash dengan manfaat  yang  sama  dan  juga  harga  yang relatif  lebih  terjangkau  sangat  diperlukan. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat suatu  sistem  rekomendasi  berupa  program untuk  merekomendasikan skincare pria  di shopee  menggunakan  metode content- based filtering .

## Pengumpulan Data
Adapun sumber data yang digunakan dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua yaitu :
a. Data  primer  merupakan  data  yang berkaitan  dengan  indikator  penelitian yang  diperoleh  langsung  dari  lokasi penelitian melalui observasi langsung di lapangan.  Data  primer  penelitian  ini diambil secara langsung dengan mencari  produk    skincare  face  wash pria  di  e-commerce  shopee  dengan pemilihan  untuk  semua  jenis  kulit, harga  yang  relatif  sama  serta  merek skincare face wash pria yang familiar.
b. Data  sekunder  merupakan  data  yang mendukung  informasi  dari  berbagai sumber. Data sekunder untuk penelitian ini dikumpulkan melalui tinjauan pustaka  yaitu  mencari  studi  literatur untuk  informasi  dasar  tentang  isu-isu yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini. Data  sekunder  penelitian  ini  meliputi buku-buku, artikel-artikel, dataset skincare  pria,  jurnal-jurnal  ilmiah mengenai  sistem  informasi,  rekayasa perangkat lunak, pemrograman web dan tools python.
Proses  Implementasi  Metode  Content- based Filtering
Content-based filtering pada
dasarnya  melakukan  3  proses  yaitu,  pra- pemrosesan  data,  proses  representasi  data menggunakan  TF-IDF  dan  perhitungan similaritas dengan cosine similarity . Proses metode content-based  filtering adalah sebagai berikut :
a. Pra-pemrosesan data
1. Melakukan case folding
Case folding dilakukan untuk mengubah semua karakter huruf
menjadi huruf kecil (lowercase).
2. Melakukan remove punctuation
Remove  punctuation dilakukan  untuk untuk  menghapus  tanda  baca  seperti titik, koma, tanda tanya, tanda seru dan kutipan.
3. Melakukan remove multispace remove  multispace dilakukan  untuk
menghapus  atau  mengganti  beberapa spasi  (spasi  berulang)  dalam  teks dengan satu spasi.
b. Representasi  data  menggunakan  TF- IDF
Persamaan Tf  ( term  frequency )  dapat dilihat  pada persamaan 1.
Dimana  t  adalah  jumlah  kemunculan kata  tertentu  dalam  dokumen  d. Sementara d merupakan total keseluruhan kata pada dokumen. Persamaan idf ( inverse document frequency )
dapat dilihat
pada persamaan 2.
( ( ) )
Dimana  N      adalah    total    dokumen yang    ada,    serta    df(t)    :    jumlah dokumen    yang    memiliki    kata    t. Persamaan  TD-IDF  dapat  dilihat  pada persamaan 3.
c. Perhitungan  Similaritas  dengan  Cosine Similarity Hitung    kemiripan    vektor    [manfaat] pada  setiap  produk skincare  face  wash pria yang  ada  pada  dataset.  Kemiripan produk  berdasarkan  vektor  [manfaat] dihitung dengan menggunakan algoritma cosine similarity
menggunakan rumus sebagai berikut :
( ) ‖ ‖‖ ‖
∑
√∑ √∑
A  =  Vektor  A,  yang  akan  dibandingkan kemiripannya
B  =  Vektor  B,  yang  akan  dibandingkan kemiripannya
A  •  B  =  dot  product  antara  vektor  A  dan vektor  B
|A| = panjang vektor A |B| = panjang vektor B
|A||B|  = cross product antara |A| dan |B|

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan metode content-based filtering dalam pembuatan sistem rekomendasi  skincare  face  wash  pria  di  e- commerce shopee menggunakan algoritma TF-IDF  dan  cosine  similarity.  Pembuatan sistem  rekomendasi  ini  sudah  dirancang dengan  baik  sehingga  untuk  hasil  yang didapat  akan  akurat.  Berikut  adalah implementasi sistemnya:

## 4.1. Import Library
Library yang  digunakan  untuk membuat  program  python  ini  dijelaskan pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Gambar 4.1 menjelaskan library yang digunakan  yaitu  pandas,  numpy,  re  dan nltk.

## 4.2. Import modul dtype dan dataset
Modul  yang  diimpor  adalah  modul dtype dari  file  numpy.core.multiarray ditunjukan pada gambar 4.2
Gambar 4.2
Gambar 4.2 menjelaskan modul numpy.core.multiarray menyediakan fungsi  dtype  di  numpy  digunakan  untuk memeriksa  tipe  data  ( dtype )  untuk  array numpy.

## 4.3. Text Preprocessing
Tahap ini dilakukan text processing untuk membuat kalimat yang terdapat pada
atribut  manfaat  supaya  bisa  lebih  terfokus untuk dilakukan pembobotan yang digunakan dalam proses similaritas nantinya. Text preprocessing yang dilakukan antara lain case folding ,stopword, normalisasi, dan juga stemming. 4.3.1. Case Folding Tahap  case  folding  ditunjukan  pada gambar 4.3
Gambar 4.3
Gambar  4.3  menjelaskan  tentang tahap  case  folding  yang  dilakukan  yaitu lowercase  digunakan  untuk  pemrosesan teks  yang  melibatkan  perbandingan  teks tanpa  memperhatikan  huruf  besar  atau kecil,  sehingga  mengubah  teks  menjadi huruf kecil ( lowercase )
4.3.2. Stopword
Proses  stopword  ditunjukan  pada gambar 4.4
Gambar 4.4 Gambar  4.4  menjelaskan  tentang tahap  stopword  yang  digunakan  dalam pemrosesan
teks. Perintah nltk.download(‘stopwords’) digunakan untuk mengunduh dataset ‘stopwords’ dari
NLTK
4.3.3. Normalisasi dan Stemming
Proses  normalisasi  dan  stemming ditunjukan pada gambar 4.5.
Gambar 4.5
Gambar  4.5  menjelaskan  modul sastrawi  diperlukan  untuk  melakukan proses stemming ini untuk mengembalikan kata-kata  yang  sudah  dinormalisasi  dalam atribut manfaat menjadi bentuk bakunya.
4.3.4. Hasil Preprocessing
Pada  tahap  ini,  setelah  kalimat- kalimat  pada  kolom  manfaat  melalui proses case folding, stopword , normalisasi, dan stemming, maka didapatkan  hasil  pra-pemrosesan  seperti pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Hasil Preprocessing
Doc Kode Nama Produk Manfaat Setelah Preprocessing Q - Untuk mencerahkan kulit wajah Membantu mencerahkan kulit bantu cerah kulit
D1 F0001 The Originote Cicamide Facial Cleanser
Membuat wajah lebih halus wajah halus D2 F0002 Kahf Skin Energizing and
Brightening Face Wash Membantu merawat skin barrier bantu rawat skin barrier
D3 F0003 Nivea Man Personal Care Men Extra Bright Memudarkan bintik hitam pudar bintik hitam
D4 F0004 Scarlett Whitening Facial Wash Membantu mencerahkan kulit bantu cerah kulit D5 F0005 Hada Labo Shirojyun Face Wash Melembabkan dan melembutkan kulit lembab lembut kulit
D6 F0006
Facial Wash MS Glow For
Men Membuat wajah lebih halus wajah halus
D7 F0007 Bioaqua facial wash 24k gold Membuat kulit berisi dan kencang kulit isi kencang
D8 F0008 Ms Glow Facial Wash Menenangkan kulit kemerahan dan iritasi Tenang kulit merah iritasi D9 F0009 Elvicto Deep Clean Face Wash Melembabkan dan menjaga elastisitas kulit wajah lembab jaga elastis kulit wajah
D10 F010 Himalaya Men Power Glow
Licorice Face Wash Meredakan kemerahan pada kuit wajah reda merah kulit wajah
D11 F011
Vaseline Men Membantu bantu kurang
Face Wash Healthy Bright mengurangi warna yang tidak merata dan bintik hitam warna rata bintik hitam D12 F012 Somethinc Low pH Gentle Jelly Cleanser Menghilangkan kotoran dan sebum berlebih hilang kotor sebum lebih
D13 F013 Whitelab Brightening Facial Wash Mencerahkan dan menghaluskan wajah cerah halus wajah
D14 F014 Facial Wash Brightening
Benings Mencerahkan dan melembabkan kulit wajah cerah lembab kulit wajah
D15 F015 Ponds Men Pollution Out Face Wash Mengatasi polusi yang menempel pada wajah atas polusi tempel wajah

## 4.4. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan dilakukan untuk manfaat  produk  yang  berisikan keyword , dengan  memberikan  nilai  1  untuk  setiap dokumen  yang  berisikan  istilah  tersebut yang bisa dilihat pada table 4.2
Tabel 4.2 Bobot Term term tf bantu cerah kulit Q 1 1 1 D1 D2 1 D3 D4 1 1 1 D5 1 D6 1 D7 1 D8 1 D9 1 D10 1 D11 1 D12 D13 1 D14 1 1 D15 Nilai  DF  merupakan  jumlah  term dalam  setiap  dokumen.  Hitung  IDF menggunakan  rumus  IDF  =  Log  (n/DF). Hasil  perhitungan  IDF  ditunjukkan  pada Tabel 4.3
Tabel 4.3 Hasil perhitungan idf term DF D/DF IDF bantu 4 3,75 0,5740 cerah 4 3,75 0,5740 kulit 9 1,67 0,2218
Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Wdt term Wdt=TF.IDF bantu cerah Kulit Q 0,5740 0,5740 0,2218 D1 0,0000 0,0000 0,0000 D2 0,5740 0,0000 0,0000 D3 0,0000 0,0000 0,0000 D4 0,5740 0,5740 0,2218 D5 0,0000 0,0000 0,2218 D6 0,0000 0,0000 0,2218 D7 0,0000 0,0000 0,2218 D8 0,0000 0,0000 0,2218 D9 0,0000 0,0000 0,2218 D10 0,0000 0,0000 0,2218 D11 0,5740 0,0000 0,0000 D12 0,0000 0,0000 0,0000 D13 0,0000 0,5740 0,0000 D14 0,0000 0,5740 0,2218 D15 0,0000 0,0000 0,0000
4.5. Perhitungan cosine similarity Hitung kemiripan antara kueri q dan masing-masing dokumen yang ada memakai rumus kemiripan kosinus. Hitung hasil  kalkulasi  perkalian  skalar  antara  Q dengan 10 dokumen lainnya. Hasilnya lalu ditotalkan  dan  hasilnya  ditunjukkan  pada Tabel 4.5
Tabel 4.5 Perkalian Skalar
WD*Wdi Total D1 0,0000 0,0000 0,0000  0,0000 D2 0,3295 0,0000 0,0000  0,3295 D3 0,0000 0,0000 0,0000  0,0000 D4 0,3295 0,3295 0,0492  0,7081 D5 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D6 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D7 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D8 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D9 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D10 0,0000 0,0000 0,0492  0,0492 D11 0,3295 0,0000 0,0000  0,3295 D12 0,0000 0,0000 0,0000  0,0000 D13 0,0000 0,3295 0,0000  0,3295 D14 0,0000 0,3295 0,0492  0,3787 D15 0,0000 0,0000 0,0000  0,0000
Hitung  panjang  vektor  masing- masing  dokumen,  termasuk  Q,  dengan mengakarkan  jumlah  wdt  pada  kolom total.  Hasil  kalkulasi  panjang  vektor ditunjukkan pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Perhitungan Panjang Vektor
WD*Wdi Total Akar Q 0,3295  0,3295  0,0492  0,7081  0,8415 D1 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 D2 0,3295  0,0000  0,0000  0,3295  0,5740 D3 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 D4 0,3295  0,3295  0,0492  0,7081  0,8415 D5 0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D6 0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D7 0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D8 0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D9 0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D10  0,0000  0,0000  0,0492  0,0492  0,2218 D11  0,3295  0,0000  0,0000  0,3295  0,5740 D12  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 D13  0,0000  0,3295  0,0000  0,3295  0,5740 D14  0,0000  0,3295  0,0492  0,3787  0,6154 D15  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 Terapkan rumus cosine similarity ( ) 𝑥 𝑦
‖𝑥‖‖𝑦‖ ∑ √∑ √∑ Dengan melakukan kalkulasi
kemiripan  antara  dokumen  D1-D15. Contoh  kalkulasi  hanya  diberikan  untuk dokumen  D2,  D4,  D5,  D14,  karena dokumen  D1,  D3,  D6,  D7,  D8,  D9,  D10, D11, D12, D15 mempunyai nilai kalkulasi yang  sama  dengan  dokumen-dokumen pada contoh di bawah ini. Similarity (Q,D2) =  0,3295  /  (  0,8415 * 0,5740 )
= 0,3295 / 0,4830 = 0,292168 Similarity (Q,D4) =  0,7081  /  (  0,8415
* 0,8415 ) = 0,7081 / 0,7081 = 1 Similarity (Q,D5) =  0,0492  /  (  0,8415 * 0,2218 ) = 0,0492 / 0,1866 = 0,263679 Similarity (Q,D13)    =  0,3295  /  (  0,8415
* 0,5740 )
= 0,0492 / 0,1866 = 0,393025
Similarity (Q,D14)    =  0,3787  /  (  0,8415 * 0,6154 )
= 0,3787 / 0,5178 = 0,561108 4.6. Pengubahan teks menjadi representasi numerik Tahap pengubahan teks ini ditunjukan pada gambar 4.6 Gambar 4.6 Gambar 4.6 menjelaskan sklearn.feature_extraction.text untuk mengambil  data  teks  dari  kolom  manfaat dan mengubahnya ke dalam bentuk angka. TfidfVectorizer  untuk  menghitung  bobot nilai  TF  IDF  pada  setiap  data  di  kolom manfaat.
4.7. Pembuatan matriks cosine similarity .
Tahap  pembuatan  matriks cosine similarity ini  menggunakan  pustaka  sckit- learn  yaitu metrics.pairwise  dan  cosine similarity
Gambar 4.7
Gambar 4.7 menjelaskan sklearn.metrics.pairwise  digunakan  untuk menghitung distansi atau tingkat kemiripan  tiap  pasang  data  dalam  kolom manfaat. Modul cosine_similarity digunakan  untuk  mengukur  kemiripan kosinus  antara  pasangan  vektor  di  kolom manfaat pada dataset ‘data_skincare_pria’ .
4.8.  Mencari  rekomendasi  produk face wash pria  dengan  kemiripan  produk Scarlett Whitening Facial Wash Pengguna
ingin diberikan rekomendasi skin care facewash pria yang dilihat  berdasarkan  manfaatnya  dengan kemiripan  produk  sebelumnya  yang dipakai  oleh  pengguna  yaitu  Scarlett Whitening  Facial  Wash  yang  ditunjukan pada gambar 4.9.

## Gambar 4.8
4.9.  Nilai  similaritas  yang  dihasilkan dari  perekomendasian  skincare  face wash dengan kemiripan produk Scarlett Whitening Facial Wash.
Nilai  similaritas  yang  dihasilkan  ini berdasarkan  perangkingan  top  10  produk yang  paling  mirip  nilai  manfaatnya  dari produk  Scarlet  Whitening  Facial  Wash yang ditunjukan pada gambar 5.0.
Gambar 5.0

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasi  penelitian  ini, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  bisa  dipakai  untuk mencari  rekomendasi skincare  face wash pria  yang  mirip  dengan  produk yang biasanya dipakai pengguna sebelumnya    menggunakan  metode
content-based filtering
dengan algoritma TF IDF dan cosine similarity . 2. Data skincare face wash yang digunakan  berjumlah  15  produk  dari berbagai  macam  merek  yang  berbeda. Data  diambil  dari  official  store  di e- commerce shopee.
3. Nilai  tertinggi  dari  perekomendasian skincare  face  wash  pria  yang  mirip dalam  manfaat  dengan  produk  ‘Scarlet Whitening  Facial  Wash’  yaitu  produk ‘Facial  Wash  Brightening  Benings’ dengan nilai similaritas 0,5611

## DAFTAR PUSTAKA
Alkaff,  M.,  Khatimi,  H.,  &  Eriadi,  A. (2020).  Sistem  Rekomendasi  Buku pada  Perpustakaan  Daerah  Provinsi Kalimantan  Selatan  Menggunakan Metode  Content-Based  Filtering. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer , 20 (1), 193–202.
Astungkoro,  F.  P.,  Kartika  Dewi,  R.,  & Brata, K. C. (2019). Sistem Rekomendasi Lapangan Futsal berbasis  Android  dengan  Metode TOPSIS (Vol. 3, Issue 9). Fajriansyah,  M.,  Adikara,  P.  P.,  & Widodo,  A.  W.  (2021).  Sistem Rekomendasi  Film  Menggunakan Content Based Filtering. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer , 5 (6),  2188-
2199. Huda, A. A., Fajarudin, R., & Hadinegoro, A.  (2022).  Sistem  Rekomendasi Content-based Filtering Menggunakan TF-IDF Vector Similarity Untuk Rekomendasi Artikel Berita. Building of
Informatics, Technology and Science (BITS) , 4 (3).
Jaja, V. L., Susanto, B., & Sasongko, L. R.
(2020).  Penerapan  Metode  Item- Based  Collaborative  Filtering  Untuk Sistem Rekomendasi
Data
MovieLens. d'CARTESIAN:  Jurnal Matematika dan Aplikasi , 78-83.
Larasati,  F.  B.  A.,  &  Februariyanti,  H. (2021). Sistem Rekomendasi Product Emina Cosmetics Dengan Menggunakan Metode Content- Based  Filtering. Jurnal  Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi , 4 (1), 45-54.
Masdalena,  A.,  Dalimunthe,  R.  A.,  &
Saputra,  E.  (2022).  Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Rekomendasi Ikan Budidaya  Berbasis Web. Building of
Informatics, Technology and Science (BITS) , 4 (2).
Muliawan,  A.,  Badriyah,  T.,  &  Syarif,  I.
(2022). Membangun Sistem Rekomendasi  Hotel  dengan  Content Based  Filtering  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor  dan  Haversine
Formula. Technomedia  Journal , 7 (2 October), 231-247. Putri,  N.  I.,  Herdiana,  Y.,  &  Munawar,  Z.
(2021).  Sistem  Rekomendasi  Hibrid
Pemilihan  Mobil  Berdasarkan  Profil Pengguna dan Profil Barang. TEMATIK , 8 (1), 56-68.
Ratna  Sari,  K.,  Suharso,  W.,  &  Azhar,  Y.
(2020). Pembuatan Sistem Rekomendasi Film dengan Menggunakan  Metode  Item  Based Collaborative  Filtering  pada  Apache
Mahout. REPOSITOR , 2 (6),  767– 774.
Sipayung,  E.  M.,  Fiarni,  C.  F.,  &  Sutopo, S.  (2021).  Sistem  Rekomendasi
Tempat  Kost  di  Sekitar  Kampus ITHB Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan
Sistem Informasi , 7 (2), 52–60.
Syah,  R.  D.  (2020).  Performa  Algoritma
User  K-Nearest  Neighbors  pada
Sistem Rekomendasi di Tokopedia. Jurnal Informatika Universitas  Pamulang , 5 (3),  302- 306. Yoshua, I., Bunyamin, H., & Si, S. (2021). Pengimplementasian Sistem
Rekomendasi Musik Dengan Metode Collaborative Filtering (Vol. 3)