Sistem Rekomendasi Parfum Lokal Berbasis Web Menggunakan Content-Based Filtering dan Cosine Similarity

Mochamad Wahyu Sultan Fatahila; Tanhella Zein  Vitadiar

doi:10.58602/jaiti.v4i2.257

Mochamad Wahyu Sultan Fatahila ^{(Corresponding Author)} Universitas Hasyim Asy'ari
Tanhella Zein Vitadiar Universitas Hasyim Asy'ari

DOI: https://doi.org/10.58602/jaiti.v4i2.257

Keywords: parfum lokal, web, content-based filtering, TF-IDF, cosine similarity, sistem rekomendasi

Abstract

Industri parfum lokal saat ini mengalami pertumbuhan yang pesat, namun pada praktiknya hal ini memicu fenomena information overload bagi konsumen yang sering kesulitan membedakan varian aroma karena proses pemilihan di platform digital masih bergantung pada deskripsi tekstual yang kurang interaktif dan belum menyediakan pencocokan preferensi secara personal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi parfum lokal berbasis web yang mengintegrasikan metode Content-Based Filtering dengan teknik pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan algoritma Cosine Similarity untuk menilai kemiripan kriteria pengguna terhadap target produk dalam basis data. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan perangkat lunak yang mencakup identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Perancangan sistem dilakukan menggunakan flowchart, use case diagram, dan entity relationship diagram. Sistem memproses masukan kriteria dari pengguna meliputi aroma, occasion, gender, harga, dan konsentrasi, mengekstraksinya menjadi vektor bobot, lalu menghitung nilai jarak (similarity) untuk menghasilkan klasifikasi peringkat produk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu menjalankan fungsi utama pencarian, menampilkan katalog, menerima input preferensi, dan memberikan umpan balik rekomendasi otomatis secara akurat. Pengujian presisi terhadap 20 sampel skenario pencarian menunjukkan 17 data relevan (True Positive) dan 3 data tidak relevan (False Positive), dengan tingkat akurasi sistem sebesar 85%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan Cosine Similarity layak diterapkan sebagai mesin rekomendasi interaktif untuk membantu konsumen memilih parfum secara lebih mandiri, terukur, dan akurat, serta meminimalisir risiko kesalahan pembelian (blind buy).

Downloads

Download data is not yet available.

References

S. I. Adam, W. G. Mokodaser, F. I. Komputer, U. Klabat, and S. Utara, “IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PRODUK E-COMMERCE MENGGUNAKAN CONTENT-BASED FILTERING BERBASIS COSINE,” vol. 10, no. 2, pp. 418–424, 2025.

Y. Imanita and M. D. Irawan, “Assessment Dalam Pemilihan Merek Parfum Berdasarkan Kepribadian,” vol. VIII, pp. 159–168, 2025.

R. Priskila et al., “Penerapan Metode Collaborative Filtering dan Content Based Filtering Pada Sistem Rekomendasi Smartphone Android,” vol. 15, no. 3, pp. 477–487, 2024.

A. A. Firdausi, D. Hartanti, and A. A. Sari, “MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING PADA PRODUK,” vol. 10, no. 2, pp. 232–237, 2025.

D. Frediansa, A. Mahmudi, and Y. A. Pranoto, “PREFERENSI ANTAR PEMBELI DENGAN MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS WEB,” vol. 9, no. 6, pp. 10587–10595, 2025.

I. Menggunakan, C. Algoritma, M. Suttan, H. Razhevva, and B. O. Lubis, “BARU UNIVERSITAS BSI MARGONDA FAKULTAS TEKNIK DAN,” vol. 9, no. 2, pp. 2753–2758, 2025.

V. M. Hersianty et al., “PENERAPAN ALGORITMA TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY,” vol. 9, no. 1, pp. 1619–1625, 2025.

D. Velamentosa and E. Zuliarso, “SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING,” vol. 9, no. 2, pp. 2918–2922, 2025.

L. D. Nurmuthia, R. Imtiyaz, N. Tri, and M. Sagala, “ScienceDirect ScienceDirect Personalized Perfume Recommendations Based on User Personalized Perfume Recommendations Based on User Descriptions Using Cosine and Jaccard Similarity Descriptions Using Cosine and Jaccard Similarity,” Procedia Comput. Sci., vol. 269, pp. 1097–1106, 2025, doi: 10.1016/j.procs.2025.09.051.

J. Wong, U. Multi, D. Palembang, K. Palembang, and S. Selatan, “IMPLEMENTASI TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY UNTUK REKOMENDASI,” vol. 10, no. 1, pp. 577–584, 2026.

A. S. Aqmarina, F. P. Aditiawan, and H. E. Wahanani, “SURABAYA MENGGUNAKAN METODE BLACK BOX TESTING DENGAN,” vol. 8, no. 1, pp. 855–860, 2024.

A. Azhar and L. Hadjaratie, “Implementasi Framework Laravel Dalam Pembuatan Sistem Pencatatan Notula Berbasis Website,” vol. 01, pp. 45–51, 2023, doi: 10.21456/vol13iss1pp45-51.

J. Sosial, D. A. N. Sains, K. Muḥammad, H. Asy, and R. Bagi, “Jurnal sosial dan sains,” vol. 5, pp. 771–778, 2025.

I. Uml, S. Informasi, and P. Studi, “Impression : Jurnal Teknologi dan Informasi,” vol. 4, no. 2, 2025.

M. S. Ramadhan, “Desain Aplikasi Mobile Pesan Antar Makanan Dengan Fitur Inovatif Perhitungan Nutrisi Dan Rekomendasi Menu Berbasis UML,” vol. 4, pp. 11731–11743, 2024.

F. Fadilillah and F. Amir, “Public Satisfaction Survey Information System Using Laravel Framework at Local Government Public Services Sistem Informasi Survei Kepuasan Masyarakat dengan Framework Laravel pada Pelayanan Publik Pemerintah Daerah,” vol. 5, no. July, pp. 1074–1082, 2025.