Perpustakaan Digital ITB

Teknologi e-commerce sudah berkembang dengan pesat dalam memenuhi kebutuhan masyarakat. Setelah terjadinya pandemi Covid-19 dan ketentuan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM), penggunaan e-commerce di kalangan masyarakat semakin meningkat. Baik untuk memenuhi kebutuhan ataupun keinginan sehari-harinya. Tentunya untuk mencari sebuah barang yang diinginkan pada e-commerce, bukanlah hal yang mudah dan membutuhkan waktu yang tidak sedikit, Salah satu hal yang menyebabkan permasalahan ini adalah banyaknya barang yang disediakan oleh e-commerce. Untuk mengatasi hal ini, biasanya pengguna akan terlebih dahulu meminta rekomendasi barang kepada teman, saudara, maupun mempertimbangkan rekomendasi yang diberikan oleh e-commerce itu sendiri. Saat ini perusahaan e-commerce berlomba-lomba untuk menampilkan rekomendasi item terbaik untuk meningkatkan daya beli pengguna. Salah satu daya beli pengguna yang paling besar adalah terhadap pakaian atau pada bidang fashion. Tentunya dibutuhkan sistem rekomendasi yang baik untuk menghasilkan rekomendasi item pakaian yang terbaik. Pada tugas akhir ini akan diterapkan dua pendekatan sistem rekomendasi yaitu dengan non personalized dan personalized pada pemilihan item pakaian. Untuk sistem non personalized akan digunakan teknik rata-rata rating serta weighted rating dan content-based filtering serta collaborative filtering dalam pendekatan berbasis personalized. Untuk menghasilkan rekomendasi terbaik akan digunakan sistem rekomendasi hybrid untuk menutupi kekurangan sebuah sistem rekomendasi dengan sistem rekomendasi yang lain. Berdasarkan simulasi, sistem rekomendasi hybrid merupakan system rekomendasi yang paling cocok digunakan. Adapun item pakaian yang direkomendasikan dari system rekomendasi ini adalah item dengan clothing ID 1035, 918, 745, 1099, dan 107.