Perpustakaan Digital ITB

Rekomendasi produk merupakan teknologi yang terus dikembangkan dalam penelitian e-commerce guna meningkatkan penjualan. Namun, pembangunan rekomendasi produk seringkali hanya berfokus pada rating eksplisit yang dilakukan oleh pengguna, yang mencakup sebagian kecil intensi sebenarnya saat mencari barang yang diinginkan. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibangun model rekomendasi produk menggunakan pendekatan item-based collaborative filtering dengan memberikan pembobotan pada rating implisit berupa aksi user terhadap item. Dalam membangun model, dilakukan percobaan dengan beragam nilai pembobotan untuk aksi tersebut dan didapatkan bahwa nilai pembobotan tersebut memengaruhi nilai recall. Adapun recall merupakan metrik evaluasi utama pada penelitian ini. Semakin tinggi recall mengindikasikan kinerja model yang semakin baik dalam merekomendasikan barang kepada pengguna.