Penerapan Content Based Filtering Untuk Meningkatkan Pengalaman Personalisasi Pada E-Commerce Toko Smartphone Og'away Store Kuningan
Putra Virdian, Tri Septiar Syamfithriani, M.Kom., Endra Suseno, M.Kom.
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Kuningan
Jl. Pramuka No.67, Purwawinangun, Kec. Kuningan, Kabupaten Kuningan, Jawa Barat 45512
[email protected], [email protected], [email protected]

Abstrak

Perkembangan teknologi digital telah mengubah cara bisnis beroperasi, termasuk dalam bidang e-commerce. Og’Away Store, sebagai toko penjualan smartphone berbasis online, menghadapi tantangan dalam memperluas jangkauan pasar dan memberikan pengalaman belanja yang personal. Selama ini, promosi hanya dilakukan melalui Facebook dan WhatsApp, yang belum mampu menjangkau audiens secara luas. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menerapkan metode Content Based Filtering (CBF) pada sistem e-commerce berbasis web guna meningkatkan personalisasi rekomendasi produk. Metode ini bekerja dengan mencocokkan karakteristik produk yang pernah dilihat atau dibeli pengguna, seperti harga, merek, dan fitur smartphone, untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Penelitian menggunakan model pengembangan sistem Waterfall, dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian menggunakan Blackbox dan Whitebox Testing. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis CBF mampu memberikan saran produk yang sesuai dengan preferensi pengguna, meningkatkan efisiensi pencarian produk, serta memperkuat pengalaman belanja yang lebih personal. Dengan demikian, penerapan metode ini dapat membantu Og’Away Store memperluas pasar dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kata Kunci: Content Based Filtering, E-Commerce, Personalisasi, Rekomendasi
Produk.
Implementation of Content Based Filtering to Improve Personalization Experience on Og'away Store Kuningan Smartphone E-Commerce
Putra Virdian, Tri Septiar Syamfithriani, M.Kom., Endra Suseno, M.Kom.
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Kuningan
Jl. Pramuka No.67, Purwawinangun, Kec. Kuningan, Kabupaten Kuningan, Jawa Barat 45512
[email protected], [email protected], [email protected]

Abstract

The development of digital technology has changed the way businesses operate, including in the field of e-commerce. Og’Away Store, as an online smartphone sales store, faces challenges in expanding market reach and providing a personalized shopping experience. So far, promotions have only been conducted through Facebook and WhatsApp, which have not been able to reach a wide audience. To address this, this study applies the Content Based Filtering (CBF) method on a web-based e-commerce system to enhance product recommendation personalization. This method works by matching the characteristics of products that users have viewed or purchased, such as price, brand, and smartphone features, to generate relevant recommendations. The study uses the Waterfall system development model, with stages of requirement analysis, design, implementation, and testing using Blackbox and Whitebox Testing. The implementation results show that the CBF-based recommendation system is capable of providing product suggestions that match user preferences, improving product search efficiency, and enhancing a more personalized shopping experience. Therefore, applying this method can help Og’Away Store expand its market and increase customer satisfaction.
Keywords: Content Based Filtering, E-Commerce, Personalization, Product Recommendation.