E-COMMERCE BLESSED PARTY DENGAN SISTEM REKOMENDASI APRIORI DAN COLLABORATIVE FILTERING

Abstract

     Evolusi internet yang beriringan dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi membawa banyak pengaruh ke dalam kehidupan, salah satunya adalah dengan kemunculan perdagangan secara elektronik atau e-commerce. Kemudahan perdagangan digital ini membuat banyak pebisnis mulai beralih dari bisnis konvensional ke bisnis digital dengan pemanfaatan e-commerce sehingga persaingan ketat di internet juga mulai muncul. Maka dari itu, pada kesempatan ini akan dibangun sistem aplikasi penjualan online bagi Blessed Party dengan kelebihan fitur rekomendasi yang dibuat menggunakan metode Apriori dan Collaborative Filtering. Perancangan aplikasi dilakukan untuk memudahkan transaksi antar pembeli dan penjual pada toko Blessed Party. Data yang digunakan dalam perancangan ini merupakan data transaksi dan rating produk yang diambil dari riwayat penjualan Blessed Party selama tahun 2020 melalui platform sebelumnya, Shopee dan Tokopedia. Uji coba pada metode Apriori dilakukan sebanyak 3 kali untuk menemukan aturan asosiasi terkuat serta meneliti parameter minimum support yang dimasukkan. Uji coba metode Collaborative Filtering dilakukan sebanyak 3 kali juga untuk menilai kestabilan akurasi dari metode tersebut dengan menggunakan mean absolute error (MAE) yang didapatkan hasilnya stabil mendekati angka 0 sebanyak 3 kali dan menghitung nilai precision dan hasil yang didapatkan sebesar 0.7 di mana hal ini berarti metode tersebut efektif untuk memberikan rekomendasi.