Sistem rekomendasi pemilihan susu formula menggunakan User-Based Collaborative Filtering

ABSTRAK:

Sistem rekomendasi adalah sistem yang dibuat untuk menawarkan saran atau rekomendasi kepada pengguna berdasarkan preferensi pengguna dan analisis data. Sistem rekomendasi pemilihan susu formula ini dirancang untuk membantu orang tua dalam memilih susu formula yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan bayi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi pemilihan susu formula berdasarkan pengalaman pengguna menggunakan metode User-Based Collaborative Filtering yang dikolaborasikan dengan algoritma Cosine Similarity untuk menghitung nilai similarity antar pengguna. Karakteristik pengguna diperoleh dari data rating yang diberikan oleh 100 responden terhadap 5 merk susu formula yang berbeda pada setiap itemnya. Data rating tersebut digunakan untuk menganalisis pola kesamaan antara pengguna berdasarkan preferensi mereka terhadap merk susu formula. Uji coba dilakukan terhadap 20 responden yang dipilih secara acak. Hasil pengujian sistem rekomendasi menunjukkan bahwa nilai Mean Absolute Error (MAE) yang diperoleh adalah sebesar 4.468 dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) adalah sebesar 3.580. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem rekomendasi memiliki tingkat keakuratan yang cukup dapat diterima dalam memberikan rekomendasi kepada pengguna.

ABSTRACT:

A recommendation system is designed to provide suggestions or recommendations to users based on their preferences and data analysis. This research aims to develop a recommendation system for selecting infant formula based on user experiences using the User-Based Collaborative Filtering method combined with the Cosine Similarity algorithm to calculate the similarity values among users. User characteristics are obtained from the rating data provided by 100 respondents for 5 different brands of infant formula for each item. The rating data is used to analyze similarity patterns among users based on their preferences for specific infant formula brands. A trial was conducted with 20 randomly selected respondents. The results of the recommendation system testing showed a Mean Absolute Error (MAE) value of 4.468 and a Root Mean Square Error (RMSE) value of 3.580. These results indicate that the recommendation system has an acceptable level of accuracy in providing recommendations to users.

الملخص:

نظام التوصية هو نظام تم إنشاؤه لتقديم اقتراحات أو توصيات للمستخدمين بناءً على تفضيلات المستخدم وتحليل البيانات. تم تصميم نظام توصية اختيار الصيغة هذا لمساعدة الوالدين في اختيار الحليب الاصطناعي الذي يناسب تفضيلات واحتياجات أطفالهم. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام توصية لاختيار الحليب الصناعي بناءً على تجربة المستخدم باستخدام طريقةUser-Based Collaborative Filtering بالتعاون مع خوارزمية Cosine Similarity لحساب قيم التشابه (Similarity) بين المستخدمين. تم الحصول على خصائص المستخدم من بيانات التصنيف التي قدمها 100 مستجيب إلى 5 أنواع مختلفة من الحليب الاصطناعي لكل عنصر. تُستخدم بيانات التصنيف لتحليل أنماط التشابه بين المستخدمين بناءً على تفضيلاتهم للعلامات التجارية للحليب الصناعي. أجريت التجربة على 20 مستجيبًا تم اختيارهم عشوائيًا. تظهر نتائج اختبار نظام التوصية أن قيمة Mean Absolute Error (MAE) التي تم الحصول عليها هي 4.468 وقيمة Root Mean Square Error (RMSE) هي 3.580. يشير هذا إلى أن نظام التوصية يتمتع بمستوى مقبول من الدقة في تقديم التوصيات