Sistem rekomendasi pemilihan Personal Beauty Product berdasarkan informasi produk dan preferensi pengguna

INDONESIA:

Pemilihan lip product menjadi tantangan bagi konsumen karena tingginya variasi produk dan kompleksitas preferensi pengguna. Masalah yang diselesaikan dalam penelitian ini adalah pengurangan tingkat salah pilih lip produk. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi berbasis Hybrid Recommendation System untuk membantu pengguna memperoleh rekomendasi lip product yang lebih personal berdasarkan informasi produk dan preferensi pengguna. Sistem dikembangkan dengan menggabungkan metode Knowledge-Based Filtering (KBF) yang memanfaatkan atribut produk serta Content-Based Filtering (CBF) yang menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity untuk menganalisis kemiripan berdasarkan ulasan pengguna. Data penelitian berupa informasi produk dan ulasan lip product diperoleh dari platform kecantikan Female Daily. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode KBF menghasilkan skor rekomendasi tertinggi sebesar 0,965, CBF sebesar 0,184, dan metode hybrid sebesar 0,783, yang menunjukkan bahwa kombinasi kedua metode mampu menghasilkan rekomendasi yang lebih seimbang dan relevan. Evaluasi pengguna melalui pre-test dan post-test menunjukkan penurunan tingkat kebingungan dalam memilih produk dari 4,00 menjadi 1,96, serta penurunan persepsi risiko salah memilih lip product dari 3,76 menjadi 2,00. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu membantu pengguna mengurangi kebingungan dalam memilih produk, meningkatkan keyakinan dalam menentukan pilihan, serta menurunkan risiko salah memilih lip product. Secara keseluruhan, penerapan Hybrid Recommendation System berbasis KBF dan CBF dapat menghasilkan rekomendasi yang lebih personal dan mengurangi tingkat salah pilih saat pengambilan keputusan dalam pemilihan lip product.

ENGLISH:

Selecting lip products can be challenging for consumers due to the wide variety of available products and the complexity of user preferences, which may lead to confusion and increase the risk of choosing unsuitable products. This study aims to develop a recommendation system based on a Hybrid Recommendation System to assist users in obtaining more personalized lip product recommendations based on product information and user preferences. The system was developed by combining the Knowledge-Based Filtering (KBF) method, which utilizes product attributes, and Content-Based Filtering (CBF), which applies Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and Cosine Similarity to analyze similarity based on user reviews. The research data consisted of product information and lip product reviews obtained from the beauty platform Female Daily. The experimental results showed that the KBF method achieved the highest recommendation score of 0.965, while the CBF method obtained 0.184, and the hybrid method achieved 0.783, indicating that the combination of both methods produced more balanced and relevant recommendations. User evaluation through pre-test and post-test approaches showed a decrease in confusion levels when selecting products, from 4.00 to 1.96, as well as a reduction in the perceived risk of choosing unsuitable lip products, from 3.76 to 2.00. These findings indicate that the developed recommendation system helps users reduce confusion during the product selection process, increase confidence in decision-making, and lower the perceived risk of selecting unsuitable lip products. Overall, the implementation of a Hybrid Recommendation System based on KBF and CBF can generate more personalized recommendations and support users in making decisions when selecting lip products.

ARABIC:

يُعد اختيار منتجات الشفاه تحديًا للمستهلكين نظرًا للتنوع الكبير في المنتجات وتعقيد تفضيلات المستخدمين. وتتمثل المشكلة التي تعالجها هذه الدراسة في تقليل مستوى الخطأ في اختيار منتجات الشفاه. وتهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام توصية قائم على نظام التوصية الهجين لمساعدة المستخدمين في الحصول على توصيات أكثر تخصيصًا لمنتجات الشفاه اعتمادًا على معلومات المنتج وتفضيلات المستخدم. تم تطوير النظام من خلال دمج منهجية الترشيح القائم على المعرفة التي تستفيد من خصائص المنتج، ومنهجية الترشيح القائم على المحتوى التي تستخدم تقنية تكرار المصطلح–معكوس تكرار الوثيقة وتشابه جيب التمام لتحليل درجة التشابه استنادًا إلى مراجعات المستخدمين. وقد جُمعت بيانات الدراسة، المتمثلة في معلومات المنتجات ومراجعات منتجات الشفاه، من منصة «فيميل ديلي» المتخصصة في مجال التجميل. أظهرت نتائج الاختبارات أن طريقة الترشيح القائم على المعرفة حققت أعلى درجة توصية بلغت ٠٫٩٦٥، في حين حققت طريقة الترشيح القائم على المحتوى درجة ٠٫١٨٤، بينما حققت الطريقة الهجينة درجة ٠٫٧٨٣، مما يدل على أن دمج الطريقتين قادر على تقديم توصيات أكثر توازنًا وملاءمة. كما أظهرت نتائج تقييم المستخدمين من خلال الاختبار القبلي والاختبار البعدي انخفاض مستوى الحيرة في اختيار المنتجات من ٤٫٠٠ إلى ١٫٩٦، وانخفاض تصور مخاطر الاختيار الخاطئ لمنتجات الشفاه من ٣٫٧٦ إلى ٢٫٠٠. وتشير هذه النتائج إلى أن نظام التوصية المطور قادر على مساعدة المستخدمين في تقليل الحيرة عند اختيار المنتجات، وتعزيز الثقة في اتخاذ القرار، وتقليل مخاطر اختيار منتجات الشفاه غير المناسبة. وبشكل عام، فإن تطبيق نظام التوصية الهجين القائم على الترشيح القائم على المعرفة والترشيح القائم على المحتوى يتيح تقديم توصيات أكثر تخصيصًا ويسهم في تقليل مستوى الخطأ في اتخاذ القرارات المتعلقة باختيار منتجات الشفاه