Sistem rekomendasi produk skincare berdasarkan profil jenis kulit wajah menggunakan metode Content-Based Filtering

INDONESIA

Perkembangan industri skincare yang semakin pesat menyebabkan pengguna dihadapkan pada banyak pilihan produk, namun kesulitan menentukan produk yang sesuai dengan jenis kulitnya. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Content-Based Filtering (CBF) untuk membangun sistem rekomendasi produk skincare yang relevan dan personal berdasarkan kategori produk dan jenis kulit pengguna. Data yang digunakan merupakan dataset dari Kaggle yang berisi informasi produk dan ulasan pengguna. Tahapan penelitian meliputi data cleaning, data integration, text normalization, pembobotan teks menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta pengukuran kemiripan menggunakan cosine similarity. Sistem menghasilkan rekomendasi produk berdasarkan kemiripan konten ulasan pada kategori produk dan jenis kulit yang dipilih pengguna, kemudian menampilkan rekomendasi Top-K dengan nilai similarity tertinggi. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metrik precision@3 dan precision@5 pada seluruh kombinasi kategori produk dan jenis kulit dalam dataset yang menghasilkan 88 skenario pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan nilai rata-rata precision@3 sebesar 82,197% dan precision@5 sebesar 76,591%, yang menunjukkan bahwa sebagian besar produk yang direkomendasikan termasuk dalam kategori relevan. Hasil penelitian membuktikan bahwa pendekatan Content-Based Filtering mampu memberikan rekomendasi produk skincare yang sesuai dengan karakteristik jenis kulit pengguna.

ENGLISH

The rapid growth of the skincare industry has provided consumers with a wide variety of product choices; however, many users still face difficulties in selecting products that suit their skin type. This study aims to implement the Content-Based Filtering (CBF) method to develop a skincare recommendation system that provides relevant and personalized recommendations based on product categories and users' skin types. The dataset used in this study was obtained from Kaggle and contains product information and user reviews. The research stages included data cleaning, data integration, text normalization, feature weighting using Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), and similarity measurement using cosine similarity. The system generates product recommendations based on the similarity of review content within the selected product category and skin type, and then displays the Top-K recommendations with the highest similarity scores. System performance was evaluated using precision@3 and precision@5 metrics across all combinations of product categories and skin types, resulting in 88 evaluation scenarios. The evaluation results achieved an average precision@3 of 82.197% and precision@5 of 76.591%, indicating that most of the recommended products were relevant. The findings demonstrate that the Content-Based Filtering approach is capable of providing skincare product recommendations that match users' skin characteristics.

ARAB

إن التطور السريع في صناعة منتجات العناية بالبشرة أدى إلى توفير عدد كبير من الخيارات للمستخدمين، إلا أنهم ما زالوا يواجهون صعوبة في اختيار المنتجات المناسبة لنوع بشرتهم. يهدف هذا البحث إلى تطبيق منهجية الترشيح المعتمد على المحتوى (Content-Based Filtering) لبناء نظام توصية بمنتجات العناية بالبشرة يقدم توصيات ذات صلة وشخصية اعتمادًا على فئة المنتج ونوع بشرة المستخدم. اعتمدت الدراسة على مجموعة بيانات من منصة Kaggle تحتوي على معلومات المنتجات ومراجعات المستخدمين. وشملت مراحل البحث تنظيف البيانات، ودمجها، وتطبيع النصوص، واستخراج الأوزان باستخدام TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency)، بالإضافة إلى قياس درجة التشابه باستخدام Cosine Similarity. يقوم النظام بإنتاج التوصيات اعتمادًا على تشابه محتوى المراجعات ضمن فئة المنتج ونوع البشرة اللذين يحددهما المستخدم، ثم يعرض أفضل Top-K من المنتجات ذات أعلى درجات التشابه. وتم تقييم أداء النظام باستخدام معياري Precision@3 وPrecision@5 على جميع تراكيب فئات المنتجات وأنواع البشرة، مما أسفر عن 88 سيناريوً للتقييم. وأظهرت النتائج متوسط Precision@3 بلغ 82.197٪ ومتوسط Precision@5 بلغ 76.591٪، مما يدل على أن معظم المنتجات الموصى بها كانت ذات صلة باحتياجات المستخدم. وتؤكد نتائج الدراسة أن منهجية الترشيح المعتمد على المحتوى قادرة على تقديم توصيات مناسبة لمنتجات العناية بالبشرة بما يتوافق مع خصائص نوع بشرة المستخدم.