Sistem rekomendasi pemilihan skincare personal berdasarkan analisis kulit wajah menggunakan metode item based collaborative filtering

INDONESIA:

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi skincare personal yang dapat membantu pengguna dalam memilih produk skincare yang sesuai berdasarkan analisis tipe kulit wajah. Sistem rekomendasi ini menggunakan metode Item-Based Collaborative Filtering, di mana rekomendasi produk diberikan berdasarkan kemiripan antar produk yang telah diulas atau digunakan oleh pengguna dengan profil kulit wajah yang serupa. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data skincare yang diulas dan hasil ulasan pengguna. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data pengguna dan produk, preprocessing data untuk memastikan data yang digunakan bersih dan konsisten, dan penerapan algoritma Item-Based Collaborative Filtering untuk menghitung kemiripan antar produk berdasarkan preferensi dan ulasan pengguna. Sistem ini kemudian menghasilkan rekomendasi melalui perhitungan cosine similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat memberikan rekomendasi yang relevan dan personal bagi setiap pengguna berdasarkan kondisi kulit mereka, serta berpotensi membantu pengguna dalam memilih produk skincare yang sesuai dengan kebutuhan kulit wajah mereka.

ENGLISH:

This research aims to develop a personalized skincare recommendation system to assist users in selecting suitable skincare products based on facial skin type analysis. The recommendation system uses the Item-Based Collaborative Filtering method, where product recommendations are provided based on the similarity between products that have been reviewed or used by users with similar skin profiles. The data used in this research includes skincare products reviewed and user review results. The research stages include data collection of users and products, data preprocessing to ensure clean and consistent data, and the implementation of the Item-Based Collaborative Filtering algorithm to calculate the similarity between products based on user preferences and reviews. The system generates recommendations through cosine similarity calculations. The research results show that this method can provide relevant and personalized recommendations for each user based on their skin condition, and it has the potential to help users choose skincare products suited to their facial skin needs.

ARABIC:

يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام توصية مخصص للعناية بالبشرة يمكنه مساعدة المستخدمين في اختيار منتجات العناية بالبشرة المناسبة بناءً على تحليل نوع بشرة الوجه. ويستخدم نظام التوصية هذا طريقة التصفية التعاونية القائمة على العناصر، حيث يتم تقديم توصيات بالمنتجات بناءً على أوجه التشابه بين المنتجات التي تمت مراجعتها أو استخدامها من قبل مستخدمين لديهم نفس ملامح بشرة الوجه. وتتضمن البيانات المستخدمة في هذا البحث بيانات العناية بالبشرة التي تمت مراجعتها ونتائج مراجعات المستخدمين. وتتضمن مراحل البحث جمع بيانات المستخدم والمنتجات، والمعالجة المسبقة للبيانات لضمان نظافة البيانات المستخدمة واتساقها، وتطبيق خوارزمية التصفية التعاونية القائمة على العناصر لحساب التشابه بين المنتجات بناءً على تفضيلات المستخدم والمراجعات. ثم يقوم النظام بعد ذلك بإنشاء توصيات من خلال حساب تشابه جيب التمام. تُظهر النتائج أن هذه الطريقة يمكن أن توفر توصيات ملائمة ومخصصة لكل مستخدم بناءً على حالة بشرته، ولديها القدرة على مساعدة المستخدمين في اختيار منتجات العناية بالبشرة التي تناسب احتياجات بشرة الوجه.