SISTEM REKOMENDASI KOSTUM COSPLAY MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING

Studi Kasus : Ruangcosplay

Abstract

Cosplay, diambil dari gabungan kata "costume" dan "play", yang telah menjadi fenomena budaya populer yang berkembang pesat di Indonesia, seiring meningkatnya antusiasme terhadap anime, manga, dan game bergaya Jepang. Pertumbuhan signifikan industri anime secara global turut mendorong meningkatnya jumlah cosplayer di Indonesia dan memunculkan peluang usaha, salah satunya adalah penyewaan kostum cosplay. Namun, pencarian sewa kostum yang sesuai seringkali menjadi tantangan tersendiri bagi Cosplayer. Menjawab kebutuhan ini, dikembangkan platform Ruangcosplay, sebuah website untuk menjadi penghubung cosplayer dengan penyedia jasa sewa kostum secara lebih efektif. Pada Penelitian kali ditujukan untuk membuat dan mengimplementasikan aplikasi sistem rekomendasi kostum Cosplay dengan algoritma Content-Based Filtering (CBF) untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan dengan kebiasaan user. Hasil dari penelitian mendapatkan hasil rekomendasi yang dihasilkan dari percobaan menggunakan 21 dokumen pembanding dan 1 dokumen Q dengan nilai cosine 0,975 yaitu Sewa Cosplay Kanao Tsuyuri Maker serta pengujian dengan metode blackbox testing dengan hasil yang sesuai harapan mengujikan 10 fitur yang ada. Berdasarkan penelitian ini diharapkan dapat mempermudah Cosplayer dalam menemukan kostum sesuai kebutuhan, serta membantu pemilik rental (Cosrent) menjangkau target pasar yang lebih tepat. Dengan hadirnya fitur rekomendasi yang tepat guna, platform RuangCosplay tidak hanya menjadi media pencarian kostum, tetapi juga sebagai solusi digital inovatif dalam mendukung perkembangan industri Cosplay di Indonesia.