SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN BIJI KOPI MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING BERBASIS WEB

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan sistem rekomendasi untuk membantu pengguna dalam memilih produk sesuai preferensi. Pada Cafe The Hidden Swargi tersedia berbagai jenis biji kopi dengan karakteristik yang beragam, seperti flavor, tingkat roasting, acidity, dan body. Banyaknya pilihan tersebut menyebabkan pengguna kesulitan menentukan biji kopi yang sesuai dengan selera dan kebutuhan mereka. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi pemilihan biji kopi berbasis web menggunakan metode Content-Based Filtering untuk membantu pengguna memperoleh rekomendasi yang lebih tepat. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi, kemudian dilakukan preprocessing data, representasi fitur menggunakan TF-IDF, serta perhitungan tingkat kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang relevan, dengan Flores Bajawa memperoleh nilai similarity tertinggi sebesar 0,97, diikuti Gayo Arabica sebesar 0,95 dan Java Preanger sebesar 0,93. Dengan demikian, sistem dapat membantu pengguna memilih biji kopi secara lebih efektif dan sesuai dengan karakteristik yang diinginkan