SISTEM REKOMENDASI PRODUK SMARTPHONE PADA ZETASTORE MENGGUNAKAN KNOWLEDGE-BASED

Abstract

Perkembangan e-commerce menyebabkan konsumen memiliki banyak pilihan smartphone dengan spesifikasi dan harga yang beragam. Kondisi tersebut menimbulkan permasalahan dalam proses pengambilan keputusan karena pengguna sering mengalami kesulitan menentukan produk yang sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi produk smartphone pada Zeta Store menggunakan metode knowledge-based recommendation. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan knowledge base, proses pencocokan, dan pembentukan rekomendasi. Sistem menerima input preferensi pengguna seperti budget, kapasitas RAM, dan kebutuhan spesifikasi, kemudian mencocokkannya dengan data produk menggunakan aturan pada knowledge base. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan kebutuhan pengguna. Produk seperti Xiaomi Poco X5 dan Samsung Galaxy A24 memperoleh tingkat kesesuaian tertinggi karena memenuhi kriteria harga dan spesifikasi yang dibutuhkan. Sistem juga membantu meningkatkan efisiensi pengguna dalam proses pemilihan smartphone dibandingkan metode manual