IMPLEMENTASI ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING PADA E-COMMERCE TOKO MEGA AGUNG JAYA FURNITURE UPAYA MENINGKATKAN PENJUALAN

Toko mega agung jaya furniture adalah salah satu toko yang bergerak di bidang
penjualan furniture yang ada pada di kota semarang yaitu menjual banyak produk
yang berbeda-beda dengan banyak tema yang berbeda pula, berbagai kebutuhan
rumah tangga seperti halnya yang dijual yaitu lemari pakaian, kursi, Kasur
springbed, karpet lantai, bantal, dan lain sebagainya. Banyaknya variasi produk
yang ditawarkan pada toko mega agung jaya menyebabkan customer tidak
memiliki cukup waktu untuk melihat keseluruhan barang yang ditawarkan dan
juga kesulitan untuk memilih barang yang akan dibeli, biasanya customer hanya
akan membeli barang yang pernah dia dengar sebelumnya. Sistem rekomendasi
yang dapat memberikan nilai lebih kepada pelanggan mengenai produk yang
dianggap sesuai atau sama dengan keinginan pelanggan adalah solusi tepat untuk
mengatasi hal tersebut. Dengan penjualan yang masih menggunakan metode
konvesional dengan memerlukan waktu lama dan tidak adanya sarana untuk
mempromosoikan produk furniture secara online. Hal ini membuat beberapa
konsumen kesulitan yang ingin melakukan transaksi dan menentukan pilihan
mengenai produk yang akan dipilih. Untuk mengatasi permasalahan tersebut
adalah dengan membuat sebuah sistem e-commerce pada toko mega agung jaya
furniture. Penelitian ini menggunakan User based collaborative filtering yang
menggunakan data rating antar pengguna untuk mendapatkan rekomendasi.
Metode ini menghitung kesamaan diantara customer dilihat dari rating yang
diberikan customer untuk suatu item. Ketika customer merating suatu item, maka
nilai rating tersebut akan dibandingkan dengan nilai rating dari pengguna lainnya.
Kemudian sistem akan membuat suatu rekomendasi berdasarkan kesamaan antar
customer. Penelitian ini diselesaikan menggunakan metode UML yang terdiri dari
usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram Hasil
pengujian menunjukkan bahwa metode user based collaborative filtering dengan
algoritma adjusted cosine similarity dapat menampilkan rekomendasi yang sesuai
dengan rating yang diberikan oleh customer. Hasil dari pengujian Black Box yang
dilakukan dengan 2 dosen informatika menghasilkan nilai 100% yang berarti
aplikasi berjalan dengan baik. Berdasarkan user acceptance test menghasilkan
nilai 96% yang artinya Website sesuai.
Kata kunci: E-commerce mega agung jaya furniture, collaborative filtering