primary topic: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Archive)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Document

ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI
abstract: Perkembangan e-commerce yang pesat menyebabkan meningkatnya jumlah produk dan informasi yang harus diproses oleh pengguna. Kondisi ini menimbulkan permasalahan information overload, di mana pengguna kesulitan menemukan produk yang relevan dengan preferensinya. Dampak dari permasalahan tersebut adalah menurunnya kualitas pengalaman pengguna, rendahnya tingkat kepuasan, serta berpotensi menurunkan konversi dan retensi pelanggan pada platform ecommerce. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang mampu memahami karakteristik dan preferensi pengguna secara lebih mendalam melalui representasi data yang akurat dan kontekstual. Penelitian ini mengusulkan pendekatan sistem rekomendasi produk berbasis embedding semantik dengan memanfaatkan Large Language Model (LLM) Google Gemini. Deskripsi produk diproses menggunakan model text-embedding-004 untuk menghasilkan representasi vektor berdimensi tinggi. Selanjutnya, algoritma KMeans digunakan untuk melakukan pengelompokan produk berdasarkan kemiripan semantik. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method, sementara kualitas klaster dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Untuk membantu interpretasi hasil, Principal Component Analysis (PCA) diterapkan sebagai alat visualisasi tanpa memengaruhi proses clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa embedding Google Gemini mampu membentuk struktur klaster produk yang koheren secara semantik, meskipun nilai Silhouette Score menunjukkan tingkat pemisahan klaster yang moderat. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan berbasis embedding efektif untuk merepresentasikan preferensi pengguna yang bersifat kompleks dan tumpang tindih. Kontribusi penelitian ini terletak pada penerapan LLM dalam sistem rekomendasi berbasis clustering semantik pada konteks e-commerce. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pengembang sistem rekomendasi, pelaku industri e-commerce, serta peneliti di bidang data mining dan sistem rekomendasi. Penelitian selanjutnya disaran…
author list: authors
status: published
has version: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
date: 2026-02-27
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 006 Metode komputer khusus
has document: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
has document: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Archive)
has published: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

006 Metode komputer khusus
type: Concept

HTML Summary of #32258 ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI
format: text/html
primary topic: ANALISIS KUANTITATIF SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS MODEL EMBEDDING GEMINI

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Mulia Sulistiyono
family name: Sulistiyono
given name: Mulia
type: Person

Yan Abellino
family name: Abellino
given name: Yan
type: Person