<mods:mods version="3.3" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>IMPLEMENTASI HYBRID CONTENT-BASED FILTERING PADA SISTEM&#13;
REKOMENDASI SKINCARE MENGGUNAKAN&#13;
RESNET-50 DAN TF-IDF</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Rizaldi</mods:namePart><mods:namePart type="family">Yanuar</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Perkembangan pesat industri perawatan kulit telah menyebabkan&#13;
membanjirnya variasi produk di pasaran yang berdampak pada kebingungan&#13;
konsumen dalam memilih produk yang sesuai preferensinya. Fenomena kelebihan&#13;
informasi ini menyulitkan pengguna untuk menemukan produk alternatif yang&#13;
memiliki kemiripan karakteristik, baik dari segi kandungan maupun kemasan,&#13;
terutama pada produk baru yang belum memiliki riwayat penilaian dari pengguna&#13;
lain. Penelitian ini bertujuan menyelesaikan masalah tersebut dengan membangun&#13;
sistem rekomendasi menggunakan pendekatan Hybrid Multimodal Content Based&#13;
Filtering. Metode ini mengintegrasikan ekstraksi fitur visual dari citra kemasan&#13;
produk menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur&#13;
ResNet dan ekstraksi fitur tekstual dari komposisi bahan menggunakan metode&#13;
pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency. Kedua fitur tersebut&#13;
digabungkan untuk menghitung tingkat kemiripan antar produk menggunakan&#13;
algoritma Cosine Similarity. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah sistem&#13;
yang mampu memberikan rekomendasi produk perawatan kulit yang relevan&#13;
berdasarkan kemiripan visual dan kandungan bahan secara bersamaan. Evaluasi&#13;
kinerja sistem dilakukan menggunakan metrik presisi kategori dan validasi klaster&#13;
untuk memastikan kualitas pengelompokan data tanpa label. Penelitian ini&#13;
memberikan kontribusi nyata bagi konsumen dalam mempermudah pencarian&#13;
produk yang akurat serta membantu mengatasi kendala rekomendasi pada produk&#13;
baru yang belum memiliki interaksi pengguna sebelumnya.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">005 Pemrograman komputer, program dan data</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8061">2026-05-19</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu Komputer</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>