Sistem Rekomendasi

Sistem rekomendasi adalah alat dan teknik perangkat lunak yang menyediakan

saran untuk item yang kemungkinan besar menarik bagi pengguna tertentu(Ricci, et al, 2011). Saran-saran tersebut berhubungan dengan proses pengambilan keputusan, seperti item mana yang akan dipilih. Sistem rekomendasi mengandalkan dua tipe input yang berbeda, yaitu explicit input dan implicit input (Hu, et al, 2008). Explicit input didapat dari hasil penilaian yang diberikan langsung oleh pengguna, misalnya pemberian rating  atau thumbs-up/down untuk item tertentu. Sedangkan implicit input didapat dengan cara mengamati kebiasaan pengguna. Misalnya catatan penelusuran, pola pencarian, atau bahkan click-stream.

            Awalnya Rekomendasi sistem didasarkan pada pemfilteran berdasarkan konten dan demografis dan penyaringan kolaboratif. Sistem memasukkan informasi sosial untuk meningkatkan kualitas proses rekomendasi. Untuk perbaikan rekomendasi proses di masa depan, sistem rekomendasi akan menggunakan data pribadi, informasi lokal dan implisit dari internet (Thorat, et al, 2015).

            Sistem rekomendasi memerlukan model yang tepat agar yang direkomendasikan sesuai dengan keinginan pengguna, serta mempermudah pengguna mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan pilihannya (McGinty & Smyth, 2003). Sistem rekomendasi yang ada pada saat ini terdiri dari  empat tipe yaitu content based filtering,collaborative filtering, knowledge based recommender system dan hybrid recommender system (Jannach, et al, 2018).