English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Flazzstore merupakan sebuah toko yang bergerak dibidang penjualan casing smartphone. Terdapat banyak produk yang berbeda-beda dengan banyak tema yang berbeda pula, hal ini membuat beberapa user kesulitan dalam menentukan pilihan mengenai produk yang akan dipilih. Perlunya sebuah sistem rekomendasi yang mampu memberikan rekomendasi produk kepada user, untuk memudahkan user dalam memilih produk yang akan dibelinya. Penelitian ini menggunakan metode Item-Based Collaborative Filtering, metode ini mencari similarity/kesamaan item dengan item lainnya. Sistem akan mencari rating tiap item dan menghitung nilai similarity menggunakan persamaan pearson correlation-based similarity. Kemudian nilai dari hasil perhitungan similarity akan digunakan untuk menghitung nilai prediksi tiap produk dengan menggunakan persamaan weighted average of deviation. Sebelum direkomendasikan kepada pelanggan dari hasil prediksi tersebut dihitung nilai Mean Absolute Error (MAE) dihitung selisih antara nilai rating sebenarnya dengan prediksi, dan kemudian diurutkan mulai dari terkecil ke terbesar untuk direkomendasikan kepada user. Hasil dari penelitian menunjukkan kecilnya nilai rata-rata MAE 0,572039 namun untuk proses eksekusi, waktu yang dibutuhkan cukup lama yaitu 6,4 detik. Penelitian berikutnya dapat mengombinasikan pendekatan metode content based filtering dan collaborative filtering atau disebut dengan Item Based Clustering Hybrid Method (ICHM) supaya hasil yang diperoleh lebih baik dan dapat mempersingkat waktu yang dibutuhkan.

Implementasi Metode Item-Based Collaborative Filtering dalam Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris Smartphone