Implementasi Content-based Image Retrieval dalam Pemberian Rekomendasi Produk Fashion XYZ Berbasis Web

Patricia, Gladys (2023) Implementasi Content-based Image Retrieval dalam Pemberian Rekomendasi Produk Fashion XYZ Berbasis Web. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img] Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (916kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf

Download (912kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB)
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf

Download (887kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)

Abstract

Fashion merupakan salah satu aspek penting dalam kehidupan sosial manusia. Seiring dengan berkembangnya zaman, industri fashion turut menerapkan teknologi sebagai bagian dari strategi bisnis. Brand XYZ telah menerapkan penjualan melalui e-commerce dan disertai dengan fitur rekomendasi similar products untuk meningkatkan minat eksplorasi dan minat belanja pelanggan. Namun, fitur tersebut masih belum optimal dan belum mampu menampilkan produk-produk yang memiliki kemiripan dari segi visual. Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk membentuk model rekomendasi baru bagi e-commerce fashion XYZ. Rekomendasi similar products pada penelitian ini didasari oleh prinsip Content-based Image Retrieval. CBIR memberikan solusi pengolahan dan pencarian gambar produk berdasarkan kemiripan visual sebagai basis rekomendasi. Pengolahan gambar dibantu oleh feature extractor VGG16, sedangkan pencarian gambar terdekat dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor. Evaluasi kemiripan gambar hasil rekomendasi dengan gambar input dilakukan dengan metode perhitungan Cosine Similarity, Root Mean Square Error, dan Structural Similarity Index Measure. Penelitian ini membandingkan beberapa jenis input gambar dan mengevaluasi setiap model untuk mendapatkan jenis input terbaik. Performa model terbaik didapatkan oleh input normal dengan nilai cosine, RMSE, dan SSIM secara berurutan sebesar 0.80, 50.90, dan 0.81. Model akhir wanita secara berturut-turut memiliki nilai evaluasi sebesar 0.73, 52.69, dan 0.80. Model akhir pria memiliki nilai evaluasi sebesar 0.79, 47.81, dan 0.80. Secara umum, rata-rata kemiripan produk berdasarkan cosine adalah 76% dan SSIM sebesar 80%. Kedua model wanita dan pria kemudian digunakan untuk testing pada website e-commerce.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords: Content-based Image Retrieval, Cosine Similarity, K-Nearest Neighbor, VGG16
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.6 Internet, Cloud Computing, Website, LAN, Email
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor: Administrator UMN Library
Depositing User: Administrator UMN Library
Date Deposited: 03 Jul 2023 09:56
Last Modified: 05 Apr 2024 01:56
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25603

Actions (login required)

View Item View Item