APLIKASI PENDUKUNG DESAIN INTERIOR DENGAN SISTEM REKOMENDASI BERDASARKAN NAMA BRAND PERABOT MENGGUNAKAN ALGORITMA CONTENT-BASED FILTERING BERBASIS WEB

Kapasitas ruangan yang terbatas untuk berbagai macam aktivitas dan digunakan lebih dari satu orang pengguna merupakan salah satu masalah yang sering terjadi dalam sebuah ruangan. Disisi lain masalah penentuan elemen pengisi ruangan berupa perabot atau furniture yang cocok digunakan pada sebuah ruangan, dan sudah semestinya aplikasi 3D Model ruang menyediakan kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan ide penentu desain dan rekomendasi perabot berdasarkan selera pengguna. Hal inilah yang melatarbelakangi penulis untuk memberikan solusi aplikasi pendukung desain interior. Penelitian ini bertujuan untuk membantu para pengguna agar menemukan ide desain ruangan yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan. Algoritma Text Preprocessing adalah tahapan untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan pada tahapan berikutnya. Sistem rekomendasi Content-Based Filtering dengan algoritma Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk memberikan bobot pada tiap kata yang terdapat pada nama item perabot. Algoritma Cosine Similarity diterapkan untuk menemukan kemiripan antara nama item perabot berdasarkan hasil pembobotan pada metode Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF), pada hasil akhir diharapkan dapat membantu pengguna untuk mendapatkan hasil rekomendasi dari perabot yang disukai melalui ide desain perabot yang telah disediakan. Hasil pengujian dari algoritma ini adalah dengan menggunakan metode Confusion Matrix yang menunjukkan bahwa nilai precision 72%, recall 72%, accuracy 72%, dan error rate 51%, lalu berdasarkan hasil uji perangkat lunak menggunakan Black-Box Testing dapat ditarik kesimpulan bahwa perangkat lunak secara fungsional mengeluarkan hasil 96% sesuai dengan yang diharapkan.