PERANCANGAN PROTOTYPE PLATFORM E-COMMERCE FASHION WANITA BERBASIS WEB DENGAN FITUR PERSONALISASI REKOMENDASI MACHINE LEARNING

Penelitian ini mengembangkan sebuah prototype platform e-commerce berbasis web yang berfokus pada produk fashion wanita, dilengkapi dengan fitur personalisasi rekomendasi berbasis machine learning. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam
berbelanja online dengan menyediakan rekomendasi produk yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan masing-masing individu. Dalam proses pengembangannya, digunakan metode Agile Scrum yang mendukung
pendekatan iteratif serta kolaboratif dalam pembangunan sistem. Fitur rekomendasi dikembangkan menggunakan empat algoritma klasifikasi yang diterapkan, dan Logistic Regression sebagai yang paling akurat (33%) dan digunakan dalam sistem rekomendasi otomatis. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode System Usability Scale (SUS), prototype memperoleh skor sebesar 67,95, yang termasuk dalam kategori “Cukup”, menunjukkan sistem masih memiliki ruang untuk perbaikan namun sudah dapat digunakan. Penelitian ini berkontribusi dalam pemanfaatan teknologi machine learning untuk pengembangan platform e-commerce, serta dapat dijadikan sebagai acuan bagi pengembangan sistem serupa di masa mendatang. Prototype yang dihasilkan diharapkan menjadi solusi bagi pelaku usaha fashion wanita dalam meningkatkan angka penjualan serta loyalitas pelanggan melalui pengalaman belanja yang lebih efektif dan personal.