Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PEMANFAATAN DEEP REINFORCEMENTRNLEARNING UNTUK MEMBANGUN SISTEMRNREKOMENDASI SKINCARE
Pengarang
Farida Mandani - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Alim Misbullah - 198806032019031011 - Dosen Pembimbing I
Laina Farsiah - 198902032022032004 - Dosen Pembimbing II
Nomor Pokok Mahasiswa
2008107010001
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Informatika (S1) / PDDIKTI : 55201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas MIPA Informatika., 2024
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Skincare merupakan produk perawatan kulit wajah yang saat ini sangat populer
di Indonesia. Produk-produk skincare terbaru terus bermunculan dalam berbagai
kategori dan merek yang beragam. Namun, keberagaman ini seringkali membuat
masyarakat kesulitan memilih produk skincare yang sesuai dengan preferensi mereka.
Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem rekomendasi produk skincare
menggunakan kerangka kerja Deep Reinforcement Learning (DRL) dengan algoritma
Deep Determenistic Policy Gradient(DDPG). Data yang digunakan merupakan data
rating pengguna terhadap produk-produk skincare yang didapatkan melalui proses
crawling dan scraping pada website review produk kecantikan yaitu FemaleDaily.
Evaluasi terhadap sistem ini menunjukkan nilai precision@10 = 0.78 dan NDCG@10
sebesar 0.77 pada pelatihan 100 episode, nilai precision@10 = 0.88 dan NDCG@10
sebesar 0.87 pada pelatihan 500 episode serta nilai precision@10 = 0.90 dan
NDCG@10 sebesar 0.89 pada pelatihan 1000 episode. Hasil ini menunjukkan bahwa
kerangka kerja DRL dapat diterapkan ke dalam sistem rekomendasi skincare berbasis
rating.
Kata kunci : Sistem Rekomendasi, Skincare, Deep Reinforcement Learning
Skincare products, which are used for facial skin care are currently very popular in Indonesia. New skincare products continue to emerge in various categories and brands. However, this diversity often makes it difficult for consumers to choose skincare products that match their preferences. This research develops a skincare product recommendation system using the Deep Reinforcement Learning (DRL) framework with the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. The data used consists of user ratings for skincare products collected through crawling and scraping processes from the beauty product review website FemaleDaily. The evaluation of the system shows a precision@10 score of 0.78 and an NDCG@10 score of 0.77 after training for 100 episodes, a precision@10 score of 0.88 and an NDCG@10 score of 0.87 after 500 episodes, and a precision@10 score of 0.90 and an NDCG@10 score of 0.89 after 1000 episodes. These results show that the DRL framework can be applied to a rating-based skincare recommendation system. Keyword : Recommendation Systems, Skincare, Deep Reinforcement Learning
STRATEGI PERSONAL SELLING DALAM MENCIPTAKAN RNKEPUTUSAN PEMBELIAN PADA FITUR LIVE DI AKUN TIKTOK RN@JOAR.SKINCARE (Nur syahnaz nadirah, 2025)
PEMANFAATAN MEDIA IKLAN FACEBOOK ADS DAN INSTAGRAM DALAM PENCAPAIAN TARGET PENJUALAN (STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN JOAR SKINCARE) (RAJA AULIA RAHMAD, 2025)
PENGARUH PERSEPSI NILAI DAN PERSEPSI RISIKO TERHADAP NIAT BELI YANG DIMEDIASI OLEH KEPERCAYAAN PADA PRODUK SKINCARE LOKAL MEREK SOMETHINC PADA MASYARAKAT BANDA ACEH (Sanita Dewi, 2024)
PENGARUH BRAND IMAGE TERHADAP BRAND LOYALTY YANG DIMEDIASI OLEH SATISFACTION DAN BRAND TRUST PADA KONSUMEN SKINCARE MS GLOW DI KOTA BANDA ACEH (Tria Meulue Rahmalia, 2023)
PENGARUH PENGALAMAN MEREK DAN PERSEPSI NILAI TERHADAP LOYALITAS MEREK YANG DI MEDIASI OLEH KEPERCAYAAN MEREK PADA SKINCARE SOMETHINC (Ella Marsella, 2023)