Implementasi Algoritma Cosine Similarity dan Vision Based Page Segmentation dalam Web Scraping E-Commerce Afiliasi Marketplace

Salah satu faktor keberhasilan suatu afiliasi online ditentukan oleh kualitas sumber konten. Oleh karena itu afiliasi marketplace perlu melakukan penilaian secara baik dan objektif untuk mengambil data kontent yang akan digunakan untuk memilih produk yang tepat dalam filterisasi produk yang sesuai. Pemilihan yang dilakukan biasanya tidak menggunakan sistem sehingga pemilihan konten produk hanya didasari dari bagian yang tidaak sesuai dengan yang dilihat (subjektif). Tetapi dengan pengolahan data menggunakan sistem akan menghasilkan suatu konten produk yang objektif dan dapat memberikan dampak terhadap para pengguna karena pemilihan didasarkan oleh data faktual. Penggabungan antara metode Cosine Similaarity dengan Vision Based Page Segmentation (VIPS) merupakan penemuan baru yang dilakukan untuk optimasi metode VIPS untuk mendapatkan konten yang terbaik sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan. Dengan menggunakan metode ini akan didapatkan hasil akhir yaitu beberapa rekomendasi produk yang layak untuk di publikasikan untuk kemudian di jadikan acuaan untuk perbandingan yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan. Hasil kinerja dari sistem ini mencapai seratus persen, data dari sistem sudah sesuai dengan perhitungan yang diharapkan. One of the success factors of an online affiliate is determined by the quality of the content source. Therefore the affiliate marketplace needs to make a good and objective assessment to retrieve the content data that will be used to select the right product in the appropriate product filtering. The selection is usually not using the system so that the selection of product content is only based on the part that is not in accordance with what is seen (subjective). But by processing data using the system will produce an objective product content and can have an impact on users because the selection is based on factual data. The incorporation of the Cosine Similaarity method with Vision Based Page Segmentation (VIPS) is a new discovery made for the optimization of the VIPS method to get the best content in accordance with the required criteria. By using this method, the final results will be obtained, which are some product recommendations that are feasible to be published to be used as a comparison for the appropriate criteria. The performance results of this system reach one hundred percent, the data from the system is in accordance with the expected calculations