Di tengah persaingan e-commerce di Indonesia yang semakin ketat, membuat perusahaan e-commerce dituntut dapat bersaing dalam memberikan nilai tambah layanan bagi pelanggannya agar dapat meningkatkan jumlah pelanggan dan disertai dengan angka pemesanan yang meningkat juga. Hal ini juga berlaku bagi e-commerce dalam industri pariwisata, salah satunya Triptrus. Salah satu tantangan yang dihadapi Triptrus adalah untuk meningkatkan angka conversion rate. Salah satu cara peningkatan angka conversion rate adalah pemberian fitur rekomendasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk mencari metode yang dapat memberikan rekomendasi terbaik yang pada akhirnya bertujuan agar dapat meningkatkan angka conversion rate dari Triptrus yang masih rendah. Pada penelitian ini dilakukan pencarian metode rekomendasi yang terbaik disesuaikan dengan data internal yang dimiliki Triptrus. Penelitian ini bermula dari pengumpulan data internal untuk kemudian dibangum model rekomendasi menggunakan beberapa metode. Metode yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya collaborative filtering, content based filtering, Hybrid Filtering dan stochastic gradient descent. Berdasarkan hasil penelitian, metode collaborative filtering, content based, dan hybrid kurang mampu memberikan rekomendasi yang cukup baik terhadap data Triptrus. Hasil terbaik dari ketiga metode ini didapatkan metode hybrid dengan nilai error RMSE 0.71. Di sisi lain algoritma stochastic gradient descent dapat memberikan rekomendasi paling baik dan memberikan ratio error RMSE paling kecil yaitu 0.11. Hasil penelitian ini adalah model rekomendasi produk yang dapat memberikan rekomendasi terbaik berdasarkan data internal Triptrus yaitu model yang dihasilkan menggunakan metode stochastic gradient descent.