ABSTRAK Nama : Pandhu Hutomo Aditya Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Analisis Perbandingan Memory-based dan Model-based Collaborative Filtering pada Implementasi Sistem Perekomendasi untuk E-commerce di Indonesia : Studi Kasus PT X Berkembangnya industri e-commerce di Indonesia dan pentingnya sistem perekomendasi pada e-commerce untuk meningkatkan keuntungan industri ecommerce menuntut diadakannya studi terkait pendekatan sistem perekomendasi yang cocok untuk industri e-commerce di Indonesia. Penelitian ini mengevaluasi kinerja dua pendekatan collaborative filtering sistem perekomendasi yaitu, memory-based dan model-based dengan menggunakan sample data e-commerce PT X. Pengujian dilakukan dengan dua metode yaitu, offline testing dan userbased testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi dengan pendekatan model-based lebih baik dalam aspek a) akursi rekomendasi, b) waktu komputasi, dan c) relevansi produk yang direkomendasikan menurut pengguna. Meskipun sistem perekomendasi dengan pendekatan memory-based memiliki waktu komputasi yang lebih lama dari model-based, responden berpendapat bahwa waktu komputasi pada memory-based masih dapat ditoleransi. Kata kunci: e-commerce, collaborative filtering, sistem perekomendasi, recommender system, memory-based, model-based.