Nama : Raditya Nurfadillah Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Sistem Rekomendasi Berbasis Deep Learning dengan Data Gabungan Review dan Rating Pembimbing : Fariz Darari, Ph.D. dan Radityo Eko Prasojo, Ph.D. Sistem rekomendasi menjadi salah satu kebutuhan utama bagi penyedia layanan ecommerce untuk memberikan saran rekomendasi produk sesuai dengan apa yang diinginkan oleh pengguna. Salah satu pendekatan yang paling banyak dilakukan dalam membangun sistem rekomendasi adalah collaborative filtering, dengan menggunakan data explicit feedback, yang dapat berupa review atau rating. Sistem rekomendasi dengan pendekatan collaborative filtering telah banyak dikembangkan dengan menggunakan metode machine learning dan metode deep learning. Penelitian ini berfokus untuk mengembangkan sistem rekomendasi dengan pendekatan collaborative filtering berbasis deep learning dengan menggunakan data gabungan review dan rating. Teknik deep learning yang digunakan diperkaya dengan word embeddings untuk dapat menangkap interaksi yang terdapat dalam data review. Penelitian ini menggunakan arsitektur yang diadopsi dari CARL. Modifikasi yang dilakukan pada CARL meliputi pengubahan optimizer dan penggunaan beberapa pretrained word embedding yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan performa sistem rekomendasi yang diusulkan antara dataset berbahasa Inggris dan berbahasa Indonesia. Untuk melakukan evaluasi performa sistem rekomendasi yang dikembangkan, digunakan metrik evaluasi mean squared error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan modifikasi model CARL (Reviewbased) dengan menggunakan optimizer Adam (CARL (Review-based) – Adam) menunjukkan performa terbaik dan dapat mengalahkan performa dari baseline model. Kata Kunci: CARL, collaborative filtering, deep learning, e-commerce, rating, review, sistem rekomendasi, word embeddings