<p>Sistem rekomendasi telah menjadi bagian yang tak terpisahkan dari hampir semua sistem berbasis informasi serta e-commerce pada umumnya. Berbagai teknik, metodologi, dan algoritma telah dipraktikkan, yang memberikan rekomendasi berdasarkan berbagai parameter. Tujuan dari sistem rekomendasi adalah untuk memanfaatkan informasi besar dan katalog produk dan memahami preferensi pengguna berdasarkan pilihan mereka, dan merekomendasikan mereka produk yang tidak mungkin untuk dipilih melalui ruang produk besar secara manual. Penelitian di bidang ini telah mampu mengidentifikasi berbagai algoritma dan metodologi untuk membuat rekomendasi yang berpusat pada pengguna. Setiap algoritma mencakup serangkaian parameter berbeda yang dipertimbangkan berdasarkan persyaratan tugas tertentu atau domain produk dari sudut pandang personalisasi dan preferensi setiap pengguna. Penelitian ini membahas pendekatan yang ada yang digunakan oleh berbagai sistem rekomendasi, perbandingannya, dan mengusulkan metode yang membahas kekurangan praktik yang ada dalam membangun sistem rekomendasi dengan menggunakan algoritma Apriori dan menggunakan aturan mining asosiasi.</p>