Penelitian ini membahas penerapan metode Content-Based Filtering (CBF) dalam sistem rekomendasi pada website lelang reptil. Sistem ini dirancang untuk membantu pengguna menemukan reptil yang sesuai dengan preferensinya berdasarkan atribut seperti spesies, warna, ukuran, habitat, dan kondisi kesehatan. Metode CBF digunakan karena mampu memberikan rekomendasi personal tanpa memerlukan data dari pengguna lain, sehingga dapat mengatasi masalah cold start pada pengguna baru. Proses rekomendasi dilakukan dengan merepresentasikan atribut menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan menghitung tingkat kesamaan menggunakan Cosine Similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan rekomendasi yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, serta berpotensi meningkatkan pengalaman pengguna dalam menjelajahi katalog lelang reptil secara efektif.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering, Reptil, TF-IDF, Cosine Similarity