Sistem rekomendasi sudah banyak digunakan pada e-commerce, untuk membantu pengguna mendapatkan informasi produk yang akan dibeli. Saat ini sistem rekomendasi menjadi alat untuk bersaing secara unggul bagi e-commerce. Perkembangan penelitian terkait sistem rekomendasi sudah banyak dilakukan untuk mengevaluasi performansi algoritma dan aspek diluar akurasi sistem rekomendasi. Penelitian ini melakukan analisis pengaruh jumlah item aspek diversity dan novelty pada daftar sistem rekomendasi terhadap kepuasan pengguna. Penulis merancang ulang desain dua daftar rekomendasi dan mengambil data dari hasil simulasi pada sistem rekomendasi Tokopedia. Eksperimen ini dilakukan menggunakan within subject design dengan dua skenario berbeda. Penulis melakukan follow-up interview pada partisipan setelah mereka mencoba dua skenario daftar rekomendasi untuk menggali lebih dalam pendapat pengguna terkait dua daftar rekomendasi. Dari hasil follow-up interview 80% partisipan menyukai skenario kedua, karena item baru yang direkomendasikan memberikan ide bagi mereka untuk membelinya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah item aspek diversity dan novelty memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna. Hal ini ditunjukkan dengan mean pada setiap pertanyaan preferensi pengguna terkait daftar rekomendasi skenario kedua lebih tinggi dibandingkan pada skenario pertama. Penulis juga menemukan bagaimana pengguna menerima daftar rekomendasi pada eksperimen ini dipengaruhi oleh preferensi pengguna dan kondisi tujuan pengguna saat menggunakan sistem rekomendasi.