Penerapan User-Based Collaborative Filtering Algorithm
DOI:
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1124Keywords:
Use Based Collaborativ Filtering, Sistem Rekomendasi, Euclidean Distance, Root Mean Square Error, User Acceptance TestAbstract
Sistem online memanfaatkan website sebagai media pemasaran. Namun dengan perkembangan teknologi, pemasaran dilakukan dengan online terdapat kendala yaitu banyaknya produk yang tersedia dalam pemilihan produk. Sistem rekomendasi adalah sistem yang menyarankan informasi berguna atau menduga yang akan dilakukan user untuk mencapai tujuannya, seperti mencari teknik yang terbaik dalam memberikan rekomendasi bagi user. Menurut hasil survey yang telah dilakukan terhadap 17 orang pemakai website pemasaran produk Gadget Shield didapatkan 88,20% mengharapkan adanya penilaian user terhadap produk. Penelitian ini akan melakukan pengembangan sistem rekomendasi produk Gadget Shield pada toko Jackskins menggunakan metode User-Based Collaborative Filtering serta menggunakan Euclidean Distance untuk mengukur jarak kemiripan antar User dan Weighted Sum digunakan untuk mencari rekomendasi produk. Diharapkan dengan adanya sistem dapat memudahkan User dalam pencarian produk Gadget Shield terbaik. Guna menghasilkan produk rekomendasi,hasil nilai kemiripaan dilakukan perhitungan dengan algoritma Weighted Sum. Sistem rekomendasi Collaborative Filtering telah diuji menggunakan metode pengujian akurasi Root Mean Square Error (RMSE) dan pengujian User Acceptance Test (UAT). Hasil uji RMSE menunjukkan nilai 0,496 atau akurasinya 90,08%. Hasil pengujian UAT didapatkan 86,86% diterima. Informasi dari proses tersebutlah yang nantinya diharapkan akan bermanfaat sebagai dasar sumber rekomendasi yang akurat.
Downloads
References
[2] Burhannudin, Komunikasi Bisnis. Yogyakarta, Indonesia: Pustaka Pelajar, 2015.
[3] S. Sari and A. P. Sary, “Sistem Rekomendasi Personal Pada Toko Buku Online Menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering dan Algoritma Slope One,†in Seminar Nasional Teknologi Informasi san Multimedia, 2017, pp. 13–18.
[4] M. Gunawan, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi E-Commerce Pada Distro IT Menggunakan Item-Based Collaborative Filtering.â€
[5] F. Ricci, L. Rokach, and B. Shapira, Reccomender Systems Handbook. Springer, Boston, MA, 2015.
[6] Y. Yang, F. Xue, Y. Cai, and Z. Ning, “Spark-based Parallel Collaborative Filtering Recommendation Algorithm,†vol. 74, no. Iccia, 2017, pp. 987–990.
[7] S. Uyun, I. Fahrurrozi, and A. Mulyanto, “Item Collaborative Filtering untuk Rekomendasi Pembelian Buku secara Online,†Jusi, vol. 1, no. 1, pp. 63–70, 2011.
[8] N. Pentreath, Machine Learning with Spark. Packt Publishing Ltd, 2015.
[9] S. Sari and D. Tri Hendra, “Aplikasi Rekomendasi Film menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering dan Euclidean Distance sebagai ukuran kemiripan rating,†Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan, p. 2015, 2015.
[10] M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square,†Jurnal Informatika Pengembangan IT, vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019.
[11] A. Handrico, “Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Fakultas Sains dan Teknologi dengan Metode Collaborative Filtering,†Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2012.
[12] S. Nurjanah, H. B. Santoso, and Z. A. Hasibuan, “The user acceptance test of an ‘iCT adoption for education’ framework,†in ACM International Conference Proceeding Series, 2018, pp. 129–133.
[13] T. Mutiara, Achmad Benny, Muslim, A, Oswari, “Testing Implementasi Website Rekam Medis Elektronik,†in Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen, 2014, vol. 8, pp. 1–7.
[14] M. Nilashi, K. Bagherifard, O. Ibrahim, H. Alizadeh, L. A. Nojeem, and N. Roozegar, “Collaborative filtering recommender systems,†Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, vol. 5, no. 16, pp. 4168–4182, 2013.
[15] W. Wang and Y. Lu, “Analysis of the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Rounding Model,†IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 324, no. 1, pp. 1–10, 2018.
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
Similar Articles
- Ahmad Homaidi, Rofiatul Munawaroh, Rekonstruksi dan Implementasi Sistem Informasi Praktek Kerja Lapangan AMIK Ibrahimy , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Safrian Aswati, M. Sabir Ramadhan, Ada Udi Firmansyah, Khairil Anwar, STUDI ANALISIS MODEL RAPID APPLICATION DEVELOPMENT DALAM PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 16 No. 2 (2017)
- Angelina Ervina Jeanette Egeten, Yanes Hardianto S, Putri Ayu P, Okky Marita S, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi E-Procurement Modul pada Pemesanan Barang Non Produksi di PT Toyota Motor Manufacturing Indonesia , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 17 No. 2 (2018)
- Melati Rosanensi, Improving E-Commerce Effectiveness Using Augmented Reality , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Vikky Aprelia Windarni, Adi Setiawan, Atina Rahmatalia, Comparison of the Karney Polygon Method and the Shoelace Method for Calculating Area , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 1 (2023)
- Fatur Rahman Harahap, Anggun Fitrian Isnawati, Khoirun Ni'amah, Variation of Distributed Power Control Algorithm in Co-Tier Femtocell Network , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 24 No. 1 (2024)
- Rendy Rian Chrisna Putra, Tri Sugihartono, Penerapan Algoritma Fisher-Yates Shuffle pada Computer Based Test Ujian Sekolah di SMKN 1 Payung , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 18 No. 2 (2019)
- Mardiana Mardiana, Implementasi User Satisfaction Model Dalam Mengukur Kualitas Website , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 19 No. 2 (2020)
- Riza Prapascatama Agusdin, Sylvert Prian Tahalea, Vynska Amalia Permadi, Forecasting the Poverty Rates using Holt’s Exponential Smoothing , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 23 No. 2 (2024)
- Hepatika Zidny Ilmadina, Muhammad Naufal, Dega Surono Wibowo, Drowsiness Detection Based on Yawning Using Modified Pre-trained Model MobileNetV2 and ResNet50 , MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer: Vol. 22 No. 3 (2023)
You may also start an advanced similarity search for this article.
.png)
