Rekomendasi Sistem Pemilihan Mobil Menggunakan User-based Collaborative Filtering (CF)

The selection of a car requires a variety of considerations, from various considerations that cause a person to experience difficulties in determining the car to be chosen. A car that is chosen or liked by someone is definitely a car that he thinks covers a person's needs. With the implementation of Collaborative Filtering Recommendations, especially User-based Collaborative Filtering, it will be easier for someone to consider a car that will be chosen in terms of time and changes in one's attention in considering it.Collaborative Filtering is a recommendation system that is widely used as a system for recommending traded goods or marketing goods and services using electronic systems. Recommendation system with User-based Collaborative Filtering algorithm is used to recommend items to the users personally. This algorithm can predict user opinions for an item by using similar user opinions. In addition to the User-based Collaborative Filtering algorithm, user profiles are used as one of the benchmarks in recommending an item. The purpose of this research is to implement the User-based Collaborative Filtering algorithm as a system to recommend cars to someone through the web application. In choosing a car, you must consider various things that can take time, so this web application can help someone in choosing or considering the desired car.The results of this research are able to recommend a car using the User-based Collaborative Filtering algorithm by obtaining an average user satisfaction rate of 78.83%, an average Mean Absolute Error value of 0.40, and an average accuracy of 92.04%. Keywords-Collaborative Filtering, Recommender System, User-based Collaborative Filterin) Abstrak—Pemilihan sebuah mobil membutuhkan berbagai macam pertimbangan, dari berbagai pertimbangan tersebut menyebabkan seseorang mengalami kesulitan dalam menentukan mobil yang akan dipilihnya. Mobil yang dipilih atau disukai seseorang pastinya adalah mobil yang menurutnya mencakupi kebutuhan seseorang tersebut. Dengan diterapkannya Rekomendasi Collaborative Filtering khususnya User-based Collaborative Filtering akan mempermudah seseorang dalam mempertimbangkan mobil yang akan dipilih dari segi waktu dan perubahan ketertatikan seseorang dalam mempertimbangkannya. Rekomendasi Collaborative Filtering adalah salah satu sistem rekomendasi yang banyak digunakan sebagai sistem untuk merekomendasi sesuatu barang yang diperdagangkan atau memasarkan barang dan jasa menggunakan sistem elektronik. Sistem Rekomendasi dengan algoritma Userbased Collaboratuve Filtering digunakan untuk merekomendasikan suatu barang kepada pengguna secara personal. Algoritma ini dapat memprediksi pendapat pengguna untuk suatu barang dengan menggunakan kemiripan pendapat pengguna yang serupa. Selain algoritma User-based Collaborative Filtering, digunakan profil pengguna sebagai salah satu tolak ukur dalam merekomendasikan suatu barang. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma User-based Collaborative Filtering sebagai sistem untuk merekomendasikan mobil kepada seseorang melalui website. Dalam pemilihan suatu mobil harus mempertimbangkan berbagai hal yang dapat memakan waktu, maka dengan adanya website ini dapat membantu seseorang dalam memilih atau mempertimbangkan mobil yang diinginkan. Hasil dari penelitian ini adalah dapat merekomendasikan mobil menggunakan algoritma User-based Collaborative Filtering dengan mendapatkan rata-rata tingkat kepuasan pengguna sebesar 78.83%, rata-rata nilai Mean Absolute Error sebesar 0.40, dan besar rata-rata akurasi 92.04%. Kata kunci-Collaborative Filtering, Sistem Rekomendasi, User-based Collaborative Filtering. I. PENDAHULUAN Mobil adalah alat transportasi yang sangat dibutuhkan oleh masyarakat, khususnya mobil yang sering digunakan dalam kegiatan sehari-hari. Orang umumnya mencari informasi tentang mobil yang akan digunakan melalui situs website resmi dan majalah otomotif. Dalam pemilihan mobil dibutuhkan berbagai macam pertimbangan yang menyebabkan permasalahan dari segi waktu yang dibutuhkan untuk mencari informasi. Informasi yang dimaksud disini bukan informasi mengenai spesifikasi mobil, melainkan informasi lainnya yang berasal dari pengguna mobil atau dapat disebut sebagai ulasan seseorang mengenai suatu mobil. Meningkatnya penggunaan internet, terutama di bidang perdagangan online, ulasan pelanggan terhadap barang-barang yang digunakan menjadi lebih lengkap [1]. Namun, ulasan yang diperoleh dan penawaran yang diberikan terkadang tidak seperti yang diharapkan, karena setiap orang memiliki kebutuhan yang berbeda, sehingga rekomendasi mobil yang berbeda diperlukan. Masalah ini dapat difasilitasi dengan menggunakan sistem rekomendasi untuk merekomendasikan mobil kepada pelanggan atau pengguna. Sistem rekomendasi telah banyak digunakan dalam e-commerce dan telah menjadi topik penelitian yang sangat penting dalam pengetahuan informasi sebagai sistem bantuan dalam penentuan produk [2]. Mobil yang akan direkomendasikan adalah mobil yang memiliki empat roda, jumlah seater kurang dari 10, mobil produksi tahun 2015 seterusnya, mobil produksi di Indonesia, dan merk mobil yang digunakan adalah Toyota, Daihatsu, Mitsubishi, Honda, Suzuki, Isuzu, Datsun, Nissan, Wuling, Mazda, KIA, BMW, Chevrolet, Ford, Jeep, Land Rover, Lexus, Mercedes, Mini, Hyundai, dan mobil yang digunakan berasal dari survei yang dilakukan berdasarkan CITEE 2019 Yogyakarta, 24-25 Juli 2019 ISSN: 2085-6350 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM 229 merk yang telah disebutkan. Ulasan yang terdapat pada sistem yang dibuat direpresentasikan dalam bentuk rating berupa bintang dengan skala nol hingga lima. Pengguna sistem dapat mengubah penilaiannya terhadap suatu mobil, sehingga rekomendasi yang dihasilkan juga dapat berubah seiring perubahan yang dilakukan pengguna. Terdapat banyak sekali penelitian mengenai metode Collaborative Filtering akan tetapi sedikit yang mengambil kasus mengenai perekomendasian mobil. Oleh karena itu, sistem rekomendasi mobil dibuat menggunakan metode Userbased Collaborative Filtering (UCF). Parameter lain selain ulasan pengguna digunakan juga parameter berdasarkan profil seseorang seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, pekerjaan, dan anggaran. Parameter ini dipilih berdasarkan hasil observasi dan survei yang dilakukan yang mengacu pada profil atau atribut pengguna (User-based), sehingga parameter seperti spesifikasi mobil tidak digunakan pada sistem. Pada metode ini terdapat perhitungan kemiripan dimana perhitungan kemiripan ini memiliki berbagai persamaan yang digunakan seperti cosine similarity, Pearson correlation similarity, atau adjusted cosine similarity [3]. Paper ini menawarkan metode sederhana, tidak seperti penelitian collaborative lainnya yang lebih memilih pengukuran kemiripan menggunakan Pearson correlation similarity. Pada paper ini, untuk menghitung kemiripan rating yang diberikan oleh pengguna menggunakan cosine similarity. Namun kemiripan yang digunakan tidak hanya dari rating yang diberikan oleh pengguna, akan tetapi digunakan juga kemiripan atribut pengguna. Pada penelitian lain digunakan pembobotan terhadap parameter pengguna, sehingga dapat mengetahui kemiripan atribut pengguna [4]. Untuk menhitung kemiripan atribut pengguna pada paper ini tidak menggunakan pembobotan melainkan juga menggunakan cosine similarity.