## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## REKOMENDASI PRODUK PAKAIAN MENGGUNAKAN METODE ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING PADA TOKO ONLINE DI JAWA TENGAH

## BERBASIS WEB
Muhammad Syachrul Maulana Nizal 1 , TH Dwiati Wismarini 2
Prodi Teknik Informatika ,Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang Email : syachruletrama12@gmail.com 1 , thwismarini@edu.unisbank.ac.id 2

## ABSTRAK
Sistem  rekomendasi  dapat  dilakukan  dengan  banyak  cara,  salah  satunya adalah  menawarkan  sebuah  produk  pakaian  terhadap  konsumen  dengan menunjukkan kualitas pakaian yang merupakan gaya rekomendasi penjual terhadap produk  pakaian  yang  akan  dijual.  Adanya  wabah  virus  corona  menjadikan rekomendasi  produk  pakaian  secara  langsung  tidak  diperizinkan  oleh  pemerintah provinsi,  khususnya  wilayah  Jawa  Tengah.  Virus  corona  akan  menginfeksi  apabila pembeli dan penjual saling bertatap muka atau tidak menjaga jarak. Akibat dari virus corona banyak pembeli melakukan pembelian secara online pada  web toko online. Pembelian secara online sering memberikan rasa waspada ketika pembeli membeli pakaian  dengan  kualitas  yang  baik  atau  tidak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  sebuah  rekomendasi  terhadap  pembeli  terkait  produk  pakaian  yang akan dibeli menggunakan metode item-based collaborative filtering yang diterapkan pada toko online di Jawa Tengah sehingga memberikan rekomendasi terhadap produk pakaian berdasarkan nilai yang sebelumnya sudah terbeli pada produk pakaian. Dari hasil  nilai  yang  diberikan,  metode  item-based  collaborative  filtering  mampu memberikan sistem perekomendasian mengenai  produk  pakaian  dengan nilai yang keakuratan tinggi berdasarkan dari penilaian pembeli pada produk pakaian.
Kata Kunci: produk pakaian, sistem rekomendasi, item-based collaborative filtering.

## I. PENDAHULUAN
Di  era  industri  4.0  banyak pengembang  atau  developer  untuk memulai mengembangkan usaha atau bisnis. Salah satu bisnis yang dikembangkan adalah pakaian, dimana produk pakaian merupakan kebutuhan
sehari-hari.  Era  perindustrian  4.0
merupakan  langkah  yang  besar, mengingat  wabah  virus  corona  yang melanda  di  Indonesia,  khususnya wilayah  Jawa  Tengah.  Di  masa  wabah virus  corona,  pemerintah  melarang untuk  melakukan  aktivitas  secara langsung seperti berolahraga,
berkumpul  atau  berbelanja  di  tengah keramaian.
Kondisi  virus  corona  yang melanda wilayah Jawa Tengah
membuat banyak penjual memasarkan produk  pakaian  melalui  situs  toko online.  Melalui  situs  toko  online, pembeli mampu memilih-milih produk pakaian  dalam  berbelanja.  Pada  saat memilih  produk,  terkadang  banyak pembeli  merasakan  kekhawatiran ketika  produk  yang  dibeli  cocok  atau tidak.  Untuk  mengatasi  kekhawatiran dalam  berbelanja,  situs  website  toko online  perlu  menggunakan  sistem rekomendasi  dimana  sistem  akan memberikan  prediksi  berdasarkan kemiripan yang disukai dengan mengidentifikasi  beberapa  barang yang  pernah  dipilih  sebelumnya (Deshphande dan Karypis, 2004).
Penerapan  sistem  rekomendasi menggunakan  metode  item  based collaborative filtering merupakan suatu  sistem  yang  dibuat  sesuai dengan kategori atau riwayat
pencarian  produk  pakaian  yang  di inginkan  seperti  koko,  kaos,  kemeja, jeans atau batik. Dengan
menggunakan  metode  item  based collaborative  filtering  pada  sistem rekomendasi  toko  online  di  Jawa Tengah  mampu  memberikan  solusi terhadap  pembeli  mengenai  produk pakaian  yang  di  inginkan  beserta mempermudah pembeli dalam mempertimbangkan  produk  pakaian yang  di  akan  dibeli  cocok  atau  tidak berdasarkan  info  dari  nilai  atau penilaian rating pembeli sebelumnya.
Implementasi metode item based  collaborative  filtering  pada aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  web mencakup  luas  internet,  sehingga mampu memberikan kemudahan
untuk  pembeli  selaku  pengguna  atau user  dalam  situs  berbelanja  produk pakaian dan memberikan hasil prediksi dalam  rekomendasi  produk  atau recommended.
Judul yang tepat untuk mengatasi permasalahan dalam penelitian adalah “Rekomendasi produk pakaian menggunakan metode item based collaborative filtering pada toko  online  di  Jawa  Tengah  berbasis web”.
II. LANDASAN TEORI 2.1 Pakaian Pakaian adalah proses penyebaran sosial dimana sebuah gaya baru  yang  diadopsi  oleh  kelompok konsumen (Solomon, 2010). 2.2 Belanja Belanja merupakan suatu bentuk  kegiatan  untuk  memenuhi kebutuhan  hidup  dalam  kehidupan sehari-hari. 2.3 Toko Online
Toko  online  atau  online  store atau  marketplace  adalah  situs  untuk memasarkan  produk  secara  luas melalui  internet  dan  diakses  melalui website atau aplikasi.
2.4 Rekomendasi Suatu bentuk komunikasi
sekaligus promosi tidak langsung yang dilakukan  oleh  para  konsumen  yang sudah  pernah  membeli  produk  atau jasa  yang  kemudian  diceritakan  yang berkaitan  dengan  produk  (Luwis  dan Harsini, 2010).
2.5 Prediksi Prediksi tidak harus memberikan  jawaban  secara  pasti kejadiannya, melainkan berusaha
untuk  mencari  jawaban  sedekat  atau seakurat  mungkin  (Herdianto,  2013  : 8).

## 2.6 Penilaian
Penilaian  adalah  pendapat  dari konsumen  mengenai  produk  yang sudah  pernah  dimiliki  sebagai  bentuk pencapaian  yang  sudah  dilalui  oleh pembuat atau penyedia jasa.
2.7 Item based Collaborative Filtering Metode  algoritma  item  based collaborative filtering adalah menyarankan  item  baru  atau  untuk memprediksi  item  tertentu  pada seorang pengguna
berdasarkan prefensi  dari  pengguna  sebelumnya dan opini pengguna lain yang memiliki kesamaan yang sama atau mirip (Rizki DK, 2015).
2.8

## Program
Program merupakan komponen
pemikiran  dari  berbagai  analisa  dan metode  yang  akan  diterapkan  pada bahasa komputer.
2.9 Berbasis Web Aplikasi  yang  terletak  pada server  dan  kepanjangan  dari  web server untuk mengirim dan
memproses  informasi  yang  dikirim  ke browser  menjadi  dinamis  (Supriyanto dan Muhsin, 2008 : 127).
III. Metodologi Penelitian 3.1 Struktur Penelitian Proses penelitian dalam penerapan sistem rekomendasi menggunakan item based collaborative filtering terhadap produk
pakaian  pada  toko  online  di  Jawa Tengah dapat di uraikan menjadi :
Gambar 3.1
Struktur Penelitian

## 3.2 Tahapan Penelitian
Berdasarkan  struktur  penelitian antara lain adalah : 3.2.1. Observasi Item Tahapan observasi atau pengamatan  penelitian    tentang produk pakaian yang dipasarkan pada wilayah  Jawa  Tengah.  Pengamatan yang dicakupi pemasaran wilayah Jawa Tengah  berupa  produk  pakaian  laki- laki  seperti  koko  atau  muslim,  kaos, kemeja, jeans dan batik.

## 3.2.2. Literatur
Tahapan  literatur  merupakan tahapan  untuk  mempelajari  teori  dan praktek.  Literatur  dipelajari  pada referensi  penelitian  sebelumnya  dan diterapkan  dengan  penelitian  saat  ini serta disesuaikan dengan data peneliti. 3.2.3. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data toko online  pada  penilaian  produk  pakaian yang terkumpul adalah :
A : Koko atau Muslim pria B : Kaos pria C : Kemeja pria D : Jeans pria E : Batik pria S : Toko online Shopee T : Toko online Tokopedia P : Pembeli N : Narasumber R : Responden Analisa  metode  pengumpulan data  yang  digunakan  antara  lain adalah: a. Data Primer Data  primer  merupakan  data yang  dikumpulkan  dan  di  olah  kita sendiri dengan penelitian langsung dari subjek maupun objek penelitian.  Data  yang  digunakan peneliti  adalah  data  yang  diambil dari situs toko online yakni Shopee dan  Tokopedia  yang  mencakup
produk  pakaian  wilayah  Jawa Tengah.
Tabel 3.1 Daftar nilai toko online di Jawa Tengah Produk Pakaian pada Toko Online di Jawa Tengah A B C D E Rat a- rat a S 4,6 4,7 4,7 5 4,6 4,7 2 T 4,9 5 4,8 4,8 4,7 4,8 4 P - - 4 3,8 4,6 2,4 8 b. Data Wawancara Data  wawancara  merupakan
data  yang  dikumpulkan  dengan mengajukan  wawancara  secara lansung terhadap narasumber peneliti. Wawancara dapat dilakukan  secara  terstruktur  dan tidak terstruktur maupun dilakukan dengan tatap muka (Sugiyono, 2006
: 138 – 140).
Data  wawancara  yang  diperoleh peneliti dengan melakukan perjanjian pada narasumber terkumpul sebanyak 5 narasumber.
Tabel 4.2 Daftar nilai narasumber produk
pakaian Penilaian produk pakaian pada Toko Online A B C D E Rata- rata N 1 4,4 4,7 4,0 4,2 3,9 4,24 N 2 4,2 4,8 4,4 4,6 4,9 4,58 N 3 4,7 4,6 4,93 - 4,3 3,58 k 4,6 4,4 3,8 5 4,2 4,4 N 5 4,1 4,5 3,4 - 4,7 3,34 P 4,0 3,7 ? ? 4,3 2,4
c. Data Angket atau Kuisioner Data  angket  atau  kuisioner merupakan  metode  pengumpulan data  dengan  cara  memberikan pertanyaan tertulis atau
pertanyaan  online  melalui  Google Form  kepada  target  peneliti  atau responden.  Dari  data  angket  atau kuisioner,  peneliti  menggunakan pertanyaan  via  Google  Form  yang telah  dibuat  dan  membagikan  link kepada  responden.  Terkumpul  5 responden yang melakukan penilaian terhadap produk pakaian melalui link yang telah disebarkan.
Tabel 4.3

## Daftar nilai responden produk pakaian
Penilaian produk pakaian pada Toko Online A B C D E Rata- rata R 1 3,7 4,5 - 4,0 4,3 3,3 R 2 4,1 4,3 4,2 3,9 4,5 4,2 R 3 3,5 4,7 - 4,2 4,6 3,4 R 4 3,8 4,2 3,7 4,4 - 3,22 R 5 4,7 4,8 4,0 - 4,5 3,6 P 4,0 4,3 ? ? 4,0 2,46 3.3 Pengembangan Sistem 3.3.1 Analisa Item Based Collaborative Filtering Konsep metode yang digunakan adalah :
U = {u 1 , u 2 , …, u m } I  = { i 1 , i 2 , …, i n } Keterangan : U m = Pengguna atau user I 1 = Item Setiap  pengguna  u i memiliki sekumpulan  item  i ui yang  merupakan opini  dari  pengguna  sebelumnya melalui penilaian atau rating. Penggunaan  metode  algoritma  item
based  collaborative  filtering  terbagi menjadi dua bentuk yakni :
a. Prediksi Nilai  yang  mempresentasikan dari kesukaan tiap item sehingga mendekati skala yang sama.
b. Rekomendasi
Daftar  dari  item  i 1 yang  paling banyak  disukai  oleh  pengguna sebelumnya.
Gambar 3.2
Ilustrasi Algoritma item based
collaborative filtering Metode item based
collaborative  filtering  menggunakan metode  dimana  sistem  memberikan rekomendasi  berdasarkan  item  yang disukai  dengan  nilai  prediksi  akurat (Yudi Setiawan dkk, 2019). Perhitungan sistem  rekomendasi  dengan  metode item  based  collaborative  filtering membutuhkan dua langkah yakni :
a. Menghitung Similarity
Kemiripan  antara  satu  item dengan item lainnya menggunakan rumus  Cosine  Simility  Measures. Kemiripan  antar  dua  item  dari sudut kosinus yang terlihat identic. Sedangkan jika nilainya 0, maka dua item  tersebut  sama  sekali  tidak mempunyai kemiripan.
Keterangan : sim(i,j)
= nilai kemiripan antara pakaian i dan pakaian j. ∑uꞒU =    himpunan  user  u yang  memberikan rate  pada
pakaian i dan j. ru, i  =  rating  user  u  pada  produk pakaian i. ru, j  =  rating  user  u  pada  produk pakaian j.
ru  = rata-rata rating user u. Item yang terhitung akan mempunyai similarity atau kemiripan berdasarkan urutan teratas dan sebaliknya. b. Menghitung Prediksi Rating Prediksi  rating  atau  penilaian dari item yang telah diberi penilaian sebelumnya kemiripan item. Metode  penghitungan  prediksi adalah Weighted Sum Keterangan : P(u,j) = Prediksi untuk user u pada pakaian j. iꞒI =  Himpunan  pakaian yang mirip dengan pakaian j. Ru, I = Rate atau nilai user u pada pakaian i. Si, j = Nilai kemiripan
antara pakaian i dan j..
Nilai  prediksi  rating  dihitung sesuai  dengan  hasil  nilai  kemiripan perhitungan  similarity  yang  memiliki nilai  lebih  dari  0. Apabila  perhitungan prediksi  menghasilkan  nilai,  maka rekomendasi item pun dapat
dihasilkan.
3.3.2 Analisa Pemrograman Program  yang  akan  digunakan untuk  diterapkan  pada  toko  online berbasis web adalah bahasa
pemrograman  HTML,  CSS  dan  PHP. Bahasa  pemrograman  HTML,  CSS merupakan bahasa struktur dan desain web sedangkan bahasa pemrograman
PHP merupakan bahasa pemrograman terstruktur yang mampu  dimuat pada web dinamis seperti web toko online.
Metode item based collaborative filtering di implementasikan pada bahasa
pemrograman  PHP,  sehingga  kode program  yang  dibutuhkan  sesuai dengan analisa data peneliti.
Kebutuhan dalam instalasi program antara lain adalah :
a. XAMPP
b. Visual Code XAMPP  dibutuhkan  sebagai instalasi pemrograman PHP. Sedangkan  visual  code  sebagai  text editor  untuk  menjalankan  perintah penerapan metode item based collaborative filtering. Kebutuhan instalasi  program  akan  diterapkan sesuai dengan data yang didapat pada metode pengumpulan data.
Bahasa pemrograman
PHP merupakan  bahasa  pemrograman Object  Oriented  Programming  (OOP). Yang  dimaksud  OOP  adalah  program mendefinisikan  tipe data dari struktur data dan juga jenis operasi yang akan diterapkan pada struktur data.

## IV. PERANCANGAN SISTEM
Analisa dan perancangan sistem pada  tahapan  pembuatan  sistem rekomendasi  produk  pakaian  pada toko  online  di  Jawa  Tengah  berbasis web  menggunakan  Microsoft  word dan terdiri dari :
4.1 Flowchart
Gambar 4.1 Flowchart
4.2 Perancangan Konteks Diagram Gambar 4.2

## Konteks Diagram

## V.
IMPLEMENTASI 5.1 Implementasi Perhitungan Proses implementasi pada
metode  pengumpulan  data  dengan cara  melakukan  perhitungan  nilai kemiripan  atau  similarity  dan  nilai prediksi.
Perhitungan nilai kemiripan atau similarity sesuai dengan rumus 4.1.2. a dan  perhitungan  nilai  prediksi  sesuai dengan rumus 4.1.2. b.
5.1.1. Data Primer a. Perhitungan nilai kemiripan atau similarity, Cosine Similarity Measures sim( a,c) =
sim( a,c) = sim( a,c) = sim( a,c) = sim a,c = = -0,107023

## Tabel 5.1
Nilai kemiripan atau similarity produk pakaian data primer Pakaian-i  Pakaian-j Nilai kemiripan produk pakaian A C -0,107023 A D -0,488063 A E 0,390243 B C -0,342857 B D -1,11801 B E 2,5185 b. Perhitungan Prediksi Perhitungan prediksi menggunakan rumus weighted sum dan  dihitung  berdasarkan  nilai rekomendasi  yang  memiliki  skala atau nilai lebih dari 0.
P(u,j) = ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼 ( Ru,i ∗ Si,j) ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼  | 𝑆𝑖,𝑗 | P(pembeli, pakaian a ) = 4,6∗0,390243
4,6
P(pembeli, pakaian a ) = 0,390243
Tabel 5.2 Hasil nilai perhitungan prediksi User Pakaian Nilai Prediksi Pembeli A 0,390243 Pembeli B 2,5185 5.1.2. Data Wawancara a. Perhitungan nilai kemiripan atau similarity, Cosine Similarity Measures
sim (c,a) =
sim (c,a)= sim (c,a) = = -0,00841

## Tabel 5.3
Nilai kemiripan atau similarity produk pakaian data wawancara Pakaian-i  Pakaian-j Nilai kemiripan produk pakaian C A -0,00841 C B -0,00692 C E 0,13278 D A -0,0130 D B -0,000490 D E 2,1808 b. Perhitungan Prediksi Perhitungan prediksi menggunakan rumus weighted sum dan  dihitung  berdasarkan  nilai rekomendasi  yang  memiliki  skala atau nilai lebih dari 0.
P(u,j) = ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼 ( Ru,i ∗ Si,j) ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼  | 𝑆𝑖,𝑗 | P(pembeli, pakaian c ) = 4,3∗0,13278
4,3 P(pembeli, pakaian c ) = 0,13278

## Tabel 5.4
Hasil nilai perhitungan nilai prediksi User Pakaian Nilai Prediksi Pembeli C 0,13278 Pembeli D 0,13278 5.1.3. Data Angket atau Kuisioner a. Perhitungan nilai kemiripan atau similarity, Cosine Similarity Measures sim (c,a) = 0+(0,4 ∗ −0,1 ∗ 0,1 ∗ 0,58 ∗ 1,1 ) √0,4304 ∗ √1,7264 sim (c,a) = −0,002552 0,6560 ∗ 1,313 sim (c,a) = −0,002962

## Tabel 5.5
Nilai kemiripan atau similarity produk pakaian data angket atau kuisioner
Pakaian-i  Pakaian-j Nilai kemiripan produk pakaian C A -0,002962 C B -0,105413 C E 0,27033 D A -0,094668 D B -0,00388 D E 0,04233 b. Perhitungan prediksi Perhitungan prediksi menggunakan  rumus  weighted  sum dan dihitung berdasarkan nilai rekomendasi yang memiliki skala atau nilai lebih dari 0.
P(u,j) = ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼 ( Ru,i ∗ Si,j) ∑ 𝑖 Ꞓ 𝐼  | 𝑆𝑖,𝑗 | P(pembeli, pakaian c ) = 4,0∗0,27033 4,0
P(pembeli, pakaian c ) = 0,27033
Tabel 5.6 Hasil nilai perhitungan prediksi User Pakaian Nilai Prediksi Pembeli C 0,27033 Pembeli D 0,04233
5.2 Implementasi Program Hasil implementasi pemrograman  menggunakan  bahasa pemrograman PHP sebagai
perhitungan  metode  item  based collaborative  filtering  dan  bahasa pemrograman  HTML  dan  CSS  sebagai desain web.

## 5.2.1. Halaman Utama Web
User  atau  pengguna  atau pembeli akan memasuki halaman web dengan stok produk pakaian.

## Gambar 5.1
Halaman utama web 5.2.2. Halaman Input Pencarian Produk Halaman  input  pencarian  akan ditujukan  sesuai  dengan  user  atau pengguna  atau  pembeli  yang  di inputkan.
Gambar 5.2

## Halaman pencarian produk

## 5.2.3. Halaman Rekomendasi
Halaman  rekomendasi  akan menampilkan  sebuah  produk  pakaian yang  memiliki  kemiripan  item  pada produk pakaian yang dicari.
Gambar 5.3
Halaman Rekomendasi
Pada laman rekomendasi diketahui  user  atau  pengguna  atau pembeli  input  produk  pakaian  koko atau  muslim,  namun  terdapat  juga baju batik. Sesuai hasil nilai rekomendasi  dan  prediksi  tabel  5.1,
pasangan  dari  baju  muslim  atau  kaos memiliki  kemiripan  item  pada  produk pakaian batik.
5.2.4. Program Kalkulasi Inputan Produk Pada  pemrograman  inputan
menggunakan  bahasa  pemrograman PHP, peneliti menggunakan text editor visual  code  dan  inputan  data  sesuai pada metode pengumpulan data.
Gambar 5.1 Implementasi pemrograman variable produk pakaian
Implementasi  produk  pakaian menjadi  sebuah  program  inputan. Tiap-tiap penilai user atau penggunan (P  =  pembeli)  dari  data  primer, wawancara dan angket atau kuisioner di input kedalam sebauh wadah objek atau array. Variabel data termasuk dari produk  pakaian  koko  atau  muslim, kaos,  kemeja,  jeans  dan  batik  akan diolah menjadi program dan kemudian akan  dikalkulasikan  pada  sebuah perhitungan program.
5.2.5. Program  Kalkulasi  Perhitungan Metode  Item  Based  Collaborative Filtering Pada program kalkulasi menggunakan  metode  item  based collaborative filtering, peneliti melakukan perhitungan dengan menjadi  satu  wadah  function  agar mempermudah  proses  pemanggilan variabel data.
Gambar 5.2 Implementasi sistem rekomendasi produk pakaian menggunakan item based collaborative filtering
Proses  pemrograman  sistem rekomendasi  dengan  metode  item
based  collaborative  filtering.  Hasil implementasi  dapat  diterapkan  pada aplikasi  berbasis  web,  sehingga  akan memberikan hasil rekomendasi sesuai dengan tingkat penilaian sebelumnya.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil implementasi dapat di simpulkan bahwa  : 1. Dari perhitungan nilai rekomendasi dan prediksi, dapat diketahui tiap-tiap dari penilaian item hanya nilai yang lebih dari 0 memiliki tingkat kemiripan item. 2. Sistem rekomendasi memberikan kemudahan kepada pembeli terhadap produk pakaian yang akan dibeli berdasarkan dari penilaian yang sebelumya. 3. Tingkat keakuratan prediksi dari item kemiripan hingga 65%.
Saran  yang  dapat  dikemukakan adalah  penerapan  lebih  dari  satu metode  terhadap  penelusuran  item pada  aplikasi  berbasis  web  dapat memaksimalkan keakuratan lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Dzumiroh,  L.  d.  (2012).  Penerapan Metode  Collaborative  Filtering menggunakan  Rating  Implisit
pada Sistem Rekomendasi
Pemilihan  Film  di  Rental  VCD. Surakata  :  Jurnal  Itsmart  Vol  1, No. 2, 54 - 59. Hermawan, Julius. (2004). Analisa dan
Desain Pemrograman Berorientasi Obyek dengan UML dan  Visual  Basic.net.  Andi Yogyakarta.
Muhammad,  Fathi.  (2022).  Diambil dari:  Metode  Pengumpulan
Data: https://lintar.net/metode- pengumpulan-data.  (20  Juni 2022) Narbuko,  Cholid  dan  Abu  Achmadi. (2005).  Metodologi  Penelitian. PT. Bumi Aksara. Polina, Maria Agnes dan Jong Jek Siang.
(2005).  Kilat  Jitu  Menyusun
Skripsi  Jurusan  Informatika  / Komputer. C.V Andi Yogyakarta. Riyanto.  (2011).  Sistem  Informasi Penjualan  dengan  PHP  dan
MySQL. Gava Media.
Simarmata,  Janner  dan  Iman  Paryudi. (2006). Basis Data. Andi Yogyakarta. Tan,  Xueqing  dan  Pan  Pan.  (2012).  A Contextual Item-Based Collaborative Filtering Technology.  China:  Intelligent Information  Management.  Vol
4: 86 - 88.