Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sistem Rekomendasi Collaborative Filtering Sebagai Upaya Peningkatan Perekonomian di Pasar Tradisional
Herbert A. Tambunan 1 , Jimmi Hendrik Pangihutan Sitorus 2 1,2 AMIK Parbina Nusantara, Pematang Siantar, Indonesia e-mail: bangtambunan@gmail.com 1 , jimmisitorus83@yahoo.com 2

## Abstrak
Pasar  tradisional  menghadapi  tantangan  signifikan  dari  pertumbuhan  pasar  modern  dan  e- commerce, yang dapat menyebabkan penurunan daya tarik, kehilangan daya  saing, dan penurunan penjualan. Pasar tradisional memiliki peran kunci dalam keberlanjutan ekonomi, sosial, dan budaya. Oleh  karena  itu,  pelestarian  dan  transformasi  pasar  ini  menjadi  sangat  penting  untuk  mendukung ekonomi, mempromosikan produk lokal, dan menjaga warisan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan perekonomian pasar tradisional dengan menerapkan teknologi collaborative filtering, yang memudahkan konsumen dalam mencari produk yang diinginkan. Pasar Horas di Kota Pematang Siantar  menjadi  objek  penelitian.  Collaborative  filtering  adalah  teknik  rekomendasi  yang menggunakan  data  pengguna  untuk  merekomendasikan  produk  berdasarkan  kesamaan  dengan pengguna  lainnya.  Dataset  yang  digunakan  mencakup  pendapat  2.114  konsumen  yang  membeli produk  dari  10  kios  dengan  total  97  produk  dan  5.948  penilaian  produk.  Hasil  pengujian menggunakan  metrik  RSME  dengan  100  epoch  menunjukkan  nilai  0.1832  pada  data  training  dan 0.1908 pada data uji. Hasil ini menunjukkan kecocokan metode collaborative filtering berbasis Matrix Factorization  sebagai  sistem  rekomendasi  aplikasi  di  Pasar  Horas.  Pada  konteks  pasar  tradisional, teknologi  ini  dapat  meningkatkan  penjualan  dengan  merekomendasikan  produk  relevan  kepada pelanggan, mendorong pertumbuhan ekonomi pasar tradisional. Namun, perlu memahami implikasi jangka panjang terhadap komunitas lokal dan ekonomi sebagai langkah selanjutnya dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Collaboration Filtering; Sistem Rekomendasi; Tensorflow; Python; Pasar Horas

## Abstract
Traditional markets face significant challenges from the growth of modern markets and e-commerce, which  can  lead  to  reduced  attractiveness,  loss  of  competitiveness  and  decreased  sales.  Traditional markets  have  a  key  role  in  economic,  social  and  cultural  sustainability.  Therefore,  the  preservation and transformation of this market is very important to support the economy, promote local products and maintain cultural heritage. This research aims to improve the economy of traditional markets by implementing  collaborative  filtering  technology,  which  makes  it  easier  for  consumers  to  find  the desired products. The Horas Market in Pematang Siantar City is the object of research. Collaborative filtering is a technique that uses user data to recommend products based on similarities to other users. The  dataset  includes  the  opinions  of  2,114  consumers  who  purchased  products  from  10  kiosks, totalling 97 products and 5,948 product ratings. Test results using the RSME metric with 100 epochs show  a  value  of  0.1832  on  the  training  data  and  0.1908  on  the  test  data.  These  results  show  the suitability  of  the  Matrix  Factorization-based  collaborative  filtering  method  as  an  application recommendation system at the Horas Market. In the context  of traditional  markets, this technology can  increase  sales  by  recommending  relevant  products  to  customers,  encouraging  the  economic growth of traditional markets. However, it is necessary to understand the long-term implications for local communities and the economy as the next step in this research.
Keywords: Collaborative Filtering; Recommendation System; Tensorflow; Python; Horas Market

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  tradisional  merupakan  salah  satu  bentuk  perdagangan  yang  masih bertahan  dan  berperan  penting  dalam  perekonomian  masyarakat  lokal  di
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Indonesia  [1]–[4].  Namun,  banyak  pasar  tradisional  yang  mengalami  penurunan omset  dan  pengunjung  akibat  persaingan  dengan  pasar  modern  dan  toko  online yang  menawarkan  kemudahan  dan  kenyamanan  dalam  berbelanja  [5]–[9]. Dampak  dari  persaingan  dengan  pasar  modern  adalah  berkurangnya  minat masyarakat  berbelanja  di  pasar  tradisional.  Hal  tersebut  mengakibatkan berkurangnya  jumlah  pelanggan  dan  pendapatan  pedagang  pasar  tradisional menurun secara drastis yang akhirnya mengakibatkan kesulitan dalam memenuhi kebutuhan  sehari-hari  dan  dalam  mengelola  usaha  mereka.  Pedagang  pasar tradisional harus bertahan menghadapi persaingan yang tidak merata dam harus bersaing  dengan  penawaran  yang  lebih  menarik  dari  tempat-tempat  belanja modern.
Penurunan  minat  konsumen  dapat  menyebabkan  ketidakpastian  dalam usaha  pedagang  pasar  tradisional.  Mereka  akan  kesulitan  untuk  merencanakan investasi atau pengembangan usaha jika tidak ada jaminan bahwa pasar akan tetap stabil.  Jika  pendapatan  menurun  dan  persaingan  semakin  ketat,  pedagang  pasar tradisional dapat menghadapi tekanan ekonomi yang lebih besar, termasuk risiko bangkrut  atau  mengurangi  skala  usaha.  Pedagang  pasar  tradisional  juga  perlu beradaptasi  dengan  teknologi  baru,  strategi  pemasaran,  dan  tuntutan  pasar  yang berubah.  Mereka  mungkin  memerlukan  dukungan  dan  pelatihan  untuk  dapat bersaing dalam pasar yang semakin kompleks dengan keterbatasan sumber daya dan pengetahuan dalam menghadapi perubahan-perubahan tersebut.
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  telah  membuka  peluang  baru untuk memperbaiki kondisi pasar tradisional melalui penerapan konsep ekonomi digital.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan perekonomian  di  pasar  tradisional  adalah collaborative  filtering . Collaborative filtering adalah teknologi yang  digunakan untuk merekomendasikan  produk atau layanan  kepada  pengguna  berdasarkan  preferensi  dan  riwayat  pembelian  [10]– [13], serta preferensi pengguna lain yang serupa  [14]–[16]. Teknologi ini banyak digunakan  pada  aplikasi e-commerce dan  sosial  media  untuk  meningkatkan pengalaman pengguna dan memperbaiki kinerja bisnis [17], dalam konteks pasar tradisional,  algoritma collaborative  filtering dapat  digunakan  untuk  membantu pedagang  mengidentifikasi  produk  yang  paling  diminati  oleh  konsumen  dan memberikan  rekomendasi  produk  yang  lebih  personal  dan  relevan  kepada konsumen  lainnya  berdasarkan  pengalaman  [18].  Namun,  penggunaan  teknologi ini di pasar tradisional masih terbatas dan belum banyak diteliti.
State of the art dari penelitian ini diantaranya: (Nurhani & Samsudin, 2022) menerapkan  algoritma Collaborative  filtering berbasis  aplikasi  sistem  android untuk  melakukan  pemesanan  makanan  dan  minuman  secara  online.  Sistem platform  ini  dibangun  untuk  meningkatkan  pelayanan  terhadap  pelanggan,  serta memudahkan  pihak  rumah  makan  dalam  mengelola  transaksi  dan  laporan, sehingga  sangat  membantu  meningkatkan  bisnis,  memantau  data  maupun manajemen rumah makan. Sistem ini juga memudahkan pelanggan dalam memilih makanan  dengan  rating  terbaik  [19].  (Anggoro  &  Izzatillah,  2022)  Menggunakan collaborative  filtering berbasis  android  dalam  menentukan  rekomendasi  musik untuk pengguna. Pada penelitian ini sistem rekomendasi lebih personal terhadap penggunanya  karena  dapat  diimplementasi  kan  kedalam  aplikasi  pemutar  musik online  dengan  menampilkan  rekomendasi  lagu  yang  dapat  dipilih  [20].  (Moon  et
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
al.,  2023)  memanfaatkan  teknik Collaborative  filtering (CF)  untuk  mengurangi kelebihan  informasi  yang  masif  dalam  sistem  pemberi  rekomendasi  modern. Teknik  ini  dikombinasi  dengan  Collaborative  Mixup  (CoMix).  Hasil  eksperimen ekstensif menunjukkan bahwa berbagai model CF yang dilengkapi dengan CoMix secara  konsisten  meningkatkan  model  dasar  pada  empat  kumpulan  data  yang dijadikan  sebagai  tolok  ukur,  CoMix  juga  dapat  meningkatkan  akurasi  model  CF asli, terutama pada pengguna cold-start dan item long-tail [21]. (Kuo & Li, 2023) Menerapkan  sistem  rekomendasi  penyaringan  kolaboratif  berbasis  algoritma Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dengan  mempertimbangkan  peringkat  dan ulasan.  PSO  digunakan  untuk  menentukan  kesamaan  penilaian  konsumen  yang paling  sesuai  untuk  menghindari  masalah distorsi  data  akibat  ketersebaran  data. Selain  itu,  Bidirectional  Encoder  Representations  From  Transformers  (BERT) diterapkan  untuk  meng-ekstraksi  karakteristik  umpan  balik  konsumen.  Tujuan dari  sistem  pemberi  rekomendasi  adalah  untuk  menggunakan  karakteristik pengguna, seperti informasi pribadi, umpan balik, dan preferensi pengguna, untuk menyediakan produk  yang kemungkinan besar diminati pelanggan. Penelitian ini berfokus  pada  peningkatan Collaborative  filtering .  Berdasarkan  penelitian  ini dapat diketahui bahwa kombinasi data peringkat dan ulasan dapat meningkatkan kinerja rekomendasi [22]. (Godinot & Tarissan, 2023) Melakukan penelitian untuk mengukur  efek  pemfilteran  kolaboratif  ( Collaborative  filtering )  pada  keragaman perhatian pengguna. Pada penelitian ini, mereka telah menyelidiki dampak sistem pemberi  rekomendasi  terhadap  keragaman  perhatian  pengguna.  Secara  khusus, mereka  memeriksa  kerangka  kerja  yang  diusulkan  baru-baru  ini  yang mengeksploitasi  hubungan  antara  pengguna,  item,  dan  kategori  untuk  mengukur keragaman  perhatian  pengguna,  dengan  menerapkan  pendekatan  pemfilteran kolaboratif ( Collaborative filtering ) pada kumpulan data yang merekam rekaman musik  masa  lalu  pengguna,  mereka  dapat  melakukan  analisis  mendetail  tentang bagaimana  rekomendasi  memengaruhi  keragaman  dalam  konteks  ini.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  rekomendasi  cenderung  memiliki  tingkat keragaman  yang  relatif  tinggi  [23].  Masih  banyak  lagi  penelitian-penelitian  lain terkait topik penelitian ini ataupun pemanfaatan metode yang sama [24]–[33].
Berdasarkan  resume  dari  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  telah dijabarkan,  kebaruan  yang  ditawarkan  dari  proposal  penelitian  ini  terletak  pada penggunaan  algoritma collaborative  filtering sebagai  solusi  untuk  meningkatkan perekonomian di pasar tradisional, dengan studi kasus pasar Horas yang terletak di  kota  Pematang  Siantar.  Metode  ini  diharapkan  dapat  membantu  pedagang  di pasar  tradisional  untuk  memperoleh  konsumen  baru,  meningkatkan  penjualan, dan  mengoptimalkan  pengalaman  belanja  konsumen  di  pasar  tradisional. Penelitian ini juga dapat memberikan wawasan baru dalam pemanfaatan aplikasi Visual  Studio  Code  dengan  bahasa  pemrograman  Python  dalam  mendukung perkembangan  pasar  tradisional  dan  meningkatkan  kesejahteraan  ekonomi pedagang lokal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  dilakukan  di  Pasar  Horas,  salah  satu  pasar  tradisional  Kota Pematang  Siantar  dengan  meminta  referensi  dari  para  konsumen  yang  membeli
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
barang yang dibeli dimulai sejak tanggal 1 Juli 2023 sampai dengan 20 Juli 2023. Data yang telah dikumpulkan mencakup informasi kios/toko, lokasi, produk yang dijual,  harga  dan  penilaian  produk  yang  dibeli  oleh konsumen.  Terdapat  sepuluh toko  tempat  pengambilan  data  pada  penelitian  ini.  Setiap  toko  diberikan  ID  1 sampai  10.  Untuk  membedakan  kategori  setiap  toko  yang  memiliki  kategori berbeda.  Diberikan  ID  dengan  rentang  A  sampai  E  untuk  toko  dengan  kategori penjualan  peralatan  dan  perlengkapan  pertanian,  perlengkapan  rumah  tangga, toko buah, toko peralatan listrik, toko logistik dan bahan dapur.   Hasil data yang diperoleh untuk deskripsi toko dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Deskripsi Toko Id Toko Nama Toko Jenis Layanan Gedung Lantai  Nomor Kios T1A1 UD. Berkat Tani Perlengkapan Pertanian Gedung 1 1 36 T2A1 UD. Subur Perlengkapan Pertanian Gedung 1 1 36 T3B1 UD. Hasiholan Perlengkapan Rumah Tangga Gedung 1 1 26 T4B1 Toko Sejahtera Perlengkapan Rumah Tangga Gedung 2 1 34 T5C1 Siregar Toko Buah Gedung 1 1 2 T6C1 Sribuah Toko Buah Gedung 2 1 5 T7D1 Modern Peralatan Elektronik Gedung 1 1 48 T8D1 Toko Terang Peralatan Elektronik Gedung 1 1 53 T9E1 Toko Sedap Toko Bahan Makanan Gedung 2 1 10 T10E1  Toko Laris Toko Bahan Makanan Gedung 3 1 18
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  juga  terdapat  informasi  harga  produk  pada setiap toko. Setiap produk diberikan id sesuai nama toko dan kriteria toko. Tabel sampel produk beserta harga dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Tabel Sampel identitas Produk beserta Harga Barang No Id Produk  Nama Barang Unit Harga 1 1A1 Pupuk NPK  16:16:16 Kg 9000 2 1A2 Pupuk Urea Kg 7500 3 1A3 Pupuk POSKA Kg 8000 4 1A4 Polibag 2 Kg Kg 20000 5 1A5 Polibag 5 Kg Kg 22000 6 1A6 Bibit Mentimun sachet Kecil Bungkus 5000 7 1A7 Bibit Selada Bungkus 15000 8 1A8 Bibit Cabe Bungkus 15000 9 1A9 Bibit Terong Ungu Bungkus 15000 10 2A1 Bibit Cabe Rawit Bungkus 5000 11 2A2 Root Penumbuh Akar Botol 35000 12 2A3 Anti Hama Curater Bungkus 45000 13 2A4 Penyemprot Hama SOLO 15 Liter Unit 350000 14 2A5 Decis 100ml Botol 25000 15 2A6 Grow Root 250gr Botol 35000 16 2A7 Pupuk Mutiara 16 Pcs 15000 17 2A8 Pupuk NPK Pcs 12000
No Id Produk  Nama Barang Unit Harga 18 2A9 Pupuk Poska Pcs 11000 19 2A10 Curater Anti Hama Pcs 50000
Selanjutnya terdapat Tabel rating produk yang diperoleh berdasarkan rating User atau  pembeli  sebanyak  20.159  record  dengan  sampel  data  seperti  yang  terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Tabel Rating Id User Id Toko Rating Produk usr_1A10001 T1A1 5 usr_1A10002 T1A1 usr_1A10003 T1A1 4 usr_1A10004 T1A1 5 usr_1A10005 T1A1 5 usr_1A10006 T1A1 4 usr_1A10007 T1A1 5 usr_1A10008 T1A1 4 usr_1A10009 T1A1 5 usr_1A10010 T1A1 4 usr_1A10011 T1A1 5 usr_1A10012 T1A1 4 usr_1A10013 T1A1 4 usr_1A10014 T1A1 4 usr_1A10015 T1A1 5 usr_1A10016 T1A1 usr_1A10017 T1A1 5 usr_1A10018 T1A1 4 usr_1A10019 T1A1 4 usr_1A10020 T1A1 4 usr_1A10021 T1A1 5 usr_1A10022 T1A1 usr_1A10023 T1A1 5
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  Software Microsoft  Excel dan Visual Studio Code dengan bahasa pemrograman Python . Software Microsoft Excel digunakan  sebagai  alat  untuk  menyimpan  dan  mengolah  data  mentah  yang diperoleh dari pencatatan yang dilakukan di lapangan sehingga nantinya dijadikan dataset penelitian.  Software Visual Studio code dengan bahasa Python digunakan untuk melakukan perancangan, analisis data, pelatihan dan evaluasi.

## 2.2. Metode Collaborative Filtering
Metode Collaborative  filtering atau  juga  dikenal  sebagai User-User  Filtering , menggunakan  pengguna  informasi  dari  pengguna  lain  untuk  merekomendasikan item kepada pengguna input. Metode Collaborative filtering mencoba menemukan pengguna  yang  memiliki  preferensi  dan  pendapat  yang  serupa  dengan  pengguna
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
input,  lalu  merekomendasikan  item  yang  mereka  sukai  kepada  pengguna  input. Metode pada penelitian ini memanfaatkan library keras dan tensor flow . Proses collaborative filtering sebagai berikut:
1. Kumpulkan  data  pengguna  berdasarkan  interaksi  dengan  produk  yang  telah dibeli.
2. Hitung skor kemiripan menggunakan rumus.
3. Urut kan berdasarkan kemiripan yang telah dihitung.
4. Berdasarkan  urutan  terhadap  produk  yang  sudah  dibeli,  temukan rekomendasi  produk  tetangga  yang  paling  tinggi,  rekomendasikan  item dengan skor tertinggi sebanyak n .
Proses  untuk  membuat  sistem  rekomendasi  berdasarkan  pengguna  dapat dilihat pada gambar 1.
Interaksi User Berdasarkan Rating Produk
Hitung Kemiripkan Urutkan Item Berdasarkan Ranking Rekomnendasi Top -n item Berdasarkan User/ Item Berdasarkan Skor Kemiripan
Gambar 1. Alur Proses Collaborative Filtering
Collaborative  Filtering memanfaatkan  interaksi  produk  atau  item berdasarkan  perilaku  atau  kebiasaan  pengguna  atau  user.  Tujuannya  agar pengguna yang sama dan item yang serupa  dapat disukai  oleh pengguna sebagai rekomendasi  pilihan.  Pada  pendekatan  ini,  kemiripan  antara  dua  buah  item dihitung  menggunakan  metrik  cosine  similarity.  Prediksi  item  ‘i’  untuk  user  ‘a’ dapat  diprediksi  dengan  menggunakan  bobot  rata-rata  yang  dapat  dituliskan dalam persamaan (1).
(1)
dimana k adalah  item  tetangga  yang  memiliki  nilai  kemiripan  tertinggi  terhadap item yang diukur berdasarkan rating pengguna a , dan w ij adalah kemiripan antara item i dan j .
Ada  dua  pendekatan  umum  untuk  mengimplementasikan collaborative filtering : Memory-Based (berbasis  memori)  dan Model-Based (berbasis  model).
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Metode berbasis memori mengandalkan penghitungan kesamaan antara pengguna atau item dalam dataset. Dalam pendekatan ini, pencarian entitas (pengguna atau item)  yang  mirip  dengan  entitas  yang  sedang  diberi  rekomendasi.  Dua  jenis metode berbasis memory-based yang umum digunakan adalah:
1. User-Based Collaborative Filtering (UBCF) User-Based  Collaborative  Filtering  (UBCF) mencari  pengguna  lain  yang memiliki preferensi serupa dengan pengguna yang sedang diberi rekomendasi. Rekomendasi diberikan berdasarkan preferensi pengguna serupa.
2. Item-Based Collaborative Filtering (IBCF) Item-Based Collaborative Filtering (IBCF) mencari item lain yang mirip dengan item  yang  sedang  diberi  rekomendasi.  Rekomendasi  diberikan  berdasarkan item yang mirip dengan item yang disukai oleh pengguna.
Metode Model-Based  Collaborative  Filtering menggunakan  model  matematis atau statistik untuk memodelkan hubungan antara pengguna dan item.  Beberapa metode model-based Collaborative Filtering yang umum digunakan diantaranya :
1. Matrix Factorization (MF) Matrix Factorization memfaktorkan matriks interaksi pengguna-item menjadi matriks  berperingkat  lebih  rendah.  Ini  digunakan  untuk  memodelkan preferensi pengguna dan item.
2. Factorization Machines (FM)
FM adalah model yang memodelkan hubungan antara berbagai fitur pengguna dan item. Ini berguna ketika ada fitur tambahan yang dapat digunakan untuk membuat rekomendasi.
3. Deep Learning Models
Metode  berbasis  model  juga  dapat  memanfaatkan  jaringan  saraf  mendalam, seperti AutoEncoders , Convolutional  Neural  Networks  (CNN) ,  atau Recurrent Neural  Networks  (RNN) untuk  memodelkan  hubungan  pengguna  dan  item secara lebih kompleks.

## 2.3. Collaborative Filtering berbasis Matrix Factorization (MF)
Pada  penelitian  ini,  pendekatan  yang  diadopsi  adalah  penerapan  sistem rekomendasi  berbasis  teknik  MF.  Teknik  MF  adalah  salah  satu  metode  populer dalam pembuatan sistem rekomendasi, di mana matriks interaksi antara pengguna dan  produk  dipecah  menjadi  dua  matriks  lebih  kecil  yang  merepresentasikan pengguna dan produk. Matriks pertama dapat dilihat sebagai user matriks dimana baris mewakili pengguna dan kolom adalah factor laten . Matriks kedua adalah item matriks di mana baris merupakan latent factor dan kolom mewakili item.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. Algoritma Matrix Factorization
Untuk  menentukan latent  factor ,  algoritma  MF  bisa  menggunakan Singular Value  Decomposition  (SVD) .  Pada  penelitian  ini,  menggunakan  library scikit- surprise yang sudah tersedia pada bahasa pemrograman python .

## 2.4. Flowchart Penelitian
Gambar  3  merupakan  flowchart  penelitian  untuk  mengimplementasikan algoritma collaborative filtering berbasis MF. Pengumpulan data dilakukan dengan mencatat  interaksi  antara  pengguna  dan  item.  Data  yang  diperoleh  disimpan dalam  bentuk  file *.csv .  Data-data  tersebut  kemudian  di  lanjutkan  dengan pengolahan menggunakan aplikasi Visual Studio Code 1.81.1, menggunakan bahasa pemrograman python .  Data-data  tersebut  selanjutnya  di  import  menggunakan library  padas dan  direpresentasikan  dalam  bentuk  matriks  dimana  baris merepresentasikan  pengguna  dan  kolom  merepresentasikan  item.  Nilai  dalam matriks menunjukkan peringkat atau interaksi lainnya antara pengguna dan item. Contoh sampel data yang diolah dapat dilihat pada Tabel 3.
Pengumpulan Data Pra-Pemrosesan Data Proses Training Evaluasi Prediksi START START Hyper Parameter Tuning
Gambar 3. Flowchart Penelitian
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Sampel Data Produk dan Rating User Id User 2A1  2A2  2A3  2A4  2A5  2A6  2A7  2A8  2A9  2A1 usr_a13 5 5 5 5 5 5 usr_a131 5 5 usr_a132 5 usr_a133 5 5 5 5 usr_a134 4 5 5 5 1 5 usr_a135 5 5 usr_a136 5 5 5 5 5 usr_a137 5 5
Kemudian,  untuk  mengurangi  bias  langkah  berikutnya  adalah  melakukan pra-pemrosesan  data  dengan  mengurangi  data  yang  tidak  memiliki  rating  dari dataset. Setelah proses pra preprocessing data selesai, langkah berikutnya adalah membagi  dataset  menjadi  set  pelatihan  dan  set  pengujian  untuk  evaluasi  pada model.  Rasio  split  data  pada  penelitian  ini  80%  untuk  data  training,  dan  20% untuk  data  testing.  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  inisialisasi matriks. satu untuk pengguna (U) dan satu lagi untuk item (I). Dimensi matriks ini biasanya lebih kecil daripada matriks asli dan disebut sebagai faktor laten. Setelah proses  inisialisasi  matriks  selesai,  optimasi  gradient  descent  dilakukan  untuk meminimalkan  kesalahan  antara  perkalian  matriks  U  dan  I  dengan  matriks  asli. Selama  proses  ini,  menambahkan  regularisasi  mungkin  diperlukan  untuk mencegah overfitting .
Percobaan  prediksi  dilakukan  setelah  matriks  U  dan  I  dioptimalkan, perkalian akan memberikan matriks prediksi yang mendekati matriks asli. Untuk mendapatkan  rekomendasi  terhadap  pengguna  tertentu,  dapat  dilakukan  dengan melihat  baris  matriks  prediksi  yang  sesuai  dengan  pengguna  tersebut  dan mengurutkan  item  berdasarkan  nilai  prediksi.  Untuk  melakukan  evaluasi,  set pengujian  kinerja  model  menggunakan  metrik  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error ). Model  yang  terbaik  adalah  model  yang  memperoleh  nilai  RMSE  terkecil. Eksperimen  pada  saat  training  juga  dilakukan  dengan  berbagai  nilai  untuk hyperparameter seperti learning  rate ,  jumlah  faktor  laten,  dan  koefisien regularisasi untuk mendapatkan model terbaik. Dari seluruh proses ujicoba, model yang  memperoleh  nilai  RMSE  akan  digunakan  sebagai  model  untuk  melakukan prediksi rekomendasi terbaik untuk user.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  serangkaian  eksplorasi  data, pengujian dan evaluasi terhadap metode yang digunakan.

## 3.1. Hasil Pra-pemrosesan Dat
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  informasi  lebih  dalam  dari  data yang  telah  dikumpulkan  dan  melakukan  seleksi  data  yang  layak  digunakan  pada tahap training data. Dari hasil data yang diperoleh, ditemukan bahwa jumlah rating yang  diperoleh  dari  penilaian  user  sebanyak  2.159  terhadap  97  produk.  Setelah data yang tidak memiliki rating dikurangi, diperoleh jumlah data sebanyak  5.948 rating. Hasil pra-processing data dapat dilihat pada Tabel 5.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Data hasil
Pra Processing Id User Id Produk Rating 0 usr_1A11 P1A1 5.0 6 usr_1A17 P1A1 5.0 8 usr_1A19 P1A1 5.0 20138  usr_1E1418 P1E9 4.0 20141  usr_1E1421 P1E9 5.0 20150 usr_1E143 P1E9 5.0 20152  usr_1E1432 P1E9 5.0 20157  usr_1E1437 P1E9 5.0
Keseimbangan  distribusi  data  diperlukan  untuk  menghindari  bias. Pengamatan pada distribusi data berdasarkan rating, dapat dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 4. Jumlah Distribusi Data Berdasarkan Rating User
Gambar 5. Rating Rata-rata

## 3.2. Analisis Model
Salah  satu  komponen  kunci  dari  pendekatan  ini  adalah  penggunaan "embedding".  Embedding  adalah  teknik  yang  mengubah  entitas  kategorikal, seperti  ID  pengguna  atau  ID  produk,  menjadi  vektor  kontinu  dalam  ruang berdimensi  lebih  rendah.  Dengan  demikian,  model  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini dapat mempelajari dan memahami representasi vektorial dari setiap pengguna  dan  produk  berdasarkan  data  historis  interaksi  mereka.    Representasi vektorial mengacu pada operasi matematika di mana vektor pengguna dan vektor produk  dikalikan  untuk  menghasilkan  skor  prediksi.  Skor  ini  menunjukkan seberapa  cocok  suatu  produk  dengan  preferensi  pengguna.  Namun,  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi,  bias  ditambahkan  ke  skor  ini.  Bias  adalah konstanta  yang  menyesuaikan  skor  berdasarkan  karakteristik  unik  dari  setiap pengguna  atau  produk.  Inisialisasi  fungsi  pada  tahap  ini  dapat  dilihat  pada perintah berikut :
# inisialisasi fungsi def __init__ ( self , num_user , num_produk , embedding_size , ** kwargs ): super (RecommenderNet, self ). __init__ (**kwargs) self .num_user = num_user self .num_produk = num_produk self .embedding_size = embedding_size self .user_embedding = layers.Embedding( # layer embedding user num_user, embedding_size,
embeddings_initializer = 'he_normal' , embeddings_regularizer = keras.regularizers.l2( 1e-6 ) ) self .user_bias = layers.Embedding(num_user, 1 ) # layer embedding user bias self .produk_embedding = layers.Embedding( # layer embedding produk num_produk, embedding_size,
embeddings_initializer = 'he_normal' , embeddings_regularizer = keras.regularizers.l2( 1e-6 ) ) self .produk_bias= layers.Embedding(num_produk, 1 ) # layer embedding produk bias Untuk  memastikan  bahwa  skor  prediksi  yang  dihasilkan  berada  dalam rentang  yang  dapat  diinterpretasikan  (dalam  hal  ini  antara  0  dan  1),  digunakan fungsi aktivasi sigmoid. Fungsi sigmoid adalah fungsi matematika yang mengubah setiap angka input dalam rentang [0,1] agar dapat merepresentasikan probabilitas. Fungsi sigmoid di terapkan pada perintah berikut :
def call ( self , inputs ): user_vector = self .user_embedding(inputs[:, 0 ]) # memanggil layer embedding 1 user_bias = self .user_bias(inputs[:, 0 ]) # memanggil layer embedding 2 produk_vector = self .produk_embedding(inputs[:, 1 ]) # layer embedding 3
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
produk_bias = self .produk_bias(inputs[:, 1 ]) # memanggil layer embedding 4 dot_user_produk = tf.tensordot(user_vector, produk_vector, 2 ) x = dot_user_produk + user_bias + produk_bias return tf.nn.sigmoid(x) # activation sigmoid
Pada  konteks  sistem  rekomendasi,  output  yang  mendekati  1  menunjukkan kemungkinan  tinggi  bahwa  pengguna  akan  menyukai  produk,  sedangkan  output yang  mendekati  0  menunjukkan  kemungkinan  rendah.  Seperti  yang  dijelaskan sebelumnya,  model  ini  menggunakan Binary  Crossentropy untuk  menghitung loss function ,  Adam  ( Adaptive  Moment  Estimation )  sebagai  optimizer  dengan  nilai learning  rate  =  0.001  dan root  mean  squared  error (RMSE)  sebagai  metrics evaluation.
model.compile( loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
optimizer = keras.optimizers.Adam( learning_rate = 0.001 ), metrics =[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] )
Proses training model dilakukan dengan nilai epoch sebanyak 100, dan batch size = 4.
History = model.fit( x = x_train, y = y_train, batch_size = 8 , epochs = 100 , validation_data = (x_valid, y_valid)
dari  hasi  pengujian  dan  setting hyper  parameter yang  telah  dijelaskan  diatas, model diperoleh nilai RMSE sebesar 0.1833 pada data training, dan  0.1908 pada data validasi.

## 3.3. Prediksi Rekomendasi Produk
Untuk  mendapatkan  rekomendasi  produk,  sampel  user  diambil  secara  dan definisikan  pada  variabel  yang  belum  diberi  rating  oleh  user.  Dalam  hal  ini merupakan daftar produk yang belum pernah dibeli oleh pengguna. Pada produk lainnya, pengguna telah memberi rating pada beberapa produk yang telah mereka beli.  Rating  yang  telah  diberikan  pada  produk  tersebut  akan  digunakan  sebagai referensi  untuk  membuat  rekomendasi  produk  baru  yang  mungkin  cocok  untuk pengguna.  Sampel  user  secara  acak  adalah  user  dengan  ID  usr_8D18.  Dengan prediksi rekomendasi produk seperti yang terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Prediksi Rekomendasi kepada User Secara Acak
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 1040-1054 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk  produk  lain  yang  mungkin  belum  pernah  dilihat  atau  dibeli  user, berdasarkan popularitas dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Prediksi Rekomendasi kepada Anda
Implementasi collaborative  filtering bisa  menjadi  tugas  yang  rumit  dan memerlukan  pemahaman  yang  baik  tentang  matematika,  statistik,  dan pemrograman. Selain itu, perlu diingat bahwa masalah cold start (ketika tidak ada data  tentang  pengguna  atau  item)  dan  skalabilitas  adalah  tantangan  yang  perlu diatasi dalam implementasi yang lebih besar.

## 4. SIMPULAN
Pada konteks pertumbuhan pasar modern dan e-commerce, pasar tradisional seperti  Pasar  Horas  di  Kota  Pematangsiantar  menghadapi  tantangan  serius. Penerapan  teknologi collaborative  filtering dalam  rangka  meningkatkan perekonomian  di  pasar  tradisional  menunjukkan  potensi  untuk  diterapkan  pada aplikasi  sistem  rekomendasi  produk  yang  relevan  kepada  pelanggan.  Metode collaborative  filtering  berbasis Matrix  Factorization telah  diuji  dan  menghasilkan hasil  yang  menjanjikan,  dengan  nilai Root  Mean  Squared  Error (RSME)  sekitar 0.1832  pada  data  training  dan  0.1908  pada  data  uji,  metode  ini  terbukti  cocok diterapkan sebagai sistem rekomendasi aplikasi dalam konteks pasar tradisional. Implementasi sistem rekomendasi collaborative filtering dalam skala kecil sebagai pilot  di  Pasar  Horas  memungkinkan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang  cara kerja  sistem  dan  tanggapan  konsumen,  dengan  pendekatan  yang  intensif, penerapan  teknologi collaborative  filtering dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk mendukung  keberlanjutan  dan  pertumbuhan  pasar  tradisional  di  tengah persaingan dari pasar modern dan e-commerce .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. M. Mokalu, H. Nayoan, and S. Sampe, “Peran Pemerintah Dalam Pemberdayaan Pasar Tradisional Guna Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat (Studi Kasus Di Pasar  Langowan  Timur  Kecamatan  Langowan  Timur),” Jurnal  Governance ,  vol.  1, no. 2, pp. 1–12, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/governance/article/view/34847 [2] Ariyanti Luhur Tri Setyarini, V. D. Purnomo, Syukron Abdul Kadir, and Benedictus Hestu Cipto Handoyo, “Analysis of Bantul Regency Regional Regulation Number 9 of  2021  Concerning  People’s  Market  Management,” Formosa  Journal  of Multidisciplinary  Research ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  241–258,  2023,  doi: 10.55927/fjmr.v2i1.2433.
[3] G. Arifin, Y. H. Trinugraha, and N. Nurhadi, “Solidaritas dan Modal Sosial Pedagang
Pasar  Legi  Surakarta  Menghadapi  Tantangan  Pasar  Modern,” Jurnal  Sosiologi
Andalas , vol. 7, no. 2, pp. 112–126, 2021, doi: 10.25077/jsa.7.2.112-126.2021.
[4] M.  N.  Muzakki  and  K.  HusnaAsri,  “Strategi  UMKM  Bertahan  Di  Masa  Pandemi,” ALIF , vol. 1, no. 2, pp. 63–71, 2022, doi: 10.37010/alif.v1i2.1021.
[5] D.  R.  Effendi,  R.  Fermayani,  A.  S.  Egim,  and  R.  R.  Harahap,  “Pengaruh  Persepsi Konsumen  Mengenai  Harga,  Lokasi,  Dan  Kualitas  Pasar  Modern  Terhadap  Minat Beli  Konsumen,” Jurnal  Ecogen ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  188–197,  2021,  doi: 10.24036/jmpe.v4i2.11169.
[6] A.  Shomad,  “Memproteksi  Warung  Kelontong  Dari  Ekspansi  Minimarket  Dan Revolusi  Industri  4.0  (Analisis  Peraturan  Presiden  No.  112  Tahun  2007  Tentang Penataan  dan  Pembinaan  Pasar  Tradisional,  Pusat  Perbelanjaan  dan  Toko Modern),” Jurnal  Administrasi  dan  Kebijakan  Publik ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  113–132, 2021, doi: 10.25077/jakp.6.1.113-132.2021.
[7] F. Wibowo, A. U. Khasanah, and F. I. F. S. Putra, “Analisis Dampak Kehadiran Pasar Modern  terhadap  Kinerja  Pemasaran  Pasar  Tradisional  Berbasis  Perspektif Pedagang dan Konsumen di Kabupaten Wonogiri,” Benefit: Jurnal Manajemen dan Bisnis , vol. 7, no. 1, pp. 53–65, 2022, doi: 10.23917/benefit.v7i1.16057.
[8] A. A. Wakhid, A. Qohar, and L. Faizal, “Model Kebijakan Pemerintah Daerah dalam Pengembangan Pasar Tradisional untuk Meningkatkan Daya Saing Terhadap Pasar Modern,” Jurnal  Tapis:  Teropong  Aspirasi  Politik  Islam ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  81–99, 2022, doi: 10.24042/tps.v18i2.14356.
[9] V.  A.  Qurrata,  R.  G.  Supratman,  and  R.  B.  Khuzaimah,  “Strategi  ketahanan  pasar rakyat di masa pandemi covid-19,” Inovasi , vol. 18, no. 1, pp. 105–111, 2022, doi: 10.30872/jinv.v18i1.10365.
[10] X.  Xiao,  J.  Wen,  W.  Zhou,  F.  Luo,  M.  Gao,  and  J.  Zeng,  “Multi-interaction  fusion collaborative  filtering  for  social  recommendation,” Expert  Systems  with
Applications , vol. 205, p. 117610, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.117610.
[11] O.  Azeroual  and  T.  Koltay,  “RecSys  Pertaining  to  Research  Information  with Collaborative Filtering Methods: Characteristics and Challenges,” Publications , vol.
10, no. 2, pp. 1–14, 2022, doi: 10.3390/publications10020017.
[12] R. Wang, Z. Wu, J. Lou, and Y. Jiang, “Attention-based dynamic user modeling and Deep  Collaborative  filtering  recommendation,” Expert  Systems  with  Applications , vol. 188, p. 116036, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2021.116036.
[13] Z. Cai, G. Yuan, S. Qiao, S. Qu, Y. Zhang, and R. Bing, “FG-CF: Friends-aware graph collaborative  filtering  for  POI  recommendation,” Neurocomputing ,  vol.  488,  pp. 107–119, 2022, doi: 10.1016/j.neucom.2022.02.070.
[14] N.  Nassar,  A.  Jafar,  and  Y.  Rahhal,  “A  novel  deep  multi-criteria  collaborative filtering model for recommendation system,” Knowledge-Based Systems , vol. 187, p. 104811, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.06.019.
[15] Y.  Lv,  Y.  Zheng,  F.  Wei,  C.  Wang,  and  C.  Wang,  “AICF:  Attention-based  item collaborative filtering,” Advanced Engineering Informatics , vol. 44, no. February, p. 101090, 2020, doi: 10.1016/j.aei.2020.101090.
[16] M.  F.  Aljunid  and  M.  D.  Huchaiah,  “IntegrateCF:  Integrating  explicit  and  implicit feedback based on deep learning collaborative filtering algorithm,” Expert Systems with Applications , vol. 207, no. June, p. 117933,
2022, doi:
10.1016/j.eswa.2022.117933.
[17] L.  C.  Jiang,  R.  R.  Liu,  and  C.  X.  Jia,  “User-location  distribution  serves  as  a  useful feature in item-based collaborative filtering,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , vol. 586, p. 126491, 2022, doi: 10.1016/j.physa.2021.126491.
[18] N. Ghasemi and S. Momtazi, “Neural text similarity of user reviews for improving collaborative filtering recommender systems,” Electronic Commerce Research  and
Applications , vol. 45, p. 101019, 2021, doi: 10.1016/j.elerap.2020.101019.
[19] F.  Nurhani  and  Samsudin,  “Implementasi  Algoritma  Collaborative  Filtering  pada Sistem  Pemesanan  Makanan  dan  Minuman  dengan  Platform  Android,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 21, no. 3, pp. 317–332, 2022, doi:
10.32409/jikstik.21.3.3110.
[20] M.  V.  Anggoro  and  M.  Izzatillah,  “Sistem  Rekomendasi  Musik  dengan  Metode Collaborative Filtering Berbasis Android,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi
Teknologi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.30998/string.v7i1.10300.
[21] J.  Moon,  Y.  Jeong,  D.  K.  Chae,  J.  Choi,  H.  Shim,  and  J.  Lee,  “CoMix:  Collaborative filtering with mixup for implicit datasets,” Information Sciences , vol. 628, pp. 254– 268, 2023, doi: 10.1016/j.ins.2023.01.110.
[22] R.  J.  Kuo  and  S.  S.  Li,  “Applying  particle  swarm  optimization  algorithm-based collaborative  filtering  recommender  system  considering  rating  and  review,”
Applied Soft Computing , vol. 135, p. 110038, 2023, doi:
10.1016/j.asoc.2023.110038.
[23] A. Godinot and F. Tarissan, “Measuring the effect of  collaborative filtering on the diversity of users’ attention,” Applied Network Science , vol. 8, no. 1, pp. 1–18, 2023, doi: 10.1007/s41109-022-00530-7.
[24] F.  Fkih,  “Enhancing  item-based  collaborative  filtering  by  users’  similarities injection  and  low-quality  data  handling,” Data  and  Knowledge  Engineering ,  vol. 144, p. 102126, 2023, doi: 10.1016/j.datak.2022.102126.
[25] S.  Poudel  and  M.  Bikdash,  “Closed-Form  Models  of  Accuracy  Loss  due  to Subsampling in SVD Collaborative Filtering,” Big Data Mining and Analytics , vol. 6, no. 1, pp. 72–84, 2023, doi: 10.26599/BDMA.2022.9020024.
[26] J.  Zhu,  K.  Li,  J.  Peng,  and  J.  Qi,  “Self-Supervised  Graph  Attention  Collaborative Filtering for Recommendation,” Electronics (Switzerland) , vol. 12, no. 4, pp. 1–17, 2023, doi: 10.3390/electronics12040793.
[27] J. Wang, H. Mei, K. Li, X. Zhang, and X. Chen, “Collaborative Filtering Model of Graph Neural  Network Based on Random Walk,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 13, no. 3, pp. 1–17, 2023, doi: 10.3390/app13031786.
[28] A. A. Patoulia, A. Kiourtis, A. Mavrogiorgou, and D. Kyriazis, “A Comparative Study of Collaborative Filtering in Product Recommendation,” Emerging Science Journal , vol. 7, no. 1, pp. 1–15, 2023, doi: 10.28991/ESJ-2023-07-01-01.
[29] K.  Liu,  F.  Xue,  X.  He,  D.  Guo,  and  R.  Hong,  “Joint  Multi-Grained  Popularity-Aware Graph  Convolution  Collaborative  Filtering  for  Recommendation,” IEEE
Transactions on Computational Social Systems , vol. 10, no. 1, pp. 72–83, 2023, doi: 10.1109/TCSS.2022.3151822.
[30] J.  Wang,  Z.  Chen,  Y.  Qin,  D.  He,  and  F.  Lin,  “Multi-Aspect  co-Attentional Collaborative  Filtering  for  extreme  multi-label  text  classification,” Knowledge-
Based Systems , vol. 260, p. 110110, 2023, doi: 10.1016/j.knosys.2022.110110.
[31] E.  Ahmed  and  A.  Letta,  “Book  Recommendation  Using  Collaborative  Filtering Algorithm,” Applied Computational Intelligence and Soft Computing , vol. 2023,  no. Article ID 1514801, pp. 1–12, 2023, doi: 10.1155/2023/1514801.
[32] X. Zhou, “Design of a Hybrid Recommendation Algorithm based on Multi-objective Collaborative Filtering for Massive Cloud Data,” International Journal of Advanced Computer  Science  and  Applications ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  472–481,  2023,  doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140256.
[33] H.  Liu,  L.  Guo,  P.  Li,  P.  Zhao,  and  X.  Wu,  “Collaborative  filtering  with  a  deep adversarial  and  attention  network  for  cross-domain  recommendation,” Information Sciences , vol. 565, pp. 370–389, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2021.02.009.