Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.5112

## IMPLEMENTASI  NODE.JS  DAN  PYTHON  UNTUK SISTEM REKOMENDASI LAPTOP
Mochammad Fajrin 1 , Munif 2 , Danang Bagus Reknadi 3 , Mustain 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan, Lamongan, Jawa Timur, Indonesia 62218
Received: 15 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Content Based Filtering; Cosine Similarity; Euclidean Distance; Laptop; Sistem Rekomendasi.
Corespondent Email: mfajrin@unisla.ac.id, munif@unisla.ac.id,
danz.0907@unisla.ac.id, mustain@unisla.ac.id
Abstrak. Laptop  adalah  komputer  pribadi  yang  kecil  dan  ringan,  sehingga portabel .  Dengan  banyaknya brand dan  spesifikasi  yang  ada  saat  ini,  calon pembeli  sering  kebingungan  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka.  Kebanyakan  orang  lebih  familiar  dengan  aplikasi  yang  digunakan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan sistem rekomendasi laptop. Sistem ini akan membantu calon pembeli memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhan spesifikasi minimum aplikasi yang akan digunakan. Metode yang digunakan adalah Content Based Filtering ,  yang  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  profil  preferensi pengguna  dan  deskripsi  item.  Algoritma  yang  diterapkan  adalah Euclidean Distance dan Cosine  Similarity .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Euclidean Distance dapat merekomendasikan laptop berdasarkan spesifikasi yang paling mendekati kebutuhan aplikasi, sementara Cosine Similarity dapat memberikan rekomendasi laptop dengan spesifikasi serupa saat melihat detail dari hasil rekomendasi Euclidean Distance . Pengujian dengan 100 kali uji data menghasilkan rata-rata precision sebesar 98.4% pada Cosine Similarity .
Abstract. A  laptop  is  a  personal  computer  that  is  small  and  lightweight, making it portable. With the plethora of brands and specifications available today, potential buyers often find it challenging to choose a laptop that meets their  needs.  Most  people  are  more  familiar  with  the  applications  they  use daily.  This  research  aims  to  address  this  issue  by  developing  a  laptop recommendation system. This system will assist potential buyers in selecting a laptop that meets the minimum system requirements of the applications they intend  to  use.  The  method  used  is  Content  Based  Filtering,  which  provides recommendations  based  on  user  preference  profiles  and  item  descriptions. The  algorithms  applied  are  Euclidean  Distance  and  Cosine  Similarity.  The results  show  that  Euclidean  Distance  can  recommend  laptops  based  on  the specifications closest to the application's needs, while Cosine Similarity can recommend laptops with similar specifications when viewing the details from the  Euclidean  Distance  recommendation  results.  Testing  with  100  trials resulted in an average precision of 98.4% for Cosine Similarity..

## 1. PENDAHULUAN
Laptop  adalah  komputer  pribadi  yang berukuran  relatif  kecil  dan  ringan  sehingga sifatnya  ini  membuatnya  menjadi  portabel. Laptop  atau  yang  terkadang  disebut  juga dengan  komputer  notebook  atau  komputer pangku, untuk ukuran yang lebih kecil disebut
sebagai  netbook.  Laptop  berfungsi  yang  sama seperti dengan komputer desktop pada umumnya,  yaitu  sebagai  komputer  pribadi. Laptop  juga  memiliki  komponen  yang  sama persis  yang  terdapat  di  dalamnya  dengan komponen pada desktop, yang membedakannya
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
hanyalah  pada  ukurannya  diperkecil,  lebih ringan, lebih tidak panas, dan lebih hemat[1].
Berbeda  dengan  komputer  desktop,  laptop memiliki  komponen  pendukung  yang  didesain secara  khusus  untuk  mengakomodasi  sifatnya yang  portabel.  Komponen  penyusun  laptop memiliki sifat utama seperti ukuran yang kecil, hemat konsumsi energi, dan efisien yang sangat berbeda dengan komputer desktop. Hal tersebut biasanya membuat harga  laptop menjadi lebih mahal,  tergantung  dari  brand  dan  spesifikasi komponen penyusunnya. Meski demikian harga laptop  juga  semakin  mendekati  harga  desktop seiring  dengan  semakin  tingginya  tingkat permintaan konsumen yang mempengaruhi hal tersebut.  Saat  ini  laptop  memiliki  berbagai macam  desain  yang  menarik  dan  kekinian, laptop menjadi lebih ringan dan tipis termasuk dari sisi teknologinya yang kian canggih[1].
Di  Indonesia  sendiri  laptop  adalah  sebuah alat elektronik yang tidak bisa dipisahkan bagi masyarakat  Indonesia.  Masyarakat  biasanya membeli  laptop  digunakan  untuk  kebutuhan kantor,  sekolah,  bermain  games  dan  kegiatan pengembangan  seperti  desain  grafis  dan pengembang.  Semakin  berkembangnya  zaman maka laptop saat ini memiliki berbagai macam brand  dan  spesifikasi  yang  dapat  membuat Calon  pembeli  ketika  memilih  serta  mencari sebuah  laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhan menjadi lebih membingungkan serta menyusahkan.  Calon  pembeli  yang  awam dengan spesifikasi sebuah laptop biasanya akan kebingungan  untuk  menentukan  laptop  yang sesuai dengan kebutuhan, Akan tetapi kebanyakan masyarakat lebih mengenali aplikasi atau software yang biasanya digunakan untuk  melakukan  kegiatan  untuk  sekolah, perkantoran,  bermain  games  dan  kegiatan pengembangan sehingga aplikasi yang dibutuhkan tersebut bisa menjadi acuan sebuah rekomendasi laptop. Dengan adanya permasalahan  tersebut  maka  Calon  pembeli yang  memerlukan  laptop  akan  menjadi  lebih terbantu ketika terdapat suatu sistem yang dapat merekomendasikan  laptop  dengan  spesifikasi yang paling mendekati kebutuhan aplikasi yang digunakan.
Masyarakat memerlukan
rekomendasi laptop, untuk itu diperlukan suatu sistem rekomendasi[2] laptop untuk memberikan  saran  kepada  masyarakat  agar dapat membeli laptop yang memiliki spesifikasi
yang  sesuai  dan  dapat  menunjang  kebutuhan sistem minimum aplikasi yang akan digunakan.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang berjudul  Sistem  Rekomendasi  Jurusan  SMK Menggunakan Metode Content-Based Filtering Di  Kabupaten  Sleman  menggunakan  metode Content Based Filtering [3] dengan menggunakan teknik pembobotan dan perhitungan Euclidean Distance dapat memberikan  rekomendasi  kepada  Pengguna sesuai  dengan  minat,  bakat  dan  kemampuan Pengguna  sendiri  yang  bisa  menghasilkan daftar rekomendasi jurusan di sistem dan sistem rekomendasi  pemilihan  minat[4],  bakat  dan kemampuan  dapat  memberikan  rekomendasi jurusan dan sekolah sesuai dengan minat, bakat dan  kemampuan  yang  telah  dimasukkan  user sesuai dengan jarak euclidean terdekat.
Berdasarkan penelitian lainnya yang berjudul
Sistem Rekomendasi Buku
Menggunakan Metode Content Based Filtering membahas  sistem  rekomendasi  buku  dengan menggunakan teknik  pembobotan  TF-IDF  dan algoritma Cosine Similarity [5] dapat memberikan rekomendasi buku kepada Pengguna  sesuai  dengan  kemiripan  data  buku yang tersedia pada database. Sistem rekomendasi  buku  dengan  menggunakan metode Content Based Filtering pada penelitian ini  memiliki  tingkat  akurasi  precision  sebesar 85%.  Sistem  rekomendasi  buku  [6]  tersebut dapat  diimplementasikan  pada  website  dengan menggunakan  framework  Flask[7]  dan  dapat berjalan  dengan  baik  pada  sebuah  cloud platform Heroku.
Tujuan dari penelitian implementasi node.js[8] dan python[9] untuk sistem rekomendasi  laptop  adalah  untuk  membantu masyarakat  atau  Calon  pembeli  yang  kurang mengerti  dan  paham  mengenai  spesifikasi sebuah laptop bisa terbantu dengan diberikannya  rekomendasi  laptop-laptop  yang bisa menunjang kebutuhan sistem aplikasi yang akan  digunakan  oleh  Calon  pembeli  dengan menggunakan Euclidean  Distance sedangkan untuk  memberikan  rekomendasi  laptop  yang memiliki  spesifikasi  yang  sama  atau  mirip ketika  melihat  detail  laptop  sebagai  alternatif menggunakan Cosine Similarity .
Pembaharuan  pada  penelitian  ini  dari penelitian terdahulu adalah bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah  Node.js yang  digunakan  untuk  operasi  create,  read,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
update dan delete, sedangkan Python digunakan untuk  membangun  sistem  rekomendasi  laptop menggunakan metode Content Based Filtering , algoritma  yang  digunakan  adalah Euclidean Distance dan Cosine  Similarity yang  masing- masing  digunakan  untuk  dua  aspek  yang berbeda.  Euclidean  Distance  digunakan  untuk merekomendasikan laptop berdasarkan kebutuhan  sistem  minimum  aplikasi  pilihan Calon  pembeli  dengan  mengukur  jarak  antara kebutuhan  sistem  minimum  aplikasi  dengan semua  spesifikasi  data  laptop  pada  database, sedangkan Cosine  Similarity digunakan  untuk merekomendasikan  laptop  dengan  spesifikasi laptop yang mirip ketika Calon pembeli melihat detail  sebuah  laptop  sebagai  pilihan  alternatif dengan mengukur kemiripan spesifikasi laptop yang  dilihat  dengan  semua  spesifikasi  data laptop pada database.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah Content  Based  Filtering,  Content Based  Filtering adalah  sistem  rekomendasi yang memberikan rekomendasi kepada Pengguna  berdasarkan  pada  profil  preferensi Pengguna dan deskripsi item. Umumnya dalam sistem  rekomendasi,  data  dari  variabel  akan dianggap sebagai vektor. Ada banyak algoritma yang  sering  digunakan  untuk  mengukur kemiripan  antara  dua  set  data  atau  vektor  di antaranya  adalah Adjusted  Cosine,  Cosine Similarity atau Pearson  Coefficient [5]. Algoritma  yang  digunakan  untuk Content Based  Filtering pada  penelitian  adalah Euclidean Distance dan Cosine Similarity

## 2.1. Euclidean Distance
Jarak euclidean atau Euclidean  Distance adalah  algoritma  perhitungan  jarak  dari  dua buah  titik  dalam  ruang euclidean untuk mempelajari  hubungan  antara  sudut  dan jarak[10]. Euclidean  Distance juga  biasanya diterapkan  untuk  membantu  proses  klasifikasi pada data mining. K-Nearest Neighbors adalah salah satu contoh algoritma yang menggunakan perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean Distance . Berikut adalah rumus dari Euclidean Distance .
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 Keterangan: d = Jarak antar dua titik
x,y = koordinat titik pertama dan koordinat titik kedua.
Flowchart pada Gambar 1. menjelaskan proses rekomendasi menggunakan Euclidean Distance .
Gambar 1 . Flowchart Euclidean Distance
Input kebutuhan sistem aplikasi ini didapat oleh nilai  tertinggi  dari  masing-masing  variabel aplikasi yang dimasukkan oleh Calon pembeli. Variabel pada data laptop dan kebutuhan sistem aplikasi kemudian dijadikan vektor, agar tidak ada  nilai  variabel  yang  terlalu  mendominasi karena  angka  yang  terlalu  tinggi  maka  vektor harus  dinormalisasikan,  normalisasi  yang digunakan adalah normalisasi Z-Score agar data tidak ada nilai di salah satu nilai variabel yang terlalu mendominasi sebelum mencari
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Euclidean  Distance .  Setelah  ditemukan  jarak euclidean antara  kebutuhan  sistem  aplikasi dengan laptop, sistem akan mengurutkan laptop dengan  jarak Euclidean  Distance terdekat sebagai rekomendasi laptop.

## 2.2. Cosine Similarity
Cosine  Similarity adalah  algoritma  yang digunakan  untuk  mengukur  kemiripan  antara dua dokumen atau teks. Pada Cosine Similarity menganggap dokumen atau teks sebagai vektor. Kemiripan antara vektor-vektor tersebut diukur berdasarkan  sudut  yang  terbentuk  dalam ruang[5].
Hasil  dari Cosine  Similarity akan  selalu berada  dalam  rentang  nilai  negatif  satu  (-1) sampai satu (1). Nilai satu menunjukkan bahwa kedua vektor sejajar atau sama persis, nilai nol menunjukkan  bahwa  vektor-vektor  tersebut tegak lurus, dan nilai negatif satu menunjukkan bahwa  vektor-vektor  tersebut  sejajar  dengan arah  yang  berlawanan  atau  tidak  mirip  sama sekali.  Jika  nilai Cosine  Similarity semakin tinggi  maka,  semakin  mirip  vektor-vektor tersebut.  Untuk  menghitung Cosine  Similarity dari  dua  buah  vektor,  rumus  yang  digunakan adalah sebagai berikut.

## 𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝐴, 𝐵) = 𝐴 ⋅ 𝐵 ‖𝐴‖‖𝐵‖
Keterangan: ( A,B )   =  dua  vektor  yang  akan  dibandingkan kesamaannya A ⋅ B =  hasil  perkalian  dot  product  antara vektor A dan B ‖ A ‖‖ B ‖   = panjang atau magnitude dari vektor A dan B.
Flowchart pada Gambar 2 menjelaskan tentang proses  rekomendasi  menggunakan Cosine Similarity ketika  Calon  pembeli  melihat  detail sebuah  laptop,  maka  sistem  akan  memberikan rekomendasi  laptop  dengan  spesifikasi  yang mirip  sebagai  alternatif  pilihan.  Sama  seperti Euclidean  Distance ,  agar  tidak  ada  nilai  dari variabel yang terlalu mendominasi maka vektor laptop yang dilihat dengan laptop lain dilakukan normalisasi menggunakan Z-Score .
Gambar 2 . Flowchart Cosine Similarity 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini
bertujuan untuk mengimplementasikan  sistem  rekomendasi laptop  menggunakan  metode Content  Based Filtering dengan  menggunakan  algoritma Euclidean  Distance dan Cosine  Similarity . Pembuatan  sistem  ini  menggunakan  data melalui  situs  Laptop  Media,  Kaggle[11]  dan diambil  seacara  manual  dari  official  website berhasil memberikan referensi dan rekomendasi kepada  Calon  pembeli  mengenai  laptop  yang spesifikasinya  mendekati  dengan  kebutuhan minimum  sistem  aplikasi  dan  laptop  yang memiliki kemiripan dengan laptop yang dilihat detailnya.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
3.1

## Hasil Implementasi GUI
Hasil  dari  Sistem  rekomendasi  laptop  yang telah berhasil dibuat kemudian akan diimplementasikan  dalam  bentuk Graphical User  Interface (GUI)  pada  sebuah  website. Dengan GUI, Calon pembeli akan berinteraksi dengan  mudah  untuk  menggunakan  sistem rekomendasi yang dibangun pada penelitian ini sehingga Calon pembeli tidak harus menjalankan  kode  program  secara  manual namun  dapat  dijalankan  menggunakan  GUI. Berikut adalah pembahasan implementasi GUI pada sistem rekomendasi laptop.

## 3.1.1 Rekomendasi Dari Euclidean Distance
Hasil rekomendasi dari algoritma Euclidean Distance akan  ditampilkan  pada  dua  halaman yang berbeda, yang pertama hasil rekomendasi dapat  dilihat  ketika  melihat  detail  aplikasi  dan yang  kedua  pada  halaman  multi  rekomendasi, hasil  rekomendasi  dari Euclidean  Distance akan ditampilkan pada bagian bawah halaman.
Pada  Gambar  3  merupakan  halaman  yang berisi informasi lebih lanjut mengenai aplikasi yang Calon pembeli akan gunakan pada laptop yang  akan  dibeli,  Selain  berisi informasi  lebih lanjut  tentang  aplikasi,  halaman  ini  juga  akan merekomendasikan  laptop  yang  mendekati kebutuhan  sistem  aplikasi  yang  sedang  dilihat detailnya.
Gambar 3. Halaman Detail Aplikasi
Gambar  4  merupakan  Halaman multi rekomendasi yang berfungsi untuk menyimpan banyak  data  aplikasi  pilihan  Calon  pembeli yang  digunakan  sebagai  parameter  untuk merekomendasikan laptop kepada Calon pembeli.  Sistem  akan  memberikan  lima rekomendasi laptop dengan Euclidean Distance terdekat  dan  juga  melakukan  proses filter jika spesifikasi  laptop  terdekat  ternyata  tidak
memenuhi  kebutuhan  sistem  aplikasi  Calon pembeli.
Gambar 4 . Halaman Multi Rekomendasi
Pada  bagian  bawah  halaman  detail  aplikasi dan multi rekomendasi terdapat lima rekomendasi laptop yang memenuhi kebutuhan minimum  sistem  aplikasi  yang  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Rekomendasi Euclidean Distance
Dengan adanya rekomendasi ini mempermudah Calon pembeli untuk
mengetahui  laptop  apa  yang  dapat  digunakan untuk menjalankan aplikasi yang sedang dilihat. Rekomendasi  ini  secara  otomatis  dilakukan oleh Next.js[12]. Ketika Calon pembeli melihat detail  aplikasi,  Next.js  akan  mengirimkan  id aplikasi yang sedang dilihat ke API Flask untuk mendapatkan  lima  rekomendasi  laptop  dengan spesifikasi  yang  mendekati  kebutuhan  sistem aplikasi yang dilihat detailnya.
3.1.2 Rekomendasi Dari Cosine Similarity Hasil  rekomendasi  dari  algoritma Cosine Similarity akan  ditampilkan  pada  Gambar  6, Calon  pembeli  akan  mendapatkan  informasi spesifikasi  detail  dari  laptop  dan  juga rekomendasi lima laptop terkait. Laptop terkait memiliki kemiripan dengan laptop yang sedang dilihat  detailnya  berdasarkan  tingkat Cosine Similarity tertinggi.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Fajrin  dkk
Gambar 6. Detail Laptop Bagian Spesifikasi
Pada Gambar 7 menunjukkan bagian bawah detail laptop, akan ada bagian yang menampilkan  lima  laptop  yang  memiliki kesamaan  spesifikasi  dengan  laptop  yang sedang dilihat detailnya.
Gambar 7. Hasil Rekomendasi Cosine Similarity
Rekomendasi ini berguna untuk
mempermudah  Calon  pembeli  apabila  kurang suka  dengan  hasil  rekomendasi  dari  multi rekomendasi  atau  ingin  mencari  alternatif laptop  dengan brand lain,  tapi  memiliki spesifikasi  yang  mirip  dengan  laptop  yang dilihat detailnya.

## 3.2 Pembahasan
Untuk  lebih  memahami  konsep  dan  prinsip dari  metode  yang  digunakan,  maka  penting sekali  untuk  melakukan  perhitungan  metode secara  manual.  Berikut  ini  adalah  berbagai tahapan  untuk  perhitungan  manual  metode untuk sistem rekomendasi laptop.

## 3.2.1. Persiapan Data
Berikut adalah pembahasan tentang persiapan data untuk perhitungan metode secara manual.
a) Data Aplikasi Kebutuhan Calon Pembeli
Data aplikasi pilihan yang Calon pembeli akan digunakan  pada  laptop  yang  akan  dibeli ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Aplikasi Pilihan Nama A1 A2 A3 A4 A5 A6 A 7 Min Cpu Speed 3.3 2.7 3.2 1.6 2.5 3.3 2. 85 Min Cpu Cores 4 4 4 2 1 5 6
Min Gpu
Boost Clock 11 78 95 0 10 32 0 0 15 24. 5 0
Min VRAM 4 0 2 0 1 5.1 2 0. 76 8 Min DirectX 11 11 11 10 11 12. 05 10 .5 5 Min OpenGL 4.6 4.6 4.6 0 0 4.5 3. 65 Min RAM 8 4 8 2 8 12 2 Min Storage 70 10 35 4 10 60 25 Min  Windows Build Number 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 26 00 b) Data Laptop Data  tabel  yang  memuat  data  laptop  di  bawah sudah melalui tahap preprocessing ditunjukkan pada Tabel 2. Euclidean Distance memerlukan data  yang  berupa  numerik,  karena  itu  yang diambil  adalah  spesifikasi  dari  CPU  dan  GPU yang  berupa  angka,  untuk  kapasitas  SSD  dan HDD laptop akan digabung menjadi storage .
Tabel 2. Data Laptop
Id L 1 L 2 L 3 L 4 L 5 L 6 L 7 L 8 L 9 L 10
CPU Max Speed 5. 00 4. 60 4. 60 4. 60 4. 70 3. 40 3. 40 3. 50 2. 80 2.
60 CPU Cores
6 8 8 8 10 2 2 2 2 4
GPU Max Speed
17 40 16 20 16 20 16 20 21 75 11 00 11 00 12 00 70 0 70 0 VRA M
8 8 8 8 8 0 0 0 0 0 Direct X 12 .1 12 .2 12 .2 12 .2 12 .2 12 .1 12 .1 12 .1 12 .1 12 .1 Open GL 4. 6 4. 6 4. 6 4. 6 4. 6 4. 5 4. 5 4. 6 4. 4 4. 4 RAM 32 16 16 32 16 4 4 8 8 4
Storag e 10 00 10 00 20 00 10 00 10 00 12 8 12 8 51 2 12 8 64
Windo ws
Build Numb er 10 24 0
10 24 0 10 24 0 10
24 0 10
24 0 10
24 0 10 24 0 10 24 0 22 00 0 10 24 0

## 3.2.2. Mencari Kebutuhan Sistem Tertinggi
Untuk  mencari  kebutuhan  sistem  tertinggi maka  hanya  perlu  mencari  nilai  tertinggi  dari
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
masing-masing  variabel,  sedangkan  pada bagian min storage akan dilakukan penjumlahan dari masing-masing aplikasi agar penyimpanan  laptop  cukup  untuk  memasang aplikasi  pilihan  Calon  pembeli.  Seperti  pada Tabel 3, aplikasi dan kebutuhan sistem tertinggi akan diberikan id X agar tidak terlalu panjang. Sehingga ditemukan kebutuhan tertinggi adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Kebutuhan Sistem Aplikasi
Tertinggi Variabel Kebutuhan Sistem Aplikasi Id X Min CPU Speed 3.3 Min CPU Cores 4 Min GPU Boost Clock 1178 Min VRAM 4 Min DirectX 11 Min OpenGL 4.6 Min RAM 8 Min Storage 70 Min Windows Build Number 10240

## 3.2.3. Menggabungkan Data Laptop Dengan
Kebutuhan Sistem Ssss Untuk mencari laptop terdekat sesuai kebutuhan sistem aplikasi, maka perlu melakukan  penggabungan  data  seperti  pada Tabel 4 agar bisa mencari Euclidean Distance .
Tabel 4. Data Gabungan
Id X L 1 L 2 L 3 L 4 L 5 L 6 L 7 L 8 L 9 L 1 0 Cpu Max Speed 3. 3 5. 0 0 4. 6 0 4. 6 0 4. 6 0 4. 7 0 3. 4 0 3. 4 0 3. 5 0 2. 8 0 2. 6 0 Cpu Cores 6 6 8 8 8 1 0 2 2 2 2 4
Gpu Max Speed 15 24 .5 1 7 4 0 1 6 2 0 1 6 2 0 1 6 2 0 2 1 7 5 1 1 0 0 1 1 0 0 1 2 0 0 7 0 0 7 0
0
VRA
M
5.
12 8 8 8 8 8 0 0 0 0 0 Direc tX 12 .0 5 1 2. 1 1 2. 2 1 2. 2 1 2. 2 1 2. 2 1 2. 1 1 2. 1 1 2. 1 1 2. 1 1 2. 1 Open
GL 4. 6 4. 6 4. 6 4. 6 4. 6 4. 6 4. 5 4. 5 4. 6 4. 4 4. 4 RAM 12 3 2 1 6 1 6 3 2 1 6 4 4 8 8 4 Stora ge
21 4 1 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 2 8 1 2 8 5 1 2 1 2 8 6 4
Wind ows Build Numb er 10 24 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 1 0 2 4 0 2 2 0 0 0 1 0 2 4
0

## 3.2.4. Menghitung Euclidean Distance
Agar  tidak  ada  nilai  variabel  atau  atribut yang  terlalu  mendominasi  maka  data  perlu dinormalisasikan menggunakan Z-Score.
𝑧 = 𝑥 −  𝜇
𝜎
Keterangan:
Z = Z-score (nilai standar atau nilai baku)
x = Nilai yang diamati (nilai mentah)
μ = Rata-rata
σ = Standar deviasi
Untuk  mendapatkan  nilai  standar  deviasi menggunakan rumus berikut:
𝑆 = √ 𝛴 𝑖 𝑁 = 1(𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 − 1
Keterangan:
S = Standar deviasi x_i = nilai x ke- i x ̅ = nilai rata-rata data
n = jumlah data
Mencari  standar  deviasi  variabel  Minimum CPU speed adalah sebagai berikut:
𝑥̅ = 42.50 / 11 = 3.86
𝑆 = √ 𝛴 𝑖 𝑁 = 1(𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 − 1 𝑆  = √ (3,3  − 3.86) 2 + (5  − 3.86) 2 +   (4.6 −  3.86) 2 + (4.6 − 3.86) 2 +   (4.6 − 3.86) 2 +   (4.7 −  3.86) 2 + (3.4  −  3.86) 2 +   (3.4 −  3.86) 2 +   (3.5 −  3.86) 2 + (2.8 −  3.86) 2 +   (2.6 −  3.86) 2 11 𝑆 = √ 0.66 = 0.81
Langkah    selanjutnya  adalah  mencari  z- score. Menggunakan rumus berikut:
𝑧 = 𝑥 −  𝜇 𝜎 = 3.3 −  3.86 0.81 =  0.70
Hasil  normalisasi  di  atas  adalah  nilai variabel  CPU max  speed pada  baris  pertama, untuk  seluruh  nilai  dan  baris  variabel ditunjukkan pada Tabel 5.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fajrin  dkk
Tabel 5. Hasil Normalisasi Z-Score
Id X L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 L9 L1 0 CPU Max Speed - 0.7 0 1.4 0 0.9 1 0.9 1 0.9 1 1.0 3 - 0.5 7 - 0.5 7 - 0.4 5 - 1.3 1 - 1.5 6
CPU Cores 0.2 5 0.2 5 0.9 5 0.9 5 0.9 5 1.6 5 - 1.1 4 - 1.1 4 - 1.1 4 - 1.1 4 - 0.4 4
GPU Max Speed 0.3 5 0.8 5 0.5 7 0.5 7 0.5 7 1.8 5 - 0.6 3 - 0.6 3 - 0.4 0 - 1.5 5 - 1.5 5 VRA M 0.2 7 1.0 2 1.0 2 1.0 2 1.0 2 1.0 2 - 1.0 7 - 1.0 7 - 1.0 7 - 1.0 7 - 1.0 7
DirectX - 1.5 3 - 0.6 0 1.2 8 1.2 8 1.2 8 1.2 8 - 0.6 0 - 0.6 0 - 0.6 0 - 0.6 0 - 0.6 0 Open
GL 0.7 0 0.7 0 0.7 0 0.7 0 0.7 0 0.7 0 - 0.5 8 - 0.5 8 0.7 0 - 1.8 6 - 1.8 6 RAM - 0.1 9 1.8 7 0.2 2 0.2 2 1.8 7 0.2 2 - 1.0 1 - 1.0 1 - 0.6 0 - 0.6 0 - 1.0 1 Storage - 0.7 6 0.6 0 0.6 0 2.3 3 0.6 0 0.6 0 - 0.9 1 - 0.9 1 - 0.2 4 - 0.9 1 - 1.0 2 Windo
ws Build Numbe r - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 - 0.3 2 3.1 6 - 0.3 2
Setelah data sudah dinormalisasikan, Langkah terakhir adalah menghitung Euclidean Distance kebutuhan  sistem  dengan  spesifikasi semua  laptop,  untuk  mendapatkan  nilai Euclidean Distance adalah dengan perhitungan di bawah:
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2
𝑑 = √ (−0.7 − 1.4) 2 + (0.25 − 0.25) 2 + (0.35  − 0.85) 2 +(0.27 − 1.02) 2 + (−1.53 − (−0.6)) 2 + (0.7 − 0.7) 2 +(−0.19 − 1.87) 2 + (−0.76 − 0.6)) 2 + (−0.32 − (−1.32)) 2

## 𝑑 = √12.18 = 3.49
Hasil  perhitungan  di  atas  adalah  jarak euclidean dari kebutuhan sistem dengan laptop L1, Tabel 6 menunjukkan hasil dari keseluruhan  jarak euclidean dari  kebutuhan sistem dengan semua laptop.
Tabel 6. Hasil Euclidean Distance
Id Euclidean Distance X 0 L1 3.49 L2 3.69 L3 4.61 L4 4.20 L5 4.20 L6 2.82 L7 2.82 L8 2.38 L9 5.24 L10 3.85
Setelah jarak euclidean ditemukan, langkah selanjutnya adalah mengurutkan data berdasarkan  jarak euclidean terdekat  ke  yang terjauh.  Setelah  diurutkan  maka  laptop  yang tidak  memenuhi  kebutuhan  sistem  aplikasi harus  disaring  atau  dihilangkan,  contoh  jika aplikasi membutuhkan empat core CPU, maka laptop dengan core CPU akan disaring. Khusus pada  bagian  VRAM  [13]  yang  tidak  memiliki memory bawaan, jika sisa RAM masih tersedia untuk  alokasi  VRAM  maka  laptop  tidak  akan disaring.
Menurut  Acer  Indonesia,  Semakin  banyak RAM  maka  ukuran  VRAM  juga  akan bertambah karena memori GPU akan mengambil  ( shared )  dari  memori  RAM. Pengaturan shared  memory ini  akan  otomatis dilakukan oleh sistem. Oleh karena itu, apabila memori RAM di upgrade menjadi lebih besar, maka semakin besar juga shared memory untuk VGA. Jadi jika RAM laptop masih tersisa maka laptop  tersebut  tidak  disaring.  Apabila  ada sebuah nilai dari variabel yang tidak memenuhi kebutuhan sistem, maka akan di berikan warna merah  yang  menjadi  alasan  laptop  tersebut harus disaring karena tidak memenuhi kebutuhan sistem aplikasi yang akan digunakan oleh Calon pembeli. Seperti pada Tabel 7 yang menunjukkan  proses filter data  yang  tidak relevan.
Tabel 7. Filter Data Tidak Relevan
Id X L8 L6 L7 L1 L2 L1 0 L5 L4 L3 L9 Cpu Max Speed 3.3 3.5 3.4 3.4 5 4.6 2.6 4.7 4.6 4.6 2.8
Cpu Cores 6 2 2 2 6 8 4 10 8 8 2 Gpu Max
Speed 152 4.5 12 00 11 00 11 00 17 40 16 20 70 0 21 75 16 20 16 20 70 0
VRAM 5.1 2 0 0 0 8 8 0 8 8 8 0
DirectX 12. 05 12.
1 12. 1 12.
1 12. 1 12. 2 12. 1 12. 2 12. 2 12. 2 12. 1 OpenG L 4.6 4.6 4.5 4.5 4.6 4.6 4.4 4.6 4.6 4.6 4.4 RAM 12 8 4 4 32 16 4 16 32 16 8 Storage 214 51 2 12 8 12 8 10 00 10 00 64 10 00 10 00 20 00 12 8 Windo ws Build Numbe r 102 40 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 10 24 0 22 00 0 VRAM dari
RAM
5.1 2 5.1 2 5.1 2 0 0 5.1 2 0 0 0 5.1 2 Sisa RAM -9.1 2 -13 .12 -13 .12 20 4 -13. 12 4 20 4 -9.1 2
Laptop  yang  memenuhi  kebutuhan  sistem aplikasi adalah laptop yang akan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
direkomendasikan  kepada  Calon  pembeli, laptop  yang  direkomendasikan  adalah  lima laptop dengan jarak euclidean terdekat dengan spesifikasi  yang  memenuhi  kebutuhan  sistem minimum  aplikasi  yang  dipilih  oleh  Calon pembeli, Tabel 8 adalah hasil rekomendasi dari Euclidean Distance dan proses filter data yang tidak relevan.
Tabel 8. Hasil Rekomendasi Euclidean
Distance Id L1 L2 L5 L4 L3 Cpu Speed 5 4.6 4.7 4.6 4.6 Cpu Cores 6 8 10 8 8 Gpu Max Speed 1740 1620 2175 1620 1620 VRAM 8 8 8 8 8 DirectX 12.1 12.2 12.2 12.2 12.2 OpenGL 4.6 4.6 4.6 4.6 4.6 RAM 32 16 16 32 16 Storage 1000 1000 1000 1000 2000 Build Number 10240 10240 10240 10240 10240

## 3.2.5. Menghitung Cosine Similarity
Untuk
merekomendasikan laptop
berdasarkan  kemiripan  dari  spesifikasi  ketika Calon  pembeli  melihat  detail  laptop,  maka algoritma yang digunakan untuk mencari laptop dengan  spesifikasi  mirip  adalah  algoritma Cosine  Similarity .  Tabel  9  adalah  tabel  yang berisi  data  laptop  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  manual  algoritma Cosine Similarity . Pada bagian ini laptop yang akan  dicari  kemiripan  datanya  adalah  laptop dengan id L1.
Tabel 9 . Data Laptop
Id L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 L9 L1 0
CPU Max
Speed 4.6 0 5.0 0 4.6 0 4.6 0 4.7 0 3.4 0 3.4 0 3.5 0 2.8 0 4.7 0 CPU
Cores 8 6 8 8 10 2 2 2 2 14 GPU Max
Speed 162 0 174 0 162 0 162 0 217 5 110 0 110 0 120 0 700 148 5 VRA M 8 8 8 8 8 0 0 0 0 8 Direct X 12. 2 12. 1 12. 2 12. 2 12. 2 12. 1 12. 1 12. 1 12. 1 12.
2
Open GL 4.6 4.6 4.6 4.6 4.6 4.5 4.5 4.6 4.4 4.6 RAM 16 32 16 32 16 4 4 8 8 16
Stora ge 100 0 100 0 200 0 100 0 100 0 128 128 512 128 100 0 Wind ows Build Numb er 102 40 102 40 102 40 102 40 102 40 102 40 102 40 102 40 220 00 102 40
Sama seperti Euclidean Distance agar tidak ada  data  yang  terlalu  mendominasi  maka langkah  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan adalah  melakukan  normalisasikan  kembali semua  nilai  variabel  menggunakan z-score , rumus  yang  digunakan  sama  seperti  saat menghitung Euclidean  Distance .  Tabel  10 merupakan  hasil  dari  normalisasi  nilai  setiap variabel menggunakan Z-Score .
Tabel 10. Hasil Normalisasi Z-Score Id L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 L9 L1 0 CPU Max Speed 0.65 1.19 0.65 0.65 0.78 - 1.00 - 1.00 - 0.87 - 1.83 0.78 CPU Cores 0.46 - 0.05 0.46 0.46 0.96 - 1.06 - 1.06 - 1.06 - 1.06 1.98 GPU  Max Speed 0.47 0.77 0.47 0.47 1.87 - 0.85 - 0.85 - 0.60 - 1.86 0.12 VRAM 0.82 0.82 0.82 0.82 0.82 - 1.22 - 1.22 - 1.22 - 1.22 0.82 DirectX 1.00 - 1.00 1.00 1.00 1.00 - 1.00 - 1.00 - 1.00 - 1.00 1.00 OpenGL 0.60 0.60 0.60 0.60 0.60 - 0.90 - 0.90 0.60 - 2.41 0.60 RAM 0.08 1.75 0.08 1.75 0.08 - 1.17 - 1.17 - 0.75 - 0.75 0.08 Storage 0.38 0.38 2.18 0.38 0.38 - 1.19 - 1.19 - 0.50 - 1.19 0.38 Windows Build Number - 0.33 - 0.33 - 0.33 - 0.33 - 0.33 - 0.33 - 0.33 - 0.33 3.00 - 0.33
Setelah  dinormalisasi,  langkah  terakhir adalah mencari Cosine Similarity antara laptop L1  dengan  laptop  lainnya.  Di  bawah  adalah contoh  langkah-langkah  untuk  mencari  nilai Cosine Similarity dari laptop L1 dan laptop L2 .
a. Pertama,  menjadikan  nilai  tiap  variabel menjadi vektor:
L 1 = [ 0.65, 0.46, 0.47, 0.82, 1.00, 0.60, 0.08, 0.38, -0.33 ]
L2     = [ 1.19, -0.05, 0.77, 0.82, -1.00, 0.60,
1.75, 0.38, -0.33 ]
b. Kedua, Menghitung dot product dari L1 dan L2 :
L1 ⋅ L2 =  (0.65 x 1.19) + (0.46 x (-0.05)) + (0.47 x 0.77) + (0.82 x 0.82) + (1.00  x  1.00)+  (  0.60  x  0.60)  +  ( 0.08 x 1.75) + (0.38 x 0.38) + ((- 0.33)  x (-0.33))
L1 ⋅ L2 =   1.54
c. Ketiga,  Menghitung  panjang  ( magnitude ) dari masing-masing vektor:
||𝐿1|| =   √ 0. 65 2 + 0.46 2 +   0.47 2 +   0.82 2 +   1.00 2 + 0.60 2 +  0.08 2 +   0.38 2 + (−0.33) 2 = √3.13 ||𝐿2|| =   √ 1.19 2 + (−0.05) 2 +   0.77 2 +   0.82 2 +(−1.00) 2 +   0.60 2 +   1.75 2 +
0.38 2 + (−0.33) 2 = √7.37
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fajrin  dkk
d. Terakhir  menghitung Cosine  Similarity dengan  membagi dot  product dengan perkalian panjang kedua vektor:
𝑐𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐿11, 𝐿1 ) = 𝐿11 ⋅ 𝐿1 ‖𝐿11‖‖𝐿1‖ = 1.54 √3.13 √7.37 = 1.54 √23.09 =  0.32
Hasil Cosine  Similarity dari  laptop L11 dengan L 1 adalah sebesar 0.32, artinya tingkat kemiripan  laptop  L1  dengan  laptop L2 adalah sebesar  32%.  untuk  menghitung Cosine Similarity untuk laptop lain juga menggunakan rumus yang sama seperti di atas. Pada Tabel 11 menunjukkan  tingkat  kemiripan  spesifikasi yang sama dengan laptop L1.
Tabel 11 . Hasil Cosine Similarity Id Cosine Similarity L1 1.00 L2 0.32 L3 0.77 L4 0.74 L5 0.86 L6 -0.85 L7 -0.85 L8 -0.71 L9 -0.81 L10 0.81
laptop L1 mendapatkan  nilai Cosine Similarity sebesar  1.00  atau  100%  karena memang data Laptop 1 dengan Laptop 1 sangat mirip  karena  memang  dua  laptop  yang  sama.
Apabila  nilai Cosine  Similarity di  bawah  dari nol,  maka  laptop  tersebut  memiliki  spesifikasi yang tidak sama sekali mirip atau tidak relevan, Laptop dengan nilai Cosine Similarity di bawah angka  nol  atau  angka  negatif  akan,  laptop tersebut  akan  disaring  oleh  sistem  dan  tidak ditampilkan  ke  aplikasi  karena  tidak  relevan dengan data laptop L1.
Dari  tabel  hasil  perhitungan Cosine Similarity di  atas,  laptop  yang  memiliki kemiripan  tertinggi  dengan  laptop  L1  adalah laptop  L5,  laptop  L5  memiliki  nilai Cosine Similarity sebesar 0.86 yang artinya, laptop L5 memiliki  tingkat  kemiripan  sebesar  86% dengan  laptop  L1.  Setelah  penyaringan  laptop dengan Cosine  Similarity lebih  kecil  sama dengan  nol,  maka  sistem  akan  menampilkan lima laptop dengan Cosine Similarity
tertinggiyang  ditunjukkan  pada    Tabel  12, dimana didalamnya merupakan laptop rekomendasi dengan tingkat kemiripan tertinggi dengan laptop L1.
Tabel 12 . Hasil Rekomendasi Cosine Similarity Id L5 L10 L3 L4 L2 CPU Max Speed 4.7 4.7 4.6 4.6 5 CPU Cores 10 14 8 8 6 GPU Max Speed 2175 1485 1620 1620 1740 VRAM 8 8 8 8 8 DirectX 12.2 12.2 12.2 12.2 12.1 OpenGL 4.6 4.6 4.6 4.6 4.6 RAM 16 16 16 32 32 Storage 1000 1000 2000 1000 1000 Build Number 10240 10240 10240 10240 10240

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dalam  membuat  sistem  rekomendasi  laptop berdasarkan kebutuhan sistem minimum aplikasi dan kemiripan spesifikasi laptop, maka dapat diambil kesimpulan bahwa
a. Sistem  rekomendasi  laptop  berdasarkan kebutuhan  sistem  minimum  aplikasi  dan kemiripan  spesifikasi  laptop  berhasil dibangun  dan  dapat  berjalan  dengan  baik pada website dengan menggunakan Next.js sebagai  sisi frontend dan  Express.js[14] dengan  Flask  untuk  sisi backend .  Flask berhasil  mengimplementasikan  algoritma Euclidean Distance dan Cosine Similarity dengan baik sedangkan Express.js berhasil melakukan  operasi create,  read,  update dan delete pada data laptop dan aplikasi. b. Sistem  rekomendasi  laptop  dengan menggunakan algoritma Euclidean
Distance memiliki kinerja yang cukup baik dan dapat memberikan rekomendasi laptop pada Calon pembeli berdasarkan kebutuhan sistem minimum aplikasi yang dipilih.  Laptop  yang  ditampilkan  adalah laptop  yang  spesifikasinya  dekat  dengan kebutuhan  sistem  aplikasi. Euclidean Distance memiliki kekurangan pada laptop yang ditampilkan kadang tidak memenuhi kebutuhan  sistem  minimum  [15]  aplikasi pilihan, namun hal ini dapat diatasi dengan membuat filter pada  laptop  yang  tidak memenuhi  kebutuhan  sistem  aplikasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pilihan  sehingga  laptop  terdekat  yang memenuhi  kebutuhan  sistem  dapat direkomendasikan pada Calon pembeli.
c. Sistem rekomendasi laptop dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity memiliki  kinerja  yang  baik  dan  dapat memberikan  rekomendasi  laptop  pada Calon  pembeli  sesuai  dengan  kemiripan spesifikasi  laptop  saat  melihat  detail laptop. Sistem rekomendasi laptop dengan menggunakan Cosine  Similarity pada penelitian ini memiliki  rata-rata precision sebesar 98.4%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada rekan-rekan  yang telah  memberikan  dukungan yang  berharga  sehingga  penelitian  ini  dapat dilaksanakan  dengan  baik.  Penulis  juga berterima   kasih   kepada bapak Munif selaku dosen pengampu mata kuliah Analisa Perancangan  Sistem  dan  seluruh  teman- temanyang membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Primandha, “Cara Melihat Spesifikasi Laptop dengan  Cepat  dan  Mudah,”  Best  Seller Gramedia.  Accessed:  Jul.  10,  2024.  [Online]. Available: https://www.gramedia.com/best- seller/cara-melihat-spesifikasi-laptop-dengan- cepat-dan-mudah/
[2] H.  Februariyanti,  A.  D.  Laksono,  J.  S. Wibowo,  and  M.  S.  Utomo,  “Implementasi Metode  Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem Rekomendasi Penjualan Pada Toko Mebel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 9, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2021, doi: 10.31294/jki.v9i1.9859.
[3] E. T. B. Ginting and I. Pratama, “Filtering Di Kabupaten Sleman,” vol. 3, no. 2, 2023.
[4] M.  Fajriansyah,  P.  P.  Adikara,  and  A.  W. Widodo, “Sistem Rekomendasi Film Menggunakan  Content  Based  Filtering,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 6, Art. no. 6, May 2021.
[5] M. R. A. Zayyad, “Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Metode Content Based
Filtering,” Jul. 2021, Accessed: Jul. 10, 2024. [Online]. Available:
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/359
42
[6] R.  Ardiansyah,  M.  A.  Bianto,  and  B.  D.
Saputra, “Sistem Rekomendasi Buku
Perpustakaan  Sekolah  menggunakan  Metode Content-Based Filtering,” J. CoSciTech Comput.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  Art.
no. 2, Oct. 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i2.5131.
[7] R. Maulid, “Mengenal Flask, Library Machine Learning  Python  Idaman  Devel...”  Accessed: Jul. 10, 2024. [Online]. Available: https://dqlab.id/mengenal-flask-library- machine-learning-python-idaman-developer
[8] D.  Indonesia,  “Tutorial  Node.js:  Apa  itu Node.js  dan  dasar-dasar  Node.js,”  Dicoding Blog.  Accessed:  Jul.  10,  2024.  [Online]. Available: https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-node- js/
[9]  D.  Intern,  “Python:  Pengertian,  Contoh Penggunaan,  dan  Manfaat  Mempelajarinya,” Dicoding  Blog.  Accessed:  Jul.  10,  2024. [Online].
Available:
https://www.dicoding.com/blog/python- pengertian-contoh-penggunaan-dan-manfaat- mempelajarinya/
[10]“Fauzan: Mengukur Jarak Euclidean: Teori dan Implementasi...  -  Google Scholar.” Accessed: Jul. 10, 2024. [Online]. Available: https://scholar.google.com/scholar?cluster=26
65172394060558629&hl=id&as_sdt=2005&s ciodt=0,5
[11]N.  Rahmalia,  “Kaggle,  Tempat  Belajar  dan Berkompetisi di Bidang Data Science,” glints. Accessed:  Jul.  10,  2024.  [Online].  Available: https://glints.com/id/lowongan/kaggle-adalah/
[12]A.  Muhammad,  “Next.js:  Pengertian,  Cara Kerja,  dan  Tutorial  Project  Next.js,” Niagahoster  Blog.  Accessed:  Jul.  10,  2024. [Online]. Available: https://www.niagahoster.co.id/blog/next-js- adalah/
[13]Acer, “Ketahui Apa  Itu  VRAM, Cara Cek dan Menambah,  hingga  Fungsinya  di  Laptop.” Accessed:  Jul.  10,  2024.  [Online].  Available: https://www.acerid.com/berita-bisnis/apa-itu- vram-cara-cek-dan-fungsinya-pada-laptop
[14]A. Muhammad, “Mengenal Express.js: Pengertian, Cara Kerja, Keunggulan, Tutorial,” Niagahoster Blog. Accessed: Jul. 10, 2024. [Online]. Available:
https://www.niagahoster.co.id/blog/express- js-adalah/
[15]H.  Aliya,  “4  Perbedaan  Black  Box  dan  White Box Testing - Glints Blog.” Accessed: Jul. 10, 2024. [Online].
Available: https://glints.com/id/lowongan/black-box- dan-white-box-testing/