## IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING DAN K-MEANS BERBASIS MOBILE
Nur Ikhsani Suwandy Futri, Rd Nuraini Siti Fathonah Program Studi Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54 Bandung 40151, Telp. 022-2009570, Fax 022-2009568
nurikhsanisf@gmail.com

## ABSTRAK
Laptop  adalah  suatu  perangkat  yang  memiliki  ukuran  yang  kecil  serta  hemat  daya.  Pada  saat  ini  laptop banyak  digunakan  oleh  masyarakat  dalam  kegiatan  yang  menggunakan  internet.  Sehingga  dengan  banyaknya permintaan  oleh  masyarakat  banyak  pula  perusahaan  yang  merancang  atau  membuat  laptop  dengan  berbagai spesifikasi  yang  terdapat  didalamnya.  Maka  dengan  adanya  hal  tersbut  sistem  rekomendasi  laptop  sangat dibutuhkan  oleh  masyarakat  agar  menjadi  suatu  sistem  yang  memberikan  saran  mengenai  laptop. Pada  sistem rekomendasi ini menggunakan 2 metode yaitu K-Means dan Content Based Filtering. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang telah dibangun dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna yang akan  membeli  laptop berdasarkan spesifikasi  yang diinputkan. Hasil  yang diberikan pada perhitungan Content Based  Filtering  yaitu  bernilai  14,4231  pada  dokumen  ke  1  sehingga  yang  direkomendasikan  pada  user  yaitu dokumen  yang ke 1. K-means dapat  mengclusterkan  harga  laptop dengan  menghasilkan 3 cluster yaitu cluster murah, cluster sedang dan cluster mahal. Maka dalam merekomendasikan laptop kedua metode dapat digunakan dengan baik berdasarkan spesifikasi yang diberikan dan mengclusterkan harga laptop berdasarkan cluster yang telah dibuat.
Kata kunci: Laptop, rekomendasi laptop, K-Means, Content Based Filtering

## 1. PENDAHULUAN
Dengan semakin berkembangnya teknologi maka kebutuan  mengenai  teknologi  pada  saat  ini  semakin meningkat.  Perkembangan  teknologi  menyebabkan penggunaan  laptop  menadi  suatu  kebutuan  yang mendasar,  serta  laptop  arus  dimiliki  agar  dapat menyelesaikan  pekeraan  dan  menggatikan PC [1]. Laptop  sering  diperlukan  oleh  pelaar  maupun  pekera kantoran karena laptop mempunyai kelebian dibandingkan  dengan  computer  desktop  [2].  Laptop adalah suatu perangkat computer portable yang dapat cocok  digunakan  ketika  bepergian  atau  untuk pengguna  mobile  serta  menjadi  kebutuan  yang  dapat membantu  pekerajan  sehari-hari.  Adapun  komponen yang  terdapat  pada  laptop  yaitu  ukurannya  yang diperkecil, dibuat lebih ringan serta hemat daya [1].
Semakin  berkembangnya  zaman  maka  laptop saat ini memiliki berbagai macam merk dan spesifikasi yang  dapat  membuat  orang  yang  membeli  memilih serta  mencari  menjadi  kesusahan  serta  kebingungan. Dengan adanya permasalahan terebut maka masyarakat  yang  membutukan  laptop  akan  menjadi lebih terbantu ketika terdapat suatu sistem yang dapat merekomendasikan  laptop  yang  sesuai  dengan kebutuhan [2].   Masyarakat memerlukan rekomendasi laptop, untuk itu diperlukan suatu sistem rekomendasi laptop  untuk  memberikan  saran  kepada  masyarakat agar dapat membeli laptop sesuai kebutuhan [3].
Metode Content  Based  Filtering yaitu  metode yang melakukan penilaian berdasarkan deskripsi pada item agar dapat menghasilkan suatu rekomendasi, [2] berdasarkan  profil  referensi  pengguna  dan  hubungan antar  deskripsi  item  [4]  dengan  demikian  metode  ini
hanya dapat memilih item dengan content yang hampir sama  dalam  perekomendasian  [5].  Pada  metode Content  Based  Filtering dapat  diimplementasikan dalam  rekomendasi  laptop  dengan  menggunakan spesifiksi  yang  diinginkan  oleh  masyarakat,  dengan menggunakan peritungan TF-IDF.
Algoritma lain yang dapat melakukan rekomendasi sesuatu yaitu K-Means , K-Means adalah suatu algoritma clustering yang dapat berulang dalam menetapkan  jumlah  dari cluster (k)  dengan  secara acak,  dengan  nilai  yang  menjadi  pusat  pada cluster yang  sementara  [6].  Serta  konstanta  dengan  jumlah cluster yang diinginkan, means yang mempunya nilai pada  rata-rata  grup  data  yang  dapat  didefinisikan menjadi cluster [7].  Pada  metode K-Means dapat diimplementasikan  pada  pengclusteran  harga  laptop yang diinginkan dengan menggunakan attribute harga yang  terdapat  pada  dataset.  Kedua  metode  tersebut dapat  menghasilkan  nilai  yang  baik  dan  tepat  dalam merekomendasikan sesuatu serta melakukan clustering data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Rekomendasi
Rekomendasi  adalah  pemberian  saran  berupa panduan  [8]  serta  dapat  memberikan  pemberitahuan [9], untuk memutuskan suatu tindakan yang diberikan kepada individu atau kelompok dengan memanfaatkan informasi yang tersedia [10].

## 2.2. Laptop
Laptop  adalah  komputer  yang  mempunyai ukuran  kecil  dan  ringan  [11]  serta  ramping  sehingga
mudah dibawa, [3] dapat bergerak serta dipindahkan, [12] memiliki berat 1-3 kg [11] dan 1-6 kg [12]. Laptop berasal  dari lap dan top , lap artinya  pangkuan top artinya atas sehingga dapat diartikan laptop merupakan suatu  alat  yang  dapat  disimpan  diatas  pangkuan dengan ukuran yang kecil. [13]

## 2.3. Metode Content Based Filtering
Metode Content  Based  Filtering merupakan suatu  sistem  metode  dalam  merekomendasikan sesuatu  berbasis content pada  pengguna  berdasarkan profil preferensi pengguna  dan  berhubungan  antar deskripsi  item  [4]  [14],  yang  berkaitan  dengan  item lain  yang  dibandingkan  [15].    Metode  ini  dapat mengekstrak informasi yang ada pada item kemudian membandingkannya  dengan  informasi  yang  ada didalamnya  seperti  item  yang  pernah  dilihat  atau disukai  oleh  pengguna  [16],  dan  menghasilkan rekomendasi  dengan  sifat  yang  independen  pada pengguna  [17].  Terdapat  kelebihan  dari  metode Content  Based  Filtering yaitu:  sistem  dapat menjelaskan  bagaimana  hasil  rekomendasi  yang didapatkan,  dapat  merekomendasika  berbagai  item yang  tidak  diberi  rate  oleh  siapapun  [2].  Adapun tahapan-tahapan  pada Content  Based  Filtering yaitu: Pengguna  memasukkan  kata  kunci  pada  kolom  cari yang  berguna  untuk  mencari  produk.  Sistem  akan membaca teks per baris. Pada pembacaan ini terdapat tokenisasi yang dapat membagi kalimat, paragraf atau dokumen  menjadi  token-token  secara  bersamaan. Dalam tahapan ini juga terdapat penghapusan karakter tertentu  [5].  Item  akan  dipisah  dengan  berdasarkan vector  komponen  pembentuk  [15]  dan  kelompoknya [16].  Penggguna  melakukan  penilaian  pada  item berupa  suka  atau  tidak  [16].  Sistem  melakukan penghilangan  kata  hubung  yang  tidak  begitu  penting [5].  Sistem  dapat  membetuk  profil  pengguna berdasarkan  bobot vector komponen  dari  pembentuk item [16], menentukan bobot term dari produk dengan menggunakan  TF-IDF  yang  telah  mengandung  kata kunci dan menghitung kemiripan vector query dengan setiap  dokumen  yang  ada  [5].  Pada Content  Based Filtering terdapat Rumus berikut:
idf i = log (n/df i )
Ketika  akan  menghitung  bobot  (W)  dapat  digunakan rumus seperti berikut:
W = TF X (IDF + 1)
n = jumlah semua df = banyaknya dokumen yang memiliki term i W = bobot setiap dokumen TF = term frequency IDF = inverse document frequency

## 2.4. Java
Menurut  definisi  Sun  Microsystem,  di  dalam buku M. Shalahuddin dan Rosa A.S. Java adalah suatu
nama  dari  sekumpulan  teknologi  yang  ada  dalam membuat  serta  menjalankan  perangkat  lunak  yang terdapat  pada  komputer  atau  lingkungan  jaraingan [18].
Menurut Mardiani java adalah bahasa pemrograman  yang  berorientasi  objek  (OOP)  yang dapat dijalankan pada berbagai platform sistem operasi [19].

## 2.5. Android
Menurut Nazaruddin android merupakan system operasi  untuk  telepon  seluler  yang  berbasis  linux. Android  telah  memberikan platform yang  terbuka untuk  semua  pengembang  aplikasi  yang  dapat digunakan untuk berbagai perantik bergerak [20].
Menurut  Agus  Wahadyo  android  adalah  suatu sistem  yang  bisa  disematkan  pada  hp,  gadget,  serta dapat masuk ke kamera digitas serta jam tangan [21].
2.6. Metode K-Means Metode K-Means adalah suatu metode yang non- hierarcical clustering yang dapat melakukan pengelompokan  data  dengan  bentuk cluster atau kelompok.  Data  yang  ada  akan  dikelompokkan  pada cluster yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama, sehingga data yang telah dikelompokkan  mempunyai variasi dengan bentuk yang kecil [22]. . K-Means juga mempunyai kemampuan melakukan pengelompokkan data yang jumlah datanya besar dengan waktu proses yang  begitu  cepat  serta effisien .  Pada K-Means mempunyai  kelebihan  yaitu:  algoritma  yang  dapat dinilai effisien yang ditampilkan dengan kompleksitasnya.  Algoritma  ini  dapat  berhenti  pada kondisi  optimum  lokal.  Adapun  kekurangan  dari algoritma  ini  yaitu:  hasil  pada  pengelompokkan bergantung  pada  acuan  jumlah  k cluster serta inisialisasi  nilai  pada  centroid  awal  yang  digunakan [22].  Terdapat  dasar  dari  K-Means  yaitu:  1. Melakukan  penentuan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster yang  akan  dibentuk.  2.  Melakukan  inisialisasi  k menjadi centroid yang  dapat  dibangkitkan  dengan random .  3.  Melakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap data ke masing-masing centroid dengan menggunakan persamaan Euclidean  Distance .  A.  mengelompokkan setiap  data  berdasarkan  jarak  yang  terdekat  dengan data centroid . B. melakukan penentuan posisi centroid baru  (k).  C.  kembali  pada  tahapan  yang  ke  3  ketika posisi centroid baru dengan centroid yang lama tidak sama [7].
Adapun langkah-langkah pada implementasi K-Means clustering yaitu:
1. Melakukan  penentuan  jumlah cluster (K)  yang nantinya dibentuk.
2. Melakukan  inisialisasi  nilai centroid awal  pada setiap cluster .
3. Melakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap  objek dengan  masing-masing  centroid  menggunakan metode Euclidian  distance .  Setelah  dilakukan perhitungan  pada  tiap  objek  maka  dimasukkan
pada centroid dengan  nilai centroid yang terdekat.
4. Pada setiap objek cluster akan dihitung menjadi nilia centroid yang baru.
5. Ulangi  langkah  ke  3  sehingga  posisi centroid sudah tidak mengalami perubahan.
D (i,) = √(X ki -X kj ) 2
D(i, j) = jarak dari data ke I ke pusat cluster. Xki = data ke I pada attribute data ke k. Xkj = titik pusat ke j pada attribute ke k.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## 3.1. Identifikasi masalah
Pada  tahapan  awal  dalam  penelitian  adalah identifikasi  masalah,  penulis  melakukan  analisa permasalahan  yang  terjadi  ketika  akan  membeli laptop. Permasalahan yang terjadi akan membuat suatu dasar  perthimbangan  dalam  memilih  laptop  yang sesuai dengan kebutuhan bagi setiap orang yang akan membeli  laptop.  Melihat  dari  permasalahan  yang biasanya terjadi maka disarankan untuk adanya suatu sistem  rekomendasi  laptop  agar  dapat  memudahkan orang yang akan  membeli  laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuannya.

## 3.2. Studi Literature
Pada  tahapan  yang  selanjutnya  dilakukan persiapan  data  mentah,  peneliti  melakukan studi literature . Studi  literature yang  memuat  sistematis mengenai kajian literature serta hasil penelitian yang sebelumnya dilakukan oleh peneliti lain yang memiliki hubungan  dengan  penelitian  yang  akan  peneliti lakukan. Studi literature sebelum melakukan penelitian  memiliki  tujuan  yaitu  untuk  menentukan sebuah  masalah  agar  dapat  diteliti,  melakukan pencarian yang relevan dengan masalah yang nantinya akan  diteliti,  melakukan  pengkaian  mengenai  teori dasar  yang  relevan  dengan  masalah  yang  nantinya diteliti,  melakuka  pencarian  mengenai  landasan  teori yang  menjadi  pedoman  dalam  pendekatan  solusi masalah.  Melakukan  pengkaian  teradap  hasil  riset yang  mempunyai  kaitan  dengan  riset  yang  nantinya akan  dilakukan,  serta  dapat  melakukan  penentuan atribut  yang  akan  digunakan  dalam  menganalisa masalah. Pada studi literature diambil 12 jurnal yang dijadikan sebagai literature dalam pengimplementasiaan  dari  metode Content  Based
Filtering dan K-Means.

## 3.3. Penentuan Algoritma Penelitian
Tahapan selanjutnya penentuan algoritma
penelitian, pada penelitian mengenai sistem rekomendasi  laptop  mengunakan  metode Content
Based Filtering serta metode K-Means.

## 3.4. Pengumpulan Dataset
Tahapan selanjutnya yaitu pengumpulan dataset, data yang dikumpulkan diambil dari situs kaggle.com dengan jumlah data yaitu 1304 data mengenai laptop. Data yang telah dikumpulkan berisi nama perusahaan, produk,  tipe  laptop,  ScreenSize,  ScreenResolution, CPU, RAM, memori, GPU, operasi sistem, berat, dan harga.

## 3.5. Preprocessing
Tahapan  preprocessing  adalah  suatu  proses pengubahan  bentuk  data  yang  belum  terstruktur menjadi data yang terstruktur yang dapat menyesuaikan  kebutuhan  dalam  proses  selanjutnya. Preprocessing dalam  penelitian  mempunyai  tujuan yaitu  data  yang  digunakan  bisa  di  proses  menjadi angka  dengan  TF-IDF  pada  metode  selanjutnya. Adapun tahapan preprocessing yaitu proses clenning , proses cleaning adalah  suatu  proses  yang  dapat menghilangkan  kata-kata  yang missing .  Proses preprocessing dilakukan  supaya  data  dapat  diproses oleh algoritma.

## 3.6. Metode Content Based Filtering
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Content  Based  Filtering yang  dipakai  untuk merekomendasikan  laptop  dengan  menghasilkan rekomendasi menurut atribut terkait dengan term lain. Content  Based  Filtering memberikan  rekomendasi berdasarkan  hasil  kemiripan  item.  Kemiripan  dapat
dihitung  dengan  fitur-fitur  yang  terdapat  pada  item yang  dibandingkan.  Item  dapat  diambil  dari  data mengenai
spesifikasi laptop. Dalam pengimplementasiannya sistem akan membuat kesamaan mengenai spesifikasi dari atribut spesifikasi laptop  yang  berdasarkan  bobot vector dengan menggunakan TF-IDF. TF-IDF dapat menggabungkan dua  konsep  dalam  melakukan  perhitungan  bobot, frekuensi  kemunculan  pada  sebuah  kata  dalam dokumen  tertentu  serta  inverse  frekuansi  dokumen yang  mengandung  kata.  Proses  perhitungan  dimulai dari menghitung term pada setiap dokumen (TF). Lalu menghitung  jumlah  dokumen  yang  mempunyai  term (DF).  Lalu  menghitung inverce  document  frequency (IDF) lalu tahapan terakhir nilai TF dikalikan dengan IDF+1.
Gambar 2. Alur Content Based Filtering

## 3.7. Metode K-Means
Metode K-Means dapat  melakukan clustering adalah  metode  dalam  mengkategorikan  sekelompok objek  yang  sesuai  dengan attribute yang  mempunyai kesamaan dalam karakteristik sebuah group. Algoritma  ini  dapat  mendefinisikan cluster dengan massa  yang  dapat  mewakili mean dari cluster .  Pada data  mining  analisis  mengenai  klaster  yang  populer yaitu K-Means .  Cara  perhitungan K-means yaitu menentukakn  jumlah  cluster  data,  menentukkan  nilai pusat cluster data, menghitung jarak data dengan pusat cluster centroid ,  pengelompokkan  data,  lalu  kembali ke  langka  kedua  melakukkan  perhitungan  sehingga pada  nilai  centroid  yang  telah  dihasilkan  akan  tetap serta  pada  anggota  cluster  tidak  akan  pindah  pada cluster yang lainnya.

## 3.8. Pengembangan Sistem
pengembangan  sistem  adalah  tahapan  ketika sistem yang telah dibuat akan dirancang menuju pada tujuan  dari  pembuatan  pembuatan  artikel  ilmiah  ini sehingga  benar  benar  menjadikan  sebuah  sistem rekomendasi.  Pada  tahap  pengembangan  sistem terdapat analisis sistem dan desain sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 4. Alur Implementasi dan hasil
4.1. Peritungan Manual Content Based Filtering
Pada Content  Based  Filtering tidak  dibutuhkan suatu parameter rating untuk menghasilkan rekomendasi  tetapi  dengan  menggunakan  deskripsi pada item atau deskripsi profil pengguna yang sesuai dengan  konten  yang  diinginkan  dalam  menghasilkan
rekomendasi.  Rekomendasi  laptop  dapat  digunakan dengan Content  Based  Filtering menggunakan algoritma  TF-IDF  dalam  memproses  data  agar  dapat menentukan nilai bobot pada laptop.
4.2. Menentukan query term Contonya seorang user menginginkan rekomendasi laptop dengan spesifikasi yag diinginkan yaitu Tabel 1. Kata Kunci Company Apple Produk Macbook pro, macbook air Typename Ultrabook Inces 13,3 screenResolution IPS Panel Retina Display 2560x1600 Cpu Intel Core i5 2.3GHz Ram 8GB Memory 128 GB SSD Gpu Intel Iris Plus Graphics 640 OpSys macOS Weigt 1,37kg Price 2.016.241
Setelah  dilihat  pada  Tabel  diatas  maka  dapat disatukan agar menjadi sebua query dalam pembuatan dokumen yang diambil yaitu spesifikasi laptopnya dan digabungkan untuk menjadi dokumen.

## Gambar 5. Dokumen

## 4.3. Perhitungan bobot TF-IDF
Menghitung  bobot  TF-IDF  dapat  menggunakan rumus berikut:
IDF =log (D/DF) W = TF*(IDF+1) Keterangan
W : bobot setiap dokumen
TF : jumlah terdapatnya kata atau term yang ada pada dokumen D : jumlah semua dokumen DF : jumlah dokumen yang terdapat kata (term) IDF : inverse dokumen frequency Adapun perhitungan TF-IDF antara lain:
Tabel 2. penentuan term d1 d2 d3 d4 d5 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
Tabel 3. TF-IDF df d/df idf idf+1 4 1,25 0,09691001301 1,096910013 3 1,666666667 0,2218487496 1,22184875 4 1,25 0,09691001301 1,096910013 3 1,666666667 0,2218487496 1,22184875 2 2,5 0,3979400087 1,397940009 1 5 0,6989700043 1,698970004 4 1,25 0,09691001301 1,096910013 1 5 0,6989700043 1,698970004 1 5 0,6989700043 1,698970004 4 1,25 0,09691001301 1,096910013 2 2,5 0,3979400087 1,397940009 Tabel 4. Pembobotan D1 D2 D3 D4 D5 1,09691 0013 1,09691 0013 0 1,09691 0013 1,09691 0013 1,22184 875 0 0 1,22184 875 1,22184 875 1,09691 0013 1,09691 0013 0 1,09691 0013 1,09691 0013 1,22184 875 1,22184 875 0 0 1,22184 875 1,39794 0009 0 0 0 1,39794 0009 1,69897 0004 0 0 0 0 1,09691 0013 1,09691 0013 1,09691 0013 0 1,09691 0013 1,69897 0004 0 0 0 0 1,69897 0004 0 0 0 0 1,09691 0013 1,09691 0013 0 1,09691 0013 1,09691 0013 1,39794 0009 0 0 0 1,39794 0009 14,7241 2758 5,60948 8802 1,09691 0013 4,51257 8789 9,62721 7569
Berdasarkan  hasil  perhitungan  bobot  dapat diketahui bawah nilai bobot yang tertinggi yaitu pada document 1  dengan  nilai  14,4231  dengan  begitu rekomendasi  laptop  yang  direkomendasikan  kepada user adala dokumen ke 1.
4.4. Peritungan Manual K-Means Penerapan K-means pada  data  laptop  dengan menggunakan attibut harga dari dataset  yang diambil dari kaggle.
4.5. Menentukan Jumlah Cluster Data Pada penentuan cluster data ini yang ditentukan oleh  penulis  terdapat  3 cluster data  yaitu cluster murah, cluster sedang dan cluster mahal.
4.6. Menentukan Nilai Pusat Cluster
Tabel 5. perhitungan awal k-means rupiah c1 c2 c3 jarak terdeka t kelom pok data 21960 466,42 12534 951,42 0 19633 921,47 0 cluster sedang 14735 604,27 53100 89,268 72248 62,15 26858 783,62 53100 89,268 cluster murah 94255 15 0 12534 951,42 32168 872,89 0 cluster murah 41594 387,89 32168 872,89 19633 921,47 0 0 cluster mahal 29564 971,92 20139 456,92 76045 05,502 12029 415,97 76045 05,502 cluster sedang
Dari data diatas diambil nilai pusatnya yaitu pada data  ke  3 menjadi cluster murah  data  ke  1  menjadi cluster sedang dan data ke 4 cluster yang mahal.
Tabel 6. nilai pusat cluster awal cluster murah 9425515 cluster sedang 21960466,42 cluster mahal 41594387,89
4.7. Mengitung  Jarak  Data  dengan  Pusat Cluster Centroid
Perhitungan jarak data dilakukan untuk mengetahui  jarak  mana  yang  lebih  dekat  dengan pusatcluster centroid, perhitungan dilakukan pada c1, c2 dan c3 dari ke tiga itu dilihat mana jarak yang paling dekat.
Tabel 7. perhitungan jarak data rupiah c1 c2 c3 21960466,42 12534951,4 2 0 19633921,4 7 14735604,27  5310089,268  7224862,15  26858783,62 9425515 0 12534951,42  32168872,89 41594387,89  32168872,89  19633921,47 0 29564971,92  20139456,92  7604505,502  12029415,97 4.8. Pengelompokan data pengelompokkan data dilakukan untuk mengetahui dari data yang ada dapat dimasukkan pada cluster  yang  telah  ditentukkan  awal  yaitu  cluster murah,  cluster  mahal  dan  cluster  sedang.  Pada  data yang  telah  dihitung  tedapat  5  data  dengan pegelompokkan  pada  data  1  dan  5  masuk  pada kelompok cluster sedang, untuk data ke 2 dan 3 masuk ke cluster yang murah sedangkan data ke 4 masuk ke cluster mahal.
Tabel 8. pengelompokan data
rupiah c1 c2 c3 jarak terdeka t kelom pok data 21960 466,42 12534 951,42 0 19633 921,47 0 clusters edang 14735 604,27 53100 89,268 72248 62,15 26858 783,62 53100 89,268 cluster murah 94255 15 0 12534 951,42 32168 872,89 0 cluster murah 41594 387,89 32168 872,89 19633 921,47 0 0 cluster mahal 29564 971,92 20139 456,92 76045 05,502 12029 415,97 76045 05,502 clusters edang
Setelah  dilakukan  tahapan  perhitungan  hingga akhir  maka  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui nilai centroid yang dihasilkan akan tetap serta anggota cluter tidak ada perpindahan ke cluser yang lain. Pada tahapan  ini  anggota  cluster  tidak  berpindah  pada cluster lain yaitu ke 5 data masih sama hasilnya dengan perhitungan awal.
Tabel 9. pengujian pada peritungan awal K-means
rupiah c1 c2 c3 jarak terdek at kelom pok data 21960 466,42 98799 06,784 38022 52,751 19633 921,47 38022 52,751 clusters edang 14735 604,27 26550 44,634 11027 114,9 26858 783,62 26550 44,634 cluster murah 94255 15 26550 44,634 16337 204,17 32168 872,89 26550 44,634 cluster murah 41594 387,89 29513 828,26 15831 668,72 0 0 cluster mahal 29564 971,92 17484 412,29 38022 52,751 12029 415,97 38022 52,751 clusters edang Tabel 10. Nilai pusat cluster ke2 cluster murah 12080559,63 cluster sedang 25762719,17 cluster mahal 41594387,89 4.9. Api Content Based Filtering dan K-Means
Penggunaan API ini untuk menampung perhitungan  dari Content  Based  Filtering dan K- Means yang akan digunakan pada aplikasi rekomendasi  laptop  berbasis  mobile.  Pembuatan  API ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan Framework laravel.
Tabel 11. penguian postman { "id": 20, "company": "Lenovo", "product": "IdeaPad 320-15IKB", "typename": "Notebook", "inches": 15.6, "screenresolution": "Full HD 1920x1080", "cpu": "Intel Core i3 7100U 2,4GHz",
"ram": "8GB",
"memory": "1TB HDD", "gpu": "Nvidia GeForce 940MX", "opsis": "No OS", "weight": "2.2kg", "price": 8179710, "created_at": "2023-07-
11T00:00:00.000000Z",
"updated_at": "2023-07-
11T00:00:00.000000Z", "jenisPrice": "murah"
}

## 4.10. Aplikasi Rekomendasi
Aplikasi  rekomendasi  ini  dibuat  berbasiskan mobile  atau  android  dengan  bahasa  pemrograman yang digunakan adalah Java sehingga dalam pengimplementasiannya  menggunakan  tools  yaitu android studio. Aplikasi rekomendasi ini berupa client yang  menggunakan  hasil  data  perhitungan  pada  Api sehingga  user  dapat  melihat  hasil  laptop  yang direkomendasikan. Pada bagian dalam android studio ini  berisikan  kodingan  yang  menghubungkan  dengan API yang telah dibuat sebelumnya mengenai data dan hasil dari perhitungan Content Based Filtering dan K- means, sehingga user dapat melihat hasil rekomendasi yang diberikan.
1. Tampilan awal
pada tampilan awal ini user dapat melakukan klik pada  bagian  button  rekomendasi  laptop  sehingga nantinya akan muncul pada halaman selanjutnya.
Gambar 6. tampilan awal aplikasi

## 2. Tampilan form input data
user  dapat  melakukan  input  data  dengan  memilih data  yang  diinginkan  oleh  user  sehingga  nanti aplikasiakan  menghubungkan  dengan  api  dan melakukan perhitungan.
Gambar 7 tampilan form aplikasi
Gambar 8. tampilan form yang telah diisi
3. Tampilan hasil
setelah dilakukan penginputan maka akan ada hasil yang  diberikan  kepada  user  berupa  rekomendasi laptop.
Gambar 9. tampilan hasil rekomendasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi  yang  telah  dibangun  dapat  memberikan rekomendasi  kepada  pengguna  yang  akan  membeli laptop berdasarkan spesifikasi yang diinputkan. Hal ini dapat  dilihat  dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan oleh Content  Based  Filtering dengan  nilai  14,4231 pada  dokumen  ke  1,  maka  yang  direkomendasikan kepada pengguna yaitu dokumen ke 1. Pada penerapan metode K-Means untuk meng- cluster -kan harga yang terdapat pada dataset laptop mendapatkan hasil bahwa dari  data  tersebut  dibuat  cluster  sebanyak  3 cluster yaitu cluser murah  dengan  rentang  harga  20  juta  ke bawah,  cluster  sedang  20-40  juta  dan  cluster  mahal dari 40 juta ke atas. Maka dari dari kedua metode yang digunakan  dapat  dilakukan  dengan  baik  untuk
merekomendasikan laptop dengan berdasarkan spesifikasi yang diberikan dan meng- cluster -kan harga laptop berdasarkan cluster yang telah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rifa’i  et  al,  "Penerapan  Algoritma  K-Medoids
Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop,"
SAINTEK, 2022.
[2] Wijaya  et  al,.,  "SISTEM  REKOMENDASI
LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED FILTERING," Jurnal Computech & Bisnis, pp. 11-27, 2018.
[3] Br.Karo et al,., "HUBUNGAN LAMA PENGGUNAAN LAPTOP SELAMA PEMBELAJARAN DARING DENGAN
COMPUTER  VISION  SYNDROME  PADA MAHASISWA TINGKAT  AKHIR DI STIKES SANTA ELISABETH MEDAN TAHUN 2021," 2021.
[4] Zayyad,  "SISTEM  REKOMENDASI  BUKU MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING," p. 59, 2021.
[5] Larasati  et  al,.,  "SISTEM  REKOMENDASI PRODUCT  EMINA  COSMETICS  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  CONTENT  - BASED  FILTERING,"  Jurnal  Manajemen informatika & Sistem Informasi, 2021.
[6] Putra  et  al,  "Clustering  History  Data  Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means,"  Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 20, 2021.
[7] Triningsih  et  al,  "APLIKASI  DATA  MINING BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK PENGELOMPOKAN PENJUALAN
TERLARIS PRODUK KACAMATA," 2021.
[8] Jannach, "session-based item recommendation in e-commerce:  On  short-term  intents,  reminders, trends,  and  discounts.,"  in  session-based  item recommendation  in  e-commerce:  On  short-term intents,  reminders, trends,  and  discounts.,  2017, pp. 351-392.
[9] Bhattacherjee, "Social Science Research: Principles,  Methods,  and  Practice,"  in  Social Science  Research:  Principles,  Methods,  and Practice, 2012.
[10] Burke  et  al,  "Assessing  the  impacts  of  1.5 °C global  warming  –  simulation  protocol  of  the Inter-Sectoral  Impact  Model  Intercomparison Project (ISIMIP2b)," 2017.
[11] Setyaji, "Buku Pintar Menguasai  Komputer dan Laptop,"  in  Buku  Pintar  Menguasai  Komputer dan Laptop , jakarta, Mediakita, 2010, p. 6.
[12] Setianto,  "Serba  serbi  Laptop,"  in  Serba  serbi Laptop, jakarta, Elex Media Komputindo, 2009.
[13] Josyaf  et  al.,,  "RANCANGAN  PROTOTYPE
SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN LAPTOP BERBASIS WEB
PADA LABORATORIUM KOMPUTER," 2021.
[14] Kurniawan  et  al,.,  "Sistem  Rekomendasi  Menu Paket  Miklur  Menggunakan  Metode  Content- Based Filtering dan Algoritma Apriori," Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 2021.
[15] Safitri  et  al,.,  "Sistem  Rekomendasi  Skincare Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering dan  Algoritma  Apriori,"  Seminar  Nasional Inovasi Teknologi, 2021.
[16] AISHA,  "SISTEM  RKOMENDASI  TOKO ONLINE  MENGGUNAKAN  ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING DAN
CONTENT BASED FILTERING," 2022.
[17] Salim et al,., 2020.
[18] d.  d.  b.  M.  S.  d.  R.  A.  Sun  Microsystem, Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi  Objek  Edisi  Revisi,  Bandung: Informatika, 2019.
[19] E. MARDIANI, MEMBUAT APLIKASI PENJUALAN
MENGGUNAKAN JAVA NETBEANS, MYSQL DAN IREPORT, Balikpapan: PT ELEX MEDIA
KOMPUTINDO, 2017.
[20] N.  Safaat  H,  Aplikasi  Berbasis  Android; Berbagai  Implementasi  dan  Pengembangan Aplikasi  Mobile  Berbasis  Android,  Makasar: Penerbit Informatika, 2013.
[21] A.  Wahadyo,  Midnight  Stories  2,  Samarinda: MEDIAKITA, 2013.
[22] Mutiasari  et  al,  "SISTEM  REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE K- MEANS  CLUSTERING,"  e-Proceeding  of Engineering, 2021.