## RECOMMENDER SYSTEM DENGAN KOMBINASI APRIORI DAN CONTENT-BASED FILTERING PADA APLIKASI PEMESANAN PRODUK
Lukas Tommy 1) , Chandra Kirana 2) , Vivi Lindawati 3)
123 Teknik Informatika, STMIK Atma Luhur
123 Jl. Jend. Sudirman, Selindung Baru, Pangkalpinang Email: 1 lukastommy@atmaluhur.ac.id, 2 chandra.kirana@atmaluhur.ac.id, 3 1411500093@mahasiswa.atmaluhur.ac.id

## Abstrak
Sistem penjualan dan pemasaran produk sembako di Toko Menkong sampai sekarang dilakukan secara konvensional.  Masalah  ini  menyebabkan  kurang optimalnya omset yang diperoleh toko akibat dari jumlah transaksi  produk  yang  tidak  terlalu  sering  pada  setiap harinya.  Permasalahan  tersebut  dapat  ditanggulangi dengan  berbagai  cara,  satu  di  antaranya  dengan membangun  aplikasi  berbasis  Android  untuk  memesan produk. Tingginya mobilitas, popularitas, open source dan penggunaannya yang mudah menjadi bahan pertimbangan dalam pemilihan Android daripada sistem operasi dan platform yang lain. Aplikasi yang dibangun akan dilengkapi recommender system atau lebih dikenal sebagai  sistem  rekomendasi  dengan  memanfaatkan algoritma  Apriori  serta  metode  content-based  filtering. Kemampuan untuk menyarankan item baru ke pengguna dengan  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  dari  item yang  sebelumnya  disukai  pengguna  merupakan  alasan pemilihan metode content-based filtering. Faktor simpel, efisien,  dan  mampu  menangani  banyak  data  menjadi alasan  pemilihan  algoritma  Apriori  daripada  algoritma lain.  Model  prototyping,  metode  berorientasi  objek  dan UML  (Unified  Modelling  Language)  merupakan  model, metode,  dan  tools pengembangan  perangkat  lunak  yang dimanfaatkan  di  paper  ini.  Pencarian  dan  pemesanan produk  oleh  pelanggan  menjadi  lebih  mudah  dengan aplikasi yang dibangun, sehingga kecepatan dan efisiensi transaksi meningkat. Recommender system aplikasi cukup akurat  dalam  menyarankan  produk  menurut  kategori produk  di  keranjang,  hobi  pelanggan,  dan  pola pembelian, yaitu sebesar 73,33%.
Kata  Kunci: Recommender  System,  Apriori,  Content- Based Filtering, M-Commerce, Android

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan teknologi informasi,  salah satunya internet yang  semakin  pesat  di  abad  ke-21  mempengaruhi peradaban  dan  gaya  hidup  bermasyarakat.  Kegiatan komunikasi,  interaksi,  serta  transaksi  dalam  jarak  jauh secara  cepat,  mudah,  dan  berbiaya  murah  menjadi mungkin berkat kehadiran internet [1].
Ponsel cerdas ( smartphone ), terutama yang berbasis Android  pada  saat  ini  bukanlah  merupakan  barang mewah,  dimana  hampir  seluruh  lapisan  masyarakat
memilikinya. Smartphone ini digunakan oleh masyarakat sebagai  media  hiburan,  komunikasi,  berbisnis,  bahkan untuk  kegiatan  jual  beli  barang  antar  para  penggunanya melalui  aplikasi  tertentu.  Android  sendiri  merupakan Sistem  Operasi  (SO)  yang  dikembangkan  dengan berlandaskan kernel Linux yang bersifat open source dan paling banyak diimplementasikan pada perangkat cerdas di dunia [2].
Usaha  perniagaan  bisa  diartikan  sebagai  salah  satu jenis  usaha  dengan  aktivitas  pokok  membeli  lalu menyimpan komoditas di gudang, setelah itu menjualnya lagi  tanpa  diproses  sebelumnya  [3]. Supermarket ,  agen tunggal, pengecer, toko serba ada, toko kelontong, pusat perbelanjaan, plaza, atau pusat barang grosir adalah usaha yang dikategorikan ke dalam usaha perniagaan.
Satu dari berbagai tempat usaha perniagaan yang ada di Jebus, Kecamatan Parittiga, Kabupaten Bangka Barat adalah Toko Menkong, dimana ia menjual produk seperti suku cadang alat berat dan sembako. Sistem penjualan dan pemasaran  produk  sembako  di  Toko  Menkong  sampai sekarang  dilakukan  secara  konvensional.  Hal  ini  berarti pelanggan harus datang langsung ke toko untuk mencari dan  membeli  produk  yang  diinginkan,  sehingga  tidak praktis  dalam  hal  waktu,  biaya  transportasi,  dan  tenaga yang  dikeluarkan.  Masalah  ini  menyebabkan  kurang optimalnya omset yang diperoleh toko akibat dari jumlah transaksi  produk  yang  tidak  terlalu  sering  pada  setiap harinya  sekaligus  faktor  eksternal  seperti  persaingan bisnis.
Permasalahan  tersebut  dapat  ditanggulangi  dengan berbagai  cara,  satu  di  antaranya  adalah  dengan membangun  aplikasi  berbasis  Android  untuk  memesan produk. Tingginya mobilitas, popularitas, open source dan penggunaannya yang mudah menjadi bahan pertimbangan dalam  pemilihan  Android  daripada  sistem  operasi  dan platform yang lain [4]. Konsumen nantinya bisa memesan produk sembako di Toko Menkong dengan menggunakan aplikasi yang dibangun, yang setelahnya produk tersebut akan dikirim oleh pegawai toko ke tempat konsumen.
Aplikasi yang dibangun akan dilengkapi recommender  system atau  lebih  dikenal  sebagai  sistem rekomendasi  dengan  memanfaatkan  algoritma Apriori serta  metode content-based filtering . Kemampuan  untuk menyarankan item baru ke pengguna dengan berdasarkan kesamaan karakteristik dari item yang sebelumnya disukai pengguna  merupakan  alasan  pemilihan  metode content- based  filtering [5].  Faktor  simpel,  efisien,  dan  mampu menangani  banyak  data  menjadi  alasan  pemilihan
algoritma Apriori daripada algoritma lain. Selain itu, pola- pola kombinasi item dapat dianalisa oleh algoritma ini [5]. Terdapat beberapa paper yang berhubungan dengan recommender system dan telah dipunlikasi sebelum paper ini  dikerjakan.  Penggunaan  metode item  collaborative filtering pada  perancangan  sistem  rekomendasi  pakaian distro  oleh  Susanto  [6].  Produk  yang  mungkin  disukai konsumen  bisa  diprediksi  berdasarkan  histori  produk seperti  apa  yang  paling  laris.  Santoso  dan Kusumaningrum  [7]  mengimplementasikan  algoritma naive  bayes dan  metode content-based  filtering pada recommender system untuk jual beli online . Produk yang disarankan  cocok  dengan  kesukaan  pengguna  berkat penerapan 2 metode ini di recommender system, sehingga dapat dikatakan sukses.
Sistem  rekomendasi  dengan  algoritma Apriori dan content based filtering yang dilaksanakan oleh Badriyah dkk.  [5]  dimana  perpaduan  2  pendekatan  ini  bisa menganalisa  pola-pola  kombinasi item . Dengan berlandaskan transaksi  jual  beli  yang  dulunya  dilakukan konsumen di e-commerce , sistem dapat memberikan saran produk.  Produk  yang  disarankan  bagi  masing-masing pengguna  anggota  yang  aktif  dan  terdaftar  bisa diperlihatkan. Di tiap-tiap detail produk yang ditampilkan, bisa  disarankan  produk  berbeda  menurut  persentase kemunculan  milik  produk  berbeda  dari  pengguna  yang saat  itu  menunjukkan detail produk.  Penetapan  nilai confidence dan support merupakan  nilai  yang berpengaruh  pada  banyaknya  saran  produk  yang ditunjukkan. Semakin kecil nilai confidence dan support yang  ditetapkan,  semakin  banyak  rekomendasi  yang ditunjukkan. Semakin besar nilai confidence dan support yang  ditetapkan,  semakin  sedikit  rekomendasi  yang ditunjukkan.
Sarkaleh et al. [8] membangun recommender system untuk  memandu  wisata  dengan platform web .  Metode collaborative  filtering dan personalization ,  serta algoritma K-means  clustering digunakan  dalam paper tersebut. Informasi jasa seperti hiburan, penginapan, biro perjalanan,  toko-toko,  serta  restoran  bisa  disiapkan  oleh aplikasi  yang  dibangun.  Yanti  dkk.  [9]  melakukan publikasi  mengenai  rekomendasi hardware game pada Toko Pelita Abadi Games dengan penerapan collaborative filtering . Angka mean absolut error yang dihasilkan pada eksperimen  dengan  metode  ini  termasuk  akurat,  yaitu sebesar 0,739.
Badriyah  dkk.  [10]  menciptakan recommender system hybrid yang menerapkan pendekatan collaborative filtering dan content-based filtering pada e-commerce . Ia nantinya  mengkalkulasi  kesamaan  profil  pengguna  dan gambaran  produk.  Hasil tag yang  diciptakan  secara otomatis  dicampur  dengan  profil  pengguna  oleh  sistem yang dibangun  untuk  memperoleh  saran  yang  berkaitan. Pada hasil pengujian, ditemukan bahwa saran mempunyai kesamaan dengan gambaran  produk dan  kesukaan profil pengguna dengan rata-rata nilai keakuratan sebesar 67,5% dan  nilai recall sebesar  71,47%.  Penelitian  ini meamnfaatkan  metode Text  Mining TF-IDF  ( term frequency-inverse
document
frequency ) dalam menciptakan tag secara otomatis sesuai gambaran produk.
Armando [11] menerapkan sistem rekomendasi yang menggunakan content-based  filtering dan  algoritma Apriori pada e-commerce .  Konsumen  bisa  dengan  cepat mendapatkan item yang diinginkan dengan memanfaatkan feature recommender system pada e-commerce .
Diharapkan  dengan  kehadiran  aplikasi  yang  akan dibangun  bisa  membuat  pangsa  pasar  Toko  Menkong menjadi  lebih  luas.  Selain  itu  juga  diharapkan  dapat mempercepat,  mempermudah,  dan  menjadikan  transaksi produk  lebih  efisien  sekaligus  efektif,  sehingga  dapat memaksimalkan omset toko.

## 2. Metode
2.1. Model Pengembangan Perangkat Lunak
Pada  penelitian  ini,  model prototyping dipilih  sebagai model  pengembangan  perangkat  lunak,  yaitu  satu  dari sekian metode siklus hidup sistem yang berlandaskan pada model  konsep  bergerak  guna  membangun  model  ke bentuk  sistem  final  [12].  Fase-fase  pada  model prototyping dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Fase-fase model prototyping .

## A. Pengumpulan Kebutuhan
Sistem penjualan sekaligus dan pemasaran produk di Toko Menkong dilakukan secara konvensional, dimana pembeli harus  datang  langsung  ke  toko  untuk  mencari  dan membeli  produk  yang  ada.  Hal  ini  menyebabkan  toko tidak mampu bersaing dengan minimarket sekitar dimana memiliki  fasilitas  dan  modal  yang  lebih  baik, mengakibatkan  tidak  maksimalnya  pendapatan  yang diperoleh. Salah satu upaya agar Toko Menkong mampu bersaing  dengan  pesaingnya  adalah  dengan  membuat aplikasi pemesanan produk berbasis Android. Aplikasi ini nantinya  dapat  digunakan  untuk  mencari  dan  memesan produk tanpa harus datang ke Toko Menkong, kemudian produk  tersebut  akan  diantarkan  oleh  kurir  ke  lokasi pelanggan.

## B. Membangun Prototyping
Pada  fase  ini  akan  dilaksanakan  desain  tampilan layout sekaligus  fitur-fitur  pada  aplikasi.  Di  fase  ini  juga  akan didesain pseudocode dari recommender system yang nanti akan diterapkan di aplikasi.

## C. Evaluasi Prototyping
Purwa-rupa  (prototipe)  dari  fase  terdahulu  kemudian dievaluasi  oleh  para stakeholders Toko  Menkong (pengelola,  karyawan,  dan  pelanggan)  dalam  hal antarmuka  sekaligus  fungsi. Developer aplikasi  akan mengumpulkan kebutuhan lagi dengan feedback dari para stakeholders jika purwarupa belum disetujui.
D. Mengkodekan Sistem
Pada  fase  ini,  rancangan layout dan  fungsi  diterapkan menjadi aplikasi dengan fungsi  yang berjalan seutuhnya. Proses  desain  tampilan  dan coding menggunakan Integrated  Development  Environment (IDE)  Android Studio dengan bahasa pemrograman Java. Recommender system yang  akan  dibangun  menggunakan  algoritma apriori (berdasarkan  skema  pembelian  produk  oleh pelanggan  pada  umumnya)  dan  metode content-based filtering (berdasarkan  hobi  yang  dipilih  pelanggan  saat mendaftar  akun  dan  ciri-ciri  produk  di  keranjang pelanggan).

## E. Menguji Sistem
Blackbox testing dipilih  sebagai  model  pengujian  dalam menguji  fungsi-fungsi  ( input dan output )  yang  dimiliki aplikasi  [13].  Selain  itu  juga  akan  dilakukan  simulasi untuk mengukur kemampuan recommender system dalam merekomendasikan produk berdasarkan suatu kasus .

## F. Evaluasi Sistem
Aplikasi yang telah lolos pengujian blackbox dan simulasi akan diuji sekali lagi oleh para stakeholders apakah telah memenuhi kebutuhan sebelum dipublikasikan. Developer akan  mengulangi  fase  mengkodekan  sistem  berbekal feedback yang diberikan seandainya aplikasi belum sesuai keinginan para stakeholders .

## G. Penggunaan Sistem
Aplikasi yang sudah dievaluasi dan dinyatakan lulus oleh para stakeholders kemudian  di- hosting pada  suatu penyedia  layanan hosting . Android  Package  File (APK) aplikasi  selanjutnya  diunggah  pada  Google  Play  Store agar dapat diunduh oleh calon pembeli untuk mencari dan memesan  produk.  Promosi  APK  ini  dapat  dilakukan menggunakan  sosial  media,  mulut  ke  mulut  ataupun dicetak pada spanduk toko.
2.2. Metode Pelaksanaan Penelitian
Metode berorientasi objek yang digambarkan menggunakan Unified  Modeling  Languange (UML) dipilih  sebagai  metode  pengembangan  sistem  dalam membangun  aplikasi  ini.  Menurut  Nugroho  [14], pendekatan  berorientasi  objek  yaitu  sebuah  upaya membangun sistem informasi dan software berlandaskan abstraksi  objek  –  objek  yang  terdapat  pada  kehidupan sehari-hari.  Model  berorientasi  objek  memudahkan software untuk  dimodifikasi  dan  lebih  fleksibel  oleh karena  itu  tepat  untuk  diterapkan  di software yang nantinya  dibangun.  Salah  satu  contoh  bahasa pemrograman yang menunjang Object-Oriented Programming (OOP) adalah Java yang dipakai di Android Studio.
2.3. Tools Pengembangan Sistem UML  merupakan tools pengembangan  sistem  yang dipakai dalam membangun aplikasi ini. Menurut Nugroho [15], UML adalah bahasa baku untuk memodelkan proses bisnis  dan software yang  biasanya  dimanfaatkan  pada pendekatan  berorientasi  objek.  Diagram sequence ,
diagram class , diagram activity ,  dan diagram use  case merupakan diagram-diagram  UML  yang  dipakai  pada pembangunan aplikasi ini.

## 2.4. Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah  salah  satu  algoritma  untuk menjalankan  pencarian frequent  itemset dengan association rules . Algoritma Apriori memakai pendekatan level-wise  search ,  dimana k-itemset dipakai  untuk mendapatkan (k+1)-itemset .  Proses  ini  dilaksanakan sampai tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk [16]. Berdasarkan persamaan-persamaan mengenai support dan confidence yang  ada  di  [16],  serta  ulasan  di  [17], didapatkan persamaan (1), (2), dan (3).
Persamaan  (1)  digunakan  untuk  menghitung  nilai support untuk sebuah item .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menghitung  nilai support dari 2 item

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Persamaan  (3)  digunakan  untuk  menghitung  nilai confidence dari rule A→B

## 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 ⟶ 𝐵)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Algoritma Apriori sering  dimanfaatkan  di market basket (data transaksi). Sebagai contoh suatu supermarket mempunyai market  basket ,  pemilik supermarket bisa memahami  pola  belanja  seorang  pelanggan  dengan keberadaan  algoritma Apriori .  Jika  seorang  pelanggan belanja  produk,  misalkan  roti,  dan  susu,  dia  memiliki peluang 50% belanja produk mentega. Skema seperti ini sangat  berarti  dengan  keberadaan  data  transaksi  sampai sekarang [18].
Cara kerja algoritma Apriori adalah sebagai berikut:
a. Tetapkan support minimum
b. Perulangan  1  :  kalkulasikan item-item dari support (transaksi  yang  mengandung  semua item )  dengan memindai basis  data  bagi  1- itemset ,  sesudah  1- itemset diperoleh,  dari  1- itemset apakah  di  atas support minium,  jika  sudah  mencukupi support minimum,  1- itemset itu  nantinya  menjadi  pola frequent tinggi.
c. Perulangan  2  :  demi  memperoleh  2- itemset ,  perlu dilaksanakan  gabungan  dari  k- itemset terdahulu, setelah  itu  pindai  basis  data  kembali  guna mengkalkulasi item-item yang mengandung support . itemset yang mencukupi support minimum nantinya dipilih menjadi skema frequent tinggi dari calon
d. Tentukan  angka  k- itemset dari support yang  sudah mencukupi support minimum dari k- itemset
e. Kerjakan proses bagi perulangan berikutnya sampai tidak  ditemukan  lagi  k- itemset yang  mencukupi support minimum.
2.5. Metode Content-based Filtering
Rekomendasi  produk  menurut  hasil  uraian  persamaan produk  yang  sudah  ditaksir  pemakainya  adalah  konsep dari content-based  filtering [19].  Profil  pemakai diwujudkan  oleh content-based  filtering menurut karakteristik  perwujudan  sebuah  produk.  Misalnya karakteristik  perwujudan  sebuah  naskah  yaitu  ucapan yang  ada  di  naskah  itu.  Faktor  yang  menentukan  profil pemakai  ini  lalu  diberikan  angka  bobot  menurut  suatu parameter. Hasil rekomendasi adalah faktor yang memiliki cosine similarity paling tinggi.
Tahap-tahapan dari content-based filtering adalah:
a. Berlandaskan  sebuah vector unsur  pembuatnya, sebuah benda dipisah-pisah.
b. Berlandaskan  bobot vector unsur  pembuat  sebuah benda, sistem nantinya menciptakan profil pemakai.
Penciptaan
profil
pemakai
dilaksanakan memanfaatkan  algoritma Term  Frequency-Invers Document  Frequency (TF-IDF).  Jumlah term pada sebuah naskah merupakan pengertian TF, sementara itu nilai IDF dapat dihitung memakai persamaan (4):
𝒊𝒅𝒇 𝒊 = 𝒍𝒐𝒈 ( 𝒏 𝒅𝒇 𝒊 ) (4)
df adalah  jumlah  naskah  yang  mempunyai term i , sedangkan n adalah jumlah seluruh naskah
c. Berlandaskan  profil  pemakai  itu,  sistem  kemudian menduga  evaluasi  gemar  atau  tidak  digemarinya sebuah benda berlandaskan uraian keserupaan profil pemakai  dengan vector unsur  pembuat  benda. Seandainya sistem menduga bahwa benda itu bakal digemari  oleh  pemakai,  lalu  benda  itu  nantinya diusulkan ke pemakai.

## 3. Hasil dan Analisis
3.1. Analisa Kebutuhan
Kebutuhan  dari  sistem  yang  nantinya  dibangun didefinisikan  melalui  proses  analisa  kebutuhan. Kebutuhan  fungsionil,  kebutuhan  non-fungsionil,  dan kebutuhan  pemakai  adalah  pembagian  dari  analisa kebutuhan.  Hanya  kebutuhan  fungsionil  saja  yang  akan dijelaskan di paper ini dengan mempertimbangkan jumlah halaman.
A. Analisa Kebutuhan Fungsionil
Aplikasi pemesanan produk yang akan dibangun memiliki kebutuhan-kebutuhan fungsional layaknya di bawah ini: a. Terdapat aplikasi web yang dibangun  untuk admin, dimana  dengan  menggunakan  aplikasi  ini  seorang admin  dapat  menambah,  melihat,  mengubah, ataupun  menghapus  produk  pada  basis  data, melakukan verifikasi pembayaran, sekaligus log out.
Admin  harus  terlebih  dahulu login sebelum  dapat
menggunakan fungsi-fungsi tersebut.
b. Terdapat  aplikasi  Android  yang  dibangun  untuk pelanggan.  Dengan  memanfaatkan  aplikasi  ini, pelanggan dapat mendaftar akun, login , melihat-lihat produk  toko  (dan  penyaringan),  dan  melihat detail produk. Pelanggan hanya bisa menambahkan produk ke  keranjang,  mengecek  dan  menata  keranjang, memesan produk, melihat history transaksi, melihat detail transaksi,  melihat  dan  mengganti  profil,  dan memperoleh  saran  produk  jika  sebelumnya pelanggan  tersebut  sudah  pernah  mendaftar  dan berhasil login .

## B. Diagram Use Case
Hubungan  yang  berlangsung  di  antara system dan actor yang ada diuraikan dengan diagram use case . Diagram use case aplikasi web untuk admin diperlihatkan pada Gambar 2,  sedangkan  diagram use  case aplikasi  Android  untuk pelanggan diperlihatkan pada Gambar 3:
Gambar 2. Diagram use case aplikasi admin.
Gambar 3. Diagram use case aplikasi pelanggan.
3.2. Desain Sistem
Desain  yang  diciptakan  untuk  mengembangkan  aplikasi pemesanan  produk,  yakni  representasi  kelakuan  aplikasi menggunakan  diagram sequence dan  diagram activity , desain database menggunakan  diagram class .  Demikian juga metode content-based filtering dan algoritma Apriori didesain  menggunakan pseudocode dan  setelah  itu diimplementasikan di recommender system aplikasi.

## A. Diagram Sequence
Diagram sequence mendeskripsikan  arus  fungsi  di use case dan  menceritakan  rangkaian  hubungan  objek  yang
dikomposisi  pada  rangkaian  periode.  Tiga  dari  berbagai diagram sequence pada  pembangunan  aplikasi  Android pemesanan produk yaitu:
1) Diagram Sequence Pesan Produk
Pelanggan yang sudah login dan berada di halaman cek  keranjang  mengetuk  tombol  “BAYAR”.  Setelah  itu sistem  membaca  data  produk  yang  ada  di  keranjang pelanggan,  kemudian  menambahkan  transaksi  itu  ke database . Apabila terjadi kesalahan, ditampilkanlah pesan kesalahan  itu,  jika  tidak,  keranjang  pelanggan  akan dikosongkan dan  halaman history transaksi ditampilkan. Diagram sequence pesan  produk  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 4.
Gambar 4. Diagram sequence pesan produk.
2) Diagram Sequence Cari Produk
Pelanggan  membuka  aplikasi  pemesanan  produk yang  dibangun,  kemudian  aplikasi  akan  menampilkan halaman splash  screen selama  3  detik.  Setelah  3  detik berlalu, sistem akan membaca semua produk yang ada di database ,  lalu  menampilkannya  di  halaman  beranda. Diagram sequence cari  produk  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 5.
Gambar 5. Diagram sequence cari produk.
3) Diagram Sequence Lihat Saran Pelanggan  yang  sudah login mengetuk  “Rekomendasi” pada  halaman drawer navigasi.  Setelah  itu  sistem menginisialiasi  skor,  lalu  mengkalkulasikan  skor  yang didapat setiap produk yang tersedia di etalase berdasarkan beberapa pertimbangan. Pertimbangan ini antara lain hobi pelanggan, kategori produk yang ada di keranjang, berikut kuantitas  dari  produk  itu  dan  pola  pembelian  pelanggan secara umum yang belanja di toko. Berdasarkan skor itu, akan  dipilih  produk  yang  direkomendasikan.  Diagram sequence lihat  saran  adalah  seperti  yang  diperlihatkan Gambar 6.
Gambar 6. Diagram sequence lihat saran.

## B. Diagram Activity
Beberapa  arus  fungsi  dari  sistem  yang  dibangun dideskripsikan  dengan  diagram activity .  Beberapa diagram activity pada  pembangunan  aplikasi  Android pemesanan produk yaitu: 1) Diagram Activity Pesan Produk
Diagram activity pesan  produk  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 7.
Gambar 7. Diagram activity pesan produk.
2) Diagram Activity Cari Produk Diagram activity cari  produk  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 8. 3) Diagram Activity Lihat Saran
Diagram activity lihat  saran  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 9.
Gambar 8. Diagram activity cari produk.
Gambar 9. Diagram activity lihat saran.

## C. Diagram Class
Relasi  di  antara  kelas  dalam  sistem  yang  tersusun atas  kelas,  atribut,  dan  metode  dideskripsikan menggunakan  diagram class .  Semua  visibilitas  atribut kelas yang ada bersifat private (nilainya tidak bisa diakses secara  langsung),  sedangkan  metode  bersifat public . Diagram class aplikasi adalah seperti yang diperlihatkan Gambar 10.
Gambar 10. Diagram class aplikasi.
D. Desain Algoritma
Desain  algoritma  di paper ini  dicontohkan  ke  wujud
pseudocode ,  yakni  penulisan  algoritma  yang  memakai susunan  bahasa  pemrograman  yang  simpel. Pseudocode beberapa  algoritma  yang  dipakai  pada recommender system yang akan dibuat adalah sebagai berikut: 1) Pemberian Skor Awal Saat  pelanggan  yang  sudah login mengetuk  navigasi rekomendasi  di  halaman drawer navigasi  pertama  kali, seluruh  skor  untuk  semua  produk  yang  ada  di database untuk  pelanggan  tersebut  akan  diberi  nilai  0  (nol). Pseudocode pemberian  skor  awal  adalah  seperti  yang diperlihatkan Gambar 11.

## Hapus semua record tabel saran dengan
C_HP==”08xx”; Tambahkan ke tabel saran semua record C_KDPRD tabel produk , C_HP:=”08xx”, C_SKOR1:=0, C_SKOR2:=0, C_SKOR3:=0,
C_SKORTOT:=0;
Gambar 11. Pseudocode pemberian skor awal.
2) Kalkulasi Skor Menurut Hobi Pelanggan
Pelanggan yang mempunyai suatu hobi biasanya condong terhadap memesan produk berkategori yang cocok dengan hobinya.  Sebagai  contoh,  Budi  yang  gemar  makan condong  memesan  produk  dengan  kategori  makanan ringan. Pseudocode dari fase kalkulasi skor menurut hobi pelanggan (skor 1) yang nantinya menjadi masukan pada metode content-based  filtering adalah  seperti  pada Gambar 12.
Cek hobi user; Jika hobi==”makan” , C_SKOR1 produk kategori== ”makanan ringan” += 0.2; Jika hobi==”minum” , C_SKOR1 produk kategori== ”minuman” += 0.2; Jika hobi== ” memasak ” , C_SKOR1 produk kategori==”sembako” += 0.2;
Gambar 12. Pseudocode kalkulasi skor menurut hobi
3) Kalkulasi  Skor  Menurut  Kategori  Produk  di Keranjang
Pelanggan  yang  mempunyai  sebuah  produk  berkategori tertentu  (X)  di  keranjangnya,  condong  memesan  produk berkategori  sama  dengan  produk  itu.  Misalkan  Budi mempunyai  1  produk  makanan  ringan  di  keranjangnya. Dia  nantinya  condong  untuk  menambahkan  produk makanan  lain  ke  keranjangnya. Apabila  telah  ada  cukup banyak  produk  makanan  ringan  di  keranjang,  maka pelanggan  itu  akan  berhenti  menambahkan  produk makanan  ringan  ke  keranjang. Pseudocode dari  fase kalkulasi skor menurut kategori produk di keranjang (skor 2), yang akan menjadi input untuk metode content-based filtering adalah seperti yang diperlihatkan Gambar 13.
4) Kalkulasi  Skor  Menurut  Skema  Belanja  Pelanggan pada Umumnya
Umumnya pelanggan yang memesan 1 atau lebih produk makanan  ringan  akan  memesan  minimal  1  produk minuman  juga.  Probabilitas  pelanggan  dalam  memesan lebih banyak produk makanan ringan akan terus menurun apabila  ada  berbagai  produk  makanan  ringan  di
keranjangnya. Selain itu, satu orang pelanggan berpeluang besar memesan 1 minuman  saja (membeli untuk dirinya sendiri) jika dia juga memesan makanan ringan pada saat itu.
Algoritma Apriori sejatinya  hanya  dapat  bekerja terhadap  pelanggan  yang  sebelumnya  sudah  pernah berbelanja  dan  histori  belanjanya  tercatat  di database . Pemanfaatan  skema  belanja  pelanggan  pada  umumnya membuat  algoritma Apriori dapat  bekerja  bahkan  untuk pelanggan  yang  baru  pertama  belanja  di  toko  tersebut dengan menggunakan asumsi yang berlaku umum di toko sembako. Pseudocode dari  fase  kalkulasi  skor  menurut skema  belanja  pelanggan  pada  umumnya  (skor  3),  yang akan menjadi input untuk algoritma Apriori adalah seperti yang ditunjukkan Gambar 14.
Periksa keranjang pelanggan; Jika produk kategori X di keranjang ==0: C_SKOR2 seluruh produk kategori X +=0; Jika produk kategori X di keranjang ==1: C_SKOR2 seluruh produk kategori X +=0.3; Jika produk kategori X di keranjang ==2: C_SKOR2 seluruh produk kategori X +=0.2; Jika produk kategori X di keranjang >=3: C_SKOR2 seluruh produk kategori X +=0.1;
Gambar 13. Pseudocode kalkulasi skor menurut kategori produk di keranjang.

## Periksa keranjang pelanggan;
Jika kuantitas produk kategori==”makanan ringan” di keranjang>=1 && kuantitas produk kategori==”m inuman ” di keranjang==0: C_SKOR3 seluruh produk kategori == ”minuman” +=0.5; Jika kuantitas produk kategori==”makanan ringan” di keranjang<=1 && kuantitas produk kategori==”m inuman ” di keranjang>=1: C_SKOR3 seluruh produk kategori == ” makanan r ingan” +=0.2;
Jika kuantitas produk kategori==”makanan ringan” di keranjang==2 && kuantitas produk kategori==”m inuman ” di keranjang>=1: C_SKOR3 semua barang kategori == ”makanan ringan” +=0.1;
Gambar 14. Pseudocode kalkulasi skor menurut skema belanja pelanggan pada umumnya.
5) Kalkulasi Skor Total dan Saran Produk
Skor total merupakan penjumlah dari skor 1, skor 2 dan skor  3  bagi  produk  tersebut,  atau  dengan  kata  lain dianggap adalah perpaduan algoritma Apriori dan metode content-based  filtering .  Skor  total  produk  yang  telah terdapat  di  keranjang  tetap  0,  dengan  asumsi  pelanggan tak akan memerlukan rekomendasi produk yang telah ada di keranjangnya. Selain itu halaman detail dari produk itu sudah pernah dikunjungi sebelumnya, dimana pelanggan cukup mengetuk “BELI SEKARANG” untuk menambahkan produk yang sama itu ke keranjang. Selain itu,  hal  ini  dilaksanakan  guna  memprioritaskan  produk lain  yang  belum  terdapat  dalam  keranjang  untuk
disarankan aplikasi. Skor maksimum merupakan skor total bernilai  paling  tinggi  di  antara  produk  yang  terdapat  di tabel saran. Apabila ada lebih dari 1 produk dengan skor total yang sama dengan skor maksimum, maka sebuah dari produk-produk tersebut nantinya dipilih secara acak oleh aplikasi guna disarankan ke pelanggan. Pseudocode dari fase kalkulasi skor total dan fase pemilihan produk yang disarankan adalah seperti yang ditunjukkan Gambar 15.
Update  C_SKORTOT  seluruh  record  tabel saran dengan C_HP==”08xx” dan produk tidak ada di keranjang:
C_SKORTOT := C_SKOR1 + C_SKOR2 +
C_SKOR3; Sortir record tabel saran dengan
C_HP==”08xx” berdasarkan C_SKORTOT secara
descending;
SkorMaks:=C_SKORTOT record indeks ke-0; Jika SkorMaks > 0: Kalkulasi jumlah record dengan C_SKORTOT ==SkorMaks; Jika jumlah record ==1: Kembalikan C_KDBRG dan C_SKORTOT record indeks ke-0; Jika jumlah record >=2: Acak bilangan 0 sampai dengan N-1; x := bilangan hasil pengacakan; Kembalikan C_KDBRG dan C_SKORTOT record indeks ke-x;
Gambar 15. Pseudocode kalkulasi skor total dan saran produk.
3.3. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  yang  sudah  dibangun  pada  fase desain sistem guna dioperasikan akan dilaksanakan di fase implementasi.

## A. Tampilan Layar
Pada paper ini hanya beberapa dari seluruh tampilan layar aplikasi yang akan ditampilkan.
1) Tampilan Layar Beranda
Tampilan layar beranda dari aplikasi yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Tampilan layar beranda.
2) Tampilan Layar Keranjang
Tampilan  layar  keranjang  dari  aplikasi  yang  dibangun
dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Tampilan layar keranjang.
3) Tampilan Layar Detail Produk yang Disarankan
Tampilan  layar detail produk  yang  disarankan  dari aplikasi yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Tampilan layar detail produk yang disarankan.
4) Tampilan Layar Navigasi Drawer
Tampilan  layar  navigasi drawer dari  aplikasi  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Tampilan layar navigasi drawer .
5) Tampilan Layar Login
Tampilan  layar login dari  aplikasi  yang  dibangun  dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 20. Tampilan layar login .
6) Tampilan Layar Daftar
Tampilan layar daftar dari aplikasi  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21. Tampilan layar daftar.
7) Tampilan Layar History Transaksi Tampilan  layar history transaksi  dari  aplikasi  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 22. 8) Tampilan Layar Detail Transaksi Tampilan  layar detail transaksi  dari  aplikasi  yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 23.
9) Tampilan Layar Tambah ke Keranjang
Tampilan  layar  tambah  ke  keranjang transaksi  dari aplikasi yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 24.
10) Tampilan Layar Lihat Profil
Tampilan  layar  lihat  profil  dari  aplikasi  yang  dibangun dapat dilihat pada Gambar 25.
Gambar 22. Tampilan layar riwayat transaksi.
Gambar 23. Tampilan layar detail transaksi.
Gambar 24. Tampilan layar tambah ke keranjang.
B. Pengujian
Pada paper ini, nantinya diadakan black box testing untuk segi  fungsionil  dari  aplikasi  yang  dibangun  sekaligus eksperimen recommender  system dalam  menyarankan produk yang mungkin disukai oleh pelanggan.
1) Black Box Testing
Tabel 7 merupakan keluaran black box testing yang sudah dilaksanakan untuk aplikasi yang dibangun.
Gambar 25. Tampilan layar lihat profil.
Tabel 1 . Keluaran Black Box Testing No Pengujian Hasil yang Diharapkan Ket 1 Tap ikon launcher aplikasi Toko
Menkong yang sudah dipasang pada widget ponsel Android Menunjukkan halaman splash screen OK 2 Menunggu 3 detik di halaman splash screen Menunjukkan halaman beranda OK 3 Tap salah satu kategori di halaman kategori Menunjukkan halaman beranda dengan produk yang ditampilkan berkategori sama dengan kategori yang di- tap
OK
4 Tap sebuah produk di halaman beranda Menunjukkan halaman detail produk yang di-tap OK 5 Pelanggan yang sudah login meng-
tap navigasi rekomendasi di halaman drawer navigasi Menunjukkan halaman detail produk sekaligus label rekomendasi dan kalimat yang mengandung kode produk dan skornya
OK
6 Pelanggan yang sudah login meng- tap navigasi Lihat Profil di halaman
drawer navigasi Menunjukkan halaman profil OK 7 Tap Ganti Profil pada halaman profil Menunjukkan halaman ganti profil OK 8 Mengganti data pelanggan dan meng- tap tombol “GANTI” di
Mengganti data pelanggan di basis data, menunjukkan kalimat ganti profil
OK
halaman ganti profil berhasil, menunjukkan halaman lihat profil 9 Tap navigasi login di halaman drawer navigasi Menunjukkan halaman login OK 10  Memasukkan nomor HP dan sandi dengan benar, meng- tap tombol
“LOGIN” di halaman login
Menunjukkan halaman beranda dengan status login yaitu nomor HP itu OK 11  Meng- tap tombol
Daftar di halaman login Menunjukkan halaman daftar OK 12  Meng- tap tombol “DAFTAR” dan seluruh data pelanggan dalam kondisi terisi di halaman daftar Menambahkan data pelanggan ke basis data, menunjukkan kalimat daftar berhasil dan menunjukkan halaman login
OK
13  Pelanggan yang sudah login meng-
tap tombol “BELI
SEKARANG” di halaman detail produk Menambahkan produk ke keranjang dan menunjukkan dialog pesan produk sukses ditambahkan ke keranjang OK
14  Pelanggan yang telah login meng- tap ikon keranjang di halaman beranda
Menunjukkan halaman keranjang belanja pelanggan tersebut OK 15  Memasukkan pesan pemesanan dan meng- tap tombol “BAYAR” di halaman keranjang belanja Menambahkan transaksi baru ke basis data dan menunjukkan halaman history transaksi OK 16  Pelanggan yang sudah login meng-
tap navigasi
Transaksi di halaman drawer navigasi Menunjukkan halaman history transaksi OK 17  Pelanggan meng- tap sebuah transaksi di halaman history
transaksi Menunjukkan halaman detail transaski OK 18  Pelanggan yang telah login meng-
tap navigasi keluar di halaman drawer navigasi Menunjukkan halaman login dan mengganti status login ke pengunjung OK 19  Admin memasukkan Menunjukkan halaman admin OK
username dan sandi dengan tepat di halaman login admin 20  Admin memasukkan data produk dan menglik tombol simpan pada halaman tambah produk Mengentri produk ke basis data dan menunjukkan kalimat produk sukses dientri OK 21  Admin meng- update data produk dan menglik tombol Ubah pada halaman update produk Meng- update data produk di basis data dan menunjukkan kalimat produk sukses di- update OK 22  Admin mengklik tombol buang di baris produk pada halaman update buang produk Membuang produk di basis data dan menunjukkan kalimat produk sukses dibuang OK 23  Admin mengklik menu Lap Produk di halaman admin Menunjukkan halaman laporan produk OK 24  Admin mengklik tombol tindakan verifikasi, proses, atau batalkan pada halaman verifikasi pembayaran Mengganti status transaksi di basis data OK 25  Admin mengklik menu Keluar di halaman admin Menunjukkan halaman login admin OK 2) Eksperimen Recommender System
Fase-fase  eksperimen recommender  system (simulasi) aplikasi yang dibangun yaitu seperti di bawah ini:
a. Misalkan  ada  seorang  pelanggan  yang  baru  saja melakukan  registrasi  di  basis  data  Toko  Menkong dimana profilnya adalah seperti Tabel 2.
Tabel 2 . Profil Pelanggan Baru
C_HP C_NAMA  C_ALAMAT C_HOBI 0821xx Noviyana Jebu Darat Memasak b. Noviyana login ,  meng- tap navigasi  rekomendasi  di halaman drawer navigasi.  Setelah  itu  dilakukan pemberian  nilai  awal  (nol) record di  tabel  saran untuk Noviyana seperti yang diperlihatkan Tabel 3.
Tabel 3 . Inisialisasi Tabel Saran
C_KDB RG C_SKO R1 C_SKO R2 C_SKO R3 C_SKO RTOT 1001 0 0 0 0 1002 0 0 0 0 1003 0 0 0 0 1004 0 0 0 0 2001 0 0 0 0 2002 0 0 0 0
2003 0 0 0 0 2004 0 0 0 0 3001 0 0 0 0 3002 0 0 0 0 3003 0 0 0 0 3004 0 0 0 0
c. Noviyana  gemar  memasak,  oleh  karena  itu C_SKOR1  seluruh  produk  kategori  sembako  (kode awalan  3)  ditambah  0.2.  Apabila  navigasi rekomendasi diketuk, nanti akan dipilih 1 dari 4 item yang  C_SKORTOT-nya  paling  tinggi  (0.2)  secara acak. Tabel saran bagi pelanggan Noviyana saat ini dapat dilihat di Tabel 4.
Tabel 4 . Perhitungan Skor 1 di Tabel Saran C_KDB RG C_SKO R1 C_SKO R2 C_SKO R3 C_SKOR TOT 1001 0 0 0 0 1002 0 0 0 0 1003 0 0 0 0 1004 0 0 0 0 2001 0 0 0 0 2002 0 0 0 0 2003 0 0 0 0 2004 0 0 0 0 3001 0.2 0 0 0.2 3002 0.2 0 0 0.2 3003 0.2 0 0 0.2 3004 0.2 0 0 0.2
d. Noviyana menambahkan ke keranjang Bango kecap manis  botol  135  ml  (kode  produk  3002).  Sistem mengkalkulasikan  banyaknya  produk  di  keranjang menurut kategori (tidak mempertimbangkan kuantitas). C_SKORTOT produk yang sudah ada di keranjang dibuat 0 (agar tidak menyarankan produk yang  sudah  ada  di  keranjang).  Apabila  navigasi rekomendasi  diketuk,  sistem  akan  menyarankan sembako  selain  3002.  Tabel  saran  bagi  Noviyana saat ini dapat dilihat di Tabel 5.
Tabel 5 . Perhitungan Skor 2 di Tabel Saran C_KDB RG C_SKO R1 C_SKO R2 C_SKO R3 C_SKO RTOT 1001 0 0 0 0 1002 0 0 0 0 1003 0 0 0 0 1004 0 0 0 0 2001 0 0 0 0 2002 0 0 0 0 2003 0 0 0 0 2004 0 0 0 0 3001 0.2 0.3 0 0.5 3002 0.2 0.3 0 0 3003 0.2 0.3 0 0.5 3004 0.2 0.3 0 0.5
e. Noviyana menambahkan minyak goreng Fortune 1 L (3001),  setelah  itu  menambahkan  Cheetos  jagung
bakar  15  gr  (1001)  ke  keranjang.  Jumlah  makanan ringan (kode awalan 1) di keranjang saat ini 1 buah, sehingga C_SKOR3 seluruh produk minuman (kode awalan  2)  ditambah  0.5  dengan  asumsi  pelanggan pada umumnya juga akan membeli minuman ketika membeli  makanan ringan.  Apabila rekomendasi di- tap ,  sistem  nantinya  memperlihatkan  satu  dari  4 minuman  pada  basis  data.  C_SKOR2  sekarang menurun  dari  0.3  menjadi  0.2  karena  sudah  ada  2 jenis  produk  berkategori  sembako  di  keranjang. Tabel saran bagi Noviyana saat ini diperlihatkan di Tabel 6.
Tabel 6 . Perhitungan Skor 2 dan Skor 3 di Tabel Saran C_KDB RG C_SKO R1 C_SKO R2 C_SKO R3 C_SKO RTOT 1001 0 0.3 0 0 1002 0 0.3 0 0 1003 0 0.3 0 0.3 1004 0 0.3 0 0.3 2001 0 0 0.5 0.5 2002 0 0 0.5 0.5 2003 0 0 0.5 0.5 2004 0 0 0.5 0.5 3001 0.2 0.2 0 0 3002 0.2 0.2 0 0 3003 0.2 0.2 0 0.4 3004 0.2 0.2 0 0.4
Aplikasi yang sudah dibangun setelah itu dicoba oleh 15 orang responden yang dimana hasilnya dapat dilihat di Tabel  7,  dimana  pertanyaan-pertanyaan  pada  kuesioner yaitu seperti di bawah ini:
a. Aplikasi bisa dijalankan secara mudah.
b. Pengalaman ketika  menggunakan  aplikasi ini  sama seperti  menggunakan  aplikasi m-commerce sejenis seperti Tokopedia, Bukalapak, dan Shopee.
c. Waktu  yang  dibutuhkan  dalam  membeli  produk  di Toko  Menkong  menjadi  lebih  sedikit  dengan menggunakan aplikasi ini.
d. Proses pemesanan produk di Toko Menkong menjadi lebih mudah dengan menggunakan aplikasi ini.
e. Produk yang disarankan pada aplikasi cocok dengan keperluan Anda.
Tabel 7 . Hasil Rekapitulasi Kuesioner No Nama Soal 1 2 3 4 5 1 Noviyana SS S SS S S 2 Cindy Lawrenza S CS S CS  SS 3 Yuliana S SS  SS S KS 4 Aseng SS S S S S 5 Siti Masito S SS S CS  CS 6 Burhanudin CS  KS  CS  KS  KS 7 Lia Risnawati S S S S S 8 Rita Berlian KS  CS S SS  KS 9 Zulkarnain S S SS S S 10  Fatimah SS S CS  CS  SS 11  Felisia S CS  SS S S 12  Tina CS  KS S SS  CS
13  Rian Rendi S S CS S S 14  Rizki Purwanto SS  CS S SS  KS 15  Tomi Ali S S S S SS
KS = Kurang Setuju, CS = Cukup Setuju, S = Setuju SS = Sangat Setuju
Sebanyak 73,33% atau 11 dari 15 responden menurut persamaan  (5)  dan Tabel  7  setuju  (selain  kurang  setuju/ KS) bahwa produk yang disarankan aplikasi cocok dengan keperluan mereka di waktu itu.
%𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊
= 𝑩𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌𝒏𝒚𝒂 𝑹𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒅𝒆𝒏 𝑺𝒆𝒕𝒖𝒋𝒖
𝑩𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌𝒏𝒚𝒂 𝑹𝒆𝒔𝒑𝒐𝒏𝒅𝒆𝒏
× 𝟏𝟎𝟎% = 𝟏𝟏 𝟏𝟓 × 𝟏𝟎𝟎% = 𝟕𝟑, 𝟑𝟑% (5)

## 4. Kesimpulan
Berbagai  kesimpulan  yang  bisa  ditarik  berdasarkan beberapa  paparan  yang  sudah  dijelaskan  pada paper ini yaitu sebagai berikut:
a. Proses  pemesanan  produk  di  Toko  Menkong  oleh pelanggan  menjadi  lebih  cepat,  mudah,  dan  efisien berkat aplikasi yang dibangun.
b. Pelanggan yang bisa dijangkau oleh Toko Menkong menjadi lebih banyak dan dalam kawasan yang lebih luas, akibatnya jumlah transaksi yang terjadi per hari semakin banyak dan omset meningkat.
c. Akurasi recommender  system dari  aplikasi  yang dibangun  cukup  baik  dalam  menyarankan  produk menurut  hobi  pelanggan,  kategori  produk  di keranjang,  dan  skema  belanja  pelanggan  pada umumnya, yakni sebesar 73,33%

## Daftar Pustaka
[1] J.H.  Mustakini, Sistem  Teknologi  Informasi: Pendekatan  Terintegrasi:  Konsep  Dasar,  Teknologi, Aplikasi, Pengembangan, dan Pengelolaan , 3rd ed., Andi, Yogyakarta, 2009.
[2] T.  Arifianto, Membuat  Interface  Aplikasi  Android Lebih  Keren  dengan  LWUIT ,  Andi  Publisher,
Yogyakarta, 2011.
[3] Hartanto,
“Analisis Pengendalian Internal
Pengelolaan  Pembelian  Impor  pada  PT.  XYZ”, Skripsi, Fakultas Ekonomi, Universitas Esa Unggul, Jakarta, 2011.
[4] N.S.  Harahap, Pemrograman  Aplikasi  Mobile Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis  Android , Informatika, Bandung, 2012.
[5] T.  Badriyah,  R.  Fernando,  &  I.  Syarif,  “Sistem Rekomendasi Content Based Filtering Menggunakan Algoritma  Apriori”, In  Konferensi  Nasional  Sistem Informasi (KNSI) 2018 , pp. 554-559, 2018.
[6] H.  Susanto,  “Perancangan  Sistem  Rekomendasi Pakaian  Distro  dengan  Menggunakan  Item
Collaborative  Filtering  (Studi  Kasus  :  The  Jungle Distro Medan)”, Pelita Informatika Budi Darma , vol.
6, no. 3, pp. 58–62, 2014.
[7] Y.I.  Santoso,  &  D.P.  Kusumaningrum,  Penerapan Metode  Content  Based  Filtering  untuk  Sistem Rekomendasi Jual Beli Online. http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/186 99.pdf, 2016, retrieved April 10, 2018
[8] M.K.  Sarkaleh,  M.  Mahdavi,  &  M.  Baniardalan, “Designing  a  Tourism  Recommender  System  based on  Location,  Mobile  Device  and  User  Features  in Museum”, International  Journal  of  Managing Information Technology (IJMIT), vol. 4, no. 2, pp. 13– 21, 2012.
[9] N.  Yanti,  R.  Rahmi,  &  R.  Ruliah,  “Penerapan Algoritma Collaborative Filtering untuk Rekomendasi  Games  Hardware”, Jurnal  Teknik
Informatika  dan  Sistem  Informasi  (JUTISI) ,  vol.  2, no. 1, pp. 305–314, 2013.
[10] T. Badriyah, E.T. Wijayanto, I. Syarif, & P. Kristalina, “A  Hybrid  Recommendation  System  for  E- Commerce  based  on  Product  Description  and  User Profile”, In The Seventh International Conference on Innovative  Computing  Technology  (INTECH  2017) , pp. 95-100, 2017.
[11] V.  Armando,  “Sistem  Rekomendasi  Pembelian Telepon  Genggam  dengan  Metode  Content-based Filtering”,  Skripsi,  Fakultas  Teknologi  Industri, Universitas Atma Jaya. Yogyakarta, 2017.
[12] R. McLeod Jr., Sistem Informasi Manajemen , Vol. 2, 7th ed., diterjemahkan oleh H. Teguh, Prenhallindo, Jakarta, 2001.
[13] F. Jiang, & Y. Lu, “Software Testing Model Selection Research  Based  on  Yin-Yang  Testing  Theory”, In 2012 International Conference on Computer Science and  Information  Processing  (CSIP) ,  pp.  590-594, 2012.
[14] A. Nugroho, Analisis dan Pemrograman Berorientasi Objek , 2nd ed., Informatika, Bandung, 2004.
[15] A.  Nugroho, Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi  dengan  Metodologi  Berorientasi  Objek , Informatika, Bandung, 2005.
[16] J. Han, M. Kamber, & J. Pei, Data  Mining:  Concepts and  Techniques ,  3rd  ed.,  Morgan  Kaufmann, Waltham, 2012.
[17] Kusrini,  &  E.T.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining , Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2009.
[18] A.  Haris,  Data  Mining  _  Definisi  dan  cara  kerja Algoritma Apriori  untuk  pencarian  association  rule, https://medium.com/@infharis/data-mining-definisi- dan-cara-kerja-algoritma-apriori-untuk-pencarian- association-rule-a44a8f864a61, 2016, retrieved January 14 Januari, 2019.
[19] P.S.  Adi,  “Sistem  Rekomendasi  Nilai  Mata  Kuliah Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering”, In Seminar  Nasional  Informatika  2010  (semnasIF 2010) , pp. A-90-A94, 2010.