Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## IMPLEMENTASI SISTEM APLIKASI PEMESANAN MAKANAN MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING PADA FOOD COURT BERBASIS WEB
Maskhul Ryan Ibrahim 1* , Rudi Susanto 2 , Nurchim 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta email : 202020088@mhs.udb.ac.id 1*
Abstrak: Perangkat lunak menjadi sangat penting bagi kehidupan manusia karena pertumbuhan industri teknologi informasi dan komunikasi yang cepat. Foodie adalah sistem pemesanan makanan berbasis web yang digunakan di food court , salah satu contoh  dari  rekayasa  perangkat  lunak.  Dengan  menggunakan  metode Collaborative  Filtering (CF),  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  prediksi makanan  pengguna.  Selama  ini,  sistem  pemesanan  yang  ada  di food  court masih mengharuskan pelanggan menunggu untuk memesan menu yang mereka inginkan, yang mengurangi efektivitas waktu. Aplikasi ini dirancang menggunakan  Metode Waterfall untuk  pengembangan  sistem  dan JavaScript sebagai  bahasa  pemrograman.  Beberapa  fitur yang dihasilkan oleh aplikasi ini termasuk menu login dan registrasi, melihat daftar menu yang disediakan oleh penjual yang ada  di food  court ,  menampilkan  harga  menu,  dan  menu  proses checkout pesanan.  Dengan  adanya  aplikasi  web  ini,  penulis berharap dapat membantu pengguna dengan menawarkan aplikasi pemesanan makanan yang handal yang akan memudahkan mereka memilih item dari menu melalui sistem rekomendasi menggunakan metode Collaborative Filtering (CF).
Kata Kunci : Aplikasi, Food Court, Pemesanan, Website, Collaborative Filtering
Abstract: Software has become very important for human life due to the rapid growth of the information and communications technology industry. Foodie is a web-based food ordering system used in food courts, one example of software engineering. By using the Collaborative Filtering (CF) method, this research aims to determine user food predictions. So far, the ordering system in the food court still requires customers to wait to order the menu they want, which reduces time effectiveness. This application was designed using the Waterfall Method for system development and JavaScript as the programming language. Some of the features produced by this application include login and registration menus, viewing menu lists provided by sellers in the food court, displaying menu prices, and order checkout process menus. With this web application, the author hopes to help users by offering a reliable food ordering application that will make it easier for them to choose items from the menu through a recommendation system using the Collaborative Filtering (CF) method.
Keywords : Application, Food Court, Booking, Website, Collaborative Filtering

## PENDAHULUAN
Food court , juga dikenal sebagai pujasera, atau Pusat Jajanan Serba Ada, adalah tempat makan umum yang terbuka.  Di  tempat  publik  seperti  mall,  area  pertokoan,  gedung  perkantoran,  hingga  institusi  pendidikan  dan universitas, kita dapat menemukan berbagai jenis bisnis kuliner. Antrian pelanggan akan meningkat seiring dengan kualitas makanan yang dijual di kedai tersebut [1]. Aplikasi yang membantu pengguna membuat keputusan yang tepat tentang produk dikenal sebagai sistem rekomendasi [2].
Dalam penelitian ini, penulis ingin menerapkan metode Collaborative Filtering dalam sistem pemesanan makanan. Collaborative filtering merupakan metode atau algoritma yang memberikan rekomendasi berdasarkan preferensi atau kesukaan pengguna lain, dengan asumsi bahwa pengguna dengan preferensi atau kesukaan yang sama memiliki selera yang sebanding [3].
Berdasarkan  hasil  observasi  dari  beberapa  pengunjung  di food  court Karanganyar  dan  Galabo  yang membeli makanan dan minuman secara konvensional. Pada langkah pertama, pembeli mengantri untuk memesan. Selanjutnya  pelanggan  memilih  makanan  maupun  minuman  yang  akan  dipesan.  Dalam  proses  ini,  pembeli menunggu penjual menyiapkan makanan atau minuman yang sudah dipesan. Setelah penjual menyiapkan makanan atau minuman, penjual langsung menghitung harga sesuai jumlah item yang dipesan. Pembeli diminta membayar harga dan pesanan siap diantar ke pembeli. Jika pelanggan ingin memesan makanan atau minuman lagi, mereka harus mengulangi proses pembelian seperti diawal tadi. Masalah ini sudah dicari alternatif solusinya berdasarkan referensi [3]. Namun, sistem pemesanan konvensional sering menyebabkan antrian yang panjang.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peneliti telah meninjau dan menelaah penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan topik laporan. Berikut ini adalah literatur yang telah peneliti tinjau.
Menurut penelitian Raynaldi dan Somya yang berjudul  “Perancangan Aplikasi E-Kantin Berbasis Website Menggunakan Framework Laravel”. Pada penelitian ini dijelaskan, pelayanan di Kantin FTI Universitas Kristen
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Satya Wacana tidak memadai untuk memenuhi permintaan pelanggan. Aplikasi kantin online dibuat berdasarkan masalah tersebut [4].
Studi  berjudul  "Perancangan  Aplikasi  Kantin  Elektronik  (E-Canteen)  Klik-EAT!  UNS  Berbasis  Web" ditulis  oleh  Putri  Rizqi,  Raissa  Nurul,  dan  Dyangrosa.  Menurut  penelitian  ini,  sistem  pemesanan  Universitas Sebelas  Maret  masih  menghabiskan  waktu  untuk  memesan  makanan  dan  minuman  yang  diinginkan,  yang mengurangi efektivitas waktu. Dari masalah tersebut, aplikasi e-canteen berbasis web Klik-EAT! UNS dirancang [5].
Penelitian  yang  ditulis  oleh  Remo  Andika  dan  Artaye  berjudul  "Rancang  Bangun  Aplikasi  E-Kantin Darmajaya  Society  Centre  (DSC)  Berbasis  Mobile"  menunjukkan  bahwa  masalah  yang  terjadi  di  kantin  DSC adalah pedagang kantin mengalami kesulitan untuk menyajikan pesanan makanan dan minuman dengan jumlah yang tidak seimbang antara pembeli dan penjual. Akibatnya, pembeli harus menunggu untuk memesan menu yang mereka inginkan, sehingga penjual tidak dapat memberikan layanan terbaik mereka karena banyak pesanan dalam waktu bersamaan [6].

## METODE PENELITIAN

## Metode Waterfall
Metode Waterfall ,  juga  dikenal  sebagai  metode  air  terjun,  menyediakan  pendekatan  terhadap  perangkat lunak  secara  sekuensial  atau  berurutan,  dimulai  dengan analysis , design , implementation , testing ,  dan maintenance , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 [7], [15] .
Gambar 1. Metode Waterfall
1) Analysis
Tahap  pertama  penelitian  ini  adalah  mendefinisikan  tujuan  dan  mengidentifikasi  sumber  daya  yang diperlukan untuk membuat aplikasi Foddie .
2) Desaign
Tahapan selanjutnya adalah tahapan design . Pada tahap ini melakukan perancangan, yang juga dikenal sebagai  storyboard,  untuk  menggambarkan  setiap  menu  dari  satu  menu  ke  menu  berikutnya  yang digambarkan menggunakan UML.
3) Implementation
Pada tahap ini, proses implementasi source code dan desain bahasa pemrograman Javascript.
4) Testing (Pengujian)
Pada tahap ini, unit program digabungkan dan aplikasi dijalankan di browser untuk memastikan apakah sudah  memenuhi  kebutuhan  perangkat  lunak  dan  mengidentifikasi  kesalahan.  Aplikasi  siap  untuk digunakan setelah pengujian.
5) Maintenance (Pemeliharaan)
Ini adalah tahapan yang paling panjang, tetapi tidak selalu. Maintenance memastikan bahwa sistem dapat digunakan  secara  efektif.  Ini  mencakup  memperbaiki  kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  tahapan sebelumnya,  meningkatkan  implementasi  setiap  sistem,  dan  meningkatkan  layanan  sistem  sesuai kebutuhan pengguna.

## Peracangan Sistem
Aktor  yang  terlibat  dalam  sistem  dan  hubungannya  dijelaskan  dalam  use  case  diagram.  Gambar  2 menunjukkan perancangan use case diagram sistem rekomendasi untuk aplikasi Foddie.
DESIGN ANALYSIS IMPLEMENTATION TESTING MAINTENANCE
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 2. Use Case Diagram
Alur  konsumen  saat  membuka  aplikasi  digambarkan  pada  aktivitas  diagram  Gambar  3.  Jika  pelanggan memberikan rating 1–5 untuk setiap produk, sistem akan mengolah rating tersebut. Jika ada kemiripan, pelanggan dapat mendapatkan rekomendasi, tetapi jika tidak, mereka tidak akan mendapatkan rekomendasi. Jika pelanggan tidak memberikan rating dan kemudian meminta rekomendasi, sistem akan menampilkan rekomendasi makanan. Berikut Gambar 3 untuk activity diagram.
Gambar 3. Activity Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis dan Pembahasan
Pengujian  sistem  rekomendasi  untuk  aplikasi Foodie menggunakan  metode User  Based  Collaborative Filtering . Berikut ini gambaran dari proses penelitian yang akan dilakukan dari awal hingga akhir.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 4. Proses Perhitungan Metode User Base Collaborative Filtering
Pada  Gambar  4  di  atas,  dilakukan  pengumpulan  data  pengguna,  item  (menu  makanan),  dan  rating  yang diberikan oleh pengguna. Kemudian, aplikasi pemesanan makanan dikembangkan terlebih dahulu untuk pengguna. Selanjutnya diterapkan sistem rekomendasi menggunakan Collaborative Filtering . Terakhir, pengujian dilakukan terhadap sistem pemesanan makanan dan rekomendasinya sistem untuk mengevaluasi kinerjanya dan menentukan apakah  sistem  berfungsi  dengan  baik.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  persamaan pemfilteran kolaboratif berbasis pengguna [8]
a. Menghitung nilai rata-rata rating menggunakan rumus untuk mencari rata-rata.
b. Menghitung nilai rating baru, persamaan berikut dapat digunakan
𝑟ᵤᵢ = 𝑎𝑣𝑔𝑟 𝑢 −   𝑟̅ᵢ (1)
Di mana : 𝑟ᵤᵢ = prediksi rating baru untuk pengguna. 𝑎𝑣𝑔𝑟 𝑢 = rata-rata rating sebelumnya.
𝑟̅ᵢ = nilai rating yang diberikan pengguna [9].
c. Menghitung  nilai similarity antara  target  pengguna  yang  dicari  rekomendasinya,  dan  pengguna  lain. Untuk menghitung nilai similarity dapat digunakan persamaan sebagai berikut:
𝑠𝑖𝑚(𝐴, 𝐵) = 𝐴.𝐵 ‖𝐴‖.‖𝐵‖ = ∑ 𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .√∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Di mana : sim(x,y) = Nilai kesamaan antara user x dan user y 𝐴𝑖 dan 𝐵𝑖 = Nilai rating pada item yang sama.
d. Hitung nilai prediksi rating dari target pengguna yang ingin dicari rekomendasinya. Untuk menghitung nilai prediksi, Anda dapat menggunakan persamaan:
𝑃 𝑎,𝑖 = 𝑟 𝑎 ̅ + ∑ 𝑢𝜖Κ(𝑟 𝑢,𝑖 −𝑟 𝑢 ̅̅̅).𝑊 𝑎,𝑢 ∑ 𝑢𝜖Κ 𝑊 𝑎,𝑢 (3)
Di mana : 𝑃𝑎 , 𝑖 = Prediksi nilai item yang akan dinilai. 𝑟 ̅ 𝑎 = rata-rata nilai target pengguna. ∑( 𝑟𝑢 , 𝑖 − 𝑟 ̅ 𝑢 ) = nilai rating pengguna lain dikurangi nilai rata-rata rating pengguna lain.
𝑊𝑎 , 𝑢 = nilai kesamaan pengguna target, dengan pengguna lain yang memenuhi kriteria ambang batas. ∑ 𝑢∈𝐾 𝑊𝑎 , 𝑢 = total nilai kemiripan dari pengguna lain yang memenuhi kriteria terjual [10].
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  dan  sistem  yang  mendasarinya  berfungsi dengan baik dan untuk mencegah error. MAE (Mean Absolute Error) dan RMSE (Root Mean Square Error) adalah metrik evaluasi yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa dekat prediksi yang dihasilkan oleh algoritma atau model  dengan  nilai  sebenarnya  untuk  menguji  keakuratan  prediksi  yang  dilakukan  algoritma Collaborative Filtering [11]. Berikut rumus MAE yang digunakan dalam pengujian penelitian ini :
𝑀𝐴𝐸 =  Σ |𝑌 1 −𝑌| 𝑛 (4)
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Hal. 612-619 Vol. 6; No. 3 Agustus 2024
Keterangan: 𝑌 ¹ = Nilai prediksi 𝑌 = Nilai sebenarnya n = Jumlah titik data
Rumus RMSE yang digunakan dalam pengujian penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ (𝑌 1 −𝑖𝑌)² 𝑛 (5)
Dari beberapa rumus yang digunakan dalam penelitian ini, selanjutnya peneliti akan melakukan proses perhitungan menggunakan rumus di atas [12].

## User Rating Data
Pada tahap ini, peneliti memeriksa data pengguna dan rating yang diberikan untuk setiap item yang tersedia. Setelah mengumpulkan data selama satu minggu pada empat item di Food Court Karanganyar dan Galabo. Tabel 1. User Data Rating Item(1) Item(2) Item(3) Item(4) 1 5 3 4 ? 2 3 1 2 3 3 4 ? 4 5 4 ? 3 5 2 5 3 5 3 2 6 5 4 4 3
Pada Tabel 1, terdapat enam pengguna yang telah melakukan pembelian berbagai item berbeda dan telah memberikan rating untuk setiap item yang mereka beli. Tabel tersebut juga menunjukkan empat item: Item 1 (nasi goreng telur), Item 2 (chicken steak), Item 3 (mie ayam), dan Item 4 (bestik wiesnersnitzel). Dapat diamati bahwa tiga pengguna belum memberi rating untuk item tertentu. Data pada Tabel 2 akan digunakan dalam implementasi algoritma Collaborative Filtering untuk membuat sistem rekomendasi item berdasarkan rating yang diberikan oleh pengguna lain.
Untuk menentukan nilai rating baru, langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan target pengguna untuk siapa item tersebut direkomendasikan. Dalam penelitian ini yang menjadi sasaran pengguna adalah user 1. Untuk menghitung rating rata-rata untuk setiap pengguna, dua kondisi harus dipenuhi: pertama, hanya peringkat dari item (1), item (2), dan item (3) yang dipertimbangkan; kedua, jumlah poin data didasarkan pada jumlah total data rating yang diberikan oleh user (1). hal ini dikarenakan user (1) hanya memberikan rating untuk ketiga item tersebut, sedangkan user (1) belum memberikan rating untuk item (4), yang mana adalah fokus penelitian ini [13].
Tabel 2.  Rata-rata Rating User Item(1) Item(2) Item(3) Rata-rata 1 5 3 4 5+3+4/3 = 4 2 3 1 2 3+1+2/3 = 2 3 4 ? 4 4+0+4/3=2.7 4 ? 3 5 0+3+5/3= 2.7 5 3 5 3 3+5+3/3=3.67 6 5 4 4 5+4+4/3=4.33
Langkah selanjutnya mencari nilai rating baru dengan mengurangkan nilai rata-rata pada Tabel 2 di atas, menggunakan rumus (1)
Tabel 3 . Hasil Perhitungan Rating Baru User Item(1) Item(2) Item(3) 1 -1 1 0 2 -1 1 0 3 -1.33 ? -1.33 4 ? -0.33 -2.33 5 0.67 -1.33 0.67 6 -0.67 0.33 0.33
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Pada Tabel 3 diatas, setelah diperoleh nilai rata-rata rating,  langkah selanjutnya adalah menghitung nilai similarity menggunakan  metode cosine  similarity .  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan  rekomendasi  item  kepada  user berdasarkan rating terbaik yang diberikan oleh user lain. Untuk menghitung cosine similarity yang disesuaikan, dapat  digunakan  rumus  (2).  Berikut  adalah  hasil  penerapan  rumus  (2)  untuk  mencari similarity antara  user  (1) dengan seluruh user lainnya.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Similarity A.B ‖𝑨‖ ‖𝑩‖ Sim(A,B) Sim (U1, U2) 2 1.41 1.41 1 Sim (U1, U3) 1.33 1.41 1.88 0.5 Sim (U1, U4) -0.33 1.41 2.35 -0.099 Sim (U1, U5) -2 1.41 1.63 -0.866 Sim (U1, U6) 1 1.41 0.81 0.866
Dari Tabel 4 dapat disimpulkan bahwa nilai similarity tertinggi terdapat antara user (1) dan user (2) dengan  nilai 1.

## Perhitungan Prediksi
Nilai prediksi produk dihitung setelah memperoleh nilai similarity antar user. Untuk menghitung prediksi rating, rumus (3) dapat digunakan. Berikut adalah hasil dari nilai prediksi:
𝒓 (𝑼𝟏,𝑼𝟐) = 𝟒 + (𝟏(𝟐 − 𝟑)) + (𝟎. 𝟓𝟎(𝟐 − 𝟒)) + (𝟎. 𝟖𝟔(𝟑 − 𝟒. 𝟑𝟑))
‖𝟏‖ + ‖𝟎. 𝟓𝟎‖ + ‖𝟎. 𝟖𝟔‖ = 𝟑. 𝟓
Berdasarkan hasil perhitungan, prediksi untuk item (4) adalah user (1) akan memberikan penilaian sebesar 3,5.
Tabel 5. Perhitungan semua item yang belum dirating User to - User Data Rating Rating Baru Pred Rating Item (1) Item (2) Item (3) Item (4) Item (1) Item( 3) Item( 4) Sim (A,B) User (3) U1 5 3 4 3.5 U1 0.83 -0.17 -0.67 -0.32 2.7 U2 3 1 2 3
U2 0.33 -0.67 0.33 0.24 U3 4 ? 4 5 U3 -0.33 -0.33 0.67 ? U4 ? 3 5 2 U4 ? 1.50 -1.50 -0.25 U5 3 5 3 2 U5 0.33 0.33 -0.67 -0.46 U6 5 4 4 3 U6 1.00 0.00 -1.00 -0.31 User (4) U1 5 3 4 3.5 U1 -0.5 0.5 0 0.65 4.4 U2 3 1 2 3 U2 -1
0 1 0.11 U3 4 2.7 4 5 U3 -1.20 0.10 1.10 0.65 U4 ? 3 5 2 U4 -0.33 1.67 -1.33 ? U5 3 5 3 2 U5 1.67 -0.33 -1.33 -0.24 U6 5 4 4 3 U6 0.33 0.33 -0.67 0
Tabel 5 di atas menunjukkan hasil bagi user yang belum memberikan rating pada item tertentu. User (2) belum memberi rating pada item (2), sedangkan user (3) belum memberi rating pada item (1). Setelah melalui perhitungan yang dijelaskan sebelumnya,  diperoleh similarity antara user (3) dan user (2).

## Hasil Tes MAE dan RMSE
Penelitian ini menggunakan pengujian MAE dan RMSE sebagai bukti keakuratan atau presisi yang diterapkan prediksi metode Collaborative Filtering dalam sistem. Berikut hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Tes User Data Rating Prediksi Rating 1 4 3.5 3 2 3 4 5 4.5
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024
Pertama-tama adalah menghitung nilai MAE menggunakan rumus diatas yang sudah dijelaskan. Sehingga diperoleh hasil perhitungannya sebagai berikut:
Pengujian user (1): |4 - 3.5| = 0,5 Pengujian user (2) = |2 - 3| = 1 Pengujian user (3) = |5 – 4.5| = 0,5 Setelah memperoleh hasilnya maka, dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan ini untuk memperoleh selisih mutlak total. Kemudian, bagilah selisih mutlak total dengan jumlah data uji untuk menghitung perbedaan rata-rata.
Pengujian user (1) = (4-3.5)^2 = 0.25 Pengujian user (2) = (2-3)^2 = 1 Pengujian user (3) = (5-4.5)^2 = 0.25 Untuk langkah yang selanjutnya jumlahkan perhitungan tersebut untuk mendapatkan selisih kuadrat total. Lalu dibagi selisih kuadrat total dengan jumlah tes data untuk menghitung perbedaan rata-rata kuadrat.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = 0.25 + 1 + 0.25 3 = 0.58
Dari hasil pengujian MAE dan RMSE dapat disimpulkan hasil MAE sebesar 0,67 dan RMSE hasilnya adalah 0,58. Hasil pengujian ini terbilang baik karena nilai ratingnya berkisar antara 1 hingga 5 saja. Oleh karena itu, rata-rata kesalahan prediksi sekitar 0,58 dan 0,67 poin terbilang sangat kecil jika dibandingkan skala 1 sampai 5 poin.

## Implementasi
Langkah  yang  diambil  untuk  mengoperasikan  sistem  yang  dibangun  disebut  implementasi.  Tampilan program saat menggunakan hasil pengujian metode Collaborative Filtering (CF) ditunjukkan di sini. Implementasi aplikasi  juga  menunjukkan  halaman  antarmuka  aplikasi  dari  sisi  admin  dan  user.  Halaman  antarmuka  aplikasi untuk memesan menu makanan dan rekomendasi sistem berada di bawah ini.
Gambar 5. Halaman Login
Pada Gambar 5 diatas menunjukkan halaman login untuk user. Halaman Login berfungsi sebagai antarmuka awal bagi user untuk mengakses aplikasi pemesanan makanan yang telah diterapkan sesuai dengan tujuan penelitian.
Gambar 6. Tampilan menu yang direkomendasi
Rekomendasi  yang  didapatkan  pada  Gambar  6  merupakan  hasil  dari  perhitungan  melalui  persamaan cosine similarity berdasarkan  rating  yang  telah  diberikan  user.  Data  tersebut  kemudian  diproses  dengan  metode user based collaborative filtering. Sehingga didapatkan beberapa menu untuk direkomendasikan.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 02, 2024 | Revised July 04, 2024 | Accepted July 07, 2024

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  berhasil  dikembangkan  untuk  pemesanan  dan rekomendasi menu makanan menggunakan metode Collaborative Filtering , khususnya User Based Collaborative Filtering sebagai  sistem  rekomendasinya. Penelitian ini menemukan bahwa aplikasi pemesanan makanan yang handal membantu pengguna memilih item di menu dengan sistem rekomendasi. Tes MAE dan RMSE digunakan untuk mengevaluasi keakuratan metode Collaborative Filtering . Tes MAE menghasilkan skor 0,67, sedangkan tes RMSE menghasilkan skor 0,58. Kedua hasil tes dinilai sangat baik jika dibandingkan dengan rentang nilai hanya 1 sampai 5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Maulana, H. Hermansyah, H. Gunawan, and ..., “Sistem Pembayaran Food Court Menggunakan Radio Frekuensi Identifikasi (RFID) dengan Metode Blowfish,” J. Pendidik. … , vol. 7, pp. 17314–17319, 2023, [Online]. Available: https://www.jptam.org/index.php/jptam/article/view/9108%0Ahttps://www.jptam.org/index.php/jptam/article/downl oad/9108/7442
[2] D. Amelia Chandra et al. , “Penerapan Metode Item Based Collaborative Filtering Berbasis Web Pada Recommender System Laptop,” Eng. Technol. Int. J. Juli , vol. 3, no. 2, pp. 2714–755, 2022, doi: 10.55642/eatij.v3i02.
[3] N.  Siregar,  “Implementation  of  Collaborative  Filtering  Algorithms  in  Mobile-Based  Food  Menu  Ordering  and Recommendation Systems,” vol. 7, no. 3, pp. 1162–1170, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6387.
[4] J. Raynaldi and R. Somya, “Perancangan Aplikasi E-Kantin Berbasis Website Menggunakan Framework Laravel,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 356–366, 2023, doi: 10.37792/jukanti.v6i2.1052.
[5] Putri Rizqi, Raissa Nurul, and S. Dyangrosa, “Perancangan Aplikasi Kantin Elektronik (E - Canteen) Klik-EAT! UNS Berbasis Web,” J. SANTI - Sist. Inf. dan Tek. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 18–36, 2023, doi: 10.58794/santi.v3i1.444.
[6] A. Remo Andika and K. Artaye, “Rancang Bangun Aplikasi E-Kantin Darmajaya Sociery Centre (DSC) Berbasis Mobile,” Indones. J. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 91–101, 2023.
[7] G. Saputri and E. S. Eriana, “Implementasi Metode Waterfall Pada Perancangan Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam Berbasis Web Dan Android (Studi Kasus Pt. Peb),” J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 133–146, 2021, doi: 10.15408/jti.v13i2.17537.
[8] F. Nugroho and M. Ismu Rahayu, “Sistem Rekomendasi Produk Ukm Di Kota Bandung Menggunakan Algoritma Collaborative  Filtering,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  23–31,  2020,  doi: 10.52005/jursistekni.v2i3.63.
[9] Dita  Aisha  and  Ririen  Kusumawati,  “Implementasi  Metode  Algoritma  Collaborative  Filtering  Dan  K-Nearest Neighbor Pada Sistem Rekomendasi E-Commerce,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 25–38, 2022, doi: 10.55606/juisik.v2i3.314.
[10] D. Siswanto, Z. Zamzami, L. Nijal, S. Rajab, and S. Ridar Wilis Rambe, “Aplikasi Rekomendasi Dalam Pemilihan Buku Siswa Di Perpustakaan Menggunakan Metode Collaborative Filtering Pada Smkn 2 Mandau Berbasis Web,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 101–116, 2022, doi: 10.31849/zn.v4i1.9531.
[11] M. N. Syaiful Bahri, I. P. Y. Danan Jaya, B. Dirgantoro, I. Mal, U. A. Ahmad, and R. R. Septiawan, “Implementasi Sistem Rekomendasi Makanan pada Aplikasi EatAja Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering,” Multinetics , vol. 7, no. 2, pp. 177–185, 2022, doi: 10.32722/multinetics.v7i2.4062.
[12] M. S. Kabul and E. B. Setiawan, “Recommender System with User-Based and Item-Based Collaborative Filtering on Twitter using K-Nearest Neighbors Classification,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 478–484, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2204.
[13] T. Singh et al. , “Food Recommendation System using Neural Collaborative Filtering and Sentiment Analysis,” no. 1, 2017, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/366139454
[14] W.  Lestari,  H.  Hasanah,  and  R.  Susanto,  “Implementation  of  Association  Rules  Using  Apripori  Algorithm  for Angkringan,” Proceeding Int. Conf. Sci. Heal. Technol. , pp. 451–458, 2023, doi: 10.47701/icohetech.v4i1.3425.
[15] V. No, A. Saputro, V. Atina, and R. Susanto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta LKS Dengan Kombinasi Metode Gain Ratio dan Moora” vol. 6, no. 2, pp. 300–310, 2023.