## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302

## Aplikasi Pencarian Tempat Indekos dengan Metode Rekomendasi  Social Trust Path
Arthur William 1 , Rendy Christian 2 , Riyandi 3, Putra Edi Mujahid 4*
Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Prima Indonesia, Medan, Indonesia Email: 1 Arthurwilliamleonardo@gmail.com, 2 Riyandi1611@gmail.com, 3 rendychris11@gmail.com,
4,* putraedimujahid@unprimdn.ac.id
Abstrak −Indekos  atau  kos  adalah  sebuah  jasa  yang  menawarkan  sebuah  kamar  atau  tempat  untuk  ditinggali  dengan  sejumlah pembayaran tertentu untuk setiap periode tertentu (umumnya pembayaran per bulan).Saat ini, kebanyakan indekos yang tersedia di kota  Medan  masih  menggunakan  sistem  manual  dalam  melakukan  pencatatan  secara  manual  dalam  mencatat  transaksi  antara penghuni indekos dengan pemilik indekos. Penerapan sistem manual ini sering menghadapi berbagai masalah, seperti belum adanya sistem  pemberitahuan  mengenai  jatuh  tempo  pembayaran  kepada  penghuni,  susahnya  memberikan  keluhan  kepada  pemilik  dan penghuni tidak dapat mengetahui apakah keluhannya telah diketahui dan ditanggapi oleh pemilik atau belum, pemilik indekos harus mengecek  catatannya  untuk  mengetahui  penghuni  mana  yang  belum  melunasi  pembayarannya,  sehingga  sering  diperlukan  waktu yang lama untuk memperoleh informasi tersebut.Untuk lebih mendukung kinerja dari marketplace ini, maka akan ditambahkan fitur rekomendasi pada aplikasi marketplace tersebut. Metode yang dapat digunakan adalah metode social trust path .Metode social trust path adalah  metode perhitungan nilai  tingkat  kepercayaan dari  sesuatu dengan bergantung pada  tingkat kepercayaan  dari user yang memberikan  pernyataan  tersebut.Tools  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  dan  desain  adalah use  casediagram .Website  ini dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan  database MySQL .Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi rekomendasi tempat indekos berbasis web yang dapat digunakan untuk memberikan informasi tempat indekos bagi pemakai.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Tempat Indekos; Metode Social Trust Path
Abstract −Boarding house is a service that offers a room or a place to live in with a certain amount of payment for a certain period (generally payments per month). Currently, most boarding houses available in Medan still use a manual system to manually record transactions between homestay residents and boarding owners. The application of this manual system often faces various problems, such as the absence of a notification system regarding payment due dates to residents, the difficulty of making complaints to owners and  residents  cannot  find  out  whether  their  complaints  have  been  known  and  responded  to  by  the  owner  or  not,  boarding  owners must check their records to find out residents which ones have not paid off, so it often takes a long time to obtain the information. To further  support  the  performance  of  this  marketplace,  a  recommendation  feature  will  be  added  to  the  marketplace  application.  The method that can be used is the Social Trust Path method. The Social Trust Path method is a method of calculating the value of the confidence level of something depending on the level of trust of the user who gives the statement. The tools used to perform analysis and design are use case diagrams. This website is built using PHP coding and MySQL database. The result of this research is a web- based boarding house recommendation application that can be used to provide boarding place information for user s.
Keywords : Recommendation System; Boarding House; Social Trust Path Method

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan semakin banyaknya masyarakat yang merantau demi menuntut ilmu ataupun bekerja, semakin banyak bermunculan  tempat  tinggal  sementara  yang  sering  disebut  sebagai  indekos,  yang  menawarkan  sebuah  kamar  atau tempat untuk ditinggali dengan sejumlah pembayaran tertentu untuk setiap periode tertentu (umumnya pembayaran per bulan).  Indekos  ini  sering  dilengkapi  dengan  berbagai  fasilitas  seperti  kamar  mandi,  tempat  tidur,  kipas,  lemari  dan sebagainya untuk menarik perhatian calon penghuni.
Saat ini, kebanyakan indekos yang tersedia di kota Medan masih menggunakan sistem manual dalam mencatat transaksi  antara  penghuni  dengan  pemilik.  Penerapan  sistem  ini  sering menghadapi berbagai  masalah,  seperti pemilik harus  mengecek  catatannya  untuk  mengetahui  penghuni  mana  yang  belum  melunasi  pembayarannya,  sehingga  sering diperlukan  waktu  yang  lama  untuk  memperoleh  informasi  tersebut.  Pada  sistem  ini,  pemilik  sering  kesulitan  dalam memperoleh  informasi  mengenai  pembayaran  biaya  sewa,  sehingga  pemilik  tidak  dapat  memperoleh  informasi mengenai  penghuni  yang  belum  melunasi  pembayaran  biaya  sewa  dan  penghuni  yang  sering  telat  dalam  melunasi pembayarannya.  Selain  itu,  pemilik  juga  kesulitan  dalam  mempromosikan  tempat  indekosnya  dan  sering  harus mengeluarkan biaya yang banyak untuk menerbitkan iklan di berbagai media cetak dan media sosial. Permasalahan juga dihadapi  oleh  masyarakat  calon  penghuni,  dimana  masyarakat  kesulitan  dalam  mencari  tempat  indekos  yang  sesuai dengan kriteria yang diinginkannya dan kondisi keuangannya.
Untuk lebih mendukung kinerja dari sistem indekos ini, maka akan ditambahkan fitur rekomendasi pada aplikasi tersebut.Sistem rekomendasi merupakan fitur yang banyak digunakan pada perangkat lunak zaman sekarang[1]. Metode yang dapat digunakan adalah metode Social Trust Path . Metode ini mengkombinasikan pendekatan regulasi sosial yang berhubungan  dengan  informasi  jaringan  sosial  untuk  memperoleh  sistem  rekomendasi  dengan  informasi  kepercayaan antara user . Data kepercayaan dan rating akan digunakan untuk memprediksi nilai pada matriks user-item . Berdasarkan hubungan  pertemanan,  akan  dibuat social  network .  Metode social  trust  path akan  menghitung  korelasi user-item , rumusan kalkulasi kepercayaan dan regulasi sosial[2].
Beberapa penelitian sejenis yang pernah dilakukan sebelumnya, seperti Sistem Informasi Indekos Berbasis Web [3].  Hasil  dari  sistem  ini  pencari  indekos  dapat  mencari  indekos  berdasarkan  kategori,  wilayah  dan  harga,  pemilik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Submitted: 28/06/2021 ; Accepted: 27/07/2021 ; Published: 31/07/2021
indekos  dalam  memasarkan  indekosnya  terlebih  dahulu  harus  melakukan  registrasi  agar  bisa  menginput  data indekosnya,  admin  dapat  mengelola  data  indekos  dan  data  user.  Sistem  ini  telah  dibuat  dan  terkomputerisasi  secara online [3].
Penelitian  lainnya  seperti  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Rumah  Kost  dan  Kontrakan  Teluk  Kuantan [4].Sistem ini menawarkan kemudahan bagi sipencari rumah kost dan kontrakan untuk  melakukan penyewaan. Begitu juga dengan pemilik kost, maka dengan mudah menawarkan rumah kost dan kontrakan yang dimiliki agar dapat disewa dan dihuni oleh sipencari rumah kost, tentunya pembuat sistem juga akan mendapatkan keuntungan dari setiap transaksi yang dilakukan. Sistem informasi ini, memberikan gambaran jelas kepada si pencari rumah kost dan kontrakan dalam memilih hunian yang mereka lihat di halaman sistem informasi inisesuai dengan selera dan kebutuhan mereka masing- masing [4].
Penelitian  lainnya  yaitu  Perancangan  Sistem  Informasi  Pencarian  Dan  Pemesanan  Rumah  Kos  Berbasis  Web (Studi Kasus: Kota  Bandar Lampung) [5].  Hasil pengujian kualitas menggunakan ISO 9126 aspek fungsionality yang menunjukkan  bahwa  sistem  melakukan  100%  fungsinya  dengan  benar  dan  hasil  pengujian  kebutuhan  user menggunakan ISO 9126 aspek usability diperoleh nilai persentase sebesar 88.36% [5].
Penelitian  lainnya  yaitu  Aplikasi  Pencarian  dan  Penyewaan  Rumah  Kost  Berbasis  Web  dan  Android  [6]. Permasalahan  dalam  mencari  rumah  kost  tersenbut  mendorong  pembuatan  aplikasi  pencarian  dan  penyewaan  rumah kost berbasis Web dan mobile Android dengan menggunakan metode penelitian terapan dengan diagram fishbone untuk menganalisis kebutuhan pencari dan pemilik rumah kost. Pencari terbantu dalam melakukan pencarian dan penyewaan rumah kost yang diinginkan dan pemilik terbantu dalam melakukan promosi rumah kost [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada metodologi System Development Life Cycle (SDLC) dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi masalah, peluang, dan tujuan
Pada  tahap  ini,  penulis  mencari  tahu  apa  yang  menjadi  permasalahan  pada  sistem  indekos  yang  sedang  berjalan, serta apa peluang dan tujuan dari hasil perancangan aplikasi web .
2. Menentukan syarat-syarat informasi
Pada  tahap  ini,  penulis  mengkaji  lebih  dalam  masalah  yang  telah  diidentifikasi  pada  tahap  sebelumnya  dan menentukan  syarat-syarat  informasi  yang  dibutuhkan  dengan  mengkaji  kembali  sistem  yang  berjalan  saat  ini  di indekos. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah:
a. Studi Kepustakaan dan Internet
Untuk mengumpulkan data yang berkaitan dengan topik yang akan dibahas dilakukan dengan cara membaca buku-buku  literatur  maupun  sumber  daya  yang  ada  di  internet.  Selanjutnya  menganalisis  aplikasi  sejenis sebagai bahan referensi dalam pengembangan sistem usulan.
b. Observasi
Dilakukan dengan mengamati secara langsung sistem yang berjalan saat ini di indekos.
3. Menganalisis kebutuhan sistem
Kegiatan-kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah:
a. Merancang flowchart dari metode Social Trust Path . b. Merancang proses sistem usulan dengan menggunakan use case diagram.
4. Merancang sistem yang direkomendasikan
Kegiatan-kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah:
a. Merancang user interface dari website usulan.
b. Merancang database yang  akan  digunakan  oleh  sistem  usulan  yang  terdiri  dari  struktur  tabel  dan  hubungan antar tabel dengan menggunakan DBMS MySQL.

## 2.2 Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  sebuah  alat  perangkat  lunak  dan  teknik-teknik  yang  menyediakan  saran  untuk  item-item yang paling memungkinkan menarik untuk pengguna tertentu[7].

## 2.3 Social Trust Path
Aplikasi  pencarian  tempat  indekos  berbasis  web  ini  menggunakan  metode social  trust  path untuk  melakukan  proses pencarian dan pemilihan tempat indekos yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh user . Algoritma Social Trust Path termasuk  jenis  algoritma Collaborative  Filtering ,  dimana  algoritma Social  Trust  Path akan  memberikan rekomendasi kepada user dengan berdasarkan pada tingkat kepercayaan dari user kepada user lainnya[8].

## 2.4 Proses Kerja Social Trust Path
Pada  bagian  ini  akan  ditunjukkan  proses  pengolahan  data  dari  kedua  jenis  hubungan user yaitu  hubungan  pemberian rating dan  pertemanan  sampai  pada  pemanfaatan  hasil  penggabungan  dari  kedua  jenis  hubungan  tersebut  untuk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Submitted: 28/06/2021 ; Accepted: 27/07/2021 ; Published: 31/07/2021
memprediksi nilai rating pada suatu tempat indekos melalui metode Social trust path . Masukan untuk metode ini berupa sebuah tabel dataset berukuran yang berisi sejumlah nilai rating yang diberikan oleh  orang user terhadap sebuah tempat indekos beserta unipartite graph yang merepresentasikan relasi pertemanan antar user . Metode Social  trust  path akan  mengolah  data  input  tersebut  dengan  menghitung  kemiripan  antara user berdasarkan rating dan  juga  kemiripan user berdasarkan  pertemanan[1].  Hasil rating tersebut  akan  dilakukan  proses normalisasi. Setelah itu, akan dilakukan proses penggabungan basis kemiripan antar user tersebut dengan menggunakan parameter  α.  Cara  penentuan  parameter  α  dapat  ditentukan  secara  manual  ataupun  ditentukan  secara  otomatis  (auto) berdasarkan data rating yang dimasukkan. Kemudian, akan diprediksi nilai rating untuk setiap tempat indekos dan akan diurutkan setiap tempat indekos berdasarkan nilai rating secara menurun. Terakhir, akan dihasilkan daftar rekomendasi tempat  indekos.  Proses  kerja  dari  aplikasi  website  Implementasi  Metode Social  trust  path pada  Sistem  Rekomendasi Tempat indekos ini dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti terlihat pada gambar berikut ini :
Mulai
Input user , tempat indekos dan relasi pertemanan u ser
Konversikan Unipartite graph ke dalam bentuk tabel biner hubungan pertemanan
Normalisasi nilai kemiripan antar user
berdasarkan rating Normalisasi nilai kemiripan antar user berdasarkan pertemanan Penggabungan basis kemiripan antar user Prediksi nilai rating dan rekomendasi tempat indekos
Output daftar rekomendasi tempat indekos
Selesai
Gambar 1.Flowchart Sistem
Aplikasi  rekomendasi  tempat  indekos  berbasis  web  ini  akan  digunakan  oleh  tiga  jenis  pemakai  ( user ),  yaitu administrator, user pemilik indekos dan user . Proses kerja dari setiap jenis pemakai ini dapat dirincikan sebagai berikut:
Aplikasi Pencarian Tempat Indekos dengan Metode Rekomendasi Social Trust Path Admin Login Web Manage Data Tempat Indekos << include >> Menyetujui Pendaftaran Tempat Indekos << include >> User Pemilik Indekos Input Data Tempat Indekos Melakukan Posting << include >> << include >> Memberikan Rating Input Data User Mencari Tempat Indekos User << include >> << include >> << include >> Gambar 2. Use Case Diagram dari bagian Web

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menguji  tingkat  akurasi  dari  prediksi rating dengan  menggunakan  metode social  trust  path ,  maka  ditetapkan beberapa rating yang  sebelumnya  telah  diberikan  oleh user 𝑢 terhadap  tempat  indekos 𝑓(𝑢, 𝑓) ,  di  antaranya:
(35, 1), (40, 3), (61, 2), (98, 4) dan (106, 5) akan dikosongkan kembali.
Tabel 1. RatingUser -Tempat indekos
User , Tempat indekos 1  2  3  4  5 35 - 3  2  2  4 40 4  2 - 4  3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
User , Tempat indekos 1  2  3  4  5 61 3 - 4  2  2 98 2  3  1 - 5 106 1  4  2  5 -
Relasi pertemanan antar user dengan nilai biner mewakili antar suatu user memiliki relasi pertemanan dan nilai biner menunjukkan antar suatu user tidak memiliki relasi pertemanan, yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Hubungan Pertemanan antar User
User , User 35 40 61 98 106 35 0 0 0 1 1 40 0 0 1 0 1 61 0 1 0 0 0 98 1 0 0 0 0 106 1 1 0 0 0
Langkah  awal  dari  metode Social  trust  path adalah  menghitung  rataan rating yang  diberikan  dari  setiap user . Perolehan rataan rating setiap user pada tabel 3. dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Tabel 3. RatingUser -Tempat indekos (Rataan Rating )
User , Tempat indekos 1 2 3 4 5 Rataan 35 - 3 2 2 4 2.2 40 4 2 - 4 3 2.6 61 3 - 4 2 2 2.2 98 2 3 1 - 5 2.2 106 1 4 2 5 - 2.4
Kemiripan  antara user dengan user itu  sendiri  akan  langsung  diwakili  nilai 1 sehingga  perhitungan  kemiripan (𝑠𝑖𝑚) dengan  persamaan  metrik cosine  similarity hanya  dilakukan  untuk  antar user (𝑢, 𝑣) ,  diantaranya:
(35,40), (35, 61), (35, 98), (35, 106), (40,61), (40, 98), (40, 106), (61,98), (61,106) dan (98, 106) . Untuk 𝑠𝑖𝑚(35, 40) .
𝑠𝑖𝑚(35, 40) = (3 × 2) + (2 × 4) + (4 × 3) √3 2 + 2 2 + 4 2 × √2 2 + 4 2 + 3 2 ≈ 0.675
Untuk 𝑠𝑖𝑚(98, 106) .
𝑠𝑖𝑚(98, 106) = (2 × 1) + (3 × 4) + (1 × 2)
√2 2 +3 2 + 1 2 × √1 2 + 4 2 + 2 2 ≈ 0.378
Hasil  perhitungan  seluruh  kemiripan  antar user berdasarkan  hubungan  pemberian rating dapat  ditunjukkan sebagai berikut:
Tabel 4. Kemiripan antar User Berdasarkan Rating
User , User 35 40 61 98 106 35 1 0.675 0.606 0.864 0.667 40 0.675 1 0.675 0.692 0.703 61 0.606 0.675 1 0.557 0.539 98 0.864 0.692 0.557 1 0.378 106 0.667 0.703 0.539 0.378 1
Tabel  4  diatas  menunjukkan  kemiripan  antara user berdasarkan  pada  nilai rating tempat  indekos  yang dimasukkan. Seperti terlihat pada tabel 3 diatas, user 35 memiliki tingkat kemiripan sebesar 67.5% terhadap user 40. Sementara itu, tingkat kemiripan antara user 35 dan user 98 adalah yang paling tinggi, yaitu dengan tingkat kemiripan sebesar 86.4%.
Kemiripan antar user yang diperoleh melalui metrik cosine similarity umumnya memiliki nilai yang relatif tinggi dengan interval [0.8, 1] .  Normalisasi  diperlukan  untuk  mendistribusikan  nilai-nilai  tersebut  kembali  ke  dalam interval [0, 1] secara  merata.  Tahapan  normalisasi  mencakup  perolehan  rataan  keseluruhan  kemiripan  antar user berdasarkan tabel 4, standar deviasi, dan pemakaian fungsi logistik sigmoid untuk mengubah nilai kemiripan kembali ke dalam interval [0, 1] . Tahapan Perolehan Rataan Kemiripan (𝜇) :
𝜇 = 1 + 0.675 + ⋯ + 0.378 + 1 25 ≈ 0.709
Tahapan Perolehan Standar Deviasi (𝑠) :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Submitted: 28/06/2021 ; Accepted: 27/07/2021 ; Published: 31/07/2021
𝑠 = √ (1 − 0.709) 2 + (0.675 − 0.709) 2 + ⋯ + (1 − 0.709) 2
25 − 1
𝑠 ≈ 0.185
Tahapan Normalisasi Kemiripan antar User : Untuk 𝑠𝑖𝑚(35, 35) .
𝑠𝑖𝑚(35, 35) = 1 1 + 𝑒 −( 1−0.709 0.185 ) ≈ 0.8281 Untuk 𝑠𝑖𝑚(106, 106) .
𝑠𝑖𝑚(106, 106) = 1 1 + 𝑒 −( 1−0.709
0.185 ) ≈ 0.8281
Hasil normalisasi nilai pada tabel 4 dapat ditunjukkan pada tabel 5 bawah berikut:
Tabel 5. Normalisasi Kemiripan antar User Berdasarkan Rating User,User 35 40 61 98 106 35 0.8281 0.4545 0.3652 0.6983 0.4446 40 0.4545 0.8281 0.4545 0.478 0.493 61 0.3652 0.4545 0.8281 0.3069 0.2861 98 0.6983 0.478 0.3069 0.8281 0.1438 106 0.4446 0.493 0.2861 0.1438 0.8281
Tabel  5  diatas  menunjukkan  hasil  normalisasi  kemiripan  antara user berdasarkan  pada  nilai rating tempat indekos  yang  dimasukkan.  Proses  normalisasi  ini  dilakukan  untuk  menghindari  nilai  0  dan  1  dalam  nilai  kemiripan antara user .  Seperti  terlihat  pada  tabel  5  diatas, user 35  memiliki  tingkat kemiripan  sebesar  45.45%  terhadap user 40 jika ditinjau dari tingkat kemiripan secara global.
Langkah selanjutnya adalah menghitung kemiripan antar user berdasarkan relasi pertemanan yang dijalin dengan user yang  lain  dengan  menggunakan  metrik friendTNS  similarity .  Bila user 𝑢 tidak  menjalin  hubungan  pertemanan dengan user 𝑣 , maka hubungkan kedua user tersebut dengan relasi pertemanan user lain melalui jalur tersingkat.
Untuk 𝑠𝑖𝑚(35, 40) . Dikarenakan user 35 tidak menjalin hubungan pertemanan dengan user 40, maka jalur tersingkat yang menghubungkan kedua user tersebut adalah melalui edge (35,106)dan dilanjutkan dengan edge (106, 40). Proses perhitungan similarity antara user 35 dan user 40 adalah sebagai berikut: 𝑠𝑖𝑚(35, 40) = 𝑠𝑖𝑚(35, 106) × 𝑠𝑖𝑚(106, 40)
𝑠𝑖𝑚(35, 40) = 1 2 + 2 − 1 × 1 2 + 2 − 1 ≈ 0.1111
Untuk 𝑠𝑖𝑚(98,106) .
𝑠𝑖𝑚(98, 106) = 𝑠𝑖𝑚(98, 35) × 𝑠𝑖𝑚(35,106, ) 𝑠𝑖𝑚(98, 106) = 1 1+2−1 × 1 2+2−1 ≈ 0.1665
Hasil  perhitungan  seluruh  kemiripan  antar user berdasarkan  hubungan  pertemanan  dapat  ditunjukkan  sebagai berikut:
Tabel 6. Kemiripan antar User Berdasarkan Pertemanan User , User 35 40 61 98 106 35 0 0.1111 0.0555 0.5 0.3333 40 0.1111 0 0.5 0.0555 0.3333 61 0.0555 0.5 0 0.0277 0.1665 98 0.5 0.0555 0.0277 0 0.1665 106 0.3333 0.3333 0.1665 0.1665 0
Tabel 6 diatas menunjukkan kemiripan antara user berdasarkan pada nilai pertemanan. Seperti terlihat pada tabel 6 diatas, user 35 memiliki tingkat kemiripan sebesar 11.11% terhadap user 40. Sementara itu, tingkat kemiripan antara user 35  dan user 98  adalah  sebesar  50%.  Kemiripan  antar user yang  diperoleh  melalui  metrik FriendTNS umumnya memiliki  nilai  yang  relatif  rendah  dengan interval [0, 0.3] .  Normalisasi  diperlukan  untuk  mendistribusikan  nilai-nilai tersebut  kembali  ke  dalam interval [0, 1] secara  merata.  Tahapan  normalisasi  mencakup  perolehan  rataan  keseluruhan kemiripan  antar user berdasarkan  tabel  3.7.,  standar  deviasi,  dan  pemakaian  fungsi  logistik sigmoid untuk  mengubah nilai kemiripan kembali ke dalam interval [0, 1] .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Tahapan perolehan rataan kemiripan (𝜇) :
𝜇 = 0 + 0.1111 + ⋯ + 0.1665 + 0 25 ≈ 0.1795
Tahapan perolehan standar deviasi (𝑠) :
𝑠 = √ (0 − 0.1795) 2 + (0.1111 − 0.1795) 2 + ⋯ + (0.1665 − 0.1795) 2 + (0 − 0.1795) 2
25 − 1 𝑠 ≈ 0.2465
Tahapan normalisasi kemiripan antar user : Untuk 𝑠𝑖𝑚(35, 35) .
𝑠𝑖𝑚(35, 35) = 1 1 + 𝑒 −( 0−0.1795 0.2465 ) ≈ 0.325579 Untuk 𝑠𝑖𝑚(106, 106) .
𝑠𝑖𝑚(106, 106) = 1 1 + 𝑒 −( 0−0.1795
0.2465 ) ≈ 0.325579
Hasil normalisasi nilai pada tabel 4 dapat ditunjukkan pada tabel 5 bawah berikut:
Tabel 7. Normalisasi Kemiripan antar User Berdasarkan Pertemanan
User , User 35 40 61 98 106 35 0.325579 0.431033 0.376801 0.785787 0.651035 40 0.431033 0.325579 0.785787 0.376801 0.651035 61 0.376801 0.785787 0.325579 0.34611 0.486769 98 0.785787 0.376801 0.34611 0.325579 0.486769 106 0.651035 0.651035 0.486769 0.486769 0.325579
Tabel 7 diatas menunjukkan hasil normalisasi kemiripan antara user berdasarkan pada nilai pertemanan. Seperti terlihat pada tabel 4 diatas, user 35 memiliki tingkat kemiripan sebesar 43.10% terhadap user 40. Perolehan dua basis kemiripan antar user yaitu berdasarkan hubungan pemberian rating dan pertemanan dengan hasil yang ditunjukkan pada tabel 5 dan tabel 7. Selanjutnya digabungkan menjadi satu kesatuan dengan menggunakan metrik Social-Union itu sendiri. Misalkan ditentukan 𝑎 = 0.25 , maka: Untuk 𝑠𝑖𝑚(35, 35).
𝑠𝑖𝑚(35, 35) = (1 − 0.25) × 0.325579 + 0.25 × 0.8281 ≈ 0.4512 … Untuk 𝑠𝑖𝑚(106, 106). 𝑠𝑖𝑚(106, 106) = (1 − 0.25) × 0.325579 + 0.25 × 0.8281 ≈ 0.4512
Hasil penggabungan basis kemiripan antar user dapat ditunjukkan pada tabel bawah berikut:
Tabel 8. Penggabungan Basis Kemiripan antar User
User , User 35 40 61 98 106 35 0.4512 0.4369 0. 3739 0. 7639 0. 5994 40 0.4369 0. 4512 0.703 0. 4021 0. 6115 61 0.3739 0.703 0. 4512 0. 3363 0. 4366 98 0.7639 0.4021 0.3363 0. 4512 0. 401 106 0.5994 0.6115 0.4366 0.401 0. 4512
Prediksi nilai rating untuk pasangan user -tempat indekos (𝑢, 𝑓) dapat ditunjukkan sebagai berikut: Untuk user 35 dan tempat indekos 1 .
𝑟̂ 35,1 = 2.2 + 0.4369 × |4 − 2.6| + 0.3739 × |3 − 2.2| + 0.7639 × |2 − 2.2| + 0.5994 × |1 − 2.4| 0.4369 + 0.3739 + 0.7639 + 0.5994
𝑟̂ 35,1 ≈ 3.075178 ≈ 3 Hasil prediksi nilai rating dapat ditunjukkan pada tabel bawah berikut:
Tabel 9. Prediksi Nilai Rating
User , Tempat indekos 1 2 3 4 5 35 3 3 2 2 4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
User , Tempat indekos 1 2 3 4 5 40 4 2 3 4 3 61 3 3 4 2 2 98 2 3 1 3 5 106 1 4 2 5 4

## 3.1 Implementasi Program
Berikut  ini  adalah  tampilan  hasil  dari  Aplikasi  Pencarian  Tempat  Indekos  dengan  Metode  Rekomendasi  Social  Trust Path. Tampilan Awal dari aplikasi ini dapat dirincikan sebagai berikut:

## Gambar 3. Tampilan Awal
Tampilan  Awal  ini  merupakan  tampilan  awal  di  saat user memasuki  halaman  web  yang  penulis  bangun.  Pada halaman awal ini, user dapat melihat berbagai informasi mengenai berbagai indekos yang terdapat di kota Medan. Agar dapat  melakukan  pemesanan,  maka user harus  melakukan  login  ke  dalam  sistem  terlebih  dahulu.  Caranya  adalah dengan  mengklik  link  Login.Apabila user belum  mendaftarkan  diri  ke  dalam  sistem, user harus  melakukan  registrasi terlebih  dahulu  dengan  mengklik  link  Daftar User sehingga  sistem  akan  menampilkan  halaman  Daftar User seperti terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 4 . Tampilan Daftar User
Pada halaman Daftar User ini, user harus memasukkan semua datanya dengan valid. Data input ini yang akan digunakan  dalam  proses  login  ke  dalam  sistem.  Apabila user telah  memasukkan  semua  datanya  maka user dapat mengklik tombol Simpan untuk menyimpan data input ke dalam database.
Setelah  itu, user dapat  melakukan  login  ke  dalam  sistem  dengan  mengklik  link  Login,  sehingga  sistem  akan menampilkan halaman Login seperti terlihat pada gambar berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Pada halaman website ini, user harus memasukkan data user yang valid agar user dapat menggunakan aplikasi yang dibuat. Apabila proses login berhasil, maka sistem akan menampilkan halaman Home dari sistem, seperti terlihat pada gambar  6.
Gambar 6. Tampilan Halaman Home
Setelah melakukan login ke dalam sistem, maka user dapat melakukan pencarian tempat indekos yaitu dengan mengklik link Cari, sehingga sistem akan menampilkan halaman Cari seperti terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 7. Tampilan Halaman Cari
User dapat memilih kategori pencarian dan memasukkan kata pencarian yang diinginkan serta mengklik tombol Cari. Setelah itu, sistem akan menampilkan halaman Hasil Pencarian seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Pencarian
Apabila user ingin  menampilkan  hasil  rekomendasi  tempat  indekos,  maka user dapat  mengklik  link Rekomendasi sehingga sistem akan menampilkan halaman Rekomendasi seperti terlihat pada gambar berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Submitted: 28/06/2021 ; Accepted: 27/07/2021 ; Published: 31/07/2021
User dapat  melihat  informasi  mengenai  tempat  indekos  dengan  mengklik  gambar  atau  nama  tempat  indekos yang bersangkutan, maka sistem akan menampilkan halaman Info Tempat Indekos seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 10. Tampilan Halaman Info Tempat Indekos
Pada  halaman  info  tempat  indekos  ini, user juga  dapat  memberikan  rating  kepada  tempat  indekos  yang bersangkutan.  Caranya  adalah  dengan  mengklik  bintang  pada  berikan  rating  dan  klik  tombol Submit .  Sistem  akan menyimpan nilai rating yang diberikan dan menghitung ulang nilai rating dari tempat indekos yang bersangkutan. Terakhir, user dapat  menambah  teman  dari user dengan  mengklik  link  Tambah  Teman  sehingga  sistem  akan menampilkan halaman Tambah Teman seperti terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 11. Tampilan Halaman Tambah Teman
Selain  tampilan  berbasis  website, user juga  dapat  mengakses  aplikasi  berbasis  mobile.   Pada  saat  pertama kali menjalankan Sistem Rekomendasi Indekos Menggunakan Social Trust Path berbasis mobile , maka halaman yang akan muncul pertama kali adalah halaman Login , yang dapat dilihat pada Gambar 4.11 berikut ini:
Gambar 12. Tampilan halaman home versi mobile
User tempat indekos juga dapat menggunakan Aplikasi Pencarian Tempat Indekos dengan Metode Rekomendasi Social  Trust  Path . User tempat  indekos  dapat  mendaftarkan  tempat  indekosnya  ke  dalam  sistem.  Caranya  adalah dengan mengklik link Daftar Indekos sehingga sistem akan menampilkan halaman berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 293-302
Gambar 13. Tampilan Halaman Daftar Tempat Indekos Baru
User tempat  indekos  dapat  menambahkan  post  dari  tempat  indekosnya.  Caranya  adalah  dengan  mengklik  link Tambah Post sehingga sistem akan menampilkan halaman Tambah Post seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 14. Tampilan Halaman Tambah Post

## 4. KESIMPULAN
Selama  dalam  proses  perancangan  dan  uji  coba  sistem  informasi  berbasis web ini,  penulis  dapat  menarik  beberapa kesimpulan, yaitu sistem informasi yang peneliti bangun bisa memberikan kemudahan bagi customer dalam melakukan pencarian tempat indekosdengan cepat. Design pada website ini peneliti atur dengan sedemikian rupa dengan maksud untuk  memberikan  suatu  suasana  yang  ceria  sehingga  bisa  menarik  minat customer .  Adapun  saran-saran  yang  ingin penulis sampaikan sehubungan dengan pengembangan sistem ini, yaitu sistem dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan  keamanan  pada  sistem,  sehingga  data  pemakai  dapat  lebih  terjamin.Sistem  dapat  dikembangkan  lebih lanjut  sehingga  mendukung  proses  pembayaran  dengan  kartu  kredit  ataupun  dengan  layanan  pembayaran online lainnya, seperti paypal .Tampilan dapat lebih ditingkatkan lagi dengan menambahkan fitur  animasi dan gambar-gambar lainnya sehingga website kelihatan lebih menarik lagi.

## REFERENCES
[1] H. Ma and D. Che, “An Integrative Social Network and Review Content Based Recommender System,” J. Ind. Intell. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 69– 75, 2015, doi: 10.12720/jiii.4.1.69-75.
[2] H. Heriyanto et al. , “Aplikasi Online Marketplace pada PT . XYZ di Surabaya,” no. 031.
[3] R.  Suppa  dan  T.  Saldi,  “Sistem  Informasi  Indekos  Berbasis  Web”,  PENA  TEKNIK:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik  Volume  3,  Nomor  2, September 2018 : 139 - 146.
[4] Elgamar  Syam,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Rumah  Kost  dan  Kontrakan  Teluk  Kuantan”,  JURNAL  TEKNOLOGI  DAN  OPEN SOURCE, VOL. 1 No. 1, Juni 2018, ISSN ONLINE : 2622-1659.
[5] Arief  Budiman,  Lara  Sri  Wahyuni,  Suharsono  Bantun,  Perancangan  Sistem  Informasi  Pencarian  Dan  Pemesanan  Rumah  Kos  Berbasis  Web (Studi Kasus: Kota Bandar Lampung), Jurnal TEKNOKOMPAK, Vol. 13, No. 2, 2019, 24-30. P-ISSN 1412-9663, E-ISSN 2656-3525.
[6] Joysun Agape Sianturi, I Nyoman Piarsa, I Ketut Adi Purnawan, Aplikasi Pencarian dan Penyewaan Rumah Kost Berbasis Web dan Android, MERPATI VOL. 6, NO. 3 DESEMBER 2018 ISSN: 2252-3006.
[7] R.  Yustiani  and  R.  Yunanto,  “Peran  Marketplace  Sebagai  Alternatif  Bisnis  Di  Era  Teknologi  Informasi,” Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 43–48, 2017, doi: 10.34010/komputa.v6i2.2476.
[8] I. Belkhadir, E. D. Omar, and J. Boumhidi, “An intelligent recommender system using social trust path for recommendations in  web-based social networks,” Procedia Comput. Sci. , vol. 148, pp. 181–190, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.01.035.