## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.2, Desember 2020, pp. 137~145 e-ISSN: 2548-6861

## Sistem Rekomendasi Hybrid untuk Pemesanan Hidangan Berdasarkan Karakteristik dan Rating Hidangan
Lukas Tommy 1 *, Dian Novianto 2 *, Yohanes Setiawan Japriadi 3 * * Teknik Informatika, Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur lukastommy@atmaluhur.ac.id 1 , diannovianto@atmaluhur.ac.id 2 , ysetiawanj@atmaluhur.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2020-11-25 Revised 2020-11-27 Accepted 2020-12-07 The  method  that  was  often  applied  in  recommender  systems  was  content-based filtering or collaborative filtering which had several drawbacks if applied singly so that  its  accuracy  was  not  too high.  This  study  intended  to solve  the  drawbacks  of both by combining these two methods into a hybrid method. Apriori algorithm was used to provided recommendations based on dishes’s category and price range in customer  order  history  or  wishlist.  The  similarity  between  dishes  was  calculated using  adjusted-cosine  similarity  algorithm  while  customer’s  rating  for  dishes prediction was calculated using weighted sum algorithm. The values generated by these two methods were then averaged for recommendation process. The proposed hybrid recommender system successfully combines content-based with collaborative filtering methods where its precision and recall values when measured by confusion matrix are 80.73% and 76.52%. By considering the characteristics of dishes that have been  ordered  by  customer,  the  recommender  system  is  able  to  recommend  new dishes or dishes that have not been ordered as long as their characteristics are similar to the dishes the customer has ordered.
Keyword: Collaborative filtering,
Content-based filtering, Dish, Hybrid recommender system, Ordering
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Ponsel  cerdas  ( smartphone ),  salah  satunya yang  berbasis Android  pada  saat  ini  menjadi  benda  yang  tidak  dapat dipisahkan bagi para pebisnis dan kaum  millenial,  misalnya di bidang kuliner. Usaha kuliner dapat didefinisikan sebagai usaha yang melakukan transaksi penjualan di bidang makanan dan  minuman  [1].  Salah  satu  bentuk  usaha  kuliner  adalah kopitiam,  yaitu  kedai  kopi  dan  sarapan  tradisional  yang berasal dari Malaysia dan Singapura. Selain itu terdapat juga kopitiam modern yang menjual menu makan siang dan makan malam [2].
Beberapa  dari  seluruh  hidangan  yang  ada  dan  barangkali disukai pelanggan dapat dipilih sekaligus direkomendasikan secara  otomatis  dengan  memanfaatkan  sistem  rekomendasi [3].  Sistem  rekomendasi  dapat  diartikan  sebagai  sebuah sistem  yang  menganalisis  data  produk  dan  pengguna  untuk menemukan  hubungan  di  antara  keduanya  dan  kemudian hubungan tersebut ditampilkan dalam bentuk rekomendasi[4].  Hal  ini  menyebabkan  proses  pencarian hidangan  dapat  menjadi  lebih  cepat  dan  mudah  jika dibandingkan rekomendasi secara konvensional [5].
Ada  2  metode  yang  sering  diterapkan  dalam  sistem rekomendasi,  yaitu  metode content-based  filtering dan collaborative filtering [4], [6]. Kedua metode ini akan tetapi memiliki kekurangan jika diterapkan secara tunggal sehingga tingkat akurasinya tidak terlalu tinggi. Metode content-based filtering membutuhkan  data item yang  pernah  dipesan pengguna tersebut dalam memberikan rekomendasi sehingga tidak  dapat  merekomendasikan item yang  belum  pernah dipesan[7]. Collaborative filtering terlalu bergantung dengan rating dan riwayat pemesanan pelanggan lainnya yang belum tentu  sama  dengan  preferensi  pengguna  yang  meminta rekomendasi [8], [9].
Beberapa  usaha  telah  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi  dari  kedua  metode  tersebut.  Untuk collaborative filtering (baik item-based maupun user-based )  misalnya dengan menambahkan personalization dan K-means clustering yang  mempertimbangkan  faktor  lokasi,  aktivitas, dan preferensi pengguna [10]. Penerapan k-nearest neighbor [5], [11] untuk  mengurangi terjadinya error dalam prediksi. Penggunaan  atribut  pengguna  seperti  usia  dan  gender menghasilkan akurasi sistem rekomendasi yang lebih rendah dibandingkan  dengan  yang  tidak  menggunakannya  [3].
138
Pemanfaatan  algoritma adjusted-cossine  similarity dalam menghitung kemiripan antar user dan algoritma weighted sum untuk perhitungan prediksi [6].
Sama  halnya  dengan  metode collaborative  filtering , penelitian-penelitian  sebelumnya  telah  mencoba  untuk mengoptimalkan kinerja dari metode content-based filtering , di  antaranya  dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes dengan  pemilihan  atribut  yang  cukup  berdampak  untuk memperoleh  akurasi  tertinggi  [12].  Pertimbangan  akan spesifikasi dari produk, misalkan telepon genggam antara lain harga, kapasitas RAM ( Random Access Memory ), dan lainnya dalam memberikan rekomendasi [13]. Algoritma apriori yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pola-pola  kombinasi item pada  riwayat  belanja  konsumen [7],  [14].  Selain  itu, pertimbangan  akan  hobi  yang  dinput  pelanggan  saat mendaftar,  kategori item di  keranjang,  serta  pola  pembelian pelanggan  pada  umumnya  memungkinkan  rekomendasi kepada pelanggan baru [14].
Sayangnya  berbagai  usaha  tersebut  belum  dapat meningkatkan  akurasi  dari  sistem  rekomendasi  hingga melebihi 80 persen. Akurasi dari sebuah sistem rekomendasi dapat  lebih  ditingkatkan  lagi  dengan  memadukan  kedua metode  tersebut  menjadi  satu  ( hybrid )  untuk  menutupi kelemahan  dari  keduanya,  seperti  yang  telah  diulas  pada penelitian  [6],  [15].  Dengan  memadukan  keduanya,  sistem rekomendasi  dapat  merekomendasikan item tidak  hanya berdasarkan  pola  belanja  dan  profil  pengguna  namun  juga berdasarkan masukan berupa rating dari pengguna lain yang pola pemesannya mirip dengan pengguna tersebut[6], [15].
Sistem  rekomendasi hybrid untuk  pemesanan  hidangan yang diusulkan menerapkan 3 buah algoritma, yaitu apriori , adjusted-cosine  similarity ,  dan weighted  sum .  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memadukan  metode collaborative dan content-based filtering pada  sistem  rekomendasi  menjadi metode hybrid dimana  jika precision -nya  diukur  dengan confusion  matrix diharapkan  dapat  melebihi  80%.  Adapun manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  dapat  dianalisis  dan dievaluasinya  performa  dari  sistem  rekomendasi hybrid dalam  merekomendasikan  hidangan  menurut  karakteristik dan rating hidangan tersebut.

## II. METODE PENELITIAN
Objek penelitian dari penelitian ini adalah hidangan yang ada  di  kopitiam  pada  umumnya.  Data  yang  akan  digunakan didapatkan dari 2 kopitiam di  wilayah Pangkalpinang,  yaitu Victory  Town  Kopitiam  dan  Kong  Djie  Coffee.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  hidangan  dan riwayat pemesanan pelanggan.
Bagan  alir  penelitian  yang  dilakukan  adalah  seperti  yang ditunjukkan  Gambar  1  yang  diawali  dengan  studi pendahuluan tentang sistem rekomendasi secara umum yang dilanjutkan  dengan  studi  pendahuluan  mengenai  cara memadukan metode collaborative dan content-based filtering menjadi  metode hybrid di  sistem  rekomendasi.  Setelah  itu dilakukan  pengumpulan  data  pada  tempat  riset.  Algoritma apriori  dari  Metode content-based  filtering dan  algoritma
adjusted-cosine  similarity sekaligus weighted  sum dari metode collaborative filtering lalu dirancang. Kedua metode ini  kemudian  dikombinasikan  untuk  menghasilkan  metode hybrid dan  setelah  itu  diimplementasikan  pada  aplikasi pemesanan. Setelah itu, akan dilakukan pengujian antara skor rekomendasi  yang  dihitung  secara  manual  dengan  yang dhitung dengan sistem. Apabila sudah sesuai, maka data latih akan ditambahkan, Selanjutnya, dilakukan analisis sekaligus evaluasi terhadap kinerja dan akurasi dari sistem rekomendasi hybrid yang  diusulkan  berdasarkan  karakteristik  hidangan yang  ada  di wishlist atau  pernah  dipesan  pelanggan  serta rating dan  riwayat  pemesanan  hidangan  pelanggan  lainnya. Evaluasi dilakukan dengan metode confusion matrix terhadap 17 responden dalam hal disukai atau tidaknya hidangan yang direkomendasikan ke mereka.

## Gambar 1. Bagan alir penelitian

## A. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah studi pustaka, observasi, dan wawancara. Studi pustaka dilaksanakan dengan mempelajari literatur dan artikel ilmiah yang terkait metode-metode yang ada di sistem rekomendasi serta implementasinya.
Observasi  dilakukan  dengan  mengamati  secara  langsung hidangan yang ada di daftar menu kopitiam. Data-data yang dikumpulkan antara lain data hidangan yang terdiri atas nama, kategori, dan harga hidangan. Dari semua hidangan yang ada, hanya  3  hidangan  dari  setiap  kategori  (menu  utama, minuman, dan snack ) yang akan dipilih sebagai sampel pada penelitian  ini  agar  proses  komputasi  nantinya  tidak  terlalu kompleks, seperti yang dapat dilihat pada Tabel I. Selain itu, klasifikasi  dari  kategori  hidangan  yang  akan  digunakan adalah sebanyak 6 buah, yaitu utama, minuman, snack , manis, asam,  dan  pedas  dimana  setiap  hidangan  dapat  memiliki  1
139
hingga 3 kategori. Adapun rentang harga hidangan yang ada untuk  perhitungan  algoritma apriori adalah  di  bawah  Rp 18.000, Rp 18.000 hingga Rp. 20.000, dan di atas Rp 20.000.
Wawancara dilakukan dengan pakar kecerdasan buatan di kelompok  keilmuan  untuk  mengetahui  konsep  dasar mengenai  sistem  rekomendasi  dan  algoritmanya  sekaligus dengan seorang pramusaji kopitiam untuk mengetahui konsep pramusaji  dalam  merekomendasikan  hidangan  secara konvensional kepada pelanggan di kopitiam pada umumnya. Selain  itu  dari  wawancara  ini  juga  diperoleh  data  riwayat pemesanan  5  orang  pelanggan  (P1  hingga  P5)  yang  akan dijadikan data latih seperti yang ditunjukkan Tabel II.
TABEL I DATA HIDANGAN DAN KARAKTERISTIKNYA
No Nama Harga (Rp) Kategori 1 Nasi goreng 17.000 Utama, pedas 2 Nasi ayam asam manis 20.000 Utama, asam, manis 3 Nasi capcay seafood 25.000 Utama 4 Kopi susu 15.000 Minuman, manis 5 Jus jeruk 18.000 Minuman, asam, manis 6 Lemon tea 13.000 Minuman, asam 7 Kentang goreng 15.000 Snack 8 Pisang cokelat 18.000 Snack, manis 9 Pentol pedas 21.000 Snack, pedas TABEL II DATA RIWAYAT PEMESANAN PELANGGAN DAN RATINGNYA Pelanggan Hidangan yang Dipesan (Rating) P1 Nasi  ayam  asam  manis  (3),  jus  jeruk  (5),  pisang cokelat (3) Nasi capcay seafood (4), kopi susu (2) Nasi ayam asam manis (3), lemon tea (4) P2 Nasi  capcay  seafood  (5),  jus  jeruk  (4),  pisang cokelat (3) P3 Nasi capcay seafood (2), jus jeruk (2) P4 Nasi ayam asam manis (3), pentol pedas (4) P5 Nasi ayam asam manis (3), pisang cokelat (2) Nasi goreng (5), pisang cokelat (2)
Nasi ayam asam manis (3), kentang goreng (5)

## B. Perancangan
Gambar 2 adalah kerangka konsep dari sistem rekomendasi yang  diusulkan.  Saat  pengguna  aplikasi  usulan  meminta rekomendasi  hidangan,  permintaan  akan  dikirim  ke web server terlebih  dahulu  dan  setelah  itu  data-data  yang dibutuhkan  akan  diambil  dari database  server . Web  server kemudian  memproses  data-data  tersebut  dengan  metode content-based dan collaborative filtering untuk menghasilkan rekomendasi  hidangan.  Metode content-based  filtering menggunakan  algoritma  apriori  yang  merekomendasikan hidangan  berdasarkan  kategori  dan  rentang  harga  hidangan yang  ada  di  riwayat  pemesanan  pelanggan  tersebut.  Jika pelanggan  belum  pernah  melakukan  pemesanan,    atau wishlist .  Metode collaborative  filtering menggunakan algoritma adjusted-cosine  similarity dalam  menghitung
kemiripan  antar  hidangan  sedangkan  prediksi rating suatu pelanggan  terhadap  suatu  hidangan  dihitung  dengan algoritma weighted  sum .  Apabila  pelanggan  belum  pernah melakukan  pemesanan,  maka rating rata-rata  dari  hidangan yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  prediksi.  Hasil perhitungan algoritma apriori dan weighted sum ini kemudian dirata-ratakan  dan  semua  hidangan  (kecuali  yang  sudah  ada di wishlist ) dengan nilai support yang melebihi nilai support minimum  yang  telah  ditentukan  akan  direkomendasikan kepada pengguna dan diurutkan secara menurun menurut nilai support -nya.
Gambar 2. Kerangka konsep
C. Metode Content-based Filtering
Content-based filtering memiliki konsep untuk merekomendasikan hidangan menurut hasil uraian persamaan hidangan  yang  sudah  ditaksir  oleh  pelanggan  [16].  Profil pelanggan  diwujudkan  oleh content-based  filtering menurut karakteristik  perwujudan  suatu  hidangan,  misalkan  rentang harga  dan  kategori  hidangan  tersebut.  Faktor  yang menentukan profil pelanggan ini lalu diberikan angka bobot menurut  suatu  parameter.  Hasil  rekomendasi  adalah  faktor yang memiliki cosine similarity paling tinggi.
Sistem  rekomendasi  yang  diusulkan  memanfaatkan  salah satu  algoritma  dari  metode content-based  filtering ,  yaitu algoritma  apriori.  Algoritma  ini  menjalankan  pencarian frequent  itemset dengan  aturan  asosiatif  dan  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  [17].  Pada algoritma  apriori  terdapat  2  parameter  utama, support yaitu persentase  kombinasi  hidangan  dalam database dan confidence yaitu  kuatnya  hubungan  antar  hidangan  dalam aturan asosiatif [18].
Nilai support dari  suatu  karakteristik  hidangan  (kategori atau  rentang  harga)  dihitung  dengan  Persamaan  (1).  Nilai support dari  2  karakteristik  dan  dihitung  dengan  Persamaan (2).  Selain  itu,  nilai confidence dari rule A→B  dihitung menggunakan Persamaan (3).

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑖𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑖𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛
(1)
140 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑚𝑙 𝐻𝑑𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑖𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 (2) 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 ⟶ 𝐵) = 𝐽𝑚𝑙 𝐻𝑑𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑖𝑑𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Mula-mula  tetapkan  nilai support minimum  misalkan menjadi  40%  dan  dengan  berdasarkan  Tabel  II  akan didapatkan  pola frequent untuk  Pelanggan  5  dengan  total hidangan  yang  pernah  dipesan  adalah  sebanyak  6  buah. Diketahui  bahwa  Pelanggan  5  pernah  memesan  nasi  goreng sebanyak  1  kali,  nasi  ayam  asam  manis  sebanyak  2  kali, kentang goreng sebanyak 1 kali, dan pisang cokelat sebanyak 2 kali.
Berdasarkan  data  yang  terdapat  di  Tabel  I  didapatkanlah pola frequent kategori  dan  rentang  harga  hidangan.  Sebagai contoh,  dari  6  hidangan  yang  dipesan  Pelanggan  5,  4  di antaranya, yaitu 2 pisang cokelat dan 2 nasi ayam asam manis berkategori  manis.  Hal  ini  menyebabkan  nilai support dari kategori  manis  untuk  Pelanggan  5  adalah  66,67%.  Dari  6 hidangan yang dipesan Pelanggan 5, 4 di antaranya memiliki harga  antara  Rp.  18.000  hingga  Rp.  20.000,  sehingga  nilai support dari  rentang  harga  Rp.  18.000  hingga  Rp.  20.000 untuk Pelanggan 5 adalah 66,67%.
Nilai support suatu  hidangan  diperoleh  dengan  merata- ratakan nilai support kedua karakteristiknya. Sebagai contoh, hidangan pisang cokelat  memiliki  kategori snack dan manis serta harganya berada antara Rp. 18.000 hingga Rp. 20.000. Nilai support karakteristik  ini  berturut-turut  adalah  50%, 66,67%,  dan  66,67%  sehingga  nilai support rata-ratanya dapat dihitung seperti berikut:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑝𝑖𝑠𝑎𝑛𝑔 𝑐𝑜𝑘𝑒𝑙𝑎𝑡)
= ( 50% + 66,67% 2 ) + 66,67% 2 = 62,50%
Nilai support rata-rata  dari  pisang  cokelat  (62,50%) melebihi  nilai support minimum  (40%)  sehingga  akan direkomendasikan  oleh  sistem.  Hidangan  seperti  kopi  susu tidak  direkomendasikan  karena  nilai support rata-ratanya hanya 33,33%.
Pemanfaatan  algoritma apriori yang  menggunakan karakteristik  hidangan  dalam  memberikan  rekomendasi memiliki  kelebihan  jika  dibandingkan  dengan  yang  tidak. Hidangan  baru  atau  belum  pernah  dipesan  oleh  pelanggan, seperti  jus  jeruk  mungkin  saja  direkomendasikan  selama karakteristiknya  mirip  dengan  hidangan-hidangan  yang pernah dipesan pelanggan tersebut.
Apabila  pelanggan  yang  meminta  rekomendasi  belum pernah melakukan pemesanan, maka sistem akan menggunakan  data  pemesanan  seluruh  pelanggan  ditambah hidangan  yang  ada  di wishlist pelanggan  tersebut. Berdasarkan Tabel  II, tercatat ada 20 hidangan  yang pernah
dipesan  oleh  seluruh  pelanggan.  Apabila wishlist dari pelanggan baru ini berisikan nasi goreng dan pentol pedas, dia akan  mendapatkan  rekomendasi  berupa  nasi  ayam  asam manis, pisang cokelat, dan jus jeruk. Nasi goreng dan pentol pedas  tidak  direkomendasikan  karena  sudah  ada  di wishlist dan juga tidak memenuhi nilai support minimum.

## D. Metode Collaborative Filtering
Data rating setiap  pelanggan yang  telah  memberi rating terhadap hidangan dibutuhkan agar sistem dapat memberikan rekomendasi  hidangan  menggunakan  metode collaborative filtering .  Dari  data rating tersebut  kemudian  akan  dihitung nilai  kemiripan  antar  hidangan  dengan  menggunakan algoritma adjusted  cossine  similarity dan  melakukan perhitungan bobot prediksi menggunakan algoritma weighted sum [6].
Tahap pertama perhitungan metode collaborative filtering adalah  pemberian rating .  Adapun  skala  pemberian rating hidangan adalah antara 1 hingga 5. Daftar hidangan yang ada dapat dilihat di Tabel I dan rating yang diberikan pelanggan untuk hidangan tersebut dapat dilihat pada Tabel II.
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai kemiripan antar hidangan menggunakan algoritma adjusted cossine similarity dengan Persamaan (4).
𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗)
= ∑ (𝑅 𝑢𝑖 − 𝑅 𝑢 )(𝑅 𝑢𝑗 − 𝑅 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 √∑ (𝑅 𝑢𝑖 − 𝑅 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 2 √∑ (𝑅 𝑢𝑗 − 𝑅 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 2 (4)
Keterangan:
𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗) :  Nilai  kemiripan  antara  hidangan  i  dan hidangan j
𝑢 ∈ 𝑈 :  Himpunan  pelanggan  u  yang  me- rating hidangan I dan hidangan j 𝑅 𝑢𝑖 : Rating pelanggan u pada hidangan i
𝑅 𝑢𝑗 : Rating pelanggan u pada hidangan j 𝑅 𝑢 :  Nilai rata-rata rating pelanggan u
Perhitungan nilai kemiripan dilakukan jika terdapat 2 atau lebih rating dari pelanggan berbeda terhadap kedua hidangan tersebut. Sebagai contoh, berdasarkan Tabel II, terlihat bahwa terdapat  beberapa  pelanggan  yang  memberikan rating terhadap 2 atau lebih hidangan yang sama dengan pelanggan lainnya,  misalkan  baik  P1  (pelanggan)  dan  P5  telah memberikan rating terhadap H2 dan H8 (hidangan), sehingga nilai kemiripan antara H2 dengan H8 adalah:
𝑠𝑖𝑚(2,8)
= (3 − 3,5)(3 − 3,5) + (3 − 3,75)(2 − 3,75) √(3 − 3,5) 2 + (3 − 3,75) 2 √(3 − 3,5) 2 + (2 − 3,75) 2 = 1,5625 1,6405 = 0,9524
141
Lakukan perhitungan terhadap semua hidangan yang ada. Nilai kemiripan antara dua hidangan akan bernilai 0 (belum diketahui) apabila tidak ada satupun pelanggan yang memberi rating terhadap kedua  hidangan tersebut, seperti H1 dengan H3.  Adapun  nilai  kemiripan  1  dan  -1  terjadi  karena  hanya terdapat 1 pelanggan saja yang memberikan rating terhadap kedua  hidangan tersebut,  misalkan rating H1 dan H2 hanya diberikan oleh P5. Terdapat juga kolom yang tidak memiliki nilai  (kosong)  dimana  hal  ini  dikarenakan  kombinasi  antara hidangan yang sama, misalkan H1 dengan H1 tidak diijinkan. Nilai  yang  dihasilkan  algoritma adjusted-cosine  similarity umumnya berkisar antara -1 hingga 1. Dua hidangan dianggap mirip  jika  nilai similarity antara  keduanya  mendekati  1  dan tidak mirip jika nilai similarty -nya mendekati -1 [6].
Tahap  ketiga  dan  terakhir  dari  metode collaborative filtering pada  penelitian  ini  adalah  menghitung  nilai  bobot prediksi  dengan  menggunakan  algoritma weighted  sum seperti yang ditunjukkan Persamaan(5) .
𝑃(𝑢, 𝑗) = ∑ (𝑅 𝑢,𝑖 × 𝑆 𝑖,𝑗 ) 𝑖∈𝑗 ∑ |𝑆 𝑖,𝑗 | 𝑖∈𝑗 (5)
Keterangan:
𝑃(𝑢, 𝑗) :  Prediksi untuk pelanggan u pada hidangan j ∑ 𝑖∈𝑗 :  Himpunan hidangan yang mirip dengan
hidangan j
𝑅 𝑢,𝑖
: Rating pelanggan u pada hidangan i 𝑆 𝑖,𝑗 :  Nilai kemiripan antara hidangan i dan hidangan j
Sebagai  contoh,  saat  P5  meminta  rekomendasi  hidangan kepada  sistem,  sistem  akan  menghitung  bobot  prediksi  P5 terhadap hidangan yang belum pernah dipesan olehnya, yaitu hidangan 3, 4, 5, 6, dan 9. Adapun perhitungan bobot prediksi H4 untuk P5 adalah sebagai berikut :
𝑃(𝑝 5 , ℎ 4 ) = (5 × 0) + (3 × 1) + (0 × −1) + (0 × −1) +(0 × −1) + (5 × 0) + (2 × 1) + (0 × 0) |0| + |1| + |−1| + |−1| + |−1| + |0| +|1| + |0| = 5 5 = 1
Dimana  0,  1,  -1,  -1,  -1,  0,  1,  dan  0  berturut-turut  adalah nilai kemiripan H4 dengan H1, H2, H3, H5, H6, H7, H8, dan H9. Nilai 5, 3, 0, 0, 0, 5, 2, dan 0 berturut-turut adalah rating yang diberikan P5 terhadap H1 hingga H9 (kecuali H4).
Hidangan  yang  akan  direkomendasikan  adalah  hidangan dengan  bobot  prediksi  yang  mendekati  1  atau  dengan  kata lain, di atas 0. Berdasarkan hasil perhitungan bobot prediksi, hidangan  yang  direkomendasikan  untuk  P5  adalah  H4  saja. Hidangan  dengan  bobot  kurang  dari  sama  dengan  0  tidak direkomendasikan karena hidangan tersebut diprediksi tidak diinginkan  oleh  pelanggan.  Hidangan  yang  sudah  pernah dipesan dan di- rating oleh pelanggan akan diberikan nilai 0.
Banyaknya prediksi berbobot negatif untuk P5 dikarenakan jumlah  pelanggan  dan  riwayat  pemesannya  yang  terlalu sedikit  pada  data  latih,  yaitu  5  pelanggan  dan  9  transaksi dengan  jumlah  17 rating hidangan.  Jumlah  pelanggan  ini hanya  seperempat  dari  jumlah  minimum  pelanggan  yang disarankan,  yaitu  20  [5].  Hal  ini  akan  menyebabkan  sistem mengalami kesulitan dalam mendapatkan beberapa pelanggan yang  mirip  dengan  pelanggan  tersebut  dalam  hal  hidangan yang pernah dipesan mereka. Jumlah pelanggan ke depannya akan semakin bertambah seiring banyaknya pelanggan yang menggunakan sistem rekomendasi ini, sehingga  kinerja dari metode collaborative filtering akan membaik.
Pada metode collaborative filtering , sebuah hidangan baru atau  belum  pernah  dipesan  oleh  seorang  pelanggan  dapat direkomendasikan  kepada  pelanggan  tersebut.  Hal  ini memungkinkan  selama pelanggan lain  yang  pola pemberian ratingnya  mirip  dengan  pelanggan  itu  telah  memberikan rating terhadap hidangan baru tersebut.
Berdasarkan  Persamaan  (5),  diketahui  bahwa  algoritma weighted  sum memerlukan rating pelanggan  dalam menghitung  bobot  prediksi  sehingga  sistem  tidak  bisa memberikan  rekomendasi  kepada  pelanggan  baru  karena bobot  prediksi  semua  hidangan  untuknya  bernilai  0.  Hal  ini dapat diatasi dengan membuat sistem melakukan rekomendasi  berdasarkan rating rata-rata  dari  seluruh pelanggan untuk setiap hidangan yang dikalikan dengan 2 dan kemudian  dibagi  dengan  10.  Rekomendasi  yang  diberikan untuk pelanggan baru adalah hidangan dengan rating rata-rata minimum 3,0 atau dengan kata lain memiliki bobot prediksi paling tidak 0,6. Solusi ini namun kurang efektif mengingat preferensi  seorang  pelanggan  mungkin  berbeda  dengan sebagian besar pelanggan lainnya.

## E. Metode Hybrid
Metode hybrid yang  diusulkan  merata-ratakan support rata-rata  setiap  hidangan  dengan  bobot  prediksi  hidangan, kemudian  merekomendasikan  hidangan  dengan  bobot  rata- rata  paling  tidak  0,4.  Perhitungan  rata-rata  ini  hanya dilakukan  jika  hidangan  tersebut  belum  pernah  dipesan pelanggan yang akan diberikan rekomendasi dan nilai bobot prediksinya  di  atas  0.  Sebaliknya,  jika  hidangan  tersebut memiliki bobot prediksi kurang dari sama dengan 0 dan sudah pernah  dipesan  pelanggan,  maka  hanya  nilai support  rata- rata dari  metode content  based  filtering saja  yang  akan digunakan dalam memberikan rekomendasi. Hasil perhitungan bobot prediksi rata-rata dari metode hybrid untuk Pelanggan 5 dirangkum ke dalam Tabel III.
Berdasarkan Tabel III, hidangan yang akan direkomendasikan  ke  Pelanggan  5  adalah  hidangan  dengan bobot  rata-rata  paling  tidak  0,4,  yaitu  kopi  susu,  pisang cokelat, nasi ayam asam manis, jus jeruk, dan kentang goreng. Hidangan  yang  direkomendasikan  dengan  metode hybrid tidak  jauh  berbeda  dengan  yang  direkomendasikan  dengan metode content-based  filtering .  Hal  ini  dikarenakan  hanya kopi susu (H4) yang memiliki bobot prediksi di atas 0, yaitu 1, sehingga bobot rata-rata hidangan lainnya dihitung hanya
142
berdasarkan nilai support rata-rata yang didapat dari metode content based filtering .
TABEL III
BOBOT PREDIKSI RATA-RATA UNTUK PELANGGAN 5 Hidangan Bobot Content Bobot Collab Bobot Rata-rata H1 0,3333 - 0,3333 H2 0,5834 - 0,5834 H3 0,25 -1,1243 0,25 H4 0,3333 1 0,6665 H5 0,50 -1 0,50 H6 0,25 -1 0,25 H7 0,4167 - 0,4167 H8 0,625 - 0,625 H9 0,1667 -3 0,1667

## F. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  metode confusion  matrix terhadap 17 orang responden (masyarakat penikmat hidangan kopitiam)  agar  diketahui  efektivitas  dan  relevansi  dari hidangan  yang  direkomendasikan  oleh  sistem. Precision digunakan  untuk  menghitung  efektivitas  dari  rekomendasi sedangkan  relevansinya  dihitung  dengan recall [5] yang berdasarkan  hasil  dari confusion  matrix ,  seperti  yang  dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL IV
CONFUSION MATRIX [5] Matriks Aktual True False Rekomendasi Positif TP FP Negatif FN TN
Apabila  hidangan  yang  direkomendasikan  sesuai  dengan selera pelanggan maka akan dianggap sebagai True Positive (TP)  dan  apabila  tidak  sesuai,  akan  dianggap  sebagai False Positive (FP). Apabila hidangan tidak direkomendasikan dan hidangan itu tidak sesuai dengan selera pelanggan maka akan dianggap  sebagai True  Negative (TN),  namun  apabila hidangan  itu  ternyata  sesuai  dengan  selera  pelanggan,  akan dianggap sebagai False Negative (FN) [4]. Precision merupakan derajat akurasi antara hidangan yang diinginkan konsumen dengan yang direkomendasikan sistem dimana  dapat  dihitung  dengan  Persamaan  (6). Recall merupakan derajat kesuksesan sistem dalam merekomendasikan  hidangan  yang  relevan  dimana  dapat dihitung dengan Persamaan (7) [5].
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(6)
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (7)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dijabarkan mengenai tampilan layar dari aplikasi pemesanan hidangan dimana sistem
rekomendasi hybrid akan  diimplementasikan.  Aplikasi  ini diperlukan  agar  nantinya  responden  dapat  mengevaluasi kinerja dari sistem rekomendasi hybrid yang diusulkan.

## A. Tampilan Layar
Terdapat beberapa tampilan layar dari aplikasi pemesanan hidangan  untuk  implementasi  sistem  rekomendasi hybrid yang  diusulkan  dimana  di paper ini  hanya  beberapa  yang paling relevan saja yang dicantumkan. Gambar 3 merupakan screenshot dari  halaman  daftar  hidangan  yang  berisikan seluruh  hidangan  yang  ada  di database ,  yaitu  3  hidangan utama, 3 hidangan minuman, dan 3 hidangan snack. Informasi yang  ditampilkan  berupa  nama,  harga,  dan  kategori  dari hidangan.  Ada  juga  tombol  untuk  menambahkan  hidangan tersebut ke wishlist pelanggan dan tombol untuk mengakses halaman kelola wishlist . Foto hidangan dan informasi lainnya yang  tidak  berdampak  terhadap  perhitungan  bobot rekomendasi tidak ditampilkan.

## Gambar 3. Tampilan layar halaman daftar hidangan
Gambar  4  merupakan screenshot dari  halaman  kelola wishlist dimana  pada  halaman  ini  akan  ditampilkan  seluruh hidangan yang telah ditambahkan ke wishlist pelanggan yang sedang login dan pelanggan dapat menghapus hidangan yang akan  dipesan.  Selain  itu,  pelanggan  diwajibkan  untuk memberikan rating setiap  hidangan  yang  akan  dipesan dengan  bintang  1  hingga  5  dimana  semakin  besar rating menunjukkan  tingginya  tingkat  kesetujuan  pelanggan terhadap  hidangan  tersebut.  Untuk  mempercepat  proses pengumpulan  data rating dan  riwayat  pemesanan,  proses verifikasi  pesanan  serta  penginputan  data  pemesanan  yang
tidak memiliki dampak terhadap proses rekomendasi seperti alamat pengiriman akan ditiadakan.
Gambar 4. Tampilan layar halaman kelola wishlist
Gambar 5. Tampilan layar halaman rekomendasi
Gambar  5  merupakan screenshot dari  halaman  daftar rekomendasi  dengan  metode hybrid dimana  beberapa
hidangan  yang  memenuhi  skor  rekomendasi  minimum ditampilkan  dan  kemudian  diurutkan  secara  menurun  untuk pelanggan  yang  sedang login. Terlihat  bahwa  skor rekomendasi  yang  dihitung  oleh  sistem  rekomendasi hybrid terbukti  sama  dengan  yang  dihitung  secara  manual  seperti yang dapat dilihat di Tabel III.

## B. Evaluasi
Sebelum  evaluasi  dilakukan,  terdapat  penambahan  data latih yang terdiri atas 9 hidangan (3 utama, 3 minuman, dan 3 snack ),  15  orang  pelanggan,  dan  60  transaksi  dengan  151 hidangan.  Hal ini dimaksudkan untuk  meningkatkan  kinerja dari metode content-based filtering dan collaborative filtering yang ada pada sistem rekomendasi hybrid .
Sebelum meminta rekomendasi, seluruh responden secara serentak  diminta  untuk  paling  tidak  melakukan  1  kali pemesanan  dengan  maksimal  3  hidangan  untuk  setiap transaksi.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  sistem  rekomendasi dapat  memberikan  rekomendasi  yang  relevan  menurut pemesanan yang telah dilakukan oleh pelanggan tersebut.
Setelah  semua  responden  telah  melakukan  pemesanan, setiap responden diminta untuk meminta rekomendasi dengan metode hybrid tanpa  melakukan  pemesanan  lagi  agar  tidak terjadi  perubahan  terhadap  data  riwayat  pemesanan  dan rating . Berdasarkan rekomendasi yang diperoleh, responden diminta  untuk  mengisi  kuesioner  yang  berisikan  data responden,  riwayat  pemesanan  dan rating yang  diberikan, serta  hidangan  apa  saja  yang  direkomendasikan  sistem rekomendasi  berikut  skornya.  Selanjutnya  responden memberikan  keterangan  apakah  mereka  berniat  untuk memesan  hidangan  yang  direkomendasikan  ataupun  tidak direkomendasikan  tersebut  untuk  pemesanan  berikutnya. Apabila  pelanggan  berniat  untuk  memesan  hidangan  yang direkomendasikan,  maka  rekomendasi  itu  dianggap  TP. Sebaliknya,  jika  pelanggan  juga  berniat  untuk  memesan hidangan  yang  tidak  direkomendasikan,  maka  rekomendasi itu dianggap FN.

## C. Hasil Evaluasi
Hasil  evaluasi  responden  terhadap  sistem  rekomendasi hybrid dirangkum ke dalam Tabel V dan nilai precision serta recall setiap  responden  dirangkum  ke  dalam  sebuah  grafik yang ditunjukkan Gambar 6. Berdasarkan Tabel V, diperoleh 8 TP, 1 FP, 2 FN, dan 7 TN untuk Responden 1 (R1). Hal ini berarti  dari  9  hidangan  yang  direkomendasikan,  8  di antaranya  sesuai  dengan  preferensi  R1  sedangkan  sisanya tidak.  Dari  9  hidangan  yang  tidak  direkomendasikan,  7  di antaranya  tidak  sesuai  dengan  preferensi  R1  sedangkan sisanya  sesuai.  Adapun  nilai precision dan recall dari  R1 dapat dihitung dengan:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 8 8 + 1 = 88,89% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 8 8 + 2 = 80%
144
TABEL V HASIL EVALUASI METODE HYBRID
R TP FP FN TN Precision Recall 1 8 1 2 7 0,8889 0,8 2 3 1 1 13 0,75 0,75 3 6 2 2 8 0,75 0,75 4 4 1 2 11 0,8 0,6667 5 2 1 2 13 0,6667 0,5 6 6 1 2 9 0,8571 0,75 7 7 1 1 9 0,875 0,875 8 3 1 2 12 0,75 0,6 9 5 2 1 10 0,7143 0,8333 10 5 1 2 10 0,8333 0,7143 11 4 2 1 11 0,6667 0,8 12 5 0 1 12 1 0,8333 13 4 1 1 12 0,8 0,8 14 5 1 2 10 0,8333 0,7143 15 7 1 2 8 0,875 0,7778 16 8 3 0 7 0,7273 1 17 6 1 3 8 0,8571 0,6667 Total 88 21 27 170 0,8073 0,7652
Berdasarkan Tabel IV, diperoleh nilai precision dan recall rata-rata dari sistem rekomendasi hybrid berturut-turut adalah 80,73%  dan  76,52%.  Hal  ini  berarti  80,73%  dari  seluruh hidangan yang direkomendasikan oleh sistem sesuai dengan preferensi pelanggan. Selain itu, sistem dapat merekomendasikan  76,52%  dari  seluruh  hidangan  yang relevan kepada pelanggan.
Sistem rekomendasi yang memanfaatkan metode content- based filtering secara tunggal hanya akan merekomendasikan hidangan  yang  krakteristiknya  mirip  dengan  yang  pernah dipesan seorang pelanggan. Parameter lainnya seperti rating rata-rata  hidangan  tersebut  oleh  pelanggan  lain  tidak dipertimbangkan.  Hal  ini  menyebabkan  hidangan  dengan rating rendah  akan  direkomendasikan  kepada  pelanggan sasaran  selama  karakteristiknya  mirip.  Berbeda  halnya dengan metode hybrid yang tidak hanya merekomendasikan hidangan menurut karakteristiknya namun juga mempertimbangkan rating dari  hidangan  tersebut  sehingga
hidangan  yang  direkomendasikan  lebih  mungkin  untuk disukai pelanggan sasaran.
Berdasarkan  evaluasi  yang  telah  dilakukan  terhadap  17 responden, jumlah hidangan yang direkomendasikan dengan metode hybrid untuk  setiap  responden  dapat  lebih  banyak ataupun  lebih  sedikit  apabila  dibandingkan  metode content- based  filtering .  Hal  ini  dikarenakan  metode hybrid juga mempertimbangkan  bobot  prediksi  yang  dihasilkan  oleh metode collaborative  filtering .  Sebagai  contoh,  metode content-based  filtering merekomendasikan  hidangan  2  buah lebih  banyak  daripada hybrid untuk  Responden  1,  yaitu  air mineral  dan  lemon  tea.  Kedua  hidangan  ini  memiliki  nilai bobot prediksi yang kecil sehingga bila dirata-ratakan dengan nilai support menyebabkan bobot rata-ratanya tidak mencapai bobot minimum. Air mineral bukanlah hidangan yang disukai oleh  responden  1,  sehingga  sistem  sudah  tepat  untuk  tidak merekomendasikannya.  Berbeda  halnya  dengan  lemon  tea yang ternyata disukai responden 1 namun tidak direkomendasikan karena rating rata-ratanya kurang baik.
Apabila sistem rekomendasi  hanya  menggunakan  metode collaborative  filtering dalam  memberikan  rekomendasi, nantinya  rekomendasi  yang  diberikan  tidak  mencakup hidangan  yang  sudah  pernah  dipesan  oleh  pelanggan meskipun pada kenyataannya hidangan-hidangan tersebut ada kemungkinan  untuk  dipesan  kembali  dalam  pemesanan berikutnya.  Hal ini  mengakibatkan nilai recall yang didapat dari  metode collaborative filtering kurang optimal. Berbeda halnya dengan metode hybrid yang juga mempertimbangkan hidangan  yang  sudah  pernah  dipesan  oleh  pelanggan  saat memberikan  rekomendasi.  Selain  itu,  sistem  rekomendasi dengan collaborative  filtering hanya  merekomendasikan hidangan  berdasarkan  kombinasi  pemesanan  hidangan  dan rating pelanggan  lainnya  dimana  preferensi  mereka  belum tentu sama dengan pelanggan sasaran.  Hal ini menyebabkan precision dari collaborative  filtering kurang  baik  jika  ia digunakan secara tunggal.
Berdasarkan Gambar 6, terlihat bahwa dalam merekomendasikan  hidangan,  nilai precision rata-rata  dari metode hybrid di  atas  80%. Hal  ini  membuktikan  bahwa
Gambar 6. Grafik perbandingan nilai precision dan recall untuk setiap responden 40 50 60 70 80 90 100 R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15 R16 R17 Rata2 P e rs e nt a s e % Responden Precision dan Recall Precision Recall

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.2, Desember 2020, pp. 137~145 e-ISSN: 2548-6861
penggunaan  karakteristik  hidangan  dalam  menentukan preferensi  pelanggan  lebih  efektif  dibandingkan  hanya berdasarkan pola kombinasi hidangan yang pernah dipesan.
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat diasumsikan  beberapa  hal.  Metode content-based  filtering cocok  untuk  diterapkan  dalam  sistem  rekomendasi  dimana pelanggan ada kemungkinan untuk memesan item yang sama di  pemesanan  berikutnya,  seperti  pemesanan  hidangan  dan sembako.  Metode collaborative  filtering lebih  cocok diterapkan  untuk  sistem  rekomendasi item yang  tidak  habis pakai,  seperti  rekomendasi film ,  buku,  laptop,  ponsel,  dan mobil dimana yang umumnya direkomendasikan adalah buku atau film dengan genre sejenis ataupun aksesoris dari laptop, ponsel, atau  mobil tersebut. Sedangkan  metode hybrid yang memadukan  kelebihan  dari  metode content-based dan collaborative  filtering menyebabkan  metode hybrid lebih fleksibel dan penerapannya lebih luas.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  evaluasi  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal.  Sistem rekomendasi hybrid yang  diusulkan  berhasil  memadukan metode content-based dengan collaborative filtering dimana nilai precision dan recall -nya  jika  diukur  dengan confusion matrix berturut-turut adalah 80,73% dan 76,52%. Selain itu, pemanfaatan karakteristik dari hidangan yang pernah dipesan memungkinkan  sistem  rekomendasi  merekomendasikan hidangan  baru  atau  yang  belum  pernah  dipesan  selama karakteristiknya mirip dengan hidangan yang pernah dipesan pelanggan tersebut.
Untuk penelitian ke depannya, k-itemset di atas 1- itemset perlu  dipertimbangkan  untuk  algoritma apriori agar  sistem rekomendasi dapat lebih akurat dalam memprediksi hidangan yang  kira-kira  akan  ditambahkan  konsumen  ke wishlist -nya dengan  berdasarkan  daftar  hidangan  yang  sudah  ada  di wishlist konsumen. Pemanfaatan algoritma Term Frequency- Invers  Document  Frequency (TF-IDF)  memungkinkan karakteristik  hidangan  dapat  ditentukan  oleh  sistem  secara otomatis berdasarkan deskripsi hidangan tersebut. Selain itu, akurasi sistem rekomendasi dapat lebih ditingkatkan dengan menggunakan  algoritma k-nearest  neighbor sehingga  hanya beberapa  data  pelanggan  lain  atau  hidangan  yang  paling relevan/  mirip  saja  yang  akan  digunakan  dalam  proses perhitungan  prediksi  hidangan.  Karakteristik  dari  hidangan yang  halaman  rinciannya  dilihat  dan  kata  kunci  hidangan yang  diinput  pelanggan  ke  dalam  kotak  pencarian  dapat dipertimbangkan  dalam  pemberian  rekomendasi  sehingga lebih  sesuai  dengan  preferensi  pelanggan,  tidak  terkecuali untuk pelanggan baru.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Kementerian Riset dan Teknologi  /  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  melalui
Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi (LLDIKTI) Wilayah II yang  telah  mendanai  penelitian  ini  dengan  nomor  surat kontrak penelitian 830/SP2H/LT/MONO/LL2/2020.
D AFTAR P USTAKA
[1] W. Ayodya, Business Plan Usaha Kuliner Skala UMKM . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2016.
[2] Y.  A.  Engel  &  H.  Susanto, Pahlawan  Ekonomi  Kreatif .  Jakarta:  PT Elex Media Komputindo, 2017.
[3] A.  A.  Fakhri,  Z.  K.  A.  Baizal,  &  E.  B.  Setiawan,  “Restaurant Recommender  System  Using  User-Based  Collaborative  Filtering Approach:  A  Case  Study  at  Bandung  Raya  Region,” J.  Phys.  Conf. Ser. , vol. 1192, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[4] C.  S.  D.  Prasetya,  “Sistem  Rekomendasi  pada  E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 194–200, Sep. 2017.
[5] I. W. Jepriana & S. Hanief, “Analisis dan Implementasi Metode Item- based Collaborative Filtering untuk Sistem Rekomendasi Konsentrasi di STMIK Stikom Bali,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform.  JANAPATI , vol. 9, no. 2, pp. 171–180, 2020.
[6] A.  E.  Wijaya  &  D.  Alfian,  “Sistem  Rekomendasi  Laptop Menggunakan  Collaborative  Filtering  dan  Content-Based  Filtering,” J. Comput. Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[7] T. Badriyah, R. Fernando, & I. Syarif, “Sistem Rekomendasi Content Based  Filtering  Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  in Konferensi Nasional Sistem Informasi , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 554–559.
[8] D. Gavalas & M. Kenteris, “A Web-based Pervasive Recommendation System for Mobile Tourist Guides,” Pers.  Ubiquitous  Comput. ,  vol. 15, no. 7, pp. 759–770, 2011.
[9] H.  Susanto,  “Perancangan  Sistem  Rekomendasi  Pakaian  Distro dengan Menggunakan Item Collaborative Filtering (Studi Kasus : the Jungle Distro Medan),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 6, no. 3, pp. 58–62, 2014.
[10]  M.  K.  Sarkaleh,  M.  Mahdavi,  &  M.  Baniardalan,  “Designing  a Tourism  Recommender  System  Based  on  Location,  Mobile  Device and User Features in Museum,” Int. J. Manag. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 13–21, 2012.
[11]  N.  Yanti,  R.  Rahmi,  &  Ruliah,  “Penerapan  Algoritma  Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi Games Hardware,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 305–314, 2013.
[12]  F.  Firmahsyah  &  T.  Gantini,  “Penerapan  Metode  Content-Based Filtering  Pada  Sistem  Rekomendasi  Kegiatan  Ekstrakulikuler  (Studi Kasus di Sekolah ABC),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 414–427, 2016.
[13]  V.  Armando,  “Sistem  Rekomendasi  Pembelian  Telepon  Genggam dengan  Metode  Content-based  Filtering,”  Skripsi,  Universitas  Atma Jaya Yogyakarta, 2017.
[14]  L.  Tommy,  C.  Kirana,  &  V.  Lindawati,  “Recommender  System dengan Kombinasi Apriori dan Content-Based Filtering pada Aplikasi Pemesanan Produk,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 2, pp. 84–95, Jul. 2019.
[15]  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) , 2017, pp. 95–100.
[16]  P.  S.  Adi,  “Sistem  Rekomendasi  Nilai  Mata  Kuliah  Menggunakan Metode  Content-Based  Filtering,”  in Seminar  Nasional  Informatika 2010 (semnasIF 2010) , 2010, pp. 90–94.
[17]  J. Han, M. Kamber, & J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques , 3rd ed. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012.
[18]  A. A. Arafah & I. Mukhlash, “The Application of Fuzzy Association Rule on Co-Movement Analyze of Indonesian Stock Price,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 59, no. 2015, pp. 235–243, 2015.