## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOMPONEN PERSONAL COMPUTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING
Suhendri 1 , Dadan Zaliluddin 2 , Agus Muharom 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 suhendri@unma.ac.id , 2 dadanzuu@gmail.com , 3 agusmuharom13@gmail.com

## ABSTRAK
Komputer adalah seperangkat alat atau peralatan elektronik yang bekerja bersama-sama secara otomatis, menerima input  dan  memproses  data  sehingga  menghasilkan  output  secara  logis,  cepat  dan  tepat  berdasarkan  perintah- perintah tertentu (Abdillah, 2015). Karena manfaat dan fungsinya, banyak sekali orang yang menginginkan sebuah komputer  pribadi  yang  sesuai  dengan  budget  dan  komponen  terbaik.  Namun,  ketika  ingin  membeli  sebuah komponen PC, ada masalah berupa kesesuaian harga dengan kualitas komponen dan rata-rata masyarakat  tidak mengetahui cara memilih komponen yang baik antara komponen satu dengan yang lainnya. Dari  permasalahan yang telah disebutkan, maka dari itu harus ada sebuah sistem rekomendasi ( recommendation system ) yang dapat memberikan  saran  ataupun      rekomendasi Personal  Computer berdasarkan  ketertarikan  dan  kebutuhan  dalam pencarian referensi. Algoritma atau metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Collaborative filtering dengan  mengambil  metode Item-Based  Collaborative filtering .  Metode item  based  collaborative  filtering juga memiliki kelebihan diantaranya mampu untuk mengeksplorasi asosiasi implisit yaitu asosiasi yang salah satunya bisa  dihasilkan  dari  riwayat  pilihan  pengguna,  sehingga  dengan  kelebihan  ini  dapat  meningkatkan  ketepatan rekomendasi  objek  yang  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini  algoritma  untuk Collaborative  filtering menggunakan Adjusted-Cossine  Similarity untuk  menghitung  kemiripan  antar  user  dan  algoritma Weighted  Sum untuk perhitungan prediksinya.
Kata  Kunci:  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Pemilihan  Komponen,  Personal  Computer,  Item-Based  Collaborative Filtering.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Komputer  adalah  seperangkat  alat  atau  peralatan elektronik  yang  bekerja  bersama-sama  secara otomatis,  menerima  input  dan  memproses  data sehingga  menghasilkan  output  secara  logis,  cepat dan  tepat  berdasarkan  perintah-perintah  tertentu (Abdillah,  2015).  Karena  manfaat  dan  fungsinya, banyak  sekali  orang  yang  menginginkan  sebuah komputer  pribadi  yang  sesuai  dengan  budget  dan komponen  terbaik.  Namun,  ketika  ingin  membeli sebuah  komponen  PC,  ada  masalah  berupa kesesuaian  harga  dengan  kualitas  komponen  dan rata-rata masyarakat tidak mengetahui cara memilih komponen yang baik antara komponen satu dengan yang  lainnya.  Dari  permasalahan  yang  telah disebutkan,  maka  dari  itu  harus  ada  sebuah  sistem rekomendasi  ( recommendation  system )  yang  dapat memberikan saran ataupun   rekomendasi Personal Computer berdasarkan  ketertarikan  dan  kebutuhan dalam pencarian referensi.
Algoritma  atau  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Collaborative filtering dengan mengambil  metode Item-Based  Collaborative filtering .  Metode item  based  collaborative  filtering juga  memiliki  kelebihan  diantaranya  mampu  untuk mengeksplorasi asosiasi implisit yaitu asosiasi yang salah  satunya  bisa  dihasilkan  dari  riwayat  pilihan pengguna,  sehingga  dengan  kelebihan  ini  dapat meningkatkan  ketepatan  rekomendasi  objek  yang
dihasilkan.  Secara  umum  proses  pemberian rekomendasi  terdiri  atas  tiga  langkah,  yaitu: penemuan  ( similar  user ),  pembuatan  ketetanggaan ( neighborhood ), dan penghitungan prediksi berdasarkan  tetangga  yang  dipilih. Collaborative filtering menghasilkan  prediksi  atau  rekomendasi bagi pengguna atau pelanggan yang dituju terhadap satu  item  atau  lebih.  Pada  penelitian  ini  algoritma untuk Collaborative filtering menggunakan Adjusted-Cossine  Similarity untuk  menghitung kemiripan  antar  user  dan  algoritma Weighted  Sum untuk perhitungan prediksinya.
Metode item-based  collaborative  filtering juga sudah digunakan oleh beberapa penelitian terdahulu yang  pertama  penelitian  oleh  I  Wayan  Jepriana, Shofwan Hanief (2020) yang berjudul Metode Item- Based Collaborative Filtering Untuk Model Sistem Rekomendasi  Konsentrasi  Penjurusan  Di  Stmik Stikom  Bali,  pada  penelitian  ini  membuat  sebuah aplikasi  yang  menggunakan  metode Item-Based Collaborative Filtering untuk memberikan rekomendasi  konsentrasi  jurusan  Di  Stmik  Stikom Bali.  Penelitian  yang  kedua  dilakukan  oleh Mufidatul  Islamiyah,  Puji  Subekti,  Titania  Dwi Andini (2019)  yang  berjudul  Pemanfaatan  Metode Item Based Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi  Wisata  Di  Kabupaten  Malang,  pada penelitian  ini  membuat  sebuah  aplikasi  yang menggunakan  metode Item-Based  Collaborative Filtering untuk  memberikan  rekomendasi  tempat
wisata  pada  kabupaten  malang.  Penelitian  yang ketiga  dilakukan  oleh  Agus  Pamuji (2017)  yang berjudul  Sistem  Rekomendasi  Kredit  Perumahan Rakyat Dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering , pada penelitian ini membuat  sebuah  aplikasi  yang  menggunakan metode Item-Based  Collaborative  Filtering untuk memberikan rekomendasi kredit perumahan rakyat. Penelitian  yang  keempat  dilakukan  oleh  Bondan Prasetyo,  Hanny  Haryanto,  Setia  Astuti, Erna Zuni Astuti,  Yuniarsi  Rahayu  (2019)  yang  berjudul Implementasi  Metode Item-Based  Collaborative Filtering dalam  Pemberian  Rekomendasi  Calon Pembeli  Aksesoris Smartphone ,  pada  penelitian  ini membuat  sebuah  aplikasi  yang  menggunakan metode Item-Based  Collaborative  Filtering untuk memberikan  rekomendasi  calon  pembeli  dalam memilih  aksesoris Smartphone .  Penelitian  yang kelima dilakukan oleh Arif Kurniawan (2016) yang berjudul  Sistem  Rekomendasi  Produk  Sepatu Dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering ,  pada  penelitian  ini  membuat  sebuah aplikasi  yang  menggunakan  metode Item-Based Collaborative Filtering untuk memberikan rekomendasi produk sepatu.
Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka  penulis berencana  untuk  membuat    suatu  penelitian  yang berjudul “ Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Komponen Personal Computer Dengan Menggunakan  Metode  Item-Based  Collaborative Filtering ”.  Karena  dibandingkan  dengan  beberapa metode yang pernah peneliti pelajari seperti metode ahp,  saw  dan  yang  lainnya  adalah  kelebihan menggunakan  metode Item-Based  Collaborative Filtering memberikan hasil  dari  riwayat  pilihan pengguna,  sehingga  dengan  kelebihan  ini  dapat meningkatkan  ketepatan  rekomendasi  objek  yang dihasilkan.
2. LANDASAN TEORI
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  salah satu  cara mengorganisir informasi  yang melibatkan penggunaan  basis  data  yang  bertujuan  untuk digunakan  dalam  pembuatan  keputusan.  Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk  pendekatan dalam  menyelesaikan  masalah  para  pembuat keputusan  dan  kebutuhan  aplikasi,  namun  tidak berfungsi  untuk  menggantikan  keputusan  maupun suatu  keputusan  untuk  pengguna  sistem  itu  sendiri (Angelo Da Costa, 2011).
Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sistem berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen yang  saling  berinteraksi  yakni  sistem  bahasa (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara pengguna  dan  komponen  Sistem  pendukung keputusan yang lain), sistem pengetahuan ( repositori pengetahuan  domain  masalah  yang  ada pada Sistem pendukung keputusan sebagai data atau prosedur), dan sistem pemrosesan masalah
(hubungan  antara  dua  komponen  lainnya,  yang terdiri  dari  satu  komponen  atau  lebih)  kapabilitas manipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan  untuk pengambilan keputusan (Sampurna & Malik, 2014).

## 2.2. Pengertian Personal Computer
Personal  Computer adalah  seperangkat  alat  atau peralatan  elektronik  yang  bekerja  bersama-sama secara  otomatis,  menerima  input  dan  memproses data  sehingga  menghasilkan  output  secara  logis, cepat  dan  tepat  berdasarkan  perintah-perintah tertentu, dan komputer itu sendiri adalah bagian dari sistem computer (Abdillah, 2015).
Personal computer adalah seperangkat alat elektronik  yang  dihubungkan  dengan  listrik  yang berguna  untuk  membantu  pekerjaan  manusia  agar lebih mudah, cepat, dan akurat. Personal  computer juga  sebagai  alat  informasi  dan  komunikasi  yang mampu mengolah data dan kemudian menyimpannya (Kuswayatno, 2006).
2.3. Collaborative Filtering Collaborative filtering
merupakan proses penyaringan
atau pengevaluasian item menggunakan opini orang lain (Schafer dkk, 2007). Pada  prosesnya  metode  Collaborative  filtering melakukan  penyaringan  data  berdasarkan  tingkah laku karakteristik pengguna sehingga dapat memberikan informasi  yang baru kepada  pengguna lainnya  karna  system  memberikan  informasi berdasarkan  pola  satu  kelompok  pengguna  yang hampir  sama. Berikut  merupakan  skema  dari Colaboratif Filtering dalam pemberian rekomendasi kepada user aktif.

## Gambar 1. Skema Collaborative Filtering
Dalam skenario CF terdapat daftar pengguna m user U = {u1, u2,…, um} dan daftar item I = {p1, p2,…, pn}.  Setiap  ui user mengekspresikan  pendapatnya tentang  daftar item miliknya.  Kumpulan set dari pendapat  itu disebut  dengan rating dari user ui  dan dilambangkan  dengan  Iui.  Setelah  sistem  ini menentukan  ketetanggaan  terdekat,  maka  sistem akan merepresentasikan item yang mungkin disukai user dalam dua bentuk yaitu:
1. Prediksi, merupakan nilai numerik dimana Pa,j adalah nilai prediksi rating item j yang mungkin disukai oleh active user (Ua). Nilai prediksi ini digunakan  dengan  skala  yang  sama  dengan nilai  yang  disediakan  (misalnya,  dari  skala  1 sampai 5).
2. Rekomendasi  adalah  daftar  N item yang mungkin  akan  disukai  oleh user Ua.  Daftar yang  direkomendasikan  biasanya  terdiri  dari item yang  belum  pernahdibeli  atau  dirating oleh active user . Output dari algoritma CF ini juga dikenalsebagai Top-N Recommendation.
Gambar 1 menunjukkan diagram skema dari proses collaborative filtering . Algoritma
CF
merepresentasikan  seluruh  m  x  n user-item sebagaimatriks rating dimana setiap entri merupakan  nilai rating dari user untuk  setiap item . Active  user (Ua)  pada  skema  ini  merupakan user yang  akan  dicari item yang  mungkin  disukainya dengan menggunakan algoritma CF.

## 2.4. Waterfall
Waterfall yaitu  sebuah  metode  pengembangan perangkat lunak yang mengusulkan pada pendekatan perangkat  lunak  sistematik  yang  dimulai  pada tingkat  kemajuan  sistem  pada  seluruh  analisis, desain,  kode,  pengujian  dan  pemeliharaan  (Ariani Sukamto, 2015).
Berikut langkah-langkah yang harus dilakukan pada metodologi waterfall dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 2. Tahapan Waterfall
1. Analisis Kebutuhan
Mengumpulkan  semua  kebutuhan  secara  lengkap lalu dianalisis dan didefinisikan kebutuhan perangkat lunak yang akan dibangun.
2. Desain
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan use  case diagram, class diagram, statechart diagram, activity diagram,  sequence  diagram ,  desain  perancangan data,  desain  perancangan  antarmuka,  dan  desain perancangan prosedural sistem.
3. Pembuatan Kode
Pada  tahap  ini  desain  rancangan  sistem  yang  akan dibuat dan diimplementasikan ke dalam bentuk kode program PHP.
4. Pengujian
Setelah  proses  pengkodean  selesai  maka  akan dilakukan proses pengujian terhadap program  yang dihasilkan untuk  mengetahui apakah program  yang sudah  berjalan  dengan  benar  dan  sesuai  dengan perancangan yang dilakukan. Teknik pengujian yang
dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan pengujian black box.
5. Implementasi
Setelah  diuji  maka  Langkah  selanjutnya  adalah mengimplementasikan aplikasi yang telah dibuat.
6. Pemeliharaan
Melakukan  pemeliharaan,  seperti  penyesuaian  atau melakukan  perubahan  sesuai  dengan  kondisi  yang akan datang yang mungkin perlu dilakukan.

## 2.5. UML
UML merupakan salah satu bahasa rancangan sistem yang  berorientasi  objek.  dipakai  agar  dapat menyederhanakan  sebuah  masalah  yang  lebih kompleks  sehingga  lebih  mudah  dimengerti (Prabowo, 2011). Uml merupakan salah satu metode yang  sering  digunakan  untuk  membangun  sebuah sistem.  Uml  sudah  berkembang  menjadi  salah metode untuk menganalisis dan desain oleh beberapa para ahli. Diagram yang digunakan oleh para penulis dalam merancang aplikasi, yaitu use case diagram, activity  diagram,  sequence  diagram dan class diagram .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Tahap Penelitian
Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang perlu  dilakukan  agar  dapat  berjalan  dengan  baik, adapun tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Analisis Masalah Melakukan identifikasi masalah dan perumusan masalah  lalu  pengumpulan  bahan,  informasi, dan  referensi  yang  relevan  berkaitan  dengan topik penelitian. Dan membuat jadwal penelitian.
2. Desain Melakukan  perancangan  perangkat  lunak  yaitu melakukan  persiapan sofware yang  akan digunakan,  membuat  desain  dan database . Perancangan  menggunakan  UML  yang  terdiri dari usecase  diagram,  activity  diagram, sequence diagram dan class diagram .
3. Pembuatan Kode Dari hasil perancangan perangkat lunak maka di impplementasikan ke dalam Bahasa pemrograman php berbasis framework codeigniter dengan  database  mysql  dan menerapkan  metode item  based  collborative filtering .
4. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  perangkat lunak  secara  menyeluruh  untuk  memastikan fungsi-fungsi  dari  perangkat  lunak  telah berjalan  dengan  baik  sesuai  yang  diharapkan dengan memastikan tidak ada bug ataupun logic error pada perangkat lunak. Pengujian menggunakan metode black box testing.
5. Implementasi Mengimplementasikan  kepada  pengguna  apa yang telah dibuat.
6. Pemeliharaan Melakukan  pemeliharaan  terhadap  aplikasi yang telah dibuat.

## 3.2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  pengembangan Waterfall . Waterfall model merupakan salah satu model proses perangkat  lunak  yang  mengambil  kegiatan  proses dasar  seperti  spesifikasi,  pengembangan,  validasi, evolusi,  dan  merepresentasikanya  sebagai  fase-fase proses  yang  berbeda  seperti  analisis  dan  definisi persyaratan, perancangan perangkat lunak, implementasi,  pengujian  unit,  integrasi  sistem, pengujian sistem, operasi, dan pemeliharaan.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur,  Pada tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  dengan cara  studi  pustaka,  dimana  penulis  mencari referensi-referensi  yang relevan dengan objek yang akan  diteliti.  Pencarian  referensi  dilakukan  dengan mencari  sumber melalui  buku-buku  secara manual, maupun  secara online melalui  internet  sebagai sumber  data  yang  relevan  guna  memperoleh informasi-informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Informasi yang didapatkan digunakan dalam  penyusunan  landasan  teori,  metodologi penelitian  serta  pengembangan  aplikasinya  secara langsung.  Pustaka-pustaka  yang  dijadikan  acuan dapat dilihat di Daftar Pustaka.

## 3.4. Bahan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  bahan  penelitian  yang  akan digunakan  adalah  hasil  studi  literatur  yang  telah dilakukan yang menyangkut tentang algoritma item based  collaborative  filtering dan  yang  digunakan yaitu  komponen  Prosesor,  Motherboard,  RAM, VGA, SSD, dan PSU.
4. PEMBAHASAN
4.1. Use Case Diagram
Use  case diagram  menggambarkan  interaksi  antar aktor dengan sistem dan berguna untuk mengetahui fungsi-fungsi dan hak aktor terhadap fungsi di dalam sistem  yang  akan  dibangun.  Berikut  ini  adalah diagram Use  Case yang  akan  disajikan  dalam Gambar 3.
Sistem ADMIN USER REGISTER REKOMENDASI KELOLA RATING KELOLA ADMIN SIMILARITY LOGIN DAFTAR KOMPONEN KELOLA PENGGUNA KELOLA KOMPONEN KATEGORI <<include>> Gambar 3. Usecase Diagram 4.2. Activity Diagram
1. Activity Diagram Register Register User Sistem Ph as e membuka aplikasi menampilkan halaman utama user memilih menu register menampilkan halaman register mengisi data register data tersimpan
Gambar 4. Activity Diagram Register
2. Activity Diagram Daftar Komponen Daftar Komponen User Sistem P h as e membuka aplikasi menampilkan halaman utama user memilih menu daftar komponen menampilkan halaman daftar komponen memilih salah satu komponen apakah sudah login belum menampilkan halaman komponen yang di pilih bisa memberikan rating tidak bisa memberikan rating sudah Gambar 5. Activity Diagram Daftar Komponen 3. Activity Diagram Rekomendasi Daftar Rekomendasi User Sistem P h as e membuka aplikasi menampilkan halaman utama user memilih menu rekomendasi menampilkan halaman rekomendasi mengisi kategori dan harga apakah sudah login belum menampilkan rekomendasi tidak menampilkan rekomendasi sudah
Gambar 6. Activity Diagram Rekomendasi
4. Activit Diagram Similarity Similarity Admin Sistem Ph as e login Ke Halaman utama admin memilih menu similarity menampilkan halaman similarity Lihat Data menampilkan data Gambar 7. Activity Diagram Similarity 4.3. Class Diagram Pengguna Kategori Komponen Rating Rating Prediksi Similarity - id_pengguna : int(11) - nama_lengkap : varchar(50) - username : varchar(20) - password : varchar(255) - level : enum('admin','user') + Create () + Update () + Read () + Delete () - id_kategori : int(11) - nama_kategori : varchar(100) + Create () + Update () + Read () + Delete () - id_komponen : int(11) - nama_komponen : varchar(100) - id_kategori : int(11) - harga : int(11) - deskripsi : text + Create () + Update () + Read () + Delete () - id_rating : int(11) - id_pengguna: int(11) - id_komponen :int(11) - nilai_rating : float - review : text + Create () + Update () + Read () - id_rating_prediksi : int(11) - id_pengguna: int(11) - id_komponen :int(11) - nilai_rating_prediksi : float + Read () - id_similarity: int(11) - id_komponen_1: int(11) - id_komponen_2 :int(11) - nilai_similarity : float + Read ()

## Gambar 8. Class Diagram

## 4.4. Implementasi Sistem
Berikut  ini  adalah  hasil  implementasi  dari  sistem sebagai berikut :
Gambar 9. Tampilan Registrasi
(1) Gambar 10. Tampilan Login Gambar 11. Tampilan Menu Utama User
Gambar 12. Tampilan Daftar Komponen
Gambar 13. Tampilan Review
Gambar 14. Tampilan Rekomendasi
4.5. Perhitungan Kasus
Pada perhitungan ini diambil studi kasus processor dengan  6 user yang  saling  memberikan  rating terhadap processor yang berbeda-beda.
1. Tiap user memberikan rating nilai antara 1-5.

## Gambar 15. Rating Pengguna
Dimana  pada  gambar  17  merupakan  hasil  rating pengguna,  2,3,4,5,7,20,21  merupakan  id  dari  data processor yang ada.
2. Menghitung Adjusted Cosine Similarity
Tahap  pada  algoritma  ini  adalah  mencari  nilai kemiripan antar produk yang dibandingkan rumusnya adalah : Keterangan :
S(i,j) = Nilai kemiripan antara item i dengan item j u  =  Nilai  user  yang  me-rating  baik  item  i  maupun item j Ru,i = Rating user u pada item i Ru,j = Rating user u pada item j Ru = Nilai rating rata-rata user u Contoh : S (2,5) = ((4-2,5)*(1-2,5))/((4-2,5)^2)*((1-2,5)^2)) = -1 Dan seterusnya sehingga menghasilkan nilai seperti dibawah ini
(2)

## Gambar 16. Hasil Adjusted Cosine Similarity
Setelah  nilai  kemiripan  didapat  maka  tahap selanjutnya  perhitungan  pencarian  nilai  prediksi untuk  produk  yang  belum  pernah  di  rating  oleh pengguna  sebelumnya  dan  akan  direkomendasikan kepada  pengguna.  Nilai  yang  akan  diambil  untuk dijadikan perhitungan adalah <1 dan >= 0.7.
3. Hitung Rating Prediksi Menggunakan
Weighted Sum
Weighted  sum akan  digunakan  untuk  mencari  nilai prediksi  produk  yang  akan  direkomendasikan kepada pengguna, rumus perhitungan persamaannya adalah
Keterangan :
P(a, j)   = Prediksi rating komunitas j oleh user a
i Є I = Himpunan komunitas yang mirip dengan komunitas j Ra, I = Rating user a pada komunitas i S(i, j) =  Nilai  similarity  antara  komunitas  i  dan komunitas j
Contoh :
= (3*0,992734) / 0.992734 = 3 Dan  hitung  seterusnya  setelah  dihitung  maka  akan menghasilkan hasil seperti berikut.

## Gambar 17. Hasil Rekomendasi

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  yang telah dilakukan adalah:
1. Berhasil  menerapkan  metode item-based collaborative filtering untuk hasil rekomendasi
untuk pemilihan komponen Personal Computer .
2. Aplikasi  yang  telah  dibuat  mampu  membantu user  dalam  memilih  komponen Personal
Computer yang ideal berdasarkan kebutuhan.

## PUSTAKA
Abdillah,  W.  dan  Jogiyanto.  (2015). Partial  Least Square (PLS) Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) dalam Penelitian  Bisnis  Edisi  1 .  Yogyakarta  : Andi.
Angelo  Da  Costa  dan  Sri  Hartati  (2011). Sistem pendukung keputusan penerimaan berbasis web  dengan  metode  simple  additive weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  Pada Instituto  Profissional  De  Canossa  Dili Timor  Leste) .  Yogyakarta  :  Universitas Gajahmada.
Ariani  Sukamto,  Rosa.  M.  S.  (2015). Rekayasa Perangkat Lunak Struktur dan Berorientasi Objek . Bandung : Informatika.
Islamiyah,  M.,  dkk.  (2019).  Pemanfaatan  Metode Item  Based  Collaborative  Filtering  Untuk Rekomendasi Wisata Di Kabupaten Malang. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia  Vol.13,  No.  2,  Tahun  2019  ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P), 143-150.
Jepriana, I. W., & Hanief, S. (2020). Metode Item- Based Collaborative Filtering Untuk Model Sistem Rekomendasi Konsentrasi Penjurusan  Di  Stmik  Stikom  Bali. Jurnal
Teknologi  Informasi  Dan  Komputer,  6(1), 20–29 .
Kuswayatno,  Lia.  (2006). Mahir  dan  Terampil Berkomputer .  Jakarta:  Grafindo  Media Pratama.
Prabowo,  H.  W.  P.  (2011). Menggunakan  UML . Bandung : Informatika.
Prasetyo, B., Haryanto, H., Astuti, S., Astuti, E. Z., &  Rahayu,  Y.  (2019).  Implementasi Metode Item-Based Collaborative Filtering dalam  Pemberian  Rekomendasi  Calon Pembeli  Aksesoris  Smartphone. Eksplora Informatika, 9(1), 17–27. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.244 Sampurna,  J.,  &  Malik,  A.  (2014). Sistem
Pendukung keputusa n. Jakarta : Elex Media Komputindo.
Schaefer,  David  H.,  dkk.  2007. Essentials  of Contemporary Advertising . Francisco,
California, USA: The Asia Foundation.