Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer ASIA Malang

## SUGGESTIONS FRIENDS ENGINE BERBASIS HYBRID RECOMMENDER SYSTEM UNTUK MENDAPATKAN REKOMENDASI TEMAN TERBAIK PADA WEB JEJARING SOSIAL
Titania Dwi Andini 1 ,  Adnan Zulkarnain 2
1 Jurusan Teknik Informatika, DosenSTMIK ASIA Malang
2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK ASIA Malang e-mail: 1 titania@asia.ac.id, 2 adnan.zulkarnain@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan jejaring sosial saat ini sangat pesat. Hampir semua orang mempunyai akun disalah satu  situs  jejaring  sosial.  Selama  ini  kita  juga  belum  menemukan  jejaring  sosial  yang  benar-benar memberikan  sebuah  koneksi  atau  hubungan  yang  nyata.  Sehingga  tercipta sebuah  mesin  rekomendasi yang bisa membantu user menemukan teman terbaik mereka dalam sebuah web jejaring sosial.
Suggestions friends Enginehadir dan diharapkan bisa memberikan saran terbaik user yang cocok untuk  dijadikan  teman  pada  sebuah situs jejaring sosial.  Adapun  teknik  pengumpulan  datanya pertama adalah mempelajari dan mengumpulkan bahan dengan melakukan pencarian buku maupun jurnal. Kedua, mengunjungi beberapa web jejaring sosial dan mempelajari sistem yang ada. Ketiga, menerapkan ide dari website jejaring sosial yang telah dikunjungi ke rancangan sistem yang akan dibuat. Keempat, merancang suggestions  friends  engine seperti  yang  diinginkan.  Kelima,  mengimplementasikan  suggestions  friends engine dalam bentuk aplikasi web menggunakan PHP.
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  adalah  membuat  sistem  rekomendasi  untuk sebuah jejaring sosial memiliki konsep yang berbeda dengan sistem rekomendasi yang lain, karena item yang direkomendasikan adalah manusia bukan  barang.  Dengan demikian,  sebuah faktor ‘sosial’ menjadi sangat perlu diperhatikan ketika membuat rekomendasi.

## Kata kunci:Sistem rekomendasi, teman, jejaring sosial

## ABSTRACT
The growth of social networking today is very rapid. Almost everybody has an account in one of social  networking  site.  In  this  time,  we  have  not  found  a  proper  social  network  which  gives  a  real connection or relationship. To solve this problem, it is recommended to create a recommendation engine which might help the user to find their best friends through a social networking website.
Suggestions friends Engine is existed and expected to give the best advice to the selected user who can be their friends in a social networking website. The  technique of data collection  is focused on;  first, learning  and  submitting  the  materials  through  reading  the  related  books  and  journals,  second,  visiting certain social networking  websites to learn  its  system,  third, applying the  idea  of  the social networking websites  which  have  been  visited  to  implement  it  on  the  proposed  system,  fourth,  designing  the suggestions friends engine as desired. Fifth, implementing the suggestions friends engine in the form of a web application using php.
Based  on  the  result  of  research,  it  is  concluded  that  highly  recommended  to  design  a recommendation  system  for  a  social  networking  website  which  has  a  different  concept  with  common recommendations since the it is used for human recommendation. Therefore, a social factor becomes very important when making recommendations.
Keywords:recommender system, friends, socialweb

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan jejaring sosial sekarang ini sangatlah pesat.Hampir semua orang mempunyai akun disalah satu  situs  jejaring sosial.Selama ini, kita  juga  belum  menemukan  jejaring  sosial  yang benar-benar  memberikan  sebuah  koneksi  atau hubungan  yang  nyata.Seperti  yang  sudah  kita tahu,Facebook bisa  menghubungkan  kita dengan
orang-orang  disekitar  yang  kita  kenal.Kemudian ada  juga  MySpace yang  di  mana  banyak  orang memiliki  kebiasaan  mengumpulkan  teman- teman,  agar  menjadi  pribadi  populer  karena memiliki  teman  yang  banyak.  Bahkan  saat  ini, banyak  pengguna Facebook menolak permintaan teman  dari  orang  yang  mereka  tidak  tahu, terutama  jika  mereka  tidak  disertai  dengan
catatan  tambahan  dan  sebuah  koneksi  dengan teman  yang  sama.  Ini  sama  seperti  yang  sudah dialami oleh pendiri Microsoft, Bill Gates. Penulis kutip dari Detiknews hari minggu, tanggal 26 juli 2009:
Pendiri Microsoft Bill Gates memutuskan menghentikan  aktivitasnya  di  Facebook karena terlalu banyak orang yang ingin jadi temannya.Ada  10.000  orang  yang  menunggu konfirmasi  Gates untuk  dijadikan  teman."Terlalu merepotkan.  Karenanya  saya  berhenti,"  kata
Gates  dalam  sebuah  forum  bisnis  di  New  Delhi,
India, seperti dilaporkan AFP, Sabtu (25/7/2009).  Repotnya  lagi,  tidak  semua  orang yang  ingin  menjadi  teman  itu  dikenal  Gates.Dia dibuat pusing  mengidenfitikasi  apakah  orang- orang  yang  meng-invite dia  itu  dikenalnya  atau tidak.
Agar  tercipta  sebuah  hubungan  atau koneksi  yang  benar-benar  nyata  pada  sebuah situs  jejaring  sosial  diperlukan  adanya  sebuah mesin rekomendasi yang bisa memberikan saran, user mana  yang  cocok  untuk  dijadikan  teman yaitu dengan memanfaatkan profil pengguna.Karena profil pengguna bisa
menggambarkan karakteristik seseorang.

## KAJIAN TEORI

## 1. Jejaring Sosial
1.1. Pengertian
Menurut  Muhammad  Ridwan  Nawawi, Muhammad  Irfani  Sahnur  dan  Dino  Dwiyaksa (2008), jejaring sosial adalah struktur sosial yang terdiri  dari  elemen-elemen  individual  atau organisasi.  Jejaring  ini  menunjukkan  jalan dimana  mereka  berhubungan  karena  kesamaan sosialitas, mulai dari mereka yang dikenal sehari- hari sampai dengan keluarga.Istilah ini diperkenalkan oleh profesor J.A.  Barnes di tahun 1954.
Jejaring  sosial  adalah  suatu  struktur  sosial yang  dibentuk  dari  simpul-simpul  (yang umumnya  adalah  individu  atau  organisasi)  yang diikat  dengan  satu  atau  lebih  tipe  relasi  spesifik seperti nilai, visi, ide, teman, keturunan, dan lain- lain.
1.2. Sejarah
Sejak  komputer  dapat  dihubungkan  satu dengan lainnya  dengan  adanya  internet  banyak upaya awal untuk mendukung jejaring  sosial melalui komunikasi antar komputer.
Situs jejaring sosial diawali oleh Classmates.com pada tahun 1995 yang berfokus  pada  hubungan  antar  mantan  teman sekolah  dan  SixDegrees.com  pada  tahun  1997
yang membuat ikatan tidak langsung. Dua model berbeda  dari  jejaring  sosial  yang  lahir  sekitar pada tahun 1999 adalah berbasiskan kepercayaan yang dikembangkan oleh Epinions.com, dan jejaring sosial yang berbasiskan pertemanan seperti yang dikembangkan  oleh  Uskup  Jonathan  yang kemudian  dipakai  pada  beberapa  situs  UK regional di antara 1999 dan 2001. Inovasi meliputi tidak hanya
memperlihatkan  siapa  berteman dengan  siapa, tetapi  memberikan  pengguna  kontrol  yang  lebih akan  isi  dan  hubungan.  Pada  tahun  2005,  suatu layanan jejaring sosial MySpace, dilaporkan lebih banyak  diakses  dibandingkan  Google  dengan Facebook,  pesaing  yang  tumbuh  dengan cepat.Jejaring  sosial  mulai  menjadi  bagian  dari strategi internet bisnis sekitar tahun 2005 ketika Yahoo meluncurkan Yahoo! 360°.
Bulan juli 2005, News Corporation membeli MySpace,  diikuti  oleh  ITV  (UK)  membeli  Friends Reunited  pada  Desember  2005.Diperkirakan ada lebih  dari 200  situs  jejaring  sosial menggunakan model jejaring sosial ini.

## 1.3. Layanan
Banyak  layanan  jejaring  sosial  berbasiskan web yang  menyediakan  kumpulan  cara  yang beragam bagi pengguna untuk dapat berinteraksi seperti chat, messaging, email, video, chat suara, share  file,  blog,  diskusi  grup,  dan  lain-lain. Umumnya  jejaring  sosial  memberikan  layanan untuk membuat biodata dirinya.
Pengguna  dapat  meng-upload foto  dirinya dan  dapat  menjadi  teman  dengan  pengguna lainnya.Beberapa  jejaring  sosial  memiliki  fitur tambahan seperti  pembuatan  grup  untuk  dapat saling sharing didalamnya.

## 2. User Profile

## 2.1. Pengertian
Dalam  web modern,  akibat  banyaknya informasi  menyebabkan  overloading informasi yang  tersedia,  maka  dibutuhkan  pendekatan personal  untuk  meningkatkan  akses  terhadap sebuah informasi. Personalized systems mengatasi masalah
overload dengan membangun, mengelola,  dan  mewakili  informasi  disesuaikan dengan  individu  pengguna.  Kustomisasi  ini berguna  untuk  menyaring  informasi  yang  tidak relevan atau mungkin mengidentifikasi informasi tambahan  yang  menarik  bagi  pengguna.Telah banyak  penelitian  yang  membahas  tentang personalisasi  seperti  di  bidang  pencarian informasi,  kecerdasan  buatan,  dan  data  mining, dan lainnya.
Profil  Pengguna  dapat  mencakup  informasi demografis,  misalnya,  nama, umur, negara, tingkat pendidikan, dan sebagainya, dan mungkin juga  mewakili  kepentingan  atau  preferensi  dari suatu kelompok pengguna atau orang tunggal.
Menurut  Susan  Gauch,  Mirco  Speretta, Aravind  Chandramouli  and  Alessandro  Micarelli, user  profile alias  profil  pengguna  adalah kumpulan  data  pribadi  yang  terkait  dengan pengguna.  Profil  Pengguna  dapat  mencakup informasi  demografis,  misalnya,  nama,  umur, negara,  tingkat  pendidikan,  dan  lain-lain  serta mungkin  juga  mewakili  kepentingan  atau preferensi  dari  suatu  kelompok  pengguna  atau orang tunggal. Sehingga mengacu pada representasi  digital  secara  eksplisit  tentang identitas seseorang. Dalam  rangka  membangun  profil  pengguna individu,  informasi  dapat  dikumpulkan  secara eksplisit,  melalui  intervensi  pengguna  langsung, atau  secara  implisit,  melalui  agen  yang memonitor aktivitas pengguna.

## 2.2. Information Collect
Tahap  pertama  dari  teknik  profiling adalah dengan    mengumpulkan  informasi  tentang individu  seorang  pengguna.  Persyaratan  dasar sistem  teknik  profiling tersebut  adalah  harus dapat  secara  unik  mengidentifikasi  pengguna. Informasi  yang  dikumpulkan  dapat  secara eksplisit  di  input  oleh  user  atau  implisit  yang dikumpulkan  oleh  agen  perangkat  lunak.  Ini dapat  dikumpulkan  pada  aplikasi  user atau dikumpulkan oleh aplikasi
server
itu sendiri.Tergantung  pada  bagaimana  informasi dikumpulkan  dan  data  yang  berbeda  mengenai pengguna dapat diekstraksi.

## 2.3. User Identification Method
Meskipun  sebuah proses  identifikasi pengguna  yang  akurat  bukan  merupakan  isu penting  untuk  membangun  sistem  profil  yang mewakili  kelompok  pengguna,  tetapi  itu  adalah kemampuan  penting  untuk  setiap  sistem  yang membangun  profil  yang  mewakili  individu pengguna.    Terdapat  5 pendekatan  dasar  untuk identifikasi  pengguna,  yaitusoftware  agen,  login, server  proxy,  cookies,  dan  id  session.Karena mereka  transparan  bagi  pengguna,  dan menyediakan  cross-session  tracking,  cookie digunakan  secara  luas  dan  efektif.  Akurasi  dan konsistensi  yang  lebih  baik  dapat  diperoleh dengan  sistem  berbasis  login yang  berfungsi untuk melacak  pengguna  di  session  dan  antar komputer, jika pengguna dapat diyakinkan untuk mendaftar  dengan  sistem  dan  login setiap  kali mereka  berkunjung.    Pertimbangan  yang  baik adalah  dengan  menggunakan  cookie untuk
loginsession saat ini dan memberikan pilihan bagi pengguna yang memilih untuk mendaftar situs.
Tiga  teknik  pertama  memang  yang  lebih akurat,  tetapi  mereka  juga  memerlukan partisipasi aktif dari pengguna.Software agenadalah  program  kecil  yang  berada  di komputer  pengguna,  mengumpulkan  informasi dan  berbagi  dengan  server melalui  protokol tertentu. Pendekatan ini adalah yang paling dapat diandalkan karena akan ada lebih banyak kontrol atas  penggunaan  aplikasi  dan  protokol  yang digunakan  untuk  identifikasi.  Namun,  hal  itu membutuhkan  partisipasi  pengguna  untuk menginstal perangkat lunak pada desktop.
Metode  berikutnya  yang  paling  dapat diandalkan  didasarkan  pada  login.  Karena pengguna mengidentifikasi diri sewaktu dia login, identifikasi  umumnya  akurat,  dan  pengguna dapat  menggunakan  profil  yang  sama  dari berbagai  lokasi.  Di  sisi  lain,  pengguna  harus membuat account melalui proses registrasi, login dan  logout setiap  kali  mereka  mengunjungi website,  jelas  ini  menempatkan  beban  kepada pengguna.
Enhanced proxy server juga memberikan identifikasi pengguna cukup akurat.Namun,  mereka  memiliki  beberapa kelemahan.Mereka  membutuhkan  pengguna mendaftarkan  komputer  mereka  dengan  server proxy. Jadi, mereka umumnya mampu mengidentifikasi  pengguna  menghubungkan hanya  dari  satu  lokasi,  kecuali  pengguna  repot- repot untuk mendaftarkan semua komputer yang mereka gunakan dengan server proxy yang sama.
Dua  teknik  terakhir  adalah  cookies dan  ID session.Pertama  kali  browser klien  terhubung  ke sistem, user ID baru dibuat.ID ini disimpan dalam cookie di  komputer  pengguna.  Ketika  mereka mengunjungi  situs  yang  sama  dari  komputer yang  sama,  user ID sama  digunakan.  Hal  ini menempatkan  beban  tidak  pada  pengguna  sama sekali.
Namun,  jika  pengguna  menggunakan  lebih dari satu komputer, setiap lokasi akan ada cookie yang  terpisah,  dan  dengan demikian  sebuah profil  pengguna  yang  terpisah.  Juga,  jika komputer  digunakan  oleh  lebih  dari  satu pengguna,  dan  semua  pengguna  berbagi  userID yang  sama,  mereka  semua  akan  berbagi  profil, dan  ini  akan  membuat  tidak  akurat.  Akhirnya, jika  pengguna  membersihkan  cookie mereka, mereka  akan  kehilangan  profil  mereka  sama sekali,  dan  jika  pengguna  memiliki  cookie yang dinonaktifkan, identifikasi komputer mereka dan pelacakan  tidak  mungkin  terjadi.  Karena  tidak ada penyimpanan userid pada saat kunjungan.

## 2.4. Metode Mengumpulkan Informasi User
Profil  pengguna  mungkin  didasarkan informasi  heterogen  terkait  dengan  pengguna
individu  atau  kelompok  pengguna  yang menunjukkan minat  sama  atau  perilaku navigasi yang  serupa. Secara  umum, teknik  pembentukan user  profile dapat  di  partisi  dengan  jenis  input yang digunakan untuk membangun profil.
Ada  dua  cara  yang  bisa  digunakan  untuk mengumpulkan informasi user, yaitu:
 Explicit User Information Collection Metodologi explicit user information collection,  sering  disebut  eksplisit  umpan  balik pengguna,  mengandalkan  masukan  informasi pribadi  oleh  pengguna,  biasanya  melalui  form HTML.  Data  yang  dikumpulkan  dapat  berisi informasi  demografis  seperti  ulang  tahun,  status perkawinan, pekerjaan, atau kepentingan pribadi. Di samping  kotak  centang sederhana dan bidang teks, teknik umpan balik umum adalah salah satu yang memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan  pendapat  mereka  dengan memilih nilai dari berbagai range. Metodologi ini memiliki  kekurangan  seperti  biaya  yang dikeluarkan  karena  waktu pengguna  yang terpakai  dan  membutuhkan  kemauan  pengguna untuk  berpartisipasi.Jika  pengguna  tidak  secara sukarela  memberikan  informasi  pribadi,  profil tidak dapat dibangun untuk pengguna.
Satu masalah dengan umpan balik yang jelas adalah  bahwa  hal  itu  menempatkan  beban tambahan  pada  pengguna.Selama  ini,  masalah privasi  menjadi  perhatian  penting  dan  ini  bisa membuat  pengguna  memilih  untuk  tidak berpartisipasi.Pengguna  mungkin  tidak  secara akurat  menuliskan  informasi  mereka  sendirii atau  data  demografis,  atau,  karena  profil  yang tetap  statis  sedangkan  kepentingan  pengguna dapat  berubah  dari  waktu  ke  waktu,  profil  bisa menjadi  semakin  tidak  akurat  dari  waktu  ke waktu.Sebuah argumen  yang mendukung umpan balik  eksplisit  adalah  bahwa,  dalam  beberapa kasus,  pengguna  sangat  menikmati  dalam memberikan atau berbagi, umpan balik mereka.
 Implicit User Information Collection
Profil  pengguna  sering  kali  harus  dibangun berdasarkan informasi yang dikumpulkan secara implisit. Keuntungan utama dari teknik ini adalah bahwa  hal  itu  tidak  memerlukan  intervensi tambahan  oleh  pengguna  selama  proses pembangunan profil. Kelly dan Teevan memberikan  gambaran  teknik  yang  paling populer digunakan untuk mengumpulkan umpan balik  implisit,  dan  jenis  informasi  tentang pengguna  yang  dapat  disimpulkan  dari  perilaku pengguna.
Tabel  2.1  merangkum  pendekatan  yang tercakup  dalam  bab  ini,  jenis  informasi  masing- masing  pendekatan  dapat  dikumpulkan,  dan luasnya  penerapan  dari  informasi  yang dikumpulkan. Karena mereka hanya memerlukan pengaturan  satu  kali,  tidak  memerlukan
perangkat  lunak  baru  untuk  dikembangkan  dan diinstal  pada  desktop  pengguna,  dan  hanya melacak  aktivitas  browsing,  server  proxy tampaknya  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk dengan  mudah  menangkap  informasi,  namun tidak  menempatkan  beban  yang  besar  di pengguna.  Kegiatan  melacak  aktivitas  di  situs yang  menyediakan  layanan  pribadi,  misalnya situs  pencarian  itu  sendiri,  juga  merupakan pilihan dalam beberapa kasus.

## Tabel 2.1 Teknik Implicit User Information
Collection Technique Informati- onCollecte d Informati- onBreadth Pros and Cons Browser Cache Browsing history Any Web site pro: User need not install anything. con: User must  upload cache periodically. Proxy Servers Browsing activity Any Web site pro: User can use regular browser. con: User must use proxy server. Browser Agents Browsing activity Any personalize d application pro:  Agent can  collect all Web activity. con:  Install software and use new application while browsing. Desktop Agents All user activity Any personalize d application pro: All user files and activity available. con: Requires user to install software. Web Logs Browsing activity Logged Web site pro: Information about multiple users collected. con:  May be very little information since only from one site.
Search Logs Search Search engine site pro: Collection and  use  of information all  at  same site. con: Cookies must be turned on and/or login to site. con: May  be very little information Browsing historymerupakan sumber informasi umum dari yang minat pengguna yang diekstraksi.Browsing  historydikumpulkan  dalam dua  cara  utama:  pengguna  berbagi  browsing cache mereka  secara  berkala  atau  pengguna menginstal  server  proxy yang  bertindak  sebagai gateway mereka ke Internet, sehingga menangkap  semua  lalu  lintas  internet yang dihasilkan oleh pengguna.
Browsing  historyini  berisi  URL yang dikunjungi oleh pengguna dan tanggal dan waktu kunjungan.Ringkasan  informasi  tentang  jumlah kunjungan ke suatu URLtertentu melalui berbagai periode waktu dapat dengan mudah diekstrak.Waktu  yang  dihabiskan  pada  setiap halaman  juga  dapat  disimpulkan,  dengan beberapa  kesalahan,  karena  waktu  antara  klik hyperlink yang berturut-turut.
Browsing  historyiniyang  biasanya  ada  pada situs Web tertentu, sehingga memungkinkan situs menyediakan  layanan  personalisasi.  Kelemahan lain pendekatan ini adalah bahwa hal itu biasanya hanya mengumpulkan riwayat browsing pengguna dari satu komputer. Namun,  pengguna dapat  berbagi  cache  browsing dari  beberapa komputer atau memasang server proxy yang sama pada  setiap  komputer  yang  mereka  gunakan secara  teratur  (misalnya,  rumah  dan  tempat kerja).  Bahkan  jika  mereka  tidak  melakukan  hal ini,  mereka  bisa,  melalui  sistem  login, menggunakan  profil  pengguna  yang  sama  di beberapa  lokasi,  memungkinkan  akses  ke layanan personalisasi secara konsisten.
Banyak pendekatan personalisasi menggunakan  agen  untuk  mengumpulkan informasi  interaktif,  walaupun  user sedang melakukan  browsing.    Browser  agents ini  akan diimplementasikan  baik  sebagai  aplikasi  yang berdiri  sendiri  yang  mencakup  kemampuan browsing atau plug-in untuk  browser yang  ada. Karena  Browser  agentsakan  diinstal  pada komputer  desktop pengguna,  mereka  dapat menangkap  semua  kegiatan  pengguna  pada  saat melakukan  browsing. Meskipun  tidak  setiap sistem mengumpulkan atau menggunakan semua informasi  yang tersedia,  pendekatan  ini
memungkinkan  sistem  untuk  mengumpulkan sebanyak  mungkin  informasi  tentang  pengguna dari  yang  tersedia  melalui  sejarah  browsing. Selain  URL yang  dikunjungi  dan  informasi  yang akurat  tentang  jumlah  waktu  yang  dihabiskan pada  setiap  halaman  Web,  para  agen  juga  dapat mengumpulkan  tindakan  yang  dijalankan  pada halaman  Web seperti  bookmark  dan  men- download  ke  harddisk.  Letizia  adalah  salah  satu sistem  pertama  yang  interaktif  mengumpulkan dan  memanfaatkan  umpan  balik  pengguna implisit.
Salah satu kelemahan untuk pendekatan ini adalah  bahwa  ia  memerlukan  user  untuk menginstal aplikasi  baru  pada komputer  mereka dan,  dalam  kasus  aplikasi  browsing yang  berdiri sendiri,  itu  mengharuskan  mereka  untuk menggunakan  aplikasi baru saat browsing bukan browser  konvensional.  Kelemahan  lain  adalah bahwa  pendekatan  ini  memerlukan  investasi yang  besar  dalam  pengembangan  perangkat lunak dan pemeliharaan.
Fokus  pendekatan  di  atas  semuanya pengumpulan  informasi  tentang  pengguna  saat mereka  browsing atau  melakukan  kegiatan lainnya.  Karena  mereka  berusaha  untuk menangkap  dan  berbagi  apa  yang  user lakukan pada  komputer  mereka,  mereka  sebenarnya adalah  pendekatan  dari  client-side.  Semua pendekatan client-side beban ada  pada  beberapa tempat  pengguna  untuk  mengumpulkan  dan berbagi  log kegiatan  mereka.  Sebaliknya,  dua pendekatan  yang  terakhir  hanya mengumpulkan aktivitas pengguna sementara  melakukan interaksi  dengan  situs  menyediakan  layanan personalisasi.
Meskipun  mereka  memiliki  akses  ke informasi  yang  kurang  dari  pendekatan  client- side,  mereka  menempatkan  beban  tidak  pada pengguna  sama  sekali,  dan  diam-diam  dapat mengumpulkan  informasi  melalui  cookies,  login, dan id sessions. Ada dua sumber utama informasi untuk personalisasi server-side, aktivitas browsing di situs interaksi dan pencarian.Web log menangkap  sejarah  browsing untuk  pengguna individual  pada  sebuah  website.Informasi  ini dapat digunakan untuk membuat situs Web yang bisa  menyesuaikan  kebutuhan  user berdasarkan pada perilaku pengguna.
Baru-baru ini, search historiestelah dieksplorasi  sebagai  sumber  informasi  untuk profil pengguna yang kemudian dapat dimanfaatkan untuk memberikan pencarian yang dipersonalisasi.  Search  historiesmengandung informasi tentang pertanyaan yang diajukan oleh pengguna  tertentu  dan  tanggal  dan  waktu  dari query.  Sistem  personalisasi  dapat  juga  cache URLdan  potongan  dari  hasil  set  untuk  setiap
query pengguna secara bersamaan dengan format informasi untuk presentasi kepada pengguna.
Jika sistem personalisasi membungkus hasil yang disajikan dengan tepat, pengguna mengklik hasil  tertentu  juga  dapat  dikumpulkan.Sistem personalisasi  juga  dapat  men-download  halaman Web lengkap  untuk  URLdikunjungi.  Namun, masalah  jaringan  untuk  proses  ini  menjadi hambatan  sehingga  hal  ini  tidak  bisa  dilakukan cukup  cepat  untuk  menyediakan  interaktivitas yang  diterima.  Meskipun  download dapat dilakukan  sebagai  proses  offline,  sumber informasi  ini  yang  jarang  digunakan.  Seperti disebutkan sebelumnya, pendekatan ini memiliki keuntungan  bahwa  pengguna  tidak  perlu menginstal  aplikasi  desktop atau  plug-in untuk mengumpulkan kegiatan dan men-upload informasi mereka ke layanan pribadi.
Layanan  yang  menyediakan  personalisasi pencarian  mengumpulkan  aktivitas  pengguna sebagai  pengguna  berinteraksi  langsung  dengan situs. Jika situs yang  membutuhkan proses login, profil  yang  sama  dapat  digunakan  setiap  kali mereka  mengunjungi  situs  terlepas  dari komputer  tertentu  yang  mereka  gunakan. Kerugian  nya  adalah  bahwa  karena  hanya kegiatan  di  situs  pencarian  itu  sendiri  akan dilacak,  banyak  informasi  yang  kurang  tersedia. Selain  itu,  jumlah  teks  perwakilan  dikumpulkan per  interaksi,  yaitu  query dan  potongan,  jauh lebih  sedikit  dibandingkan  teks  lengkap  dari halaman  Web biasanya  yang  dikumpulkan  untuk profil  berbasis  browsing.  Namun,  beberapa proyek  telah  berhasil  memberikan  pencarian yang  dipersonalisasi  dengan  membangun  profil pengguna berdasarkan informasi ini.

## 2.5. User Profile Representations
User  Profile direpresentasikan  sebagai weighted  keywords,  semantic  networks,  weighted concepts, atauassociation rules.

## 2.5.1. Weighted keywords
Representasi  paling  umum  untuk  profil pengguna  adalah  Weighted  keywords.  Ini  dapat secara otomatis diambil dari dokumen  Web atau langsung  diberikan  oleh  pengguna.Weighted, yang  biasanya  dikaitkan  dengan  kata  kunci, adalah  representasi  numerik  kepentingan pengguna.Setiap kata kunci dapat mewakili topik yang menarik atau kata kunci dapat dikelompokkan dalam kategori untuk mencerminkan  representasi  lebih  standar kepentingan  pengguna.  Contoh  dari  weighted keyword-based user profile ditunjukkan di bawah ini pada Gambar 2.1. Art 0.60 0.72 0.45 0.33 Portrait Sculpture Watercolor Painting
Sport 0.88 0.27 0.79 0.33 Soccer Bat TouchDown Score

## Gambar 2.1:Keyword-Based User Profile
Representasi  profil  dengan  cara  ini  adalah di  antara  yang  pertama  untuk  dieksplorasi. Keyword dalam  profil  diekstraksi  dari  dokumen dikunjungi oleh pengguna saat browsing, halaman Web  bookmarked atau  disimpan  oleh  pengguna, atau  kata  kunci  yang  secara  eksplisit  diberikan oleh  pengguna.  Setiap  kata  kunci  biasanya berhubungan  dengan  berat  numerik  yang menunjukkan seberapa pentingnya dalam profil.

## 2.5.2. Semantic Network Profiles
Semantic network profile adalah representasi  profil  pengguna  yang  digambarkan menggunakan  network  (graph berarah).Di dalamnya digunakan  node (simpul)  untuk merepresentasikan  suatu  kondisi,  dan  arc (link) untuk
merepresentasikan relasi antar simpul.Pada Gambar 2.3 kita bisa melihat contoh sederhana dari semantic network.
Gambar 2.2: Kutipan dari profil penggunaberdasarkan semantic network

## 2.5.3. Concept Profiles
Concept  profiles mirip  dengan  semantic network  profile dalam  arti  bahwa  keduanya diwakili  oleh  node konseptual  dan  hubungan antara  node.  Namun,  dalam  conceptprofiles,  node topik yang digambarkan secara abstrak dianggap menarik bagi pengguna, bukan kata-kata tertentu atau  set  kata-kata  yang  terkait.  Conceptprofiles juga mirip dengan keywordprofile dalam arti yang sering  mereka  representasikan  sebagai  vektor weighted  keyword,  tetapi  fitur  mewakili  konsep daripada  kata-kata  atau  set  kata-kata.  Berbagai mekanisme  diterapkan  untuk  mengungkapkan berapa  banyak  pengguna  yang  tertarik  pada
4,6 Color 3,6 Restaurant 3,2 Classification 6,4 5,3 2,4 7,5 4,6 Painter 3,4 PAINTING 7,89
setiap topik. Teknik paling sederhana adalah nilai numerik,  atau  weighted,  yang  terkait  dengan setiap topik.
Bloedorn menyarankan menggunakan konsep  hirarki,  daripada  sebuah  konsep diletakkan secara mendatar, karena ini
memungkinkan sistem untuk membuat
generalisasi.Tingkat  dalam  hirarki  konsep  bisa diperbaiki,  atau  mereka  dapat  berubah  secara dinamis sesuai dengan kepentingan pengguna.
Pada  Gambar  2.3  kita  bisa  melihat bagaimana bentuk dari konsep hirarki.
Gambar 2.3: Kutipan user profile berbasis konsep

## 3. Recomender System

## 3.1. Pengertian
Dalam  kehidupan  sehari-hari,  ketika  kita dihadapkan  dengan  sejumlah  alternatif yang tidak  familiar,  orang  biasanya  cenderung meminta  teman-teman  nya  untuk  membimbing, atau  mencari  bantuan  yang  lebih  ahli  dengan membaca  review di  majalah  dan  surat  kabar. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  sistem rekomendasi  online  telah  mulai  menyediakan teknologi proxy untuk proses rekomendasi sosial, di  mana  mereka  digunakan  untuk  memprediksi apakah  pengguna  tertentu  akan  seperti  item tertentu  (prediksi),  atau  untuk  mengidentifikasi menetapkan  item  N  yang  akan  menarik  kepada pengguna tertentu (Top-N rekomendasi).
Sistem  Rekomendasi  (SR)  telah  banyak digunakan  dalam  berbagai  aplikasi.  Contohnya adalah  web  stores,  online  communities,  dan music  players.  Saat  ini,  kebanyakan  orang cenderung  mengasosiasikan  sistem  rekomendasi dengan  situs  e-commerce,  di  mana  sistem rekomendasi  secara  ekstensif  digunakan  untuk menyarankan  produk  kepada  pelanggan  dan untuk memberi informasi kepada pelanggan agar membantu  mereka  bisa  memutuskan  produk mana yang akan dibeli.
Produk  yang  disarankan  dapat  didasarkan pada  hasil  penjual  keseluruhan  teratas  sebuah situs  e-commerce,  demografi  konsumen,  atau pada  analisis  perilaku  pembelian  masa  lalu  dari
konsumen  sebagai  prediksi  untuk  membeli  di masa depan. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 2.4
Gambar 2.4: Information filtering pada recommender systems
Sistem Rekomendasi tersebut dapat membantu  pengguna  menemukan  yang  menarik dan  item  relevan  dari  sebuah  ruang  informasi yang  besar,  dengan  menyediakan  daftar rekomendasi  untuk  masing-masing  individu pengguna  akhir.  Sukses nya  sebuah    sistem rekomendasi secara signifikan dapat meningkatkan pendapatan perusahaan e- commerce atau  memfasilitasi  interaksi  pengguna di komunitas online. Sebagai contoh, Greg Linden, pengembang  mesin  rekomendasi  Amazon, melaporkan  bahwa  pada  tahun  2002  lebih  dari 20%  dari  penjualan  Amazon  berasal  dari  sistem rekomendasi pribadi.
Sistem Rekomendasi (SR) merupakan model aplikasi  dari  hasil  observasi  terhadap  keadaan dan  keinginan  pelanggan.Sistem  rekomendasi memanfaatkan  opini  seseorang  terhadap  suatu barang  dalam  domain  atau  kategori  tertentu, untuk  membantu  seseorang  dalam  memilih produk.  Karena  itu  SR  memerlukan  model rekomendasi  yang  tepat  agar  apa  yang direkomendasikan  sesuai  dengan  keinginan pelanggan,  serta  mempermudah  pelanggan mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam menentukan  produk  yang  akan  di  beli  nya (McGinty dan Smyth, 2006).

## 3.2. Klasifikasi
Ada  banyak  metode  yang  digunakan  pada sistem  rekomendasi,  hal  ini  bisa  dimaklumi mengingat  kebutuhan  antara  sistem  yang  satu dengan sistem yang lainnya berbeda. Tapi secara garis  besar,  ada  3  (metode)  yang  umumnya banyak digunakan, diantaranya adalah:
Cooking 0.49 Home Homema king 0.04 Entertain ment 0.01 Lessons 0.3 Videos 0.1
Infor mati on
Stor e Retriev al Predict Level of Interest User
Profile
Adapt Informati on (e.g. filter)

## 3.2.1. Metode Content Based Filtering
Menurut  Ramadhanuz  A  Djamal,  Warih Maharani,  dan  Angelina  Prima  Kurniati, pendekatan  content-based  filtering bekerja dengan mencari kedekatan suatu item yang akan direkomendasikan  ke  user  dengan  items  yang telah  diambil  oleh  user tersebut  sebelumnya berdasarkan kemiripanantar kontennya. Beberapa  penelitian  membuktikan  bahwa pendekatan content-based efektif pada pencarian item berbasis teks berdasarkan topik nya. Namun pendekatan ini memiliki kekurangan, antara lain:
a. Overspecialization Karena sistem rekomendasi dengan pendekatan content based filtering menggunakan kemiripan konten item yang akan direkomendasi dengan konten items yang telah dilihat oleh user, maka pendekatan ini tidak dapat merekomendasikan  item  yang  memiliki  konten yang  berbeda  dengan  items  yang  telah  dipilih oleh user tersebut.
b. New user problem
User  baru  yang  akan  menggunakan  sistem rekomendasi  dengan  pendekatan  konten  harus me-rating  sejumlah  item  tertentu  agar  bisa mendapatkan hasil rekomendasi yang baik.

## 3.2.2. Metode Collaborative Filtering
Menurut  Ramadhanuz  A  Djamal,  Warih Maharani,  dan  Angelina  Prima  Kurniati, collaborative  filtering  memberikan  informasi yang  melibatkan  kolaborasi  antara  beberapa pengguna,  beberapa  sudut  pandang,  dan  kondisi dimana tersedia informasi history dari pengguna. Dasar  dari  algoritma  collaborative  filtering adalah  merekomendasikan  item  kepada  user berdasarkan  preferensi  user  dengan  kemiripan interest.
Metode  Collaborative  Filtering  terbagi menjadi dua bagian:

## 3.2.2.1. User-Based Collaborative Filtering
User-based collaborative filtering merupakan  metode  rekomendasi  yang  didasari atas adanya kesamaan kebutuhan pelanggan.Kesamaan kebutuhan pelanggan dalam  suatu  komunitas  dideteksi,  setelah  itu dilakukan pemilihan berdasarkan tingkat kesamaan tertinggi. User-based Collaborative Filtering beroperasi pada set pengguna , set item a
.  Untuk  setiap  user sedangkan  subset yang  berhubungan
dengan  item
dan  user  yang  memberi  nilai  rating untuk setiap item pada subset.
Pada  dasarnya  User-based  Collaborative Filtering  mempunyai  2  tahapan  proses  yang harus dilalui.

## 1. Neighborhood formation
Kita bersasumsi adalah aktif user, bobot korelasi antara and , lalu dihitung berdasarkan pada kemiripan  item  rating mereka.  Ada  beberapa pendekatan  yang  bisa  digunakan  untuk menghitung , seperti Pearson correlation,
cosine  distance.Dan  hasilnya,  yang  paling  mirip dengan aktif user yang menjadi bagian dari ’s neighborhood.

## 2. Predicate dan Recommendation
Mengambil  semua  item  dari  subset neighborhood  dan  yang  baru  untuk .  Dan memperkirakan  nilai  peringkat  seperti  item. Setelah  itu,  memilih  beberapa  item  baru  dengan predikat  nilai  tinggi  dan  merekomendasikan barang-barang ke .

## 3.2.2.2. Item-Based Collaborative Filtering
Item-based  collaborative  filtering pertama kali  diperkenalkan  oleh  (Sarwaret  al.,2001). Metode ini menitikberatkan pada hasil rated yang diberikan para pelanggan terhadap suatu produk dan  produk  yang  di  beli  nya.  Produk  yang memiliki  nilai  rated  tertinggi  hasil  rated  para pelanggan  akan  memiliki  nilai  kegunaan  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  produk  yang tidak mendapatkan rated positif.
Walaupun dalam beberapa riset collaborative  filtering telah  terbukti  dapat menutupi  beberapa  kekurangan  pendekatan content-based  dan  banyak  diimplementasikan dalam  aplikasi  nyata,  namun  pendekatan  ini memiliki beberapa kekurangan, antara lain:
a. Cold-start problem
Karena  pendekatan  collaborative  filtering melakukan  prediksi  berdasarkan  rating  yang diberikan  user pada  item,  maka  menjadi  suatu masalah  ketika  suatu  item baru  masuk  ke dalam sistem dan belum di-rating sama sekali oleh user.
Akibatnya  item  tersebut  tidak  akan  pernah direkomendasikan kepada user.
b. Sparsity
Untuk ukuran data yang besar, banyak item yang  baru  sedikit  di-rating  oleh  user,  akibatnya item tersebut  memiliki  nilai  prediksi  yang  relatif
tidak  akurat  dan  menghasilkan  rekomendasi yang buruk.
3.2.3. Metode Hybrid Recommender System
Menurut  Ramadhanuz  A  Djamal,  Warih Maharani,  dan  Angelina  Prima  Kurniati,  secara umum  pendekatan  hybrid  recommender  system adalah  dengan  menggabungkan  lebih  dari  satu pendekatan sistem rekomendasi untuk menutupi kekurangan  masing-masing.  Terdapat  beberapa cara penggabungan yang dapat dilakukan, yaitu:

## 3.2.3.1. Hybrid Linear Combination
Pendekatan  ini  menggabungkan  hasil prediksi  (rating)  dari  pendekatan  content-based dan  collaborative  filtering.  Penggabungan  rating dapat dilakukan  dengan  cara pemberian  ranking atau dengan voting. Berikut ini adalah gambaran linear  combination.  Pendekatan  kombinasi  ini diilustrasikan pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5:Hybrid Linear Combination
3.2.3.2. Sequential Combination Pendekatan ini adalah melakukan perhitungan pada salah satu pendekatan filtering (misalkan  content-based  filtering)  kemudian hasilnya  digabungkan  dengan  perhitungan filtering  lainnya.  Gambar  2.6  menunjukkan ilustrasi dari pendekatan kombinasi ini.

## Gambar 2.6:Sequential Combination
3.2.3.3. Item-based Clustering Hybrid Method (ICHM)
Item-based Clustering Hybrid Method (ICHM) merupakan  sebuah  metode  yang  menerapkan pendekatan hybrid recommender system dengan tujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi dari pendekatan
collaborative
filtering
dan menanggulangi  masalah  item  baru  yang  belum di-rating (cold-start problem).

## PEMBAHASAN

## 1. Gambaran Umum Suggestions Friends Engine (SFE)
Bentuk  sistem  rekomendasi  yang  dibangun menggunakan  arsitektur  client-server berbasis web  (Gambar  3.1),  di  mana  sistem  melakukan perhitungan  dan  rekomendasi  terhadap  suatu user  terletak  pada  sisi  server.  Aplikasi  antar muka  memberikan  fungsi  kepada  user  untuk melakukan login dan mendapatkan rekomendasi.

## Gambar 3.1:Gambaran Umum Suggestions Friends Engine (SFE)
2. Konsep Dasar Suggestions Friends Engine
Sistem  Rekomendasi  untuk  sebuah  jejaring sosial  berbeda  dengan  Sistem  Rekomendasi untuk  sistem  yang  lain,  karena  item  yang direkomendasikan  di  sini  adalah  manusia  dan bukan  barang.  Dengan  demikian,  sebuah  faktor 'sosial'  menjadi  sangat  perlu  untuk  diperhatikan ketika membuat rekomendasi.
Setiap pengguna pasti mempunyai profil. Ada banyak  sekali  atribut  pada  profil  pengguna  yang bisa  digunakan  untuk  menentukan  tingkat kekuatan ikatan antar pengguna. Konsep ini telah diperkenalkan  oleh  Mark  Granovetter.  Sebuah ikatan  yang  kuat  menunjukkan  korelasi  tinggi antara  dua  pengguna,  berdasarkan  atribut tersebut.
Suggestions  Friends  Engine menggunakan gabungan  dari  Collaborative  Filtering  dengan Content-Based  Filtering  dan  ini  biasa  disebut dengan Hybrid Recommender System.
Gambar 3.2:Collaborative Filtering pada SFE
Rating
Matrix
User profile Collaborativ e Content- based Combination Filter
Use r prof ile
Content- based Collabora tive Combina tion Filter
Gambar 3.3:Content-Based Filtering pada SFE
Gambar 3.4:Hybrid Recommender System pada
SFE
Kolaborasi  antar  beberapa  user  digunakan untuk  Collaborative  Filtering dan  atribut pengguna  digunakan  untuk  Content-Based Filtering.  Jika  keduanya  digabung  maka terbentuk  yang  namanya  Hybrid  Recommender System yang digunakan  pada  Suggestions  Friends Engine.

## 3. Algoritma Suggestions Friends Engine

## 3.1. Identifikasi Pengguna
Sebuah  proses  Identifikasi  Pengguna menjadi  sebuah  hal  yang  sangat  penting  untuk membangun  atau  membuat  sebuah  profil pengguna  yang  akan  mewakili  individu  seorang pengguna.  Hal  ini  tidak  terlepas  dari  sebuah konsep  keamanan  yang  dibutuhkan  oleh  setiap aplikasi  agar  bisa  berjalan  sesuai  dengan  yang sudah  diharapkan.  Setiap  individu  hanya  boleh mempunyai satu buah profil. Walaupun nantinya tidak  menutup  kemungkinan  seorang  pengguna bisa  membuat  sebuah  akun  lebih  dari  satu  dan akibatnya  pengguna  tersebut  bisa  mempunyai banyak  profil.  Tetapi  pada  dasarnya  adalah  satu pengguna dengan satu profil.
Ada lima pendekatan dasar untuk proses
Identifikasi  Pengguna:  Software  agen,  Login, Server  Proxy,  Cookies  dan  Id  session.  Dalam proses Identifikasi Pengguna memilih menggunakan Login dan Id session adalah pilihan yang  tepat  karena  keduanya  memiliki  sebuah akurasi  dan  konsistensi  yang  lebih  baik  jika dibandingkan dengan pendekatan yang lainnya.
Dengan menggunakan metode login, pengguna mengidentifikasi diri sewaktu pengguna  melakukan  login,  proses  identifikasi umumnya akurat dan pengguna dapat menggunakan  profil  yang  sama  dari  berbagai tempat. Sebelum pengguna mendapatkan sebuah id  dan  password untuk  login  ke  aplikasi, pengguna diwajibkan untuk melakukan registrasi.  Secara  umum  gambaran  dari  konsep login bisa dilihat pada Gambar di bawah:

## 3.2. Pengumpulan Data Profil Pengguna
Sebuah  Profil  Pengguna  didasarkan  pada informasi  heterogen  yang  terkait  dengan pengguna  yang  menunjukkan  minat  yang  sama atau perilaku yang serupa. Ada dua cara yang bisa digunakan  untuk  mengumpulkan  Data  Profil Pengguna yaitu: Metode Explicit User Information Collection dan  Metode  Implicit  User  Information Collection.
Metode  Explicit  User  Information  Collection, sering  disebut  eksplisit  umpan  balik  pengguna yang  mengandalkan  masukan  informasi  pribadi oleh pengguna secara langsung, biasanya melalui sebuah  form  masukan.  Sedangkan  Metode
Implicit User Information Collection menggunakan  sebuah  agen  perangkat  lunak untuk mendapatkan informasi pengguna.
Dalam  Pengumpulan  Data  Profil  Pengguna digunakan  metode  Explicit  User  Information Collection yaitu  dengan  cara  membuat  sebuah form  masukan  yang  bisa  digunakan  oleh pengguna  untuk  memasukkan  data  profil pengguna.

## 3.3. Similarity Weighting
Sebelum  memulai  menentukan Similarity Weighting menggunakan Attribute-Based Similarity Algoritma Suggestions Friends Engineakan  memulainya  dengan  mendefinisikan region atau  membuat  sebuah  grup  untuk  profil yang  memiliki  kemiripan.  Lalu  tentukan sebagai atribut profil, yang disebut dengan region dimensions.  Lalu  mendefinisikan  sebuah  atribut dasar fungsi kemiripan  yaitu . Untuk  setiap  2
profil  dan  jaraknya adalah , dan
.
Algoritma  Suggestions  Friends  Engine menggunakan  hanya  satu  kali  tahapan  proses Attribute-Based Similarity. Yaitu pengelompokan pengguna  berdasarkan  atribut    Language  atau Bahasa.  Bahasa  menjadi  sangat  penting  karena bahasa  digunakan  sebagai  alat  komunikasi dengan pengguna yang lain.

## 3.4. Calculate Similarity/Prediction
Pada  desain  Suggestions  Friends  Engine,
Calculate Similarity/Prediction
merupakan tahapan yang sangat penting. Karena pada tahap ini  adalah  tahap  dimana  proses  perhitungan tingkat kedekatan antar pengguna.
Hasil  perhitungan  atau  prediksi  didapatkan dari  hasil  perhitungan  kesamaan  pengguna  aktif dengan  pengguna  yang  lainnya,  dengan menggunakan perhitungan sebagai berikut:
Keterangan : S() = Similarity Function
U= Pengguna Aktif Ul = Pengguna Pembanding W = bobot setiap atribut f(A,Al) = Difference Function setiap atribut
Menentukan  f()  atau  Difference  Function untuk  semua  f()  yang  ada  dari  setiap  atribut normalnya memiliki nilai antara 0 dan 1.
A1 – Umur f() = 1 – (Perbedaan umur/100)
A2 – Hobi f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1 A3 - Tempat Tinggal/Kota f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1
A4 – Aktifitas f() = 1, jika sama f() = 0, jika tidak sama
A5 – Musik f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1
A6 – Status f() = 1, jika sama f() = 0, jika tidak sama
A7 – TV f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1
A8 – Film f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1
A9 – Buku f() = normalnya bernilai antara 0 dan 1
Menentukan  W  atau  bobot  didasarkan  pada tingkat pentingnya sebuah atribut.

## 4. Bahan Dasar Suggestions Friends Engine
Tujuan  akhir  dari  perancangan  Suggestions Friends  Engine adalah  membuat  rancangan aplikasi  yang  memiliki  fungsi  yaitu  untuk mendapatkan  rekomendasi  teman  terbaik  yang sesuai dengan  karakteristik  pengguna pada situs jejaring sosial.
Suggestions Friends Engine sendiri dirancang dengan  memanfaatkan  profil  pengguna.Sehingga profil  pengguna  adalah  komponen  atau  bahan dasar  dari  rancangan Suggestions  Friends Engine.Jadi,  konsep  dasar  dari  Suggestions Friends  Engine  adalah  membandingkan  profil pengguna dengan pengguna lainnya.

## 5. Analisis Kebutuhan Input
Dalam  pengumpulan  Data  Profil  Pengguna menggunakan  metode  Explicit  User  Information Collection yaitu  dengan  cara  membuat  sebuah
form  inputan  yang  bisa  digunakan  untuk mengumpulkan Data Profil Pengguna.
Pengisian  Data  Profil  Pengguna  ini  bersifat Reguired.  Sehingga  jika  pengguna  tidak  mengisi Data  Profil  Pengguna  atau  mengisinya  kurang lengkap  maka  pengguna  tersebut  memiliki  nilai yang tidak utuh.

## 6. Analisis Kebutuhan Output
Keluaran dari Suggestions Friends Engine ini adalah daftar teman yang mempunyai kemiripan dengan  pengguna  aktif  berdasarkan  hasil perhitungan kesamaan profil.
Urutan  teratas adalah  pengguna  yang memiliki nilai tertinggi berdasarkan perhitungan kesamaan profil.

## 7. Komponen Yang Dibutuhkan
7.1. Atribut Profil
Seperti yang sudah jelaskan sebelumnya jika profil  pengguna  adalah  komponen  dasar  dari rancangan Suggestions Friends Engine.
Pada  Suggestions  Friends  Engine  profil pengguna  berbentuk  hirarki.  Karena  konsep hirarki memungkinkan untuk terjadinya generalisasi  dan  tentunya  dapat  berubah  secara dinamis.
Berikut  ini  adalah  daftar  atribut  profil pengguna  yang  digunakan  dalam  merancang Suggestions Friends Engine:
1. Umur 2. Hobi 3. Tempat Tinggal/Kota 4. Aktifitas 5. Musik 6. Status 7. TV 8. Film 9. Buku Tabel 3.2 Atribut Profil Atribut Ket Hirarki Alasan A1 Umur Tidak Bersifat absolut A2 Hobi Ya Dapat  di  genera- lisasi A3 Tempat Tinggal Ya Dapat  di  genera- lisasi A4 Aktifitas Tidak Bersifat absolut A5 Musik Ya Dapat  di  genera- lisasi A6 Status Tidak Bersifat absolut A7 TV Ya Dapat  di  genera- lisasi A8 Film Ya Dapat  di  genera- lisasi A9 Buku Ya Dapat  di  genera- lisasi

## 7.2. Bobot Atribut
Dalam  Suggestions  Friends  Engine  terdapat bobot  untuk  masing-masing  atribut.  Bobot atribut  didasarkan  pada  tingkat  pentingnya sebuah atribut. Dimana untuk menentukan bobot tiap-tiap  atribut  Suggestions  Friends  Engine menggunakan  sampel  data  yang  diambil  dari situs  jejaring  sosial  Facebook.  Suggestions Friends  Engine  mengambil  data  secara  acak sebanyak  100  profil  pengguna.  Sebuah  atribut dianggap  penting  jika  data  atribut  profil pengguna diisi oleh pengguna. Untuk data sampel yang diambil bisa dilihat pada lampiran 1.
Dari  data  sampel  yang  dikumpulkan diperoleh sebuah kesimpulan seperti berikut:
Tabel 3.3 Bobot Atribut Atribut Ket Bobot Atribut A1 Umur 13.85 A2 Hobi 13.02 A3 Tempat Tinggal 12.19 A4 Aktifitas 11.63 A5 Musik 11.36 A6 Status 9.97 A7 TV 9.83 A8 Film 9.7 A9 Buku 8.45

## 7.3. Bobot Hirarki
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya, ada  atribut  yang  dapat  di  generalisasi  atau berbentuk  hirarki  dan  ada  yang  bersifat  absolut. Untuk  yang  dapat  digeneralisasi,  hirarki  hanya dibatasi  sampai  3  level  dimana  bobot  untuk masing-masing level adalah:
Level 1 (atas) =0,2 Level 2 (tengah)  = 0,3 Level 3 (bawah) = 0,5

## 8. Studi Kasus
Sebagai  contoh  pengguna  dengan  UserId Nanda  memasukkan  data  profilnya  seperti  yang terlihat pada gambar dibawah ini:
Berikut  adalah  data  profil  pengguna  Userid Alex:
Berikut  adalah  data  profil  pengguna  Userid Erna:
Berikut  adalah  data  profil  pengguna  Userid Heri:
Setelah  mengetahui  pengguna  mana  saja yang akan dibandingkan dan mengumpulkannya.
Sekarang,  langkah  selanjutnya  adalah  Calculate Similarity/Prediction dengan menggunakan rumus. Tabel  3.4  Hasil  Calculate  Similarity  antara Nanda dan Alex No Atribut Nanda Alex Hasil 1 A1 22 24 0,98 2 A21 Olahraga Olahraga 0,2 A22 Sepakbola Sepakbola 0,3 A23 Liverpool Manchester City 0 3 A31 Indonesia Indonesia 0,2 A32 Jawa Timur Jawa Barat 0 A33 Malang Bandung 0 4 A4 Mahasisw a Bekerja 0 5 A51 Pop Pop 0,2 A52 Glen Fredly Glen Fredly 0,3 A53 Januari Terpesona 0 6 A6 Lajang Lajang 1 7 A71 Sinetron Sinetron 0,2 A72 Cinta Fitri Cinta Fitri 0,3 A73 Donita Donita 0,5 8 A81 Indonesia Indonesia 0,2 A82 Pocong 2 Laskar pelangi 0 A83 Revalina S. Temat Tora Sudiro 0 9 A91 Indonesia Indonesia 0,2 A92 Novel Novel 0,3 A93 Laskar Pelangi Ayat-ayat Cinta 0 Tabel  3.5  Hasil  Calculate  Similarity  antara Nanda dan Erna No Atribut Nanda Erna Hasil 1 A1 22 23 0,99 2 A21 Olahraga Memasak 0 A22 Sepakbola Masakan Indonesia 0 A23 Liverpool Rawon 0 3 A31 Indonesia Indonesia 0,2 A32 Jawa Timur Jawa Timur 0,3 A33 Malang Malang 0,5 4 A4 Mahasiswa Mahasiswa 1 5 A51 Pop Rock 0,2 A52 Glen Fredly Linkin Park 0,3 A53 Januari With You 0,5 6 A6 Lajang Berpacaran 0
7 A71 Sinetron Sinetron 0,2 A72 Cinta Fitri Cinta Fitri 0,3 A73 Donita Donita 0,5 8 A81 Indonesia Indonesia 0,2 A82 Pocong 2 Laskar pelangi 0 A83 Revalina  S. Temat Tora Sudiro 0 9 A91 Indonesia Indonesia 0,2 A92 Novel Novel 0,3 A93 Laskar Pelangi Laskar Pelangi 0,5 Tabel  3.6  Hasil  Calculate  Similarity  antara Nanda dan Heri No Atribut Nanda Heri Hasil 1 A1 22 22 1 2 A21 Olahraga Olahraga 0,2 A22 Sepakbola Sepakbola 0,3 A23 Liverpool Liverpool 0,5 3 A31 Indonesia Indonesia 0,2 A32 Jawa Timur Jawa Timur 0,3 A33 Malang Malang 0,5 4 A4 Mahasiswa Mahasiswa 1 5 A51 Pop Pop 0,2 A52 Glen Fredly Glen Fredly 0,3 A53 Januari Januari 0,5 6 A6 Lajang Lajang 1 7 A71 Sinetron Sinetron 0,2 A72 Cinta Fitri Cinta Fitri 0,3 A73 Donita Donita 0,5 8 A81 Indonesia Indonesia 0,2 A82 Pocong 2 Pocong 2 0,3 A83 Revalina  S. Temat Ringgo Agus Rahman 0 9 A91 Indonesia Indonesia 0,2 A92 Novel Novel 0,3 A93 Laskar Pelangi Laskar Pelangi 0,5 Setelah  itu  dimasukkan  ke  dalam  rumus Similarity  Function  dan  detail  perhitungannya seperti dibawah ini : S(Nanda,  Alex)  =  (13.85  *  (0.98))  +  (13.02  * (0.2 + 0.3 + 0)) + (12.19 * (0.2 + 0 + 0)) + (11.63 * (0))  +  (11.36  *  (0.2  +  0.3  +  0))  +  (9.97  *  (1))  + (9.83 * (0.2 + 0.3 + 0.5))  + (9.7 * (0.2 + 0 + 0)) + (8.45 * (0.2 + 0.3 + 0)) = 55.722 S(Nanda, Erna) = 13.85 * (0.99) + 13.02 * (0 + 0 + 0) + 12.19 * (0.2 + 0.3 + 0.5) + 11.63 * (1) + 11.36 * (0.2 + 0.3 + 0.5) + 9.97 * (0) + 9.83 * (0.2 +
0.3 + 0.5)  + 9.7 * (0.2 + 0 + 0) + 8.45 * (0.2 + 0.3 + 0.5)
= 56.0915 S(Nanda, Heri) = 13.85 * (1) + 13.02 * (0.2 + 0.3 + 0.5) + 12.19 * (0.2 + 0.3 + 0.5) + 11.63 * (1)
+ 11.36 * (0.2 + 0.3 + 0.5) + 9.97 * (1) + 9.83 * (0.2 + 0.3 + 0.5)  + 9.7 * (0.2 + 0.3 + 0) + 8.45 * (0.2 + 0.3 + 0.5)
= 95.15 Pengguan aktif = Nanda Tabel 3.7 Hasil Calculate Similarity No Pengguna Pembanding Hasil Calculate Similarity 1 Alex 55.722 2 Erna 56.0915 3 Heri 95.15
Setelah  tahap  Calculate  Similarity,  tahap selanjutnya  adalah  Top-K  Neighbors  Selecting yaitu  tahap  dimana  data  diurutkan  berdasarkan nilai  tertinggi.  Dan  pengguna  dengan  posisi paling  atas  adalah  pengguna  yang  paling direkomendasikan untuk menjadi teman.
Pengguan aktif = Nanda
Tabel 3.8 Top-K Neighbors Selecting No Pengguna Pembanding Hasil Calculate Similarity 1 Heri 95.15 2 Erna 56.0915 3 Alex 55.722
Teman  yang  disarankan  paling  utama  ke
Nanda adalah: Heri

## HASIL PENGUJIAN
1. Antarmuka Halaman Depan
2. Antarmuka Login
3. Antarmuka Register
4. Antarmuka Halaman Profil

## PENUTUP
1. Kesimpulan
Setelah  menguraikan  secara  keseluruhan perancangan  dan  pembahasan  Suggestions Friends Engine, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : a. Membuat  Sistem  Rekomendasiuntuksebuah jejaring  sosial memiliki  konsep  berbeda dengan  Sistem  Rekomendasi  untuk  sistem yang lain, karenaitemyang direkomendasikandi  siniadalah  manusiadan bukanbarang.  Dengan  demikian,  sebuah faktor'sosial'  menjadi  sangat  perlu  untuk diperhatikan ketikamembuatrekomendasi.
b. Kemiripan antara pengguna dihitung berdasarkan  seberapa  dekat  atribut  sosial yang mereka miliki.
c. Penentuan  untuk  bobot  masing-masing atribut  bergantung  pada  tingkat  pentingnya atribut terhadap pengguna.
d. Atribut  profil  berbentuk  hirarki.  Karena dengan bentuk hirarki memungkinkan untuk generalisasi  menjadi  sub  atribut  yang  lebih detail.

## 2. Saran
Dari  beberapa  kesimpulan  diatas,  maka dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan sangat  membantu  untuk  pengembangan  Sistem Rekomendasi ini selanjutnya.
a. Perlu  dilakukan  penelitian  lagi  untuk penentuan bobot masing-masing atribut yang ada. Agar hasil yang didapatkan lebih akurat. b. Jumlah  hirarki  sebaiknya  tidak  dibatasi menjadi  3  hirarki  saja.  Karena  masih  ada kemungkinan  atribut  untuk  di  generalisasi menjadi yang lebih detail lagi.

## REFERENSI
[1] Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI.
[2] Purwanto,  A.  2006.  Metode  Analisis Rekomendasi  pada  Sistem  Rekomendasi. Depok: Universitas Pendidikan Indonesia.
[3] Bloedorn,  E.,  Mani,  I.,  MacMillan,  T.R.: Machine  Learning  of  User  Profiles: Representational  Issues.  In:  Proceedings  of AAAI 96, IAAA 96, Portland, Oregon, August 4-8, (1) (1996) 433-438.
[4] Cliff  Lampe,  Nicole  Ellison,  Charles Steinfield.  2007.  A  Familiar  Face(book): Profile  Elements  as  Signals  in  an  Online Social  Network.  California:  Michigan  State University. [5] Dhanta,  Rizky.  2009.  Panduan  Browsing Internet dengan info-info mutakhir. Surabaya: Indah Surabaya. [6] G. Linden, B. Smith, and J. York. Amazon.com recommendations: Item-to-item collaborative filtering. IEEE Internet
Computing, 7:76–80, January 2003.
[7] Granovetter,  M.S.  1973.  The  Strength  of Weak  Ties,  Amer.  J.  of  Sociology,  Vol.  78, Issue 6, May 1360-80.
[8] Igel Zibriel,  Suhono  H.  Supangkat.  2008.
Ensiklopedia Nusantara Menggunakan Orientasi  Web  2.0,  e-Indonesia  Initiative 2008  (EII2008)  Konfrensi  dan  Temu Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Indonesia. 69-70. [9] Irawan  Sardi,  Manajemen,  Desain,  dan Pengembangan Situs Web Dengan Macromedia  Dreamweaver  Mx  2004  dan Adobe  Photoshop  CS,  PT  Elex  Media Komputindo, Jakarta, 2004
[10] Kelly,  D.,  Teevan,  J.:  Implicit  feedback  for inferring  user  preference:  a  bibliography. ACM  SIGIR Forum 37(2) (2003) 18-28
[11] L.  Herlocker.  Understanding  and  Improving Automated  Collaborative  Filtering  Systems. PhD Thesis, 2000.
[12] Li  Lu,  Li  Hao,  Wang  Xiaozhou,  Xu  Jinyu. 2009.  User-based  Collaborative-Filtering Recommendation Algorithms on Mapreduce. Singapore:National University of Singapore
[13] Magnus  Mortensen. 2007.  Design  and Evaluation  of  a  Recommender  System. Tromso:  Master's  of    Computer  Science University of Tromso
[14] Muhammad  Ridwan  Nawawi,  Muhammad Irfani  Sahnur, Dino  Dwiyaksa.2008. Analisis dan  Perancangan  Aplikasi  Jejaring  Sosial Penjualan Berbasis Web
[15] N. Belkin  and  B.  W.  Croft.  Information filtering and information retrieval: two sides of the same coin? ACM Press, http://doi.acm.org/10.1145/138859.13886 1, 1992. [16] Paul Resnick and Hal R. Varian. Recommender  systems,  volume  40.  ACM Press,http://doi.acm.org/10.1145/245108.2 45121, 1997 [17] Ramadhani, Graifhan.2003. Pengenalan Internet.  http://dhani.singcat.com  (diakses tanggal 3 desember 2010)
[18] Ramadhanuz  A  Djamal,  Warih  Maharani, Angelina Prima Kurniati.  2010. Analisis dan Implementasi Metode Item-Based Clustering Hybrid pada Recommender System.Bandung: Institut Teknologi Telkom [19] Susan  Gauch,  Mirco  Speretta,  Aravind Chandramouli  and  Alessandro  Micarelli.
2007.    User  Profiles  for  Personalized
Information  Access.    Rome:    Roma  Tre University [20] Zeinab  Abbassi.  Sihem  Amer-Yahia.  Laks Lakshmanan.  Sergei  Vassilvitskii  .  Cong  Yu. 2009.  Getting  Recommender  Systems  to Think Outside the Box. ACM, 2009