Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.584 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1407-1413 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION MODELING FOR CLOTHING PRODUCT SELECTION RECOMMENDATION SYSTEM
Vihi Atina *1 , Dwi Hartanti 2
1 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia
2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia Email: 1 vihi_atina@udb.ac.id , 2 dwihartanti@udb.ac.id
(Naskah masuk: 26 Agustus 2022, Revisi: 21 September 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
One of the markets which is the largest wholesaler of clothing in Central Java is the Klewer market area and its surroundings. The Simple Inc Store is one of the clothing stores in the area. Simple Inc Store is a large kiosk that sells clothing products in the form of various types of t-shirts, shirts, jackets, sweaters and pants. Sales of products in  these  stores  are  still  done  conventionally,  namely  customers  come  directly  to  the  store  to  choose  and  buy products. The number of clothing products that are sold makes customers experience difficulties in the process of selecting  clothing  products.  Therefore,  it  is  necessary  to  develop  a  recommendation  system  that  can  assist customers  in  choosing  clothing  products.  The  purpose  of  this  research  is  to  create  a  Knowledge  Based Recommendation  model  for  the  Recommendation  System  for  Selection  of  Clothing  Products.  The  system development  method  used  in  this  research  is  Rapid  Application  Development  (RAD),  which  consists  of  stages, namely business modeling, data modeling and process modeling. The recommendation system method used in this research is knowledge based recommendation. Knowledge based recommendation has the advantage of being able to set the level of user priority based on the user's needs for the product by calculating the similarity value between customer  needs  and  clothing  product  attributes.  Knowledge  based  recommendation  modeling  for  this  clothing product  selection  recommendation  system  can  provide  5  choices  of  clothing  product  search  attributes,  namely brand, price, material, color and size. Based on the results of  modeling the knowledge based recommendation method with 20 sample data, it can provide recommendations for clothing products based on the criteria needed by  customers  by  calculating  the  similarity  value between  customer  needs  and  the  attributes  possessed  by  each clothing  product.  Clothing  products  with  the  highest  similarity  value  will  be  displayed  as  a  result  of  clothing product recommendations, namely the highest similarity value of 0.6 is obtained for Maternal t-shirts. The results of this knowledge-based recommendation modeling can be used as a reference in developing a recommendation system for the selection of clothing products.
Keywords : Clothing, Knowledge Based Recommendation, RAD, Recommendation System, Selection.

## PEMODELAN KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION UNTUK SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN PRODUK PAKAIAN

## Abstrak
Salah  satu  pasar  yang  merupakan  grosir  sandang  terbesar  di  Jawa  Tengah  adalah  daerah  pasar  Klewer  dan sekitarnya.  Toko  Simple  Inc  Store  merupakan  salah  satu  toko  sandang  di  wilayah  tersebut.  Simple  Inc  Store merupakan kios besar yang menjual produk pakaian berupa aneka jenis kaos, kemeja, jaket, sweater dan celana. Penjualan produk  toko tersebut selama ini masih dilakukan secara konvensional yaitu pelanggan datang langsung ke toko tersebut untuk memilih dan membeli produk. Banyaknya produk pakaian yang dijual membuat pelangggan mengalami  kesulitan  dalam  proses  pemilihan  produk  pakaian.  Oleh  karena  itu  perlu  dikembangkan  sistem rekomendasi  yang  dapat  membantu  pelanggan  dalam  pemilihan  produk  pakaian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membuat pemodelan Knowledge Based Recommendation untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk Pakaian. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Rapid Application Development (RAD) yang  terdiri  dari  tahapan  yaitu  pemodelam  bisnis,  pemodelan  data  dan  pemodelan  proses.  Metode  sistem rekomendasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu knowledge  based  recommendation . Knowledge  based recommendation memiliki keunggulan dapat mengatur tingkatan skala prioritas pengguna berdasarkan kebutuhan pengguna terhadap produk dengan menghitung nili similarity antara kebutiuhan pelanggan dengan atribut produk pakaian. Pemodelan knowledge based recommendation untuk sistem rekomendasi pemilihan produk pakaian ini dapat  memberikan  5  pilihan  atribut  pencarian  produk  pakaian  yaitu  merk,  harga,  bahan,  warna  dan  ukuran.
Berdasarkan hasil pemodelan metode knowledge based recommendation dengan 20 data sample dapat memberikan rekomendasi  produk  pakaian  berdasarkan  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh  pelanggan  dengan  menghitung  nilai similarity antara kebutuhan pelanggan dengan atribut yang dimiliki oleh masing-masing produk pakaian. Produk pakaian dengan nilai similarity yang tertinggi akan ditampilkan sebagai hasil rekomendasi produk pakaian yaitu diperoleh  nilai  similarity  tertinggi  0,6  untuk  produk  kaos  Maternal.  Hasil  pemodelan knowledge  based recommendation ini dapat dijadikan acuan dalam mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan produk pakaian.
Kata kunci : Knowledge Based Recommendation, Pakaian, Pemilihan, RAD, Sistem Rekomendasi.

## 1. PENDAHULUAN
Kawasan perdagangan atau pasar pada masyarakat  mempunyai  peran  penting  yaitu  sebagai pusat  ekonomi  maupun  pusat  kebudayaan.  Sebagai pusat  kegiatan  ekonomi,  pasar  merupakan  tempat bertemunya  produsen  dan  konsumen.  Pada  bidang distribusi, pasar mempunyai peranan menyebarluaskan barang-barang hasil produksi yang dibutuhkan oleh masyarakat; sedangkan pada bidang konsumsi,  pasar  berperan  menyediakan  kebutuhan pokok  berupa  sandang  atau  pangan  dan  kebutuhan tambahan  lainnya  [1].  Salah  satu  pasar  yang merupakan  grosir  sandang  terbesar  di  Jawa  Tengah adalah  daerah  pasar  Klewer  dan  sekitarnya[2]. Pedagang yang ada di wilayah tersebut dikelompokkan menjadi kios besar, kios sedang dan kios  kecil.  Di  antara  para  pedagang  yang  ada  di wilayah  tersebut  menjual  berbagai  macam  barang batik, pakaian, sepatu, tas dan lain-lainnya[3]. Salah satu toko sandang di wilayah tersebut adalah Simple Inc Store.
Simple  Inc  Store  merupakan  kios  besar  yang menjual  produk  pakaian  berupa  aneka  jenis  kaos, kemeja, jaket, sweater, dan celana. Penjualan produk pada  toko  tersebut  skala  besar  (grosir)  dan  eceran. Toko  tersebut  memiliki  pelanggan  tidak  hanya  dari dalam kota tetapi  luar kota bahkan luar pulau Jawa. Penjualan produk selama ini masih dilakukan secara konvensional  yaitu  pelanggan  datang  langsung  ke toko  tersebut  untuk  memilih  dan  membeli  produk. Bagi  pelanggan  yang  berada  diluar  kota  atau  luar pulau  Jawa  pembelian  pertama  biasanya  datang langsung  ke  toko  kemudian  pembelian  berikutnya dapat  melalui  telepon.  Banyaknya  jenis  produk pakaian  yang  dijual  menyebabkan  pelanggan mengalami kesulitan dalam proses pemilihan produk sebelum  melakukan  pembelian,  dikarenakan  toko belum sepenuhnya memanfaatkan teknologi informasi.  Proses  pemasaran  produk  hanya  sebatas upload  foto  produk  via  status  whatsapp.  Jika pelanggan tersebut ingin membeli produk maka pihak toko akan mengirimkan satu per satu gambar produk melalui whatsapp . Pelanggan harus benar-benar teliti dalam membaca setiap data yang dikirimkan melalui whatsapp karena informasi yang dikirimkan melalui whatsapp terkadang  tidak  lengkap  dan  belum mendukung  fitur  rekomendasi  sesuai  kebutuhan pelanggan.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka perlu dikembangkan  sistem  rekomendasi  yang  dapat
memudahkan  pelanggan  dalam  memilih  produk sebelum  melakukan  pembelian,  mengingat  jenis produk  yang  ditawarkan  beraneka  ragam  sehingga jika produk yang dipilih salah tidak sesuai kebutuhan dapat  menyebabkan  kerugian  baik  dari  pihak pelanggan  maupun  pihak  toko.  Sistem  rekomendasi yang  dikembangkan  dibuat  berbasis  website  agar dapat diakses oleh pelanggan dimana saja dan kapan saja  [4]. Website dapat  dijadikan  sebagai  media promosi  [5].  Sistem  rekomendasi  ditujukan  untuk individu yang kekurangan pengalaman atau kompetensi  yang  cukup  untuk  mengevaluasi banyaknya jumlah alternatif [6]. Sistem rekomendasi akan  menawarkan  kemungkinan  dari  penyaringan informasi  sehingga  hanya  informasi  yang  sesuai dengan  kebutuhan  dan  preferensi  pengguna  yang akan ditampilkan di  sistem [7]. Sistem rekomendasi digunakan  untuk  memberikan  saran  kepada  calon pembeli  mengenai  informasi  yang  membantu pemilihan  keputusan  dalam  pembelian  produk[8]. Bagi pihak toko sistem rekomendasi dapat digunakan media  promosi[9].  Selain  itu  sistem  rekomendasi akan memudahkan penyedia produk dalam memasarkan produk dan menjadi nilai tambah untuk kesejahteraan  bagi  penyedia  produk  [10].  Sistem rekomendasi  menjadi  salah  satu  strategi  pemasaran yang tepat demi menarik minat pembeli [11].
Model  sistem  rekomendasi  yang  diterapkan berdasarkan  pada  pengetahuan  mengenai  pengguna dan  merekomendasikan  produk  sesuai  kebutuhan pengguna  adalah  menggunakan  model knowledge based  recommendation [12]. Knowledge  based recommendation memiliki  keunggulan  dapat mengatur  tingkatan  skala  prioritas  pengguna berdasarkan  kebutuhan  pengguna  terhadap  produk. Produk  yang  memiliki  prioritas  terbanyak  akan dijadikan  rekomendasi  bagi  pengguna  [13].  Metode knowledge  based  recommendation cocok  digunakan untuk  merekomendasikan  item  tanpa  data  pengguna sebelumnya  dan  dengan  beberapa  kriteria  penentu dari  pengguna  sesuai  dengan  yang  kebutuhan  [14]. Knowledge  based  recommendation menyarankan produk  berdasarkan  kesimpulan  tentang  kebutuhan dan preferensi pengguna [15].
Tujuan    dari    penelitian    ini    adalah    untuk membuat pemodelan Knowledge
Based Recommendation untuk sistem rekomendasi pemiliha produk  pakaian.  Pemodelan Knowledge  Based Recommendation dapat  digunakan  sebagai  acuan
dalam  membangun  dan  mengembangkan  Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk Pakaian.

## 2. METODE PENELITIAN
Kegiatan  penelitian  diawali  dengan  rumusan masalah    dan    studi    literatur.  Proses  penyelesaian masalah  membutuhkan  data  yang  dikumpulkan menggunakan  metode  observasi  dan  dokumentasi. Setelah  data  dikumpulkan  tahap  selanjutnya  adalah proses  pengembangan  sistem  dengan  menggunakan mentode  pengembangan  perangkat  lunak Rapid Application Development (RAD) [16]. Tahapan RAD yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya  sampai tahap  pemodelan  yang  terdiri  dari  3  tahap  yaitu  (1) Pemodelam  bisnis;  (2)  Pemodelan  data;  dan  (3) Pemodelan  proses[17].  Metode  RAD  lebih  tepat digunakan  karena  memiliki  tingkat  kedinamisan, waktu pengerjaan pendek, untuk kebutuhan informasi terkini  secara  cepat  dan  kedekatan  karakteristik dengan  pengguna  [18].  Tahapan  penelitian  yang dilakukan adalah sebagai berikut : A. Pemodelan Bisnis Tahap  ini  pemodelan  yang  dilakukan  untuk memodelkan  fungsi  bisnis  untuk  mengetahui informasi  apa  saja  yang  harus  dibuat,  siapa  yang harus  membuat  informasi  itu,  bagaimana  alur informasi  itu, proses apa saja yang terkait informasi itu. Tahapan ini peneliti mengumpulkan bahan-bahan serta  melakukan  pengamatan  terhadap  kebutuhan sistem  dimana  tahap  pemodelan  bisnis  ini  akan dimodelkan dengan menggunakan workflow diagram.
B. Pemodelan Data
Tahap  ini  memodelkan  data  yang  dibutuhkan berdasarkan  pemodelan  bisnis  dan  mendefinisikan atribut-atributnya.  Tahapan  ini  peneliti  membuat pemodelan data berdasarkan data produk dan atribut yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode Knowledge Based Recommendation .
C. Pemodelan Proses
Tahap  ini  mengimplementasikan  fungsi  bisnis yang  sudah  didefinisikan  terkait  dengan  pemodelan data.  Tahapan  ini  penulis  menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang meliputi  membuat use  case diagram  sebagai  identifikasi  proses  bisnis. Selain itu pada tahap ini penulis juga membuat desain antarmuka  sistem  meliputi  desain  input  dan  desain output.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pemodelan Bisnis
Gambaran  umum  pemodelan  bisnis  sistem rekomendasi  pemilihan  produk  pakaian  yang dikembangkan    terdiri  dari  2  hak  akses  yaitu  admin dan  pelanggan. Workflow sistem  rekomendasi  yang dikembangkan  dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:
Admin Sistem Rekomendasi Pelanggan 1 2 Gambar 1. Workflow Sistem Rekomendasi
Keterangan gambar 1 :
1. Admin  mengelola  data  produk  pakaian, mengelola  data  atribut  produk  melalui  sistem rekomendasi  dan  menetapkan  bobot  atribut untuk  perhitungan  similarity  dengan  metode knowledge  based  recommendation  yang  dapat memberikan  rekomendasi  produk  pakaian sehingga memudahkan pelanggan dalam melakukan  pencarian  produk  pakaian  sesuai kebutuhan.
2. Pelanggan  melakukan  pencarian  pada  sistem rekomendasi dengan memasukkan kriteria pada atribut yang disediakan sesuai dengan kebutuhan  kemudian  sistem  rekomendasi  akan menampilkan  hasil  pecarian  berupa  produk pakaian yang direkomendasikan..

## 3.2. Pemodelan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  produk  pakaian  yang  dijual  di  toko Simple  Inc Store.  Simple  Inc  Store  merupakan  kios besar di Pasar Klewer yang menjual produk pakaian berupa aneka jenis kaos, kemeja, jaket, sweater, dan celana.  Dalam  penelitian  ini  untuk  membuta pemodelan knowledge based recommendation peneliti menggunakan 20 sampel data produk pakaian dengan 5 atribut yang untuk masing-masing produk.
Data  produk  pakaian  yang  digunakan  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Produk Pakaian No. Jenis Pakaian Atribut Merk Harga Bahan Warna Ukuran 1 kaos Maternal 45.000 polyester putih L 2 kaos Maternal 50.000 polyester hitam XL 3 kaos Three Second 60.000 cotton putih XL 4 kaos Three Second 60.000 cotton hitam XL 5 kaos Eiger 60.000 cotton hitam L
No. Jenis Pakaian Atribut Merk Harga Bahan Warna Ukuran 6 kaos Eiger 65.000 cotton putih XL 7 kaos Converse 55.000 cotton hitam XL 8 kaos Converse 50.000 cotton hitam L 9 kemeja Delton 70.000 katun merah XL 10 kemeja Delton 60.000 katun merah L 11 kemeja Delton 70.000 katun putih XL 12 kemeja AF 75.000 katun biru L 13 kemeja AF 75.000 katun merah L 14 kemeja AF 85.000 katun hitam XL 15 jaket Changker 100.000 nilon hitam L 16 jaket Changker 110.000 nilon biru XL 17 jaket Maternal 120.000 katun hitam XL 18 jaket Maternal 120.000 katun biru XL 19 jaket hampank 130.000 parasut hitam XL 20 jaket hampank 120.000 parasut biru L
Pemodelan knowledge  based  recommendation menggunakan teknik case based dengan menghitung tingkat similarity antara kebutuhan pelanggan dengan data item produk yang dimiliki . Similarity merupakan sebuah penilaian yang digunakan untuk  menghitung berapa nilai kesamaan suatu kasus dengan kasus yang lain, salah satu metode yang umum digunakan adalah penjumlahan bobot [19].
Rumus  menghitung  nilai  similarity  pada knowledge based recommendation sebagai berikut :
𝑆𝑖𝑚(𝑢𝑠𝑒𝑟, 𝑖𝑡𝑒𝑚) = 𝑊1  ∗  𝑆1  +  𝑊2  ∗  𝑆2  +
⋯ +  𝑊𝑛  ∗  𝑆𝑛 (1)
Keterangan: Sim(user,item) =  Kesamaan  terhadap  suatu  kasus yang dihitung W = Bobot atribut S = Nilai Perbandingan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  5  atribut produk berupa merk, harga, bahan warna dan ukuran dengan  bobot  masing-masing  atribut  dibuat  sama yaitu sebagai berikut :
a. Merk = 20% = 0,2
b. Harga = 20% = 0,2
c. Bahan = 20% = 0,2
d. Warna = 20% = 0,2
e. Ukuran = 20% = 0,2
Berdasarkan  tabel  1  data  produk  pakaian,  jika pelanggan  ingin  mecari  produk  pakaian  dengan keiteria berikut :
a. Jenis pakaian = kaos
b. Harga = 50.000
c. Warna = hitam
d. Ukuran = XL
Maka model knowledge based recommendation dalam  menentukan  rekomendasi  produk  pakaian adalah sebagai berikut :
1. Jenis  pakaian  yang  dipilih  oleh  pelanggan adalah  kaos  maka  dari  20  data  sampel  produk pakaian akan di filter berdasarkan jenis pakaian kaos  sehingga  terfilter  8  produk  kaos.  Data produk  kaos  yang  terfilter  berdsarkan  jenis pakaian  yang  dipilih  oleh  pelanggan  dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Produk Kaos No. Jenis Pakaian Atribut Merk Harga Bahan Warna Ukuran 1 kaos Maternal 45.000 polyester putih L 2 kaos Maternal 50.000 polyester hitam XL 3 kaos Three Second 60.000 cotton putih XL 4 kaos Three Second 60.000 cotton hitam XL 5 kaos Eiger 60.000 cotton hitam L 6 kaos Eiger 65.000 cotton putih XL 7 kaos Converse 55.000 cotton hitam XL 8 kaos Converse 50.000 cotton hitam L
2. Dari 8 produk kaos yang terfilter akan dilakukan proses  perhitungan  similarity  dengan  metode knowledge  based  recommendation dengan mencocokan  kebutuhan  pelanggan  berupa harga,  warna  dan  ukuran.  Harga  tertinggi produk yang di jual di Simple Inc Store adalah 300.000. Proses  perhitungan similarity sebagai berikut :

## Produk 1
Produk  1  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga  5000  lebih  murah,  dari  segi  warna  tidak sesuai  dan  dari  segi  ukuran  juga  tidak  sesuai,
sehingga hasil perhitungan similarity antara user dengan produk 1 sebagai berikut : Sim(user,produk1) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 5000/300000) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,2*0) = 0 + 0,197 + 0 + 0 + 0 = 0,197

## Produk 2
Produk  2  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga sama, dari segi warna  sesuai  dan  dari  segi  ukuran  juga  sesuai, sehingga hasil perhitungan similarity antara user dengan produk 2 sebagai berikut :
Sim(user,produk2) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1-
0/300000) + (0,2*0) + (0,2*1) + (0,2*1) = 0 + 0,2 + 0 + 0,2 + 0,2 = 0,6

## Produk 3
Produk  3  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga 10000 lebih mahal, dari segi warna tidak sesuai  dan  dari  segi  ukuran  sesuai,  sehingga hasil perhitungan similarity antara user dengan produk 3 sebagai berikut : Sim(user,produk3) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 10000/300000) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,2*1) = 0 + 0,193 + 0 + 0 + 0,2 = 0,393

## Produk 4
Produk  4  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga 10000 lebih mahal, dari segi warna sesuai dan dari segi ukuran juga sesuai, sehingga hasil perhitungan similarity antara  user  dengan produk 4 sebagai berikut :
Sim(user,produk4) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 10000/300000) + (0,2*0) + (0,2*1) + (0,2*1) = 0 + 0,193 + 0 + 0,2 + 0,2 = 0,593

## Produk 5
Produk  5  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga 10000 lebih mahal, dari segi warna sesuai dan dari segi ukuran tidak sesuai, sehingga hasil perhitungan similarity antara  user  dengan produk 5 sebagai berikut :
Sim(user,produk5) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 10000/300000) + (0,2*0) + (0,2*1) + (0,2*0) = 0 + 0,193 + 0 + 0,2 + 0 = 0,393

## Produk 6
Produk  6  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga 15000 lebih mahal, dari segi warna tidak sesuai  dan  dari  segi  ukuran  sesuai,  sehingga hasil perhitungan similarity antara user dengan produk 6 sebagai berikut :
Sim(user,produk6) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 15000/300000) + (0,2*0) + (0,2*0) + (0,2*1) = 0 + 0,19 + 0 + 0 + 0,2 = 0,39

## Produk 7
Produk  7  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga terdapat selisih harga 5000 lebih mahal, dari segi warna sesuai dan dari segi ukuran juga sesuai, sehingga hasil perhitungan similarity antara  user  dengan produk 7 sebagai berikut :
Sim(user,produk7) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 5000/300000) + (0,2*0) + (0,2*1) + (0,2*1) = 0 + 0,197 + 0 + 0,2 + 0,2 = 0,597

## Produk 8
Produk  8  jika  dibandingkan  dengan  kebutuhan pelanggan maka dari segi harga sama, dari segi warna sesuai dan dari segi ukuran tidak sesuai, sehingga hasil perhitungan similarity antara user dengan produk 8 sebagai berikut : Sim(user,produk7) =  (0,2*0)  +  (0,2*(1- 0/300000) + (0,2*0) + (0,2*1) + (0,2*0) = 0 + 0,2 + 0 + 0,2 + 0 = 0,4
3. Berdasarkan  hasil  perhitungan simlarity  case based dengan metode kowledge based recommendation maka disimpulkan nilai similarity tertinggi sesuai kebutuhan pelanggan adalah  produk  2  dengan  nilai 0,6 yaitu  produk kaos Maternal.

## 3.3. Pemodelan Proses
Perancangan  proses  dalam  penelitian  ini dimodelkan  dalam  bentuk  UML (Unified  Modelling Language). UML digunakan   didunia industri   untuk mendefinisikan  requirement,      membuat      analisis dan      desain.  Salah  satu  diagram  UML  yang  dibuat adalah use  case  diagram . Use  case  diagram menggambarkan  interaksi    yang    saling    berkaitan antara    aktor    dan    sistem  [20].  Pemodelan  proses sistem  rekomendasi  terdiri  dari  2  aktor  yaitu  admin dan pelanggan. Dimana admin dapat mengelola data produk,  data  atribut,  dan  data  bobot  atribut. Sedangkan  pelanggan  dapat  melihat  produk, melakukan  pencarian  produk  dan  melihat  hasil rekomendasi  produk  pada  sistem  rekomendasi. Perancangan  proses  sistem  rekomendasi  dalam bentuk use case diagram dapat dilihat pada gambar 2.
System Admin Login Mengelola Produk Mengelola Atribut Melihat Produk Mencari Produk Melihat Rekomendasi Produk <<include>> <<include>> Pelanggan
Berdasarkan  hasil  pemodelan  proses  gambar  2 maka  desain  antarmuka  sistem  rekomendasi  untuk pemilihan  produk  pakain  dari  segi  hak  akses pelanggan adalah sebagai berikut :
a. Pemodelan antarmuka produk Halaman  produk  pakaian  digunakan  untuk menampilkan seluruh produk pakaian yang dijual di toko  Simple  Inc  Store.  Antarmuka  halaman  produk pakaian dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Antarmuka Halaman Produk Pakaian
b. Pemodelan antarmuka pencarian produk
Halaman rekomendasi digunakan untuk pencarian  produk.  Dimana  pada  halaman  ini pelanggan dapat  memilih jenis produk pakaian serta dapat  mencari  produk  sesuai  dengan  kriteria  yang dibutuhkan pelanggan. Sistem rekomendasi menawarkan  5  atribut  produk  yaitu  merk,  harga, bahan,  warna  dan  ukuran.  Antarmuka  halaman pencarian produk dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Antarmuka Halaman Pencarian Produk
c. Pemodelan antarmuka hasil rekomendasi produk Halaman  hasil  rekomendasi  digunakan  untuk menampilkan  hasil  pencarian  produk  pakaian
berdasarkan  proses  metode knowledge  based recommendation.
Dimana
produk yang
direkomendasikan adalah produk yang memiliki nilai similarity tertinggi  antara  kebutuhan  pelanggan dengan  atribut  yang  dimiliki  dari  masing-masing produk.  Antarmuka  halaman  hasil  rekomendasi produk  dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Antarmuka Halaman Hasil Rekomendasi
Berdasarkan  gambar  5  produk  pakaian  yang ditampilkan  sebagai  hasil  pencarian  adalah  produk yang  memiliki  nilai  similarity  tertinggi.  Hasil pemodelan knowledge  based  recommendation ini dapat dijadikan acuan dalam mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan produk pakaian..

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, disimpulkan bahwa pemodelan knowledge based  recommendation untuk  sistem  rekomendasi pemilihan  produk  pakaian  memberikan  5  pilihan atribut pencarian yaitu merk, harga, bahan, warna dan ukuran.  Berdasarkan  hasil  pemodelan  metode knowledge  based  recommendation dengan  20  data sample  dapat  memberikan  rekomendasi  produk pakaian  berdasarkan  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh pelanggan dengan menghitung nilai similarity antara kebutuhan  pelanggan  dengan  atribut  yang  dimiliki oleh masing-masing produk pakaian. Produk pakaian dengan nilai similarity yang tertinggi  yaitu 0,6  akan ditampilkan  sebagai  hasil  rekomendasi  produk pakaian.
Pemodelan
knowledge based recommendation ini  dapat  dijadikan  acuan  dalam mengembangkan  sistem  rekomendasi  pemilihan produk pakaian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  penulis kepada  Direktorat  Akademik  Pendidikan  Tinggi Vokasi Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang telah mendanai penelitian dosen pemula  ini pada tahun pelaksanaan 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Aliyah,  "Pemahaman  konseptual  pasar tradisional  di  perkotaan,"  Cakra  Wisata Jurnal Pariwisata dan Budaya, vol. 18, no. 2, pp. 1-16. Retrieved from https://jurnal.uns.ac.id/cakra-wisata/article/
[2] W.  C.  Gonta,  "Pengaruh  Revitalisasi  Pasar Terhadap  Aktivitas  Pedagang  Di  Pasar Klewer Kota Surakarta," Cakra Wisata , Vol 18 Jilid 2 Tahun 2017 view/34367.
[3] M.  H.  Sulistyono,    "Faktor-Faktor  Internal yang  Mempengaruhi  keberhasilan  Usaha Dagang  Pedagang  Batik  Di  pasar  Klewer Surakarta," WIDYA GANESWARA , VOL.26, No.1, Juli – Desember 2016
[4] Albert.  Sistem  Informasi  Penjualan  Pakaian Berbasis  Web  Pada  Target  Factory  Outlet.

## Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Vol 8, No 1 2020
[5] I. Oktaviani dan V. Atina. Rancang Bangun E-commerce  Pada  UKM  Dolanan  Bocah Pintar. Jurnal  Penelitian  dan  Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , Vol. 8 No.1, 61
– 67 2020 [6] A.  Rokhim  dan  A.  Saikhu,    "Sistem Rekomendasi Buku Pada Aplikasi Perpustakaan Menggunakan Metode Collaborative FilteringPada SMKN 1 Bangil," Jurnal  SPIRIT, Vol.  8  No.  2 Nopember 2016, hal 43-46
[7] Irfan,  "Sistem  Rekomendasi  Buku  Online dengan  Metode  Collaborative  Filtering," JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA, Vol. 7 No. 1 Agustus 2014
[8] E. E. Lavindi, "Aplikasi Hybrid Filtering dan naive  bayes  Untuk  Sistem  Rekomendasi Pembelian  Laptop,"  J ournal  of  Information System, Vol. 4, No. 1, Mei 2019, hlm. 54-64
[9] Aryani,  "Perancangan  Sistem  Rekomendasi
Pemilihan Cideramata Khas Bengkulu
Berbasis  E-marketplace," Jurnal  Rekursif,
Vol. 7 No. 1 Maret 2019, ISSN 2303-0755
[10] R.
Dewantara,"Penerapan Algoritma Association  Rule Pada Sistem Rekomendasi untuk Menunjang Pemasaran Hasil
Pertanian," Jurnal  Algoritma, Vol.  17;  No.
01; 2020; Hal 147-154
[11] L.  Tommy,  "Recommender  System  Dengan
Kombinasi Apriori Dan ContentBased
Filtering Pada Aplikasi Pemesanan Produk,"
Register: Jurnal TeknoInfo, Vol.13, No. 2. [12] S.  Rahmawati,  "Analisis  dan  Implementasi pendekatan Hybrid untuk Sistem Rekomendasi  dengan  Metode  Knowledge Based Recommender System dan Collaborative  Filtering," Ind.  Journal  on Computing, Vol.  3,  Issue.  2,  Sept  2018.  pp. 11-20 [13] A. Simangunsong, "Analisa dan Implementasi  Metode  Knowledge  Based Recommendation Dalam Penerimaan Karyawan,"  J ournal  of  Computer  Networks, Architecture and High Performance
Computing e-ISSN  2655-9102,  Volume  1, No. 1, Januari 2019, pp 38-40
[14] Julia  and  Thomas,  "Design  of  a  Knowledge Based  Recommender  System  for  Recipes from  an  End-User  Perpective," Proceedings MuC'21  :  Mensch  und  Computer 2021.
September 2021 Pages 512-519 [15] F. Ricci, L.Rokach, D.Shapira dan
B.P.Kantor, "Recommender Systems
Handbook", Springer, 1st ed, 2011.
[16] N.  K.  Faizal,  "Strategi  Pemasaran  produk Pekaian dengan Sistem Online dan Offline di Toko  Bibishop  Grosir  Nganjuk,"  J ournal Simki-Economic , vol. 02 No. 06 Tahun 2018
[17] R.  Delima.  "Development  of  Dutatani Website Using Rapid Application Development," IJITEE ,  Vol.  1,  No.  2,  June 2017
[18] Ariyadi, "Sosial Media Sarana Promosi Pada Pedagang  Pakaian  Di  Pasar  Sudimampir Banjarmasin," JURNAL TRANSFORMATIF, Vol. 3, No. 1 April 2019
[19] B. Kadmiel, L. E. Nugroho, dan S. Fauziati, "Implementasi Case Based Reasoning Untuk Menentukan Tujuan wisata," Prosiding SNST ke-7 Tahun 2016 , Fakultas Teknik
Universitas Wahid Hasyim Semarang
[20] S.  Wijaya,  A.  Andhika  dan  M.  Ilyas. Development  Of  Sales  Information  System For  SME  With  Rhe  waterfall  Method  :  A Grocery  Store  BSR  Case.  J urnal  Teknik Informatika (JUTIF), vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1043-1050.