Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 300-309 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25880

## Aplikasi E-Comerce Produk UMKM menggunakan Metode Filtrasi Kolaboratif berbasis Mobile
Pria Mitra Purba 1, * , Suendri 1
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia
* Correspondence: priamitrapurba2@gmail.com

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 2 Mei 2024 | Revised: 7 Mei 2024 | Accepted: 21 Mei 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Kota Tebing Tinggi, Sumatera Utara memiliki potensi besar dalam mendorong pertumbuhan ekonomi lokal. Namun, sebagian besar UMKM di kota ini masih menghadapi  kendala  dalam  memasarkan  produknya  secara  online.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  aplikasi e-commerce berbasis mobile dengan  metode  filtrasi  kolaboratif  untuk UMKM  setempat  guna  meningkatkan  penjualan  dan  omset.  Jenis  penelitian  adalah Research  and Development (R&D)  menggunakan  model waterfall meliputi  analisis  kebutuhan,  desain  sistem, implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan.  Analisis  data  yang  digunakan  meliputi  metode  filtrasi kolaboratif  untuk  merekomendasikan  produk  kepada  pengguna  berdasarkan rating tertinggi  dari seluruh  produk  UMKM  pada  aplikasi.  Analisis  kebutuhan  melalui  observasi,  wawancara,  dan  studi pustaka.  Desain  menggunakan  diagram  UML.  Implementasi  menerapkan  filtrasi  kolaboratif  untuk rekomendasi  produk  berdasarkan  preferensi  pengguna,  dan  pengujian  fungsionalitas  menggunakan black  box.  Penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi e-commerce yang  mampu  memberikan  rekomendasi produk  yang  relevan  dan  sesuai  dengan  preferensi  pengguna  berdasarkan  pola  rating  tertinggi  dan perilaku pengguna lain yang serupa. Selain itu, aplikasi ini juga berjalan dengan lancar tanpa adanya kendala setelah dilakukan pengujian black box .
Kata kunci: aplikasi; e-commerce ; filtrasi kolaboratif

## Abstract
Micro,  Small,  and  Medium  Enterprises  (UMKM)  in  Tebing  Tinggi  City,  North  Sumatra  have  great potential to encourage local economic growth. However, most UMKM in this city still face obstacles in marketing their products online. This research aims to develop a mobile-based e-commerce application with  a  collaborative  filtration  method  for  local  UMKM  to  increase  sales  and  turnover.  The  type  of research  is  Research  and  Development  (R&D)  using  the  waterfall  model  including  requirements analysis, system design, implementation, testing, and maintenance. The data analysis used includes a collaborative  filtration  method  to  recommend  products  to  users  based  on  the  highest  rating  of  all UMKM  products  on  the  application.  Needs  analysis  through  observation,  interviews,  and  literature study.  Design  using  UML diagrams.  The  implementation  applies  collaborative  filtration  for  product recommendations based on user preferences, and functionality testing using black boxes. This research produces an e-commerce application that can provide product recommendations that are relevant and by  user  preferences  based  on  the  highest  rating patterns  and  similar  behavior of  other  users.  Apart from that, this application also runs smoothly without any problems after black box testing.

## Keywords: application; e-commerce; collaborative filtering

## PENDAHULUAN
Perkembangan pesat revolusi industri 4.0 saat ini telah mengubah secara signifikan cara pemasaran dan perdagangan produk. Pemanfaatan teknologi digital dan internet dalam bisnis
telah memunculkan era baru e-commerce atau perdagangan elektronik (Danuri, 2019; Hidayat & Khotimah, 2019). E-commerce membuka peluang pasar yang luas bagi pelaku bisnis, tanpa adanya batasan jarak dan waktu. Akan tetapi, meskipun demikian, tidak semua pelaku Usaha Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  mengikuti  tren  ini  (Ilyas  et  al.,  2023;  Limous  & Sutrisno, 2021; Sutjiadi et al., 2021). Android merupakan platform mobile yang mampu secara langsung berkomunikasi dengan berbagai database server (Alda et al., 2022). Sebagian besar UMKM  di  Indonesia,  termasuk  di  Kota  Tebing  Tinggi,  Provinsi  Sumatera  Utara,  masih mengandalkan model pemasaran konvensional dan belum sepenuhnya memanfaatkan potensi e-commerce .  Menurut  data  Kementerian  Koperasi  dan  UKM  tahun  2021,  hanya  sekitar  8% UMKM yang mengadopsi e-commerce dalam strategi pemasaran produk  (Darmawan, 2023; Yudowati & Handiatmoko, 2021). Padahal, UMKM memiliki peran vital sebagai penyokong ekonomi Indonesia dengan kontribusi sebesar 61% terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) nasional(Adi, 2020; Rohman & Triyono, 2019). Selanjutnya, adanya pembangunan jalan tol Medan-Kisaran  dan  Medan-Parapat  mengakibatkan  penurunan  angka  pendapatan  daerah  di Kota  Tebing  Tinggi  termasuk  konsumen  luar  yang  membeli  produk  produk  lokal  di  Kota Tebing  Tinggi.  Selanjutnya  Rendahnya  adopsi e-commerce oleh  UMKM  disebabkan  oleh beberapa kendala, termasuk kurangnya pengetahuan teknologi digital, keterbatasan modal, dan kesulitan dalam mengembangkan sistem e-commerce sendiri.
Berdasarkan data dari Dinas Koperasi dan Usaha Kecil Menengah Kota Tebing Tinggi, hingga tahun 2022, terdapat sebanyak 12.845 UMKM yang terdaftar di kota tersebut. Namun, hanya sekitar 15% dari UMKM tersebut yang telah memanfaatkan platform e-commerce untuk memasarkan  produknya  secara  online  (Sarwoto  &  Khairunnizar,  2022).  Rendahnya pemanfaatan e-commerce ini disebabkan oleh beberapa faktor, seperti kurangnya pengetahuan tentang  teknologi  digital,  keterbatasan  akses  internet,  serta  minimnya  dukungan  dalam mengembangkan  platform  pemasaran  online  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  UMKM  lokal. Akibat  dari  rendahnya  pemanfaatan e-comerce di  Kota  Tebing  Tinggi  berdasarkan permasalahan diatas maka solusinya adalah perlu adanya aplikasi e-commerce berbasis mobile yang  dapat  digunakan  oleh  UMKM  di  Kota  Tebing  Tinggi  untuk  mempromosikan  produk mereka  secara  online.  Aplikasi  ini  akan  menggunakan  metode  filtrasi  kolaboratif (collaborative filtering) untuk memberikan rekomendasi produk yang akurat kepada pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku pembelian sebelumnya.
Metode Filtrasi kolaboratif atau collaborative filtering adalah suatu teknik dalam sistem rekomendasi  yang  menggunakan  informasi  preferensi  dari  sekelompok  pengguna  untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna lain yang memiliki preferensi serupa  (Maulana, 2020; Koren et al., 2021; Zheng et al., 2018). Metode ini memanfaatkan pola perilaku pengguna untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan personal (Kluver et al., 2018; Wang, He, et al., 2019)
Pada  penelitian  Wang  et  al.  (2019),  mereka  mengkaji  masalah  algoritma  Filtrasi Kolaboratif yang cenderung merekomendasikan item populer, sehingga item baru dan niche jarang  direkomendasikan  di  China  namun  pada  penelitian mereka  hanya  sampai pada  tahap proses  perhitungan  algoritma  dan  belum  di  implementasikan  menjadi  aplikasi.  Selanjutnya penelitian Xia (2016) memfokuskan pada rekomendasi produk dengan menggunakan algoritma filtrasi kolaboratif namun masih sebatas analisis dan perhitungan saja. penelitian ini penting dilakukan  untuk  mengimplementasikannya  ke  dalam  aplikasi e-commerce mobile  untuk meningkatkan penjualan produk UMKM berdasarkan rekomendasi dari rating pengguna.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  aplikasi e-commerce berbasis mobile  yang  dapat  digunakan  oleh  UMKM  di  Kota  Tebing  Tinggi,  Sumatera  Utara  untuk memasarkan produk secara online . Aplikasi ini akan menerapkan metode filtrasi kolaboratif untuk  memberikan  rekomendasi  produk  yang  akurat  kepada  pengguna.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan  daya  saing  UMKM  lokal  dalam  memasarkan
produknya melalui platform digital, serta mendukung perkembangan ekonomi digital di Kota Tebing Tinggi.

## METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model Research  and Development (R&D). Metode R&D dipilih karena penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah  produk  berupa  sistem e-commerce untuk  UMKM  berdasarkan  penelitian  tentang kebutuhan  pengguna.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  pendekatan  yang  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  yaitu  menggunakan waterfall . Waterfall merupakan  model pengembangan  sistem  tradisional  yang  memberikan  pendekatan  sistematis  serta  sekuensial untuk membangun sebuah sistem.
Gambar 1. Model waterfall (Dwihatami et al., 2022)
Gambar  1  menunjukkan  model waterfall ,  yang  merupakan  model  proses pengembangan perangkat lunak secara sistematis dan sekuensial. Waterfall terdiri dari tahapan analisis  kebutuhan,  desain  sistem,  implementasi  (coding  dan  pengujian  unit),  pengujian (integrasi  dan  sistem),  serta  pemeliharaan.  Tahap  pertama  adalah  requirement  atau  analisis kebutuhan  sistem  agar  mendapatkan  data-data  yang  diperlukan.  Data  diperoleh  dengan melakukan observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pengamatan dilakukan melalui observasi langsung terhadap UMKM Kota Tebing Tinggi dan sekitarnya. Wawancara dilakukan dengan kepala  Dinas  Perdagangan  Koperasi  dan  UKM  Kota  Tebing  Tinggi  serta  mewawancarai beberapa  UMKM  di  sekitar.  Studi  pustaka  dilakukan  dengan  menggunakan  sumber-sumber seperti buku-buku dan jurnal-jurnal untuk merujuk dan menggali informasi yang relevan terkait permasalahan  yang  diteliti. Tahap  kedua  adalah  perancangan  desain  sistem  menggunakan UML  yang  mencakup usecase diagram, activity diagram,  dan class diagram.  Tahap  ketiga adalah  implementasi  desain  menjadi  kode  program  pada  bahasa  pemrograman  tertentu. Memanfaatkan blackbox ,  pengujian  integrasi  unit  program  dan  pengujian  sistem  secara keseluruhan merupakan tahap keempat, yang memverifikasi bahwa aplikasi memenuhi desain dan  persyaratan.  Pemeliharaan  system  atau maintenance adalah  tahap  terakhir,  yang diselesaikan  setelah  sistem  beroperasi  dan  diperlukan  jika  ada  kesalahan  atau  persyaratan tambahan.
Metode  Filtrasi  Kolaboratif  ( Collaborative  Filtering )  digunakan  untuk  membangun sistem  rekomendasi  dengan  memanfaatkan  data  rating  atau  preferensi  pengguna,  dan perhitungan metode ini dapat dilihat pada persamaan 1. Penggunaan metode pada sistem yaitu dengan  mengumpulkan  data  rating  pengguna  terhadap  produk,  menganalisis  kesamaan  pola rating  antar  pengguna,  mengelompokkan  pengguna  dengan  pola  rating  mirip,  lalu merekomendasikan produk dengan rating tinggi dari kelompok tersebut kepada pengguna yang sedang mengakses aplikasi berdasarkan asumsi kesamaan preferensi (Abidin et al., 2021).
Similarity 1( u,v ) = Cos ( Ru, Rv ) = (Ru • Rv) (||Ru|| × ||Rv||)
(1) Keterangan : Similarity 1(u,v) =  nilai kesamaan (similarity) antara pengguna u dan pengguna v cos(Ru, Rv) =  fungsi cosine similarity antara vektor rating pengguna u (Ru) dan vektor rating pengguna v (Rv) (Ru • Rv) =  dot product atau perkalian skalar antara vektor rating pengguna u (Ru) dan vektor rating pengguna v (Rv) ||Ru|| =  norm atau panjang vektor rating pengguna u ||Rv|| =  norm atau panjang vektor rating pengguna v

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada tahap requirement atau analisis kebutuhan, dilakukan analisis terhadap aplikasi e- commerce yang sudah ada di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa belum ada aplikasi e-commerce yang  menggunakan  metode  filtrasi  kolaboratif  ( collaborative  filtering )  sebagai pendukung  penjualan.  Pada  tahap  implementasi  penerapan  metode  Filtrasi  Kolaboratif dilakukan yaitu penerapan data latih yang berisi rating atau nilai preferensi pengguna terhadap item-item  dipersiapkan.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  diidentifikasi  kebutuhan  untuk membangun aplikasi e-commerce produk UMKM Kota Tebing Tinggi dengan metode filtrasi kolaboratif  guna  mendukung  omset  UMKM  lokal.  Berdasarkan  observasi  yang  dilakukan didapati UMKM yang mengadopsi e-comerce dalam penjualan masih 15% atau dibawah 50%. Selanjutnya  wawancara dengan Dinas Perdagangan Koperasi dan UKM Kota Tebing Tinggi pada Januari-Maret 2024 juga dilakukan membenarkan adanya temuan tersebut, terakhir dinas terkait memberikan data 50 UMKM sebagai sampel untuk diterapkan ke aplikasi e-comerce yang berjalan menggunakan metode filtrasi kolaboratif atau collaborative filtering .
Tabel 1. Presentase kesamaan rating pengguna Subjek Penelitian Produk/Item yang dirating Rating yang diberikan Indra Noval Sormin Susu Kurma Sumayyah 5 Sri Wahyuni Teh Sereh 5
Tabel 1 merupakan presentase kesamaan rating pengguna dimana Indra Noval Sormin (Susu Kurma Sumayyah) dan Sri Wahyuni (Teh Sereh) memiliki kedekatan yang tinggi dalam preferensi minuman berdasarkan kesamaan rating, di mana keduanya memberikan nilai rating yang sama terhadap produk minuman yang mereka pilih. Dengan menggunakan metode cosine similarity,  nilai  similarity  antara  kedua  pengguna  tersebut  adalah  5,  menandakan  kesamaan kategori  minuman  yang  mereka  sukai.  Selain  itu,  hasil  penjumlahan  dari  perkalian  masing- masing  elemen  rating  (Ru  •  Rv)  juga  menunjukkan  nilai  5,  yang  menegaskan  kesamaan preferensi  secara  langsung.  Dalam  konteks  ini,  pengelompokan  pengguna  berdasarkan kesamaan rating memungkinkan sistem e-commerce untuk memberikan rekomendasi produk UMKM yang sesuai dengan minat pengguna, berpotensi meningkatkan penjualan dan omset bagi  UMKM  yang  terlibat.  Jadi,  nilai  similarity  antara  Indra  Noval  Sormin  (Susu  Kurma Sumayyah)  dan  Sri  Wahyuni  (Teh  Sereh)  adalah  5,  yang  menunjukkan  kesamaan  kategori.
Dalam contoh yang diberikan, pengguna Indra Noval Sormin dan Sri Wahyuni yaitu dengan adanya pengelompokan pengguna berdasarkan kesamaan rating atau preferensi pengguna.
Pada awal pembuatan sistem dilakukan desain dengan membuat UML yaitu terdiri dari class  diagram,  use  case  diagram  dan  aktivity  diagram  untuk  merancang  dan  membangun aplikasi e-comerce . Langkah awal ini sangat penting untuk memastikan bahwa aplikasi yang dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan  proses  bisnis  yang  diharapkan. Dengan adanya  diagram  UML  yang  lengkap,  pengembang  dapat  memahami  hubungan  antara komponen-komponen sistem serta alur kerja aplikasi secara keseluruhan.
Gambar 2. Activity diagram
Gambar  2  merupakan activity diagram  pada  aplikasi  dimana  dalam activity diagram digambarkan  alur  bagaimana  sistem  bekerja  serta  membantu  memverifikasi  bahwa  aplikasi yang dibangun telah sesuai dengan kebutuhan yaitu menyediakan platform bagi UMKM untuk menjual produk dan kemudahan bagi Pengguna dalam mencari dan membeli produk UMKM.
Gambar 3. Class diagram
Selanjutnya  pada  gambar  3  merupakan  class  diagram  yang  menggambarkan  struktur database  untuk  sistem  e-commerce.  Terdapat  kelas  Admin, User ,  Mitra, Product ,  dan Transaksi  sebagai  entitas  utama.  Setiap  kelas  memiliki  atribut-atribut  yang  menyimpan informasi terkait. Kelas-kelas ini saling berelasi untuk membentuk skema database terintegrasi. Diagram  ini  memungkinkan  pengelolaan  data  terstruktur  untuk  mendukung  operasional e- commerce.

## Gambar 4. Use case diagram
Gambar  4  menunjukkan use  case diagram  yang  menggambarkan  fungsionalitas  dan interaksi pengguna dalam sistem e-commerce yang dikembangkan. Diagram ini terdiri dari tiga aktor utama, yaitu Admin, Mitra, dan Pembeli. Admin memiliki akses untuk mengelola data seperti produk, kategori, kurir, dan laporan. Mitra dapat mendaftarkan toko, mengelola produk, dan  memantau  pesanan.  Sementara  Pembeli  dapat  melakukan  pencarian  produk,  pembelian, serta melacak status pengiriman pesanan.
Gambar 5. Sequence diagram
Gambar 5 mengilustrasikan alur interaksi antara pengguna, mitra (UMKM), dan admin dalam  sistem e-commerce .  Bagian  User  Access  menunjukkan  aktivitas  pengguna  seperti melihat  produk,  checkout,  dan  melihat  status  pesanan.  Bagian Partner  Access mencakup pengelolaan produk, pesanan, dan laporan penjualan oleh mitra. Sementara itu, bagian Admin Access memungkinkan  admin  untuk  mengelola  pengguna,  mitra,  laporan,  dan  mengakses dashboard admin.

## Gambar 6. Tampilan produk
Gambar 6 merupakan tampilan aplikasi e-commerce yang memuat katalog produk yang dijual  oleh  para  pelaku  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  di  platform  tersebut. Antarmuka ini menampilkan gambar produk, nama produk, deskripsi singkat, serta harga dari masing-masing  produk  yang  ditawarkan.  Produk  yang  ditampilkan  berasal  dari  berbagai kategori, seperti makanan olahan, minuman, serta barang-barang kerajinan tangan. Tampilan ini dirancang untuk memberikan pengalaman browsing yang menarik bagi pengguna, sehingga mereka dapat dengan mudah menemukan dan memilih produk UMKM yang diminati sesuai dengan preferensi masing-masing.
Gambar 7. Pembelian produk
Gambar  7  merepresentasikan  tampilan  pembelian  produk  yang  digunakan  untuk memfasilitasi pembelian produk secara online. Pada gambar ditampilkan detail produk seperti nama, harga, dan opsi untuk melakukan pembelian. Selanjutnya  pelanggan dapat melakukan pembayaran  melalui  dana  atau  rekening  bank  mitra  kemudian  pelanggan  dapat mengkonfirmasi via mitra yang sudah tersedia.
Setelah aplikasi e-commerce produk UMKM berhasil dibuat, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap aplikasi tersebut menggunakan black box untuk memvalidasi apakah  aplikasi  berjalan  dengan  baik  sesuai  kebutuhan.  Pengujian  yang  dilakukan  meliputi functionality testing dan pengujian implementasi metode filtrasi kolaboratif. Hasil pengujian tabel 2 menggambarkan bagaimana proses seluruh fitur dengan skenario pengujian seluruhnya dapat berjalan dengan baik mulai proses login admin, user , dan mitra serta pembelian produk hingga  proses  pemberian  rating  sehingga  dari  hasil  yang  diharapkan  sehingga  seluruh  fitur
berjalan  dengan  baik  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  produk  berdasarkan  rating pengguna dengan status akhir dinyatakan valid.
Tabel 2. Hasil Pengujian black box Fitur Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Status Login Admin Masukkan email dan password admin yang benar, Klik tombol Login Berhasil masuk ke halaman admin Valid Login Pengguna Lakukan registrasi akun pengguna, Masukkan email dan password, Klik Login Berhasil masuk ke halaman pengguna Valid Login Mitra Registrasi akun mitra, Admin menyetujui akun mitra, Login dengan akun mitra Berhasil login ke halaman mitra Valid Melihat Rating Produk Buka halaman detail produk, Periksa tampilan rating Rating produk ditampilkan dengan benar Valid Pembelian Produk Pilih produk, Masukkan keranjang, Lakukan pembayaran Pembelian produk berhasil Valid Melihat Riwayat Belanja Buka halaman riwayat belanja Menampilkan riwayat belanja dengan benar Valid Beri Rating Produk Beli produk, Beri nilai rating Rating tersimpan di database Valid Ubah Profile Pengguna Buka halaman profil, Ubah data pengguna, Simpan perubahan Data profil berhasil diubah Valid Input Produk (Mitra) Tambahkan data produk, Upload foto produk, Simpan Produk baru tersimpan di database Valid Ubah Status Pesanan (Mitra) Pilih pesanan, Ubah status menjadi "diproses" / "ditolak" Status pesanan berubah di database Valid

## Pembahasan
Pada  tahap  awal,  dilakukan  analisis  kebutuhan  pengguna  sebagai  dasar  perancangan aplikasi  yang  mengikuti best  practices dalam  pengembangan  perangkat  lunak,  seperti penerapan desain uml. Salah satu fitur utama yang diimplementasikan adalah metode filtrasi kolaboratif untuk merekomendasikan produk berdasarkan rating dan preferensi pengguna lain yang memiliki pola serupa. Pengembangan aplikasi dilakukan dengan memperhatikan aspek keamanan,  performa,  dan user experience yang  baik.  Hasil  aplikasi  yang  telah  kami kembangkan menggunakan metode filtrasi ini dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk memilik produk yang diinginkan, karena adanya preferensi kelompok pengguna untuk memberikan rekomendasi ke pengguna lain. Sehingga ketika pengguna memiliki produk pada sistem  tersebut,  ada  rekomendasi  yang  diberikan,  sehingga  tidak  memerlukan  waktu  lama dalam memiliki produk yang diingin pada e-commerce tersebut.
Hasil pengujian juga menujukkan bahwa semua komponen pada sistem ini sudah berjalan dengan baik, seperti login admin, login pengguna, login mitra, melihat rating produk dan lain sebagainya. Komponen pada menu ini tidak ada kendala, sehingga sistem ini dapat digunakan
dan  diakses  dimanapun  dan  kapanpun  secara  online.  Selain  itu  juga  sistem  yang  telah  kami kembangkan  juga  memiliki  tampilan  interface  yang user  friendly ,  sehingga  memudahkan penggunakan untuk menggunakan sistem tanpa adanya kendala.
Salah  satu  temuan  menarik  adalah  ketika  produk  dengan  rating  tertinggi  ditampilkan, sistem berhasil menempatkannya di posisi teratas rekomendasi, membuktikan metode filtrasi kolaboratif telah diimplementasikan dengan benar sesuai dengan perhitungan secara  manual yang telah kami lakukan. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya (Wang et al., 2019) dan (Xia, 2016) yang hanya berfokus pada penerapan filtrasi kolaboratif dalam e-commerce secara umum  serta  hanya  perhitungan  algoritma  saja,  penelitian  ini  memiliki  keunikan  karena mengembangkan aplikasi e-commerce berbasis mobile khusus untuk UMKM di Kota Tebing Tinggi.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  baru  dalam  upaya meningkatkan daya saing dan omset UMKM lokal melalui pemanfaatan teknologi digital dan metode rekomendasi yang akurat dengan proses rating produk pada aplikasi. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi e-commerce dengan  metode  filtrasi  kolaboratif  berpotensi meningkatkan  penjualan  dan  omset  bagi  UMKM  yang  produknya  direkomendasikan berdasarkan  rating yang diberikan oleh pengguna.

## SIMPULAN
Hasil  temuan  kami  berupa  aplikasi e-commerce berbasis  mobile,  sehingga  dapat digunakan  dimanapun  dan  kapanpun.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  pengujian  secara keseluruhan  dengan  penerapan  metode  filtrasi  kolaboratif  menyatakan  bahwa  aplikasi e- commerce telah  berjalan  dengan  baik  dan  hasil  rekomendasi  berdasarkan  rating  dapat menaikkan  produk  di  peringkat  teratas.  Pengujian  fungsionalitas  menunjukkan  seluruh  fitur aplikasi, termasuk algoritma filtrasi kolaboratif untuk merekomendasikan produk berdasarkan kemiripan  preferensi  pengguna,  berfungsi  dengan  baik.  Metode  ini  terbukti  efektif  dalam memberikan rekomendasi produk UMKM yang sesuai minat pengguna, sehingga berpotensi meningkatkan  penjualan  dan  pendapatan  UMKM  yang  terlibat.  Dengan  demikian,  tujuan penelitian untuk mendukung peningkatan omset UMKM lokal di Kota Tebing Tinggi melalui aplikasi e-commerce dengan metode filtrasi kolaboratif telah tercapai secara optimal.

## REFERENSI
Abidin,  T.,  Wiyono,  S.,  &  Iswanto,  A.  (2021). Implementasi  Algoritma  NRF  dalam recommender system berbasis content dan collaborative filtering sebagai strategi bisnis UMKM (Doctoral dissertation, Politeknik Harapan Bersama). https://eprints.poltektegal.ac.id/980/
Adi, R. P. (2020). Program Kemitraan Masyarakat (Pkm) Pelatihan Aplikasi Akuntansi Bagi Pekau  Bisnis  Online  (E-Comerce  Skala  Kecil  Dan  Menengah  Di  Kota Pekanbaru). MAPAN:  Jurnal  Manajemen,  Akuntansi,  Ekonomi,  Perbankan , 1 (1),  106- 110.
Alda,  M.,  bela  Limbong,  R.,  Rambe,  A.  I.  P.,  &  Adhita,  A.  (2022).  Perancangan  aplikasi pengelolaan  stok  menggunakan  kodular  dan  airtable. Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi , 12 (2), 8-15.
Danuri,  M.  (2019).  Perkembangan  dan  transformasi  teknologi  digital. Jurnal  Ilmiah Infokam , 15 (2), 116-123.
Darmawan, F. (2023). Implementasi Website Dan E-Comerce Sebagai Promosi Online Umkm Desa Telukbango. Abdima Jurnal Pengabdian Mahasiswa , 2 (1), 257-263.
Dwihatami,  D.,  Suendri,  S.,  &  Putri,  R. A.  (2022).  Aplikasi  Pemesanan  Jadwal  Pengobatan Tradisional  Pada  Startup  Medis  Reborn Berbasis  Web. Journal  of  Information  System Research (JOSH) , 4 (1), 8-15. https://doi.org/10.47065/josh.v4i1.2171
Hidayat,  N.,  &  Khotimah,  H.  (2019).  Pemanfaatan  teknologi  digital  dalam  kegiatan pembelajaran. Jurnal Pendidikan dan Pengajaran Guru Sekolah Dasar (JPPGuseda) , 2 (1), 10-15. https://doi.org/10.33751/jppguseda.v2i1.988 Ilyas,  I.,  Achmady,  S.,  &  Salat,  J.  (2023).  Aplikasi  E-Comerce  Dalam  Pemasaran  Kopi Berbasis Android Di Kabupaten  Pidie. Jurnal  Real Riset , 5 (2), 359-364. https://doi.org/10.47647/jrr.v5i2.1178
Kluver,  D.,  Ekstrand,  M.  D.,  &  Konstan,  J.  A.  (2018).  Rating-based  collaborative  filtering: algorithms  and  evaluation. Social  information  access:  Systems  and  technologies ,  344- 390. https://doi.org/10.1007/978-3-319-90092-6_10
Koren, Y., Rendle, S., & Bell, R. (2021).  Advances in collaborative filtering. Recommender systems handbook , 91-142. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2197-4_3 Limous, C., & Sutrisno, N. (2021). Peningkatan Pangsa Pasar Peruashaan E-Comerce melaui Customer  Loyalty. E-Jurnal  Manajemen  Trisakti  School  of  Management  (TSM) , 1 (3), 99-112.
Rohman, M. D., & Triyono, G. (2019). Analisis Dan Penerapan Aplikasi Penjualan Online (E- Comerce)  Pada  Trustworthy_Id  Studi  Kasus:  Toko  Sepatu  Trustworthy_Id Tangsel. Idealis: InDonEsiA journaL Information System , 2 (6), 107-113.
Sarwoto,  S.,  Etri,  S.,  &  Khairunnizar,  M.  A.  (2022).  Sosialisasi  Legalitas  Dan  Manajemen Usaha  Bagi  Pelaku  Usaha  Umkm  Di  Kecamatan  Bajenis  Kota  Tebing Tinggi. Community Service Progress , 1 (2), 30-33.
Sutjiadi,  R.,  Rahmawati,  T.,  &  Halim,  E.  (2021).  Pengembangan  Website  Marketplace Binatang  Peliharaan  dengan  Fitur  Lelang  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development. Jurnal
Sistem
Informasi Bisnis , 11 (2), 152-160. https://doi.org/10.21456/vol11iss2pp152-160
Sutjiningtyas, S., & Dharmawan, A. A. (2022). Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Produk Sepatu  pada  Toko  Online  Menggunakan  Metode  User-Base  Collaborative Filtering. Bulletin of Information Technology
(BIT) , 3 (2), 143-148. https://doi.org/10.47065/bit.v3i2.288
Wang, C. D., Deng, Z. H., Lai, J. H., & Philip, S. Y. (2018). Serendipitous recommendation in e-commerce  using  innovator-based  collaborative  filtering. IEEE  transactions  on cybernetics , 49 (7), 2678-2692. https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2841924
Wang,  X.,  He,  X.,  Wang,  M.,  Feng,  F.,  &  Chua,  T.  S.  (2019).  Neural  graph  collaborative filtering. Proceedings of the 42nd international ACM SIGIR conference on Research and development in Information Retrieval , 165-174. ACM Digital Library. https://doi.org/10.1145/3331184.3331267
Xia, J. (2016). E-commerce product recommendation method based on collaborative filtering technology. International  Conference  on  Smart  Grid  and  Electrical  Automation (ICSGEA) , 90-93. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICSGEA.2016.81
Yudowati,  R.,  &  Handiatmoko,  D.  (2021).  Pengaruh  e–marketing  dan  e-comerce  terhadap pendapatan  usaha  umkm  di  tengah  pandemi  covid  19  (studi  kasus  kecamatan  duren sawit). JISAMAR  (Journal  of  Information  System,  Applied,  Management,  Accounting and Research) , 5 (4), 987-1005.
Zheng, L., Lu, C. T., Jiang, F., Zhang, J., & Yu, P. S. (2018). Spectral collaborative filtering. Proceedings  of  the  12th  ACM  conference  on  recommender  systems ,  311-319.  ACM Digital Library. https://doi.org/10.1145/3240323.3240343