## Penerapan Metode Weighted Product Berbasis Visualisasi Graph Database dalam Merekomendasikan Parfum Isi Ulang
Defy Lukbatul Qolbiah, Abd. Charis Fauzan, Tito Prabowo *
Fakultas Ilmu Eksakta, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Blitar, Indonesia Email: 1 defyluk96967@gmail.com, 2 fauzancharis@gmail.com, 3,* titoprabowo@unublitar.ac.id Email Penulis Korespondensi: titoprabowo@unublitar.ac.id Submitted: 23/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –Parfum berguna untuk menambah kepercayaan diri, membuat kepuasan hati, menghilangkan aroma tidak sedap, dan membuat penilaian diri menjadi lebih menarik. Parfum isi ulang dibuat dari bibit parfum tertentu yang dilarutkan pada pelarut yang sesuai. Parfum memiliki banyak jenis dan kekuatan aroma tapi terdapat permasalah ketika masyarakat hendak memilih aroma parfum yang diinginkan. Permasalah inilah yang menjadi bahan untuk penelitian sebab sangat diharapkan permasalahan bisa selesai. Untuk menentukan rekomendasi parfum di hitung menggunakan metode Weighted Product dan di visualisasikan menggunakan graph database. Dalam visualisasi Graph Database Neo4j kategori parfum dan nama parfum dibuaut menjadi node  dan hasil rangking di jadikan edge. Dari hasil perangkingan menggunakan metode Weighted Product mendapatkan hasil 21 parfum untuk setiap kategori yang masuk kedalam visualisasi Graph Database dan total ada 63 parfum yang akan muncul dalam sitem rekomendasi parfum
Kata Kunci: Weighted Product; Graph Database; Parfum
Abstract– Perfume  is  useful  for  increasing  self-confidence,  creating  satisfaction,  eliminating  bad  odors,  and  making  self- assessment more attractive. Refill perfumes are made from certain perfume seeds dissolved in a suitable solvent. Perfume has many types and strengths of aroma, but there are obstacles when people want to choose the desired perfume scent. This problem becomes research material because it is expected that this problem can be solved. To determine perfume recommendations, it is  calculated  using  the  Weighted  Product  method  and  visualized  using  a  graph  database.  In  the  Neo4j  Graph  Database visualization, the perfume category and perfume name are used as nodes and the ranking results are used as edges. From the ranking  results  using  the  Weighted  Product  method,  21  perfumes  for  each  category  are  entered  into  the  Graph  Database visualization and a total of 63 perfumes will appear in the perfume recommendation system. Refill perfume is a perfume made from certain perfume seeds dissolved in the appropriate solvent.
Keywords : Weighted Product; Graph Database; Perfume

## 1. PENDAHULUAN
Parfum  berasal  dari  bahasa  latin  perfumer  yang  berarti  asap  melalui  wewangian.  Parfum  sudah  dikenal  sejak Zaman Mesopotamia Kuno dan Mesir kemudian disempurnakan oleh Bangsa Romawi dan Arab. Parfum awalnya digunakan untuk  tujuan keagamaan kemudian  orang Mesir menginisiasi  penggunaan parfum  untuk kesenangan pribadi [1]. Parfum merupakan larutan atau sediaan cair bersumber dari bahan alami ataupun sintetik guna untuk wewangian [2].  Penggunaan parfum untuk sejumlah orang biasanya ketika mau bepergian  atau mau menghadiri acara [3]. Parfum berguna untuk menambah kepercayaan diri, membuat kepuasan hati, menghilangkan aroma tidak sedap, dan membuat penilaian diri menjadi lebih menarik. Parfum isi ulang dibuat dari bibit parfum tertentu yang dilarutkan  pada  pelarut  yang  sesuai.  Parfum  isi  ulang  mematok  harga  yang  sedikit  lebih  mahal  dibandingkan parfum yang di supermarket, namun kualitas ketahanan aromanya tidak kalah dengan parfum jutaan [4]. Parfum memiliki banyak jenis dan kekuatan aroma, namun hal ini membuat sebagian masyarakat awam kesulitan untuk menentukan parfum yang diinginkan. Untuk membantu konsumen mengenal produk dan jenis parfum, perusahaan parfum  telah  membuat  banyak  promosi  terkait  bagaimana  cara  memilih  parfum.  Namun  promosi  dinilai  tidak berpengaruh signifikan terhadap pengetahuan masyarakat terkait aroma-aroma parfum dan pemilihannya [5].
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  dibuat  sebuah  sistem  rekomendasi  parfum  isi  ulang menggunakan metode Weighted Product. Weighted Product dipilih karena memiliki konsep yang sederhana dalam pembobotan  kriterianya  dan  memiliki  perhitungan  yang  singkat  [6].  Pengambilan  keputusan  dengan  Weighted Product dilakukan dengan memangkatkan rating tiap atribut terhadap atribut bobot [7]. Metode Weighted Product merupakan  metode  perkalian  untuk  menggunakan  rating  atribut,  yang  rating  atribut  harus  dipangkatkan  dulu dengan bobot yang terkait [8].  Hasil yang diperoleh selanjutnya divisualisasi menggunakan graph database untuk menunjukkan  hubungan  antar  data.  Terdapat  node-node  yang  dihubungkan  oleh  relasi/edge  sehingga  dapat digunakan untuk data yang jumlahnya besar namun tetap fleksibel. Graph database yang digunakan pada penelitian ini  adalah  aplikasi  Neo4j  yang  mengikuti  teori  matematika  pohon  [9].  Keunggulan  Neo4j  dibanding  database grafik  lainnya  selain  kemudahan  pengelolaan  data  khususnya  untuk  data  yang  jumlahnya  besar, juga  memiliki performa yang cepat  dan fleksibel karena struktur/skema grafik  dapat  disesuaikan dengan variasi  aplikasi  [10]. Neo4j  merupakan  database  grafik  Java  yang  memiliki  tiga  komponen  yaitu  node,  relasi,  dan  atribut  untuk menggambarkan banyaknya pengguna serta penggunaan bahasa kueri Cypher memungkinkan untuk menyimpan struktur grafik dibandingkan tabel sehingga dapat mencari informasi terkait node secara cepat [11].[12]
Penelitian  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  penerapan  metode  Weighted  Product  dalam merekomendasikan  parfum  isi  ulang  serta  bagaimana  visualisasi  dari  hasil  rekomendasi  parfum  isi  ulang
menggunakan  Graphs  Database  Neo4j.  Melalui  sistem  rekomendasi  parfum  isi  ulang  ini,  diharapkan  dapat mempermudah pengguna parfum isi ulang dalam memilih parfum yang ingin dibeli, memberikan penilaian jenis parfum tertentu, serta menjadi referensi untuk penelitian selanjutnya terkait Weighted Product dan graph database.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya terkait rekomendasi parfum isi ulang menggunakan metode lain. Penelitian terkait pemilihan parfum perempuan dilakukan berdasarkan perhitungan objektif dari pendapat manusia yang subjektif terkait aroma, harga, komposisi, dan kemasan. Keputusan pemilihan parfum perempuan tersebut dilakukan  menggunakan  Analytical  Hierrachy  Process  (AHP)  dan  diperoleh  hasil  bahwa  aroma  memiliki  nilai 46% dalam aspek pertimbangan pemilihan merek parfum. Namun, penelitian hanya dilakukan terhadap 7 parfum perempuan yang beredar di pasaran [13]. Penelitian lain yaitu pemilihan parfum terbaik berdasarkan kepribadian sanguinis yang menyukai parfum dengan aroma yang tidak menyengat. Berdasarkan metode MOORA, diketahui bahwa parfum  Merk Vitalis dibanding 4 parfum yang  dianalisis lainnya berdasarkan kuesioner dan wawancara dalam hal harga, kualitas, ketersediaan barang, serta kemasan [14]. Terdapat juga penelitian terkait penggunaan metode  SAW  (simple  additive  weighting)  untuk  memilih  parfum  dengan  kualitas  terbaik,  namun  tidak dicantumkan berapa banyak data yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Penelitian lebih berfokus dalam pengembangan  website  dengan  bahasa  pemrogaman  MySQL  dan  PHP  [15].    Metode  SAW  jika  dibandingkan dengan metode WP dapat memberikan nilai bobot yang sama sehingga memberikan tingkat rangking yang sama, namun jika dilihat dari persentase kesesuaian diketahui bahwa metode WP memiliki kesesuaian yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode SAW [16]. Kemudian dari data-data yang digunakan dalam pengambilan keputusan, selanjutnya dilakukan penentuan relasi menggunakan graph database yang mampu menghasilkan tingkat akurasi yang  baik,  yakni  sebesar  99%  [17].  Salah  satu  graph  database  adalah  Neo4j  yang  dapat  digunakan  untuk manajemen data platform media sosial. Neo4j yang diterapkan pada LinkedIn dapat memberikan manajemen dan pengambilan data yang lebih cepat dan tepat dibandingkan dengan relational database NoSQL atay MYSQL[18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  terkait  perekomendasian  parfum  isi  ulang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Langkah-langkah penelitian diawali dengan identifikasi masalah, kemudian dilanjutkan dengan studi literatur, pengumpulan data, preprocessing data, penerapan metode Weighted Product, permodelan struktur data graph database dengan Neo4j, dan  evaluasi.  Setelah  hasil  akhir  diperoleh,  selanjutnya  dilakukan  analisis  untuk  mendapatkan  hasil  dan kesimpulan.
Gambar 1. Prosedur penelitian
Prosedur penelitian secara pada Gambar 1 secara detail dijelasakan sebagai berikut:
a) Data set
Sebelum perhitungan dilakukan, langkah paling awal yaitu mempersiapkan data. Data diperoleh dari Toko Rajawangi Parfum Cabang Anjasmoro Blitar berupa 104 jenis aroma parfum isi ulang. Dataset bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset nama parfum
No Nama parfum 1 Angel heart 2 Axe black 3 Axe coklat 4 Aquamarine 5 Anasui fancy 6 Anasui doly - - - - 99 Vanilla ice 100  Vanilla susu 101  Watter kiss 102  White flower 103  White musk 104  Zara
b) Perhitungan Metode Weighted Product (WP)
Perhitungan  dengan  metode  Weighted  Product  dilakukan  untuk  mendeskripsikan  alternatif-alternatif  yang tersedia,  diawali dengan  menentukan kriteria yang menjadi  pertimbangan  kemudian menentukan bobot  dari kriteria tersebut. Menurut Fitri (2021) [19], penyelesaian masalah dengan Weighted Product dapat dilakukan dengan alur sebagai berikut:
Langkah pertama menentukan kriteria. Langkah kedua menentukan rating kecocokan. Langkah ketiga melakukan normalisasi bobot, dihitung dengan formula yaitu
W = W i ∑ W j (1)
Keterangan: W : bobot kriteria ternormalisasi untuk kriteria ke-i Wi  : bobot kriteria ke-i Wj   : bobot kriteria ke-j Langkah keempat menentukan nilai Vektor S, dihitung dengan formula yaitu
s i =   ∏ x ij w j n j=1 , dengan i = 1, 2, 3, … , m
(2)
Keterangan: S : vektor S x : nilai kriteria w : bobot kriteria
i : alternatif j : kriteria n : banyaknya kriteria langkah kelima menentukan nilai Vektor V, dihitung dengan formula yaitu
V i = ∏ x ij wj n j=1 ∏ (x j ) wj n j=1 , dengan i = 1,2, 3, … , m (3)
Keterangan: V : vektor V x : nilai kriteria
w : bobot kriteria
i : alternatif j : kriteria
n : banyaknya kriteria langkah keenam melakukan pemeringkatan nilai Vektor V
c) Pemodelan Struktur Data Graph Database
Data  perankingan  kriteria  parfum  isi  ulang  yang  diperoleh  dari  perhitungan  metode  Weighted  Product kemudian dilakukan visualisasi ke dalam graph database. Visualisasi ini dilakukan untuk mempresentasikan parfum-parum terbaik di Toko Rajawangi. Untuk mewujudkan itu diperlukan beberapa cara, sebagai berikut:
i. nama parfum atau nama kategori dari parfum, di create menjadi node ii. rangking dari parfum, di create menjadi relasi/edge.
Tabel 2. Skema graph database
No  Node/Edge Label Properti Keterangan 1 Node Nama kategori Nama kategori, Jumlah parfum Pembuatan titik/node kategori 2 Node Nama parfum Nama parfum, Harga, Rangking parfum Pembuatan titik/node nama parfum 3 Edge Kategori, rangking Nama kategori Pembuatan relasi antar titik/node nama parfum dan titik/node kategori Untuk mempresentasikan setiap nama parfum, di buatlah node dan relasi sebagai berikut:
1. Node: Dibuat  node-node  parfum dengan menggunakan  chyper query  dengan klausa CREATE  sesuai skema pada tabel 2, untuk mempresentasikan nama parfum dan kategori.
2. Relasi: Langkah  yang  dilakukan  untuk  membuat  relasi  nama  kategori  ke  nama  parfum  yaitu  dengan menggunakan klausa CREATE, dengan properti yang sudah disebutkan pada tabel 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing Data
Setelah dilakukan entri nama-nama parfum, harga, dan kategori parfum, selanjutnya dilakukan preprocessing data. Preprocessing  data merupakan teknik untuk meningkatkan kualitas data mentah  serta memastikan validitas dan keandalan hasil analisis data.  Preprocessing data  meliputi  entri nilai  yang kurang, deteksi  outlier, reduksi  data, transformasi data, serta partisi data [20]. Hasil entri data parfum disajikan sebagai berikut:
Tabel 3. Data parfum setelah di Preprocesing
No Nama Parfum  Harga/mL  Kategori 1 Angel heart 2000 Segar 2 Axe black 2000 Segar 3 Axe coklat 2000 Segar 4 Aquamarine 2000 Kalem 5 Anasui fancy 2000 Segar 6 Anasui doly 2000 Manis - - - - - - - - 99 Apel 1500 Manis 100  Lemon 1500 Manis 101  Strawberry 1500 Manis 102  Coklat full 1500 Manis 103  Miyabi 2000 Manis 104  Sultan 3000 Segar
Pada tahap preprocessing data pada Tabel 3, data nama-nama parfum dilakukan penambahan nilai berupa harga dan kategori parfum. Selanjutnya pada bagian kategori parfum dilakukan partisi data menjadi segar, manis, dan kalem. Setelah tahap  preprocessing  selesai, dilakukan perhitungan parfum menggunakan metode  Weighted Product guna mendapatkan hasil perangkingan yang nantinya akan dijadikan rekomendasi parfum.

## 3.2 Perhitungan Metode Weighted Product
Analisa kebutuhan untuk perhitungan Weighted Product
a. Kriteria dan subkriteria
Dalam penentuan rekomendasi parfum terbaik dengan Weighted Product, dibutuhkan kriteria-kriteria sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pembelian yang disajikan pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Kode dan kriteria Kriteria Bobot Kriteria  Jenis Atribut  Kode Harga 2 Cost C1 Aroma 4 Benefit C2 Kekuatan 3 Benefit C3 Umur 1 Benefit C4
Tabel 4 menjelaskan kriteria, bobot kriteria, jenis atribut, dan kode, dengan bobot paling tinggi yaitu aroma dan bobot paling rendah yaitu umur.
Selanjutnya pada  masing-masing  kriteria ditambahkan  subkriteria.  Untuk harga  ditambahkan  subkriteria harga terendah hingga tertinggi, aroma ditambahkan subkriteria aroma lemah hingga sangat tajam, kekuatan ditambahkan subkriteria tidak kuat hingga sangat kuat, dan umur ditambahkan subkriteria kurang dari 12 tahun hingga diatas 30 tahun.
Tabel 5. Kriteria dan subkriteria Kriteria Subkriteria Bobot Kriteria Subkriteria  Bobot
Harga 1500 1 Kekuatan Tidak kuat 1 1700 2 Kurang kuat 2 2000 3 Cukup kuat 3 2500 4 Kuat 4 3000 5 Sangat kuat 5 Aroma Tidak enak 1 Umur <=12 1 Kurang enak 2 13-17 2 Cukup enak 3 18-22 4 Enak 4 23-30 5 Sangat enak 5 =>30 3
Tabel 5 terdapat empat kriteria dalam penentuan parfum yaitu harga, kekuatan parfum, aroma parfum dan umur  parfum.  Setiap  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  selanjutnya  diberikan  nilai  prioritas  untuk  penentuan rekomendasi parfum terbaik. Nilai prioritas diberikan bobot yang terdapat empat kelayakan yang terdiri dari 1-4.
Tabel 6. Prioritas Bobot Tingkat kepentingan 1 Tidak penting 2 Cukup penting 3 Penting 4 Sangat penting
Tabel  6  menjelaskan  tentang  nilai  prioritas  yang  berisi  tingkat  kepentingan  dan  hasil  nilai  kepentingan untuk setiap kriteria.
b. Alternatif
Data alternatif dari nama parfum dibagi menjadi 3 tabel yang terdiri dari data alternatif parfum kategori segar (Tabel 7), kategori kalem (Tabel 8), dan kategori manis (Tabel 9).
Tabel 7. Alternatif data parfum segar
No  Nama Alternatif  Alternatif 1 Angel heart A1 2 Axe black A2 - - - 45 Watter kiss A45 46 Sultan A46
Tabel 7 menunjukkan alternatif dari parfum aroma segar sebanyak 46 parfum.
Tabel 8. Alternatif data parfum kalem No  Nama Alternatif  Alternatif 1 Aquamarine A1 2 Arille A2 - - - 20 White musk A20 21 Zara A21
Tabel 8 menunjukkan alternatif dari kategori parfum kalem sebanyak 21 parfum.
Tabel 9. Alternatif data parfum manis No  Nama Alternatif  Alternatif 1 Anasui doly A1 2 Apel A2 - - - 35 Vanila ice A35 36 Vanila susu A36
Tabel 9 menunjukkan alternatif dari parfum kategori manis sebanyak 26 parfum.
c. Normalisasi bobot
Setelah  nilai  angka  dari  masing-masing  alternatif  ditentukan  seperti  penjelasan  pada  Tabel  4,  selanjutnya dilakukan perbaikan bobot atau normalisasi bobot dengan menggunakan persamaan (1) dengan hasil sebagai berikut:
w1 = 2 2 + 4 + 3 + 1 = 2 10 = 0,2
w2 = 4 2 + 4 + 3 + 1 = 4 10 = 0,4
w3 = 3 2 + 4 + 3 + 1 = 3 10 = 0,3
w3 = 1 2 + 4 + 3 + 1 = 1 10 = 0,1
Selanjutnya akan dibuat matriks keputusan untuk parfum segar (Tabel 10), parfum kalem (Tabel 11), dan parfum manis (Tabel 12).
Tabel 10. Matriks Keputusan Parfum Segar Alternatif  C1  C2  C3  C4 A1 3 4 1 4 A2 3 3 3 5 - - - - - A45 2 5 5 5 A46 5 3 1 3
Tabel 11. Matriks Keputusan Parfum Kalem
Alternatif  C1  C2  C3  C4 A1 3 2 2 4 A2 3 2 2 2 - - - - - A20 3 1 1 3 A21 2 5 5 5
Tabel 12. Matriks Keputusan Parfum Manis
Alternatif  C1  C2  C3  C4 A1 3 2 1 2
A2 1 1 1 1 - - - - - A35 1 3 5 2 A36 1 3 5 2
Setelah matriks keputusan dibuat, selanjutnya dihitung nilai Vektor S menggunakan persamaan (2) dengan cara  pemangkatan  bobot  dengan  masing-masing  kriteria  terhadap  setiap  alternatif.  Berikut  merupakan  hasil perhitungan Vektor S kategori parfum segar:
S1 = (3 0,2 )(4 0,4 )(1 0,3 )(4 0,1 ) = 2,491461879 S2 = (3 0,2 )(3 0,4 )(3 0,3 )(5 0,1 ) = 3,157229337 ⋮ S46 = (5 0,2 )(3 0,4 )(1 0,3 )(3 0,1 ) = 2,389761874 Hasil perhitungan Vektor S kategori parfum kalem: S1 = (3 0,2 )(2 0,4 )(2 0,3 )(4 0,1 ) = 2,324616 S2 = (3 0,2 )(2 0,4 )(2 0,3 )(2 0,1 ) = 2,168944 ⋮ S21 = (2 0,2 )(5 0,4 )(5 0,3 )(5 0,1 ) = 4,162766 Hasil perhitungan Vektor S kategori parfum manis: S1 = (3 0,2 )(2 0,4 )(1 0,3 )(2 0,1 ) = 1,76172959 S2 = (1 0,2 )(1 0,4 )(1 0,3 )(1 0,1 ) = 1 ⋮ S36 = (1 0,2 )(3 0,4 )(5 0,3 )(2 0,1 ) = 2,695519654
Setelah  menghitung  nilai  Vektor  S  didapatkan,    selanjutnya  dihitung  nilai  Vektor  V  menggunakan persamaan (3) untuk menghasilkan perangkingan. Berikut merupakan hasil perhitungan nilai Vektor V kategori parfum segar:
v1 = 2,491461879 125,2918409 = 0,019885268
v2 = 3,157229337 125,2918409 = 0,025199002
⋮ v46 = 2,389761874 125,2918409 = 0,019073563
Hasil perhitungan Vektor V kategori parfum kalem:
v1 = 2,324616 58,16762 = 0,039964
v2 = 2,168944 58,16762 = 0,037288 ⋮ v21 = 4,162766 58,16762 = 0,071565
Hasil perhitungan Vektor V kategori parfum manis:
v1 = 1,76172959 93,4132475 = 0,018859526
v2 = 1 93,4132475 = 0,01070512
⋮ v36 = 2,69551965 93,4132475 = 0,028855861
Setelah  perhitungan  Vektor  V,  dilakukan  perangkingan  untuk  masing-masing  kategori  dan  diambil  21 parfum teratas dari setiap kategori untuk ditampilkan dalam graph database. Rangking parfum di atas duapuluh satu tidak layak untuk direkomendasikan.

## 3.3 Visualisasi Graph Database
Setelah  perangkingan  menggunakan  metode  Weighted  Product,  dilakukan  visualisasi  dengan  graph  database menggunakan  Chyper  Query.  Berikut  merupakan  visualisasi  parfum-parfum  terpilih  yang  ditampilkan  pada Gambar 2 berupa node kategori parfum dengan masing-masing node kategori parfum ditampilkan pilihan nama parfum.

## Gambar 2 Visualisasi graph database rekomendasi parfum
Visualisasi  rekomendasi  parfum  pada  Gambar  2  berupa  node  kategori  parfum  segar,  manis,  dan  kalem dengan property berupa nama dan jumlah parfum diperoleh dari dari rumus berikut:
“CREATE (rekom_parfum : judul {name: 'Rekomendasi Parfum', kategori: '3', jumlah_parfum: '63 parfum'}) CREATE (segar : kategori {name: 'Segar', jumlah_parfum: '21 parfum'}) CREATE (manis : kategori {name: 'Manis', jumlah_parfum: '21 parfum'}) CREATE (kalem : kategori {name: 'Kalem', jumlah_parfum: '21 parfum'})” Langkah selanjutnya membuat node nama-nama parfum dengan klausa CREATE seperti dibawah ini: “CREATE (BulgaryA : parfum {name: 'Bulgary Aqua',harga: '2000', rangking: '1'})
CREATE (dunhilB : parfum {name : 'Dunhil Blue',harga: '2000', rangking: '2'}) CREATE (lorenzo : parfum {name : 'Lorenzo',harga: '2000', rangking: '3'})”
Node  dari  nama-nama  parfum  ini  berisi  properti  nama,  harga,  dan  rangking  dari  hasil  perhitungan menggunakan Weighted Product. Untuk membuat relasi dari node dapat dilakukan dengan klausa CREATE diikuti nama kategori dari parfum menuju nama parfum.
“CREATE (segar) - [:kategori {}]->(rekom_parfum), (segar) - [:rangking1 {kategori: 'segar'}]->(BulgaryA), (BulgaryA) - [:rangking2 {kategori: 'segar'}]->(dunhilB), (manis) - [:kategori {}]->(rekom_parfum), (manis) - [:rangking1 {kategori: 'manis'}]->(Scandal), (Scandal) - [:rangking2 {kategori: 'manis'}]->(roman), (kalem) - [:kategori {}]->(rekom_parfum), (kalem) - [:rangking1 {kategori: 'kalem'}]->(dng3),
(dng3)-[:rangking2 {kategori: 'kalem'}]->(zara),”
Dari  hasil  visualisasi  menghasilkan  beberapa  node.  Node  berwarna hijau merupakan  node  judul  dalam visualisasi bernama “rekomendasi parfum” dan memiliki relasi menuju ke node kategori, Adapun dalam visualisasi node kategori  berwana merah , node kategori  memiliki  relasi menuju ke  node parfum, relasi  adapun nama dari relasi  tersebut  berupa  rangking  dari  hasil  perangkingan  menggunakan  Weighted  Product.  Node  parfum  dalam visualisasi berwarna biru . Dari setiap node di atas memiliki properti seperti yang sudah di jelaskan pada Tabel 2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasar  hasil  penelitian penerapan  metode  weighted  product  berbasis  visualisasi  graph  database  dalam merekomendasikan  parfum  isi  ulang,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  weighted  product medapatkan hasil yang efektif untuk pengambilan keputusan karena memberikan hasil perangkingan yang akurat. Hasil  dari  uji  coba  diperoleh  63  parfum  yang  dapat  direkomendasikan  untuk  masyarakat  ketika  akan  membeli parfum isi ulang. Parfum-parfum tersebut terbagi menjadi 3 kategori yaitu segar, manis, dan kalem dengan masing- masing  kategori  terdiri  dari  21  parfum.  Selain  itu  dalam  visualisasi  graph  database  dapat  menampilkan  hasil perangkingan  berdasarkan  urutan  dari  yang  tertinggi  ke  terendah  pada  masing-masing  kategori  sehingga mendapatkan  visualisasi  yang  lengkap  dan  mudah  dimengerti.  Hasil  uji  coba  dari  visualisasi  graph  database memperoleh  node  berwarna  hijau  merupakan  node  judul,  node  berwarna  merah  merupakan  node  kategori,  dan node berwarna biru merupakan node parfum, dalam setiap node parfum ke node parfum lainnya memiliki relasi berupa rangking.

## REFERENCES
[1] G.  Begum  et  al.,  “World  Journal  of  Pharmaceutical  Sciences  A  Review  on  Microencapsulation,”  Rev. Microencapsulation.  World  J  Pharm  Sci,  vol.  6,  no.  4,  hal.  25–36,  2018,  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.wjpsonline.org/
[2] L. Egisnawati, “Laporan Tugas Akhir Lisna Egisnawati Universitas Bhakti Kencana FakultasFarmasi Program Strata IFarmasi Bandung LEMBAR PENGESAHAN Laporan Tugas Akhir Lisna Egisnawati,” 2020.
[3] A. Kurniawati, “Pengaruh Jenis Pelarut Pada Proses Ekstraksi Bunga Mawar Dengan Metode Maserasi Sebagai Aroma Parfum  Info  Articles,”  J.  Creat.  Student,  vol.  2,  no.  2,  hal.  74–83,  2019,  [Daring].  Tersedia  pada: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jcs
[4] N. Allysa, N. Maharani, dan S. Estri, “Pengaruh Kualitas Produk terhadap Keputusan Pembelian pada Ozon Parfum Fragrance,” Pros. Manaj., hal. 775–779, 2018.
[5] Rassel,  M.  K.  A.  Rozaq,  dan  M.  F.  Apriyanto,  “Representasi  Aroma  Parfum  Dengan  Pendekatan  Metafora  Dalam Fotografi Produk,” Spectā J. Photogr. Arts, Media, vol. 2, no. 2, hal. 123–134, 2018, doi: 10.24821/specta.v2i2.2552.
[6] N. Marpaung, M. Handayani, dan R. Yesputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Metode Weighted Product (WP) Pada STMIK Royal,” Semin. Nas. R. 2018, vol. 9986, no. September, hal. 267–270, 2018.
[7] Z.  Alamsyah  dan  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  Dan  Simple Additive Weighting Terhadap Penerimaan Guru,”  J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 1, hal. 129–137, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/310
[8] C. Rizal, S. R. Siregar, S. Supiyandi, S. Armasari, dan A. Karim, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, hal. 312–316, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1094.
[9] M. S. Arrosyid, “Penerapan Graph Database Pada Jalur Sanad Perawi Hadits Menggunakan Neo4J,” hal. 1–55, 2018.
[10]  M. Macak, M. Stovcik, dan B. Buhnova, “The suitability of graph databases for big data analysis: A benchmark,” IoTBDS 2020  -  Proc.  5th  Int.  Conf.  Internet  Things,  Big  Data  Secur.,  no.  IoTBDS,  hal.  213–220,  2020,  doi: 10.5220/0009350902130220.
[11]  F. Gong, Y. Ma, W. Gong, X. Li, C. Li, dan X. Yuan, “Neo4j graph database realizes efficient storage performance of oilfield ontology,” PLoS One, vol. 13, no. 11, hal. 1–16, 2018, doi: 10.1371/journal.pone.0207595.
[12]  J. Monteiro, F. Sa, dan J. Bernardino, “Experimental Evaluation of Graph Databases: JanusGraph, Nebula Graph, Neo4j,
and TigerGraph,” 2023.
[13]  Q. A’yuni, “Sistem pendukung keputusan pemilihan parfum perempuan dengan analytical hierrachy process,” vol. 2, no. 2, 2020.
[14]  H. Pohan dan D. E. Sinaga, “Penerapan Metode Moora Dalam Menentukan Parfume Terbaik Berdasarkan Kepribadian,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  Manajemen),  vol.  1,  no.  2,  hal.  59–63,  2020,  doi: 10.30645/kesatria.v1i2.21.
[15]  M. Tbk, I. Syarief, dan P. Mauliana, “APLIKASI PEMILIHAN KUALITAS PARFUM TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) ( STUDI PADA PT . PRISKILA,” vol. 2, no. 1, hal. 113–120, 2021.
[16]  E. dwi sri mulyani, C. rahmat hidayat, dan G. safinaz julyani, “Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode  SAW  Dengan  WP  Dalam  Pemberian  Pinjaman,”  CogITo  Smart  J.,  vol.  5,  no.  2,  hal.  239–251,  2019,  doi: 10.31154/cogito.v5i2.151.239-251.
[17]   m. syauq. hanif Ardani, “IMPLEMENTASI GRAPH DATABASE UNTUK MENENTUKAN RUTE PERJALANAN TRANSPORTASI UMUM,” 2019.
[18]  P. Nikam, S. Bhoite, dan A. Shenoy, “Neo4j Graph Database  Implementation for LinkedIn,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol., no. February 2022, hal. 339–342, 2020, doi: 10.32628/cseit206665.
[19]  I. A. Fitri, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product (studi kasus: SDS Muhammadiyah Duri),” 2021.
[20]  C. Fan, M. Chen, X. Wang, J. Wang, dan B. Huang, “A Review on Data Preprocessing Techniques Toward Efficient and Reliable Knowledge Discovery From Building Operational Data,” Front. Energy Res., vol. 9, no. March, hal. 1–17, 2021, doi: 10.3389/fenrg.2021.652801.