## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 4, No. 1, Maret 2024

## Implementasi Algoritma Neighborhood-Based Collaborative Filtering Pada Sistem Rekomendasi Layanan Laundry
Tony Darmanto 1 , Sandi Tendean 2 , Yogi Tinnando 3
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Widya Dharma Pontianak
2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Widya Dharma Pontianak
3 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Widya Dharma Pontianak
1 tony_d@widyadharma.ac.id , 2 sandi_t@widyadharma.ac.id , 3 yogitinnando@gmail.com
All publications by Journal Of Information Technology is licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional . (CC BY 4.0 )
Abstract— Modern information technology has advanced human life  significantly,  particularly  in  the  way  that  it  presents  crucial information.  People  often  find  it  challenging  to  choose  the  right kind of information for their needs due to the sheer volume of data that information technology may offer. To assist users in selecting the information they require, a recommendation system has been implemented. It is possible to use collaborative filtering algorithms to  the  use  of  recommendation  systems  in  industries like  laundry services. by the application of an experimental, causal connection research design as the research methodology. A literature review, which  comprises  scientific  books,  research  reports,  scientific journals, theses, and textual materials in both print and electronic format, is the method of data collection employed by the author. The Unified Modeling Language (UML), which the author uses to describe  the  processes  by  which  the  collaborative  filtering recommendation system applies its recommendations for laundry services, is one of the methods of system modeling that the author employs.  The  collaborative  filtering  algorithm  creates  new information  based  on  the pattern  of  a  group  of  users  who  share similar features by filtering laundry service data according to the user's  desired  attributes.  The  filtering  results  are  displayed through  an  interactive  user  interface  in  an  algorithm  that  is implemented  in  a  web  application.  The  user's  demands  and preferences can be taken into account when generating suggestion results by the laundry service recommendation system.
Intisari—  Teknologi  informasi  saat  ini  telah  membawa kehidupan  manusia  ke  arah  yang  lebih  maju  terutama  dalam menyajikan  informasi  yang  penting.  Banyaknya  informasi  yang dapat disediakan oleh teknologi informasi menimbulkan kesulitan bagi masyarakat untuk menentukan pilihan informasi yang sesuai dengan kebutuhannya. Sistem rekomendasi menjadi solusi untuk membantu  masyarakat  dalam  menyaring  informasi  yang dibutuhkan.  Penggunaan  sistem  rekomendasi  dapat  dilakukan dalam bidang bisnis seperti layanan laundry dengan menerapkan algoritma  collaborative  filtering.  Dengan  menggunakan  desain penelitian  hubungan  kausal  (eksperimental)  sebagai  rancangan penelitian.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  penulis adalah  studi  literatur  yang  meliputi  buku-buku  ilmiah,  laporan penelitian,  jurnal  ilmiah,  skripsi,  serta  sumber-sumber  tertulis
baik  cetak  ataupun  elektronik.  Teknik  pemodelan  sistem  yang digunakan  penulis  adalah  menggunakan  Unified  Modeling Language (UML), yang berperan untuk membantu mengambarkan  prosedur  dalam  cara  kerja  sistem  rekomendasi dengan menerapkan collaborative filtering
dalam merekomendasikan  layanan  laundry.  Algoritma  collaborative filtering menyaring data layanan laundry berdasarkan karakteristik  yang  diinginkan  pengguna  untuk  memberikan informasi yang baru berdasarkan pola suatu kelompok pengguna yang memiliki karakteristik yang serupa. Algoritma diimplementasikan  dalam  suatu  aplikasi  berbasis  web  dengan rancangan  antarmuka  pengguna  yang  interaktif  dalam mennyajikan  hasil  penyaringan.  Sistem  rekomendasi  layanan laundry  mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  yang  sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna.
Kata Kunci— sistem rekomendasi, layanan laundry, neighborhood-based, collaborative filtering.

## I. P ENDAHULUAN
Banyak  industri  atau  perusahaan-perusahaan  saat  ini  yang menyajikan  informasi  layanan  yang  disediakan  kepada masyarakat  secara realtime .  Beberapa  contoh  informasi layanan  yang  diberikan  oleh  perusahaan-perusahaan  tersebut misalnya  jam  operasional  perusahaan,  alamat  perusahaan, layanan dari perusahaan dan masih banyak informasi lainnya. Salah  satu  sistem  informasi  layanan  yang  dibutuhkan  dalam penyampaian  informasi  secara realtime ,  cepat  dan  akurat adalah penyampaian informasi mengenai layanan laundry . Seiring  dengan  padatnya  kegiatan  masyarakat,  layanan laundry menjadi  suatu  bisnis  yang  berkembang.  Namun, terdapat  banyak  masyarakat  yang  belum  mengenal  layanan laundry yang  tersedia  di  lingkungannya  dan  kesulitan  dalam memilih  layanan  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Masalah ini  merupakan  akibat  dari  kurangnya  informasi  yang  tersedia tentang  layanan laundry serta  beragamnya  preferensi  dan
kebutuhan pengguna layanan. Informasi layanan laundry yang terbatas  dan  keragaman  preferensi  pelanggan  menjadi hambatan  bagi  pengguna  layanan  dalam  memilih  layanan laundry yang tepat.
Penggunaan  internet  menjadi  salah  satu  cara  untuk memperoleh  informasi  layanan laundry yang  tersedia. Pencarian  informasi  layanan laundry melalui  internet  akan memberikan hasil informasi yang banyak juga. Informasi yang banyak  akan  menimbulkan  kesulitan  bagi  pengguna  layanan dalam  menentukan  pemenuhan  kebutuhannya.  Pengguna layanan  memerlukan  informasi  yang  tepat  dan  sesuai  dengan kebutuhan  dan  karakteristiknya  masing-masing.  Penyaringan informasi  harus  dilakukan  supaya  dapat  menghasilkan  suatu informasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  layanan. Penyaringan informasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi yang sedang berkembang saat ini seperti kecerdasan buatan yang diimplementasikan dalam suatu sistem rekomendasi untuk memberikan informasi yang lebih tepat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna layanan.
Dewasa ini perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence semakin  pesat.  Penggunaan  kecerdasan  buatan juga  semakin  luas  dan  semakin  umum  dalam  setiap  aspek kehidupan  manusia.  Kecerdasan  buatan  biasanya  berbentuk mesin atau suatu software , tujuan dari kecerdasan buatan ialah untuk melaksanakan peran manusia dalam suatu pekerjaan atau pemecahan  suatu  masalah  dengan  lebih  mudah  dan  efisien. Kecerdasan  buatan  dapat  digunakan  dalam  berbagai  sistem termasuk  sistem  rekomendasi.  Sistem  rekomendasi  adalah perangkat  lunak  dan  teknik  yang  memberikan  rekomendasi untuk  item  yang  akan  berguna  bagi  pengguna  dimana rekomendasi  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  berkaitan dengan berbagai proses pengambilan keputusan. Setiap bidang dapat  memanfaatkan  rekomendasi  untuk  meningkatkan pengalaman pengguna dan keuntungan bisnis [1] .
Dalam  artikel  ini  sistem  rekomendasi  dikembangkan menggunakan  algoritma collaborative filtering yang  efektif dalam menyediakan rekomendasi kepada pengguna. Algoritma ini  memanfaatkan  informasi  historis  dari  pengguna  untuk menentukan  rekomendasi  yang  sesuai  untuk  pengguna  lain dengan profil serupa [2]. Pengimplementasian algoritma ini di domain  lain  yakni  bisnis laundry dilakukan  untuk  menjawab permasalahan dalam mengenal  layanan laundry yang tersedia serta  mempermudah  masyarakat  untuk  mencari  informasi layanan laundry yang  sesuai  dan  terbaik.  Tujuannya  adalah pengguna memperoleh kemudahan dalam menentukan layanan laundry yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan preferensinya serta layanan terbaik dari yang tersedia dari pihak penyedia layanan laundry .

## II. T INJAUAN P USTAKA
Penelitian-penelitian dalam mengembangkan sistem rekomendasi  telah  dilakukan  dalam  berbagai  bidang. Berdasarkan penelitian sebelumnya dalam sistem rekomendasi kredit perumahan rakyat [3] menunjukkan semakin besar nilai prediksi  yang  diberikan  maka  wisata  tersebut  yang  akan
direkomendasikan  untuk  dikunjungi  oleh  pengguna.  Dalam sistem  rekomendasi  buku  pada  penelitian  [4]  menunjukkan hasil metode item-based collaborative filtering memiliki fungsi untuk memberikan rekomendasi buku-buku kepada penggunanya  serta  tidak  ditemukan  adanya  kesalahan  dalam menentukan  buku  yang  direkomendasi  kepada  pengguna. Penelitian  [5]  menerapkan  algoritma collaborative  filtering untuk rekomendasi games hardware , diperoleh hasil algoritma collaborative  filtering dapat  mengetahui rating tertinggi  dari games  hardware yang  ada  dalam  rekomendasi  sistem  yang dibuat berdasarkan rating pengguna, dan dapat juga dijadikan rekomendasi  kepada  calon  pembeli  apabila  ingin  membeli games  hardware terfavorit  berdasarkan rating dari  pengguna sebelumnya.
Penelitian  ini  membahas variasi  dalam  implementasi algoritma collaborative filtering dalam konteks yang berbeda. Selain itu, penggunaan preferensi pengguna secara umum juga menjadi perhatian utama dalam penelitian ini. Pengaplikasian sistem  rekomendasi  dalam  domain  yang  berbeda  dan penggunaan preferensi pengguna secara umum dilakukan untuk menunjukkan  bahwa  algoritma collaborative filtering dapat diadaptasi  dan  diterapkan  dalam  berbagai  konteks  untuk memberikan  rekomendasi  yang  personal  dan  relevan  kepada pengguna.

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah perangkat lunak dan teknik yang memberikan rekomendasi untuk item yang akan berguna bagi pengguna  dimana  rekomendasi  dapat  dijadikan  sebagai informasi  berkaitan  dengan  berbagai  proses  pengambilan keputusan. Tujuan dari penerapan sistem  rekomendasi adalah untuk  meningkatkan  penjualan;  menjual  lebih  banyak  barang yang beragam; meningkatkan kepuasan pengguna; meningkatkan  kesetiaan  pengguna;  dan  lebih  memahami keinginan pengguna[6]

## B. Collaborative Filtering
Collaborative  filtering menggunakan  kekuatan  hubungan dari  nilai  rating  yang  diberikan  oleh  banyak  pengguna  untuk membuat  rekomendasi.  Tantangan  utama  dalam  merancang metode collaborative  filtering adalah  bahwa  matriks  yang mendasari penilaian jarang ditentukan. Pertimbangkan contoh aplikasi  film  di  mana  pengguna  menentukan  peringkat  yang menunjukkan suka atau tidak suka film tertentu. Sebagian besar pengguna  hanya  akan  melihat  sebagian  kecil  dari  sebagian besar film yang tersedia. Akibatnya, sebagian besar film yang tersedia rating-nya tidak ditentukan. [6]
Pertama-tama  yang  dilakukan  ialah  mengumpulkan  nilai rating  pada  setiap  item.  Setelah  rating  setiap item terkumpul langkah selanjutnya adalah menghitung nilai mean rating dari item tersebut. Setelah menghitung nilai mean ratin g dari setiap item  langkah  selanjutnya  ialah  menghitung  nilai Mean centering dengan cara nilai rating dikurangi nilai Mean rating setiap item
Nilai Mean  centering akan  digunakan  untuk  menghitung nilai similarty item  menggunakan  metode Adjusted  consine similiraty , dengan persamaan seperti dibawah ini:
𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝑖, 𝑗) = ∑ 𝑆 𝑢𝑖 . 𝑆 𝑢𝑗 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗
√∑ 𝑆 𝑢𝑖 2 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗 . √∑ 𝑆 𝑢𝑗 2 𝑢∈𝑈 𝑖 ∩𝑈 𝑗
Setelah nilai Adjusted consine similarty diperoleh,  langkah selanjutnya  ialah  menghitung  nilai  prediksi  nilai rating menggunakan persamaan:
𝑟̂ 𝑢𝑡 = ∑ 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝑗, 𝑡). 𝑟 𝑢𝑗 𝑗∈𝑄 𝑡 (𝑢)
∑ |𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝑗, 𝑡)| 𝑗∈𝑄 𝑡 (𝑢)

## C. Website
Webite merupakan  suatu  kumpulan hyperlink yang menunjukan  alamat  satu  ke  alamat  lainnya  dengan  bahasa HTML  ( Hypertext  Markup  Languange ). Website atau  situs dapat  diartikan  sebagai  kumpulan  halaman  yang  digunakan untuk  menampilkan  informasi  teks,  gambar,  animasi,  suara dan/atau  gabungan  dari  semuanya,  baik  yang  bersifat  statis maupun  dinamis  yang  membentuk  satu  rangkaian  bangunan yang saling terkait, yang masing-masing dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman. [7]

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Adapun tahapan dalam penelitian ini antara lain: pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan aplikasi dan implementasi.
A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memahami  jenis-jenis layanan  yang  terdapat  pada  penyedia  jasa laundry .  Selain  itu juga  memahami  kebutuhan-kebutuhan  dari  para  pengguna layanan laundry untuk memperoleh karakteristik kebutuhannya sehingga dapat menunjang sistem rekomendasi yang dirancang. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  beberapa  teknik  seperti mengumpulkan dokumen-dokumen layanan laundry yang ada pada  Kota  Pontianak  serta  melakukan  wawancara  dengan pengguna layanan laundry .
B. Analisis Kebutuhan dan Perancangan Sistem
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan,  penulis menganalisis  kebutuhan  sistem  rekomendasi  yang  akan dirancang.  Hasil  analisis  digunakan  untuk  merancang    sistem rekomendasi  yang  akan  dimodelkan  dengan  diagram Unified Modelling Language (UML). UML merupakan sebuah “bahasa” yang  telah  menjadi  standar  dalam  industri  untuk  visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem piranti lunak. [8] Berikut adalah diagram UML dari sistem rekomendasi:
1) Diagram Use Case Use case digunakan untuk menjelaskan fungsi yang akan ada di  dalam  sebuah  sistem  dan  siapa  saja  yang  berhak menggunakan fungsi-fungsi itu [9].
Gambar 1. Diagram use case sistem rekomendasi
Terdapat  empat use case dalam  sistem  rekomendasi  yang dirancang yang terlihat pada Gambar 1, untuk dapat memenuhi kebutuhan  pengguna,  maka  perlu  dilakukan  pengumpulan profil pengguna yang dapat menjelaskan kebutuhan pengguna tersebut.  Pengumpulan  profil  dilakukan  pada  use  case  “buat akun  baru”.  Pengguna  harus  melakukan  login  supaya  sistem dapat  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  profil  pengguna tersebut.  Dengan  demikian  kebutuhan  pengguna  seperti mengetahui layanan laundry yang ada serta rekomendasi dapat terpenuhi,

## 2) Diagram Sekuensial
Diagram  sekuensial  menggambarkan  kelakuan  objek  pada use  case dengan  mendeskripsikan  waktu  hidup  objek  dan message yang dikirimkan dan diterima antar objek. [9]
Gambar 2. Diagram sekuensial pencarian layanan laundry Pencarian  layanan laundry (Gambar  2)  dilakukan  oleh pengguna terhadap data yang telah dikumpulkan dan disimpan dalam database yang ada pada sistem rekomendasi.
Gambar 3. Diagram sekuensial merekomendasikan layanan laundry
Gambar  3  menunjukkan  proses  perekomendasian  layanan laundry  kepada  pengguna.  Sistem  rekomendasi  akan menemukan  nilai  yang  diinginkan  terhadap  layanan laundry yang ada. Penemuan nilai ini untuk menentukan nilai prediksi dari  setiap  layanan  yang  akan  dijadikan  sebagai  hasil rekomendasi.
C. Implementasi Algoritma Collaborative Filtering
Algoritma collaborative filtering digunakan dalam memprediksi  kegunaan item berdasarkan  penilaian  pengguna sebelumnya. Penyaringan data dilakukan berdasarkan kemiripan  karakteristik user sehingga  mampu  memberikan informasi  yang  baru  kepada user karena  sistem  memberikan informasi  berdasarkan  pola  satu  kelompok user yang  hampir sama.  Algoritma Collaborative  Filtering menghasilkan prediksi  atau  rekomendasi  bagi user atau    pelanggan  yang dituju terhadap satu item atau lebih. Item dapat terdiri atas apa saja seperti buku, film, seni, artikel, atau tujuan  wisata. Rating dalam Collaborative  Filtering dapat  berbentuk  model rating skalar yang terdiri atas rating numerik seperti 1 sampai 5, model rating biner dengan memilih antara setuju atau tidak setuju atau dapat  pula  baik  atau  buruk,  serta rating unary dapat mengindikasikan  bahwa  pengguna  telah  mengobservasi  atau membeli item atau merating item dengan positif.
Algoritma Collaborative  Filtering yang  termasuk  dalam neighbourhood-based dibagi  menjadi  dua  kelas  yaitu: User based  Collaborative  Filtering dan Item  Based  Collaborative Filtering. Pada penelitian ini penulis menggunakan kelas Item Based  Collaborative  Filtering yang  merupakan    metode rekomendasi  yang  didasari  atas  adanya  kesamaan  antara pemberian  rating  terhadap  suatu  produk  dengan  produk  yang lain.  Dari  tingkat  kesamaan  produk,  kemudian  dibagi  dengan parameter  kebutuhan  pelanggan  untuk  memperoleh  nilai kegunaan  produk.  Produk  yang  memiliki  nilai  kegunaan tertinggilah yang kemudian dijadikan rekomendasi.
Gambar 4 merupakan bagan alir yang menjelaskan struktur sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi ini perlu mengumpulkan nilai rating selanjutnya menemukan mean dan mean-centering dari rating yang telah dikumpulkan. Langkah
berikutnya  menemukan  kesamaan  dengan  menggunakan Adjusted Cosine Similarity dan dilanjutkan dengan melakukan prediksi.
Gambar 4. Flowchart implementasi algoritma

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Setelah  melakukan  analisis  dan  perancangan  secara  logis, akan dilanjutkan dengan perancangan secara fisik. Perancangan fisik yang dimaksud adalah perancangan antarmuka pengguna. Tujuan  dari  perancangan user interface adalah  merancang interface yang efektif untuk sistem perangkat lunak. [10]

## 1) Halaman Menu Utama

## Gambar 5. Rancangan halaman menu utama
Halaman menu utama pada Gambar 5 merupakan halaman utama  sistem  rekomendasi.  Terdapat  beberapa  menu  yang merupakan  fitur  pada  sistem  rekomendasi.  Fitur-fiturnya seperti  pencarian  layanan laundry yang  telah  terdaftar  dan rekomendasi layanan laundry sesuai dengan kebutuhannya.

## 2) Halaman Pencarian Layanan
Gambar 6. Rancangan halaman pencarian laundry pakaian
Pengguna  dapat  mencari  layanan laundry yang  diinginkan untuk melihat bentuk pelayanan yang diberikan.  Melalui fitur pencarian  yang  disajikan  pada  Gambar  6  ini  sistem memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  untuk  menemukan layanan laundry yang diinginkan.

## 3) Halaman Rekomendasi Layanan
Gambar 7. Rancangan halaman rekomendasi laundry pakaian
Halaman  rekomendasi  pada  Gambar  7  ini  akan  membantu pengguna mencari layanan yang sesuai  dengan kebutuhannya dan karakteristik yang diinginkan pengguna.
B. Pembahasan
Implementasi algoritma collaborative filtering memerlukan rating dari  pelanggan  terhadap  layanan  masing-masing penyedia layanan. Namun terdapat pengguna tidak memberikan rating seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  I  yang diberikan simbol “?”.
T ABEL I RATING PELANGAN LAUNDRY
Item 1 2 3 4 5 6 Mean Rating User
1 4 3 4 ? 3 4 3,6 2 4 3 2 4 4 3 3,3 3 4 ? 3 3 4 4 3,6 4 ? 3 3 3 3 ? 3 5 4 3 4 ? ? 3 3,5 Nilai mean rating digunakan untuk  menemukan  nilai consine similarty yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  dasar  dari penilaian predeksi rating pengguna ke-satu untuk laundry ke- empat. Hasil dari Consine (4,j) seperti pada Tabel II digunakan untuk  melakukan  pengecekan  terhadap  nilai  yang  mendekati angka satu atau tidak bernilai minus.  Nilai Consine (4,1) dan Consine  (4,5)  mendekati  angka  satu  serta  nilai rating dari pengguna  4  untuk laundry ke  1  dan  5  akan  digunakan  dalam mencari nilai prediksi rating .
T ABEL III
NILAI COSINE SIMILARITY
Consine (4,j) 4,1 4,2 4,3 4,5 4,6 0,34 -1 -0,42 0,34 -0,73
Prediksi hasil dari rating pengguna ke-satu terhadap laundry ke-empat adalah empat (4), karena penulis menggunakan nilai range  rating dari  1  sampai  5  dengan  penilaian  sangat  buruk sampai  sangat  bagus,  maka  prediksi rating pengguna  ke-satu terhadap laundry ke  empat  dapat  dikatakan  berniai  “Baik”. Kemudian setelah mendapatkan nilai tersebut, akan ditambahkan  dengan  nilai  rata-rata  dari  nilai  rating  pada laundry ke-empat untuk mendapatkan nilai rata-rata sementara. Setelah  mendapatkan  nilai  rata-rata  sementara  maka  akan ditampilkan  6  layanan laundry berdasarkan  nilai  rata-rata tertinggi.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Algoritma collaborative filtering dapat  digunakan  dalam bidang  bisnis  seperti  layanan laundry melalui  sistem  yang menyediakan rekomendasi secara personal dan relevan kepada penggunanya. Sistem rekomendasi dengan algoritma collaborative filtering memberikan  informasi  yang  lengkap mengenai layanan-layanan laundry kepada masyarakat. Selain itu,  juga  memberikan  rekomendasi  layanan laundry kepada penggunanya  sesuai  dengan  preferensi  dan  kebutuhan penggunanya.

## B. Saran
Pada  sistem  rekomendasi  layanan laundry terdapat  proses predeksi nilai rating terhadap layanan yang belum  pernah di- rating oleh pengguna sebelumnya.  Untuk  meningkatkan kualitas  rekomendasi  maka  algoritma collaborative  filtering dapat  dikombinasikan  dengan  algoritma  lainnya  untuk menghasilkan prediksi rating.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada civitas akademika Universitas Widya Dharma Pontianak atas bantuan, petunjuk, data,  saran  maupun  dorongan  moral  sehingga  penelitian  ini dapat diselesaikan dengan baik dan semoga hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada para pembaca.

## R EFERENSI
[1] H.  Ko,  S.  Lee,  Y.  Park,  and  A.  Choi,  “A  Survey  of Recommendation Systems: Recommendation Models,
Techniques, and Application Fields,” Electronics (Switzerland) , vol. 11, no. 1. 2022. doi: 10.3390/electronics11010141.
[2] S. K. Raghuwanshi and R. K. Pateriya, “Collaborative Filtering Techniques  in  Recommendation  Systems,”  in Data, Engineering  and  Applications:  Volume  1 ,  vol.  1,  2019.  doi: 10.1007/978-981-13-6347-4_2.
[3] A.  Pamuji,  “Sistem  Rekomendasi   Kredit  Perumahan Rakyat  Dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering,”
Faktor Exacta , vol. 10, no. 1, 2017.
[4] A. H. Ritdrix and P. W. Wirawan, “Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan  Metode  Item-Based  Collaborative  Filtering,” Jurnal  Masyarakat  Informatika ,  vol.  9,  no.  2,  2018,  doi: 10.14710/jmasif.9.2.31482.
[5] N.  Yanti et  al. , “Penerapan Algoritma Collaborative Filtering Untuk  Rekomendasi Games Hardware,” Artikel 4 - JUTISI , vol.
2, no. 1, 2013.
[6] C. C. Aggarwal, “Knowledge-Based Recommender Systems,” in Recommender  Systems ,  2016.  doi:  10.1007/978-3-319- 29659-3_5.
[7] A.  B.  Hikmah,  D.  Supriadi,  and  T.  Alawiyah, Cara  Cepat Membangun  Website  Dari  Nol .  Yogyakarta:  Andi,  2015.
[8] K. Harianto, H. Pratiwi, and Y. Suahariyadi, Sistem Monitoring Lulusan  Perguruan  Tinggi  Dalam  Memasuki  Dunia  Kerja Menggunakan Trace Study . Surabaya: Media Sahabat Cendikia, 2019.
[9] R.  A.  Sukamto  and  M.  Shalahuddin, Rekayasa  Perangkat Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek .  Bandung: Informatika, 2014.
[10]  S. R. Wicaksono, Rekayasa Perangkat Lunak . Malang: Seribu Bintang, 2017.