## TopC-CAMF: Sistem Perekomendasi Matrix Factorization Berbasis Top Context
Rosni Lumbantoruan 1 , Paulus Simanjuntak 2 , Inggrid Aritonang 3 , Erika Simaremare 4
Intisari—Aktivitas daring menjadi makin vital seiring dengan berkembangnya  bisnis  digital.  Pengguna  dapat  melakukan sebagian besar aktivitas daring seperti belanja, pemesanan hotel, atau  pendidikan  dan  kursus  daring.  Sejumlah  besar  pengguna media  sosial  tertarik  pada  banyaknya  barang  yang  tersedia  di internet.  Banyaknya  informasi  membuat  pengguna  sosial  tidak mungkin  memilih  informasi  tersebut  dengan  benar  dan  efisien. Banyak perusahaan menawarkan personalisasi untuk mengatasi masalah  ini.  Terbukti  bahwa  sistem  rekomendasi  yang dipersonalisasi  mampu  menyarankan  barang  kepada  pengguna berdasarkan  minat  dan  kebutuhan  yang  paling  sesuai  kepada setiap  pengguna  dengan  menggunakan  informasi  kontekstual pengguna.  Namun,  sebagian  besar  riset  menangkap  informasi kontekstual ini dari konteks yang telah ditentukan, seperti lokasi dan  waktu.  Dalam  riset  ini,  diperoleh  konteks  pengguna  yang dipersonalisasi  dari  ulasan  teks  pengguna  yang  dituliskan pengguna  memberi  peringkat  pada  suatu  barang.  Untuk  tujuan ini, diusulkan pendekatan baru berdasarkan rekomendasi matrix factorization  (MF),  TopC-CAMF,  yang  menyelidiki  dan menemukan konteks atau kebutuhan paling penting untuk setiap pengguna dengan memanfaatkan model pembelajaran mendalam.  Pertama,  semua  konteks  penting  dari  ulasan  teks pengguna diekstrak. Kemudian, preferensi pengguna direpresentasikan  dengan  variasi  konteks  yang  paling  penting, yaitu konteks top 5, top 10, top 15, top 20, dan top 25. Kemudian, variasi  top  konteks  terbaik  dievaluasi  dan  top  konteks  yang teroptimal digunakan sebagai masukan untuk metode MF dalam memberikan rekomendasi yang lebih baik. Eksperimen ekstensif menggunakan  tiga  kumpulan  data  nyata  dilakukan  untuk membuktikan efektivitas TopC-CAMF dengan metrik root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), normalized discounted cumulative gain (NDCG), dan recall.
Kata  Kunci—Context-Aware,  Matrix  Factorization,  Personalisasi, Ekstraksi Konteks.

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  layanan  dan  aplikasi  internet menghasilkan  sejumlah  besar  informasi  setiap  hari  [1]–[3]. Berdasarkan datareportal.com , website yang  menyediakan laporan global terkait data statistik dan pertumbuhan industri, pada  awal  tahun  2022  pengguna  internet  meningkat  menjadi 4,95 juta, yaitu meningkat  4% dibandingkan tahun sebelumnya, serta  telah  dihasilkan  sebanyak  79  zetabita  data  pada  tahun
2022.  Jumlah  data  ini  sangat  banyak,  sehingga  membuat pengguna membutuhkan waktu yang lama untuk menemukan informasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya  [1].  Hal  ini membuat  kebutuhan  akan  sistem  perekomendasi  menjadi makin penting.
Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  yang  berfungsi  sebagai mekanisme  penyaringan  informasi  yang  mampu  mengatasi masalah kelebihan informasi [4], [5] dan membantu pengguna menemukan  produk  atau  jasa  yang  paling  sesuai  dengan kebutuhan  masing-masing, yang  disebut  dengan  personalisasi [1].  Personalisasi  adalah  kemampuan  untuk  menyesuaikan produk atau layanan berdasarkan pengetahuan tentang perilaku dan  preferensi  setiap  pengguna.  Hal  ini  menjadi  salah  satu tujuan  dari  penelitian  ini,  yaitu  memberikan  rekomendasi sesuai preferensi pengguna menggunakan sistem rekomendasi tradisional.
Secara umum, berdasarkan pendekatannya, sistem rekomendasi tradisional dapat diklasifikasikan menjadi empat kategori,  yaitu  model  berbasis  konten  ( content-based ) , collaborative  filtering (CF), knowledge-based ,  dan hybrid- based .  Model  berbasis  konten  memberikan  rekomendasi berdasarkan  preferensi  pengguna  sebelumnya.  Model  CF memberikan  rekomendasi  berdasarkan  hasil  analisis  terhadap perilaku  pengguna  yang  serupa  untuk  mengidentifikasi kandidat  produk  yang  akan  direkomendasikan. Knowledge- based menghasilkan  rekomendasi  dengan  menanamkan pengetahuan  khusus  terkait  domain,  sedangkan hybrid-based menggabungkan metode sebelumnya dalam berbagai cara [6]. Salah  satu  asumsi  pada  sistem  perekomendasi  tradisional adalah  asumsi  bahwa  keinginan  pengguna  tidak  berubah  dan mengesampingkan  hubungan  antara  keinginan  dengan  aspek- aspek  lain  yang  memengaruhi  kebutuhan  tersebut,  sehingga sistem perekomendasi tradisional memberikan informasi yang sama  untuk  semua  pengguna  dengan  tidak  melakukan personalisasi sesuai dengan aspek-aspek tersebut [7].
Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  sistem  rekomendasi  telah dikembangkan untuk menyediakan layanan rekomendasi yang dipersonalisasi  dan  telah  mendapatkan  perhatian  yang meningkat, baik dalam penelitian akademis maupun industri [7]. Salah  satu  teknik  yang  paling  terkenal  adalah  CF.  Konsep utama  CF  adalah  mendapatkan  rekomendasi  berdasarkan kesamaan  minat  pengguna  dengan  menganalisis  preferensi setiap  pengguna  berdasarkan  riwayat  transaksi  dan  kemudian membuat rekomendasi berdasarkan preferensi orang lain yang memiliki  minat  yang  sama  [7]. Matrix  factorization (MF) adalah  pendekatan  umum  yang  digunakan  untuk  CF.  MF merepresentasikan hubungan antara pengguna dan item dengan vektor  faktor.  Data  direpresentasikan  sebagai  perkalian  dari pengguna  dan  matriks item .  MF  akan  menguraikan  matriks besar  menjadi  matriks  yang  lebih  kecil  [8].  Teknik  ini
1,2,3,4 Fakultas  Teknik  Informatika  dan  Elektro.  Pogram  Studi
Sarjana Sistem Informasi, Institut Teknologi Del, Jl. Sisingamangaraja,  Sitoluama,  Kecamatan  Balige,  Toba,  Sumatera Utara 22381, INDONESIA (email: 1 rosni@del.ac.id,
2 iss18068@students.del.ac.id;
3 iss18034@students.del.ac.id; 4 iss18054@students.del.ac.id)
[Diterima: 22 Agustus 2022, Revisi: 28 September 2022]
digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  data,  sehingga perhitungan  dapat  lebih  cepat  dilakukan  tanpa  kehilangan makna dari informasi [8].
Metode  lain  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah bidirectional  encoder  representations  from  transformers (BERT).  Referensi  [9]  mengusulkan  BERT4Rec  dengan  cara menerapkan  BERT  pada  sistem  perekomendasi  produk, sedangkan sebuah penelitian lain mengusulkan VCGN-BERT untuk menangkap konteks paling penting dari sebuah kalimat pada  sistem  pengklasifikasi  teks  [10].  Namun,  pendekatan  di atas  mengesampingkan  pengaruh  konteks  pada  keinginan pengguna.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  BERT  sebagai metode deep  learning untuk  mengekstrak  konteks  atau preferensi  untuk  setiap  pengguna  dari  informasi  kontekstual pengguna dan menggunakannya sebagai masukan ke model MF untuk  menghasilkan  rekomendasi  yang  dipersonalisasi. Digunakannya  BERT  secara  khusus  terinspirasi  oleh keberhasilan BERT dalam pemahaman teks. Kemampuan deep learning untuk  memproses  sumber  data  yang  heterogen membawa lebih banyak peluang untuk merekomendasikan item yang beragam dengan data yang tidak terstruktur, seperti data ulasan [11].
Context-aware  recommender  systems (CARS)  yang menggabungkan informasi kontekstual telah terbukti meningkatkan  kualitas  rekomendasi  dalam  mengembalikan item yang  paling  relevan  ke  preferensi  pengguna  [12]–[14]. Pendekatan  sebelumnya  terutama  menggunakan  pemodelan topik  dalam  mengambil  konteks  yang  paling  penting  untuk setiap  pengguna.  Kontribusi  dalam  penelitian  ini  adalah mengusulkan  pendekatan  baru  pada  model  rekomendasi  MF dengan  memanfaatkan deep  learning yaitu  BERT.  BERT menggunakan  data  tinjauan  informasi  kontekstual  sebagai masukan  utama  model  untuk  memberikan  pemahaman  yang mendalam  tentang  preferensi  pengguna,  sehingga  sistem mampu  memberikan  saran  yang  paling  relevan  kepada pengguna.

## II. T REN P ENELITIAN PADA S ISTEM P EREKOMENDASI
Telah  dilakukan  ulasan  terhadap  tiga  jenis  sistem perekomendasi, yaitu CF, CARS, MF, dan deep learning .

## A. Collaborative Filtering (CF)
Dalam metode CF, pengumpulan dan pemeriksaan informasi didasarkan pada perilaku, aktivitas, atau preferensi pengguna. Metode  ini  mengantisipasi  selera  pengguna  tertentu  dengan menggunakan  kesamaan  pengguna  tertentu  dengan  pengguna lain [15]. Referensi [16] menggunakan pendekatan berbasis CF dan  teknik clustering berbasis bio-inspired  clustering tiga segmen,  yaitu  untuk  pengelompokan  pengguna,  prediksi,  dan hasil  rekomendasi,  untuk  meningkatkan  proses  pembuatan rekomendasi  dan  pengelompokan  pengguna  di  Yelp  dan TripAdvisor.  Hasil  prediksi  yang  konsisten  membuktikan bahwa  pendekatan  ini  mengungguli  pendekatan  sistem rekomendasi lainnya. Referensi [17] mengusulkan metode CF dengan menerapkan deep learning, yaitu restricted Boltzmann machine (RBM)- convolutional  neural  network (CNN),  untuk menyediakan  pengetahuan  yang  baru.  Referensi  [18] mengusulkan  modifikasi  CF  berbasis  pengguna  dengan
menghitung  kesamaan  antara  pengguna  menggunakan  ulasan teks  yang  disediakan  pengguna  untuk  satu item yang  ditinjau bersama.  Kemudian,  skor  kesamaan  ini  digunakan  sebagai bobot  dalam  prediksi  peringkat.  Dalam  studi  ini,  dihasilkan prediksi  peringkat  selain  CF  dengan  mempelajari  preferensi pengguna  dari  teks  ulasan  pengguna  atau  dari  metadata pengguna/ item jika tidak ada teks ulasan pengguna.

## B. Context-Aware Recommender System (CARS)
Context-aware adalah  evolusi  dari  sistem  rekomendasi tradisional  yang  menerapkan  informasi  konteks  untuk meningkatkan  kualitas  rekomendasi.  CARS  telah  terbukti meningkatkan  akurasi  rekomendasi  dengan  menyesuaikan preferensi  pengguna  untuk  situasi  kontekstual  yang  berbeda. Dengan  bantuan  informasi  kontekstual  yang  tersedia,  CARS mengambil  alih  pemodelan  dan  memprediksi  selera  serta preferensi pengguna.  Informasi  ini biasanya  berupa  peringkat dan dimodelkan sebagai fungsi, tidak hanya item dan pengguna, tetapi  juga  konteks.  Fungsi  peringkat  dapat  didefinisikan sebagai berikut.

## R : user × item × context → rating
dengan user dan item adalah domain dari pengguna dan item , rating adalah domain dari peringkat yang diberikan pengguna terhadap item ,  sedangkan context merupakan  konteks  atau aspek-aspek yang memengaruhi pemberian peringkat tersebut.
Referensi [19] mengusulkan sistem perekomendasi berbasis context-aware untuk  mempromosikan  pembelajaran  secara daring  kepada  setiap  pengguna.  Dengan  menggunakan informasi  keterkaitan  antara  pelajar  dan  tujuan  pembelajaran dari  masing-masing  pelajar,  metode  ini  menggunakan K- nearest  neighbor dan decision  tree  methods untuk mengelompokkan pelajar dan menyediakan pembalajaran yang dipersonalisasi. Konteks dinamis telah dibahas untuk pengguna seluler  seperti  lokasi,  waktu,  dan  kondisi  cuaca  [4].  Secara spesifik,  penelitian  ini  berbasis  kecerdasan  buatan mobile , sehingga  saran  dan  informasi  yang  ditawarkan  sistem  sesuai dan relevan dengan preferensi pengguna. Sementara itu, telah disajikan  pula  sistem  rekomendasi  kontekstual  menggunakan pendekatan  MF  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  pada kumpulan data yang besar dan melihat pengaruh penggabungan informasi  kontekstual  dengan  sistem  rekomendasi  tradisional terhadap  akurasi  hasil  rekomendasi  [5].  Konteks  pengguna yang  dipersonalisasi  juga  telah  diusulkan  [12],  [13].  Secara khusus, [12] mengusulkan declarative context-aware recommender  system (D-CARS)  untuk  mengekstrak  konteks pengguna yang dipersonalisasi menggunakan pemodelan topik, yaitu user window non-negative matrix factorization (UWNMF) dan algoritme declarative context-aware recommendation baru berdasarkan subspace  ensemble  tree  model (SETM)  untuk membangun  profil  pengguna  yang  dipersonalisasi  dan mengidentifikasi item kandidat.  Sementara  itu,  pada  [13], diusulkan konteks yang dipersonalisasi secara interaktif dengan mengambil  umpan  balik  dari  pengguna  selama  interaksi  dan mempelajari preferensi pengguna berdasarkan umpan balik ini. Berbeda  dengan  pendekatan-pendekatan  sebelumnya,  pada penelitian ini diusulkan untuk menemukan konteks yang paling penting  bagi  pengguna  serta  jumlah  konteks  yang  paling
optimal  untuk  merepresentasikan  kebutuhan  pengguna  tanpa mengurangi kemampuan algoritme untuk mengembalikan item yang paling relevan sesuai profil target pengguna.

## C. Matrix Factorization (MF)
Dalam  situasi  ketika  sistem  rekomendasi  terhubung  ke matriks peringkat item , MF diusulkan untuk memecah matriks besar  menjadi  yang  lebih  kecil.  Kenyataannya  adalah  ada banyak pengguna dan item dalam pendekatan ini dan banyak di antaranya belum dinilai atau dibeli oleh pengguna. Secara tidak langsung,  matriks  ini  akan  makin  membesar  dan  menjadi sparse , sehingga solusi untuk menangani sparsity pada teknik ini perlu diusulkan agar dimensi data menjadi lebih kecil [8]. Beberapa penelitian telah menjawab permasalahan ini dengan menggunakan  informasi  jaringan  sosial  pengguna  sebagai konteks  [20]  dan  perbaikan  pada  preferensi  pengguna  [21]. Secara  khusus,  sebuah  penelitian  mengusulkan  metode rekomendasi berdasarkan jaringan sosial menggunakan teknik MF  [20].  Penelitian  tersebut  mempertimbangkan  faktor preferensi  dan  hubungan  sosial  antara  pengguna  dan mengklasifikasikan  pengguna  yang  mencapai  hasil  kinerja yang unggul. Selain itu, berdasarkan penelitian ini, MF mampu menjadi  solusi  dalam  mengatasi sparsity data  dan  memiliki dampak  yang  signifikan  dalam  penggunaannya  dengan informasi  pengguna  yang  multidimensi.  Pada  [21],  sebuah pendekatan MF berbasis clustering , yaitu cluster refinement on preference embedded  MF (CREPE MF),  telah  diperkenalkan. Algoritme  ini  didasarkan  pada clustering dua  tahap,  yaitu integrasi jaringan preferensi dan jaringan kesamaan antar item yang menggunakan subgraf jaringan sosial pada dataset Yelp. Disebutkan  bahwa  jaringan  preferensi  dapat  menangkap preferensi  pengguna  lebih  baik  dalam  matriks  fitur  laten pengguna dibandingkan dengan jejaring sosial.
Pada penelitian ini, digunakan juga metadata pengguna dan metadata item sebagai tambahan peringkat pengguna terhadap item .  Selain  itu,  konteks  yang  spesifik  kepada  pengguna juga dipilih dari ulasan pengguna terhadap item .

## D. Deep Learning
Sistem rekomendasi berbasis deep learning diusulkan untuk melatih jaringan saraf tiruan dengan mempelajari representasi data secara otomatis,  seperti  teks,  video, dan gambar. Bentuk representasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  teks berupa  ulasan  pengguna  terhadap  suatu item .  Model  berbasis deep learning telah digunakan untuk mempelajari properti item dan  perilaku  pengguna  berdasarkan  teks  ulasan  yang  disebut model deep  cooperative  neural  networks (DeepCoNN)  [22]. Model ini mampu mengekstrak informasi semantik dari ulasan dengan menggunakan teknik penyisipan kata yang telah dilatih untuk mempelajari faktor laten antara pengguna dan item . Hal ini  mirip  dengan  MF,  tetapi  menambahkan  penggunaan jaringan  saraf  sehingga  akurasi  prediksi  dan  kinerja  sistem secara  keseluruhan  dimaksimalkan.  Pada  [23],  diusulkan sebuah  pendekatan  dengan graph convolutional  matrix completion (GC-MC)  yang  menggunakan  kerangka  kerja encoder otomatis  berbasis  grafik  untuk  penyelesaian  matriks dan dapat digeneralisasi untuk menyertakan informasi sekunder dari pengguna dan item . Sementara itu, diusulkan pendekatan
model  bahasa  prapelatihan  besar  seperti  BERT,  yang  telah diterapkan  pada  masalah  peringkat  teks  dan  menunjukkan kinerja  yang  unggul  pada  beberapa  kumpulan  data,  yaitu dataset MS  MAR-CO  dan  TREC-COVID  [24].  Di  sisi  lain, dalam  penelitian  ini,  pendekatan deep  learning yaitu  BERT digunakan  untuk  menyaring  konteks  kata  menjadi  peringkat ulasan  yang  dapat  menggambarkan  ulasan  pengguna  dengan mempelajari konteks kata berdasarkan kata yang  berada pada sekitar kata tersebut ( context words ).

## III. M ETODOLOGI
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  kerangka  pendekatan  yang diusulkan,  yaitu  TopC- Context-aware  Matrix  Factorization (CAMF),  seperti  yang  digambarkan  pada  Gbr.  1.  Ada  tiga komponen  utama  TopC-CAMF:  1)  data  dan  prapemrosesan teks;  2)  ekstraksi  konteks  dengan  BERT;  dan  3)  pembuatan rekomendasi menggunakan TopC-CAMF.

## A. Prapemrosesan Teks dan Data
Sebelum menghasilkan daftar rekomendasi, terlebih dahulu disiapkan data dengan prapemrosesan teks dan data. Kemudian, fitur yang diberikan pada data yang telah diproses sebelumnya diekstrak,  khususnya  teks  ulasan  pengguna  untuk  suatu item . Teks  ulasan  ini  berisi  informasi  atau  konteks  paling  penting bagi pengguna ketika memilih item secara daring. Selanjutnya, preferensi  pengguna  dalam  berbagai  konteks  yang  signifikan disimulasikan  menggunakan  konteks  diekstrak  dari  teks tersebut. Memilih konteks yang relevan sangat penting ketika memodelkan  preferensi  pengguna  karena  keadaan  yang  tidak relevan  dapat  mengurangi  efektivitas  dan  kemanjuran rekomendasi [12], [25]. Detail masing-masing komponen dari TopC-CAMF dijelaskan pada subbagian berikut.

## B. Matrix Factorization (MF)
Pengumpulan informasi dari pengguna lain untuk membuat rekomendasi prediksi di CF membuat hubungan pengguna dan item membentuk  matriks  peringkat.  Matriks  peringkat  ini biasanya  tidak  lengkap  karena  umumnya  pengguna  hanya memberikan peringkat pada produk tertentu, sehingga ada entri data  yang  hilang  dalam  matriks.  Nilai  yang  hilang  dicari sehingga  rekomendasi  dapat  dipersonalisasi  dengan  tepat menggunakan model variabel laten. Metode yang
Gbr. 1 Kerangka kerja TopC-CAMF.
direkomendasikan untuk menemukan variabel tersembunyi ini adalah  MF  karena  memberikan  solusi  untuk  skalabilitas  dan akurasi  prediksi  yang  lebih  baik  dalam  menemukan  struktur tersembunyi dalam data besar. Prediksi dengan MF pada nilai ulasan pengguna ( r ui ) diformulasikan pada (1).
𝑟̂ 𝑢𝑖 =  𝜇 + 𝑏 𝑢 + 𝑏 𝑖 + 𝑝 𝑢 𝑞 𝑖 𝑇 (1)
dengan µ merupakan  peringkat  rata-rata  dari  semua  produk serta parameter b u dan b i merupakan nilai deviasi teramati dari pengguna u dan item i .  Untuk item i , q i mengukur  besarnya sebuah item memiliki  faktor  tersebut,  positif  atau  negatif. Untuk  pengguna u ,  elemen p u mengukur  kadar  ketertarikan pengguna  terhadap  faktor  tertentu,  bisa  positif  atau  negatif. Hasil  perkalian  dari q i T p u menggambarkan  interaksi  antara pengguna u dan item i terhadap karakteristik dari item tersebut.

## C. Context-Aware Matrix Factorization (CAMF)
Secara  umum, context  awareness dapat  didefinisikan sebagai  proses  untuk  menganalisis,  mengekstrak,  dan memanfaatkan  data  kontekstual  untuk  menyediakan  fungsi tertentu yang sesuai dengan konteks saat ini dari tugas tertentu. Dalam  penelitian  ini,  informasi  kontekstual  digabungkan dengan tujuan menghasilkan saran yang lebih relevan dengan menyesuaikannya terhadap situasi kontekstual pengguna. Ada tiga pendekatan model CAMF yang menangani konteks secara berbeda [26]. Untuk CAMF-C, diasumsikan bahwa setiap nilai konteks  memiliki  pengaruh  global  pada  peringkat  secara independen  dari item tersebut.  CAMF-C  menggunakan  satu parameter  untuk  setiap  nilai  faktor  kontekstual.  Model  kedua adalah  CAMF-CI,  yang  akan  menggunakan  satu  parameter untuk  setiap  pasangan  nilai  dan item kontekstual.  Dengan pemodelan  seperti  ini,  menangkap  faktor  kontekstual  akan memiliki  efek  yang  berbeda  pada  peringkat,  tergantung  pada item .  Ekspresi  untuk  prediksi  peringkat  dengan  CAMF ditunjukkan pada (2) [26].
𝑟 𝑢𝑖 𝑐 1 … 𝑐𝑘 =   𝑣⃗ 𝑢 ×   𝑞⃗ 𝑖 +   𝑖̅  +   𝑏 𝑢 +   ∑ 𝐵 𝑖𝑗 𝑘 𝑗=1 𝑐 𝑗 (2)
dengan 𝑟 𝑢𝑖 𝑐 1 … 𝑐𝑘 adalah  hasil  prediksi  terhadap  pengguna u untuk item i dengan  nilai  konteks 𝑐 1 … 𝑐𝑘 .  Variabel 𝑣⃗ 𝑢 dan 𝑞⃗ 𝑖 adalah  vektor  pengguna u dan  item i .  Model  rekomendasi yang  dicobakan  dalam  penelitian  ini,  dengan  AC-CAMF merupakan  varian  dari  TopC-CAMF  yang  diusulkan,  adalah sebagai berikut.
1) Context-Aware  Matrix  Factorization  (CAMF): Model CAMF  merupakan  model  perbandingan  ( baseline )  yang menggunakan informasi kontekstual saat memberikan prediksi peringkat.  Informasi  kontekstual  yang  digunakan  adalah  data tinjauan  pengguna  yang  tidak  melalui  proses  apa  pun  (asli). Metode ini dianalisis untuk melihat pengaruh ulasan data asli dalam memberikan rekomendasi kepada pengguna.
2) Top  Dominant  Context-Aware  Matrix  Factorization (TopC-CAMF): TopC-CAMF  adalah  model  berbasis  CAMF yang  menggunakan  variasi  pada  jumlah  konteks  yang digunakan  saat  menghasilkan  rekomendasi.  Pada  data  ulasan pengguna,  preferensi  pengguna  akan  diekstraksi  dengan  lima variasi konteks, yaitu top 5 , top 10 , top 15 , top 20 , dan top 25 .
Kemudian,  berdasarkan  lima  variasi  konteks,  satu  variasi konteks  yang  memiliki  kinerja  terbaik  akan  dipilih  (sebagai konteks dominan) dalam melakukan preferensi pengguna.
3) All  Context-Context-aware  Matrix  Factorization  (AC- CAMF): AC-CAMF  adalah  model  berbasis  CAMF  dengan menggunakan semua konteks yang ada yang diperoleh dari teks ulasan pengguna. Metode ini dianalisis untuk melihat pengaruh keseluruhan  konteks  dalam  memberikan  rekomendasi  kepada pengguna.

## D. Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformer (BERT)
BERT  merupakan  model  transformator  dua  arah  yang mempelajari konteks kata berdasarkan kata-kata di sekitarnya ( context  words ),  sehingga  model  ini  memiliki  pemahaman konteks yang lebih dalam dibandingkan model bahasa satu arah. Ada  langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  mengekstrak konteks dari data ulasan pengguna menggunakan BERT, yaitu sebagai berikut.
1) Extract  Feature: Tahap  ini  merupakan  langkah  awal dalam  proses  implementasi  model  BERT.  Data  yang  telah diproses  sebelumnya  akan  diproses  dengan  tujuan  untuk mengekstrak daftar kandidat kata kunci dari dokumen tinjauan.
2) Word  Embedding: Setelah  daftar  kandidat  kata  kunci diperoleh, data ulasan dan daftar kandidat akan diubah masing- masing  ke  dalam  bentuk  vektor.  Untuk  tujuan  ini,  digunakan BERT karena telah menunjukkan hasil yang baik untuk tugas kesamaan dan parafrasa.
3) Extract Keyword: Tahap ini dilakukan untuk mengekstrak  kata  dan  frasa  yang  paling  relevan  dengan  data yang ditinjau. Pada penelitian ini digunakan metode KeyBERT untuk  mengekstrak  kata  kunci  dengan  memanfaatkan  model bahasa  BERT.  Digunakan  penyematan  BERT  dan cosine similarity untuk  menentukan  subfrasa  dalam  dokumen  yang paling  mirip  dengan  dokumen  itu  sendiri.  Hasil embedding pada  tahap  sebelumnya  akan  diekstraksi  untuk  kata-kata, kemudian  akan  dipilih  kata-kata  yang  paling  mirip  sesuai dengan cosine similarity .
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = cos(𝜃) = 𝐴.𝐵 ||𝐴||.||𝐵|| (3)
dengan A merepresentasikan  vektor  kata  A  dan B merepresentasikan vektor dari kata B. Kemiripan dua buah kata dilakukan  dengan  mengalikan  vektor A.B dengan  || A || B || masing-masing adalah panjang dari vektor A dan vektor B. hal ini  berbeda  dengan  kerangka  kerja  pada  penelitian  terdahulu, yaitu  hanya  menggunakan  nama item sebagai  konteks  untuk menghasilkan  sistem  perekomendasi item [9].  Sementara  itu, pada  [10]  dihasilkan  klasifikasi  teks  dengan  mengekstrak konteks utama dari setiap kalimat dan menggabungkan konteks tersebut menggunakan graph neural network . Pada penelitian ini, konteks yang paling penting bagi seorang pengguna dicari berdasarkan ulasan teks pengguna. Kemudian, jumlah konteks yang  digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  dievaluasi terlebih  dahulu  untuk  memastikan  bahwa  konteks  tersebut dapat meningkatkan kinerja sistem perekomendasi.

## IV. M ETODE E VALUASI E KSPERIMEN

## A. Experimental Setup
Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga dataset , yaitu dataset produk  Beauty, Office,  dan  InCarMusic,  seperti yang disajikan pada Tabel I. Dataset produk Beauty dan Office diambil dari Amazon Product Data, yang berisi ulasan produk dan metadata. Kumpulan data InCarMusic diambil dari Github dan  merupakan  data  yang  berisi  informasi  tentang konteks/faktor  dan  pengaruhnya  terhadap  pengemudi  mobil. Pada  data  Beauty  dan  Office,  digunakan  konteks  ulasan  dan kata  kunci.  Pada  InCarMusic,  karena  kumpulan  data  tidak memiliki  ulasan,  digunakan  informasi  kontekstual  apa  pun yang dimiliki kumpulan data, seperti gaya mengemudi, suasana hati, dan cuaca.
Dataset dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian, sebesar  90%  dan  10%.  Data  pelatihan  digunakan  oleh  model untuk mempelajari preferensi pengguna mengingat konteksnya dan data pengujian digunakan untuk menilai kinerja model.

## B. Metode Evaluasi
Evaluasi  digunakan  sebagai  dasar  atau benchmark untuk mengetahui kinerja model yang telah dibangun dalam membuat prediksi  dan  memberikan  rekomendasi.  Eksperimen  ini bertujuan untuk menjawab tiga pertanyaan penelitian ( research question , RQ) sebagai berikut.
1. [ RQ-1]: Bagaimana cara mengidentifikasi konteks yang memengaruhi  preferensi  pengguna  dari  ulasan  teks pengguna  pada item dan/atau  metadata  dari item dan pengguna?
2. [RQ-2]:  Bagaimana  jumlah  konteks  yang  digunakan dapat memengaruhi kinerja dari sistem perekomendasi?
3. [RQ-3]: Seefektif apakah metode yang diusulkan, yaitu TopC-CAMF,  dalam  merekomendasikan item yang paling relevan kepada pengguna?
Ketiga RQ ini dievaluasi menggunakan tiga kategori metrik, yaitu  metrik  akurasi  prediktif,  meliputi mean  average  error (MAE), mean  squared  error (MSE),  dan root  mean  square error (RMSE);  metrik  akurasi  peringkat  ( normalized discounted  cumulative  gain ,  NDCG);  dan  metrik  akurasi klasifikasi ( recall ). Metrik akurasi prediktif melihat keefektifan model  rekomendasi  dalam  memprediksi  peringkat  dan memberikan rekomendasi kepada pengguna. Dalam (4)-(6), N adalah jumlah data sampel, Yi adalah label dari data yang aktual, dan 𝑌′ 𝑖 adalah label hasil prediksi.
𝑀𝐴𝐸  = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 |𝑌 𝑖 − 𝑌′ 𝑖 | (4)
𝑀𝑆𝐸  = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝑌 𝑖 − 𝑌 ′ 𝑖 ) 2 (5)
𝑅𝑀𝑆𝐸  =   √ 1 𝑁 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌 ′ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 . (6)
Metrik  akurasi  peringkat  mengukur  kemampuan  sistem pemberi  rekomendasi  untuk  menempatkan item yang  paling relevan bagi pengguna para peringkat atas dibandingkan pada peringkat akhir. Pada (7), Z adalah normalisasi yang membuat peringkat  NDCG  bernilai  sempurna  dengan  nilai  1  dan r(j) adalah relevansi posisi j pada hasil pemeringkatan.
𝑁𝐷𝐶𝐺 = 1 𝑍 ∑ 2 𝑟(𝑗)
𝑙𝑜𝑔2(1+𝑗) 𝑛 𝑗=1 =   ∑ 𝐺𝑖 𝐷𝑖 𝑛 𝑗=1 . (7)
Metrik  akurasi  klasifikasi  mengukur  frekuensi  sistem rekomendasi membuat keputusan yang benar atau salah tentang baik atau tidaknya suatu item untuk direkomendasikan. Pada (8), TP adalah benar positif dan FN adalah salah negatif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 . (8)

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  eksperimen  dan  diskusi  hasil yang diperoleh.

## A. Mengidentifikasi Preferensi Pengguna dalam Hal Konteks
Untuk  menjawab  RQ1,  diidentifikasi  preferensi  pengguna dalam  konteks  dari  ulasan  teks  pengguna  yang  dinyatakan untuk item , metadata item , dan metadata pengguna. Dipercaya bahwa  tidak  semua  konteks  memengaruhi  pengguna  dalam mengambil keputusan. Oleh karena itu, pemilihan konteks yang paling penting bagi pengguna harus dilakukan dengan teliti. Di sini,  konteks  pengguna  teratas  (5,  10,  15,  20,  25)  dinilai  dan kinerja  model  dalam  mengembalikan  rekomendasi  saat memanfaatkan jumlah konteks yang bervariasi ini dibandingkan.  Pada  subbagian  berikutnya,  disajikan  langkah- langkah  untuk  menangkap  konteks  yang  paling  berpengaruh untuk setiap pengguna.
1) Prapemrosesan  Teks: Informasi  kontekstual  pengguna, seperti  data  ulasan,  merupakan  data  yang  bentuknya  tidak terstruktur  dan  tidak  konsisten,  sehingga  diperlukan  proses untuk membersihkan dan menyiapkan data tersebut agar dapat digunakan  dengan  baik.  Prapemrosesan  teks  yang  dilakukan meliputi pengubahan ke huruf kecil, penghilangan tanda baca, penghilangan  kata  berhenti,  dan lemmatization .  Semua  data teks  diubah  menjadi  huruf  kecil  sehingga  penggunaan  huruf kapital  setara  dalam  data  ulasan.  Penghapusan  tanda  baca dilakukan untuk menghilangkan karakter atau derau yang tidak relevan dan tidak berpengaruh pada pemrosesan, seperti tanda baca dan karakter lain yang tidak dikenali dalam kumpulan data. Penghilangan  kata  berhenti  dilakukan  untuk  menyaring  kata- kata  penting,  sedangkan lemmatization digunakan  untuk mengurangi  atau  mengubah  kata  menjadi  bentuk  dasar  yang bermakna. Misalnya,  diberikan  ulasan  dari  seorang  pengguna “I  BOUGHT  THIS  Avalon  Organics:  Biotin  B  Complex
T ABEL I
D ATASET Dataset Beauty Office IncarMusic #Pengguna 167.725 110.472 42 # Item 29.004 14.224 139 #Ulasan 252.056 138.084 4.012 Konteks ulasan, kata kunci ulasan, kata kunci judul , gaya mengemudi , pemandangan,
suasana hati,
fenomena alam , tipe jalan , kantuk , kondisi lalu lintas , cuaca Ukuran 336 MB 238 MB 93 KB
Thickening  Conditioner,  14  oz  AND  THE  SHAMPOO  AND USED IT DURING THE WHOLE 2012 AND NOT ONLY DID NOT  THICKENED  MY  HAIR  BUT  IT  MADE  IT  VERY DRIED” .  Hasil  dari  pemrosesan  ulasan  tersebut  adalah  “ buy avalon  organics  biotin  b  complex  thicken  conditioner  oz shampoo use whole thicken hair make dry ”. Di sini dapat dilihat bahwa  pada  ulasan  pengguna  tersebut  terdapat  beberapa  kata yang  sering  muncul,  seperti  kata  “I”  dan  “the”,  yang dihilangkan  setelah  prapemrosesan  kata.  Teks  yang  telah diproses  sebelumnya  akan  digunakan  untuk  mengekstrak kandidat  konteks  pada  langkah  berikutnya.  Kandidat  konteks ini  kemudian  digunakan  sebagai  model  dari  preferensi pengguna.
2) Mengekstrak  Kandidat  Konteks: Pada  penelitian  ini, digunakan BERT untuk mengekstrak konteks pengguna dalam tiga  langkah.  Pertama,  dihasilkan  daftar  konteks  kandidat dengan  mengambil  kata-kata  penting  dari  data  yang  telah diproses  sebelumnya,  yang  mewakili  preferensi  pengguna mengenai  suatu item .  Pada  penelitian  ini,  digunakan  BERT dengan n-gram pada rentang (0, 1), yang menentukan panjang kandidat konteks yang akan dihasilkan, misalnya unigram atau konteks  yang  terdiri  atas  satu  kata  saja.  Sebagai  contoh, diketahui  ulasan  dari  seorang  pengguna “love  moisturizer would recommend someone dry skin fine line wrinkle use brand day  night  serum” .  Maka,  konteks  kandidat  yang  dihasilkan adalah “[brand,  day,  dry,  fine,  line,  love,  moisturizer,  night, recommend, serum, skin, use, wrinkle]” . Tampak jelas bahwa pencarian kandidat konteks mengembalikan kata-kata penting tanpa  merusak  makna  ulasan  itu  sendiri.  Kedua,  dievaluasi kesamaan di antara konteks dan kemudian konteks yang paling penting dikembalikan sebagai konteks top 5 , top 10 , top 15 , top 20 ,  dan top  25 . Top  5 dapat  diartikan  sebagai  lima  konteks terpenting  yang  mewakili  preferensi  pengguna.  Informasi  ini diambil  dengan  terlebih  dahulu  menyajikan  ulasan  pengguna dalam  bentuk  vektor  menggunakan  BERT.  Misalnya,  pada
ulasan  pengguna  yang  diberikan  pada  Tabel  II,  konteks  yang diambil  dapat  berupa  pelembab,  kulit,  dan  serum.  Terakhir, setelah diperoleh bentuk vektor dari daftar kata kunci kandidat dan  dokumen  ulasan,  dilakukan  ekstraksi  konteks  dengan mencari kandidat konteks yang serupa dan mewakili dokumen ulasan.  Kesamaan  kandidat  konteks  dinilai  menggunakan cosine similarity .
Perhitungan  kesamaan  dilakukan  dengan  menghitung ukuran kesamaan antara semua kandidat keyword embeddings dan embedding  document .  Kemudian,  hasilnya  diurutkan dalam  urutan  menurun  untuk  mendapatkan  konteks  relevan teratas. Ada lima variasi konteks yang diekstraksi, yaitu top 5 , top 10 , top 15 , top 20 , dan top  25 ,  seperti yang digambarkan pada Tabel II. Dari Tabel II, dapat dilihat bahwa dengan ulasan pengguna,  dapat  diambil  konteks  penting  dari  pengguna. Misalnya,  untuk  konteks top  5 ,  dimiliki ‘dry' , ‘conditioner’ , ‘sleek’ , ‘hair’ , dan ‘frizzy’ . Jika hal ini diperluas ke 10 konteks ( top 10 ), akan dimiliki konteks tambahan seperti 'produk' yang dapat  dilihat  sebagai  konteks  yang  lebih  umum  daripada konteks top  5 sebelumnya,  ‘kondisioner'.  Dengan  demikian, makin banyak konteksnya, makin umum preferensi dan makin sedikit  kemampuannya  dalam  membedakan  satu  pengguna dengan yang lain.

## B. Pengaruh Jumlah Konteks terhadap Pemodelan Preferensi Pengguna
Untuk  menjawab  RQ2,  dinilai  kinerja  model  dalam mengembalikan  daftar  rekomendasi  dengan  jumlah  konteks yang  bervariasi  untuk  setiap  pengguna.  Secara  khusus,  setiap preferensi pengguna dimodelkan menggunakan konteks top 5, top  10,  top  15,  top  20,  dan  top  25.  Mengingat dataset InCarMusic  tidak  memiliki  teks  ulasan  pengguna  sebagai konteks, tetapi konteks yang telah ditentukan, untuk dataset ini, hanya dimiliki konteks top 5 , top 10 , dan top 15 .
Tabel III menunjukkan kinerja model, yakni MSE, RMSE, dan MAE memberikan jumlah konteks yang berbeda. Kinerja terbaik ditunjukkan dengan nilai yang dicetak tebal. Dari Tabel III dapat dilihat bahwa konteks top 5 menunjukkan kinerja yang
T ABEL II V ARISASI J UMLAH K ONTEKS

## Ulasan
Pengguna I  have  a  very  dry,  frizzy  hair.  I  have  tried  many  hair products and cannot make it look sleek. I bought KMS product through my friend recommendation. It was not overnight  change,  but  after  a  month,  my  hair  looks much sleek. The conditioner is very rich and I do like the  light  smell  a  lot.  The  product  arrives  on  time although the package looks different from what is on the picture.
Top 5 dry, conditioner, sleek, hair, frizzy.
Top 10 change, package, recommendation, product, products, dry, conditioner, sleek, hair, frizzy.
Top 15 smell,  try,  buy,  light,  look,  change,  package, recommendation,  product,  products,  dry,  conditioner, sleek, hair, frizzy.
Top 20 month,  make,  arrive,  overnight,  different,  smell,  try, buy,  light,  look,  change,  package,  recommendation, product, products,  dry, conditioner, sleek, hair, frizzy.
Top 25 kms,  like,  picture,  friend,  time,  month,  make,  arrive, overnight, different, smell, try, buy, light, look, change, package,  recommendation,  product,  products,  dry, conditioner, sleek, hair, frizzy.
T ABEL III P ERBANDINGAN J UMLAH K ONTEKS PADA CAMF B ERDASARKAN M ETRIK MSE, RMSE, DAN MAE
Dataset Top Metrik MSE RMSE MAE Beauty 5 10 15 20 25 0,2825 0,3196 0,3196 0,3924 0,3924 0,5315 0,5653 0,5653 0,6264 0,6264 0,3841 0,4137 0,4137 0,4553 0,4553 Office 5 10 15 20 25 0,2643 0,3093 0,3093 0,3093 0,3093 0,5141 0,5561 0,5561 0,5561 0,5561 0,3806 0,4182 0,4182 0,4182 0,4182 InCarMusic 5 10 15 20 25 0,4149 0,4185 0,4185 NA NA 0,6441 0,6440 0,6440 NA NA 0,5084 0,5074 0,5074 NA NA
paling baik dengan mengembalikan nilai error terendah, yaitu 0,2825,  0,5315,  dan  0,3841  pada  metrik  MSE,  RMSE,  dan MAE untuk dataset Beauty; dan 0,2643, 0,5141, serta 0,3806 untuk dataset Office. Top  10 menampilkan  jumlah  konteks yang ideal untuk dataset InCarMusic. Hal ini disebabkan oleh konteks InCarMusic yang tidak memadai dan tidak adanya teks ulasan pengguna.
Namun,  dapat  dilihat  bahwa  perbedaan  kinerja  dengan jumlah konteks top 5 dan top 10 pada InCarMusic tidak begitu signifikan.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan  metrik  MSE,  RMSE,  dan  MAE,  konteks top  5 masih lebih baik dibandingkan dengan altenatif jumlah konteks lainnya.
Pengaruh  jumlah  konteks  yang  berbeda  dalam  preferensi pengguna untuk kinerja rekomendasi digambarkan pada Gbr. 2 dan Gbr. 3. Hasil pada Gbr. 2 menunjukkan bahwa dalam hal
recall untuk dataset Office  dan  Beauty,  model  dapat mengembalikan  rekomendasi  terbaik  dengan  menggunakan lima  konteks  paling  dominan  ( top  5 ).  Namun,  untuk InCarMusic  yang  tidak  memiliki  tinjauan  pengguna  sebagai konteks,  penambahan  konteks  dari  lima  hingga  10  konteks dapat  meningkatkan  kinerja  model.  Ini  membuktikan  bahwa identifikasi  konteks  kepentingan  sangat  penting  dalam memahami preferensi pengguna.
Gbr.  3  menunjukkan  bahwa top  5 adalah  jumlah  konteks terbaik untuk dataset Office dan Beauty dengan mengembalikan  nilai  NDCG  tertinggi,  sedangkan  untuk dataset InCarMusic dengan konteks  yang buruk,  model perlu meningkatkan konteks untuk mendapatkan preferensi pengguna yang lebih baik. Jadi, untuk InCarMusic, penarikan yang lebih baik ditampilkan dalam konteks top 10 .
(a) (b) (c)
Gbr.  2  Pengaruh  perbedaan  jumlah  konteks  terhadap  kinerja  sistem perekomendasi  berdasarkan  metrik recall pada  ketiga dataset ,  (a) dataset Office, (b) dataset Beauty, (c) dataset InCarMusic. (a) (b) (c)
Gbr.  3  Pengaruh  variasi  jumlah  konteks  terhadap  kinerja  sistem perekomendasi berdasarkan metrik NDCG pada ketiga dataset , (a) dataset Office, (b) dataset Beauty, (c) dataset InCarMusic.

## C. Perbandingan Efektivitas Model terhadap Kompetitor
Untuk  menjawab  RQ3,  TopC-CAMF  penelitian  ini dibandingkan  dengan  CAMF  dan  alternatif  lain  yang  diberi nama  AC-CAMF,  dengan  metrik  evaluasi  berbasis error (RMSE, MAE, dan MSE) serta metrik peringkat (NDCG dan recall ).  Perbandingan  kompetitor  untuk  ketiga dataset dapat dilihat  pada  Tabel  IV  dan  Tabel  V.  Detail  ketiga  metode dijelaskan sebagai berikut.
1) TopC-CAMF: Metode  ini  merupakan  CAMF  yang diusulkan,  yang  menggunakan  konteks top  5 untuk memodelkan preferensi pengguna.
2) CAMF: Metode  ini  tidak  menggunakan  konteks  yang berasal dari teks ulasan pengguna.
3) AC-CAMF: AC-CAMF  merupakan  metode  alternatif yang  diusulkan.  Metode  ini  tidak  menyaring  jumlah  konteks yang akan digunakan untuk memodelkan pengguna.
Model  TopC-CAMF  memprediksi  peringkat  lebih  akurat daripada  dua  pendekatan  lainnya  untuk  seluruh dataset yang diperiksa dengan menggunakan MSE, RMSE, dan MAE. Hal ini  terjadi  karena  metode  CAMF  dan  AC-CAMF  tidak mendukung strategi TopC-CAMF untuk memilih konteks yang paling  penting  untuk  mengekspresikan  preferensi  pengguna. Konteks diperhitungkan saat membuat saran untuk AC-CAMF. Akan  tetapi,  metode  ini  menggunakan  semua  konteks,  bukan hanya yang paling penting.
Tabel VI menunjukkan perbandingan metode dalam hal nilai NDCG.  Berdasarkan  perbandingan  ketiga  model  dalam  hal nilai  NDCG,  model  TopC-CAMF  lebih  unggul  daripada CAMF dan AC-CAMF pada semua dataset . Di sini tidak ada perbedaan mencolok di antara strategi-strategi dalam hal recall . Untuk dataset Beauty, Office, dan InCarMusic, masing-masing TopC-CAMF menghasilkan berturut-turut, 0,8000, 0.7900, dan
0,4543. Sebaliknya, CAMF memberikan penarikan yang sama untuk  kumpulan  data  Beauty,  dengan  penarikan  yang  lebih tinggi  untuk  Office  (0,8250),  tetapi  penarikan  yang  lebih rendah  untuk  Office  (0,3655).  Di  sisi  lain,  AC-CAMF menghasilkan hasil yang lebih baik untuk dataset Beauty dan Office, masing-masing 0,8200 dan 0,8500, serta 0,4573 untuk dataset InCarMusic. Terlepas dari kenyataan bahwa ada lebih sedikit  pengguna  dan item dalam dataset InCarMusic, tampaknya AC-CAMF memiliki kinerja lebih baik. Akibatnya, hampir semua item dapat diambil dengan tepat untuk pengguna target ketika model memberikan hasil dalam hal penarikan.

## VI. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  diusulkan  pendekatan  baru  MF  yang menggunakan  konteks  dalam  sistem  perekomendasi,  yaitu TopC-CAMF. Dijawab tiga pertanyaan penelitian, yaitu RQ-1 tentang cara mengidentifikasi konteks penting pengguna; RQ- 2  tentang  pemeriksaan  jumlah  konteks  yang  optimal  dalam mewakili  profil  pengguna  setelah  konteks  kandidat  diambil; dan RQ-3 tentang perbandingan TopC-CAMF yang diusulkan dengan CAMF dan pendekatan alternatif AC-CAMF.
TopC-CAMF  memodelkan  preferensi  pengguna  melalui konteks  yang  terkandung  pada  teks  ulasan  pengguna  tersebut dan  metadata item serta  pengguna.  Konteks  yang  paling memengaruhi keputusan pengguna dijadikan sebagai representasi  dari  profil  pengguna,  yaitu  konteks top  5 . Kemudian,  keefektifan  metode  yang  diusulkan  dalam  hal menghasilkan  rekomendasi item kepada  pengguna  dievaluasi, dengan  menggunakan  beberapa  metriks  evaluasi.  Melalui evaluasi  tersebut,  terbukti  bahwa  TopC-CAMF  mampu melampaui  kinerja  metode  lainnya,  yaitu  CAMF  dan  metode alternatif, yaitu AC-CAMF.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  akan  ditingkatkan  kinerja TopC-CAMF  untuk  menangkap  konteks  pengguna,  termasuk menangkap konteks lainnya yang dapat diturunkan dari konteks semula.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis yang namanya tertera pada penelitian dengan judul “TopC-CAMF:  Sistem  Perekomendasi Matrix  Factorization Berbasis Top  Context ”  menyatakan  bahwa  tidak  ada  konflik kepentingan dengan pihak mana pun yang dapat memengaruhi representasi atau interpretasi hasil penelitian ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Rosni  Lumbantoruan,  Inggrid  Aritonang, Erika  Simaremare,  Paulus  Simanjuntak;  metodologi,  Rosni Lumbantoruan,  Inggrid  Aritonang,  Erika  Simaremare,  Paulus Simanjuntak;  perangkat  lunak,  Paulus  Simanjuntak,  Rosni Lumbantoruan;  validasi,  Rosni  Lumbantoruan,  Inggrid Aritonang,  Erika  Simaremare,  Paulus  Simanjuntak;  analisis formal, Rosni Lumbantoruan; investigasi, Paulus Simanjuntak, Rosni Lumbantoruan; sumber daya, Paulus Simanjuntak, Rosni Lumbantoruan,  Inggrid  Aritonang,  Erika  Simaremare;  kurasi data,  Rosni  Lumbantoruan,  Erika  Simaremare;  penulisan— penyusunan draf asli, Rosni Lumbantoruan, Erika Simaremare, Inggrid Aritonang, Paulus Simanjuntak; penulisan—
T ABEL IV P ERBANDINGAN T OP C-CAMF DENGAN KOMPETITOR B ERDASARKAN M ETRIK MSE Dataset TopC-CAMF CAMF AC-CAMF Beauty 0,2825 0,3199 0,5066 Office 0,2643 0,3114 0,5375 InCarMusic 0,4149 0,4148 0,6151 T ABEL V
P ERBANDINGAN T OP C-CAMF DENGAN K OMPETITOR B ERDASARKAN
M ETRIK MAE Dataset TopC-CAMF CAMF AC-CAMF Beauty 0,3841 0,5329 0,4138 Office 0,3806 0,5573 0,4187 InCarMusic 0,5084 0,6054 0,5074 T ABEL VI P ERBANDINGAN T OP C-CAMF DENGAN KOMPETITOR B ERDASARKAN
M ETRIK NDCG Dataset TopC-CAMF CAMF AC-CAMF Beauty 0,3776 0,3389 0,3216 Office 0,3528 0,3286 0,3490 InCarMusic 0,7216 0,7074 0,7459
peninjauan  dan  penyuntingan,  Rosni  Lumbantoruan,  Paulus Simanjuntak, Erika Simaremare, Inggrid Aritonang; visualisasi, Paulus  Simanjuntak;  pengawasan,  Rosni  Lumbantoruan; administrasi proyek, Rosni Lumbantoruan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Del.

## R EFERENSI
[1] G.  Zhang,  Y.  Liu,  dan  X.  Jin,  “A  Survey  of  Autoencoder-Based Recommender Systems,” Front. Comput. Sci. , Vol. 14, No. 2, hal. 430– 450, Apr. 2020.
[2] A.H.  Ali  dan  M.Z.  Abdullah,  “Recent  Trends  in  Distributed  Online Stream Processing Platform  for Big Data: Survey,” 2018 1st Annu. Int. Conf. Inf., Sci. (AiCIS) , 2018, hal. 140–145.
[3] S.  Raza  dan  C.  Ding,  “Progress  in  Context-Aware  Recommender Systems-An  Overview,” Comput.  Sci.  Rev. ,  Vol.  31,  hal.  84–97,  Feb. 2019.
[4] M.  C.  Rodríguez-Hernández  dan  S.  Ilarri,  “AI-Based  Mobile  Context- Aware  Recommender  Systems  from  an  Information  Management Perspective: Progress and Directions,” Knowl.-Based Syst. , Vol. 215, hal. 1–29, Mar. 2021.
[5] M.H.  Abdi,  G.O.  Okeyo,  dan  R.W.  Mwangi,  “Matrix  Factorization Techniques  for  Context-Aware  Collaborative  Filtering  Recommender Systems: A Survey,” Comput. Inf. Sci. , Vol. 11, No. 2, hal. 1–10, Mar. 2018.
[6] D. Monti, G. Rizzo, dan M. Morisio, “A Systematic Literature Review of Multicriteria Recommender Systems,” Artif. Intell. Rev. , Vol. 54, No. 1, Jan. 2021.
[7] Z.  Cui,  dkk.,  “Personalized  Recommendation  System  Based  on Collaborative Filtering for IoT Scenarios,” IEEE Trans. Serv. Comput. , Vol. 13, No. 4, hal. 685–695, Jul.-Agu. 2020.
[8] S. Kulkarni dan S.F. Rodd, “Context Aware Recommendation Systems: A Review of the State of the Art Techniques,” Comput. Sci. Rev. , Vol. 37, hal. 1–33, Agu. 2020.
[9] F. Sun, dkk., “Bert4rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder  Representations  from  Transformer,” Int.  Conf.  Inf.,  Knowl. Manag. , 2019, hal. 1441–145.
[10] Z.  Lu,  P.  Du,  dan  J.-Y.  Nie,  “VGCN-BERT:  Augmenting  BERT  with Graph  Embedding  for  Text  Classification,” Adv.  Inf.  Retr. ,  2020,  hal. 369–382.
[11] S.  Zhang,  L.  Yao,  A.  Sun,  dan  Y.  Tay,  “Deep  Learning  Based Recommender System: A Survey and New Perspectives,” ACM Comput. Surv. , Vol. 52, No. 1, hal. 1–38, Jan. 2020.
[12] R.  Lumbantoruan,  X.M.  Zhou,  Y.L.  Ren,  dan  Z.F.  Bao,  “D-CARS:  A Declarative  Context-Aware  Recommender  System,” IEEE  Int.  Conf. Data Mining (ICDM) , 2018, hal. 1152–1157.
[13] R.  Lumbantoruan,  X.  Zhou,  Y.  Ren,  dan  L.  Chen,  “I-CARS:  An Interactive Context-Aware Recommender System,” IEEE Int. Conf. Data Mining (ICDM) , 2019, hal. 1240–1245.
[14] R. Lumbantoruan, X. Zhou, dan Y. Ren, “Declarative User-Item Profiling Based Context-Aware Recommendation,” Int. Conf. Adv. Data Mining, Appl. , 2020, hal. 413–427.
[15] A.S.  Tewari,  J.P.  Singh,  dan  A.G.  Barman,  “Generating  Top-N  Items Recommendation Set Using Collaborative, Content Based Filtering and Rating Variance,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 132, hal. 1678–1684, 2018. [16] R. Logesh, dkk., “Enhancing Recommendation Stability of Collaborative Filtering  Recommender  System  Through  Bio-Inspired  Clustering Ensemble Method,” Neural Comput., Appl. , Vol. 32,  No. 7, hal. 2141– 2164, 2020.
[17] A.K. Sahoo, C. Pradhan, R.K. Barik,  dan H. Dubey, “DeepReco: Deep Learning  Based  Health  Recommender  System  Using  Collaborative Filtering,” Comput. , Vol. 7, No. 2, Jun. 2019.
[18] M.  Terzi,  M.  Rowe,  M.A.  Ferrario,  dan  J.  Whittle,  “Text-Based  User- kNN: Measuring User  Similarity Based on Text Reviews,” dalam  User Modeling, Adaptation, and Personalization. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 8538, V. Dimitrova, dkk, Eds., Cham, Denmark: Springer, 2014, hal. 195–206.
[19] W.  Intayoad,  T.  Becker,  dan  P.  Temdee,  “Social  Context-Aware Recommendation  for  Personalized  Online  Learning,” Wirel.  Pers.
Commun. , Vol. 97, No. 1, hal. 163–179, Nov. 2017.
[20] C.  Xu,  “A  Novel  Recommendation  Method  Based  on  Social  Network Using Matrix Factorization Technique,” Inf. Process., Manag. , Vol. 54, No. 3, hal. 463–474, Mei 2018.
[21] L.R.  Divyaa,  A.  Tamhane,  dan  N.  Pervin,  “A  Clustering  Based  Social Matrix Factorization Technique for Personalized Recommender Systems,” AMCIS 2018 Proc. , 2018, hal. 1–10.
[22] L. Zheng, V. Noroozi, dan P.S. Yu, “Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation,” Proc. 10th ACM Int. Conf.
Web Search, Data Min. (WSDM 2017) , 2017, hal. 425–433.
[23] R.  van  den  Berg,  T.N.  Kipf,  dan  M.  Welling,  “Graph  Convolutional Matrix Completion,” 2017, arXiv:1706.02263v2 .
[24] H.  Zhuang,  dkk.,  “Ensemble  Distillation  for  BERT-Based  Ranking Models,” Proc.  2021  ACM  SIGIR  Int.  Conf.  Theory  Inf.  Retr.  (ICTIR 2021) , 2021, hal. 131–136.
[25] R.  Lumbantoruan,  “Declarative  Context-Aware  Recommendation,” Disertasi Ph.D., RMIT University, Melbourne, Australia, 2021.
[26] L. Baltrunas, B. Ludwig, dan F. Ricci, “Matrix Factorization Techniques for  Context  Aware  Recommendation,” Proc.  Fifth  ACM  Conf. Recommender Syst. , 2011, hal. 301–304.