[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING MENGGUNAKAN TF-IDF AND COSINE SIMILARITY UNTUK SISTEM REKOMENDASI RESEP MASAKAN
Nova Noor Kamala Sari a,1 , Ressa Priskila b,2.* , Putu Bagus Adidyana Anugrah Putra c,3
a,b,c Universitas Palangka Raya, Kampus UPR Tunjung Nyaho Jalan Yos Sudarso, Palangka Raya 73112
1 novanoorks@it.upr.ac.id ; 2 ressapriskila@it.upr.ac.id *; 3 putubagus@it.upr.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO ABSTRACT

## Keywords
Sistem Rekomendasi, Content-based Filtering, Cosine Similarity,
TF-IDF, Resep masakan Many housewives are still confused about what dishes they will cook with existing  food  ingredients.  Most  housewives  get  recipe  ideas  from  the website.  Recipes  from  the  website  have  the  advantage  of  being  easily accessible,  but  the  disadvantages  are  sometimes  troublesome  for  users because they have to choose a recipe from which site because there are many sites that contain the same recipe, and most of the recipe websites on  the  internet  do  not  have  a  feature  to  search  recipes  based  on  the ingredients they have. The aim of this research is to implement a content- based  filtering  method  using  TF-IDF  and  cosine similarity  for  a  recipe recommendation  system.  The TF-IDF  and  cosine  similarity  models  are used to find similarity values between material data in the database and the query entered by the user in the search form. The sample data used in this  research  is  30  recipe  data  points  taken  from  the  website makapahariini.com.  As  a  result,  this  system  displays  recipe recommendations that match the query of ingredients inputted by the user on the search form, and based on the test results using root mean square error  (RMSE),  it  can  be  said  that  the  recommendation system  with  the content-based filtering method that has been implemented produces quite good recommendations with a value of 0.356359182.

## 1. Pendahuluan
Kegembiraan  masyarakat  saat  ini  untuk  memasak  cukup  besar,  karena  makanan  tidak  hanya memenuhi kebutuhan gizi manusia, tetapi juga telah menjadi objek rekreasi bagi sebagian orang untuk melepas  penat  setelah  seharian  bekerja.  Memasak  masih  merupakan  kegiatan  harian  utama  yang umumnya  dilakukan  oleh  ibu  rumah  tangga.  Nyatanya  masih  banyak  ibu  rumah  tangga  yang  masih kebingungan  untuk  menentukan  masakan  apa  yang  akan  mereka  masak  sehingga  bahan-bahan  yang mereka miliki menjadi rusak akibat tidak kunjung dimasak.
Berdasarkan  pengamatan  penulis  beberapa  ibu  rumah  tangga  menyimpan  bahan-bahan  makanan untuk  dimasak  pada  kemudian  hari.  Sementara  itu,  beberapa  hari  selanjutnya  ibu  rumah  tangga menemukan bahan makanan yang mereka simpan menjadi rusak dikarenakan tidak kunjung dimasak, hal  ini  biasa  terjadi  karena  mereka  tidak  memiliki  ide  untuk  memasak  apa  dari  bahan-bahan  yang mereka  miliki.  Bahan  makanan  seperti  sayur-sayuran  dan  daging  memiliki  daya  tahan  yang  sangat singkat. Jika setiap ibu-ibu yang  memiliki bahan tersebut tidak memiliki  ide untuk dimasak menjadi masakan apa, berarti tidak sedikit dari bahan-bahan tersebut yang tidak digunakan akan menjadi rusak dan mau tidak mau pun akhirnya terbuang menjadi sampah makanan.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Sebagian  besar  ibu  rumah  tangga  mendapatkan  ide  resep  dari  website  resep.  Resep  dari  website tersebut  memiliki  kelebihan  mudah  untuk  diakses  dan  memiliki  resep  yang  cukup  lengkap,  namun kelemahannya terkadang merepotkan pengguna karena harus memilih resep dari situs yang mana, dan terdapat  banyak  sekali  situs  yang  memuat  resep  yang  sama,  serta  kebanyakan  dari  website  resep  di internet tidak memiliki fitur untuk pencarian resep berdasarkan bahan-bahan yang dimiliki.
Sistem rekomendasi merupakan perangkat lunak untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna mengenai  sesuatu  produk  yang  akan  digunakan  [1].  Rekomendasi  digunakan  berdasarkan  adanya personalisasi sehingga rekomendasi yang dihasilkan mungkin akan berbeda- beda setiap usernya [2]. Terdapat dua pendekatan yang umumnya digunakan dalam membuat sistem rekomendasi, diantaranya adalah Content-Based Filtering dan Collaborative Filtering serta gabungan kedua metode tersebut yaitu metode Hybrid Filtering .
Dari  permasalahan  yang  ada  diatas  penulis  merancang  sebuah  aplikasi  website  yang  menyimpan sekumpulan  resep-resep  makanan,  dimana  didalam  website  tersebut  penulis  menambahkan  sistem rekomendasi berdasarkan bahan makanan yang diinputkan oleh pengguna. Sistem rekomendasi yang digunakan oleh pengguna adalah Content-Based Filtering [4]. Metode Content-Based Filtering dipilih karena penulis perlu membandingkan konten yang ada dalam database dengan konten yang ingin dicari oleh pengguna, sehingga nantinya sistem  ini akan menampilkan rekomendasi resep yang sesuai dengan query  bahan-bahan  yang  diinputkan  oleh  pengguna  pada  form  pencarian.  Algoritma Content-Based Filtering dipilih untuk melakukan filtering data resep karena algoritma ini bekerja dengan menemukan kesamaan bahan makanan yang digunakan dalam resep dengan bahan makanan yang diinputkan oleh pengguna dan kemudian merekomendasikan resep yang memiliki bahan-bahan yang sama [4]. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode content-based filtering pada sistem rekomendasi resep makanan.

## 2. Metodologi Penelitian
Alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, perancangan, implementasi sistem dan pengujian. Alur penelitian yang dilakukan ditunjukan pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut adalah penjelasan alur penelitian yang dilakukan.
1. Identifikasi Masalah
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  memahami  dan  mengidentifikasi  permasalahan  yang akan diteliti. Masalah yang akan diteliti adalah mengenai penerapan metode content-based filtering pada sistem rekomendasi resep makanan.
2. Studi Literatur
Tahapan  kedua  dalam  penelitian  ini  adalah  empelajari  literatur,  seperti  buku,  jurnal  dan  literatur lainnya  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  sebagai  pendukung  dalam penelitian.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data dari informasi akurat yang dapat menunjang proses dan hasil penelitian. Metode pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi terlebih dahulu, selanjutnya  menentukan  sampel  data  yang akan  digunakan.  Data  yang  digunakan  sebagai  sampel yaitu data resep dari website masakapahariini.com.
4. Perancangan Sistem
Rancangan sistem dibuat agar sistem yang dibangun dapat efektif dan efisien. Sistem digambarkan secara rinci dengan Data Flow Diagram dan juga dilakukan perancangan user interface. 5. Implementasi Sistem
Sistem  yang  sudah  dirancang  lalu  diimplementasikan  dengan  melakukan  pengkodean.  Pada tahapan  ini  juga  metode Content-Based  Filttering akan  diimplementasikan  pada  sistem.  Dalam membuat  sistem  rekomendasi  resep  makanan,  peneliti  menggunakan  model  TF-IDF  dan Cosine Similarity untuk mencari nilai kemiripan antara data bahan-bahan yang ada dalam database dengan query yang diinputkan oleh pengguna pada form pencarian. Data string yang ada, akan dicari nilai bobotnya dengan TF-IDF, dari nilai bobot tersebut maka dapat dihitung kemiripan vektor (dokumen) query dengan  setiap  data  bahan-bahan  yang  ada  dalam  database  dengan  menggunakan cosine similarity.
6. Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  rekomendasi  dengan  metode Content- Based Filtering yang sudah diimplementasikan.

## 2.1 Metode Content-Based Filtering
Content  Based-Filtering pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mencari,  memilih  dan  melakukan peringkat item berdasarkan kesamaan kata yang sedang dicari pengguna[4]. Kata kunci untuk pencarian yang  digunakan  adalah  bahan-bahan  yang  dimiliki  setiap  resep  makanan  yang  telah  tercatat  dalam sistem nantinya. Pada metode ini, dokumen D direpresentasikan sebagai vektor m dimensional. Dimana setiap  dimensi  berkorespondensi  terhadap  term  yang  berbeda  dan  m  adalah  total  jumlah  term  yang dipakai dalam koleksi dokumen.
Vektor dokumen ditulis sebagai, wi adalah bobot dari term ti yang menunjukkan tingkat kepentingan. Jika  pada  dokumen  D  tidak  mengandung  term  ti  maka  bobot  dari  wi  adalah  nol.  Bobot  term  dapat ditentukan  dengan  menggunakan  skema  tf-idf.  Dilanjutkan  dengan  mendeteksi  kemiripan  antar  kata yang dicari menggunakan Cosine Similarity [5] .
Langkah awal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  bobot  setiap  term  dari  semua  dokumen  yang  ada dengan skema TF-IDF [6] [7].
𝑊𝑖. 𝑗 =  𝑡𝑓𝑖. 𝑗 𝑋 log ( 𝑁 𝑑𝑓𝑖 ) (1)
Keterangan:
Wi.j = hasil bobot nilai dokumen frequency
N = jumlah dokumen yang ada dalam database
DF = banyaknya dokumen yang mengandung kata ( term )
tf
= banyaknya kata ( term ) pada suatu dokumen idf=log(N/df) = Inversed Document Frequency
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Selanjutnya  bobot  yang  telah  diperoleh  akan  dimasukkan  kedalam  rumus cosine  similarity untuk menentukan besar nilai kemiripan dokumen tersebut [3] [7].
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = cos 𝜃 𝐴.𝐵 ||𝐴||𝐵|| = ∑ 𝐴 𝑖 𝐵𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 √∑ 𝐵 𝐼 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (2)
Metode IPA menghasilkan diagram kartesius. Diagram kartesius digunakan untuk mengetahui indikator jasa  pelayanan  yang  memuaskan  atau  tidak  memuaskan  konsumen  dengan  melihat  posisi  titik kuadrannya. Pertama, perlu dicari titik potong sumbu X dan sumbu Y terhadap angka 0, ini adalah batas untuk 4 kuadran dari Diagram Kartesius. Sistem membagi skor total rata-rata dari kinerja (x ̅ ) dan skor total rata-rata harapan (Ӯ) terhadap banyaknya atribut (pertanyaan) seperti perhitungan berikut:
x̅ = ∑x̅i 𝐾 dan Ӯ = ∑Ӯ𝑖 𝐾 (3)
Keterangan: A = Vektor A, yang akan dibandingkan kemiripannya B = Vektor B, yang akan dibandingkan kemiripannya A.B = dot product antara vektor A dan vektor B |A| = panjang vektor A |B| = panjang vektor B |A||B| = cross product antara |A| dan |B|

## 3. Pembahasan
Pembahasan merupakan tahapan penerapan dan pengujian program yang telah dirancang/didesain sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  website  memiliki  tiga  pengguna,  yaitu  Admin,  Pengunjung  dan Author. Gambar 2 menjelaskan perancangan sistem dengan menggunakan Data Flow Diagram.

## Gambar 2. Diagram konteks
Pengimplementasian  metode Content-Based  Filtering pada  sistem  ini  digunakan  untuk  mencari  data resep makanan yang memiliki bahan-bahan yang sesuai dengan query yang diinputkan oleh pengunjung pada form pencarian.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Berikut  pada  Gambar  3  merupakan  alur  proses  metode Content-Based  Filtering pada  sistem rekomendasi.
Gambar 3. Flowchart Content-Based Filtering
Sebagai contoh penulis membuat sebuah skema pencarian data resep dengan menginputkan query pada form input pencarian. Perhitungan ini dilakukan dengan sampel data resep yang ada pada database sebanyak 30 resep makanan dan 311 term atau kata yang ditemukan untuk dilakukan perbandingan dan pencarian nilai kemiripannya dengan cosine similarity. Disini misalnya ingin melakukan pencarian data resep  dengan  query  pencarian  (Q)  adalah:  “resep  bahan  jamur  ayam  dan  cabe  keriting”.  Prosesnya sebagai berikut:
a) Sistem akan  melakukan preprocessing terhadap  semua  dokumen  (bahan-bahan  resep)  yang  ada dalam database dan melakukan tokenisasi, stop words removal dan steaming [4]. Daftar nama-nama resep yang ada dalam database dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar nama-nama resep Dokumen Nama Resep D1 Resep bahan jamur ayam dan cabe keriting D2 Resep Perkedel Tahu Udang Pedas yang Praktis untuk Lauk Lezat D3 Resep Rendang Kentang Jamur, Inspirasi Baru Ramadan Tahun Ini D4 Resep Jamur Kancing Crispy, Camilan Seru untuk Menyambut Akhir Minggu D5 Resep Sayur Oyong Soun yang Gurih dan Segar D6 Resep Kangkung Belacan Seafood, Menu Pendamping Pesta Seafood Paling Ajib D7 Resep Lumpia Semarang Vegetarian untuk Menu Camilan di Rumah D8 Resep Siomay Goreng Ayam Jamur D9 Resep Pastel Goreng Isi Sayuran, Kudapan Baru untuk Teh Sore Nanti ... ... D30 Resep Terong Goreng Sambal Teri Serai yang Pedasnya Mantap
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Langkah 1 : Prerocessing terhadap semua (n=31) dokumen yang terlibat, yaitu Q, D1, D2, D3 s/d D30 Langkah 1a : Lakukan tokenisasi, stop words removal dan steaming .
b) Sistem akan melakukan perhitungan nilai bobot pada setiap term dari semua dokumen yang ada termasuk query yang diinputkan pengguna dengan skema TF-IDF.
Tentukan bobot untuk setiap term dari 4 dokument tersebut dengan skema tf-idf (persamaan 1)
Tabel 2. Hasil skema tf-idf Term Wi.j=tf.idf Q1 D1 D2 D3 D4...D30 kemangi 0 1.4914 0 0 … jamur 0.45 1.35 0.45 0.45 … kancing 0 0.8893 0.8893 0 … shimeji 0 1.4914 0 0 … udang 0 0.6463 0 0 … lengkuas 0 0.7924 0 0 … memar 0 1.2926 0 0 … terigu 0 0.6463 0 0 … serai 0 0.7132 0 0 … tapioka 0 0.6463 0 0 … daun 0 0.5218 0.2609 0 … salam 0 0.6463 0 0 … santan 0 1.1903 0 1.1903 … cabai 0 1.4914 0 0 … rawit 0 1.4914 0 0 … … … … … … ayam 0.1691 0 0.6463 0 …

## c) Menghitung nilai kemiripan dengan Cosine Similarity
Dari bobot setiap term yang ada, maka dapat dihitung kemiripan vektor [dokumen] query Q dengan setiap dokumen  yang  ada.  Kemiripan  antar  dokumen  dapat  dihitung  menggunakan  cosine  similarity (persamaan  2).  Kemudian,  hitung  hasil  perkalian  skalar  antara  Q  dan  3  dokumen  lain.  Hasilnya perkalian dari setiap dokumen dengan Q dijumlahkan (sesuai pembilang pada rumus cosine similarity sebelumnya). Setelah itu hitung panjang setiap dokumen, termasuk Q. Caranya, kuadratkan bobot setiap term dalam setiap dokumen, jumlahkan nilai kuadrat dan terakhir akarkan.
Sebagai  contoh,  penulis  akan  mengambil  dokumen  D3  untuk  dilakukan  perhitungan  nilai  cosine similarity nya.
Terapkan rumus cosine similarity. Hitung kemiripan Q dengan D3. Cos (Q, D3) = 0.23109481/(2.624368745*5.514713) = 0.23109481/14.47264 = 0.015967701 (pembulatan 4 digit dibelakang koma menjadi 0.016 )
Sehingga hasil pencarian dengan query (Q) “resep bahan jamur ayam dan cabe keriting” sistem tetap merekomendasikan untuk resep makanan yang ada pada D3 dengan nilai kemiripan antara Q dan D3 adalah 0.016, sedangkan peringkat tertinggi yang direkomendasikan oleh sistem adalah dokumen ke 19 atau D19 dengan nilai kemiripan 0.0798 dengan penjabaran sebagai berikut:
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Cos (Q, D19) = 1.50259852 / (2.624368745* 7.175459789) = 1.50259852/18.8310524 = 0.079793656 (pembulatan 4 digit dibelakang koma menjadi 0.0798)
D19  atau  data  resep  dengan  judul  Resep  Kroket  Sayuran  untuk  Camilan  Selama  di  Rumah  Aja direkomendasikan  paling  atas  karena  memiliki  nilai  (score)  kemiripan  yang  paling  tinggi  dibanding dengan data resep lainya. Hal ini bisa dilihat pada Tabel 3 berikut ini yang menampilkan nilai akhir cosine similarity setiap resep (D) berdasarkan query (Q) diatas.
Tabel 3. Nilai akhir cosine similarity setiap resep (D) berdasarkan query (Q) Dokumen Nama Resep Score D1 Resep bahan jamur ayam dan cabe keriting 0.0425 D2 Resep Perkedel Tahu Udang Pedas yang Praktis untuk Lauk Lezat 0.0219 D3 Resep Rendang Kentang Jamur, Inspirasi Baru Ramadan Tahun Ini 0.016 D4 Resep Jamur Kancing Crispy, Camilan Seru untuk Menyambut Akhir Minggu 0.0322 D5 Resep Sayur Oyong Soun yang Gurih dan Segar 0.0041 D6 Resep Kangkung Belacan Seafood, Menu Pendamping Pesta Seafood Paling Ajib 0.0627 D7 Resep Lumpia Semarang Vegetarian untuk Menu Camilan di Rumah 0.0091 D8 Resep Siomay Goreng Ayam Jamur 0.018 D9 Resep Pastel Goreng Isi Sayuran, Kudapan Baru untuk Teh Sore Nanti 0.0036 D10 Resep Semur Rebung Tahu Udang, Cara Baru Menyajikan Rebung 0.0547 D11 Resep Tahu Campur, Masakan Jawa Timur Paling Favor... 0 D12 Resep Martabak Telor Daging Bayam, Camilan Gurih yang Bikin Nagih 0.0022 D13 Resep Cah Kangkung Manis yang Pas Untuk Aneka Lauk 0.0027 D14 Resep Pangsit Goreng Ayam Viral yang Enak dan Bikin Nagih 0.0173 D15 Resep Kebab Mini Daging Sapi, Camilan Lezat Untuk Akhir Pekan 0 D16 Cara Membuat Sate Jamur Kecap Pedas, Camilan untuk Akhir Tahun 0.0768 D17 Resep Tumis Genjer Taoco, Sajian Sedap untuk Makan Siangmu 0.0025 D18 Resep Kimchi Kaldu Jamur untuk Teman Nonton Drakor 0.0142 D19 Resep Kroket Sayuran untuk Camilan Selama di Rumah Aja 0.0798 D20 Cara Masak Capcay Kuah Udang, Hangatkan Suasana Kekeluargaan 0.0042 D21 Kreasi Resep Cah Kangkung Sapi dengan Bumbu Rujak 0 D22 Resep Tumis Kacang Panjang Teri, Sayuran Sehat Sekaligus Praktis 0.0023 D23 Resep Terong Goreng Sambal Teri Serai yang Pedasnya Mantap 0 … … … D30 Resep Rujak Tahu, Selalu Tampil Segar dan Menggiurkan 0.0019
Pengujian  terhadap  sistem  rekomendasi  dengan  metode  Content-Based  Filtering  yang  sudah diimplementasikan  dilkukan  dengan Root  Mean  Squared  Error . Root  Mean  Square  Error (RMSE) merupakan uji hasil rekomendasi yang diberikan oleh sistem apakah dapat menghasilkan rekomendasi yang  baik  dan  diterima  oleh  pengguna  [8].  RMSE  dapat  diartikan  besarnya  tingkat  kesalahan  hasil prediksi, dimana semakin kecil nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin  baik atau [9][10[11]]. Berikut persamaan dari Root Mean Square Error (RMSE).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (4)
Dimana : At = Nilai Data Aktual Ft = Nilai Hasil Peramalan N = Banyaknya data ∑ = Summation (Jumlahkan Keseluruhan Nilai)
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Dari hasil perhitungan Root Mean Squared Error (RMSE) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 dapat dikatakan  bahwa  sistem  rekomendasi  dengan  metode  Content-Based  Filtering  yang  sudah diimplementasikan  menghasilkan  rekomendasi  yang  cukup  akurat,  karena  nilai Root  Mean  Squared Error (RMSE) semakin kecil dan mendekati nol (0).
Tabel 4. Hasil Pengujian RMSE
No. Data Dokumen Data Aktual Nilai Peramalan |y-y`| 2 1 D1 1 0.0425 0.91680625 2 D2 0 0.019 0.000361 3 D3 1 0.016 0.968256 4 D4 1 0.0322 0.93663684 5 D5 0 0.0041 0.00001681 6 D6 0 0.0627 0.00393129 7 D7 0 0.0091 0.00008281 8 D8 1 0.018 0.964324 9 D9 0 0.0036 0.00001296 10 D10 0 0.0547 0.00299209 11 D11 0 0 0 12 D12 0 0.0022 0.00000484 13 D13 0 0.0027 0.00000729 14 D14 0 0.0173 0.00029929 15 D15 0 0 0 16 D16 0 0.0768 0.00589824 17 D17 0 0.0025 0.00000625 18 D18 0 0.0142 0.00020164 19 D19 0 0.0798 0.00636804 20 D20 0 0.0042 0.00001764 21 D21 0 0 0 22 D22 0 0.0023 0.00000529 23 D23 0 0 0 24 D24 0 0.0028 0.00000784 25 D25 0 0.0021 0.00000441 26 D26 0 0.0494 0.00244036 27 D27 0 0.0022 0.00000484 28 D28 0 0.0326 0.00106276 29 D29 0 0.0019 0.00000361 30 D30 0 0.0019 0.00000361 Nilai RMSE 0.356359182

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  telah  di  lakukan  yaitu  mengimplementasikan  content  based  filtering menggunakan  TF-IDF  and  cosine  similarity  untuk  sistem  rekomendasi  resep  masakan.  Sampel  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  30  data  resep  masakan  yang  diambil  dari  website masakapahariini.com.  Hasil  rekomendasi  akan  mencari  5  rekomendasi  resep  berdasarkan  resep preferensi atau query bahan-bahan yang diinputkan oleh pengguna pada form pencarian. Berdasarkan hasil  pengujian  menggunakan  Root  Mean  Square  Error  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  rekomendasi dengan  metode  Content-Based  Filtering  yang  sudah  diimplementasikan  menghasilkan  rekomendasi yang cukup akurat, karena nilai Root Mean Squared Error (RMSE) mendekati nol (0).
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## Daftar Pustaka
[1]  Februariyanti, H., Laksono, A. D., Wibowo, J. S., & Utomo, M. S. (2021). Implementasi Metode Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Penjualan  Pada  Toko  Mebel. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 9 (1).
[2]   Putri,  M.  W.,  Muchayan,  A.,  &  Kamisutara,  M.  (2020).  Sistem  Rekomendasi  Produk  Pena Eksklusif  Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering  dan  TF-IDF. JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer Science) , 5 (3), 229-236.
[3]  Larasati,  F.  B.  A.,  &  Februariyanti,  H.  (2021).  Sistem  Rekomendasi  Product  Emina  Cosmetics Dengan  Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering.  Jurnal  Manajemen  Informatika  Dan Sistem Informasi, 4(1), 45-54.
[4]  Alkaff, M., Khatimi, H., & Eriadi, A. (2020). Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Weighted Tree Similarity dan Content Based Filtering. MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput , 20 (1), 193-202.
[5]  Christian,  Y.,  &  Kelvin,  K.  (2022).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Kursus  Online  Berbasis  Web Dengan  Sistem  Rekomendasi  Metode  Content-Based  Filtering. Rabit:  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi Univrab , 7 (1), 23-36.
[6]  Nastiti,  P.  (2019).  Penerapan  Metode  Content  Based  Filtering  dalam  Implementasi  Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan. Teknika , 8 (1), 1-10.
[7]  Ardiansyah, R., Bianto, M. A., & Saputra, B. D. (2023). Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Sekolah  menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering. Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science and Information Technology) , 4 (2), 510-518.
[8]  Shalannanda, W., Mulia, R. F., Muttaqien, A. I., Hibatullah, N. R., & Firdaus, A. (2022). Singular value decomposition model application for e-commerce recommendation system: Aplikasi model dekomposisi  nilai  tunggal  untuk  sistem  rekomendasi  e-commerce. JITEL  (Jurnal  Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) , 2 (2), 103-110.
[9]  Wibisono, C., Haryadi, L. S., Widyaya, J. E., & Liliawati, S. L. (2021). Sistem Rekomendasi Suku Cadang Berdasarkan Item Based Filtering. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 7(1).
[10] Syah, R. D. (2020). Performa Algoritma User K-Nearest Neighbors pada Sistem Rekomendasi di Tokopedia. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 5 (3), 302-306.
[11] Khusna, A. N., Delasano, K. P., & Saputra, D. C. E. (2021). Penerapan User-Based Collaborative Filtering  Algorithm. Matrik:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer , 20 (2), 293-304.