## SISTEM REKOMENDASI CHANNEL YOUTUBE RESEP MASAKAN MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING
Fadhlika Kurniawan, Ade Karnia Ningsih, Agus Komarudin Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, Indonesia fadhlika.kurniawan@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  rekomendasi  Channel  youtube  yang  bertemakan  masakan  merupakan  solusi  dalam  membantu pengguna dalam menemukan Channel yang sesuai dengan selera dan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  Sistem  Rekomendasi  Channel  YouTube  Resep  Masakan  menggunakan  metode Collaborative  Filtering  dengan  menggabungkan  teknik  Cosine  Similarity  dan  Weighted  Sum.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  Channel  resep  masakan  dari  platform  YouTube.  Tahapan  pada penelitian ini meliputi proses pengumpulan data, preprocessing data, pembuatan model sistem rekomendasi, dan pengujian  model.  Metode  Cosine  Similarity  digunakan  untuk  mengukur  kemiripan  antara  Channel  yang  telah dilihat  oleh  pengguna.  Metode  ini  digunakan  dalam  tahap  rekomendasi  item  berdasarkan  histori  tontonan pengguna. Sedangkan metode Weighted Sum digunakan untuk menghitung bobot dari setiap item resep masakan yang  direkomendasikan,  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  dan  sesuai  dengan  selera pengguna. Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem rekomendasi  yang dikembangkan  mampu  memberikan rekomendasi  Channelyoutube  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dan  sesuai  dengan  selera  pengguna. Penelitian ini membuat sistem rekomendasi Channel youtube menggunakan metode coloborative filtering yang menghasilkan nilai rata-rata MAE 2.103042813696612 dan menggunakan 1000 data untuk jumlah baris dari API youtube yang diambil pada bulan September 2023 . Kemudian data latih rating pengguna berjumlah 100 channel yang digunakan untuk diuji coba mengggunakan coloborative filtering sesuai dengan user yang diambil.
Kata kunci :  Channel YouTube, Collaborative Filter, Sistem Rekomendasi, Resep Masakan.
1. PENDAHULUAN
YouTube  saat  ini  menjadi  salah  satu platform video sharing terbesar dan paling banyak digunakan di dunia.  Berbagai  jenis video dapat  ditemukan  di  sini, mulai dari  hiburan, pendidikan, hingga video tutorial seperti  masakan.  Dalam  hal  ini,  banyak channel YouTube  yang  memfokuskan  pada  bidang  masakan dan  membagikan  berbagai  jenis  resep  masakan  [1]. Dengan  banyaknya  Channel  tersebut,  pengguna mungkin  sulit  menemukan  Channel  yang  sesuai dengan preferensi  mereka.  Youtube memiliki  banyak sekali Channel yang  menyediakan conten video makanan dengan berbagai macam bumbu dan rempah- rampah,  di  karenakan  begitu  banyak Channel resep makanan  dari  berbagai Channel sehingga  pengguna terutama ibu rumah tangga mengalami kesulitan untuk memilih Channel mana yang lebih bagus untuk dilihat. Dikarenakan  begitu  banyaknya Channel maka pengguna  membutuhkan  sistem  rekomendasi  yang akan memudahkan mereka memilih Channel youtube bertemakan masakan.
Sistem  rekomendasi  adalah  aplikasi  yang menyarankan  dan  merekomendasikan  produk  untuk membuat  keputusan  yang  diinginkan  pengguna  [2]. Saran yang diberikan berdasarkan pengamatan situasi dan pengguna ingin memutuskan item mana yang akan dipilih  [3].  Sistem  pemberi  rekomendasi  banyak digunakan  di  sebagian  besar  bidang  bisnis  di  mana konsumen perlu mengambil keputusan atau membuat rekomendasi dari informasi yang diberikan [2]. Salah satunya  adalah  rekomendasi  resep  makanan  yang
menerapkan  rekomendasi  untuk  pengguna  yang kebingungan  memilih  resep  makanan.  Metode Collaborative  Filtering  merupakan  salah  satu  metode yang  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi.  Metode ini  memprediksi  minat  pengguna  pada  item  atau produk  berdasarkan  pengalaman  dan  preferensi pengguna  lain  yang  memiliki  minat  yang  sama  [4]. Dalam hal ini, Collaborative Filtering akan digunakan untuk memprediksi preferensi pengguna pada channel YouTube  resep  masakan.  Data  yang  diperoleh  dari pengguna yang sudah menetapkan rating pada Channel maka akan di hitung rata-rata perspektif dari pengguna menggunakan  metode  cosine  similarity.  Metode cosine similarity digunakan untuk mengukur kesamaan  rating  antara  item  yang  diberikan  oleh pengguna [5].
Selanjutnya menghitung prediksi dengan menggabungkan preferensi pengguna untuk merekomendasikan  Channel  terbaik.  Metode  yang digunakan untuk prediksi rekomendasi Channel yaitu weighted sum [4] . Beberapa pada penelitian terdahulu dalam pembuatan sistem rekomendasi Kredit Perumahan  Rakyat  khususnya  memilih  developer dengan melihat kedekatan developer berdasarkan nilai rating [5].  Pada  penelitian  ini  akan  menggunkan Collaborative  Filtering yang  bertujuan  melakukan rekomendasikan Channel youtube  yang  memiliki conten resep masakan. Meskipun banyak hasil positif dari penelitian terdahulu mengenai penggunaan sistem rekomendasi, penelitian lebih lanjut masih diperlukan untuk  mengevaluasi  bagaimana  kinerja  metode  ini
dalam  konteks  yang  berbeda  dan  untuk  mengejar optimalisasi  hasil  yang  lebih  baik  dari  sistem rekomendasi yang dibangun.
Penelitian  ini  membuat sistem rekomendasi Channel  youtube menggunakan  metode coloborative filtering yang  menggabungkan  metode Collaborative filtering dan user-based  filtering. Parameter  yang digunakan pada penelitian ini adalah rating dari user. Pada
metode
Collaborative filtering mengimplementasikan  algoritma adjusted cossine- similarity untuk  menghitung  nilai  similarity  antar rating Channel selanjutnya perhitungan nilai prediksi, kemudian pada metode user-based filtering.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Proses ekstraksi pola dan informasi penting dari data yang dipilih melalui proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) disebut sebagai data mining. Ada beragam  teknik  dan  metode  yang  digunakan  dalam proses  ini,  yang  dipilih  tergantung  pada  tujuan  dan pengambilan data yang digunakan dalam proses KDD. Pemilihan  metode  yang  tepat  sangat  penting  untuk mencapai  tujuan  dari  proses  data  mining  yang dilakukan [7].

## 2.2. Structured  systems  analysis  and  design method (SSADM)
Structured Systems Analysis and Design Method (SSADM)  adalah  suatu  metodologi  pengembangan sistem  yang  menerapkan  pendekatan  terstruktur  dan terdokumentasi dengan baik. Metodologi ini dirancang untuk membantu pemahaman, analisis, dan perancangan  sistem  informasi  dengan  langkah- langkah yang terorganisir. SSADM menggunakan alat analisis  seperti  Data  Flow  Diagrams  (DFD)  untuk memodelkan alur data, Entity Relationship Diagrams (ERD)  untuk  merinci  struktur  data,  serta  Activity Models  untuk  memahami  proses  bisnis.  Selain  itu, SSADM  menekankan  dokumentasi  yang  mendetail untuk setiap tahap pengembangan, mulai dari analisis hingga implementasi.
SSADM  melibatkan  iterasi  dan  pendekatan pengembangan  bertahap,  memungkinkan  perbaikan dan  penyesuaian  desain  sepanjang  jalannya  proyek. Penggunaan perangkat lunak bantu, seperti Computer- Aided Software Engineering (CASE) tools, mendukung keberhasilan SSADM dengan menyediakan  alat  untuk  dokumentasi,  analisis,  dan desain  yang  lebih  efisien.  Meskipun  saat  ini  terdapat pendekatan  pengembangan  yang  lebih  modern, SSADM  tetap  menjadi  fondasi  yang  penting  dalam sejarah  pengembangan  perangkat  lunak  dan  sistem informasi,  terutama  pada  proyek-proyek  besar  yang memerlukan  konsistensi  dan  dokumentasi  yang  kuat [7].

## 2.3. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  teknologi  yang digunakan untuk
menyarankan atau merekomendasikan item sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna saat membuat keputusan tertentu. Hal ini dapat diimplementasikan dalam bentuk aplikasi yang  membantu  pengguna  menemukan  barang  yang sesuai dengan kebutuhannya [3][8].
Sistem  rekomendasi  yang  paling  sering digunakan  di  aplikasi  sistem  rekomendasi  dapat menggunakan  beberapa  metode  seperti collaborative filtering, content-based filtering, dan hybrid filtering . Sistem  rekomendasi  juga  dapat  diimplementasikan dalam  berbagai  bentuk  aplikasi,  seperti  aplikasi e- commerce ,  aplikasi  streaming  video,  serta  aplikasi berbasis lokasi.

## 2.4. Collaborative Filter
Collaborative  Filter  adalah  salah  satu  dari algoritma  yang  digunakan  untuk  mengembangkan sistem  pemberi  rekomendasi,  dan  telah  terbukti memberikan  hasil  yang  sangat  baik.  Ulasan  produk adalah bagian terpenting dari algoritma ini. Kami telah menerima  ulasan  dari  mayoritas  pelanggan  kami, dimana  pelanggan  telah  memberikan  ulasan  untuk produk tersebut. Sebagai kesimpulan, sistem memberikan  umpan  balik  kepada  pelanggan  dengan memproses data, menunjukkan skala dari 0 hingga 5, dari  evaluasi  yang  paling  tidak  disukai  hingga  yang paling disukai dari sudut pandang pelanggan. Aktifkan data  ini  perhitungan  statistic.  Hasilnya  menunjukkan produk mana yang dinilai tinggi oleh pelanggan [9].
Pada  dasarnya,  metode  Collaborative  Filtering bekerja  dengan  cara  membangun  model  yang menggambarkan hubungan antara preferensi pengguna dan item. Model ini dapat dibangun dengan dua  cara:  menggunakan  sistem  peringkat.  Ada beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam Collaborative Filtering , antara lain: a. User-Based Collaborative Filtering
b. Item - Based Collaborative Filtering
c. Matrix Faktorization (SVD, NMF, dll)
d. Model-Based Collaborative Filtering
e. Deep Learning-Based Collaborative Filtering
f. Hybrid Collaborative Filtering.
Semua  algoritma  ini  memiliki  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing  dan  dipilih  berdasarkan kebutuhan dan kondisi data yang akan dianalisis. Pada penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma User- Base .  Algoritma  ini  membutuhkan  beberapa  data seperti  data  produk,  data  customer  dan  data  rating. Untuk  mendaptkan  nilai  rating,  customer  memilih produk  terlebih  dahulu  dan  kemudian  memberikan nilai  rating  pada  produk  tersebut.  Setelah  data custumer dan data rating di dapat maka selanjutnya di lanjutkan dengan oleh persaman weighted sum .
2.5. Cosine Similarity
Cosine  Similarity digunakan  untuk  menghitung rating dari pengguna yang telah dikumpulkan. Dalam collaborative  filtering , cosine  similarity digunakan untuk  menghitung  kemiripan  antara  preferensi pengguna  dan  item  yang  direkomendasikan.  Adapun rumus  yang  di  gunakan  untuk  menghitung  nilai similarity antar rating user (nilai kemiripan antara satu item  dengan  item  yang  lainnya)  menggunakan algoritma adjust  cosine  similarity [10].  Adapun algoritma  Adjusted  Cosine  Similarity  adalah  sebagai berikut:
a. Menentukan  daftar  semua  pengguna  dan  item yang ada dalam dataset.
b. Membuat  matriks  yang  berisi  rating  pengguna terhadap  item  yang  ada  dalam  dataset.  Setiap baris  mewakili  pengguna  dan  setiap  kolom mewakili item.
c. Menghitung rata-rata rating setiap pengguna dan item.
d. Mengurangi  setiap  nilai  rating  dengan  rata-rata rating  pengguna  atau  item  yang  terkait.  Dalam hal ini, dikenal juga dengan mean centering .
e. Menghitung  cosine  similarity  antara  setiap pasangan  pengguna  atau  item  dalam  matriks rating yang telah di-normalisasi.
𝑠(𝑖, 𝑗) =
𝛴𝑢 𝜖 𝑈(𝑅𝑢,𝑖− Ȓu)(Ru,j−Ȓu) √𝛴𝒰 𝜖 𝑈(𝑅𝑢,𝑖− Ȓu) 2 √𝛴𝒰 𝜖 𝑈(𝑅𝑢,𝑗− Ȓu) 2 … (1)
Keterangan :
S(I, j) : nilai kemiripan antara item I dengan item j u  є  U:  Himpunan user yang  me-rating  baik  item  I maupun item j Ru,I : Rating user u pada item i Ru,j : Rating user u pada item j Ȓu : Nilai rating rata-rata user u Ȓi : Nilai rating rata-rata item i Ȓj : Nilai rating rata-rata item j

## 2.6. Weighted Sum
Metode  perhitungan  prediksi  pada  masalah  non cold-start, seperti metode Weighted sum of deviation , masih  memiliki  kendala  ketika  diimplementasikan pada  item  baru  yang  belum  mendapatkan  rating.  Hal ini disebabkan oleh nilai rata-rata pada item yang akan menjadi  nol  karena  belum  ada  pengguna  yang memberikan  rating. Weighted  sum adalah  salah  satu metode yang digunakan dalam collaborative filtering untuk  menghitung  nilai  prediksi  rating  item  yang direkomendasikan. Oleh karena itu digunakan metode weighted sum untuk menghitung prediksi rating pada kasus  item  baru. Weighted  Sum menghitung  prediksi rating  dari  item-item  tersebut  dengan  membandikan rating  yang  pernah  diberikan  pengguna  pada  suatu item  dengan  kemiripan  antara  item  tersebut  dengan item lainnya [11].
𝑃(𝑢, 𝑗) = 𝛴𝑖  ∈ 𝐼 (𝑅𝑢, 𝑖 ∗ 𝑆𝑖, 𝑗) 𝛴 𝑖  ∈ 𝐼 |𝑆𝑖, 𝑗|
… (2)
Keterangan:
P(u,j) : Prediksi untuk pengguna u pada produk j iϵI : Himpunan produk yang mirip dengan produk j Ru,I : Rate pengguna u pada produk i Si,j : Nilai kemiripan antara produk i dan produk j. Jika prediksi rating sudah dihitung, maka rekomendasi item pun dapat dihasilkan.

## 2.7. Mean Absolute Error (MAE)
MAE digunakan sebagai salah satu metrik untuk mengevaluasi akurasi sistem rekomendasi, serta untuk mengukur  seberapa  besar  error  prediksi  yang  terjadi antara nilai yang sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh  sistem.  Dalam  Collaborative  Filtering,  MAE digunakan  untuk  mengukur  seberapa  dekat  atau  jauh prediksi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  rekomendasi dengan nilai aktual dari preferensi pengguna. Semakin kecil  nilai  MAE, semakin  akurat sistem rekomendasi dalam melakukan prediksi dan semakin tinggi kualitas sistem rekomendasi tersebut. Akurasi sistem rekomendasi  dievaluasi  berdasarkan mean  absolute error (MAE),  yang  merupakan  rata-rata  kesalahan yang  diabsolutkan.  Kesalahan  diukur  sebagai  selisih antara  nilai  rating  sebenarnya  dan  nilai  rating  hasil prediksi. Berikut adalah rumus MAE yang dinyatakan dalam persamaan [6].
𝑀𝐴𝐸 = 𝛴 𝑢=1 𝑁 |𝑝 𝑢,𝑘 − 𝑅 𝑢,𝑘 | 𝑁 … (3)
Keterangan:
𝑃𝑢 , 𝑘 : Prediksi rating user u : untuk item k,
𝑅𝑢 , 𝑘 :  Nilai  rating  yang  diberikan user u  untuk item k
𝑁 : adalah Jumlah user

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Gambar Alur Metode Penelitian
Berikut  adalah  alur  metode  penelitian  yang  di lakukan  untuk  penerapan  data mining menggunakan algoritma Collaborative Filter untuk sistem rekomendasi dapat di lihat pada gambar 1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.   Data Collection
Pada  penelitian  ini,  data  yang  akan  digunakan adalah  data  hasil  dikumpulkan  dari  API  youtube
dengan  jumlah  baris  1000  data  yang  di  ambil  pada bulan September 2023.

## 4.2.  Deskripsi Atribut Data
Sebelum  memasuki  tahap  proses  data  mining, dataset ini perlu dijelaskan tiap atribut yang ada pada data  tersebut,  agar  dapat  menentukan  atribut  yang digunakan dari kedua dataset yaitu data API youtube dan  Data  Ratting  Pemgguna.  Deskripsi  atribut  dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Table 1. Penjelasan Atribut No Atribut Definisi Signifikansi 1. User id Merupakan nilai unik dari setiap data user Menggambarkan data unik dari user yang tidak dimiliki user manapun. 2. Channel id Merupakan nilai unik dari setiap data channel. Menggambarkan data unik dari chanel yang tidak dimiliki chanel manapun. 3. Nama Channel Merupakan nama yang digunakan oleh pemilik saluran YouTube untuk mengidentifikasi dan merepresentasikan kanal mereka. Menunjukkan identitas unik dari saluran YouTube dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemilik atau merek yang terkait. 4. Jumlah Subs Merupakan jumlah pengguna yang telah berlangganan (subscribe) ke saluran YouTube. Indikator popularitas dan dampak saluran, jumlah pelanggan dapat mencerminkan seberapa besar audiens yang terlibat dengan konten. 5. Total View Merupakan total jumlah tayangan atau penayangan yang diterima oleh semua video di saluran. Menggambarkan seberapa sering konten saluran ditonton, dan dapat memberikan gambaran tentang seberapa sukses saluran tersebut. 6. Join Date Menunjukkan tanggal atau waktu kapan saluran YouTube dibuat atau diaktifkan. Memberikan informasi tentang seberapa lama saluran telah aktif, dapat membantu dalam menganalisis pertumbuhan seiring waktu. 7. Jumlah Video Merupakan total video yang diunggah ke saluran. Menunjukkan produktivitas dan konsistensi dalam membuat konten, serta dapat menjadi faktor penting dalam menilai kualitas dan variasi konten. 8. Link Alamat URL yang mengarahkan ke saluran YouTube tersebut. Memungkinkan akses langsung ke saluran YouTube yang sedang diteliti, mempermudah referensi dan analisis. 9. Nama User Merupakan identifikasi unik atau nama pengguna yang digunakan oleh pengguna aplikasi untuk memberikan rating pada channel yang mereka lihat. Menunjukkan kontribusi dan preferensi dari masing- masing pengguna aplikasi terhadap channel-channel yang dinilai. Dapat digunakan untuk melacak rating dan feedback dari individu tertentu.
User_ID  adalah  suatu  bilangan  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  secara  unik  setiap  pengguna dalam  platform  rekomendasi.  Dalam  model  ini,  user ID  dijadikan  sebagai  input  untuk rating.  Channel_ID adalah  suatu  bilangan  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  secara  unik  setiap  channel  dalam
platform  rekomendasi.  Seperti  user  ID,  channel  ID juga dijadikan sebagai input untuk Rating [12].

## 4.3.  Dataset Youtube
Berikut adalah contoh dari beberapa data Channel youtube  dengan  jumlah  atribut  6  yang  dapat  dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Table 2. Tabel Data Latih Yang Akan Diuji Id_ cha nnel Nama Channel Jumlah Subs Total View Join Date Jumlah Video Link 1 Chef Billy Parisi 491000 36334989 Jan 20, 2010 511 https://www.youtube.com/@ChefBillyParisi 2 Chef Rahmat Kusnedi-Rahmat Kusnedi 620 379,848 Dec 28, 2013 113 http://www.youtube.com/@chefrahmat 3 Bara Supercook 177000 11,192,491 Aug 27, 2014 155 https://www.youtube.com/@BaraSupercook 4 Kisarasa 244000 12,748,197 Apr 6, 2022 43 https://www.youtube.com/@Kisarasa_id 5 Gerry Girianza 1320000 257,811,704  Nov 24, 2015 745 https://www.youtube.com/@GerryGirianza/ 6 Chef Ragil 623 139,493 Feb 1, 2020 46 https://www.youtube.com/@chefragil … … … … … … …

## 4.4.  Dataset Rating Pengguna
Berikut  adalah  contoh  dari  beberapa  data  rating yang di dapat dari google from dengan jumlah dari 100
Channel yang di nilai yang dapat dilihat pada tabel  3 dibawah ini:
Table 3. Tabel Data Latih Rating Dari User Nama User Chef Billy Parisi Chef Rahmat Kusnedi - Rahmat Kusnedi Official Bara Supercook Kisarasa Gerry Girianza Dedeh 5 5 5 3 4 Kafi 3 0 4 2 1 Fitri fauziah 3 3 1 4 4 Nadine 4 5 4 5 5 Novi yuliani 3 3 3 3 3 Silvi triana 5 5 5 5 5 Doni Hadimas 3 2 2 0 3 4.5.  Proses Collaborative Filtering Data Masukkan
Untuk  menghasilkan  rekomendasi  Channel menggunakan metode Collaborative filtering , diperlukan data informasi rating dari setiap user yang memberi  rating  kepada  Channel.  Algoritma adjusted cossine similarity digunakan untuk menghasilkan nilai similarity  dari  rating  kemudian  dihitung  nilai prediksinya.  Data  masukan  dalam  sistem  adalah  data nilai rating dari pembobotan yang telah di lakukan ke beberapa  Channel  dan  data  berupa  nilai  rating  lima Channel youtube pada sistem berupa 1-5, pada tabel 4 dibawah ini:
Table 4. Data Masukan Nama Channel Subscriber View Video Chef Billy Parisi 491000 36334989 511 Chef Rahmat Kusnedi - Rahmat Kusnedi Official 620 379848 113 Bara Supercook 177000 11192491 155 Cooking With Farah Quinn 80600 3859882 11 Simply Marinka 222000 12989955 87

## 4.6.  Adjused Cosine Similarity
Untuk  menghasilkan  rekomendasi  Channel menggunakan metode Collaborative filtering , diperlukan data informasi rating dari setiap pengguna yang  memberi  rating  kepada  Channel.  Algoritma adjusted cossine similarity digunakan untuk menghasilkan  nilai  similarity  dari  rating  kemudian dihitung  nilai  prediksinya.  Tahapan  dalam  proses
Collaborative  filtering untuk  mendapatkan  nilai prediksi dan merekomendasikan Channel diantaranya: a. Mengolah rating Channel untuk mendapatkan data pengguna  yang  merating  Channel  tersebut.  Skala pemberian rating oleh pengguna terhadap Channel adalah 1 – 5, pada tabel 5 dibawah ini:
Table 5. Data Rating Yang Akan Di Uji Nama Channel
𝑹 ̅ 𝒖 c1 c2 c3 c4 c5 N a m a peng g una p1 4 0 0 5 3 2,4
p2 5 4 4 4 3 4 p3 5 1 0 1 3 2 p4 5 4 5 3 4 4,2
p5 2 4 0 1 2 1,8
b. Menghitung kemiripan antar Channel berdasarkan data  rating  yang  diberikan  oleh  pengguna menggunakan algoritma Adjusted-cossine similarity. Algoritma  ini  digunakan  Jika  ada  dua atau  lebih  rating  dari  pengguna  lain  untuk  kedua Channel  tersebut,  maka  dihitung  nilai similarity .
Perhitungan  nilai  similarity  pertama  yaitu  antara Channel  berdasarkan  nilai  rating  yang  telah diberikan.  Adapun  rumus  perhitungan  cosine similarity  dapat  dilihat  pada  Persamaan  (1). Berikut  adalah  perhitungan  manual  yang  telah dilakukan:

## 𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2)
= (4 − 2,4)(5 − 4) + (0 − 2,4)(4 − 4) + (0 − 0,24)(4 − 4) + (5 − 2,4)(4 − 4) + (3 − 2,4)(3 − 4) √(4 − 2,4) 2 + (0 − 2,4) 2 + (0 − 2,4) 2 + (5 − 2,4) 2 (3 − 2,4) 2 √(5 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 (3 − 4) 2 𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2) = (1,6)(1) + (−2,4)(0) + (−0,24)(0) + (−2,6)(0) + (0,6)(−1) √(1,6) 2 + (−2,4) 2 + (−2,4) 2 + (2,6) 2 (0,6) 2 √(1) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 (−1) 2 𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2) = (1,6) + (−0,6) √(2,56) + (5,76) + (5,76) + (6.76) + (0,36)  √1 + 1 𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2) = 1
√21,2 √2 𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2) = 1
√4,604 √1,414
𝑆𝑖𝑚(𝑝1, 𝑝2) = 1 6,511528 =  0,153573779
Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  nilai  hasil kemiripan  antara  pengguna.  Perhitungan similarity
dilakukan  pada  setiap  pengguna  sehingga  hasilnya yaitu seperti pada tabel 6 dibawah ini:
Table 6. perhitungan similarity p1 p2 p3 p4 p5 p1 1 0,153573779 0,325582663 -0,597614305 -0,337099931 p2 0,153573779 1 0,158113883 0,724713795 0 p3 0,325582663 0,158113883 1 0,381024964 0,232991174 p4 -0,5976143 0,724713795 0,381024964 1 -0,150380191

## 4.7.  Weighted Sum
Pada tahap  ini  mendapatkan rekomendasi adalah menghitung nilai prediksi. Setelah mendapatkan nilai kemiripan antar user dengan menggunakan algoritma weighted  sum,  rumus  yang  digunakan  yaitu  pada persamaan (2).
𝑃(𝑝1, 𝑐3) = (4 ∗ 0,32) + (0 ∗ 0,158) + (5 ∗ 0,38) + (3 ∗ 0,23) |0,32| + |0,158| + |0,38| + |0,23|
= 3,87
1,088 = 3,5569
Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  bobot  prediksi pasien  p1  terhadap  dokter  c3  adalah  3,5569. Perhitungan  prediksi  dilakukan  pada  setiap  Channel sehingga  hasilnya  yaitu  seperti  pada  tabel  7  dibawah ini.
Table 7. Perhitungan Prediksi Nama Channel c1 c2 c3 c4 c5 N a m a peng g una
P1 3,556 -12,60 P2 -19,7 3,49 3,75 P3 2,813 3,31 P4 -0,93 P5 6,39 3,59

## 4.8.  Mean Absolute Error (MAE)
Tahap terakhir dalam pengujian adalah menghitung  jumlah  rata  rata  eror  pada  setiap user . Setelah  mendapatkan  nilai  rekomendasi  Langkah selanjutnya  ke  tahap  pengujuan  dengan  rumus  MAE pada persamaan (3).
|𝑃1. 𝐶1 − 𝑅1, 𝐶1| = |3,556 − 4| =  0,444 |𝑃1. 𝐶2 − 𝑅1, 𝐶2| = |−12,6 − 0| =  12,6 |𝑃1. 𝐶3 − 𝑅1, 𝐶3| = |0 − 0| =  0
|𝑃1. 𝐶4 − 𝑅1, 𝐶4| = |3,556 − 5| =  1,444 |𝑃1. 𝐶5 − 𝑅1, 𝐶5| = |−12,6 − 3| =  15,6 |𝑃2. 𝐶1 − 𝑅2, 𝐶1| = |−19,7 − 5| =  24,7 |𝑃2. 𝐶2 − 𝑅2, 𝐶2| = |3,49 − 4| =  0,51 |𝑃2. 𝐶3 − 𝑅2, 𝐶3| = |3,75 − 4| =  0,25 |𝑃3. 𝐶1 − 𝑅3, 𝐶1| = |2,813 − 5| =  2,187 |𝑃3. 𝐶2 − 𝑅3, 𝐶2| = |0 − 1| =  1 |𝑃3. 𝐶3 − 𝑅3, 𝐶3| = |3,31 − 0| =  3,31 |𝑃4. 𝐶1 − 𝑅4, 𝐶1| = |−0,93 − 5| =  5,93
|𝑃5. 𝐶1 − 𝑅5, 𝐶1| = |6,39 − 2| =  4,39
|𝑃5. 𝐶2 − 𝑅5, 𝐶2| = |0 − 4| =  4 |𝑃5. 𝐶3 − 𝑅5, 𝐶3| = |3,59 − 0| =  3,59
𝑀𝐴𝐸 = 1 15 (0,444 + 12,6 + 0 + 1,444 + 15,6 + 24,7 + 0,51 + 0,25 + 2,187 + 1 + 3,31 + 5,93 + 4,39 + 4 + 3,59)
𝑀𝐴𝐸 = 79,955 15 = 5,33

## 4.9.  Uji Collaborative Filtering
Dalam  uji  ini,  aplikasi  menampilkan  hasil similarity  dari  setiap  pengguna  secara  jelas,  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  4.1  Setiap  pengguna diberikan nilai similarity berdasarkan pola rating yang serupa dengan pengguna lainnya, sehingga memungkinkan  identifikasi  keterkaitan  preferensi  di antara mereka. Hasil ini memungkinkan aplikasi untuk memberikan  rekomendasi  yang  lebih  personal  dan akurat  kepada  pengguna,  dengan  menyesuaikan rekomendasi  konten  yang  lebih  relevan  dengan preferensi masing-masing. Visualisasi hasil similarity ini juga membantu meningkatkan pemahaman tentang hubungan antar-pengguna, serta meningkatkan keberhasilan  algoritma  Collaborative  Filtering  dalam memberikan rekomendasi yang lebih terarah.

## Gambar 2. Uji Collaborative Filtering

## 4.10.  Uji Mean Absolute Error (MAE)
Hasil  rata-rata  error  dari  setiap  pengguna ditampilkan dalam Gambar 4.2 Presentasi  nilai MAE ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  besar perbedaan  antara  prediksi  dan  nilai  aktual  dari preferensi pengguna. Visualisasi ini membantu dalam mengevaluasi  kinerja  sistem  rekomendasi,  dimana MAE yang lebih rendah menunjukkan tingkat akurasi prediksi  yang  lebih  tinggi.  Informasi  ini  membantu aplikasi  untuk  mengidentifikasi  area  perbaikan  yang dibutuhkan  dan  meningkatkan  ketepatan  algoritma rekomendasi, untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Gambar 3. Pengujian Mean Absolute Error (MAE)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dinyatakan bahwa metode user-based filtering dapat merekomendasikan  Channel  baru  yang  belum memiliki  rating  sebelumnya,  sementara  metode Collaborative  Filtering dapat  merekomendasikan Channel  yang  memiliki history dan  telah  memiliki rating  namun  metode  ini  hanya  dapat  memberikan rekomendasi  kepada  Channel  lama  yang  telah memiliki  rating.  Setelah  implementasi  selanjutnya melakukan  pengujian  terhadap  rata  rata  error. Pengujian  dilakukan  menggunakan means  absolute error (MAE) dengan hasil rata-rata yang didapat yaitu sebesar 2.103042813696612. Dalam  hasil  ini  metode Collaborative  Filtering dapat  membantu  memilih Channel  yang  tepat  sesuai  kriteria  dan  kebutuhan pengguna.  Saran  ntuk  penelitian  selanjutnya,  bahwa penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan user yang menilai  channel  yang  digunakan  dalam  memberikan rekomendasi  sehingga  lebih  banyak  melibatkan history penilaian dan menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Bambang  Winarso,  “Kilas  Balik  Sejarah YouTube Sebelum Jadi Platform Video Terbesar di Dunia,”  https://dailysocial.id. Accessed:  Feb. 08, 2023. [Online].
Available: https://dailysocial.id/post/apa-itu-youtube
[2]  B.  U.  Tri  Wahyo  and  A.  Widya  Anggriawan, “Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer ASIA Malang 6 SISTEM
REKOMENDASI PAKET WISATA SE- MALANG
RAYA MENGGUNAKAN METODE  HYBRID  CONTENT  BASED  DAN
COLLABORATIVE,” 2015.
[3]  I.  And  and  D.  Expert,  “Sistem  Rekomendasi Penawaran Produk Pada Online Shop Menggunakan K-Means Clustering INFORMASI  ARTIKEL  ABSTRAK,”  2022. [Online]. Available: https://e-
journal.unper.ac.id/index.php/informatics
[4]  A.  E.  Wijaya  and  D.  Alfian,  “SISTEM
REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED FILTERING,” Jurnal Computech  &  Bisnis ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  11–27, 2018.
[5]  A. Pamuji, “SISTEM REKOMENDASI
KREDIT  PERUMAHAN  RAKYAT  DENGAN MENGGUNAKAN
METODE
COLLABORATIVE FILTERING.”
[6]  M. Irfan, A. Dwi C, and H. R. Fika, “METODE COLLABORATIVE FILTERING”.
[7]  C.  M.  Ashworth,  “Structured  systems  analysis and design method (SSADM).”
[8]  D.  R. Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S. Solikhun, “Decision Support System  for Thesis Graduation  Recommendation  Using  AHP- TOPSIS Method,” Jurnal  Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, Jan. 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[9]  E.  A.  Laksana,  “Collaborative  Filtering  dan Aplikasinya,” 2014.
[10]  W.  Indriawan,  A.  Irham  Gufroni,  and  J. Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi Tasikmalaya, “SISTEM REKOMENDASI PENJUALAN PRODUK PERTANIAN  MENGGUNAKAN  METODE ITEM BASED COLLABORATIVE
FILTERING,” Jurnal  Siliwangi ,  vol.  6,  no.  2, 2020.
[11]  B.  Susilo  and  Y.  Setiawan,  “PERANCANGAN SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN CINDERAMATA KHAS BENGKULU BERBASIS E-MARKETPLACE,” 2019. [Online]. Available:
http://ejournal.unib.ac.id/index
[12]  Y.  Yan  and  H.  Xie,  “Collaborative  Filtering Recommendation  Algorithm  Based  on  User Preferences,” in Journal of Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, Jun. 2020. doi: 10.1088/1742-6596/1549/3/032147.