## ISSN 2085-4552

## Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Resep Masakan Khas Indonesia Menggunakan Metode Collaboration Collective Intelligence dan Slope One
Daniel 1 , Adhi Kusnadi 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
Diterima 28 September 2017 Disetujui 20 Desember 2017
Abstract — Today, recipes are not just physical, but some are  digital.  So  users  do  not  have  to  store  recipe  books that have been purchased to find recipes for a dish. One of  a  website  providing  recommendations  for  digital recipe  guides  is  dapursaji.  This  application  helps  users to search for recipes only by entering the ingredients of the  food  owned  by  the  user.  And  will  produce  a  list  of dishes  that  use  the  material  entered  by  the  previous user. In addition there will be related recommendations after  opening  one  of  the  recipes  after  the  search.  Not only  that,  this  website  can  also  provide  the  freedom  to innovate,  by  means  of  all  users  can  fill  a  new  recipe  in accordance with the innovation and creation itself. Then the  recipe  will  be  published  and  read  by  the  public. Collaborative  Collective  Intelligence  and  Slope  One methods are implemented in this design, and evaluation results  show  that  as  many  as  89%  of  users  surveyed have been satisfied with the suitability and usefulness of the built system.
Index  Terms—recipes,  dish,  collaborative  Collective Intelligence, slope one

## I. P ENDAHULUAN
Makanan  adalah  hal  yang  sangat  penting  bagi kehidupan  manusia,  karena  makanan  mencakup beberapa  nutrisi  penting  seperti  karbohidrat,  lemak, protein, vitamin dan  mineral.  Selain itu ada beberapa zat  yang  ditambahkan  ke  makanan  baik  disengaja maupun  tidak  disengaja  yang  akan  mempengaruhi kualitas makanan itu sendiri. Bahan tambahan seperti zat  aditif  yang  bersifat  sintetis  dapat  membahayakan bagi siapapun yang mengkonsumsinya [1].
Menurut  [2],  konsep  personal hygiene dalam kehidupan  sehari-hari  merupakan  hal  yang  sangat penting  dan  harus  diperhatikan  karena  konsep personal hygiene akan  mempengaruhi  kesehatan seseorang dan kebersihan itu sendiri sangat dipengaruhi oleh nilai individu dan kebiasaan. Hal-hal yang sangat berpengaruh itu diantaranya kebudayaan, sosial,  keluarga,  pendidikan,  persepsi  seseorang terhadap kesehatan.
Menurut  Mark  L  Wahlqvist  [3],  seorang  profesor di National Health  Research  Institutes yang  terletak di  Taiwan menyatakan  bahwa  orang  yang  memasak sendiri  di  rumah  minimal  lima  kali  dalam  seminggu, mempunyai  47%  kesempatan  hidup  lebih  lama  10 tahun  dibandingkan  yang  tidak.  Dibandingkan membeli  makanan  dari  luar,  memasak  sendiri  dapat membuat  pilihan  yang  lebih  baik  antara  lain  dapat memilih  sayuran  yang  disukai  dan  kombinasinya.  Ini akan  lebih  sehat  pada  saat  penyajian.  Ada  manfaat lain  dapat  yaitu  dapat  menghilangkan  keraguan, seperti  minyak  yang  dipakai  jelantah  atau  tidak ataupun  kehigienisan  makanan.  Memasak  adalah aktivitas  yang  lebih  mudah  dari  yang  dibayangkan dikarenakan  tidak  perlu  bakat  ataupun  keahlian khusus  untuk  memasak,  cukup  berbekal  buku  resep masakan atau menggunakan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Randy  Tanu  [4]  mengenai  rekomendasi  masakan berbahan  dasar  ayam  menggunakan  metode  SAW. Didapat  tingkat  akurasi  sebesar  77.3%.  Sistem  ini sudah  layak  dan  berhasil  membantu  pengguna  untuk mendapatkan rekomendasi masakan. Pada jurnal yang dibuat  oleh  Jean  [5]  banyak  hal  yang  mendukung untuk menggunakan metode Collaborative Intelligence ini, salah satunya adalah mudah dipahami karena deskripsi  singkat,  mudah  digunakan.  Lalu dalam  satu  pemikiran  dapat  bertukar  dengan  yang lainnya,  sehingga  menciptakan brainstorming yang mengeluarkan output yang lebih berkualitas. Disamping  itu  proses  pengambilan  /  pengumpulan data yang digunakan terdesentralisasi dan keanekaragaman  yakni  pengambilan  data  tidak terpusat  dan  tersebar,  berpikir  secara  mandiri  yang berarti  setiap  pemikiran  individu  dapat  diolah, sehingga data tersebut akan menghasilkan keanekaragaman pemikiran dalam satu permasalahan. Dan  yang terakhir adalah  semua input dari user akan digunakan untuk pengolahan datanya.
Jingjiao  [6]  menyatakan  bahwa  algoritma Slope One
berguna untuk menggabungkan dan
memprediksikan  sesuatu  yang  masih  belum  tentu, akan  ditarik  kesimpulan  berdasarkan  data-data lainnya  dan  penyimpangan  rata-rata  diantara  kedua objek / items akan dioleh berdasarkan rating dari dua atau  lebih user. Kemudian  yang  terakhir  rating  akan diprediksi dengan model regresi linear.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  yang  berguna untuk membantu pengguna dalam memilih keputusan. Sistem rekomendasi  memerlukan  model rekomendasi yang  tepat  agar  apa  yang  direkomendasikan  sesuai dengan  keinginan  pengguna,  serta  mempermudah mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan suatu keputusan yang akan dilakukan. [7]
Shinde [8] menyatakan bahwa Sistem rekomendasi  merupakan  suatu  sistem  yang  bertujuan memberikan  saran  kepada user tentang item yang akan  mereka  pilih.  Rekomendasi  dibuat  oleh  sistem yang  dapat  mengarahkan user dalam  mendapatkan informasi  berupa  deskripsi item atau  hal  yang  lain. Sistem  rekomendasi  telah  menjadi  hal  yang  sangat penting untuk diteliti semenjak kemunculan pertamanya dipertengahan tahun 1990, sangat banyak sekali industri dan juga pendidikan yang mengembangkan sistem ini [9].

## B. Collective Intelligence
Collective  Intelligence  adalah  kemampuan  dari sebuah  kelompok  ataupun  grup  untuk  mencari  solusi masalah yang kompleks dibandingkan harus diselesaikan sendiri. Masalah yang ditimbulkan dapat berasal  dari  diri  sendiri  maupun  dari  luar  yang berbeda-beda tingkatanya [10].
Juho  [11]  menyatakan  bahwa  kecerdasan  kolektif adalah  bentuk  yang  sudah  mendunia,  CI  ini menimbulkan  kerjasama  dan  kompetisi  dari  banyak individu.  Ini  adalah  kemampuan  umum  kelompok untuk melakukan berbagai tugas. Fenomena ini terkait erat  dengan  kumpulan  peneliti,  yang  berarti  kolektif dan bersatu, perilaku yang besar dan terorganisir.
Gambar 1. Klasifikasi dari Sistem Collective Intelligence [12]
Pada  gambar  diatas  terlihat  bahwa  Sistem Collective  Intelligence  terbagi  menjadi  dua  bagian yaitu aktif dan pasif. Dikatakan pasif apabila pembuat sistem secara individu melakukan aktivitas pengembangan  aplikasi  tetapi  tetap  dengan  tujuan yang  sama,  sedangkan  aktif  membutuhkan  bantuan orang  lain  selain  pembuat  itu  sendiri  untuk melengkapi sistem atau data tersebut. Sistem kolektif aktif ini dibagi menjadi tiga bagian yaitu:
1. Collaborative :  setiap  individu  berkerja  sama ataupun  berkolaborasi  untuk  membangun sebuah  target  ataupun  sistem  untuk  mencapai tujuan yang sama.
2. Competitive :  sistem  itu  sendiri  dapat  memicu seseorang  untuk  berkompetisi  dan  menjadi yang  terbaik  dalam  berkontribusi  sehingga mendapatkan suatu penghargaan.
3. Hybrid : menggabungkan metode Collaborative dan Competitive
dalam membangun sebuah sistem.

## C. Slope One Algorithm
Lemire  [13]  menyatakan  bahwa  algoritma Slope One ini  menerapkan  sebuah  proses  memprediksi bagaimana  seorang user akan  memberikan  rating terhadap suatu item, dimana item tersebut telah diberi rating  oleh user yang  lain.  Algoritma Slope  One terdiri  dari  tiga  jenis,  yaitu  algoritma  Slope  One, weighted Slope  One ,  dan  bi-polar Slope  One . Kelebihan  dari  algoritma Slope  One adalah  mudah untuk  diimplementasikan,  mudah  dilakukan  update, dan  waktu  query  yang  efisien.  Algoritma Slope  One menghitung  rata-rata  dari  selisih  perbedaan  rating antara item-item yang sebelumnya sudah dirating oleh pengguna. Lemire juga mengatakan bahwa Algoritma Slope  One ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi rating item lain berdasarkan item lainnya dimana item tersebut memiliki sebuah relasi dengan mencocokkan perbandingan diantara dua rating objek.
Gambar 2. Contoh penggunaan Algoritma Slope One
Penjelasan : 1. User A memberikan rating 1 pada item pertama dan 1.5 pada item kedua 2. User B memberikan rating 2 pada item pertama

## ISSN 2085-4552
3. Akan dicari rating dari item kedua yang diberikan oleh user B
4. Slope One akan memberikan jawaban rating user
B terhadap item kedua yang bernilai 2.5 (1.5 – 1 + 2 = 2.5)
Gambar 3 Tabel User dan Item
Berikut  rumus  untuk  menghitung  rata-rata  selisih rating item :
(1)
dimana : uj = Rating User pertama untuk item j ui = Rating User kedua untuk item i card (Sj,i(X)) = Banyaknya elemen yang dibandingkan devj,i = hasil rata-rata selisih antar item
(2)
Ps1(u)j = nilai rekomendasi untuk item j

## D. Resep Makanan
Pengertian  resep  masakan  adalah  keterangan tentang  bahan  dan  cara  memasak  makanan  (Kamus Besar  Bahasa  Indonesia,  2001).  Resep  juga  dapat diartikan  sebagai  sekumpulan  intruksi-intruksi  kerja yang  berisikan  petunjuk  untuk  membuat  suatu masakan ataupun  hidangan.  Resep  memberi petunjuk dan  arahan  secara  detail  dan  tepat  pada  tiap tahapannya  agar  pembaca  dapat  melakukan  hal  yang sama seperti yang diinstruksikan [14].

## E. Likert Scale
Likert  Scale merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  memetakan  respon  secara kualitatif  menjadi  suatu  data  statistik.  Melalui penggunaan Likert  Scale data  dari  penelitian  yang dilakukan  secara  kualitatif  dapat  lebih  mudah  diolah dan dipetakan ke dalam suatu kesimpulan [15]. Dalam membentuk  suatu  himpunan  pilihan  Likert  (Likert Items)  yang  nantinya  akan  dipetakan  ke  dalam  skala Likert, terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan. Himpunan  pilihan  Likert  harus  berisikan  suatu pernyataan  sederhana  yang  mewakili  suatu  angka berdasarkan  suatu  dimensi  objektivitas  tertentu. Himpunan  pilihan  Likert  haruslah  bersifat  simetris dan  imbang  yang  berarti  himpunan  pilihan  harus
mengandung  nilai  dengan  jarak  yang  sama  serta mengandung  nilai  baik  dalam  posisi  yang  bersifat negatif maupun positif [16].

## F. Kepuasan Pengguna
Pengujian  aplikasi  menggunakan  kuisioner  akan dilakukan terhadap beberapa responden yang didasarkan  seperti  pendapat  [17]  dari  kalangan  ibu rumah tangga, orang yang gemar memasak sampai ke koki  restoran-restoran  untuk  menggunakan  aplikasi ini  dan  memberikan  evaluasi.  Pertanyaan  kuesioner disusun  berdasarkan [18]  tentang  pengukuran kepuasan  yang  disebut  dengan  End-user  Computing Satisfaction  (EUCS).  Terdapat  lima  komponen kepuasan, yaitu:
1. Isi  ( content ),  menyangkut  komponen  dan substansi  sistem  informasi  dalam  tugasnya menginput, mengolah  dan menghasilkan output berupa informasi yang memadai.
2. Akurasi  ( accuracy ),  merupakan  keakuratan data dan kesesuaian informasi yang dihasilkan dengan harapan pengguna.
3. Bentuk  ( format ),  merupakan  tampilan  sesuatu sistem informasi
4. Kemudahan  ( ease ),  menyangkut  kemudahan operasionalisasi sistem dan tata cara penggunaan.
5. Ketepatan  waktu  ( timeliness ),  menyangkut efektif  dan  efisiensinya  suatu  output  yang dapat memenuhi kebutuhan pengguna.
Sehingga  dapat  dibentuk  beberapa  pertanyaan yang  dapat  digunakan  pada  kuesioner  untuk mengetahui seberapa puas pengguna yang menggunakan  aplikasi  rekomendasi  ini.  Pertanyaan- pertanyaan  tersebut  telah  disusun  sesuai  dengan  teori [18],  dengan  penilaian  skala  Likert  terhadap pertanyaan  dengan  angka  1  sampai  5,  dimana  5 menunjukkan  nilai  sangat  baik,  sedangkan  1 menunjukkan nilai sangat buruk.

## III. M ETODE D AN P ERANCANGAN

## A. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Tahap  di  mana  peneliti  akan  mencari  dan mempelajari  bahan  –  bahan  yang  berkaitan dengan metode penelitian dari berbagai buku – buku  referensi  serta  memanfaatkan  sumber  – sumber  yang  tersedia  secara online seperti jurnal  ilmiah  dan  artikel  yang  berhubungan dengan metode CI dan juga resep masakan.
2. Analisis Sistem
Analisis  dilakukan  dengan  memperhatikan kebutuhan-kebutuhan  yang  diperlukan  dalam pembangunan  sistem,  seperti platform yang digunakan  untuk  implementasi  sistem,  API dan library
3. Implementasi
Implementasi Collective  Intelligence akan dilakukan  dalam  pembuatan  aplikasi  dan  fitur apa  saja  yang  perlu  disediakan  untuk mempermudah  pengguna  saat  menggunakan aplikasi.  Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan perancangan User Interface yang  memberikan navigasi  kepada  user  sehingga user akan mengerti  maksud  dan  tujuan  pada  tiap-tiap tombol  pada  aplikasi.  Dan  juga  akan  ada database untuk menyimpan data masakan, data diri user dan  data  inputan user yang  telah diterima  berdasarkan  inputan  dari  user  itu sendiri
4. Pemograman sistem
Pemograman aplikasi dilakukan dengan menggunakan ATOM dengan bahasa PHP lalu website dan tampilan yang menggunakan CSS, HMTL  juga database yang  menggunakan MySQL.
5. Uji Coba dan Evaluasi
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  uji  coba terhadap  aplikasi  dan  mencari  beberapa sukarelawan untuk
berperan
sebagai pengguna.  Dari  uji  coba  tersebut,  diharapkan adanya feedback dari pengguna. Pengumpulan feedback yang berupa kepuasan user berdasarkan rating  user dan  saran user yang didapatkan dengan metode pengisian kuisioner.  Dengan  menggunakan  pertanyaan sesuai  dengan  EUCS  yang  telah  dijelaskan  di telaah literatur dan mengukur jawaban dengan menggunakan Skala Likert.
6. Penulisan Laporan
Penulisan  laporan  berguna  untuk  membuat dokumentasi  dari  penelitian  yang  telah  dibuat dan  memberikan  informasi  yang  mendalam untuk  penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan peneliti lain.

## B. Perancangan Aplikasi
Aplikasi yang dikembangkan terdiri dari beberapa sistem  inti.  Antara  lain  adalah  halaman  untuk melakukan  pencarian  resep  dengan  cara  mengisi keyword  resep  pada  kotak  yang  tersedia  dan  juga halaman  pembuatan  resep  dengan  mengisikan  detail- detail yang diperlukan dalam resep tersebut, selain itu ada pula halaman untuk membaca artikel-artikel yang berkaitan  dengan  bahan  makanan  ataupun  kuliner lainnya  sehingga user tidak  hanya  dapat  memasak
tetapi  juga  menambah  wawasan  terhadap user itu sendiri.
1. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram  (DFD)  dirancang  unutk menggambarkan  sistem  sebagai  suatu  jaringan proses  yang  terhubung  satu  sama  lain  dengan  alur data.  DFD  memudahkan  dalam  pengembangan aplikasi  karena  dapat  meringkas  informasi  tentang sistem dan mengetahui hubungan antar subsistem.

## Gambar 4. Context Diagram
Context  diagram  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 1 menjelaskan bahwa inisialisasi data terdapat di  entitas  menu_resources  dan  juga  entitas User memiliki aliran data yang berfungsi untuk memproses beberapa aktivitas antara lain login dan juga register , mencari  resep,  melihat  artikel  dan  juga  membuat resep  baru  dengan  melakukan  beberapa input yang dapat diproses sistem. Sedangkan admin mendapatkan previledge khusus  terhadap  sistem  sehingga admin dapat  membuat  artikel  yang  nantinya  akan  dibaca oleh  user,  mengedit  artikel  dan  juga  menghapus artikel.
Data  Flow  Diagram (DFD)  level  satu  akan diilustrasikan  pada  gambar  2  menjelaskan  subsistem yang terdapat pada Sistem Website Dapur Saji seperti autentikasi user , register ,  cari  resep,  buat  resep, CRUD artikel.  DFD  juga  akan  menggambarkan storage yang terdapat pada sistem, antara lain storage users yang berfungsi menyimpan data user dan tabel- tabel  yang  berfungsi  untuk  menyimpan  semua  data inputan user atau  pemrosesan  sistem  antara  lain tbl_bahanutama yang berfungsi untuk menyimpan data id  dan  nama-nama  bahan  utama,  tbl_bumbu  untuk menyimpan id dan nama bumbu yang diinputkan user, tbl_formula  sebagai  table  yang  menyimpan  hasil  dari data yang telah diproses dengan algoritma Slope One , tbl_slope  sebagai  tabel  penyimpan  data  kontribusi pengguna, tbl_menu yang menyimpan data-data menu seperti  nama  menu,  id  menu,  deskripsi  atau  cara

## ISSN 2085-4552
memasak  menu,  gambar  menu  dan  provinsi  menu, tbl_menu_bahanutama  sebagai  tabel  yang  menjadi pivot antara menu dan bahan utama, tbl_menu_bumbu yang  berfungsi  sebagai  penghubung  antara  menu  dan bumbu-bumbu,  tbl_artikel  yang  menyimpan  data-data artikel  seperti  judul  artikel,  id  artikel  dan  konten  dari artikel itu sendiri.
Gambar 5. Data Flow Diagram Level 1
2. Flowchart
a. Flowchart Sistem Dapursaji
Pada  gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  pada  saat website dibuka,  terdapat  beberapa  pilihan  yaitu langsung  melakukan  pencarian,  membaca  artikel, membuat  resep  dan  juga  melakukan login terlebih dahulu, apabila user memilih  memasukkan pencarian tanpa melakukan login maka data akan diambil sesuai dengan  inputan user dari database dan  akan ditampilkan  ke user .  Dan  apabila user melakukan menu login maka user akan  dibawa  ke  menu login yang  akan  dijelaskan  digambar  selanjutnya.  Apabila user belum  terdaftar  pada website ini  maka  user diharapkan  untuk  registrasi  dengan  menggunakan data  diri  agar  dapat  melakukan  proses login .  Setelah user melakukan  proses  login  maka user dapat melakukan  dua  aktivitas  yaitu  pencarian  resep  dan pembuatan  resep  baru.  Pencarian  resep  akan dilakukan  ketika user memilih  cari  resep  dan memasukkan  pencarian  pada textbox yang  telah disediakan, setelah itu data akan diambil dari textbox tersebut  lalu  akan  diproses  dan  proses  tersebut melakukan  pengambilan  data  dari database dan  pada akhirnya  akan  ditampilkan  berupa  nama  menu masakan, apabila user memilih pembuatan resep baru dan user belum melakukan login, maka user akan di- redirect ke  halaman login terlebih  dahulu  untuk mengisi data login setelah itu user dapat mengisi form yang  sudah  disediakan  untuk  melakukan  pembuatan resep  dan  apabila  user  telah  selesai  maka  user  dapat
menekan  tombol  submit  dan  data  yang  di -input user sebelumnya akan dimasukkan kedalam database .
User juga  dapat  membaca  artikel  yang  terdapat pada  halaman  utama,  beberapa  artikel  tersedia  agar user  dapat  menambah  pengetahuan  tentang  masakan ataupun  bahan  masakan  nusantara.  Sedangkan  fitur seperti  menghapus  artikel,  mengedit  artikel  dan memperbarui  artikel  hanya admin yang  dapat menjalankan  fitur  tersebut  hal  tersebut  diberlakukan supaya  mencegah  hal-hal  yang  tidak  diinginkan seperti  user  iseng  dapat  saja  menghapus  artikel, mengubah  artikel  menjadi  suatu  artikel  yang  tidak valid.
Gambar 6. Flowchart Sistem

## IV. I MPLEMENTASI D AN U JI C OBA

## A. Spesifikasi Sistem
Dalam  tahap  pengembangan  aplikasi,  digunakan perangkat  keras  yang  memiliki  spesifikasi  sebagai berikut :
1. CPU: Intel Core i5-4200U CPU @ 1.60Ghz (4CPUs), ~2.3GHz
2. RAM 8.00 GB.
3. Kapasitas penyimpanan 1TB.
Spesifikasi  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  pengembangan  aplikasi  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Sistem Operasi Windows 10.
2. Google Chrome versi 51.0.2704.103 m.
3. XAMPP Control Panel v3.2.2.
4. ATOM v1.8.0

## 5. Microsoft Excel 2013.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  bahasa pemrograman  dan framework yang  digunakan  dalam membangun sistem, yaitu :
1. PHP sebagai server side scripting.
2. Javascript sebagai client side scripting.
3. jQuery sebagai library untuk memudahkan penyusunan client side script.
4. Bootstrap sebagai CSS untuk membuat aplikasi lebih responsive.
5. MySql Query untuk mengambil data yang diperlukan yang ada di database.

## B. Implementasi
Implementasi  dilakukan  berdasarkan  perancangan sistem  dan  tampilan.  Beberapa  tampilan  utama  yang terdapat  pada  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 7. Tampilan Halaman Home
Gambar 7 merupakan implementasi dari rancangan  antarmuka  halaman home. Pada  bagian konten  terdapat  wallpaper  dan  juga  terdapat  navigasi bar yang berfungsi untuk kembali ke halaman utama, mencari  resep,  membuat  resep,  mencari  makanan populer dan juga login .
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Pencarian
Gambar 8 diatas adalah tampilan pencarian resep, dimana user memasukkan  ayam  pada  bahan  utama maka  tampilan selanjutnya  ketika  tombol submit ditekan  muncul  beberapa  menu  dengan  bahan  yang telah  diinputkan user yaitu  ayam,  apabila user menambahkan  mie  pada  tombol  pencarian,  maka menu  yang  keluar  hanya  yang  memerlukan  kedua inputan user tersebut.
Gambar 9. Tampilan Detail Resep Makanan
Pada  gambar  9  dapat  dilihat  pada  tampilan tersebut,  terdapat  judul  dari  masakan  tersebut,  bahan utama,  bumbu  dan  juga  ada  tombol like untuk berkontribusi  dalam  perekomendasian  makanan  dan juga di paling bawah akan terdapat rekomendasi resep masakan  lain  dari user lainnya  sehingga user dapat mengeklik dan menuju resep tersebut.
Gambar 10. Tampilan Halaman Pembuatan Resep Baru
Selanjutnya  pada  menu  pembuatan  bahan  akan diberikan  beberapa text  box untuk  pengisian  judul masakan,  bahan  masakan,  bumbu  masakan,  foto  dan cara  memasak.  Semuanya  akan  bergantung  kepada user yang  menginput,  apabila  ada  kesalahan  inputan maka user juga  dapat  mengubah  data  tersebut.

## ISSN 2085-4552
Tampilan pembuatan resep dapat dilihat pada gambar 10 diatas.

## C.  Uji Coba
Uji  coba  sistem  dilakukan  dengan  metode  Black Box  dan  Metode  Skenario.  Berikut  ini  adalah  tabel- tabel  rencana  pengujian  sistem  menggunakan  Black Box  yang  menggunak  variabel  identifier  sebagai penanda  agar  setiap  tabel  dapat  dimengerti  oleh pengguna.
Tabel 1. Tabel Rencana Pengujian Pendaftaran

## Pengguna
Pada  tabel  ini  dijelaskan  bahwa  pengujian pendaftaran  (dengan  identifier  PP_01  dan  PP_02) dapat dilakukan dengan penginputan email, username dan password pada kolom registrasi, sehingga apabila user  telah  menginputkan  ketiga  data  tersebut,  sistem dapat  menyimpan  beberapa  inputan  user  kedalam database.  Setelah  dilakukan  pengujian  dan  sistem dapat  berjalan  dengan  baik.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  lolos  dalam  evaluasi pengujian ini.
Tabel 2 Pengujian Login Pengguna
Pada  tabel  ini  dijelaskan  bahwa  pengujian  login (dengan identifier LP_01 dan LP_02) dapat dilakukan dengan  penginputan  username  dan  password  pada kolom  login  sehingga  apabila  user  yang  telah teregistrasi  menginputkan  data  dengan  benar  maka
user  akan  langsung  dibawa  ke  halaman  awal  untuk melakukan  tindakan  selanjutnya.  Dan  hasil  yang diharapkan  adalah  sistem  dapat  mencocokan  inputan user  dengan  data  yang  ada  dalam  database,  sehingga apabila data tersebut
Tabel 3 Pengujian Pencarian Resep
Pada  tabel  ini  dijelaskan  bahwa  pengujian pencarian  resep  (dengan  identifier  PcR_01  ,  PcR_02 dan  PcR_03)  untuk  PcR_01  user  dapat  melakukan pencarian resep dengan melakukan penginputan judul resep  yang  ingin  dicari  sehingga  sistem  akan menampilakan  beberapa  resep-resep  dengan  judul berdasarkan inputan dari user sebelumnya lalu proses selanjutnya  user  dapat  memilih  satu  resep  untuk melihat detailnya.
Untuk  proses  PcR_02  user  dapat  melakukan pencarian  resep  dengan  bahan  ataupun  bumbu
masakan  yang  tersedia  atau  yang  diinginkan  oleh user,  setelah  user  menginputkan  data  tersebut  maka sistem  akan  mencari  resep  masakan  berdasarkan masakan  yang  memerlukan  bahan  ataupun  bumbu yang diinputkan user sebelumnya.
Untuk  proses  PcR_03  user  dapat  melakukan pencarian  resep  dengan  bahan  dan  bumbu  masakan yang  tersedia  atau  yang  diinginkan  oleh  user,  setelah user  menginputkan  data  tersebut  maka  sistem  akan mencari  resep  masakan  berdasarkan  masakan  yang memerlukan  bahan  dan  bumbu  yang  diinputkan  user sebelumnya  sehingga  pencarian  ini  dikhususkan untuk masakan yang lebih mendetail.
Dapat disimpulkan bahwa ketiga proses pengujian berhasil karena semua pengujian menghasilkan output yang sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Tabel 4 Pengujian Pencarian Resep
Pada  tabel  ini  dijelaskan  bahwa  pengujian pembuatan resep (dengan identifier PbR_01 , PbR_02 dan  PbR_03)  untuk  pengujian  ini  user  dapat melakukan inputan pada halaman buat resep, inputan berupa  judul  resep,  bahan  dan  bumbu  yang  ada  pada resep tersebut, gambar dan juga detail cara memasak. Setelah  itu  user  dapat  menekan  tombol  submit sehingga data  yang diinput  user dapat disimpan pada database. Pengujian ini dinyatakan berhasil dikarenakan  semua  inputan  user  yaitu  judul,  bahan dan  bumbu,  gambar  dan  juga  tahapan  memasak masuk kedalam database sesuai dengan harapan yang telah dibuat.

## D. Kepuasan Pengguna
Untuk  mengetahui  pendapat  pengguna  terhadap sistem  yang  telah  dibuat,  maka  dilakukan  survey. Digunakan 37 responden untuk menjaga terdapat data error. Variabel kuisioner merujuk kepada metode End User  Computing  Satisfaction (EUCS)  yang  berisikan tentang  isi  (content),  keakuratan  (accuracy),  bentuk (format),  kemudahan  (ease),  dan  ketepatan  waktu
(timeliness).  Penilaian  menggunakan  skala likert. Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dapat 89% responden merasa merasa puas dengan apa yang telah  dihasilkan  oleh  sistem.  Jika  dibandingkan dengan  penelitian  [4],  sistem  ini  menghasilkan kepuasan yang lebih tinggi.

## V. S IMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa rancang  bangun  telah  berhasil  dilakukan  dengan menggunakan metode Collaborative Collective Intelligence dan Slope  One berbasis  web.  Dengan tingkat  kepuasan  sebesar  89%.  Berdasarkan  hasil penelitian, metode ini cukup efektif untuk memberikan  rekomendasi  item  lainnya  berdasarkan rating dari pengguna itu sendiri sehingga algoritma ini sangat cocok dipasangkan dengan metode
Collaborative  Collective  Intelligence . Slope  One memberi perhitungan  dengan  perbandingan  rating- rating  dari  beberapa  item  yang  telah  dilakukan  oleh pengguna itu sendiri.

## VI. S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat beberapa  saran  mengenai  pengembangan  aplikasi, yaitu:
1. Adanya  fitur  penambahan admin ,  top user ataupun user - user yang  sering  berkontribusi sehingga user tersebut  dapat terpercaya apabila memposting resep masakan.
2. Adanya fitur report untuk memantau user yang usil sehingga user tersebut dikenakan warning dan apabila masih berlanjut id dapat dibanned
3. Menghubungkan  sistem  ke  google  ataupun website  masakan  lainnya  sehingga  mendapat tunjangan data masakan lebih banyak
4. Memperluas  menu  masakan  bukan  hanya dinusantara saja tetapi seluruh dunia.
5. Menggunakan  map  reduce  untuk  menghitung algoritma di beberapa server.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Dra.  Nurmaini,  2001.  Pencemaran  Makanan  Secara  Kimia dan  Biologis.  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  :  Universitas Sumatra Utara.
[2] Adams  dan  Y.  Motarjemi,  2003. Dasar-Dasar keamanan makanan untuk petugas kesehatan. Jakarta: buku kedokteran.
[3] Wahlqvist, Mark L. 1999. Home Cooking Could Make You Live Longer. Diunduh Maret 2, 2016, dari http://artsonline.monash.edu.au/mai/home-cooking-makes- you-live-longer/
[4] Tanu, Randi, 2015. Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Resep  Masakan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting Berbasis Android. Skripsi UMN.

## ISSN 2085-4552
[5] Gadeceau, Jean-Francois. 2012. Collective intelligence as an efficient  tool  for  learning:  How  do  recent  findings  on  brain function  justify  the  collaborative  approach  in  capacity building programs?. Interpol
[6] Li  Jingjiao.  2011.  A  Slope  One  Collaborative  Filtering Recommendation  Algorithm  using  Uncertain  Neighbors Optimizing.  Information  and  Control  Engineering  Faculty  : Shenyang Jianzhu University, China.
[7] McCarthy,  K.;  McGinty,  L.;  Smyth,  B.;  and  Salamó,  M. 2006.  The  Needs  of  the  Many:  A  Case-Based  Group Recommender  System.  Proceedings  of  the  European Conference  on  Case-Based  Reasoning  (ECCBR),  196-210. Fethiye, Turkey, September 4-7. Springer. group recommendation.
[8] Shinde, K Subhash. 2011. Hybrid Personalized Recommender  System  Using  Fast  K-medoids  Clustering Algorithm . Research Scholar, SRTMU. Nanded.
[9] Adomavicius, Gediminas. 2005. Toward the Next Generation of Recommender System : A Survey of the State- of-the-Arollt and Possible Extensions
[10]  Apostel,  Leo.  2005.  Collective  Intelligence  and  its Implementation  on  the  Web:  Algorithms  to  develop  a collective mental map. University of Brussels, Belgium.
[11]  Salminen, Juho. 2012. Collective Intelligence In Humans : A Literature  Review.  Lappeenranta  University  of  Technology, Finland.
[12]  Lykourentzou,  Ioanna.  2011.  Collective  Intelligence  System Classification and Modeling. Luxembourg.
[13]  Lemire, D., Maclachlan, A., Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering. 2005.
[14]  Hamidah S, & Komariah K. 1990. Resep & menu.Yogyakarta: Sigma Printed
[15]  Trochim,  William.  2002.  Research  Methods  Knowledge Base. Cornell University, New York.
[16]  Uebersax  JS  (2006).  The  Tetrachoric  and  Polychoric Correlation Coefficient. Diunduh dari
http://ourworld.compuserve.com/homepages/juebersax/tetra . htm  pada 25 Juli 2006.
[17]  Gay,  L.R.  dan  Diehl,  P.L.  (1992),  Research  Methods  for Business and. Management, MacMillan Publishing Company, New York.
[18]  Doll, W.J and  Torkzadeh,  G.  1988.  “The  Measurement  of End-User Computing  Satisfaction”.  MIS  Quarterly, pp.888-918