## PENERAPAN METODE CONTENT BASED FILTERING DAN KNN PADA APLIKASI REKOMENDASI LAPTOP BERBASIS MOBILE Systematic Literature Review
Nur Ikhsani Suwandy Futri, Rd Nuraini Siti Fathonah Program Studi Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Jl. Sariasih No. 54 Bandung 40151, Telp. 022-2009570, Fax 022-2009568 nurikhsanisf@gmail.com

## ABSTRAK
Laptop adalah suatu perangkat yang memiliki ukuran yang kecil serta ringan dan dapat digunakan dimana saja. Laptop pada saat ini banyak sekali digunakan oleh pekerja maupun pelajar untuk memenuhi aktivitas yang berhubungan dengan internet.  Banyaknya orang yang menggukaan laptop menyebabkan banyaknya perusahaan mengeluarkan berbagi merk laptop dengan berbagai spesifikasi.  Adanya berbagai macam merk yang dikeluarkan oleh  perusahaan  menyebabkan  banyak  orang  yang  merasa  bingung  dalam  memilih  jenis  laptop  yang  sesuai. Sistem yang dapat merekomendasikan laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pemakai akan sangat dibutuhkan  atau  diperlukan.  Penelitian  menggunakan  metode  Systematic  Literature  Review  yang  didalamnya membaas  mengenai  hasil  penelitian  sebelumnya  mengenai  sistem  rekomendasi  dengan  menggunakan  metode Content  Based  Filtering dan  KNN.  Penelitian  sebelumnya  memberikan  hasil  bahwa  metode Content  Based Filtering dan KNN dapat diimplementasikan cukup baik untuk rekomendasi laptop.
Kata kunci: Laptop, rekomendasi laptop, K-Nearst Neighbors, Content Based Filtering

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  jenis  alat  yang  pada  saat  ini  sering digunakan  oleh  masyarakat  adalah  laptop.  Laptop yang  terdiri  dari  kata lap dan top dapat  membantu penyelesaian  pekerjaan  yang  terkait  dengan  internet. Laptop  banyak  dipakai  karena  memliki  desain  yang ringan  mudah  dibawa  kemanapun  tanpa  harus membongkar  pasang  alat-alat  yang  terhubung didalamnya [1]
Awal  tahun  2020  Indonesia  serta  dunia  diterpa dengan  wabah  yang  bernama  covid  19,  yang mengakibatkan  terbatasnya  aktifitas  yang  dilakukan oleh  masyarakat.  Salah  satu  yang  mendapatkan dampaknya yaitu pelajar dan pekerja yang mengharuskan  kegiatan  dilakukan  secara online di rumah. Maka laptop adala alat yang dapat mendukung kegiatan  online.  Sejak  saat  itu  banyaknya  pengguna laptop  di  masyarakat  membuat  banyak  perusahaan mengeluarkan  laptop  dengan  berbagai  spesifikasi. Masyarakat  memerlukan  rekomendasi  laptop,  untuk itu diperlukan suatu sistem rekomendasi laptop untuk memberikan  saran  kepada  masyarakat  agar  dapat membeli laptop sesuai kebutuhan [2].
Metode Content  Based  Filtering yaitu  metode yang melakukan penilaian berdasarkan deskripsi pada item agar dapat menghasilkan suatu rekomendasi  [3], berdasarkan  profil  referensi  pengguna  dan  hubungan antar  deskripsi  item  [4]  dengan  demikian  metode  ini hanya dapat memilih item dengan content yang hampir sama dalam perekomendasian [5].
Algoritma lain yang dapat melakukan rekomendasi sesuatu yaitu KNN, KNN adalah metode data mining dengan menggunakan algoritma supervised  lerning yang  dapat  mengklasifikasikan mayoritas  kategori  tetangga  terdekat  [6],  dapat
digunakan untuk mengklasifikaskan suatu objek yang baru  berdasarkan  atribut  serta  training  sample  [7], yang sering dipakai untuk klasifikasi [8].
Untuk  mengetaui  metode  yang  cocok  bagi perekomendasian  laptop,  metode  SLR  digunakaan dalam penelitian ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Rekomendasi
Rekomendasi  adalah  pemberian  saran  berupa panduan  [9]  serta  dapat  memberikan  pemberitahuan [10],  untuk  memutuskan  suatu  tindakan  yang diberikan  kepada  individu  atau  kelompok  dengan memanfaatkan informasi yang tersedia [11].

## 2.2. Laptop
Laptop  adalah  komputer  yang  mempunyai ukuran  kecil  dan  ringan  [12]  serta  ramping  sehingga mudah dibawa, [2] dapat bergerak serta dipindahkan, [13] memiliki berat 1-3 kg [12] dan 1-6 kg [13]. Laptop berasal  dari lap dan top , lap artinya  pangkuan top artinya atas sehingga dapat diartikan laptop merupakan suatu  alat  yang  dapat  disimpan  diatas  pangkuan dengan ukuran yang kecil [1].

## 2.3. Metode Content Based Filtering
Metode Content  Based  Filtering merupakan suatu  sistem  metode  dalam  merekomendasikan sesuatu  berbasis content pada  pengguna  berdasarkan profil  preferensi  pengguna  dan  berhubungan  antar deskripsi  item  [4]  [14],  yang  berkaitan  dengan  item lain  yang  dibandingkan  [15].    Metode  ini  dapat mengekstrak informasi yang ada pada item kemudian membandingkannya  dengan  informasi  yang  ada didalamnya  seperti  item  yang  pernah  dilihat  atau
disukai  oleh  pengguna  [16],  dan  menghasilkan rekomendasi  dengan  sifat  yang  independen  pada pengguna  [17].  Terdapat  kelebihan  dari  metode Content  Based  Filtering  yaitu  :  sistem  dapat menjelaskan  bagaimana  hasil  rekomendasi  yang didapatkan,  dapat  merekomendasika  berbagai  item yang  tidak  diberi  rate  oleh  siapapun  [3].  Adapun tahapan-tahapan  pada Content  Based  Filtering yaitu: Pengguna  memasukkan  kata  kunci  pada  kolom  cari yang  berguna  untuk  mencari  produk.  Sistem  akan membaca teks per baris. Pada pembacaan ini terdapat tokenisasi yang dapat membagi kalimat, paragrap atau dokumen  menjadi  token-token  secara  bersamaan. Dalam tahapan ini juga terdapat penghapusan karakter tertentu  [5].  Item  akan  dipisah  dengan  berdasarkan vector  komponen  pembentuk  [15]  dan  kelompoknya [16].  Penggguna  melakukan  penilaian  pada  item berupa  suka  atau  tidak  [16].  Sistem  melakukan penghilangan  kata  hubung  yang  tidak  begitu  penting [5].  Sistem  dapat  membetuk  profil  pengguna berdasarkan  bobot  vector  komponen  dari  pembentuk item [16], menentukan bobot term dari produk dengan menggunakan  TF-IDF  yang  telah  mengandung  kata kunci dan menghitung kemiripan vector query dengan setiap  dokumen  yang  ada  [5].  Pada  Content  Based Filtering terdapat Rumus berikut:
idf i = log (n/df i )
Ketika  akan  menghitung  bobot  (W)  dapat  digunakan rumus seperti berikut:
W = TF X (IDF + 1) n = jumlah semua df = banyaknya dokumen yang memiliki term i W = bobot setiap dokumen
TF = term frequency IDF = inverse document frequency
2.4. Metode K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbor adalah  suatu  metode data mining yang  menggunakan  algoritma supervised learning. K-Nearest  Neighbor melakukan  klasifikasi menurut mayoritas dari kategori tetangga yang paling dekat [6]. K-Nearest  Neighbor juga  dapat  diterapkan pada pengenalan pola serta pengendalian data [18] dan melakukan  klasifikasi  pada  objek  berdasarkan  data training dengan  jarak  terdekat  dengan  objek  tersebut [19]. Pengklasifikasi objek yang baru didasarkan pada attribute dan training sample [7]. K-Nearest Neighbor adala  algoritma lazy  learning yang  dapat  mudah diimplementasikan [8]. Adapun rumus dari K-Nearest Neighbor yaitu:
d = √∑ i =1 n (a 1 – b 1 ) 2
Keterangan: d = jarak a = data ui/testing b = sample data i = variable data n = dimensi data

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengguakan  metodologi  SLR (Systematic Literature Review) yang merupakan suatu pendekatan  penelitian  dalam  mengidentifikasi  serta mengevaluasi  literatur  atau  sumber  bacaan  tertentu yang berhubungan dengan topik yang ditentukan [20]. Di dalam SLR terdapat pertanyaan peneliti, pencarian literatur,  kriteria  literatur  dan  pengumpulan  data. Adapun  langkah-langkah  metodologi  SLR  pada rekomendasi laptop adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alur Metodologi Penelitian
3.1. Planning
Planning dapat  dilakukan  untuk  menentukan Research  Question  (RQ)  atau  pertanyaan  peneliti. Tahapan  ini  sangat  penting  karena  peneliti  akan melakukan review secara  terstruktur  serta  sistematis
sehingga  dapat  memaksimalkan  peluang  untuk mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan  relevan.  Pada tahapan  ini,  tujuan  pertanyaan  peneliti  dan  tujuan harus  ditentukan  secara  spesifik  dan  jelas.  Kriterian inklusi  dan  eksklusi  untuk  pemilihan  paper  serta
artikel  yang  akan  dimasukkan  pada review juga ditentukan dan sumber  informasi  harus  teridentifikai, relevan dan sesuai topik  yang akan diteliti. Selain itu dilakukan  penentuan  srtategi  pencarian  yang  efektif, penetapan prosedur seleksi artikel dan paper, penilaian kualitas  ekstrasi  data  serta  analisis  pada  data . Dalam tahap planning sistem SLR peneliti dapat memastikan 5 elemen yang didalamnya terdapat penentuan RQ atai PICOC  Software  Application,  Sofware  System  dan Informasi
3.2. Conducting Conducting merupakan tahapan yang didalamnya  mencakup  pelaksanaan  dari  SLR  yang diawal dengan  melakukan penentuan keyword dalam pencarian  literatur  yang  berbasiskan  PICOC  [20]. Penting  kiranya  memahami  sinonim  serta  alternative pengganti,  agar  dapat  menentukan  akurasi  pencarian literature.  Suatu tools bernama  Publish  or  Perish Zetero, Mendeley dsb dapat digunakan untuk mencari literatur  dan  mengelolanya  dengan  mudah  karena literatur  yang  akan  akan  dikumpulkan  bisa  mencapai ratusan hingga ribuan. Tools tadi juga dapat menyaring sumber  seperti  dari  2018-2023  publication  type (journal,  conference  proceeding,  search  string (software) dan yang terakhir selected studies. Selected studies  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kriteria dari  inklusi  serta  eksklusi.  Setelah  mendapatkan literatur  yang  sesuai  dilakukan  ekstrasi  data,  sintesis kemudia  dilakukan  sistesis  pada  literature  yang  telah dipilih  (synthesis  of  evidence)  yang  bertuuan  untuk menganalisis  dan  mengevaluasi  berbagai  hasil penelitian  dari  berbagai  literatur,  dan  untuk  memilih metode  yang  paling  tepat  untuk  mengintegrasikan penjelasan  dan  interpretasi  dari  berbagai  temuan tersebut.

## 3.3. Reporting
Reporting adalah  tahapan  penulisan  hasil  SLR dalam bentuk tulisan, baik untuk dipublikasikan dalam bentuk  paper  ke  jurnal  ilmiah  atau  untuk  menyusun Bab 2 tentang Literature Review dari skripsi/tesis/disertasi.  Struktur  penulisan  dari  SLR biasanya  terdiri  dari  3  bagian  besar,  yaitu: Pendahuluan (Introduction), Utama (Main Body) dan Kesimpulan  (Conclusion).  Bagian  Pendahuluan  akan berisi latar belakang dan landasan mengapa SLR pada suatu  topik  itu  penting  dan  harus  dilakukan. Sedangkan  Bagian  Utama  akan  berisi  protokol  SLR, hasil analisis dan sintesis temuan, serta diakhiri dengan diskusi  yang  membahas  implikasi  dari  hasil  SLR. Bagian  Kesimpulan  akan  berisi  rangkuman  dari temuan  yang  didapatkan,  sesuai  dengan  RQ  yang ditetapkan di depan.
3.4. Researc h Question Research  question yang  menjadi  bagian  awal serta  dasar  berjalannya  SLR  digunakan  dalam
penuntunan  proses  pencarian  dan  ekstraksi  literatur. [20]  Pada  tahapan  perecanaan  terdapat  pertanyaan penelitian yang dapat berkontribusi pada penelitian itu sendiri.  Adapun  pertnyaan  penelitian  yang  harus  di jawab adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Research Question ID Pertanyaan Penelitian Motivasi RQ1 Metode apa yang sering digunakan dalam melakukan perekomendasian? Melakukan identifikasi mengenai metode yang sring dilakukan oleh peneliti sebelumnya pada sistem rekomendasi. RQ2 Seberapa akurat metode yang digunakan pada sistem rekomendasi laptop? Melakukan identifikasi terhadap keakuratan metode yang digunakan berdaarkan penelitian sebelumnya.

## 3.5. Pencarian Literature
Pada  penelitian  otentik  dan  baik,  pencarian literatur  disebut  sebagai  langkah  kunci  karena  dapat membantu  peneliti  saat  merumuskan  pertanyaan penelitian  serta  merencanakan  penelitian  itu  sendiri [21]. Untuk mencari literatur peneliti dapat menggunakan tools Publish or perish (POP), sehingga publikasi ilmiah yang sudah diterbitkan dapat dicari, di analisis, serta dievaluasi. Pencarian akan lebih mudah jika  digunakan  kata  kunci  yang  spesifik.  Penulis menggunakan  kata  kunci  "Metode",  "Rekmendasi", "Laptop", “ Content Based Filtering ”, “KNN”. Berikut adalah  hasil  pencarian  oleh  POP  yang  diambil  dari database  akademik  Google  Scholar  dan  Crossef dengan rentang waktu 2018-2023:
Tabel 2. Database Akademik DataBase Hasil yang Relevan Google Scolar 14 Crossef 24

## 3.6. Kriteria Inklusi dan Eksklusi
Kriteria  inklusi adalah  suatu kriteria  yang dapat memasukkan  penelitian  pada  SLR.  Kriteria  eksklusi adalah  suatu  kriterian  yang  dapat  menyebabkan penelitian  dikeluarkan  dari  SLR.  [22]  dengan demikian  tahapan  ini  melakukan  penyaringan penelitian  dengan  melihat  dan  menilai  secara menyeluruh relevansi dari kajian literatur dengan cara:
1.  Memasukkan  artikel  yang  membahas  menegai sistem  rekomenasi  laptop  dengan  menggunkan algoritma  tertentu ( Content Based  Filtering dan K-Nearest Neighbor ).
2.  Memasukkan  artikel  Berbahasa  Inggris  dan Indonesia.
3. Memasukkan jurnal dan buku.
4.  Memasukkan  artikel  yang  telah  diterbitkan  dari tahun 2018-2023.
5. Menghapus artikel yang memiliki kesamaan.

## 3.7. Strategi Pencarian
Penelitian  ini  menerapkan  strategi  pada  saat literasi berdasarkan topik yaitu:
 Melakukan  seleksi  paper  yang  sesuai  dengan topic yang diambil.
 Mencari  paper  yang  terdapat  pada  beberapa database  yang  ada  di  Publish  or  Perish  seperti Google Scolar dan Crossef.
 Menganalisis paper yang telah dipilih.

## 3.8. Seleksi Studi
Langkah  selanjutnya  adalah  penentuan paper untuk  dijadikan  referensi.  Terdapat  12  artikel  pilian dari asil literasi. Selanutnya artikel terebut di ekstraksi berdasarkan kriteria.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  mendapatkan  hasil dari literatur mengenai topik yang terkait seperti tabel berikut. Tabel 3. Hasil Literatur Peneliti Metode Tahun Publisher Anderias Eko Wiaya [3] Collaborative Filtering dan Content Based Filtering 2018 Google Scolar Muhammad Rizqi Az Zayyad [4] Content Based Filtering 2021 Google Scolar DITA AISHA [16] Collaborative Filtering dan Content Based Filtering 2022 Google Scolar HUBBAKA GHOYATI [23] Content Based Filtering 2021 Google Scolar Fatoni Batari Agung Larasati [5] Content Based Filtering 2021 Google Scolar Dwi Ayu Nur Safitri [15] Content Based Filtering dan algoritma Apriori 2021 Google Scolar Dodyk Kurniawan [14] Content Based Filtering dan algoritma Apriori 2021 Google Scolar Evan Salim [17] Content Based Filtering 2020 Google Scolar Doni Akbar Pratondo [24] Content Based Filtering 2023 Google Scolar Sheeren Hendrik A [6] K-Nearest Neighbor (KNN) 2022 Google Scolar Chandra Arief Rahardja [7] K-Nearest Neighbor (KNN) 2019 Google Scolar Chandra Saha Dewa Prasetya [8] K-Nearest Neighbor (KNN) 2017 Google Scolar KORI ISABELLA HUTABARAT [19, 19] K-Nearest Neighbor (KNN) dan Collaborative Filtering 2022 Google Scolar Suwarno [25] K-Nearest Neighbors dan Content-Based Filtering 2022 Google Scolar Putri Nastiti [26] Content Based Filtering 2019 Crossef M.Noval Riswandha [27] Content Based Filtering 2018 Crossef Fahmi Nurfalah [28] Content Based Filtering 2022 Crossef Muhammad Alkaff [29] Weighted Tree Similarity dan Content Based Filtering 2020 Crossef Yefta Christian [30] Content Based Filtering 2022 Crossef Dewi Ayu Pratiwi [31] Content-Based Filtering Dengan Algoritma Random Forest Regression 2022 Crossef DANIEL [32] Content-Based Filtering 2022 Crossef Abizar Ar Rifa’I [33] Algoritma K-Medoids 2022 Crossef Dwi Utami [34] Metode SVM dan KNN 2021 Crossef Hernawati Gohzali [18] K-Nearest Neighbor  (KNN) dan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) 2019 Crossef Alifia Rahma Fitrianti [35] Metode Prototype Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) 2020 Crossef Bayu Rahmat Setiaji [36] Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) 2022 Crossef Muhammad Shiba Kabul [37] User-Based and Item-Based Collaborative dan K-Nearest Neighbors 2022 Crossef Ilham Gumantung Gusti [38] K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) COLLABORATIVE FILTERING 2019 Crossef Agung Muliawan [39] n Content Based Filtering K-Nearest Neighbor dan Haversine Formula 2022 Crossef Hairani [40] N METODE KNN IMPUTASI DAN K-MEANS- SMOTE 2021 Crossef Yuli Murdianingsih [41] METODE FUZZY TAHANI 2020 Crossef Deny Novianti [42] Metode Simple Additive Weighting 2019 Crossef Hartatik [43] K MEANS DAN KNN 2020 Crossef Angelyna Angelyna [44] Algoritma Frequent Pattern Growth 2021 Crossef Kuncoro Triandono Mukti [45] PENDEKATAN HYBRID FILTERING 2022 Crossef Adelia Pratiwi [46] Elimination Et Choix Traduisant la Realite 2022 Crossef Muhammad Zuhdi Fikri Johari [47] g IMDb weight rating and TF-IDF 2021 Crossef
Setelah  terdapat  beberapa  jurnal  dari  hasil penelitian maka selanjutnya dilakukan tahapan analisis
data  sehingga  dapat  memilih  hasil  penelitian  yang sesuai dengan yang peneliti cari.
Tabel 4. Hasil Rangkuman Literatur Topik Model asil Sisitem Perekomendasial Laptop dengan Collaborative fltering dan Content Based Filtering [3] Macine Leraning Dengan teknik penggabungkan secara mixed hybrid antara metode collaborative filtering dan contentbased filtering dapat menghasilkan sistem rekomendasi laptop yang mampu menutupi kekurangan dari setiap metode yang digunakan. Sistem rekomendasi skincare dengan produk emina menggunakan Content based filtering [5] Macine Leraning terdapat 10 produk yang direkomendasikan dan nilai cosine tertinggi yaitu terdapat pada 0,7195. Sistem rekomendasi pada skincare dengan menggunakan Content based filtering dan algoritma Apriori [15] Macine Leraning Perekomendasian yang baik karena terdapat hasil content based filtering pada 40 data produk skincare mendapatkan hasil rangking tertinggi yaitu 0,447 serta nilai minimum support 40% dan nilai minimun confidence 40% serta dapat membentuk aturan asosiasi dengan nilai confoden sebesar 88,89%. Sistem rekomendasi fil dengan content based fintering [17] Macine Leraning Terdapat 5000 data film yang diambil dari kaggle serta terdapat queri yang diberikan yaitu film iron man dan mempunyai kemiripan dengan iron man 2 sebesar 100% dan iron man 3 sebesar 56%. Sistem rekomendasi dengan menggunakan content based filtering [26] Macine Leraning Terdapat 1000 data lahan yang digunakan dan 10 profil pedagang dengan menghasilkan 15 rekomendasi kelompok tani dan menghasilkan nilai presisi sebesar 78.40% Sistem rekomendasi pada event online dengan content based filtering [28] Macine Leraning Dari 1180 dataset sample diambil 7% data train dan 30% data test serta dihasilkan nilai accurasi sebesar 0.86, precision label beasiswa 0.83, recall label beasiswa 0.71 dan F1 score label beasiswa 0.77 Sistem rekomendasi dalam pembelian laptop menggunakan KNN [6] Macine Leraning Terdapat 10 data untuk data training yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84%. Pengimplementasian KNN pada rekomendasi laptop [7] Macine Leraning Dari 20 orang yang melakukan input data laptop yang diinginkan terdapat 10 data untuk data training serta menghasilkan 85% kepuasan pengguna pada Ha Perekomendasian buku dengan KNN dan BPSO [18] Macine Leraning Tsisteerdapat 3 pengujian dengan pengujian 1 menggunakan data training 20 menghasilkan nilai akurasi untuk dengan seleksi fitur 47.5 dan tanpa seleksi fitur 57.5, pengujian 2 dengan data training 25 menghasilkan akurasi untuk dengan seleksi fitur 52.7 dan tanpa seleksi fitur 53.33 dan pengujian 3 dengan 30 data training menghasilkan nilai akurasi untuk dengan seleksi fitur 57.2 dan tanpa seleksi 54.7. Sistem rekomendasi pada pemilian mobil dengan KNN dan Collaborative Filtering [38] Macine Leraning Terdapat 3 pengujian yang dilakukan dan mendapatkan 20 mobil terbaik dalam metode KNN yang mempunyai jarak maksimal pengujian yaitu 5% dengan akurasi yang terbesar yang dihasilkan K = 10 adalah 95,15%. Sistem rekomendasi otel dengan Content Based Filtering KNN dan aversine Formula [39] Macine Leraning Dari data 437 data yang digunakan di hasilkan validasi bobot kebutuhan 0,02 yang valid karena terdapat dibawah 0,1 dan engujian akurasi sebesar 84,50%. Rekomendasi restoran dengan KNN dan Content Based Filtering [25] Macine Leraning KNN dilakukan untuk menentukan arak terdekat restoran dengan arakpengguna saat ini dan content based filtering digunakan untuk menentukan kemiripan menu maanan.
Berdasarkan hasil studi literature yang dilakukan terdapat  38  jurnal,  yang  berhubungan  dengan  sistem rekomendasi  laptop  dengan  menggunakan  metode Content Based Filtering dan KNN maka dapat dilihat Tersaring  12  jurnal  yang  akan  peneliti  jabarkan satu  per  satu.  Pada  penelitian  [3,  3]  dalam  jurnalnya menyatakan  bahwa  hasil  dari  nilai  cosine  similarity yaitu :
Tabel 5. Hasil Nilai Cosine User Rekomendasi User 1 Laptop e User 2 Laptop b User 3 Laptop d
User Rekomendasi User 4 Laptop c User 5 Laptop e User 6 Laptop c
Pada  penelitian  [5]  dihasilkan  nilai  tertinggi cosinenya  sebesar  0,7195.  Artinya  produk  dengan similarity  tertinggi  mepunyai  nilai  sebesar  0,7195. Pada penelitian [17] dihasilkan pada D3 dengan nilai sebesar  0,46026. Dan rekomendasi yang terdekat pada queri  iron  man  yaitu  iron  man  2  dengan  umla kemiripan  100%.  Pada  penelitian  [26]  dihasilkan  10 profil pedagang dengan 15 rekomendasi kelompok tani
yang paling atas dengan hasil presisi rata-rata sebesar 78.40%.  pada  penelitian  [28]  dengan  hasilnya  yaitu nilai  accurasi  sebesar  0.86  precision  label  beasiswa 0.83  recall  label  beasiswa  0.71  dan  F1  score  labeb beasiswa  sebasar  0.77.  selain  itu  pada  penelitian  [3] hasil  dari  peritungan  enggunakan  Content  Based Filtering  didapatkan  bobot  nilai  tertinggi  ada  pada dokumen 4  dengan nilai 9,464788 maka dokumentasi ke 4 direkomendasikan kepada user 1. Pada penelitian [15]  dengan  menggunakan  Content  Based  Filtering dan Apriori didapatkan hasil rating yang paling tinggi yaitu  0,447  dengan  minimum  support  40%,  nilai minimum  confidence  40%.  Sehingga  terbentuk  suatu aturan asosiasi yang memiliki nilai confidence sebesar 88,89%.
Pada  penelitian  [6]  dengan  menggunakan K- Nearest  Neighbor dihasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 84%  sehingga  dapat  sesuai  dengan  kebutuhan  user. Pada  penelitian  [7]  dihasilkan  presentase  kepuasan pengguna  dari  hasil  rekomendasi  yaitu  sebesar  85%. Pada penelitian [18] dihasilkan dengan menggunkana 3 penguian, pengujian 1 rata rata nilai akurasi dengan menggunakan seleksi fitur 47.5 dan tanpa seleksi fitur 57.5.  Pada  pengujian  2  rata-rata  nilai  akurasi  untuk dengan seleksi fitur sebanyak 53.33, dan tanpa seleksi fitur sebanyak 52.7. Sedangkan pada pengujian 3 nilai rata-rata  akurasi  untuk  dengan  seleksi  fitur  57.2, dan untuk  tanpa  seleksi  fitur  54.7.  pada  penelitian  [38] dihasilkan 10 mobil (K = 10) yang terbaik, maka jarak maksimal  pengujian  menggunakan  5%  serta  akurasi yang terbesar pada metode KNN dengan jumlah K= 10 yaitu 95,15%. Pada penelitian [39] dihaslkan validasi bobot  kebutuhan  sebanyak  0,02.  Dan  pengujian akurasi  kemiripan  mempunyai  nilai  84,50%.  Pada penelitian  [25]  dengan  menggunakan K-Nearest Neighbor dihasilkan  Greenland  dengan  latitude 1.1265576053446344
dan
longitude 104.0465275859436  dan  ketika  dihitung  terdapat perbandingan jarak yang dihasilkan yaitu 0.0083573376694788 adapun perhitungannya 𝑑𝑖𝑠 = √(1.1287445257804856 − 1.1265576053446344) 2 +(104.05459371710603 − 104.04652758594364) 2 𝑑𝑖𝑠 = √(0.0021869204358511) 2 + (0.0080661311623942) 2 𝑑𝑖𝑠 = √0.000004782620992743166 + 0.0000650624719289468 𝑑𝑖𝑠 = √0.00006984509292168997 𝑑𝑖𝑠 = 0.0083573376694788
Sedangkan dengan menggunakan Content Based Filtering diasilkan didapatkan hasil kemiripan sebesar 0.22360679774998
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 1 √4 𝑥 √5 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 1 /4.4721359549996 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = 0.22360679774998

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  berdasarkan  hasil  penelitian  dari  38 literature maka didapatkan 12 literature seingga dapat diambil kesimpulan yang dapat diberikan yakni sistem perekomendasian dapat menggunakan metode Content Based  Filtering  dan  K-Nearts  Neighbor dengan  nilai cosine  similarity  serta  nilai  akurasi  yang  cukup  baik untuk  sistem  rekomendasi  apapun,  namun  ketika dihubungkan  dengan  metode  lain  pun  dapat mengasilkan nilai yang cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Josyaf  et  al.,,  "RANCANGAN  PROTOTYPE SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN LAPTOP BERBASIS WEB PADA LABORATORIUM KOMPUTER," 2021. [2] Br.Karo et al,., "HUBUNGAN LAMA PENGGUNAAN LAPTOP SELAMA PEMBELAJARAN
DARING
DENGAN COMPUTER  VISION  SYNDROME  PADA
MAHASISWA TINGKAT  AKHIR DI STIKES SANTA ELISABETH MEDAN TAHUN 2021," 2021.
[3] Wijaya  et  al,.,  "SISTEM  REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED FILTERING," Jurnal Computech & Bisnis, pp. 11-27, 2018.
[4] Zayyad,  "SISTEM  REKOMENDASI  BUKU MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING," p. 59, 2021.
[5] Larasati  et  al,.,  "SISTEM  REKOMENDASI PRODUCT  EMINA  COSMETICS  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  CONTENT  - BASED  FILTERING," Jurnal  Manajemen informatika & Sistem Informasi, 2021.
[6] Hendrik  A  et  al,  "Sistem  Rekomendasi Pembelian  Laptop  dengan  K-Nearest  Neighbor (KNN)," 2022.
[7] Rahardja  et  al,.,  "Implementasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Pada  Website  Rekomendasi Laptop," Jurnal  Buana  Informatika, pp.  75-84, 2019.
[8] Prasetya, "SISTEM REKOMENDASI PADA E- COMMERCE
MENGGUNAKAN
K-
NEAREST  NEIGHBOR," Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, pp.  194-200, 2017.
[9] Jannach, "session-based item recommendation in e-commerce:  On  short-term  intents,  reminders, trends,  and  discounts.,"  in session-based  item recommendation  in  e-commerce:  On  short-term intents, reminders, trends, and discounts. , 2017, pp. 351-392.
[10] Bhattacherjee  ,  "Social  Science  Research: Principles,  Methods,  and  Practice,"  in Social Science  Research:  Principles,  Methods,  and Practice , 2012.
[11] Burke  et  al,  "Assessing  the  impacts  of  1.5 °C global  warming  –  simulation  protocol  of  the
Inter-Sectoral  Impact  Model  Intercomparison Project (ISIMIP2b)," 2017.
[12] Setyaji, "Buku Pintar Menguasai  Komputer dan Laptop,"  in Buku  Pintar  Menguasai  Komputer dan Laptop , jakarta, Mediakita, 2010, p. 6.
[13] Setianto,  "Serba  serbi  Laptop,"  in Serba  serbi Laptop , jakarta, Elex Media Komputindo, 2009.
[14] Kurniawan  et  al,.,  "Sistem  Rekomendasi  Menu Paket  Miklur  Menggunakan  Metode  Content- Based Filtering dan Algoritma Apriori," Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 2021.
[15] Safitri  et  al,.,  "Sistem  Rekomendasi  Skincare Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering dan  Algoritma  Apriori," Seminar  Nasional Inovasi Teknologi, 2021.
[16] AISHA,  "SISTEM  RKOMENDASI  TOKO ONLINE  MENGGUNAKAN  ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT BASED FILTERING," 2022.
[17] Salim et al,., 2020.
[18] Gohzali et al, "Rekomendasi Buku Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Binary Particle Swarm  Optimization  (BPSO)," JSM  STMIK Mikroskil, 2019.
[19] Hutabarat,  "IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-NEAREST  NEIGHBORS  PADA  SISTEM REKOMENDASI  BUKU  MENGGUNAKAN TEKNIK  COLLABORATIVE  FILTERING," 2022.
[20] R.  S.  wahono,  "SYSTEMATIC  LITERATURE REVIEW:  PENGANTAR,  TAHAPAN  DAN STUDI  KASUS," SYSTEMATIC  LITERATURE REVIEW:  PENGANTAR,  TAHAPAN  DAN STUDI KASUS, Mei 2016.
[21] Grewal, "Literature search for research planning and  identification  of  research  problem," Indian Journal of Anaestesia , 2021.
[22] Yusril  &  Widyaningrum,  "PENTINGNYA IMPLEMENTASI
COBIT
DALAM
PERBANKAN  SISTEMATIKA  LITERATUR REVIEW," 2019.
[23] GHOYATI,  "IMPLEMENTASI  CONTENT BASED FILTERING PADA SISTEM REKOMENDASI  FILM  BERBASIS  WEB," 2021.
[24] Pratondo, "Pengembangan SIstem Rekomendasi Berbasis  Content  Based  Filtering  pada  Data Dinamis," 2023.
[25] Suwarno,
"Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi  Restoran  Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbors dan Content-Based Filtering," Jurnal  Riset  Komputer, pp.  8-17, 2022.
[26] P.  Nastiti,  "Penerapan  Metode  Content  Based Filtering Dalam
Implementasi Sistem Rekomendasi  Tanaman  Pangan," TEKNIKA, 2019.
[27] Riswandha  et  al,  "SISTEM  INFORMASI
BURSA KERJA KHUSUS DENGAN REKOMENDASI MENGGUNAKAN
METODE CONTENT BASED FILTERING DI
STMIK YADIKA BANGIL," JOUTICA, 2018.
[28] Nurfalah  et  al,  "Sistem  Rekomendasi  Event Online  Menggunakan  Metode  Content  Based Filtering," JURNAL  ILMIAH  ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER, p. 271, 2022.
[29] Alkaff  et  al,  "Sistem  Rekomendasi  Buku Menggunakan  Weighted  Tree  Similarity  dan Content  Based  Filtering," Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, pp. 193-202, 2020.
[30] Christian  et  al,  "RANCANG BANGUN APLIKASI  KURSUS  ONLINE  BERBASIS WEB  DENGAN  SISTEM  REKOMENDASI METODE  CONTENT-BASED  FILTERING," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, pp. 23-36, 2022.
[31] Pratiwi  et  al,  "Sistem  Rekomendasi  Wedding Organizer Menggunakan Metode Content-Based Filtering  Dengan  Algoritma  Random  Forest Regression," JINAC, 2022.
[32] DANIEL  et  al,  "PEMBUATAN  APLIKASI  E- COMMERCE  BERBASIS  WEB  DENGAN FITUR  REKOMENDASI  MENGGUNAKAN METODE  CONTENT-BASED  FILTERING," Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi, 2022.
[33] Rifa’i  et  al,  "Penerapan  Algoritma  K-Medoids
Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop," SAINTEK, 2022. [34] Utami  et  al,  "Analisis  Metode  Wordtovec  Pada Performa Klasifikasi Kategori Berita Menggunakan  Metode  SVM  dan  KNN,"
EXPLORE, 2021.
[35] Fitrianti  et  al,  "Sistem  Rekomendasi  Film Berbasis  Website  dengan  Metode  Prototype Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors (KNN)," Journal of Information System, pp. 278- 287, 2020.
[36] Setiaji et al, "Smartphone Purchase Recommendation  System  Using  the  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Algorithm," JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA, pp.  2180-2186, 2022.
[37] Kabul  et  al,  "Recommender  System  with  User- Based and Item-Based Collaborative Filtering on
Twitter using K-Nearest Neighbors Classification," Journal of Computer System and Informatics, p. 478−484, 2022.
[38] Gusti  et  al,  "REKOMENDASI  SISTEM PEMILIHAN  MOBIL  MENGGUNAKAN  K-
NEAREST NEIGHBOR (KNN) COLLABORATIVE FILTERING," Jurnal
TEKTRIKA, 2019.
[39] Muliawan et al, "Membangun Sistem Rekomendasi  Hotel  dengan  Content  Based Filtering Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Haversine  Formula," Technomedia  Journal,
2022.
[40] Hairani, "PENINGKATAN KINERJA METODE  SVM  MENGGUNAKAN  METODE KNN  PENINGKATAN  KINERJA  METODE SVM  MENGGUNAKAN  METODE  KNN MAHASISWA  UNIVERSITAS  BUMIGORA," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 713-718, 2021.
[41] Murdianingsih et al, "IMPLEMENTASI
METODE FUZZY TAHANI DALAM MENENTUKAN REKOMENDASI PEMBELIAN  LAPTOP  (Studi  kasus  di  Toko Mega  Alvindo  Kalijati  Subang)," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2020.
[42] Novianti  et  al,  "Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus:  Seven Computech)," Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, 2019.
[43] Hartatik,  "PENGARUH  USER  PROFILING
PADA REKOMENDASI SISTEM
MENGGUNAKAN  K  MEANS  DAN  KNN,"
JURNAL OF INFORMATION SYSTEM
MANAGEMENT, 2020.
[44] Angelyna  et  al,  "Algoritma  Frequent  Pattern Growth  pada  Sistem  Rekomendasi  Film," Gunung Djati Conference Series, 2021.
[45] Mukti  et  al,  "SISTEM  REKOMENDASI PEMBELIAN LISENSI FILM MENGGUNAKAN  PENDEKATAN  HYBRID FILTERING (STUDI KASUS: FILM ANIMASI
JEPANG," JURSISTEKNI, pp. 126- 139, 2022.
[46] A.  Pratiwi,  "Sistem  Rekomendasi  Laptop Gaming  Menggunakan  Metode  Elimination  Et Choix Traduisant la Realite," 2022.
[47] Johari et al, "The Hybrid Recommender System of the Indonesian Online Market Products using IMDb  weight  rating  and  TF-IDF," JURNAL
RESTI, 2021. [48] Riyadh Arridha, "DESAIN DAN IMPLEMENTASI IOT-BIG DATA ANALYTIC PADA SMART ENVIRONMENT MONITORING SYSTEM," 2017.