## SISTEM REKOMENDASI DESAIN JERSEY MENGGUNAKAN METODE ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING
Mohammad Amiril Fauzi 1) , Umi Chotijah 2) , Henny Dwi Bhakti 3)
1) PT. Creative Color Gresik Jl. Karimun No.15 A, Gn. Malang, Randuagung, Kec. Kebomas, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61121
2,3) Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, Kebomas, Gresik E-mail: amirieluchihamaru@gmail.com 1) , umi.chotijah@umg.ac.id 2) hennydwi@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
PT. Creative Color Gresik adalah perusahaan konveksi yang bergerak dibidang produksi pembuatan jersey yang terletak dikota gresik jawa timur. Produksi yang dikerjakan yaitu jersey printing untuk baju olahraga sampai baju untuk tim. Permasa- lahan yang didapat setelah melakukan observasi adalah customer yang hendak memesan jersey di PT. Creative Color Gresik masih belum ada gambaran jersey yang ingin dibuatnya. Banyaknya desain yang ada di PT. Creative Color Gresik, membuat pelanggan merasa kebingungan dalam menentukan pilihan. Setiap desain memiliki motif dan warna yang berbeda-beda. Pem- bangunan sebuah sistem rekomendasi desain jersey menggunakan metode item based collaborative filtering dapat membantu dalam memberikan rekomendasi desain jersey yang dihasilkan dapat membantu customer dalam menentukan desain yang akan dibuat  menurut  hasil  rekomendasi  yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian  dari  metode item  based  collaborative  filtering menggunakan pengujian secara kuisoner didapatkan akurasi sebesar 75% dan error sebesar 25%.
Kata Kunci : Item based collaborative filtering, Sistem Rekomendasi, Desain Jersey

## ABSTRACT
PT. Creative Color Gresik is a convection company engaged in the production of jersey making which is located in the city of Gresik, East Java. The production carried out is jersey printing for sports clothes to clothes for the team. The problem that is obtained after observing is the customer who wants to order a jersey at PT. Creative Col-or Gresik still doesn't have a picture of the jersey he wants to make. The number of designs that exist in PT. Creative Color Gresik, makes customers feel confused in making choices. Each design has a different motif and color. The development of a jersey design recommen- dation system using the item based collaborative filtering method can assist in providing jersey design recommendations that can assist customers in determining the design to be made according to the results of the recommendations generated. The test results of the item based collaborative filtering method using questionnaire testing obtained an accuracy of 75% and an error of 25%.
Keywords : Item based collaborative filtering, Design Recommendation, Design Jersey

## I. P ENDAHULUAN
Jersey menurut  kamus  bahasa  inggris  terjemahan Indonesia,  arti  kata jersey adalah  kain  rajutan  atau  baju kaos. Jersey merupakan sebuah seragam untuk pembeda tim  dalam  berbagai  macam  cabang  olahraga.  Olahraga sepak  bola  salah  satu  cabang  olahraga  populer  yang semakin  banyak  peminatnya,  bukan  hanya  pemain melainkan  banyak  orang  menyukai  tim  sepak  bola tersebut. Dalam perkembangannya sepak bola menjadikan  sebuah  tim  identik  dengan  ciri  khasnya masing-masing  antara  lain  yang  paling  terlihat  adalah desain jersey pada sebuah tim sepak bola. Tim sepak bola tertentu  dengan  ciri  khas  warna  dapat  membedakan dengan  tim  lain,  disini  mulai  terlihat  dari  awal perkembangan jersey bola  yang  sudah  banyak  memiliki motif serta bahan dan warna yang menarik pencinta sepak bola atau penggemar sepak bola yang rela mengeluarkan uang  banyak  untuk  memesan jersey bola  tim kesayangannya (Agustyawan & Soeprapto, 2018). Desain jersey menjadi  pilihan  pertama  untuk  digunakan  dalam berpenampilan berolahraga, hanya saja ada beberapa yang sulit menentukan desain jersey yang diinginkan (Ritandza P,  Zam,  2018).  PT.  Creative  Color  Gresik  atau  biasa disebut  nama  CC JERSEY merupakan  perusahaan bergerak dalam produksi jersey custom yang memproduksi  berbagai  macam jersey mulai  dari jersey
untuk olahraga maupun untuk kaos tim.
Permasalahan  yang  diperoleh  adalah customer yang hendak  memesan jersey di  PT.  Creative  Color  Gresik masih belum ada gambaran jersey yang ingin dibuatnya. Banyaknya desain yang ada di PT. Creative Color Gresik, membuat pelanggan merasa kebingungan dalam menentukan  pilihan.  Setiap  desain  memiliki  motif  dan warna yang berbeda beda. Dalam hal ini penentuan desain pada  pemesanan jersey akan  terhambat  jika customer belum  memberikan  gambaran  desain jersey yang  akan olah  oleh  tim  desain  dari  PT.Creative  Color  Gresik. Apabila terjadi sulit mendapakan jersey yang diinginkan itu  bisa  menyebabkan  keterlambatan  proses  desain  serta dapat menghambat proses produksi akibat customer yang bingung  menentukan jersey yang  cocok  untuk  tim-nya. Sedangkan  dari  pihak  bagian  desain  PT.  Creative  Color Gresik  juga  perlu  waktu  untuk  mengolah  desain  yang diinginkan dari customer . Oleh karna itu untuk mengatasi permasalahan  yang  ada  di  PT.  Creative  Color  Gresik dibutuhkan sistem rekomendasi desain agar tidak terjadi keterlambatan proses produksi.
Sistem  rekomendasi collaborative  filtering adakah teknik  yang  paling  banyak  digunakan  pada  sistem rekomendasi.  Metode  ini  dipilih  karena  sangat  sesuai dengan kebutuhan permasalahan yang ada di PT. Creative Color  Gresik  ,  dimana  Sistem  Rekomendasi  ini dikembangkan  untuk  menutupi  kelemahan  dari  metode
content based filtering yang hanya bersumber pada konten sehingga para pengguna tidak mendapatkan rekomendasi untuk jenis konten lainnya (Prasetyo, et al., 2019). Metode Item  based  collaborative  filtering merupakan  salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan keterkaitan  antar  desain,  yang  dimaksudkan  dengan keterkaitan  adalah  kemiripan  atau similarity ,  setelah  itu dilakukan  perhitungan  nilai  prediksi.  Nilai  prediksi  ini yang  akan  digunakan  sebagai  nilai  rekomendasi  bagi pengguna.
Dengan  adanya  Sistem  rekomendasi  desain  ini diharapkan  nantinya  PT.  Creative  Color  Gresik  akan sangat  terbantu  dalam  hal  merekomendasikan  desain jersey kepada customer serta  mengurangi  keterlambatan produksi.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah suatu sistem yang dirancang untuk memprediksi suatu item yang sesuai dengan minat user ,  yang  mana item tersebut  akan  direkomendasikan pada user (Sanjung,  2011).  Oleh  karena  itu  sistem rekomendasi memerlukan model rekomendasi yang tepat agar  yang  direkomendasikan  sesuai  dengan  keinginan pelanggan,  serta  mempermudah  pelanggan  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  produk  yang akan digunakannya (Smyth & Lorraine, 2016)

## 2.2 Collaborative filtering
Sistem  rekomendasi  dengan  metode collaborative filtering adalah metode yang digunakan untuk memprediksi  kegunaan item berdasarkan  penilaian pengguna  sebelumnya. Collaborative  filtering (CF) adalah suatu konsep dimana pendapat dari pengguna lain yang  ada  digunakan  untuk  memprediksi item yang mungkin disukai oleh seorang pengguna.
Collaborative  filtering memberikan  rekomendasi berdasarkan  kumpulan  dari  pendapat,  minat  dan ketertarikan beberapa user yang biasanya diberikan dalam bentuk  rating  pada  suatu item .  Setiap  pengguna  akan mendapatkan  rekomendasi  dengan  melakukan  dua  hal utama  dalam  menyelesaikan  algoritma collaborative filtering , yaitu;Prediction, melakukan prediksi opini yang akan diberikan oleh pengguna dalam skala bilangan yang sama.  Recommendation,  memberikan  rekomendasi berupa  daftar item dengan  nilai  prediksi  tertinggi.  Hal yang perlu dicatat adalah item - item
yang direkomendasikan  belum  pernah  dibeli,  dilihat  atau  di- rating oleh pengguna tersebut.
Kelebihan metode collaborative filtering adalah metode ini  dapat  bekerja  meskipun  konten  yang  berhubungan dengan item atau user sangat  sedikit  atau  bahkan  tidak ada.  Karena  metode collaborative  filtering tidak memeberikan  rekomendasi  berdasarkan  analisa  dari konten-konten yang ada.
Berikut  merupakan  skema  dari Collaborative  filtering dalam pemberian rekomendasi kepada user aktif :
Gambar 2.1 Skema rekomendasi Collaborative
filtering
Keterangan: Ua   : Himpunan user aktif Ij    : Item yang akan dicari prediksinya CF   : Collaborative filtering
Dimana  ketika  terdapat item atau  pengguna  baru, item tersebut  tidak  dapat  langsung  dijadikan  rekomendasi karena  harus  menunggu  pengguna  untuk  memberikan rating  terlebih  dahulu,  dan  apabila  ada  pengguna  baru, pengguna  baru  ini  tidak  dapat  diberikan  rekomendasi sebelum melakukan rating.
2.3 Item -Based Collaborative filtering
Pendekatan item based collaborative filtering memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  antar item .  Metode  ini  merupakan  metode  rekomendasi  yang didasari  atas  adanya  kesamaan  antara  pemberian  rating terhadap suatu item dengan item yang pernah dirating user lain.
2.4 Adjusted Cosine Similarity
Adjusted  cosine adalah  algoritma  yang  digunakan untuk  menghitung  dan  menentukan  nilai  kemiripan ( similarity )  antara  2 item atau  2 user yang  berbeda. Algoritma Adjusted  Cosine  Similarity adalah  algoritma yang  dibuat  untuk  mengatasi  kelemahan  algoritma dasarnya,  yaitu  algoritma  cosine similarity .  Algoritma cosine  similarity adalah  algoritma  yang  juga  dikenal sebagai algoritma vector-based . Algoritma Adjusted  Cosine  Similarity berusaha mengatasi kelemahan algoritma cosine similarity , dimana dalam hal merating, user memiliki perbedaan skema. Ada yang  member  rating  tinggi  untuk  sebuah item ,  lalu memberi  rating  rendah  pada item lainnya.  Lalu,  untuk item yang  sama, item tersebut  diberi  rating  biasa  dan rendah.  Untuk  menyeimbangkan  nilai  ratingnya,  maka dihitunglah rata-rata dari masing masing user .Persamaan 2.1 berikut digunakan dalam perhitungan rata-rata untuk tiap user .
𝑅̅ 𝑢 = ∑ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑙𝑙 𝑖𝑡𝑒𝑚 (𝑅 𝑢 ) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 …………(2.1)
Selanjutnya  persamaan  berikut  merupakan  persamaan
Item based collaborative filtering
dari algoritma Adjusted Cosine Similarity yang digunakan untuk menemukan nilai similarity antar item :
𝑆𝑖𝑚 (𝑖, 𝑗) =
∑ (𝑅 𝑢 , 𝑖 − 𝑅̅ 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢 , 𝑗 − 𝑅̅ 𝑢 )
√∑ (𝑅 𝑢 , 𝑖 − 𝑅̅ 𝑢 ) 2 𝑢∈𝑈
√∑ (𝑅 𝑢 , 𝑗 − 𝑅̅ 𝑢 ) 2 𝑢∈𝑈
keterangan : Sim (i,j)    : nilai kemiripan atau similarity antara nilai i dan j Rui dan Ruj :  semua  pengguna  yang  melakukan  rating pada item i dan j Ru        : rata-rata dari rating item setiap pengguna
Dimana  sim(i,j)  adalah  nilai  kemiripan  antara  i  dan  j. Sedangkan  Ru,i  dan  Ru,j  adalah  semua  pengguna  yang melakukan rating pada item i dan j, sedangkan Ru adalah rata-rata dari rating item setiap pengguna.
2.5 Simple weighted average
Kegunaan  algoritma Simple  weighted  average adalah untuk  memprediksi  nilai  yang  akan  diberikan  oleh pengguna  pada  suatu item yang  belum  pernah  dirating sebelumnya  dan  kemudian  nilai  prediksi  tersebut  akan digunakan  sebagi  nilai  rekomendasi  untuk  pengguna, dimana nilai yaang diambil yaitu nilai tertinggi atau nilai yang  lebih  dari  sama  dengan  nol.  Berikut  merupakan persamaan dari algoritma Simple weighted average (Devi, 2015).
𝑃(𝑢, 𝑖) = ∑ 𝑎𝑙𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟 𝑖𝑡𝑒𝑚, 𝑁(𝑆 𝑖,𝑁 𝑥 𝑅 𝑢,𝑁 ) ∑ 𝑎𝑙𝑙 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟 𝑖𝑡𝑒𝑚, 𝑁(|𝑆 𝑖,𝑁 |) keterangan :
Pu,I      :    nilai  prediksi  (bobot)  yang  dihasilkan  oleh pengguna u pada item i
Si,N     :  nilai  kemiripan  yang  telah  dihitung sebelumnya Ru,N    : rating dari pengguna u untuk item N
Dimana  Pu,i  adalah  nilai  prediksi  (bobot)  yang dihasilkan oleh pengguna u pada item i. Sedangkan Si,N adalah  nilai  kemiripan  yang  telah  dihitung  sebelumnya dan Ru,N adalah rating dari pengguna u untuk item N.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Jersey merupakan salah satu atribut olahraga yang wajib dipakai  hampir  semua  cabang  olahraga.  Selain  sebagai atribut olahraga, jersey juga dijadikan iconic sebuah tim misalnya dicabang olahraga  sepakbola sebagai pembeda tim dalam pertandingan.  Banyak dari pemain sepak bola yang rela membayar untuk membuat jersey custom sendiri sesuai  desain  impiannya  sendiri.  PT.  Creative  Color Gresik  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dibidang konveksi pembuatan jersey custom yang berada di Kabupaten Gresik.
Banyaknya  model jersey yang  ada  membuat customer merasa  kebingungan  dalam  menentukan  desain jersey yang  akan  dibuat,  terlebih  lagi  banyak customer yang masih  bingung  gambaran jersey yang  diimpikannya. Maka  diperlukannya  sistem  rekomendasi  desain jersey yang akan dibuatnya dengan menemukan kemiripan antar
desain  yang  pernah  pilih  sebelumnya.  Kemiripan  antar desain  tersebut  dapat  diperoleh  dengan  melakukan penilaian  pada  kumpulan  desain jersey yang  ada  di  PT. Creative Color. Dari penilaian tersebut akan dihitung nilai kemiripan antar desiain. Setelah itu, nilai kemiripan yang didapat akan digunakan untuk menghitung nilai prediksi yang  selanjutnya  akan  digunakan  sebagai  rekomendasi untuk desain yang akan dibuat.

## 3.2 Hasil Analisis
Hasil  analisis  dari  sistem  rekomendasi  yang  akan dibangun  dapat  membantu customer merekomendasikan desain jersey yang  ada  di  PT.  Creative  Color  Gresik. Dalam  pembuatan  sistem  rekomendasi  desain jersey ini menggunakan metode Item -Based Collaborative filtering , metode  tersebut  dapat  mengetahui  nilai  kemiripan  antar desain jersey dengan  algoritma Adjusted  Cosine Similarity dan algoritma Simple weighted average untuk menghitung  nilai  prediksi.  Hasil  niilai  prediksi  tersebut akan  digunakan  sebagai  nilai  rekomendasi  untuk pengguna,  dimana  nilai  yang  akan  diambil  adalah  nilai tertinggi atau nilai yang lebih dari sama dengan nol.

## 3.3 Deskripsi Sistem
Sistem  yang  dibangun  adalah  aplikasi  dengan  konsep peramalan  atau  prediksi  yang  dapat  melakukan rekomendasi terhadap desain jersey dengan menggunakan metode Item  based  collaborative  filtering .  Tujuan  dari sistem ini adalah untuk memberikan rekomendasi desain jersey bagi  pengguna  yang  telah  melakukan  penilaian sebelumnya.  Rekomendasi  tersebut  berdasarkan  pada penilaian yang telah dilakukan sebelumnya. Adapun nilai angka  yang  digunakan  adalah  0  untuk  Sangat  Cocok,  1 untuk  Tidak  Tertarik,  2  untuk  Kurang  Bagus,  3  untuk Cukup Bagus, 4 untuk Bagus, dan 5 untuk Sangat Bagus. Gambar 3.1 akan menjelaskan alur pada proses yang ada dalam sistem rekomendasi desain jersey .
Gambar 3.1 Flowchart Sistem Rekomendasi Desain Jersey di PT. Creative Color Gresik
Penjelasan Gambar :
1. Penilaian  desain jersey di  PT.CREATIVE  COLOR GRESIK  dilakukan  oleh  pengguna  setelah  melakukan login.
2. Melakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  nilai similarity antar desain jersey .
3. Menghitung  nilai  prediksi  (bobot)  berdasarkan  nilai similarity sebelumnya pada pengguna dan desain jersey .
4. Sistem mengeluarkan hasil rekomendasi desain jersey
3.4 Representasi Model
A. Similarity
Secara  umum  sistem  ini  memiliki  beberapa  tahapan proses,  yang  pertama  adalah  perhitungan similarity . Tahap  perhintungan similarity menggunakan  metode Adjusted  Cosine  Similarity ,  pada  metode  ini  mencakup
Item based collaborative filtering
perhitungan  rata-rata  setiap  pengguna  dan  perhitungan nilai similarity antar item . Gambar 3.2 akan menjelaskan alur pada proses perhitungan similarity .
Gambar 3.2 Diagram Alir Proses Perhitungan Similarity
Penjelasan Gambar: 1. Nilai item berasal  dari  hasil  pengisian  kuesioner  oleh pengguna sebelumnya.
2. Proses yang pertama adalah perhitungan rata-rata yang
berfungsi untuk menyeimbangkan nilai item . 3. Setelah  perhitungan  rata-rata,  selanjutnya  akan dilakukan  perhitungan  nilai similarity yang  bertujuan untuk menemukan nilai kemiripan antar item .

## B. Perhitungan Rata-rata
Secara umum sistem ini memiliki beberapa tahapan, yang  pertama  adalah  tahap  perhitungan  rata-rata  pada setiap pengguna yang telah melakukan penilaian. Penilaian yang masuk dalam perhitungan merupakan nilai yang  memiliki  angka  antara  1  (satu)  sampai  dengan  5 (lima).  Jika  tabel  berisi  0  (nol)  maka  dianggap  tidak memiliki  nilai.  Perhitungan  nilai  rata-rata  menggunakan persamaan 2.1.
𝑅̅ 𝑇𝑒𝑔𝑢ℎ 𝐺𝑢𝑛𝑎𝑟𝑡𝑜
= 4 + 3 + 3 + 4 + 3 + 4 + 4 + 4 + 4 + 1 + 3 + 4 + 4 + 2 + 1 + 3 + 5 + 4
18
= 60
18
= 3,33333333
Cara  yang  sama  juga  berlaku  untuk  melakukan perhitungan  semua  pengguna.  Pada  tabel  3.1  berikut merupakan hasil perhitungan rata-rata 10 pengguna yang telah memberikan nilai.
Tabel 3.1 Hasil perhitungan rata-rata pengguna
RATA- RATA
1. Teguh Gunarto 3,333333333 2. Cahyadi Pradipta 4,1875 3. Hardana Mansur 4,470588235 4. Salman Prayoga 4,058823529 5. Irwan Widodo 3,294117647 6. Rudi Lazuardi 3,148148148 7. Mahfud Ramadan 3,117647059 8. Galang Nugroho 4,235294118 9. Wisnu Permadi 4,375 10. Ajiono Wibowo 3,5 C. Perhitungan Similarity Setelah melakukan perhitungan rata-rata tiap pengguna,  dilanjutkan  dengan  menghitung  dan  menen- tukan  nilai similarity antara  2  desain  dengan menggunakan  algoritma Adjusted  Cosine  Similarity dengan persamaan 2.2.
Dengan  persamaan  tersebut,  dapat  dilakukan  perhi- tungan  nilai  kesamaan  antar  desain  dengan  perhitungan manual sebagai berikut :
Cara yang sama juga dilakukan dalam perhitungan simi- larity untuk semua item . Hasil perhitungan similarity an- tar desain.

## D. Perhitungan Prediksi
Setelah  perhitungan similarity adalah  perhitungan prediksi. Perhitungan prediksi pada sistem ini menggunakan metode Simple weighted average . Metode ini mencakup perhitungan nilai prediksi untuk pengguna dan  pembobotan  nilai  prediksi  yang  dihasilkan.  Gambar 3.3 akan menjelaskan alur pada proses perhitungan pred- iksi.

## Item based collaborative filtering
Gambar 3.3 Diagram Alur Proses Perhitungan Prediksi
Penjelasan: 1. Nilai similarity antar item berasal dari hasil perhitungan pada proses perhitungan similarity ..
2. Proses  yang  pertama  adalah  proses  perhitungan  pred- iksi pada item yang belum dinilai sebelumnya.
3. Setelah  perhitungan  prediksi  didapatkan  akan  dil- akukan proses perangkingan nilai prediksi  yakni dengan mengurutkan nilai tertinggi sampai nilai terendah dimana nilai  yang  diambil  adalah  nilai  yang  lebih  dari  sama dengan nol
Setelah dilakukan perhitungan similarity antar desain, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai prediksi (bo- bot) yang berasal dari perhitungan similarity sebelumnya. Perhitungan  nilai  prediksi  (bobot)  menggunakan  algo- ritma Simple weighted average dengan persamaan 2.3. Dengan  persamaan  tersebut,  dapat  dilakukan  perhi- tungan nilai prediksi yang kemudian akan digunakan se- bagai  rekomendasi  dengan  perhitungan  manual  sebagai berikut :
Cara yang sama juga dilakukan dalam perhitungan nilai prediksi untuk item yang belum dinilai.

## 3.5 Perancangan Sistem A. Diagram Konteks
Diagram konteks merupakan diagram yang menunjukkan  sebuah  proses  tunggal  dan    dalam  sistem yang  berhubungan  dengan  bagian  yang  berkaitan. Rangkaian  diagram  konteks  yang  digunakan  pada penelitian ini seperti gambar 3.4.
Gambar 3.4 Diagram Konteks Sistem Rekomendasi Desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Dari  gambar  3.4  tersebut  menggambarkan  bahwa melibatkan  satu  pihak. User memasukkan  input  yang merupakan penilaian desain yang digunakan sebagai data yang akan diproses. Setelah didapatkan hasil perhitungan maka output dari sistem berupa hasil rekomendasi desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK.

## B. Diagram Berjenjang
Pembuatan  sistem  rekomendasi  desain jersey di PT.CREATIVE  COLOR  GRESIK  ini  dibutuhkan diagram berjenjang, yang merupakan penggambaran awal proses awal sampai pada level-level selanjutmya. Sistem rekomendasi  desain jersey di  PT.CREATIVE  COLOR GRESIK ini memiliki 2 (dua) level seperti pada gambar 3.5
Gambar 3.5 Diagram Berjenjang Sistem Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Keterangan : 1. Top  Level  :  Sistem  Rekomendasi  Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK menggunakan metode item -based collaborative filtering .
2. Level  0  :  Merupakan  hasil  break  down  dari  proses keseluruhan  dari  sistem  rekomendasi  desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK menjadi beberapa sub proses yaitu :
a. Penilaian Desain jersey
b. Perhitungan  metode item  based  collaborative filtering
3. Level 1 : merupakan sub proses dari proses pada level 0  dalam  sistem  rekomendasi  desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK, yaitu :
1. Hasil  sub  proses  perhitungan  metode item  based collaborative filtering :
Item based collaborative filtering
a. Adjusted Cosine Similarity
b. Simple weighted average
4. Level 2 : merupakan sub proses dari proses pada level
1  dalam  sistem  rekomendasi  desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK, yaitu : 1. Hasil sub proses perhitungan metode Adjusted Cosine Similarity : a. Perhitungan rata-rata b. Perhitungan similarity 2. Hasil sub proses perhitungan metode Simple weighted average : a. Perhitungan Prediksi b. Perangkingan Prediksi

## C. Data Flow Diagram
Gambar  3.6  DFD  level  0  dari  Sistem  Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 3.6 DFD Level 0 Sistem Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Gambar  3.7  DFD  level  1  dari  Sistem  Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 3.7 DFD Level 1 Sistem Rekomendasi Desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Gambar  3.8  DFD  level  2  dari  Sistem  Rekomendasi Desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK dapat
dilihat sebagai berikut :
Gambar 3.8 DFD Level 2 Sistem Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  bentuk  dari  perancangan sistem  yang  dilakukan  sebelumnya.  Pada  bab  ini  akan dijelaskan mengenai implementasi dari analisa dan desain yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Sehingga,  diharapkan dengan adanya implementasi ini dapat dipahami jalannya suatu  sistem  rekomendasi  desain jersey di  PT.  Creative Color Gresik.

## A. Halaman awal
Halaman awal adalah tampilan awal yang muncul pada saat  program  dijalankan.  Halaman  yang  muncul  adalah halaman  login  untuk  pengguna  yang  pernah  melakukan penilaian  sebelumnya  dengan  memasukkan  nomor  hp yang  telah  dicantumkan  pada  saat  melakukan  pendafta- ran.  Gambar  4.1  merupakan  halaman  login  untuk pengguna yang pernah melakukan penilaian sebelumnya.
Gambar 4.1 Halaman Login Sistem Rekomendasi De- sain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Pengguna  yang  belum  pernah  melakukan  penilaian dapat  melakukan  daftar  dengan  memasukkan  identitas yang  tercantum  pada  form  daftar.  Untuk  ke  halaman daftar dapat dilakukan dengan menekan kalimat “Belum pernah melakukan penilaian?” pada halaman login. Gam- bar 4.2 berikut merupakan tampilan untuk halaman daftar.

## Item based collaborative filtering
Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK

## B. Halaman Home
Halaman  home  adalah  halaman  yang  pertama  kali tampil pada saat pengguna telah masuk pada sistem rek- omendasi  desain jersey di  PT.CREATIVE  COLOR GRESIK.  Halaman  home  berisi  menu-menu  yang  ter- dapat  pada  sistem  yang  dibangun  dan  kalimat  ucapan selamat  datang.  Gambar  4.3  merupakan  tampilan  pada halaman home.
Gambar 4.3 Halaman Home Sistem Rekomendasi De- sain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK

## C.Halaman Penilaian
Halaman Penilaian merupakan halaman yang digunakan  sebagai  tempat  penilaian  desain jersey . User yang  belum  pernah  melakukan  penilaian  desain jersey sebelumnya, desain jersey yang ditampilkan berjumlah 34 macam,  seperti  pada user bernama  “Cahyadi”.  Gambar 4.4  merupakan  tampilan  Halaman  Penilaian  untuk pengguna yang belum melakukan penilaian sama sekali.
Gambar 4.4 Halaman Penilaian yang Belum Pernah Melakukan Penilaian di Sistem Rekomendasi Desain jer- sey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK
Sedangkan  untuk  pengguna  yang  pernah  melakukan penilaian  maka  yang  muncul  pada  Halaman  Penilaian adalah desain jersey yang sebelumnya belum pernah di- coba  atau  yang  bernilai  nol.  Seperti user yang  bernama ‘Adrian_sp’, Halaman Penilaian yang muncul adalah hal- aman  yang  berisi  penilaian  desain jersey yang  belum pernah dicoba sebelumnya atau yang bernilali nol. Gam- bar  4.5  berikut  merupakan  Halaman  Penilaian  untuk pengguna yang pernah melakukan penilaian sebelumnya.

## D. Halaman Rekomendasi
Halaman Rekomendasi adalah halaman  yang  menam- pilkan tentang nilai oleh pengguna, hasil perhitungan sim- ilarity antar  desain jersey dan  hasil  rekomendasi  desain jersey di PT.CREATIVE COLOR GRESIK. Gambar 4.6 merupakan tampilan Halaman Rekomendasi pada sistem
rekomendasi  desain jersey di  PT.CREATIVE  COLOR GRESIK yang menampilkan nilai desain jersey .
Gambar 4.6 Halaman Rekomendasi yang Menampilkan Nilai yang Dimasukkan oleh Pengguna pada Sistem Rekomendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR
GRESIK
Gambar 4.7 merupakan tampilan hasil perhitungan nilai similarity antar desain jersey .
Gambar 4.7 Halaman Rekomendasi yang Menampilkan Nilai Similarity Antar Desain jersey pada Sistem Rek- omendasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK Gambar 4.8 merupakan tampilan hasil rekomendasi de- sain jersey untuk pengguna. Hasil rekomendasi merupa- kan desain jersey yang belum pernah dicoba sebelumnya atau yang bernilai nol.
Gambar 4.8 Halaman Rekomendasi yang Menampilkan Hasil Rekomendasi Desain jersey di Sistem Rekomen- dasi Desain jersey Di PT.CREATIVE COLOR GRESIK

## 4.2 Analisa Pengujian Sistem
Berdasarkan skenario pengujian pada bab sebelumnya, setelah user melakukan  penilaian,  maka  sistem  akan memberikan  rekomendasi  desain jersey yang  belum pernah dicoba sebelumnya atau bernilai nol. Berdasarkan penilaian  yang  telah  dilakukan,  tidak  semua user mendapatkan  desain jersey yang  direkomendasikan bahkan  ada  yang  seluruhnya  tidak  direkomendasikan. Ada beberapa user yang bahkan tidak mendapat rekomen- dasi sama sekali. Oleh karena itu, untuk melakukan pen- gujian  sistem  dilakukan  penyebaran  kuesioner  kembali
Item based collaborative filtering
kepada beberapa user yang telah melakukan penilaian un- tuk melakukan penilaian kembali pada desain jersey baik direkomendasikan  dan  beberapa  yang  tidak  direkomen- dasikan.
Penyebaran  kuesioner  dilakukan  kembali  kepada  20 user yang  pernah  melakukan  penilaian.  Penilaian  ulang ini  digunakan  untuk  menganalisa  hasil  pengujian  sistem dengan menerapkan nilai True dan False. Dikatakan True untuk Direkomendasikan jika memperoleh nilai 3, 4, dan 5,  sedangkan  dikatakan  False  untuk  Direkomendasikan jika  bernilai  0,  1, dan  2.  Sedangkan  untuk  Tidak  Direk- omendasikan  dikatakan  True  jika  bernilai  0,  1,  dan  2, dikatakan False  apabila Tidak Direkomendasikan bernilai 3, 4, dan 5. Penyebaran kuesioner yang diperoleh direkap menjadi satu seperti pada tabel 4.1.
N
o. Nam
a User
Na
ma De- sain jer- sey Has il Sis- tem Hasil Kuesioner Direk- omendasi- kan Tidak Direk- omendasi- kan
T F T F
1. 1 Tegu h Gun-
arto
SLO W Dir eko m
V
INFI NIT Y Tdk Rek om V GR X Tdk Rek om V PAR TY Tdk Rek om V 2. 2 Cahy- adi Pra-
dipta
SLO W Dir eko m V KO NC O Dir eko m V IDM Dir eko m V CLS Dir eko m V
AS H
Tdk
Rek om
V
BSA Tdk Rek om V INFI
NIT
Y Tdk Rek om V 3. 27 Har- dana Man-
sur
SLO W Dir eko m V GR X
Tdk
Rek om V INFI
NIT
Y Tdk Rek om V OT D Tdk Rek om V 4. 28 Sal- man Pray- oga IDM Dir eko m V PAR TY Tdk Rek om V FOS FAT Tdk Rek om V INFI NIT Y Tdk Rek om V 5. 29 Irwan Wido do AM PAS Dir eko m V KO NC O Dir eko m V YP MA Dir
eko
m V

## Item based collaborative filtering
IDM Dir
eko m V SLO W Dir eko m V SA MB O Dir eko m V ME FAL Tdk Rek om V GR X Tdk Rek om V FOS FAT Tdk Rek om V 6. 32
Rudi
Lazu- ardi KO NC O Tdk Rek om V KL UN TIN G Tdk Rek om V JAT VO Tdk Rek om V 7. 34
Mah- fud Ram-
adan
GR
X Tdk Rek om V INFI
NIT
Y Tdk Rek
om
V BSA Tdk
Rek
om
V
8.
35 Ga- lang SEL O Dir eko m
V
Nugr oho SLO
W Dir eko m V INFI NIT Y Dir eko m V GR X Tdk Rek om V OT D Tdk Rek om V BSA Tdk Rek om V 9. 37 Wisn u Per- madi IDM Dir eko m V AM PAS Dir eko m V SLO W Dir eko m V PER IOD IKS Tdk Rek om V FOS FAT Tdk Rek om V INFI NIT Y Tdk Rek om V 10 . 40 Ajion o JAT VO
Tdk Rek
om V
Item based collaborative filtering
Wi- bowo KL UN TIN
G Tdk Rek om V ME GA LA C Tdk Rek om V 11 . 44
Al- farezi Ka-
vin-
dra
Ai-
win
AM PAS Dir eko m V INFI NIT Y Dir eko m V YP MA Dir eko m V FOS FAT Dir eko m V AS H Tdk Rek om V ME FAL Tdk Rek om V PAR TY Tdk Rek om V
12 .
46 Hidek
i Yo- gasw
ara. SLO W Dir eko m V INFI
NIT Y
Tdk Rek om V BSA Tdk Rek om V PAR TY Tdk
Rek
om V
13
.
49
Aris- tide Kean o Favia
n INFI
NIT
Y Tdk
Rek om V
FOS
FAT Tdk Rek om V PAR TY Tdk Rek om V 14 . 57 Syau qi Ar- june Sing- gih KO NC O Dir eko m V GR X Dir eko m V AM PAS Dir eko m V CLS Dir eko m V OT D Dir eko m V YP MA Dir eko m V RE VO LT Tdk Rek om
V
IDM Tdk Rek om V HA LUS Tdk Rek
om
V 15 61 Sav- eri Abel
Favia n
INFI
NIT Y
Dir eko m V PAR TY
Tdk Rek om
V

## Item based collaborative filtering
BSA Tdk Rek om V KL UN TIN G Tdk Rek om V 16 . 63
Reiki
Al- terio Savia
n
AM PAS Dir eko m V GR X Tdk Rek om V SLO W Tdk Rek om
V
INFI NIT Y Tdk Rek om V 17 .
78
Al-
tezza
Reiki Putra SLO W Dir eko m V INFI NIT Y Dir eko m V FOS FAT Tdk Rek
om
V PER IOD IKS Tdk Rek om V FLO UR MIL L Tdk Rek om V 18 .
80 Javas Athay
INFI
NIT Y
Tdk
Rek
om V
a
Tond a PAR
TY Tdk
Rek
om V BSA Tdk Rek om V 19 . 87 Na- rarya Putra Javas AM PAS Dir eko m V SLO W Dir eko m V KO
NC
O Dir eko m V INFI NIT Y Tdk Rek om V GR X Tdk Rek om V FOS FAT Tdk Rek om V 20 . 90 Athay a Pu- tra IDM Dir eko m V RE VO LT Dir eko m V SLO W Dir eko m V SA MB O Tdk Rek om V BSA Tdk
Rek
om V
Item based collaborative filtering
OT D Tdk Rek om V Jumlah True 75 Jumlah False 25 Total 100 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 = 75 100 𝑥 100% = 75%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = 25 100 𝑥 100% = 25%
Dari  penyebaran  kuesioner  pengujian  yang  telah  dil- akukan,  didapatkan  hasil  seperti  pada  table  4.2.  Total keseluruhan  nilai  true  adalah  75,  sedangkan  untuk  nilai false  berjumlah  25.  Sehingga,  nilai  akurasi  tingkat kebenaran  pada  pengujian  sistem  adalah  75%  dan  nilai tingkat kesalahannya adalah 25%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dari  pengujian sistem, maka dalam skripsi ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem  rekomendasi  desain  dapat  terapkan  di PT.CREATIVE  COLOR  GRESIK  yang  nantinya memudahkan proses pemesanan jersey .
2. Halaman rekomendasi untuk melakukan penilaian pada katalog desain jersey yang tersedia.
3. Halaman hasil untuk menampilkan hasil penilaian yang telah  dilakukan,  nilai similarity antar  desain jersey ,  dan hasil rekomendasi desain.
4. Hasil dari penilian  yang bernilai 0 yaitu sangat cocok akan  dimasukkan  ke  halaman  rekomendasi  untuk  di hitung similarity dan prediksi rekomendasinya.
5.2 Saran
Adapun saran  yang dapat diberikan  kepada penelitian berikutnya  apabila  ingin  mengembangkan  sistem  yang telah dibuat ini agar menjadi lebih baik adalah:
1. Data desain yang dimasukkan lebih banyak.
2. Dapat menampilkan keterangan motif dan model.
3. Menampilkan rekomendasi desain yang paling favorit atau yang memiliki nilai terbesar dari seluruh desain yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
1.Adi, P. S., 2010. Sistem Rekomendasi Nilai MataKuliah Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering. Seminar Nasional Informatika 2010, UPN Veteran Yogyakarta.
2.Agustyawan,  B.  &  Soeprapto,  S.  D.,  2018. JERSEY BOLA  PEMBENTUK  IDENTITAS  KAUM MUDA. Jurnal Universitas Gajah Mada.
3.Devi,  A.  A.  d.  T.  D.  B.,  2015.  Rancang  Bangun Reconnebder system dengan Menggunakan
Metode Collaborative filtering untuk Studi Kasus Tempat  Kuliner  di  Surabaya.  Rancang  Bangun Reconnebder system dengan Menggunakan
Metode Collaborative filtering untuk Studi Kasus Tempat Kuliner di Surabaya.
4.Hartijah,  T.  H.,  2019.  SISTEM  REKOMENDASI KULINER  KHAS  GRESIK  MENGGUNAKAN METODE ITEM  BASED  COLLABORATIVE FILTERING .  Jurnal  Universitas  Muhammadiyah Gresik.
5.Indriawan,  W.,  Gufroni,  A.  I.  &  R.,  2020.  Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Pertanian Menggunakan  Metode Item  based  collaborative filtering . Jurnal Siliwangi Sains Teknologi.
6.Linden, G. ,. S. B. ,. Y. J., 2003. recommendations item - to- item Collaborative  filtering .  The  IEEE
Computer Society.
7.Li, Q. & Kim, B. M., 2002. An Approach for Combining Content-based and Collaborative Filters. Departement  of  Computer  Science.  Departement of Computer Science, Kumoh National Institute of Technology.
8.Prasetyo,  B.  et  al.,  2019.  Implementasi  Metode Item - Based Collaborative  filtering dalam  Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris
Smartphone. Jurnal Eksplora Informatika, Volume Vol 9 No 1.
9.Ramadhan,  L.  A.  M.,  Sutardi  &  Nangi,  J.,  2017. Pembuatan Web E-Commerce Pada Toko Kenime Store Menggunakan Siststem Rekomendasi Berbasis  Metode Collaborative  filtering Dengan Algoritma Adjusted Cosine Similarity . semanTIK, Informatics Engineering Department of Halu Oleo University.
10.Ritandza  P,  Zam,  Z.,  2018.  Pembangunan  Aplikasi Desain Jersey Berbasis  Website  3d.  Jurnal
Universitas Komputer Indonesia. 11.Sabani, L., 2020. SISTEM REKOMENDASIPEMINJAMAN BUKU PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE ITEM -BASED COLLABORATIVE FILTERING .  Etheses,  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim.
12.Sanjung, A., 2011. Perbandingaan Semantic Classification  dan  Cluster-basedSmoothed  pada Recommender  System  berbasis Collaborative filtering . Library Universitas Telkom.
13.Sari,  K.  R.,  Suharso,  W.  &  Azhar,  Y.,  2020. Pembuatan  Sistem  Rekomendasi  Film  dengan Menggunakan  Metode Item  based  collaborative filtering pada  Apache  Mahout.  Jurnal  Repositor,
Universitas Muhammadiyah Malang. 14.Setiawan,  Y.,  Nurwanto,  A.  &  Erlansari,  A.,  2019. IMPLEMENTASI ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING DALAM PEMBERIAN REKOMENDASI AGENDA
WISATABERBASIS ANDROID. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.
15.Smyth , . B. & Lorraine, M., 2016. Adaptive Selection: An  Analysis  of  Critiquing  and  Preference-Based Feedback in Conversational Recommender Systems.  International  Journal  of  Electronic Commerce.