Vol. 15, No. 1, March 2022, pp. 40~47 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i1.11741  40

## Implementasi Algoritma Collaboration Filtering dalam Website E-Commerce (Studi Kasus Indri Collection)
Fajar Rizky 1 , Wawan Gunawan 2 1,2 Universitas Mercu Buana Jakarta, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received 3 Jan 2022 Revised 3 Jan 2022 Accepted 13 Apr 2022
Perkembangan  teknoligi  yang  begitu  pesat  ,  maka  bermunculan  situs-situs belanja online. Dalam berbelanja secara online sangat dibutuhkannya sistem rekomendasi  dalam  memasarkan  barang  kepada  pelanggan.  Didalam penelitian ini toko indri collection dalam memasarkan penjualan produk masih menggunakan  media  social  dan  kesulitan  dalam  merekomendasikan  produk kepada  pelanggan.  Dengan  membuat  web-based  dan  menggabungkan algoritma collaborative  filtering merupakan  cara  merekomendasikan pelanggan  berdasarkan  rating  tertinggi  dengan  persamaan  rating  pelanggan yang  lain.Hasil  menunjukkan  bahwa  algoritma  collaborative  filtering  dapat membantu  pelanggan  untuk  mendapatkan  nilai  rating  tertinggi  dengan pengguna lain yaitu rating angka 5 dan 3.966
Keywords:
Sistem Rekomendasi
Collaborative Filtering
SPK
Similarity
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Fajar Rizky 1 , Wawan Gunawan 2 Universitas Mercu Buana, jakarta Jl. Raya,No. 1, Kembangan ,Meruya Selatan, Jakarta Barat. E-mail: 41517120062@student.mercubuana.ac.id 1 , wawan.gunawan@mercubuana.ac.id 2

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan semakin maju dan selalu berkembang[1]. Perkembangan situs belanja online membuat beberapa pelaku usaha mulai beralih menjual barangnya melalui situs belanja online. E-Commerce merupakan tempat suatu kegiatan jual-beli  yang di lakukan secara online antara  pelanggan  dan  penjual  tanpa  harus  bertemu  langsung  melalui  situs  atau  website[2].menurut  [3] E- commerce merupakan teknologi yang menjadi kebutuhan mendasar setiap organisasi yang bergerak di bidang perdagangan.
Saat  ini  toko  Indri  Collection  memasarkan  dan  menjual  barang  menggunakan  media  sosial. Memasarkan dan menjual barang di sosial media sangat tidak aman untuk penjual dan pelanggan[4]. Seperti yang  dialami  oleh  Toko  Indri  Collection,  penipuan  yang  mengatasnamakan  Toko  Indri  Collertion  sangat merugikan toko dan pelanggan. Permasalahan lain yang dihadapi ada pada laporan penjualan dan rekomendasi produk  berkualitas kepada  pelanggan.  Saat  ini  toko  Indri  Collection  masih  melakukan  pencatatan  secara manual  dengan  cara  mencatat  di  buku,  Dengan  pembuatan web-based dan  menggabungkan  algoritma Collaborative  Filtering dapat  membantu  penjualan  agar  dapat  menginformasikan  barang  berkualitas berdasarkan  rating  pada  produk[5].  Content  Based  Filtering  merupakan  sistem  rekomendasi  yang mempergunakan profil preferensi pengguna dan deskripsi item untuk menghasilkan sebuah rekomendasi[6].
Sistem  pendukung  yang  diajukan  akan  menerapkan  metode  Collaborative  Filtering,  dengan menambahkan suatu pilihan atau rating dari sebuah produk dan  menemukan pola pengguna  melalui history rating dan  deskripsi item pengguna  untuk  menciptakan  sebuah  rekomendasi  baru  untuk  dibandingkan  pola pengguna lainnya[7]. Penelitian sebelumnya melakukan mixed hybrid antara metode Collaborative Filtering dan Content Based Filtering, pada sistem rekomendasi produk laptop[8].
41
Penelitian lainnya menjelaskan tentang metode Collaborative Filtering yang diterapkan pada aplikasi, dimana  mampu  memberikan  rekomendasi  terhadap  layanan  yang  memiliki  nilai  rating  tertinggi  sehingga membantu pengguna dalam memilih layanan yang tepat[9].
Kemudian  terdapat  juga  penelitian  lain  yang  menggabungkan  metode User  Based  Collaborative Filtering pada  suatua  plikasi  belanja  online  berbasis  web  dengan  fitur  rekomendasi  barang  berkualitas berdasarkan ketertarikan dan kebutuhan yang diketahui dari proses pencarian produk oleh pengguna[10].

## 2. METODE

## 2.1 Collaborative filtering
Metode  collaborative  filtering  melakukan  seleksi  data  konsumen  yang  memiliki  kesamaan karakteristik  guna  memberikan  sebuah  informasi  kepada  konsumen[7]. Collaborative  Filtering terbagi  dua yaitu Item-based dan user-based:
A. Item-to-Item Collaborative Filtering
Metode rekomendasi berdasar kemiripan antara pemberi rating terhadap suatu produk dengan produk yang dibeli. Kemiripan produk yang dibagi dengan parameter kebutuhan pelanggan yang diperoleh nilai kegunaan produk[8].

## B. User-Based Collaborative Filtering
Suatu  algoritma  dengan  teknik  statistika  guna  mendapatkan  sekelompok  pengguna  yang  disebut sebagai  neighbor.  Algoritma  diimplementasikan  guna  menggabungkan  minat  neighbors  yang menghasilkan rekomendasi N-teratas untuk active user atau prediksi[11].
Langkah  pertama  perhitungan  Collaboration  Filtering  adalah  mencari  Euclidean  Distance,  yakni menghitung jarak user dengan user yang lain berdasar item terpilih. Euclidean Distance dirumuskan dengan:
𝑑(𝑚1, 𝑚2) = √(𝑋𝑖 − 𝑌) 2
Keterangan:
(m1,2) = Jarak antara user 1 dengan user2 Xi = nilai objek i pada variable ke -x. Yi = nilai objek i pada variable ke-x
Setelah perhitungan Euclidean Distance maka dicari kemiripan antara user satu dengan user yang lain dengan perhitungan similarity , yang dirumuskan dengan:
Sim(i,j) = 1 1+√𝑑(𝑖,𝑗)
Keterangan : sim(i,j)= Nilai kemiripan antara objek i dan objek j. d(i,j)= Jarak antara objek i dan objekj
Setelah  mencari  kemiripan  maka  mencari  prediksi  yang  akan  direkomendasikan  kepada  pelanggan dengan weighted sum, yang dirumuskan:
Sim(i,j) = ∑ 𝑖,𝑗(𝑅𝑎,𝑖∗𝑆𝑖, ∑ 𝑖,𝑗|𝑆𝑖,𝑗|
Keterangan : P(a,i)= Prediksi untuk objek i terhadap objek a. R(a,i) = Penilaian item i oleh objek a S(i,j) = Nilai kemiripan antar objek i dan objek a
42
Jenis penelitian kuantitatif yang dilakukan dengan melibatkan data penjualan dan produk toko indri collection yang dianalisis dengan menggunakan suatu algoritma untuk menentukan rekomendasi yang ada pada tersebut.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang akan digunakan adalah observasi, wawancara, dan studi literatur.
1 Observasi
Melakukan  pengamatan  dan  pengumpulan  data  secara  langsung  di  Toko  Indri  Collection  terhadap proses penjualan barang-barang yang ada di toko dan menganalisa permasalahan yang ada di toko.
2 Wawancara
Melakukan  wawancara  secara  langsung  dengan  pemilik  toko  Indri  Collection  untuk  mendapatkan informasi terkait dengan permasalahan dan proses bisnis toko.
3 Studi Literatur
Mempelajari dan mengumpulkan data-data terkait dengan penelitian, seperti mempelajari penelitian yang sebelumnya yang berkaitan dengan metode Collaborative Filtering dari berbagai sumber dan refrensi.

## 2.4 Metode Pengembangan
Metode pengembangan  yang digunakan untuk pengembangan sistem  ini adalah waterfall . Waterfall disebut juga classic life cycle , waterfall proses pengembangan perangkat lunak dengan lima tahapa yaitu:
A. Analaisis Kebutuhan Sistem
Gambar 1. Flow Diagram Penelitian
Gambar 2. Waterfall
43
Kebutuhan  pada  penelitian  ini  menggunakan  software  yang  diakses  offline  yaitu  XAMPP.XAMPP sebagai  penghubung  database  MYSQL  diserver  local,Peneliti  menggunakan  Bahasa  SQL  sebagai perintah dasar.

## B. Desain
Pada  tahap  desain  ini  menggunakan use  case untuk  menggambarkan  batasan  sistem  serta  fungsi sistem secara umum. Dalam desain database, mendokumentasikan dalam bentuk LRS.
C. Implementasi
Pada tahap ini merupakan penerjemahan desain kedalam bentuk bahasa pemograman yang bisa dikenali komputer melalui proses coding.menggunakan framework Codeigniter 3.
dengan tipe pemrograman terstrukur MVC, Editor yang digunakan adalah visual studio code. Penggunan editor untuk penunjang implementasi algoritma collaborative filtering agar memudahkan dalam pengujian.

## D. Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  blackbox,  yaitu  pengujian  fungsional Dengan menguji jalannya form Login, voting rating dan form pembelian barang yang ada pada sistem toko yang telah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN (10 PT)
Data produk toko indri Collection dalam system e-commerce dimana menerapkan algortima collaborative Filtering ditunjukkan pada tabel 1:
No Tanggal Nama_Barang 1 5 februari 2020 Baju Gamis 2 5 februari 2020 Tas 3 7 Februari 2020 Gamis merah 4 28 februari 2020 Gamis Putih 5 9 februari 2020 Gamis Putih 6 20 Maret 2020 Kaptan Ungu 7 11 maret 2020 Tas 8 15 mei 2020 Gamis 9 14 mei 2020 Gamis 10 15 mei 2020 Kaptan Pusket 11 6 mei 2020 Gamis 12 14 mei 2020 Gamis 13 19 mei 2020 Kaptan Ungu 14 31 mei 2020 Gamis 15 14 maret 2020 Tas 16 14 maret 2020 Gamis 17 25 maret 2020 Tas LL 18 6 juni 2020 Gamis Biru 19 7 juni 2020 Gamis Cream 20 25 februari 2020 Abaya Hitam 21 3 juni 2020 Gamis 22 3 juni 2020 Gamis Marun
44
Tabel 1.Laporan Penjualan
Pada web-based ini terdapat juga LRS Database yang akan ditunjukkan pada gambar 3:
Pada gambar 3 menjelaskan keterangan sebagai berikut:
A. Tabel barang diisi oleh admin.
B. Tabel barang berisi data barang berdasarkan kategori
C. Tabel transaksi untuk konfirmasi pembayaran dari user kepada admin
D. Tabel gambar berisi gambar barang berdasarkan barang
E. Tabel rating berisi data rating berdasarkan pelanggan dan data barang
F. Tabel rinci transaksi berisi data rincian transaksi berdasarkan barang yang dipesan

## 3.1 Hasil Perhitungan Similarity
Tabel 2 . Sampel Rekomendasi Item User 1 User 2 User 3 User 4 Item 1 0 4 5 5 Item 2 3 5 3 3 Item 3 4 5 0 0 Item 4 2 0 0 3 Item 5 5 4 0 0 Item 6 4 0 0 3 Item 7 0 0 5 3 Item 8 3 3 2 0
Tabel 2 menunjukkan keterangan sebagai berikut:
23 3 juni 2020 Nevy 24 5 juni 2020 Lavender 25 10 maret 2020 Gamis brukatt
Gambar 3 . LRS Database
45
A. Pada kolom item terdapat isi tentang barang pada toko.
B. Pada  kolom user 1,2,  dan  3  terdapat  isi  tentang rating barang  yang  dipilih  oleh pelanggan.
Dari  Tabel  2 dicari Euclidean  Distance antara user yang  telah  melakukan  rating  pada  produk[12]. Sebagai contoh yakni jarak antara user 1 dan user 2 berdasarkan voting item. sebagai berikut:
𝑑(𝑚1, 𝑚2) = √(3 − 5) 2 + (4 − 5) 2 + (5 − 4) 2 + (3 − 3) 2 = 2,449
Keterangan: (m1,2) = Jarak antara user 1 user 2 X1 = nilai user 1 pada item 2,3 dan 8 Y2 = nilai user 2 pada item 2,3 dan 8
Setelah  menghitung Euclidean  Distance ,  Diperoleh  nilai  jarak  antar user yang  memberikan rating penilaian setiap produk. . Data nilai Euclidean Distance ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Euclidean Distance
User user Euclidean Distance pelanggan 1 pelanggan 2 2.449 pelanggan 1 pelanggan 3 1 pelanggan 1 pelanggan 4 2 pelanggan 2 pelanggan 3 2.449 pelanggan 2 pelanggan 4 2.23 pelanggan 3 pelanggan 4 2
Setelah mendapatkan Euclidean Distance, proses selanjutnya adalah mencari similarity anatara user 1 dan user 2:

## Sim 1,2 = 1 1+2.449 = 0.290
Setelah menghitung similarity user lain terhadap produk lain, diperoleh nilai similarity antar user yang memberikan rating penilaian setiap produk. Data nilai similarity ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Similarity user User Similarity pelanggan 1 pelanggan 2 0.290 pelanggan 1 pelanggan 3 0.5 pelanggan 1 pelanggan 4 0.333 pelanggan 2 pelanggan 3 0.289
46 pelanggan 2 pelanggan 4 0.309 pelanggan 3 pelanggan 4 0.333
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai prediksi antara user 1 dan user 2 yang ditunjukkan pada perhitungan berikut:
P(1,1) = (4∗0.290)+(5∗0.5)+(5∗0.333)
0.209+0.5+0.333

## = 4.741
Setelah menghitung hasil prediksi user lain terhadap produk lain, diperoleh nilai prediksi antar user yang diperoleh dari nilai similarity . Nilai prediksi ditunjukkan pada Tabel 5
Tabel 5 . Prediksi user item prediksi 1 item 1 4.741 1 item 7 5 2 item 4 2.515 2 item 6 3.966
Berdaarkan prediksi yang ditunjukkan pada tabel 5, diketahui user 1 mendapatkan rekomendasi item 7 dan user 2 mendapatkana rekomendasi item 6.

## 3.1 Tampilan Mekanisme Rekomendasi
Halaman  Rekomendasi  adalah  halaman  yang  merekomendasikan  barang  kepada  pelanggan,dengan persamaan  ratimg  amtara  pelanggan  dengan  pelanggan  lain  dan  mengambil  nilai  rating  tertinggi.  Halaman Rekomendasi ditunjukkan gambar
Gambar 4. Rekomendasi
48
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dari implementasi algoritma collaborative filetering pada toko indri collection berbasis website, maka kesimpulan sebagai berikut:
1. Mempermudah informasi rekomendasi barang pada pelanggan
2. pelanggan 1 dengan item 7 dengan nilai prediksi tertingi 5 pelanggan 2 dengan item 6 dengan nilai prediksi 3.966
3. sistem dapat mempermudah pihak toko untuk pengelolan stok barang yang diminati.
4. Mempermudah pemilik toko dalam laporan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. S. Setiawan and A. Pamuji, “Membangun Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Pada E-Commerce Melalui Penerapan Logika Fuzzy Tahani,” Fakt. Exacta , vol. 9, no. 4, pp. 341–352, 2016.
[2] S. Handayani, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis E-Commerce Studi Kasus Toko Kun Jakarta,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 182–189, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.310.182-189.
[3] H. A. Mumtahana, S.  Nita, and A. W. Tito, “Pemanfaatan Web E-Commerce untuk Meningkatkan Strategi Pemasaran,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, p. 6, 2017, doi: 10.23917/khif.v3i1.3309.
[4] Y. Fitriani and R. Pakpahan, “Analisa Penyalahgunaan Media Sosial untuk Penyebaran Cybercrime di Dunia Maya atau Cyberspace,” CAKRAWALA J. Hum. Bina Sarana Inform. , vol. 20, no. 1, 2020.
[5] E. Erlangga and H. Sutrisno, “Sistem Rekomendasi Beauty Shop Berbasis Collaborative Filtering,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 10, no. 2, p. 47, 2020, doi: 10.36448/jmsit.v10i2.1611.
[6] Y. S. Triana, F. F. Adrianti, and F. A. Maharani, “Implementasi Metode Content Based Filtering Pada Aplikasi Pencarian Taman Penitipan Anak,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 163–169, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.921.
[7] B. Prasetyo, H. Haryanto, S. Astuti, E. Z. Astuti, and Y. Rahayu, “Implementasi Metode Item-Based Collaborative  Filtering  dalam  Pemberian  Rekomendasi  Calon  Pembeli  Aksesoris  Smartphone,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 17–27, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.244.
[8] A. E. Wijaya and D. Alfian, “Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Collaborative Filtering Dan Content-Based Filtering,” J. Comput. Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[9] A.  ’Alim,  A.  Solichin,  and  P.  Painem,  “Sistem  Rekomendasi  Keterampilan  Teknologi  Informasi Dengan Metode User-Based Collaborative Filtering dan Log-Likelihood Similarity,” CogITo Smart J. , vol. 6, no. 2, p. 141, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.234.141-154.
[10] M.  W.  Putri,  A.  Muchayan,  and  M.  Kamisutara,  “Sistem  Rekomendasi  Produk  Pena  Eksklusif Menggunakan  Metode  Content-Based  Filtering  dan  TF-IDF,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 229, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1563.
[11] A.  Pamuji,  “Sistem  Rekomendasi  Kredit  Perumahan  Rakyat  Dengan  Menggunakan  Metode Collaborative Filtering,” Fakt. Exacta , vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2017.
[12] T. Badriyah, I. Restuningtyas, and F. Setyorini, “Sistem Rekomendasi Collaborative Filtering Berbasis User Algoritma  Adjusted Cosine Similarity,” Pros.  Semin.  Nas.  Sisfotek ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  38–45, 2017.