## SISTEM REKOMENDASI UNTUK TOKO ONLINE KECIL DAN MENENGAH
Yaya Suharya, Yudi Herdiana 1 , Novianti Indah Putri 2 , Zen Munawar 3
Teknik Informatika 1,2 ,  Manajemen Informatika 3
Universitas Bale Bandung 1,2 , Politeknik LP3I Bandung 3 e-mail:yayasuharya@unibba.ac.id, ydherdn@gmail.com 1 , noviantiindahputri2021@gmail.com 2 :,munawarzen@gmail.com 3
Abstrak : Sistem  pemberi  rekomendasi  sering  digunakan  di  toko  elektronik  untuk menyarankan  produk  serupa  atau  terkait,  produk  yang  berpotensi  menarik  bagi pelanggan  tertentu,  atau  serangkaian  produk  untuk  kampanye  pemasaran.  Sistem rekomendasi  telah  menjadi  bagian  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari  hampir  semua sistem  berbasis  informasi  serta  e-commerce  pada  umumnya.  Sebagian  besar  sistem pemberi rekomendasi menggunakan metode penyaringan kolaboratif untuk memberikan informasi personalisasi. Metode penyaringan kolaboratif adalah cara yang sangat efisien dan  nyaman  untuk  mencapai  personalisasi  karena  tidak  perlu  memperkenalkan informasi  semantik  tentang  produk  atau  menghubungkan  produk  dan  pengguna  secara manual.  Namun  teknik  penyaringan  kolaboratif  memang  membutuhkan  matriks  padat untuk  mengembalikan  rekomendasi  yang  relevan.  Penelitian  ini  mengusulkan  cara menggabungkan  beberapa  jenis  informasi  untuk  meningkatkan  densitas  matriks  input. Solusi  yang  disajikan  berfokus  pada  toko  online  kecil  dan  menengah  yang  dapat mengambil  manfaat  dari  hasil  yang  disajikan  ketika  mereka  ingin  menerapkan  sistem rekomendasi dalam aplikasi mereka.
Kata  Kunci :  Teknologi  informasi,  atribut  informasi,  pemrosesan  informasi,  toko online.

## 1. Pendahuluan
Sistem  rekomendasi  telah  menjadi  bagian  yang  tak  terpisahkan  dari  hampir  semua sistem  berbasis  informasi  serta e-commerce pada  umumnya  (Munawar,  Rustiyana, Herdiana,  &  Putri,  2021).  Sistem  pemberi  rekomendasi  berguna  untuk  memberikan rekomendasi  produk  yang  akan  yang  dipilih  berdasarkan  preferensi  masa  lalu,  riwayat pembelian,  dan  informasi  demografis  (Munawar,  Putri,  &  Musadad,  2020).  Dalam beberapa  tahun  terakhir,  jumlah  aplikasi  personalisasi  telah  meningkat  pesat,  terutama di  bidang  perdagangan  elektronik  di  mana  personalisasi  menjadi  faktor  keberhasilan yang  penting  (Manber,  Patel,  &  Robison,  2000).  Personalisasi  berarti  penyaringan informasi  untuk  setiap  orang  tertentu  untuk  memberikan  pelanggan  interaksi  yang disesuaikan  atau  dipersonalisasi  dengan  produk,  layanan,  situs  web,  dan  karyawan perusahaan. Konsep personalisasi adalah persyaratan mendasar untuk toko online . Toko online sering  disebut  juga  dengan e-commerce .  Secara  komersial, e-commerce dapat disebut  sebagai  kegiatan  yang  berusaha  menciptakan  transaksi  yang  panjang  antara perusahaan  dan  individu,  juga  melibatkan  pertukaran  uang,  barang  (Munawar,  2018). Berbeda  dengan  toko  tradisional,  toko  elektronik  tidak  dapat  menyediakan  kontak pribadi  dan  konsultasi  individu  yang  merupakan  sarana  penting  dari  manajemen hubungan  pelanggan.  Penggalian  pengetahuan  produk  dapat  memandu  pengguna  saat
melakukan  pencarian  suatu  produk  (Munawar,  2019b).  Mudah-mudahan,  toko online dapat  memanfaatkan  mekanisme  personalisasi  yang  dapat,  setidaknya  sebagian, mengkompensasi  kelemahan  kontak  virtual  dan  membantu  mengelola  hubungan pelanggan  secara  efisien. Dampak  teknologi  informasi  modern  di  perusahaan  luas  dan diwujudkan dalam cara yang paling bervariasi (Putri, Fudsyi, Komalasari, & Munawar, 2021). Sistem  pemberi  rekomendasi  sering  digunakan  di  toko  elektronik  untuk menyarankan  produk  serupa  yang  terkait  atau  berpotensi  menarik  untuk  pelanggan tertentu  atau  serangkaian  produk  untuk  kampanye  pemasaran.  Pada  Era  komputerisasi ini kebutuhan manusia akan informasi dan perkembangan teknologi di bidang teknologi informasi  dan  komunikasi  (Musadad  et  al.,  2021).  Pengguna  bisa  mengakses  toko online maka perlu menggunakan program aplikasi. Penggunaan program aplikasi dapat mempermudah dalam pencatatan, perbaikan, serta penghapusan data (Munawar, 2020). Sebagian  besar  sistem  pemberi  rekomendasi  menggunakan  metode  penyaringan kolaboratif  untuk  memberikan  informasi  yang  dipersonalisasi.  Aplikasi  bisa  berjalan dengan  baik  bila  sudah  dilakukan  pengujian  sistem.  Proses  pengujian  dilakukan  untuk memastikan apakah sistem berjalan sesuai rencana awal yang telah dibuat atau tidak dan untuk  mengetahui  letak  kesalahan  yang  ada  pada  sistem  (Munawar,  2019a).  Secara umum,  sistem  rekomendasi  sangat  berguna  bagi  pengguna  yang  belum  atau  kurang pengalaman  serta  kurang  pengetahuan  dalam  memilih  banyak  alternatif  dan  untuk mengevaluasi  alternatif,  yang  lebih  relevan  daripada  yang  lain  (Putri,  Rustiyana, Herdiana, & Munawar, 2021).
Titik  awal  untuk  penyaringan  kolaboratif  adalah  m-by-n-matrix  disebut  matriks  rating dengan  m  mengacu  pada  pelanggan  (baris)  dan  n  mengacu  pada  produk  (kolom). Dengan  menggunakan  teknik  yang  berbeda,  persamaan  antara  produk  (teknik  berbasis item) atau antara pengguna (teknik berbasis pengguna) dihitung.  Informasi dimasukkan oleh  pelanggan  secara  langsung  sedangkan  informasi  implisit  diambil  dari  interaksi pengguna  dengan  toko.  Metode  analitik  kuantitatif  yang  diterapkan  untuk mengeksplorasi  pengembangan  penelitian  yang  menyelidiki  teknologi  informasi  dan komunikasi  (Komalasari,  Munawar,  &  Putri,  2021).  Informasi  eksplisit  termasuk peringkat  produk  yang  diberikan  oleh  pelanggan,  informasi  implisit  termasuk  pesanan dan  analisis  clickstream.  Metode  penyaringan  kolaboratif  adalah  cara  yang  sangat efisien  dan  nyaman  untuk  mencapai  personalisasi  karena  tidak  perlu  memperkenalkan informasi  semantik  tentang  produk  atau  menghubungkan  produk  dan  pengguna  secara manual.  Interaksi  pelanggan  dengan  toko  adalah  satu-satunya  informasi  yang diperlukan,  namun,  teknik  penyaringan  kolaboratif  memang  membutuhkan  matriks peringkat yang padat untuk mengembalikan rekomendasi terkait.
Persyaratan  memiliki  matriks  peringkat  yang  padat  untuk  menggunakan  metode penyaringan kolaboratif bermasalah untuk sistem toko online kecil dan menengah yang tidak  dapat  mengumpulkan  informasi  yang  cukup  tentang  pelanggan  mereka.  Untuk memperjelas  masalah  ini,  penelitian  ini  menyajikan  eksperimen  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  informasi  implisit  dan  eksplisit.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan densitas matriks rating dari sumber  data  yang berbeda dan kemudian, untuk  menggabungkan  informasi  eksplisit  dan  implisit  untuk  meningkatkan  densitas matriks  rating.  Kombinasi  informasi  pengguna  yang  berbeda  memungkinkan  toko
online kecil  dan  menengah  untuk  secara  signifikan  meningkatkan  kepadatan  matriks peringkat dan, oleh karena itu, kualitas rekomendasi.

## 2. Sistem Rekomendasi
Tujuan dari sistem rekomendasi adalah untuk merekomendasikan produk sesuai dengan preferensi  pengguna.  Area  yang  luas  dari  sistem  pemberi  rekomendasi  telah diperkenalkan  pada  pertengahan  1990-an  oleh  beberapa  penelitian  awal  tentang penyaringan  kolaboratif  (Resnick  &  Varian,  1997),  (Shardanand  &  Maes,  1995). Sedangkan  istilah  sistem  pemberi  rekomendasi  lebih  umum  karena  terdiri  dari penyaringan berbasis konten, penyaringan kolaboratif, serta pendekatan hibrida.
Klasifikasi Sistem Rekomendasi. Sistem rekomendasi dapat diklasifikasikan dalam tiga kelompok  berdasarkan  pendekatan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi (Adomavicius,  G.,  Tuzhilin,  2005):  Pendekatan  penyaringan  berbasis  konten, Pendekatan penyaringan  kolaboratif  dan Pendekatan hibrida. Untuk atribut pendekatan penyaringan  berbasis  konten  ditugaskan  untuk  setiap  produk.  Dengan  menggunakan teknik  temu  kembali  informasi  pada  atribut-atribut  tersebut  dimungkinkan  untuk memperoleh  kesamaan  antar  produk,  sehingga  dua  produk  dengan  atribut  yang  sama memiliki  tingkat  kesamaan  (Basu,  Hirsh,  &  Cohen,  1998).  Dengan    Sistem  Informasi masalah  keakuratan,  kecepatan  informasi  dapat  diatasi  (Munawar,  Ismirani  Fudsyi,  & Zainal  Musadad,  2016).  Keuntungan  dari  pemfilteran  berbasis  konten  adalah kemungkinan  untuk  mendefinisikan  secara  tepat  hubungan  antar  produk,  yaitu  untuk cross atau up-selling. Namun keuntungan ini muncul dengan harga tinggi. Di satu sisi, pendekatan ini membutuhkan definisi manual dari sejumlah besar informasi tambahan, mis. kata kunci dan atribut untuk setiap produk. Informasi ini harus selalu up-to-date . Di banyak  organisasi,  teknologi  informasi  korporat  memiliki  peran  pelaksana  utama dibandingkan  dengan  pemikiran  strategis  dan  inovatif  (Putri,  Herdiana,  Munawar,  & Komalasari,  2021).  Di  sisi  lain,  pemfilteran  berbasis  konten  menggunakan  teknik penambangan data yang rumit untuk menghasilkan informasi yang dipersonalisasi.
Berbeda dengan pemfilteran berbasis konten, pendekatan pemfilteran kolaboratif hanya membutuhkan  informasi  tentang  interaksi  dan  transaksi  pengguna  seperti  peringkat produk, pesanan, atau informasi  aliran klik untuk  memberikan rekomendasi.  Informasi ini  terus  diberikan  oleh  pengguna  saat  menjelajahi  situs  web,  membeli  atau  menilai produk.  Perbedaan  utama  lainnya  adalah  bahwa  pendekatan  penyaringan  kolaboratif didasarkan pada informasi konteks pelanggan. Jadi kekuatan dari pendekatan ini adalah otomatisasi  penuh  dan  semantik  berbasis  penggunanya.  Namun  pendekatan  ini membutuhkan  sejumlah  data  tertentu  untuk  memberikan  hasil  yang  berharga,  yaitu jumlah pelanggan dan  yang lebih penting kuantitas transaksi pengguna (sering disebut masalah cold start dan masalah first-rater ).
Penyaringan  Kolaboratif  Berbasis  Pengguna  dan  Berbasis  Item.  Pendekatan penyaringan  kolaboratif  dapat  diimplementasikan  menggunakan  metode  berbasis pengguna  atau  berbasis  item.  Keduanya  mengambil  sebagai  input  matriks  peringkat dengan pelanggan di dimensi baris dan produk di dimensi kolom. Matriks dua dimensi
ini mewakili hubungan antara pengguna dan produk baik berdasarkan peringkat produk, produk yang dibeli, atau data aliran klik. Jika peringkat produk dipertimbangkan, setiap elemen di persimpangan produk dan pelanggan akan berisi nilai antara  -1 dan +1 yang mewakili  penilaian  pelanggan  untuk  produk  di  mana  -1  menunjukkan  ketidaksukaan yang kuat dan +1 sebagai kasih sayang yang kuat. Tabel 1 menunjukkan contoh matriks peringkat.
Tabel 1. Contoh Matriks Penilaian DVD Lost In Transaction DVD Supremasi Bourne DVD Kehidupan Akuatik Mr. Smith 0 +0,5 0 Mr. Johnson -0,5 -1 +0,5 Mrs. Miller +1 +0,5 0
Dalam  contoh,  Mr.  Miller  adalah  penggemar  berat  produk  DVD  Lost  in  Translation karena dia menilainya dengan nilai tertinggi (+1). Namun, Mr. Johnson tidak menyukai produk  tersebut  dan  karena  itu  menilainya  rendah  (-0,5).  Prinsip  yang  sama  berlaku untuk  pesanan dan informasi  aliran klik dengan  setiap sel  berisi  nilai  antara 0 dan  +1. Dengan demikian +1 menunjukkan pembelian suatu produk dan 0 berarti produk  yang belum  dibeli.  Dalam  hal  data  aliran  klik,  nilai  antara  0  dan  +1  menginformasikan seberapa sering pengguna mengunjungi halaman web yang berisi produk tertentu. Saat  menerapkan  metode  berbasis  pengguna,  pada  langkah  pertama,  kesamaan  antar pengguna  dihitung.  Perhitungan  ini  dapat  dicapai  dengan  menerapkan  rumus matematika  yang  berbeda.  Dalam  tulisan  ini,  kesamaan  antara  pengguna  dinilai menggunakan  metode  kosinus  (Resnick  &  Varian,  1997).  Setelah  kesamaan  antara semua pengguna telah dihitung matriks baru dengan pelanggan pada kedua dimensi dan kesamaan sebagai entri dikembalikan (lihat Tabel 2).
Tabel 2. Kesamaan Antar Pelanggan Mr. Smith Mr. Johnson Mrs. Miller Mr. Smith +1 _1 +1 Mr. Johnson -1 +1 -0,8 Mrs. Miller +1 +1 -0,8
Gambar 2: Kesamaan antar pelanggan
Berdasarkan  matriks  ini,  setiap  pengguna  dapat  mengekstrak  grup  pengguna  yang paling  mirip  (tetangga  terdekat).  Kelompok  ini  kemudian  digunakan  pada  langkah kedua  untuk  mendapatkan  rekomendasi  produk.  Prinsip  rekomendasinya  cukup  jelas; jika Mr. Smith sangat mirip dengan Mrs. Miller dan jika Mrs. Miller sangat menyukai produk  yang  belum  dibeli  oleh  Mr.  Smith,  kemungkinan  Mr.  Smith  juga  menyukai produk  ini  agak  tinggi.  Metode  berbasis  pengguna  mengembalikan  rekomendasi  yang dipersonalisasi  karena  setiap  pengguna  menerima  proposisi  berdasarkan  profilnya.
Dalam  contoh,  kemungkinan  besar  Mr.  Smith  menyukai  produk  DVD  Lost  in Translation karena dia sangat mirip dengan Mrs. Miller yang menilai produk ini tinggi.
Berbeda  dengan  metode  berbasis  pengguna,  metode  berbasis  item  secara  langsung memperoleh kesamaan antara produk. Sekali lagi, beberapa pendekatan matematis dapat digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  ini.  Dalam  penelitian  ini,  metodologi  telah dipilih.  Metodologi  ini  menghitung  probabilitas  bahwa  produk  X  akan  dibeli  jika produk  Y  telah  dibeli.  Ini  mewakili  rekomendasi  yang  tidak  dipersonalisasi  karena setiap  pengguna  yang  melihat  produk  tertentu  akan  mendapatkan  rekomendasi  yang sama. Metode berbasis item sering disebut dengan moto Pelanggan yang membeli item ini  juga  membeli  item  berikut  (Deshpande  &  Karypis,  2004).  Pengantar  yang  lebih dalam tentang algoritma umum yang digunakan untuk penyaringan kolaboratif berbasis pengguna dan berbasis item serta analisis (Sarwar, Karypis, Konstan, & Riedl, 2000).

## 3. Rekomendasi Eksperimen
Tujuan  dari  eksperimen  pemberi  rekomendasi  adalah  untuk  mengambil  informasi implisit dan eksplisit dalam  skenario kasus  nyata.  Informasi  eksplisit  dimasukkan oleh pelanggan secara langsung melalui peringkat bintang 5 yang umum. Informasi implisit disimpulkan  dari  perilaku  pelanggan  di  toko  online,  yaitu  pemesanan  dan  data clickstream. Pengaturan eksperimen, percobaan dimulai dengan mendirikan toko online yang berisi 149 DVD film. Semua DVD berisi film yang dirilis dalam 7 tahun terakhir. Hampir  200  siswa  diminta  untuk  bergabung  dalam  eksperimen  dan  83  setuju  untuk berpartisipasi.  Eksperimen  dibagi  menjadi  dua  bagian:  Pada  bagian  pertama,  semua siswa  harus  membeli  DVD  yang  sudah  mereka  miliki  secara  virtual.  Bagian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  order  dan  clickstream.  Pada  bagian  kedua, setiap  siswa  harus  menilai  5  produk  yang  disajikan  kepadanya.  Jika  siswa  mengetahui film  tersebut,  ia  diminta  untuk  menilainya  dengan  nilai  mulai  dari  satu  hingga  lima bintang.
Pada  bagian  pertama  percobaan,  462  produk  dibeli  oleh  83  siswa  yang  berpartisipasi. Seorang  siswa  rata-rata  membeli  kemudian  5,57  produk.  Secara  keseluruhan,  109 produk  berbeda  dipesan,  artinya  40  produk  tidak  terjual  sama  sekali  (hampir  28,8%). Selama  bagian  kedua  percobaan,  99  peringkat  untuk  58  produk  berbeda  telah dikirimkan.  Untuk  menghitung  rekomendasi,  algoritma  penyaringan  kolaboratif berbasis  pengguna  dan  berbasis  item  telah  diimplementasikan.  Informasi  pesanan  dan aliran klik diperoleh dengan menelusuri dan membeli DVD. Kepadatan Matriks dengan Sumber  Informasi  Tunggal.  Dengan  149  produk  yang  tersedia  dan  83  siswa  yang berpartisipasi,  matriks  penilaian  R  berisi  149  x  83  =  12367  sel.  Seperti  yang  telah disebutkan, tiga sumber informasi yang berbeda telah digunakan untuk mengisi matriks peringkat:  Peringkat  produk  yang  diberikan  oleh  pelanggan,  item  yang  dibeli  berasal dari pesanan, informasi aliran klik.
Peringkat  produk  adalah  sumber  informasi  terbaik  yang  dapat  diperoleh  toko  online karena  mencerminkan  penilaian  akhir  pelanggan  untuk  produk  tertentu.  Sayangnya informasi ini jarang terjadi karena pelanggan biasanya hanya menilai produk yang telah
mereka  beli  dan  hanya  sekelompok  kecil  pengguna  yang  menggunakan  fungsi  ini.  99 peringkat  percobaan menggunakan model bintang lima didefinisikan ke  dalam matriks peringkat  sebagai  berikut:  -1  untuk  satu  bintang,  -0,5  untuk  dua  bintang,  0  untuk  tiga bintang,  +0,5  untuk  empat  bintang  dan  +1  untuk  lima  bintang.  Dengan  menggunakan informasi  ini,  bahkan  1%  dari  semua  elemen  matriks  peringkat  tidak  terisi.  Dengan menggunakan  informasi  peringkat  produk,  kepadatan  matriks  terlalu  rendah  untuk memungkinkan rekomendasi yang berharga.
Informasi  pesanan  juga  merupakan  cara  yang  baik  untuk  mendapatkan  preferensi pelanggan. Informasi ini mudah diakses dan jauh lebih padat daripada peringkat produk. Namun  terkadang  orang  membeli  produk  yang  sebenarnya  tidak  mereka  sukai.  Ini adalah  kasus  untuk  film  yang  belum  mereka  tonton  dan  mereka  pikir  mereka  akan menyukainya.  Oleh  karena  itu  peringkat  eksplisit  lebih  dapat  diandalkan  daripada informasi  pesanan.  Dalam  matriks  penilaian,  462  produk  yang  dibeli  oleh  83  siswa diberi tanda +1. Dalam percobaan, setiap siswa memesan rata-rata 5,57 produk dari 149 produk  yang  tersedia.  Menggunakan  informasi  barang  yang  dibeli  menghasilkan kepadatan matriks 3,74%. Kepadatan matriks ini adalah nilai realistis untuk sistem toko online  kecil  dan  menengah.  Nilai  ini  memungkinkan  penghitungan  rekomendasi  yang valid, namun kepadatan yang lebih tinggi akan memungkinkan pencocokan yang lebih baik antara pelanggan dan hasil yang lebih akurat.
Data  clickstream  adalah  jenis  informasi  terakhir  yang  dapat  mengarah  pada  definisi selera pengguna. Ini adalah sumber informasi yang paling substansial tetapi juga paling meragukan.  Namun  ada  korelasi  antara  halaman  web  yang  dikunjungi  dan  minat pengguna,  terutama  jika  pengguna  mengunjungi  beberapa  kali  halaman  produk  yang sama.  Untuk  mencerminkan  informasi  ini  ke  dalam  matriks  peringkat,  setiap  kali pelanggan  mengunjungi  halaman  produk,  sel  yang  sesuai  meningkat  sebesar  0,1. Dengan  menggunakan  informasi  clickstream,  matriks  peringkat  mencapai  kepadatan 6,2%.
Kepadatan Matriks dengan Sumber Informasi gabungan. Masalah sistem toko kecil dan menengah adalah pertentangan antara kualitas sumber dan kepadatan matriksnya. Untuk mengatasi  masalah  ini,  kombinasi  dari  berbagai  sumber  dapat  dicapai  untuk menggunakan  informasi  terbaik  yang  tersedia  dan  untuk  meningkatkan  kepadatan matriks.
Matriks peringkat gabungan dapat diperoleh dengan mengikuti aturan:
1.  Jika  pelanggan  telah  menilai  produk,  informasi  peringkat  digunakan.  Karena peringkat  adalah  informasi  yang  paling  berharga,  peringkat  itu  melampaui  pesanan dan  informasi  aliran  klik.  Definisi  nilai  ini  didefinisikan  dalam  subbagian  terakhir. Jika pelanggan tidak menilai produk, kami melanjutkan dengan (2).
2. Jika pelanggan telah membeli produk, nilai 0,8 ditetapkan. Perintah adalah indikator terbaik  kedua,  mereka  mengungguli  informasi  clickstream.  Perhatikan  bahwa  nilai 0,8  ditetapkan  alih-alih  nilai  +1  dari  subbagian  terakhir.  Hal  ini  dilakukan  untuk memasukkan  sedikit  ketidakpastian  dari  informasi  pesanan.  Jika  pelanggan  tidak membeli produk, kami melanjutkan dengan (3).
3.  Jika  pelanggan  telah  mengunjungi  halaman  produk,  nilai  antara  0,1  dan  0,6  diatur mengikuti  aturan  subbagian  terakhir.  Informasi  clickstream  adalah  informasi  yang kurang  relevan  tetapi  berguna  jika  tidak  ada  peringkat  atau  pesanan  yang  tersedia. Jika pelanggan belum mengunjungi halaman produk, sel matriks tidak diinisialisasi.
Dengan  menggabungkan  tiga  sumber  informasi  yang  tersedia,  dimungkinkan  untuk mencapai kepadatan matriks 6,8%. Kombinasi ini tidak hanya meningkatkan kepadatan matriks  sebesar  0,6  pada  informasi  clickstream  tetapi  juga  memberikan  kualitas informasi  yang  jauh  lebih  baik.  Peringkat  eksplisit  memiliki  dampak  yang  jauh  lebih baik daripada peringkat implisit (Herlocker, Jonathan L. ; Konstan, Joseph A.; Borchers, Al ; Riedl, 2004). Oleh karena itu, digunakan peringkat eksplisit jika tersedia. Dengan menerapkan  juga  peringkat  implisit,  matriks  peringkat  yang  dihasilkan  menjadi  lebih padat.  Banyak  peneliti  lain  mengandalkan  matriks  peringkat  yang  memiliki  kepadatan jauh  lebih  tinggi.  Contohnya  adalah  database  MovieLens  (Beenen  et  al.,  2004)  atau dataset EveryMovie yang banyak digunakan (Pennock, Lawrence, & Giles, 2000), berisi 2,8  juta  peringkat  dari  lebih  dari  70.000  pengguna.  Ini  mengarah  ke  rata-rata  40 peringkat  per  pengguna.  Ini  lebih  dari  4  kali  lebih  baik  dari  kombinasi  terbaik  kami. Selain itu, semua peringkat dari set data EveryMovie bersifat eksplisit. Kombinasi yang diusulkan  dari  sumber  informasi  memungkinkan  pada  saat  yang  sama  untuk meningkatkan  kepadatan  matriks  peringkat  (yaitu  menghindari  masalah  mulai  dingin dan masalah peringkat pertama) dan untuk meningkatkan kualitas kualitas informasi di dalam  matriks.  Pendekatan  ini  dapat  memungkinkan  sistem  toko  online  kecil  dan menengah untuk sepenuhnya memanfaatkan pendekatan penyaringan kolaboratif.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menunjukkan  bagaimana  informasi  implisit  dan  eksplisit  yang  berbeda dapat  digabungkan  untuk  meningkatkan  matriks  peringkat.  Kombinasi  dilakukan dengan  menggunakan  data  kasus  nyata  yang  diperoleh  dari  percobaan.  Hasil  dari penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  vendor  toko  online  lainnya  yang  bertujuan  untuk menerapkan  sistem  rekomendasi  dalam  aplikasi  mereka.  Fokus  penelitian  pada  toko online  kecil  dan  menengah.  Sistem  ini  seringkali  tidak  mampu  menggunakan pendekatan penyaringan berbasis konten karena investasi yang tinggi untuk memelihara informasi  terkait  produk.  Di  sisi  lain,  dengan  menggunakan  pendekatan  penyaringan kolaboratif  mereka  menghadapi  masalah  kepadatan  matriks.  Kombinasi  informasi implisit dan eksplisit seperti yang dilakukan dalam penelitian ini menawarkan cara yang sederhana dan efisien untuk meningkatkan hasil rekomendasi.
Pendekatan  yang  disajikan  dapat  diperluas  dengan  langkah-langkah  berikut:  Penelitian ini  berkonsentrasi  pada  penyaringan  kolaboratif.  Dengan  menggunakan  pendekatan hibrid,  hasilnya  dapat  ditingkatkan.  Namun,  pendekatan  penyaringan  berbasis  konten jauh  lebih  rumit  untuk  diterapkan.  Selain  itu,  semua  pendekatan  hibrida  mendapat manfaat dari pekerjaan ini karena bagian penyaringan kolaboratif ditingkatkan.
Cara  yang  jelas  untuk  meningkatkan  rekomendasi  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma yang lebih baik. Dalam percobaan, kami menggunakan algoritma standar dan
berkonsentrasi  pada  matriks  input.  Ada  banyak  pendekatan  yang  telah  terbukti  lebih baik daripada yang standar. Ini bisa menjadi cara lain untuk meningkatkan hasil. Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  pelanggan  harus  diminta  untuk  memberikan peringkat  eksplisit.  Untuk  mendorong  mereka,  mereka  bisa  mendapatkan  manfaat seperti kupon atau diskon.
Terkadang,  manajer  perusahaan  kecil  dan  menengah  mengenal  pelanggan  mereka dengan  cukup  baik.  Dengan  menyediakan  cara  untuk  secara  eksplisit  menilai  produk tertentu  untuk  mereka,  kepadatan  matriks  peringkat  dapat  ditingkatkan.  Untuk kedepannya,  kami  tertarik  untuk  membandingkan  hasil  kami  dengan  data  toko  online nyata  lainnya.  Oleh  karena  itu,  kami  berencana  untuk  meminta  toko  online  lain  untuk memberikan  data  (anonim)  mereka  kepada  kami.  Arah  penelitian  lain  yang  menarik adalah  penggunaan  teknologi  fuzzy  untuk  menciptakan  pendekatan  hybrid  dimana ketidakjelasan  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  pemeliharaan  informasi  terkait produk.
Cara  yang  jelas  untuk  meningkatkan  rekomendasi  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma yang lebih baik. Dalam percobaan, kami menggunakan algoritma standar dan berkonsentrasi  pada  matriks  input.  Ada  banyak  pendekatan  yang  telah  terbukti  lebih baik daripada yang standar. Ini bisa menjadi cara lain untuk meningkatkan hasil. Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  pelanggan  harus  diminta  untuk  memberikan peringkat  eksplisit.  Untuk  mendorong  mereka,  mereka  bisa  mendapatkan  manfaat seperti  kupon  atau  diskon.  Terkadang,  manajer  perusahaan  kecil  dan  menengah mengenal  pelanggan  mereka  dengan  cukup  baik.  Dengan  menyediakan  cara  untuk secara  eksplisit  menilai  produk  tertentu  untuk  mereka,  kepadatan  matriks  peringkat dapat ditingkatkan. Untuk kedepannya, kami tertarik untuk membandingkan hasil kami dengan  data  toko  online  nyata  lainnya.  Oleh  karena  itu,  Arah  penelitian  lain  yang menarik  adalah  penggunaan  teknologi  fuzzy  untuk  menciptakan  pendekatan  hybrid dimana  ketidakjelasan  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  pemeliharaan  informasi terkait produk.

## Daftar Pustaka
Adomavicius, G., Tuzhilin, A. (2005). Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 17 (6), 734–749. https://doi.org/10.1109/tkde.2005.99
Basu, C., Hirsh, H., & Cohen, W. W. (1998). Recommendation as Classification: Using Social and Content-Based Information in Recommendation. Proceedings of the 1998 Workshop on Recommender Systems , 11–15. Menlo Park: Cambridge university press.
Beenen, G., Ling, K., Wang, X., Chang, K., Frankowski, D., Resnick, P., & Kraut, R. E. (2004). Using social psychology to motivate contributions to online communities. Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW , 212–221. https://doi.org/10.1145/1031607.1031642 Deshpande, M., & Karypis, G. (2004). Item-based top-N recommendation algorithms.
ACM Transactions on Information Systems , 22 (1), 143–177.
https://doi.org/10.1145/963770.963776
Herlocker, Jonathan L. ; Konstan, Joseph A.; Borchers, Al ; Riedl, J. (2004). Evaluating Collaborative filtering recommender systems. ACM Transactions on Information Systems , 22 (1), 5–53. https://doi.org/10.1007/978-3-540-72079-9_9
Komalasari, R., Munawar, Z., & Putri, N. I. (2021). Review Penelitian Teknologi Informasi , Komunikasi dan Covid 19 menggunakan teknik Bibliometrik. Jurnal ICT : Information Communication & Technology , 20 (1), 34–41. Retrieved from https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi/article/view/303/pdf
Manber, U., Patel, A., & Robison, J. (2000). The Business of Personalization: Experience with Personalization of Yahoo!, Communications of the ACM. Communication of The ACM , 43 (8), 35–39. https://doi.org/10.2307/j.ctvct0023.26 Munawar, Z. (2018). Keamanan Pada E-Commerce Usaha Kecil dan Menengah.
Tematik , 5 (1), 1–16. https://doi.org/10.38204/tematik.v5i1.144
Munawar, Z. (2019a). Aplikasi Registrasi Seminar Berbasis Web Menggunakan QR Code pada Universitas XYZ. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan
Komunikasi , 6 (2), 128–150. https://doi.org/10.38204/tematik.v6i2.246 Munawar, Z. (2019b). Meningkatkan Kinerja Individu melalui Kritik/Saran menggunakan Recommender System. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 6 (1), 20–37. https://doi.org/10.38204/tematik.v6i1.185 Munawar, Z. (2020). Mekanisme Keselamatan, Keamanan dan Keberlanjutan untuk
Sistem Siber Fisik. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 7 (1), 57–88. https://doi.org/10.38204/tematik.v7i1.371
Munawar, Z., Ismirani Fudsyi, M., & Zainal Musadad, D. (2016). Perancangan Basis Data untuk Sistem Informasi Persediaan ATK pada PT. SPP. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 3 (1), 86–99. Retrieved from http://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/219
Munawar, Z., Putri, N. I., & Musadad, D. Z. (2020). Meningkatkan Rekomendasi Menggunakan Algoritma Perbedaan Topik. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa , 02 (02), 17–26. Retrieved from https://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/378
Munawar, Z., Rustiyana, Herdiana, Y., & Putri, N. I. (2021). Sistem Rekomendasi Hibrid Menggunakan Algoritma Apriori Mining Asosiasi. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 8 (1), 69–80.
https://doi.org/10.38204/tematik.v8i1.567
Musadad, D. Z., Wiganda, J., Munawar, Z., Putri, N. I., Informatika, M., Informatika, M., … Bandung, B. (2021). Aplikasi Pemeriksaan Barang Promo Berbasis Android Di PT XYZ. J-SIKA : Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa , 03 (1), 33–42. Retrieved from http://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/532
Pennock, D. M., Lawrence, S., & Giles, C. L. (2000). Collaborative Filtering by Personality Diagnosis : A Hybrid Memory- and Model-Based Approach . 473–480. Putri, N. I., Fudsyi, M. I., Komalasari, R., & Munawar, Z. (2021). Peran Teknologi Informasi Pada Perubahan Organisasi dan Fungsi Akuntansi Manajemen. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis , 7 (2), 47–58. Retrieved from https://jurnal.plb.ac.id/index.php/JRAK/article/view/625 Putri, N. I., Herdiana, Y., Munawar, Z., & Komalasari, R. (2021). Teknologi Pendidikan
dan Transformasi Digital di Masa. Jurnal ICT : Information Communication & Technology , 20 (7), 53–57. Retrieved from https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi/article/view/306/pdf
Putri, N. I., Rustiyana, Herdiana, Y., & Munawar, Z. (2021). Sistem Rekomendasi Hibrid Pemilihan Mobil Berdasarkan Profil Pengguna dan Profil Barang.
TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 8 (1 SE-Articles), 56–68. https://doi.org/10.38204/tematik.v8i1.566
Resnick, P., & Varian, H. R. (1997). Recommender Systems. Communications of the ACM , 40 (3), 56–58. https://doi.org/10.1145/245108.245121 Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2000). Analysis of recommendation algorithms for e-commerce . 158–167. https://doi.org/10.1145/352871.352887 Shardanand, U., & Maes, P. (1995). Social information filltering: Algorithms for automating word of mouth. Proceedings of the ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems , 210–217. https://doi.org/10.1145/223904.223931