## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN FOTOGRAFER DENGAN METODE HAVERSINE DAN TF-IDF DI MALANG RAYA
Aditya Irvandani 1 , Karina Auliasari 2 , Renaldi Primaswara Prasetya 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia adityairvndn@gmail.com

## ABSTRAK
Foto  merupakan  suatu  media  pada  era  seperti  sekarang  ini  untuk  mengabadikan  setiap  momen.  Acara ulang tahun,  acara  pernikahan  maupun acara wisuda sekalipun selalu tidak  luput dari kegiatan berfoto. Namun untuk  mendapatkan  hasil  yang  bagus,  kita  terkadang  harus  membayar  para  fotografer  yang  terkenal  dan setidaknya  selalu  sudah  memiliki  instansi  yang  memperkerjakannya.  Disinilah  fotografer freelance atau fotografer  yang tidak  memiliki keterkaitan dengan  instansi  bisa  memberikan solusi  yang prakis. Sejatinya para masyarakat awam tidak selalu memiliki relasi yang bisa menjadi fotografer untuk mendokumentasikan mereka, seperti halnya juga fotografer freelance yang tidak memiliki lahan untuk memasarkan jasa mereka. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  dari  sisi  pencari  jasa  ( client )  dan  fotografer  dengan membuat system rekomendasi pencarian fotografer freelance yang memiliki fitur menampilkan daftar fotografer berdasarkan  tempat  terdekat  dan  spesifikasi  foto  yang  dimilikinya  seperti  foto  pernikahan,  wisuda,  produk, ulang  tahun.  Metode  Haversine  ini  digunakan  untuk  mencari  jarak  dari  titik  pencari  jasa  dan  tempat  tinggal fotografer. Serta penggunaan metode TF-IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ) sebagai pencari spesifikasi dari fotografer sesuai dengan keyword yang ada di profile pencari jasa.
Kata kunci : sistem rekomendasi, fotografer freelance, haversine, TF-IDF
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Foto  merupakan  suatu  media  pada  era  seperti sekarang  ini  untuk  mengabadikan  setiap  momen. Acara  ulang  tahun,  acara  pernikahan  maupun  acara wisuda  sekalipun  selalu  tidak  luput  dari  kegiatan berfoto. Disinilah fotografer freelance atau fotografer yang  tidak  memiliki  keterkaitan  dengan  instansi  bisa memberikan  solusi  yang  prakis.  Sejatinya  para masyarakat  awam  tidak  selalu  memiliki  relasi  yang bisa  menjadi  fotografer  untuk  mendokumentasikan mereka, seperti halnya juga fotografer freelance yang tidak memiliki lahan untuk memasarkan jasa mereka.
Menurut  data  dari  setiap  komunitas  fotografi yang  ada  di  Malang  Raya,  contohnya  seperi Komunitas  Malang  Raya  Photography,  Komunitas Instanusantara  Malang,  Komunitas  Malang  Raya Landscaper  dan  FORKOM.FM  (Forum  Komunikasi Mahasiswa  Fotografi  Malang).  Terdapat  setidaknya 10  fotografer freelance pada  setiap  komunitas  yang sudah  memiliki  portfolio  sendiri.  Penggunaan social media seperti Instagram sebagai portfolio memanglah pilihan yang tepat untuk era seperti sekarang. Namun, perlu  juga  untuk  dimaksimalkan  bagaimana  dari portfolio  yang  sudah  mereka  siapkan  tersebut  dapat dilihat atau direkomendasikan ke masyarakat umum.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  peneliti membuat  sebuah  sistem  rekomendasi  pemilihan fotografer  untuk  mengatasi  masalah  dari  sisi  pencari jasa ( client ) dan fotografer itu sendiri. Yang memiliki fitur untuk menampilkan daftar fotografer berdasarkan  tempat  terdekat  dan  keahlian  foto  yang
dimilikinya  seperti  foto  pernikahan,  wisuda,  produk, studio.  Sistem  rekomendasi  pemilihan  yang  akan dikembangkan  ini  menggunakan  2  metode.  Pada metode  pertama  memiliki  konsep  untuk  menseleksi fotografer  yang  menguasai  keahlian  tertentu  sesuai kata kunci  yang digunakan. Metode ini  bernama  TF- IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ),  yang  dimana  memanfaatkan  keahlian foto setiap fotografer sebagai variable penentu dalam metode  ini.  Pada  metode  kedua  memiliki  konsep untuk  mencari  fotografer  yang  memiliki  jarak terdekat dengan pencari. Metode ini bernama metode Haversine  yang  dimana  memanfaatkan  nilai  latitude dan longitude dari 2 entitas. Dengan menggabungkan dua  metode  tersebut  di  harapkan  masyarakat  lebih mudah mencari fotografer freelance di daerah Malang Raya.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas,  maka  permasalahan  yang  dibahas  dalam program ini:
1. Bagaimana mengimplementasikan Metode Haversine dan TF-IDF untuk mencari fotografer yang diinginkan?
2. Bagaimana  menghitung  jarak  tedekat  antara pencari jasa dan fotografer freelance ?
3. Bagaimana menghitung kemiripan dari keahlian foto  yang  diinginkan  pencari  jasa  dengan keahlian foto yang fotografer miliki?

## 1.3. Tujuan
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dirumuskan sebelumnya,  maka  tujuan  penyusunan  dari  laporan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dapat  menghitung  jarak  tegak  lurus  antara pencari jasa dan fotografer.
2. Dapat  memberikan  rekomendasi  fotografer sesuai radius yang telah di berikan di system 3. Dapat  menghitung  kemiripan  antara  kata  kunci dan keahlian fotografer.
4. Membangun  aplikasi  menggunakan  metode Haversine dan TF-IDF dengan Codeigniter

## 1.4. Batasan Masalah
Agar  pembahasan  dalam  penelitian  ini  tidak meluas,  maka  penulis  mengambil  beberapa  batasan masalah sebagai berikut ini.
1. Data yang digunakan dalam pembuatan website sistem  rekomendasi  pemilihan  fotografer  ini didapatkan  dari  beberapa  komunitas  fotografi seperti Malang Raya Photography, Malang Raya Landscaper,  Instanusantara  Malang  dan  Forum Komunikasi  Fotografi  Mahasiswa  Se-Malang Raya.
2. Parameter  yang  digunakan  dalam  pencarian fotografer freelance adalah  data  hasil  kuesioner yang di mulai dari bulan September 2019.
3. Target  pengguna  ditujukan  untuk  masyarakat umum yang membutuhkan fotografer.
4. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk mengembangkan  aplikasi  adalah  HTML5,  CSS, PHP versi 4, MySQL dan CodeIgniter3.
5. Metode  yang  digunakan    adalah  algoritma havershine  dalam  pencarian  lokasi  fotografer freelance terdekat dan TF-IDF sebagai rekomendasi keahlian foto.
6. Lokasi Penelitian di Malang Raya.
7. Sistem  dapat  berjalan  di  beberapa  jenis  website yang berupa mobile maupun desktop.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Pada tahun 2018, Norman Hanifan
mengembangkan marketplace fotografi khusus fotografer  pemula.  Berawal  dari  banyak  fotografer yang  menawarkan  jasa  untuk  mengabadikan  momen dengan kualitas terbaik. Namun masih tidak memiliki komunitas  berakibat  minimnya  cakupan  relasi pekerjaan yang masuk. Oleh karena itu dikembangkanlah  sistem  photography  marketplace yang  dapat  membantu  para  fotografer  pemula  untuk menambah  jam  terbang  serta  mempromosikan fotografer  tersebut  secara  online.  Sistem  ini  dapat untuk diinputkan data pribadi mereka serta tarif yang diinginkan  dan  galeri  hasil  kerja  para  fotografer pemula  tersebut  untuk  membantu  mempromosikan fotografer pemula tersebut secara online . [1]
Pada  tahun  yang  sama,  Yulianto,  dkk  pada penelitiannya  yang  berjudul  “Penerapan Formula
Haversine Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian  Jarak  Terdekat  Lokasi  Lapangan  Futsal”. Banyaknya  penyewaan  lapangan  futsal  di  Kota Samarinda  yang  tidak  diikuti  dengan  informasi  yang cukup  bagi  masyarakat  sehingga  beberapa  tempat penyewaan  kurang  terekspos,  dapat  memunculkan kebingungan dari masyarakat untuk mencari lapangan futsal.  Berdasarkan  hal  tersebut  diperlukan  sistem yang  dapat  menyajikan  informasi  menurut  jarak terdekat menggunakan formula Haversine. [2] Kembali  tiga  tahun  sebelumnya,  Abdul  Azis Maarif, pada penelitiannya yang berjudul “Penerapan Algoritma  Tf-Idf  Untuk  Pencarian  Karya  Ilmiah”. Banyaknya  informasi  yang  beredar  tentu  membuat kebutuhan  akan  informasi  yang  relevan  semakin meningkat.  Penerapan  algoritma  TF-IDF  yang  dapat digunakan  untuk  mencari  karya  ilmiah  sebagai pengukur  tingkat  similaritas  antara  dokumen  dengan keyword  yang  didapat  dari  ekstraksi  teks  pada dokumen  sehingga  mendapatkan  data  yang  terurut dari yang kemiripannya (tingkat similaritas). [3]

## 2.2. Metode TF-IDF
Term Frequency – Inverse Document Frequency atau  biasa  sering  disebut  TF-IDF  adalah  metode pembobotan kata  dengan  menghitung  nilai frequency kemunculan  kata  pada  tiap  dokumen  dan  juga menghitung  kemunculan  sebuah  kata  pada  jumlah dokumen secara keseluruhan. Metode ini menggabungkan  2  konsep  perhitungan  bobot  yaitu frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  di  dalam  sebuah dokumen  tertentu  dan  inverse  frekuensi  dokumen yang  mengandung  kata  tersebut. Inverse  Document Frequency (IDF)  adalah  jumlah  dokumen  yang mengandung  sebuah  term  didasarkan  pada  seluruh dokumen yang ada pada data set. [4] Langkah-langkah pada metode ini:
1. Preprocessing dari  kata  kunci  dan  kalimat  pada dokumen yang akan diolah sesuai dengan kata kunci yang ada.
2. Menghitung Term  Frequency dari  kata  kunci terhadap semua dokumen yang ada.
3. Menghitung Inverse Document Frequency .
4. Menghitung  perkalian  antara Term  Frequency dan Inverse  Document  Frequency untuk  mendapatkan bobot setiap kata pada tiap dokumen.
5. Menjumlahkan  hasil  pembobotan  setiap  kata  pada setiap dokumen.
Terdapat 4 macam algoritma TF yang digunakan:
a. Raw TF Raw  TF  menentukan  bobot  suatu dokmen terhadap  istilah dengan  menghitung frekuensi  kemunculan  suatu  istilah  tersebut pada  dokumen  .  Raw  TF  selanjutnya  akan dituliskan sebagai TF.
b. Logarithmic TF Logarithmic  TF  mengurangi  tingkat kepentingan kemunculan kata dalam menghitung  bobot  dokumen  terhadap  suatu istilah  dengan  melakukan  log  terhadap  TF. Log TF dapat dihitung dengan rumus:
Ltf = 1 + log(tf)
c. Binary TF Binary  menyeragamkan  bobot  dokumen terhadap  istilah  dengan  memberi  nilai  0  dan 1.  Nilai  1  menyatakan  suatu  istilah  muncul minimal  satu  kali  dalam  suatu  dokumen, sementara  nilai  0  menyatakan  suatu  istilah tidak muncul sama sekali.
d. Augmented TF
Augmented  TF  menyeragamkan  bobot dokumen terhadap istilah dengan
memberikan range antara 0.5 hingga 1 .
Rumus metode TF-IDF sebagai berikut:
Dimana: W = bobot dokumen terhadap suatu kata kunci TF = jumlah kata kunci pada setiap dokumen IDF = Hasil 1+Log dari jumlah semua dokumen yang mengandung kata kunci [5] Setelah bobot (W) masing-masing dokumen diketahui, maka dilakukan proses pengurutan dimana semakin  besar  nilai  W,  semakin  besar  tingkat similaritas  dokumen  tersebut  terhadap  kata  kunci, demikian sebaliknya.

## 2.3. Metode Haversine
Metode Harversine merupakan sebuah cara yang digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara  titik permukaan  bumi  dengan  menggunakan  garis  lintang ( longitude ) dan garis  bujur ( latitute ) sebagai  variable inputan (Chopde & Nichat, 2013), Haversine formula adalah sebuah persamaan penting pada navigasi yang dapat  memberikan  jarak  lingkaran  besar  antara  dua titik  pada  permukaan  bumi  atau  benda  bulat berdasarkan  bujur  dan  lintang  (Chopde  &  Nichat, 2013). Dengan mengamsusikan bahwa bumi berbentuk  sebuah  lingkaran  atau  bulat  sempurna dengan jari-jari R 6.367, 45 km dan lokasi dari 2 titik dikoordinat  bola  (lintang  dan  bujur)  masingmasing dengan lon1, lat1 dan lon2, lat2.[6] Berikut adalah rumusnya:
Keterangan : 6371 = Jari-jari bumi dengan satuan kilometer
[7]

## 2.4. Fotografi
Kata  “ Photography ”  (fotografi)  berasal  dari Bahasa Yunani yang terdiri dari 2 kata: “Photo” yang berarti sinar dan “Graphos” yang berarti menggambar.  Jadi  Photography  dapat  diartikan “menggambar  dengan  cahaya”.  Jika  kita  ibaratkan fotografi  dengan  melukis,  dalam  fotografi  kita menggunakan kamera dan lensa sebagai alat lukisnya ( brush /kuas),  film  dan  sensor  digital  sebagai kanvas/kertas dan cahaya sebagai catnya. Penyebutan istilah  fotografi  sendiri,  yang  dapat  dicatat  dari catatan  paling  awal  dilakukan  oleh  Hercules Florence.  Pelukis  dan  penemu  asal  Perancis  ini  pada 1834 menulis dalam buku hariannya kata “Photographie”  untuk  menggambarkan  proses tersebut.  Namun  yang  membuat  kata  “ Photography ” dikenal  di  dunia  itu,  setelah  Sir  John  Herschel memberika  kuliah  di  Royal  Society  of  London  pada tanggal 14 Maret 1839.[8]
3. METODE PENELITIAN 3.1. Desain Arsitektur Sistem Dalam pembuatan sistem rekomendasi pemilihan  fotografer  dengan  metode  haversine  dan TF-IDF  ini.  Sistem  akan  mengecek  terlebih  dahulu keahlian  foto  yang  sering  dicari  oleh  pengguna. Setelah  itu  sistem  akan  memproses  data  tersebut menggunakan  metode  TF-IDF  untuk  di  cari fotografer yang memiliki keahlian yang sama dengan query .  Jika  hasil  sudah  di  dapatkan,  maka  sekarang untuk metode haversine akan di proses. Namun untuk perhitungan  ini  menggunakan  nilai  latitude  dan longitude  dari  pengguna.  Pada  halaman  pencari  jasa nanti  akan  terdapat  tombol  untuk  mengecek  lokasi dan  mendapatkan  nilai  latitude  longitude  pengguna. Jika  sudah  ditemukan,  maka  metode  Haversine  bisa digunakan.  Ketika  keduanya  sudah  selesai,  sistem memunculkan  fotografer  sesuai  dengan  inputan  dari client. Alur di perlihatkan seperti pada Tabel 3.1.

## Tabel 1 Desain arsitektur sistem
Input Proses Output Nilai latitude , nilai longitude, radius jarak maksimal  dan keahlian  foto yang  sering  di cari. Metode  TF-IDF  untuk mencari fotografer yang  keahlian  fotonya sesuai  dengan  kata kunci yang ada. Setelah  hasil  dari  TF- IDF ada, hasil tersebut akan  di  proses  pada metode Haversine untuk  mencari  jarak dari  nilai  latidude  dan longitude pengguna terhadap list fotografer yang ada. Daftar fotografer  yang di rekomendasikan oleh  sistem  dan masuk  kedalam radius jarark masksimal  serta keahlian foto yang dicara oleh client .
3.2. Blok Diagram
Pada  penelitian  ini  terdapat  sebuah  blok diagram dengan sebagai berikut :

## Gambar 1 Blok Diagram
Penjelasan  Gambar  3.1  Blok  Diagram  yaitu sebagai berikut:
1. Pencari  jasa  login  ke website .  Jika  login  gagal atau  pencari  jasa  belum  memiliki  akun,  maka pencari  jasa  bisa  langsung  daftar  melalui website.
2. Sistem akan mengecek value keahlian foto yang pernah di isi oleh pengguna. Value tersebut akan diolah  sebagai  kata  kunci  pencarian  fotografer berdasarkan keahlian fotonya.
3. Jika  hasil  dari  metode  TF-IDF  sudah  di dapatkan,  pencari  jasa  akan  disuruh  untuk mengecek  lokasi dia berada dan kemudian akan mendapatkan nilai latitude dan longitude.
4. Dari  nilai  latitude  dan  longitude  yang  sudah didapatkan  tadi,  akan  digunakan  sebagai patokan  dimana  fotografer  berada  dan  dihitung menggunakan  metode  haversine  untuk  mencari jarak tegak lurus antara kedua titik.
5. Client  akan  mendapatkan  suatu  rekomendasi fotografer freelance berdasarkan fotografer yang terdekat  dengannya  dan  keahlian  foto  yang dicarinya
3.3. Diagram Usecase
Use case adalah cara formal yang menggambarkan  bagaimana  sebuah  sistem  bisnis berinteraksi  dengan  lingkungannya.  [9]  Dokumentasi perancangan  sistem  menggunakan  diagram  UML untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Diagram Use Case
Pada  gambar  2  merupakan  gambaran  dari diagram  Use  Case  yang  memiliki  3  entitas  atau  hak akses  seperti  Fotografer,  Pencari  Jasa  dan  Admin. Pada  hak  akses  admin,  dia  dapat  memanajemen semua  data  fotografer  dan  pencari  jasa.  Pada  hak akses  fotografer,  dia  dapat  memajemen  profil fotografer  miliknya  sendiri  dan  tentunya  dapat mengakses  halaman  about.  Pada  hak  akses  Pencari
Jasa  atau  Client,  dia  dapat  melihat  daftar  fotografer beserta  datanya,  mencari  rekomendasi  fotografer, memanajemen  profilnya  sendiri  dan  mengakses halaman  about.  Namun  di  ketiga  hak  akses  ini  dapat di digunakan apabila mereka sudah login ke website.

## 3.4. Flowchart Metode Haversine
Flowchart dibawah  ini  merupakan flowchart dari  metode  Haversine,  untuk  lebih  lengkapnya seperti gambar 3.
Gambar 3 Flowchart Metode Haversine
Pada Gambar 3 menunjukkan bahwa metode ini menggunakan  4  inputan  awal  yang  berada  pada  2 entitas  berbeda.  Entitas  yang  dimaksud  adalah pencari jasa dan fotografer. Di hasil akhir perhitungan jarak  akan  terdapat  percabangan  yang  dimana fotografer  yang  memiliki  jarak  antara  pengguna  dan fotografer  sesuai  dengan  yang  sudah  di  inputkan sebelumnya.
3.5. Flowchart Metode TF-IDF
Flowchart dibawah  ini  merupakan flowchart dari  metode  TF-IDF,  untuk  lebih  lengkapnya  seperti gambar 4.

## Gambar 4 Flowchart Metode TF-IDF
Pada  gambar  4  menunjukkan  bahwa  metode  ini dimulai  dari prepocessing Tokenizing dari  keahlian  foto setiap  fotografer  dan  berakhir  dengan preprocessing penjumlahan bobot setiap kata pada tiap dokumen.
Untuk  penjabaran  setiap preprocessing tersebut, penulis  memberikan flowchart- nya  seperti  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 5 Flowchart Prepocessing Kata Kunci
Pada  gambar  5  menunjukkan  bahwa  metode  ini digunakan  untuk  memproses  kata  kunci  dengan  cara Tokenizing atau  proses  pemotongan  string  masukan
berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya.  Hasil  dari foto  ini  yaitu  merupakan  array  yang  berisikan  setiap kata kunci yang ada.
Gambar 6 Flowchart Prepocessing Keahlian Foto
Pada  gambar  6  menunjukkan  bahwa  metode  ini digunakan  untuk  memproses  keahlian  foto  dengan  cara Tokenizing atau  proses  pemotongan  string  masukan berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya.  Hasil  dari proses  ini  yaitu  merupakan array yang  berisikan setiap  keahlian  foto  dari  fotografer  yang  sedang  di proses.
Gambar 7 Flowchart Term Frequency
Pada gambar 7 menunjukkan bahwa pada proses ini setiap  keahlian  foto  dari  fotografer  akan  dilakukan tokenizing dan  akan  dihitung  nilai  kemunculan  keahlian
foto  dari  setiap  fotografer  yang  sama  dengan  kata  kunci yang telah dimasukkan tadinya.
Gambar 8 Flowchart Inverse Document Frequency
Pada gambar 8 menunjukkan bahwa pada proses ini fotografer  yang diproses akan dihitung  berapa  jumlahnya serta  akan  menghitung  berapa  jumlah  fotografer  yang memiliki  keahlian  foto  seperti  kata  kunci  yang  telah disebutkan.
Pada gambar 9 menunjukkan bahwa pada proses ini untuk  setiap  keahlian  dari  tiap  fotografer  akan  dikalikan Term  Frequency dengan  hasil  Inverse Document Frequency -nya.

## Gambar 9 Flowchart SUM TF*IDF
Pada gambar 9 menunjukkan bahwa pada proses ini untuk  setiap  bobot  dari  keahlian  foto  di  tiap  fotografer akan di jumlahkan. Hasil dari penjumlahan tiap keahlian foto pada tiap dokumen akan digunakan sebagai bobot dari dokumen  (fotografer)  tersebut.  Dokumen  yang  memiliki bobot lebih tinggi, berarti nilai similaritasnya dengan kata kunci semakin besar.

## 3.6. Perhitungan Matematis Metode Haversine
Metode  Haversine  merupakan  metode  untuk pencarian  jarak  pada  dua  entitas  yaitu  fotografer  dan pengguna website . Dua nilai yang dipakai adalah nilai latitude  dan  longitude  dari  pengguna  dan  fotografer. Pada  pengujian  ini  untuk  nilai  latitude  dan  longitude dari dua entitas ini seperti table di bawah ini :
Tabel 2 Nilai derajat latitude longitude awal * Client Fotografer Latitude -7.9771391000000005 -7.979035 Longitude 112.6543165 112.636944
Konversi  kedua  entitas  ini,  nilai  latitude  dan longitudenya  dari  derajat  ke  bentuk  radians  menjadi sebagai berikut: Tabel 3 Nilai radian latitude longitude awal * Client Fotografer Latitude -0,138326131 -0,139260432 Longitude 1,965775437 1,965885532
Hitung jarak dengan menggunakan nilai latitude dan longitude awal tadi:
Dengan hasil jarak adalah 5,992829654 KM.
3.7. Perhitungan Matematis Metode TF-IDF
TF-IDF( Term  Frequency – Inverse  Document Frequency )  adalah  metode  pembobotan  kata  pada sebuah kalimat ataupun dokumen. Pada penelitian ini dokumen  yang  dimaksud  adalah  fotografer  dan  data yang  di  olah  pada  metode  adalah  keahlian  foto  dari setiap fotografer. Pengujian menggunakan kata kunci seperti Wedding, Prewed.
Dari  kata  kunci  seperti  di  atas,  di  dapatkan  daftar fotografer yang seperti tabel berikut:
Tabel 4 Tabel fotografer dan keahlian foto
No. Nama Fotografer Keahlian Foto 1 Amy Wedding, Prewed, Postwed, Studio

## 1. Preprocessing
Merupakan  proses  dimana  keahlian  fotografer ataupun query yang  masih  berupa  kalimat  akan  di hilangkan  symbol  yang  tidak  digunakan.  Kemudian setiap  kata  akan  diubah  menjadi  array  dan  di  cek apakah  kata  tersebut  merupakan  kata  imbuhan.  Jika Kata tersebut merupakan kata imbuhan maka akan di hapus.  Untuk  kata  yang  lolos  akan  di  ubah  menjadi huruf  kecil  semua.  Hasil  dari  tahap preprocessing untuk daftar fotografer, bila di buat table akan seperti berikut:
Tabel 5 Hasil preprocessing fotografer Fotografer ID Nama Fotografer Keahlian Foto[] 1 Amy [0] wedding [1] prewed [2] postwed [3] Studio
Untuk kata kunci ataupun query bila di tabelkan akan sebagai berikut :
Tabel 6 Hasil preprocessing query ID Kata Kunci Keahlian Foto 1 Wedding 2 Prewed

## 2. Term Frequency
Dari  keahlian  foto  setiap  fotografer  itu  akan dimasukkan  pada  table Term  Frequency .  Dimana Term Frequency adalah berupa  jumlah term dari kata kunci  pada  semua  dokumen  yang  ada.  Untuk  lebih
jelasnya  lihat  hasil  dari  tabel Term  Frequency .  Hasil dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 Hasil TF keahlian semua fotografer Term DF (Document Frequency) Wedding 1 Wisuda 1
Hasil dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 Hasil TF keahlian setiap fotografer TF ID Fotografer ID Keahlian Term Frequency 1 1 wedding 1 2 1 prewed 1 3 1 postwed 0 4 1 studio 0

## 3. Inverse Document Frequency
Data  fotografer  akan  dihitung  jumlahnya  ada berapa  dan  setiap  kata  juga  akan  dihitung  jumlahnya ada  berapa  pada  semua  dokumen.  Di  pengujian  ini dokumen  yang  dipakai  adalah  berjumlah  3.  Hasil dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9 Hasil Inverse Document Frequency
TF ID Fotografer ID Keahlian T F IDF 1+log(n/df) 1 1 wedding 1 1+Log(1/1) = 1 2 1 prewed 1 1+Log(1/1) = 1 3 1 postwed 0 0 4 1 studio 0 0 4. Term Frequency * Inverse Document
Frequency
Hasil  dari Term  Frequency akan  dikalikan dengan  hasil dari Inverse Document  Frequency . Dari hasil  tersebut  akan  menghasilkan  bobot  dari  setiap kata  pada  setiap  dokumen.  Hasil  dapat  dilihat  pada tabel 10.

## Tabel 10 Hasil TF-IDF
TF ID Fotografer ID Keahlian  TF  IDF  TF*IDF 1 1 wedding 1 1 1 2 1 Prewed 1 1 1 3 1 Postwed 0 0 0 4 1 Studio 0 0 0
5. Menjumlah hasil TF-IDF pada setiap fotografer
Pada  proses  setiap  dokumen  akan  di  jumlahkan nilai  TF-IDFnya.  Setelah  itu  baru  dirankingkan menurut yang terbesar. Hasil dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11 Penjumlahan TF-IDF setiap dokumen No. Nama Fotografer SUM(TF-IDF) 1 Amy 2
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Utama
Merupakan  halaman awal ketika user membuka website tersebut.  Tampilan  halaman  tersebut  seperti pada gambar 10.

## Gambar 10 Halaman pilih hak akses
4.2. Halaman Pilih Hak Akses Pendaftar
Merupakan halaman ketika user ingin mendaftar.  Pada  halaman  ini  user  akan  mendapatkan suatu  percabangan  dimana  dia  harus  memilih  untuk mendaftar  akunnya  sebagai  apa  nantinya.  Tampilan halaman tersebut seperti pada gambar 11.

## Gambar 11 Halaman pilih hak akses

## 4.3. Tampilan regist client
Merupakan  halaman  untuk  mendaftarkan  diri sebagai client . Pada halaman ini terdapat kolom untuk mengisikan  identitas  berupa username dan password yang  dipakai  untuk login nanti,  nama, email ,  nomor HP  dan  keahlian  foto.  Tampilan  halaman  tersebut seperti pada gambar 12.
Gambar 12 Tampilan daftar akun client

## 4.4. Tampilan list akun fotografer
Merupakan  halaman  daftar  atau  list  dari fotografer  yang  sudah  terdaftar.  Pada  daftar fotografer  ini  data  yang  ditampilkan  berupa  nama, email dan nomor HP. Selain itu, terdapat juga tombol untuk  mengedit  dan  menghapus  data  dari  fotografer yang  di  inginkan.  Tampilan  halaman  tersebut  seperti pada gambar 13.

## Gambar 13 Halaman daftar fotografer

## 4.5. Tampilan tambah akun fotografer
Merupakan  tampilan  dari  halaman  tambah  data fotografer  baru.  Pada  halaman  ini  meruapkan halaman  untuk  menambahkan  data  fotografer freelance  yang  baru.  Data  fotografer  yang  harus  di masukkan  antara  lain  seperti  nama,  username,  email, password,  alamat,  nomor  HP,  akun  Instagram,  jenis kamera  dan  flash,cara  berpakaiannya  apakah  casual ataupun  sporty,  keahlian  foto  yang  dimilikinya  dan tentunya  foto  yang  pernah  dihasilkannya.  Tampilan tersebut seperti pada gambar 14.

## Gambar 14 Halaman Tambah Data Fotografer

## 4.6. Tampilan Halaman Rekomendasi
Merupakan  halaman  untuk  mengecek  daftar rekomendasi  fotografer  terdekat  dan  sesuai  dengan keahlian  foto  yang  di  inginkan.  Tapilan  tersebut seperti pada gambar 15.

## Gambar 15 Halaman Rekomendasi

## 4.7. Pengujian Hasil Sistem Terhadap Metode
Pada  pengujian  ini  terdapat  20  data  fotografer yang  memiliki  nilai  latitude  dan  longitude  yang berbeda  juga.  Untuk  menguji  metode  ini  harus terdapat  3  variabel  penentu  dari  entitas  pencari  yaitu nilai latitude, longitude dan keahlian foto yang dicari. 3  Variabel  tersebut  untuk  pengujian  kali  ini menggunakan value seperti ini :
Tabel 12 Tiga Variabel Pencari Variabel Value Latitude Awal -7.9771391000000005 Longitude Awal 112.6543165
Kata Kunci Keahlian Foto Wedding, prewed
Untuk hasilnya adalah sebagai berikut :
Gambar 16 Hasil Metode
Jadi  dari  dari  pengujian  yang  dilakukan, menghasilkan  hasil  yang  sama  pada  perhitungan matematis.

## 4.8. Pengujian user
Pengujian  dilakukan  oleh  12  responden  yang sudah  menggunakan  aplikasi  ini  secara local. Kuesioner  yang dibuat dengan  memanfaatkan google form . Hasil kuesioner ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13 Hasil Kuesioner Pertanyaan Penilaian (%) Baik Cukup Kurang Apakah website ini dapat memberikan anda pilihan fotografer berdasarkan jarak terdekat? 9 3 0 Apakah website ini dapat memberikan anda pilihan fotografer berdasarkan keahlian foto yang anda inginkan? 11 1 0 Apakah sistem dapat menemukan lokasi anda dengan akurat? 8 3 1 Apakah menu pada sistem sudah berjalan dengan baik? 9 3 0 Apakah sistem ini mudah untuk digunakan? 10 2 0 Apakah sistem ini sudah layak dipublikasikan? 9 3 0 Jumlah 56 15 1 Prosentase 56/72*100% = 78% 15/72*100% = 21% 1/72*100% = 1%

## 4.9. Pengujian fungsional sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  mengecek  apakah  sistem  dapat  berjalan  dengan  sesuai  pada  setiap  browser yang ada.
Tabel 13 Pengujian Sistem Hak Akses Proses Google Chrome V.78 Mozilla Firefox V.70 Opera Browser A d m in Login dan Logout    Menu Admin    Menu Tampil dan Tambah Admin    Menu Tampil dan Tambah Fotografer    Menu Tampil dan Tambah Client    Fo to g r afer Login dan Logout    Halaman Fotografer    Halaman About    Cl ie n t Login dan Logout    Halaman Rekomendasi    Halaman Utama   
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan maka didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada pengujian metode antara secara matematis dan sistem, menu njukkan hasil yang sama persis.
2. Setelah dilakukan pengujian fungsionalitas pada 3  browser  yaitu  Google  Chrome  Versi  78, Mozilla  Firefox  Versi  70  dan  Opera  Browser, semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
3. Hasil  pengujian user dapat  disimpulkan  bahwa sistem pemilihan fotografer
mampu mengimplementasikan metode Term Frequency- Inverse  Document  Frequency dan  Haversine dengan  baik  dengan  prosentase  78%  kemudian 21%  menyatakan  cukup,  1%  menyatakan kurang

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah pengujian adalah sebagai berikut:
1. Penulis berharap  untuk data fee atau bayaran  dapat di  gunakan  sebagai  parameter    rekomendasi    harga jasa  fotografer        dengan  memanfaatkan  metode fuzzy tahani.
2. Penulis berharap untuk data bisa dikembangkan lagi untuk  skala  nasional  dengan  memanfaatkan komunitas fotografi yang ada juga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hanifan, N., 2018. Sistem Photography Marketplace Khusus Fotografer Pemula.
[2] Yulianto,  R.  and  Kridalaksana,  A.H.,  2018. Penerapan Formula Haversine  Pada  Sistem Informasi  Geografis  Pencarian  Jarak  Terdekat Lokasi Lapangan Futsal. Informatika
Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 13 (1), pp.14-21.
[3] Maarif,  A.A.,  2015.  Penerapan  Algoritma  TF- IDF  Untuk  Pencarian  Karya  Ilmiah. Teknik Informatika  Universitas  Dian  Nuswantoro, Semarang .
[4] Muzakki,  M.F.,  Jondri,  J.  and  Umbara,  R.F., 2019.  Analisis  Sentimen  Mahasiswa  Terhadap Fasilitas  Universitas  Telkom  Menggunakan Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dan  Tf-idf. eProceedings of Engineering , 6 (2).
[5] Deviyanto,  A.,  &  Wahyudi,  M.  D.  R.  (2018). Penerapan  Analisis  Sentimen  Pada  Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga) , 3 (1), 1-13.
[6] Farid,  F.,  &  Yunus,  Y.  (2017).  Analisa Algoritma  Haversine Formula Untuk  Pencarian Lokasi  Terdekat  Rumah  Sakit  Dan  Puskesmas Provinsi Gorontalo. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 353-355.
[7] Fauzi,  A.,  Pernando,  F.  and  Raharjo,  M.,  2018. Penerapan  Metode  Haversine Formula Pada Aplikasi  Pencarian  Lokasi  Tempat  Tambal  Ban Kendaraan  Bermotor  Berbasis  Mobile  Android. Jurnal Teknik Komputer , 4 (2), pp.56-63.
[8] Megawati, C.R., Suhartono, A.W. and
Bramantijo,  B.,  2017.  Perancangan  Karya Fotografi Tentang Permainan Tradisional
Indonesia. Jurnal DKV Adiwarna , 1 (10), p.9.
[9] Maulana,  Y.  I.  (2017).  Perancangan  Perangkat Lunak  Sistem  Informasi  Pendataan  Guru  dan Sekolah  (SINDARU)  Pada  Dinas  Pendidikan Kota  Tangerang  Selatan. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 13 (1), 21-27.