## Sistem Rekomendasi Makanan Untuk Penderita Diabetes Melitus 2 dengan Algoritma Content-based Filtering
Caesar Rizky Kurniawan, Firdaus*, Sarifah Putri Raflesia Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia Email: virdauz@gmail.com
Abstract—  Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  penyakit  kronis kompleks yang membutuhkan perawatan medis terus menerus dengan  strategi  pengurangan  risiko  multifactorial  di  luar kendali  glikemik.  Secara  umum  penyakit  diabetes  di klasifikasikan  menjadi  dua  tipe,  yakni  diabetes  tipe  1  yang disebabkan  oleh  kelainan  gen  dan  tipe  2  yang  terjadi  karena pola  hidup  yang  tidak  sehat.  Salah  satu  penyebab  DM  yakni konsumsi  makanan  yang  tidak  sehat  dan  jarang  melakukan aktifitas  olahraga.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah  sistem perekomendasi  yang  dapat  memberikan  saran-saran  yang bersifat personal berdasarkan pada preferensi yang diberikan oleh  pasien  penderita  DM  2.  Sistem  Perekomendasi  dapat memberikan  saran  yang  efisien  untuk  mempersempit  ruang informasi  sehingga  pengguna  diarahkan  ke  item  yang  sesuai dengan kebutuhan berdasarkan preferensi mereka. Dalam hal ini.  Metode  yang  digunakan  adalah  Content  Based  Filtering. Metode Content Based Filtering merekomendasikan suatu item dengan  cara  mencari  tingkat  kesamaan  antara  item  yang sebelumnya pernah di lihat, diberi like atau pun dipilih dengan item  lain.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah  PHP dengan  menggunakan  framework  Codeigniter.  Berdasarkan hasil penelitian penulis menyimpulkan bahwa sistem ini dapat merekomendasikan  makanan  kepada  pasien  sesuai  dengan preferensinya  sehingga  pasien  dapat  lebih  efisien  dalam menentukan menu makanan.
Keywords—  Diabetes  Mellitus,  Content  Based  Filtering, Framework, Codeigniter.

## I. P ENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  penyakit  kronis  kompleks yang  membutuhkan  perawatan  medis  terus  menerus dengan strategi  pengurangan  risiko  multifactorial  di  luar  kendali glikemik. Efek jangka panjang dari diabetes mellitus meliputi pengembangan progresif dari komplikasi tertentu.
Secara umum penyakit diabetes di klasifikasikan menjadi dua tipe, yakni diabetes tipe 1 yang disebabkan oleh kelainan gen dan tipe 2 yang terjadi karena pola hidup yang tidak sehat. Salah  satunya  disebabkan  karena  konsumsi  makanan  yang tidak sehat dan jarang melakukan aktifitas olahraga.
Banyak penelitian yang telah dilakukan dan pendapat para ahli    terkait  penyakit  diabetes  ini.  Beberapa  berpendapat bahwa  diabetes  tipe  1  tidak  bisa  disembuhkan  sedangkan diabetes tipe 2 dapat disembuhkan. Diabetes tipe 1 hanya bisa di  kurangi dengan  suntikan  hormon insulin.  Diabetes  tipe 2 bisa  di  sembuhkan  karena  penyebabnya  adalah  faktor  pola hidup  yang  kurang  baik.  DM  tipe  2  dapat  dicegah  dengan
menerapkan  pola  hidup  yang  sehat  terhadap  mereka  yang menderita  prediabetes  dan  mempunyai  faktor  risiko  DM. Pencegahan  dan  pengobatan  hendaknya  dilakukan  bersama baik  pemerintah  maupun  masyarakat  secara  luas.  Edukasi sangat  diperlukan  untuk  kesadaran  orang  –  orang  dengan prediabetes dan faktor risiko DM untuk mengubah gaya hidup [1]. Hal ini mengindikasikan jika penyakit diabetes tipe 2 bisa ditangani  apabila  penderita  bisa  mengatur  dan  menerapkan pola hidup yang sehat. Salah satunya dengan mengatur pola makan dengan memilih menu makanan yang sehat.
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Nutrition  Therapy System untuk Penderita Diabetes Melitus Tipe 2”  Burman Bagaskara  telah  menerapkan  pemanfaatan  sistem  informasi untuk membantu penderita tipe 2 dalam mengontrol asupan makanan yang dikonsumsi. Penghitungan jumlah kalori yang masuk  dilakukan  untuk  menghasilkan  informasi  yang  tepat mengenai  daftar  nutrisi  sehingga  dapat  membantu  pasien penderita  diabetes  tipe  2  untuk  melakukan  perawatan  diri secara  efisien  dan  efektif.Melihat  manfaat  yang  dihasilkan oleh  sistem  Nutrition  Therapy  System  untuk  Penderita Diabetes  Melitus  Tipe  2  ini,  penulis  mengusulkan  untuk menambahkan  fitur  Recommender  System      (Sistem Perekomendasi) untuk memberikan saran-saran yang bersifat personal  berdasarkan  pada  preferensi  yang  diberikan  oleh pengguna  sistem.    Sistem  Perekomendasi  ini  dibutuhkan karena  pengguna  sistem  sering  kali  kebingungan  dalam menentukan  menu  makanan  yang  harus  dia  pilih.  Sistem Perekomendasi dapat  memberikan saran yang efisien untuk mempersempit  ruang  informasi  sehingga  pengguna diarahkan ke item yang sesuai dengan kebutuhan berdasarkan preferensi  mereka  [2].  Dengan  fitur  ini,  pengguna  sistem dapat mendapatkan informasi yang merekomendasikan menu makanan yang mereka butuhkan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Perekomendasi
Sistem  perekomendasi  atau  recommender  system menerapkan teknik analisis data untuk membantu pengguna menemukan  item  yang  mereka  sukai  dengan  menghasilkan skor prediksi atau daftar item yang direkomendasikan untuk kemudian diberikan kepada pengguna [3]
Sistem perekomendasi digunakan untuk menyajikan item yang  paling  relevan  dari  sekumpulan  besar  item  untuk kemudian  diberikan  kepada  pengguna  [4].  Sistem
perekomendasi  digunakan  untuk  mempersempit  informasi yang  disajikan  berdasarkan  preferensi  pengguna,  dengan demikian pengguna lebih mudah menemukan informasi yang di  butuhkan.  Sistem  perekomendasi  bekerja  dengan menyaring  informasi  yang  disediakan  oleh  sebuah  sistem untuk kemudian disajikan kepada pengguna.
Pada penelitian sebelumnya [2] pengelompokan beberapa pendekatan sistem rekomendasi menjadi tujuh yaitu:
 Content-Based,  merekomendasikan  suatu  item  dengan cara  mencari  tingkat  kesamaan  antara  item  yang sebelumnya pernah di lihat / diberi like dengan item lain.
 Collaborative-Filtering,  yaitu merekomendasikan  suatu item  berdasarkan  rate  yang  diberikan  oleh  pengguna lainnya.
 Demographic,  yaitu  memberikan  rekomendasi  item berdasarkan  data  sebaran  pengguna  pada  wilayah tertentu.
 Knowledge-Based,  yaitu  suatu  sistem  rekomendasi berdasarkan domain pengetahuan yang spesifik. Sistem ini memerlukan seorang domain expert
 untuk menentukan kualitas data-datanya.
 Community-Based, yaitu merekomendasikan suatu item berdasarkan preferensi yang dimiliki oleh teman-teman di lingkungannya.
 Hybrid  Recommender,  yaitu  sistem  rekomendasi  ini mengkombinasikan teknik-teknik yang sudah disebutkan sebelumnya.

## B. Content-based Filtering
Content  Based  Filtering  adalah  perekomendasian  item yang  didasarkan  pada  deskripsi  item  dan  profil  preferensi pengguna.  Dalam  sistem  perekomendasi  berbasis  konten, kata kunci yang digunakan untuk menggambarkan item dan profil  pengguna  dibangun  untuk  menunjukkan  jenis  Item yang di sukai oleh pengguna. Dengan kata lain, algoritma ini mencoba untuk merekomendasikan item yang mirip dengan yang  disukai  pengguna  berdasarkan  history  (atau  sedang memeriksa pada saat ini). Secara khusus, berbagai item yang akan  di  rekomendasikan  dibandingkan  dengan  item  dinilai sebelumnya oleh pengguna.
Content  Based  Filtering  terfokus  pada  penyaringan  dan pengambilan  informasi  penelitian.  Karena  kemajuan teknologi  yang  signifikan  dan  banyaknya  informasi  yang berbentuk  teks,  maka  diperlukan  sistem  yang  dapat merekomendasikan item yang berisi informasi tekstual untuk dapat  menyaring  informasi  yang  overload.  Banyak  sistem penyaringan  berbasis  konten  saat  ini  fokus  pada merekomendasikan  item  yang  berisi  informasi  tekstual, seperti dokumen, situs Web (URL), dan berita Usenet pesan. Peningkatan atas pendekatan pencarian informasi tradisional berasal  dari  profil  pengguna  yang  berisi  informasi  tentang selera pengguna, preferensi, dan kebutuhan. Informsi tersebut dapat  diperoleh  dari  pengguna  secara  eksplisit,  misalnya, melalui  kuesioner,  ataupun  secara  implisit,  yakni  dengan mempelajari  perilaku  transaksional  mereka  dari  waktu  ke waktu [5]
Metode content based filtering ini mempelajari item yang dipilih  oleh  user,  kemudian  merekomendasikan  item  yang mirip berdasarkan pada item yang pernah disukai atau dipilih
oleh  user.  Proses  rekomendasi  pada  content-based recommendation terdiri dari 3 tahap, yaitu: content analyzer, profile  learner,  dan  filtering  component.  Proses  pertama dilakukan  oleh  content  analyzer,  yaitu  ketika  terdapat informasi tidak terstruktur seperti teks, maka akan dilakukan preprocesing untuk mengekstraknya menjadi informasi yang terstruktur [6].
Proses  kedua  adalah  pada  profile  learner,  dimana  pada tahap  ini  sistem  akan  mengumpulkan  informasi  dari  item representation  dan  user  feedback  untuk  membangun  user profile. Filtering component akan memprediksi apakah suatu item akan menarik untuk user dengan melakukan pencocokan antara  user  profile  dan  item  representation  untuk mengenerate  rekomendasi  yang  akan  diberikan  kepada user.Hasil  rekomendasi  disajikan  dalam  bentuk  top-ranked recommendation.

## C. Kelebihan Content-based Filtering
Metode  content-based  mempunyai  beberapa  kelebihan jika dibandingkan dengan collaborative filtering, yaitu:  User independence
Pada  sistem  rekomendasi  content-based,  user  profile terbentuk  dari  feedback  yang  diberikan  oleh  user  itu sendiri.  Sedangkan  pada  collaborative  filtering,  seorang user  membutuhkan  rating  dari  user  lain  untuk memperoleh  nearest  13  neighbornya.  Hanya  item  yang mirip  dengan  neighbor  dari  user  yang  akan direkomendasikan.
 Transparency Penjelasan  mengenai  bagaimana  sistem  bekerja  dapat dilihat  dari fitur-fitur atau atribut dari item  yang  dipilih oleh  user  sebelumnya.  Atribut  dari  item  inilah  yang menjadi indikator penting bagi sistem untuk memberikan rekomendasi.
 New item
Sistem rekomendasi content-based mampu
merekomendasikan  item  baru.  Setiap  item  yang mempunyai  kecocokan  dengan  user  profile  akan direkomendasikan.

## D. Framework  for  the  Application  of  Systems  Techniques (FAST)
Dalam  melakukan  analisis  sistem  menggunakan metodologi  FAST  (Framework  for  the  Application  of Systems  Techniques),  dan  tahapan  –  tahapan  dalam mengembangkan  sistem  dapat  di  lihat  pada  gambar  2.1. Seperti kebanyakan metodologi komersial, metodologi FAST hipotesis, tidak digunakan pendekatan tunggal pada analisis sistem. Ia mengintegrasikan semua pendekatan populer yang diperkenalkan pada paragraf-paragraf terdahulu kedalam satu kumpulan agile method / metode cerdas [7]. Terdapat 5 fase analisis  sistem  dalam  metode  FAST  (Gambar  1).  Adapun fase-fase tersebut adalah sebagai berikut :

## 1) Definisi Lingkup (Scope Definition)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  informasi  yang akan diteliti tingkat feasibility dan ruang lingkup proyek yaitu dengan  menggunakan  kerangka  PIECES  (Performance,
Information,  Economics,  Control,  Efficiency,  Service).  Hal ini  dilakukan  untuk  menemukan  inti  dari  masalah-masalah yang  ada  (problems),  kesempatan  untuk  meningkatkan kinerja  organisasi  (opportunity),  dan  kebutuhankebutuhan baru  yang  dibebankan  oleh  pihak  manajemen  atau pemerintah (directives).

## 2) Analisis Permasalahan (Problem Analysis)
Pada tahap ini akan diteliti masalah-masalah yang muncul pada  sistem  yang  ada  sebelumnya.  Dalam  hal  ini  yang dihasilkan  dari  tahapan  preliminary  investigation  adalah kunci  utamanya.  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  peningkatan performa sistem yang akan memberikan keuntungan dari segi bisnis perusahaan. Hasil lain dari tahapan ini adalah sebuah laporan yang menerangkan tentang problems, causes, effects, dan solution benefits.

## 3) Analisis Kebutuhan (Requirements Analysis)
Pada  tahap ini akan dilakukan pengurutan prioritas dari kebutuhan-kebutuhan  bisnis  yang  ada.  Tujuan  dari  tahapan ini adalah mengidentifikasi data, proses dan antarmuka yang diinginkan pengguna dari sistem yang baru.

## 4) Desain Logis (Logical Design)
Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  mentransformasikan kebutuhan-kebutuhan bisnis dari fase requirements analysis kepada sistem model yang akan dibangun nantinya. Dengan kata lain pada fase ini akan menjawab pertanyaan-pertanyaan seputar penggunaan teknologi (data, process, interface) yang menjamin  usability,  reliability,  completeness,  performance, dan quality yang akan dibangun di dalam sistem.

## 5) Analisis Keputusan (Decision Analysis)
Pada  tahap  ini  akan  akan  dipertimbangkan  beberapa kandidat dari perangkat lunak dan keras yang nantinya akan dipilih dan dipakai dalam implementasi sistem sebagai solusi atas  problems  dan  requirements  yang  sudah  didefinisikan pada tahapan-tahapan sebelumnya.
6) Physical Design (Desain Logis)
Mentransformasikan kebutuhan bisnis yang direpresentasikan sebagai desain logis dan desain fisik yang nantinya  akan  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  membuat sistem yang akan dikembangkan.

## 7) Construction and Testing (Konstruksi dan Pengujian)
Melakukan  uji  coba  terhadap  sistem  yang  memenuhi kebutuhan bisnis dan spesifikasi desain. Basis data, program aplikasi, dan antarmuka akan mulai dibangun pada tahap ini.
8) Installation and Delivery (Instalasi dan Pengiriman)
mengoperasikan  sistem  dan  menyerahkan  kepada pengguna terhadap sistem yang telah dibangun.

## II. III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. PDFD Rekomendasi Makanan
Pada  proses  ini  pasien  dapat  melihat  rekomendasi makanan  yang  merupakan  hasil  dari  perhitungan  Content Based Filtering. Perhitungan Content Based Filtering berasal dari  data  pasien,  buku  harian,  dan  data  makanan  harian pasien.  Kemudian  pasien  dapat  memilih  makanan berdasarkan rekomendasi makanan sesuai dengan preferensi pasien  yang  di  tampilkan  dalam  sistem  dan  di  simpan  ke dalam tabel buku harian makanan pasien. Untuk lebih jelas lagi dapat di lihat pada gambar 1.
Gambar 1. PDFD Rekomendasi Makanan

## B. Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  merupakan  rangkaian  komponen pembentuk  sistem  yang  saling  terintegrasi  sehingga membentuk  sebuah  jaringan.  Dalam  hal  ini,  sistem  yang dibangun merupakan sistem berbasis website dimana terdiri dari beberapa komponen antara lain web client, router, ISP (Internet  Service  Provider),  DNS  (Domain  Name  Server), dan  web  server.  Web  client  adalah  pihak  user  yang mengakses website melalui browser yang sebelumnya telah terhubung  ke  dalam  jaringan  internet  yang  disediakan  oleh ISP  dengan  dibantu  oleh  router.  Domain  website  yang diakses  oleh  user  akan  ditelusuri  di  dalam  DNS.  Apabila tersedia, ISP akan mengakses web server untuk penanganan permintaan  data  website.  Data  akan  dikirim  ke  pengguna melalui  jaringan  internet  dan  dapat  ditampilkan  di  dalam browser.    Gambar  2  merupakan  arsitektur  sistem  yang terbentuk dari komponen-komponen diatas
Pasien Content Analyzer 10.1 PHP MySQL: Data Pasien SQL Insert : Data Pasien Profile Learner 10.2 PHP MySQL: Buku Harian MySQL: Data Makanan SQL Insert : Buku Harian SQL Insert : Data Makanan SQL Insert : Data Makanan Filtering Component 10.3 PHP PHP, GUI : data Filetring Component PHP, GUI : Content Analyzer
Web Client Router Web Server Cloud ISP DNS Server Internet

## Gambar 2. Arsitektur Sistem

## C. Arsitektur Data
Data architecture mendifinisikan bagaimana penggunaan database  dalam  penyimpanan  semua  data  –  data  yang digunakan  oleh  suatu  organisasi  ,  dalam  hal  ini  Nutrition Therapy  Sysem  ,  serta  hubungannya  dengan  sistem  utama dan aplikasi enduser.
Operational  Database  dikembangkan  untuk  mendukung transaksi operasional  sehari  -  hari dan juga  transaksi bisnis pada  sistem  informasi  utama.  Sistem  ini  dibangun  untuk menggantikan  file-file  konvensional  yang  sebelumnya digunakan  untuk  menyimpan  data.  Akses  ke  database  ini dilakukan  dengan  menggunakan  DBMS  untuk  memproses transaksi, me-maintain data, dan men-generate laporan bagi pihak manajemen. Selain itu ada juga beberapa akses query yang disediakan.
Data  Warehouse  mengekstrak  Operational  Database, sehingga  aplikasi-aplikasi  end-user  mengakses  database melalui  Data  Warehouse.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari  banyaknya  jumlah  query  langsung  pada  satu waktu  yang  membahayakan  bagi  Operational  Database, karena  dapat  memberikan  hasil  query  yang  redundant. Gambar 4 menunjukkan skema basis data.

## Gambar 4. Skema Basis Data

## D. Dashboard dan halaman login sistem
Halaman home merupakan halaman merupakan tampilan awal  ketika  Pasien  melakukan  Login.  Pada  halaman  ini terdapat beberapa bagian yang menampilkan fungsi masing- masing.  Disini  Pasien  dapat  melihat  dashboard  kesehatan seperti  konsumsi  protein  ,  lemak,  gula  ,  sodium  dan  kalori dalam  satu  hari.  Pada  halaman  ini  juga  terdapat  tampilan saran  makanan  berdasarkan  algoritma  genetika  dan rekomendasi makanan berdasarkan preferensi pasien.
Rekomendasi makanan yang ditampilkan berbeda antara pasien  satu  dan  yang  lain.  Kemudian,  rekomendasi  yang ditampilkan  berbeda  setiap  harinya.  Rekomendasi  yang ditampilkan  juga  berdasarkan  data  menu  harian  dan  jam makan  pasien.  Rekomendasi  yang  ditampilkan  pada  setiap pasien memberikan menu makanan yang bersesuaian dengan kebiasaan  dan  menu  yang  disukai  oleh  pasien  tersebut. Gambar  6  menampilkan  rekomendasi  makanan  pada  Hari Kamis, 3 November 2016. Pada hari Kamis, makanan yang ditampilkan adalah Sup Mie udon, Spaghetti dan Ikan Sarden.

## Gambar 5. Halaman Dashboard Pasien
Berikutnya,  kita  lihat  di  hari  yang  berbeda.  Pada  hari Jumat,  4  November  2016  Rekomendasi  yang  ditampilkan berbeda  dengan  hari  sebelumnya,  hal  ini  berdasarkan  menu yang  paling  sering  dipilih oleh  pasien di  hari  yang  sama  di minggu-minggu  sebelumnya.  Pada  hari  Jumat,  4  November 2016 menu makanan yang ditampilkan berbeda dengan hari sebelumnya,  yakni  oatmeal  dan  jus  tomat.  Untuk  lebih jelasnya dapat di lihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Rekomendasi Makanan Jumat, 4 November 2016
Sebelum  mengimplementasikan  Sistem  perekomendasi makanan  untuk  penderita  diabetes  melitus  tipe  2,  perlu dilakukan uji coba sistem. Dalam proses uji coba sistem ini menggunakan teknik pengujian Black Box yang dapat di lihat pada table 1.
Tabel 1. Pengujian blackbox halaman Home
Kelas Uji Butir Uji Jenis Pengujian Teknik Pengujian Hasil Home Dashboard kesehatan, saran makanan, Rekomendasi Makanan Sistem Blackbox OK
Secara lebih rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
Test  case Pilih Rekomendasi makanan  Aktor. :  Pasien  Fungsi :  Perekomendasian  makanan  berdasarkan preferensi pasien.
 Deskripsi  :  Menambah  data  buku  harian  makanan
berdasarkan makanan yang
direkomendasikan. Prosesnya  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Test  case Rekomendasi makanan Aksi Tampilan Awal Data Hasil yang diharapkan 1. Pilih  tombol rekomendasi Tampilan Awal Tidak Ada Tampil table data rekomendasi makanan 2. Menekan tombol tambah  data makanan Form input data makanan Data makanan yang direkomendasikan Data makanan berhasil di tambahkan pada buku harian.
Sebelum  melakukan  tes  uji  coba  sistem  ,  dilakukan analisis tentang keseluruhan kebutuhan dari sistem. Dari hasil analisis  di  hasilkan  beberapa  gambaran  mengenai  fitur  apa saja  yang  harus  ada  pada  sistem.  Oleh  karena  itu  pada  saat melakukan analisis sistem penulis mencoba mencari referensi yang tepat untuk di implementasikan di dalam sistem.
Berdasarkan  hasil  analisis  di  dapatkan  beberapa  proses yang harus ada pada sistem. Proses – proses tersebut harus di rancang dengan cermat dan teliti agar hasil yang di dapatkan sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian.  Peneliti  menggunakan teknik  pengujian Black  Box untuk  menguji  apakah  proses yang telah di buat berjalan sesuai  dengan kebutuhan.
Dari hasil pengujian Black  Box (Tabel 1)  yang telah di lakukan terhadap beberapa proses yang sudah di buat di dalam sistem, semuanya  berjalan dengan lancar dan sesuai dengan tujuan dari sistem. Begitu juga hasil dari test  case terhadap seluruh proses yang ada pada sistem berjalan dengan lancar sesuai kebutuhan.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan tentang pengembangan penerapan Sistem  Perekomendasi  Makanan  menggunakan  metode Content Based Filtering untuk penderita Diabetes Militus Tipe 2,  maka  di  ambil  kesimpulan  bahwa  sistem  ini  dapat merekomendasikan  makanan  kepada  pasien  sesuai  dengan preferensinya  sehingga  pasien  dapat  lebih  efisien  dalam menentukan menu makanan. Adapun saran-saran yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
 Dibutuhkan  suatu  pengembangan  sistem  yang  mampu menyelesaikan masalah yang tidak terduga berdasarkan masukan dari pasien.
 Dibutuhkan  pengembangan  mobile  programming  agar sistem ini dapat digunakan secara optimal.
 Perlunya  integrasi  data  antara  hardware  penunjang kesehatan  dengan  Sistem  Perekomendasi  Makanan untuk Penderita  Diabetes Militus tipe 2 menggunakan Metode  Content  Based  Filtering  ,  sehingga  preferensi pasien  dapat  di  proses  secara  detail  dan  menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat.

## IV. DAFTAR PUSTAKA
[1] Handayani,  “Life  Style  Modification  And  Intervention  Of  Early Pharmacology In The Prevention Of Type 2,” vol. 60, 2012.
[2] Burke,  Robin.  “Hybrid  Recommender  Systems :  Survey  and Experiments †,” n.d., 1–29.
[3] A.  A.  P.  Devi,  “Rancang  Bangun  Recommender  System  dengan Menggunakan  Metode  Collaborative  Filtering  untuk  Studi  Kasus Tempat Kuliner di Surabaya,” 2015.
[4] L.  Dzumiroh,  “Penerapan  Metode  Collaborative  Filtering Menggunakan Rating Implisit pada Sistem Perekomendasi Pemilihan Film di Rental VCD,” 2012.
[5] Adomavicius, Gediminas, and Alexander Tuzhilin. “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, no. 6 (2005): 734–49. doi:10.1109/TKDE.2005.99
[6] Ricci,  Francesco.,  Rokach,  Lior.,  Shapira,  Bracha.  Recommender System Handbook. Edited by Paul. B.Kantor. Springer, n.d
[7] Whittle, Andrew. “Use of Discrete Choice Models with Recommender Systems by,” no. 2000 (2005).