Abstrak—Pasar  e-commerce  Indonesia  diperkirakan  dapat menjadi  kontributor  pertumbuhan  utama  di  Asia  Pasifik. Berdasarkan  analisis  RedSeer,  pasar  e-commerce  Indonesia diproyeksikan dapat meningkat menjadi US$137.5 miliar pada tahun 2025. Pada perkembangannya, e-commerce memerlukan suatu sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi adalah aplikasi perangkat  lunak  yang  menyediakan  atau  menyarankan  item kepada pengguna. Sistem ini menggunakan teknik penyaringan untuk  memberikan  rekomendasi.  Teknik  berbasis  konten diadopsi  karena  bersifat  user  independent.  TF-IDF  (Term Frequency  Inverse  Document  Frequency)  dan  kesamaan kosinus  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  relevan  atau miripnya produk dengan produk lainnya. Hasil dari penelitian ini sistem telah berhasil memberikan rekomendasi produk yang cukup relevan dengan nilai rata-rata precision 0.855 atau 85% dengan hasil rekomendasi yang ditampilkan hanya produk yang memiliki score kemiripan minimal 0.1 dan maksimal 1. Selain itu, e-commerce tidak lepas dari potensi ancaman dari peretas karena biasanya perusahaan e-commerce menyimpan datanya di  lokasi  terpusat  (centralized).  Namun  masalah  keamanan tersebut  dapat  dijawab  melalui  penggunaan  teknologi blockchain.
Kata Kunci—Blockchain, E-Commerce, Sistem Rekomendasi.

## I. PENDAHULUAN
EJALAN  dengan  perkembangan  manusia  diikuti perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi, cara  dan  sarana  yang  digunakan  dalam  proses  perdagangan senantiasa berubah. Perdagangan  terbaru yang   kian memudahkan  penggunanya  dalam  melakukan  proses transaksi  ialah  perdagangan  secara  online,  atau  biasa  yang disebut dengan electronic commerce (e-commerce). Bahkan dalam era sekarang ini, bisnis e-commerce dianggap sebagai jalur terbaik dibandingkan jenis bisnis lain. Selain biaya yang bisa  dipangkas  dengan  baik,  daerah  pemasaran  yang  begitu luas  membuat  potensi  ecommerce  tidak  bisa  dianggap sebelah mata  [1]. Pasar e-commerce Indonesia diperkirakan dapat  menjadi  kontributor  pertumbuhan  utama  di  Asia Pasifik.  Berdasarkan  analisis  RedSeer,  pasar  e-commerce Indonesia diproyeksikan dapat meningkat menjadi US$137,5 miliar pada 2025 [2].
E-commerce  adalah  model  bisnis  yang  memungkinkan terjadinya  proses  penjualan  dan  pembelian  produk  maupun jasa yang dilakukan secara elektronik yaitu melalui jaringan komputer  atau  internet.  Laporan  Statista  mengenai  data pengguna  e-commerce  yang  ada  di  Indonesia,  pengguna  e- commerce  di  Indonesia  diprediksi  meningkat  hingga  189,6 juta pengguna pada 2024.
Pada  perkembangannya,  e-commerce  memerlukan  suatu sistem  rekomendasi.  Sistem  rekomendasi  adalah  aplikasi perangkat lunak yang menyarankan atau merekomendasikan
item  atau  produk  (dalam  kasus  e-commerce)  kepada pengguna.  Sistem  ini  menggunakan  preferensi  atau  minat pengguna (disediakan sebagai input) dan algoritma yang tepat dalam  menemukan  item  atau  produk  yang  relevan  atau diinginkan.  Sistem  rekomendasi  menangani  masalah kelebihan informasi dengan memfilter item yang berpotensi cocok  dengan  preferensi  atau  minat  pengguna.  Sistem  ini membantu pengguna untuk mengatasi masalah secara efisien dengan  menyaring  informasi  yang  tidak  relevan  ketika pengguna  mencari  informasi  yang  diinginkan.  Sistem  ini diasumsikan seperti penggambaran kebutuhan dan keinginan pengguna  melalui  pendekatan  metode  rekomendasi  dengan mencari dan merekomendasikan suatu item kepada pengguna [3].
Sistem rekomendasi memiliki beberapa metode yang dapat
Shabrina Zhafarina Putri, Mochamad Hariadi, dan Reza Fuad Rachmadi Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : mochar@te.its.ac.id
Rekomendasi Barang pada E-Commerce Menggunakan Content Based Recommender System Berbasis Ethereum Blockchain
B Gambar 1. Metodologi. Gambar 2. Dataset.
Gambar 3. Sistem marketplace.
digunakan  dalam  perancangannya,  yaitu  Content  Based Filtering, Collaborative Filtering, dan Hybrid. Content Based Filtering merupakan rekomendasi yang menggunakan atribut konten  dari  suatu  item,  yang  kemudian  digunakan  untuk mengetahui  kesamaan  antar  item  dalam  menentukan rekomendasi. Collaborative Filtering adalah sistem rekomendasi yang atributnya bukan dari isi suatu barang atau produk melainkan kesamaan atau hubungan data pengguna. Pendekatan  ketiga  adalah  Hybrid  yang  menggabungkan kedua  metode  penyaringan  sistem  rekomendasi  [2]. Penelitian  ini  menggunakan  sistem  rekomendasi  Content Based.  Rekomendasi  ini  dipilih  karena  bergantung  pada kemiripan  produk  dan  bersifat  user  independent  atau  tidak membutuhkan  data  rating  dari  pengguna  lain  untuk merekomendasikan sesuatu kepada pengguna tertentu. Serta produk terbaru dapat disarankan segera setelah diluncurkan, tanpa  menunggu  sensus,  karena  fitur  sudah  tersedia  sejak awal.
Selain  itu,  e-commerce  tidak  lepas  dari  potensi  ancaman yang disebabkan oleh peretas karena biasanya perusahaan e- commerce menyimpan datanya di lokasi terpusat (centralized) atau di cloud online. Sebut saja kasus kebocoran data  pengguna  yang  menimpa  Tokopedia  dan  Bukalapak. Sebanyak 15 juta data pribadi pengguna Tokopedia bocor dan dijual di situs gelap atau dark web pada maret 2020. Begitu juga dengan 13 juta data Bukalapak yang bocor tahun 2019 [3].  Padahal,  ujung  tombak  bisnis  ecommerce  terletak  pada kepercayaan  pengguna.  Data  pengguna  yang  terbongkar secara  langsung  akan  membuat  kepercayaan  pengguna terhadap situs tersebut menurun.

## II. PENELITIAN TERKAIT
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mengembangkan suatu  sistem  rekomendasi  content  based  untuk  berbagai aplikasi  seperti  ecommerce,  perpusta kaan  digital,  dan sebagainya.  Seperti  yang  dilakukan  oleh  S.  Philip,  P.  B. Shola,  dan  A.  Ovye  pada  tahun  2014  dengan  judul
Application  of  Content-Based  Approach  in  Research  Paper Recommendation  System  for  a  Digital  Library,  dimana sistem memberikan rekomendasi research paper berdasarkan hasil  perhitungan  kemiripan  paper  lainnya  di  perpustakaan digital.  Sehingga  ketika  pengguna  mencari  paper  akan direkomendasikan  paper  yang  mirip  berdasarkan  konten paper tersebut.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  R.  H.  Mondi,  A. Wijayanto, dan Winarno pada Desember 2019 dengan judul Recommendation  System  with  Content-Based  Filtering Method for Culinary Tourism in Mangan Application. Pada paper  tersebut  peneliti  mengimplementasikan  sistem rekomendasi  content  based  untuk  merekomendasikan restoran dengan menu makanan yang mirip.

## III. DESAIN SISTEM
Penilitian ini mengusulkan arsitektur sistem rekomendasi berbasis  konten  (content  based)  untuk  menghasilkan  item produk  yang  serupa  pada  platform  ecommerce.  Sistem rekomendasi  merekomendasikan  item  yang  mirip  dengan item  yang  dipilih  oleh  pengguna.  Kesamaan  item  dihitung berdasarkan fitur dalam item yang dibandingkan, dalam hal ini fitur yang dibandingkan adalah nama produk. Metode ini bersifat user  independent ,  tidak  tergantung  pada  situasi apakah  item  tersebut  merupakan  item  baru  (yang  belum pernah dipilih oleh user manapun) atau bukan item baru. Jika pengguna telah mengklik produk tertentu, maka sistem akan mencoba merekomendasikan produk dengan kategori serupa yang  juga  tersedia  di  e-commerce  yang  mungkin  disukai pengguna.
Pada  proses  pengembangan,  sebelumnya  telah  dirancang back end dan front end platform ecommerce yang terdiri dari 4  halaman.  Halaman  pertama  yaitu  home  page,  halaman kedua  yaitu  halaman  beli  atau  list  produk,  halaman  ketiga yaitu halaman untuk jual produk, dan halaman keempat yaitu halaman detail produk serta hasil rekomendasinya. Skenario
Gambar 4. Flowchart proses content-based filtering.
Gambar 5. Tahap text preprocessing.
Gambar 6. Case folding.
Gambar 7. Tokenization.
sistem  yang  dibuat  mengasumsikan  bahwa  pengguna menjelajahi  sistem  dengan  melihat  produk  di  halaman produk,  melanjutkan  ke  halaman  detail  produk.  Data  item produk yang digunakan adalah data sampel yang diambil dari situs  Kaggle  di  internet.  Data  yang  diambil  adalah  nama produk, deskripsi produk, kategori produk, dan harga produk. Informasi  tentang  produk dikumpulkan dari produk tertentu yang  diklik  pengguna  selama  penggunaan  sistem  e- commerce (Gambar 1).
Gambar  1  menunjukkan  garis  besar  alur  kerja  sistem rekomendasi.  Sistem  akan  mengirimkan  permintaan  produk yang diklik pengguna. Id produk kemudian akan dikirim ke Recommender Engine . Mesin rekomendasi akan menghitung kesamaan antara data produk dan produk lain dari database. Recommender  Engine  menerima  data  dari  database.  Data kemudian  diserahkan  untuk  dilakukan  tahapan  proses penentuan  rekomendasi.  Recommender  engine  melakukan proses content-based  filtering .  Kemudian  hasil  dari rekomendasi  ini  akan  dikirim  ke  pengguna.  Jadi  setiap pengguna  mengklik  suatu  produk,  daftar  produk  lain  yang mirip  dengan  produk  yang  sedang  dilihat  akan  ditampilkan pada halaman detail produk (Gambar 2).

## A. Desain Sistem Marketplace
Sistem Decentralized Marketplace  produk  berbasis Ethereum  menggunakan smart  contract yang  dibangun memanfaatkan  penggunaan  platform  blockchain  Ethereum dan smart  contract .  Berbeda  dengan  Bitcoin,  Ethereum dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  yang bersifat turing complete sehingga memungkinkan pengerjaan komputasi  yang  lebih  kompleks,  seperti smart  contract dengan  menggunakan  protokol  blockchain  (Gambar  3). Sistem  pada  dasarnya  terbagi  menjadi  dua  bagian  utama,
yaitu  front  end  web  marketplace  yang  berfungsi  sebagai wadah  penghubung  antara  penjual  dan  pembeli  untuk melakukan transaksi jual beli dan smart contract yang berisi logika bisnis sistem. Pada web telah terhubung smart contract yang  telah  dioperasikan  pa  da  blockchain  ethereum.  Ketika terjadi transaksi, sistem dapat mengumpulkan informasi data transaksi yang kemudian disimpan di blockchain. Gambaran umum sistem marketplace dapat dilihat pada Gambar 3.

## B. Content Based Filtering
Content  based  filtering pada  penelitian  ini  ditunjukkan melalui Gambar 4.

## 1) Text Preprocessing
Tahap preprocessing  bertujuan untuk  membersihkan data nama  produk  dari  katakata  yang  tidak  perlu  [3]. Preprocessing dalam teks ada empat tahap yang akan diikuti oleh system (Gambar 5).
Tahap  pertama  adalah  case  folding  yang  bertujuan  untuk mengubah  semua  Teks  menjadi  format  standar,  dimana format teks diubah ke huruf kecil. Sehingga semua Teks yang memiliki format kapital akan diubah terlebih dahulu menjadi huruf  kecil.  Perubahan  data  asli  dan  hasil  case  folding ditunjukkan pada Gambar 6. Pada tahap ini digunakan fungsi toLowerCase() yang merupakan manipulasi string JavaScript.
Tahap  kedua  adalah  tokenization,  yang  berfungsi  untuk mengubah dokumen menjadi token atau kata kata. Pada tahap ini, gunakan fungsi WordTokenize() pada library Natural.js. Perubahan  bentuk  dari  proses  tokenisasi  dapat  dilihat  pada Gambar  7  yang  menunjukkan  bahwa  kalimat  pada  nama produk telah berubah menjadi 1 kata yang terpisah satu sama
Gambar 8. Stopword removal.
Gambar 9. Stemming.
Gambar 10. Transaksi jual produk.
Gambar 11. Transaksi beli produk.
Gambar 12. Halaman awal web.
lain.
Tahap  ketiga  adalah  stopword  removal  yang  bertujuan untuk  menghilangkan  katakata  yang  tidak  bermakna.  Pada tahap  ini,  digunakan  kumpulan  data  daftar  stopword  yang diperoleh  dari  library  stopword.  Kemudian  daftar  tersebut akan dicocokkan dengan kata-kata dalam dokumen. Jika kata tersebut ada dalam daftar stopword, maka kata tersebut akan dihapus. Hasil dari tahap ini ditunjukkan pada bagian terakhir dari Gambar 8.
Tahap  keempat  adalah  stemming,  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  imbuhan  pada  kata  sehingga  hanya menghasilkan  kata  dasar.  Stemming  akan  menghilangkan imbuhan  kata  pada  awal  (prefix),  akhir  (suffix),  sisipan (infix),  dan  kombinasi  antara  awalan  dan  akhiran  (confix). Proses stemming dilakukan dengan menggunakan library dari natural.PorterStemmer  yang  dapat  mengubah  kata  pada dokumen  data  buku  yang  memiliki  imbuhan  menjadi  kata dalam  bentuk  dasar.  Contoh  penerapan  stemming  dapat dilihat pada Gambar 9.
a. Proses TF-IDF
Proses TF-IDF dilakukan untuk untuk mendapatkan bobot setiap  kata  di  keseluruhan  dokumen.  Menghitung  dan menentukan  seberapa  penting  kata-kata  tersebut  dalam dataset  [3].  TF-IDF  dimulai  dari  menghitung  setiap  term dalam dokumen (TF), dimana proses ini akan menghasilkan bag-of-words. Kemudian proses dilanjutkan dengan menghitung  jumlah  dokumen  yang  memiliki  term  tertentu (DF).  Setelah  itu  menghitung  Inverse  Document Frequency (IDF)  dan  terakhir  nilai  TF  dikalikan  dengan  IDF.
Pembobotan  dokumen  dilakukan  menggunakan  fungsi TfIdf() di dari library Natural.js.
Contoh  penghitungan  TF-IDF  akan  dijelaskan  pada langkah-langkah  berikut.  Misalkan  ada  empat  dokumen, yaitu:
Dokumen  1:  “DKNY  Unisex  Black  Large  Trolley  Bag” Dokumen  2:  “DKNY  Unisex  Gold  &  White  Printed  Cabin Trolley  Bag”.  Dokumen  3:  “DKNY  Unisex  Black  &  Grey Printed Medium Trolley Bag”
Ketiga dokumen tersebut akan dihitung nilai TF-IDF nya, dimulai  dari  Text  preprocessing  kemudian  menghitung  TF- IDF.
𝑖𝑑𝑓 = log ( 𝑁 𝑑𝑓 )

## 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝑑, 𝐷) = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) . 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷)
TF  adalah  frekuensi  kemunculan  term  pada  setiap dokumen  yang  ada.  df  adalah  jumlah  dokumen  yang mengandung  kata-kata  tertentu.  IDF  adalah  nilai  logaritma dari  total  seluruh  dokumen  yang  ada  dibagi  dengan  df. Persamaan  idf  yang  digunakan  seperti  pada  persamaan  (1). TD-IDF  merupakan  perkalian  antara  tf  dan  idf  yang  telah didapatkan  dari  perhitungan  sebelumnya.  Persamaan  tf-idf seperti pada persamaan (2) (Tabel 1).
b. Kesamaan kosinus (Cosine Similarity)
Kesamaan kosinus mengukur kesamaan antara dua vektor. Karena  TF-IDF  mengembalikan  vektor  yang  menunjukkan skor  yang  didapat  dokumen  versus  korpus,  kita  dapat menggunakan  kesamaan  kosinus  untuk  mengidentifikasi
Gambar 16. Halaman detail produk dan hasil rekomendasii.
Gambar 17. Notifikasi metamask untuk transaksi menjual produk.
Gambar 13. Halaman beli (list produk).
Gambar 14. Halaman jual.
Gambar 15. Halaman detail produk dan hasil rekomendasi.
kecocokan terdekat setelah kita menggunakan TF-IDF untuk menghasilkan vector.
Setiap  kata  dalam  query  dan  dokumen  diubah  menjadi model  vektor  untuk  menghitung Cosine  Similarity. Hasil perhitungan  dari Cosine  Similarity akan  menghasilkan  nilai kemiripan  antara  query  dengan  dokumen  yang  tersedia. Setiap  dokumen  dibandingkan  dengan  dokumen  lainnya untuk  mendapatkan  kesamaan  antara  satu  dokumen  dengan dokumen lainnya.
Setelah Cosine Similarity data berhasil dihitung, hasil rank score diambil dan diurutkan untuk mendapatkan rekomendasi.  Skor  peringkat  pada  hasil Cosine  Similarity adalah antara 0 dan 1. Semakin tinggi nilainya, membuktikan adanya  kemiripan  dokumen  antara  dokumen  query  dengan dokumen yang direkomendasikan.

## IV. HASIL DAN PENGUJIAN
Hasil dari penelitian ini merupakan web marketplace yang terdiri  dari  Back-end  dan  Front-end.  Back-end  web  yaitu smart  contract yang  telah  dibuat  dapat  diproses  pada Blockchain  Ethereum  dan Front-end yaitu halaman aplikasi web sebagai user interface beserta sistem rekomendasinya.
A. Back End
Smart Contract pada marketplace terdapat dua fungsi yaitu untuk unggah barang dan membeli barang dari penjual secara langsung.  Hasil  smart  contract  merupakan  inputan  ketika penjual  mengunggah  detail  produk  ke  marketplace  berupa nama  produk,  deskripsi  produk,  kategori  produk, dan  harga
yang  akan  terekam  pada  smart  contract  yang  berjalan  di jaringan  blockchain  ethereum.  Hasil  smart  contract  yang terekam pada aplikasi ganache (Gambar 10 dan Gambar 11).

## B. Front End
Hasil  front  end  merupakan  Halaman  dari  aplikasi  web. Halaman  awal  muncul  saat  user  pertama  kali  mengunjungi web ecommerce ini. Pada halaman terdapat tombol shop now yang  mengarah  ke  halaman  produk.  Halaman  awal  dapat dilihat pada Gambar 12.
Halaman beli adalah tampilian yang muncul saat pengguna menjelajahi produk atau ingin membeli produk. Halaman ini menampilkan  fitur  untuk  mengfilter  produk  berdasarkan kategori, detail produk berupa nama produk, kategori produk, harga produk (dalam eth) dan akun penjual. Pada halaman ini pengguna  dapat  membeli  barang  yang  akan  dibeli  dengan menekan  tombol  beli.  Halaman  beli  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Halaman jual adalah tampilan yang muncul saat pengguna ingin menjual suatu produk. Pada halaman jual terdapat area input  yang  harus  diisi  ketika  ingin  menjual  produk  seperti nama produk, deskripsi produk, dan harga produk. Halaman jual dapat dilihat pada Gambar 14.
Tabel 1. Jumlah Biaya Gas pada Proses Pembelian
Percobaan Jumlah biaya gas (eth) Jumlah biaya (usd) 1 0,00241614 3,12 2 0,00223094 2,88 3 0,00229268 2,96 4 0,00222746 2,88 5 0,00223094 2,88 6 0,00241614 3,12 7 0,0026013 3,36 8 0,00229268 2,96 9 0,00223094 2,88 10 0,00223094 2,88 Rata-rata 0,002317016 2,99 Tabel 2. Hasil Pengujian Gas Aktivitas ETH cost USD cost Menjual produk 0,006374587 8,08 Membeli produk 0,002317016 2,99 Tabel 3. Pengujian Hasil Rekomendasi Produk 1 No Nama Produk R  TR 1 Parx Men Red Slim Fit Checked Casual Shirt 50  0 2 Parx Men Black & Red Slim Fit Checked Casual Shirt 50  0 3 Parx Men Blue Slim Fit Colourblocked Casual Shirt 50  0 4 Parx Men Yellow & Off-White Slim Fit Checked Casual Shirt 50  0 5 Raymond Men Blue Slim Fit Checked Formal Trousers 43  7 6 Parx Men Blue Slim Fit Self Design Regular Trousers 43  7 7 Raymond Men Blue Slim Fit Printed Formal Shirt 40  10 8 Park Avenue Men Blue Slim Fit Printed Formal Shit 40  10 9 Parx Men Blue & Off-White Slim Fit Printed Casual Shirt 38  12 10 Parx Men Pink Slim Fit Solid Casual Shirt 37  13 Gambar 18. Notifikasi metamask untuk transaksi membeli produk.
Gambar 19. Halaman detail produk beserta hasil rekomendasinya.
Halaman  detail  produk  adalah  tampilan  yang  muncul ketika pengguna mengklik produk tertentu. Pada bagian atas halaman  ini  berisi  detail  produk  yang  diklik  berupa  nama produk, deskripsi produk, kategori produk, harga produk, dan akun penjual. Pada bagian bawah halaman terdapat satu atau lebih  produk  yang  mirip  berdasarkan  hasil  rekomendasi. Halaman  detail  produk  dapat  dilihat  pada  Gambar  15  dan Gambar 16.

## 1) Pengujian Estimasi Pembayaran Gas
Pengujian estimasi pembayaran gas pada proses penjualan dilakukan saat  penjual mengunggah produk yang dijual  dan akan  muncul  notifikasi  pada  MetaMask  dengan  biaya estimasi gas yang dikeluarkan saat minting smart contract ke blockchain. Pengujian dilakukan saat harga Ethereum ke usd sebesar 1.268 (Gambar 17). Pengujian estimasi pembayaran gas  pada  proses  pembelian  dilakukan  saat  pembeli  akan membeli produk dan akan muncul notifikasi pada MetaMask dengan  biaya  estimasi  yang  dikeluarkan  saat  minting  smart contract  ke  blockchain.  Pengujian  dilakukan  saat  harga ethereum ke usd sebesar 1.268 (Gambar 18).
Pengujian ini dilakukan dengan 10 kali percobaan dengan tujuan  menghitung  rata  rata  biaya  gas  yang  dilakukan  saat proses pembelian. estimasi biaya gas pada proses pembelian seperti Tabel 3.
Pengujian ini dilakukan dengan 10 kali percobaan dengan tujuan  menghitung  rata  rata  biaya  gas  yang  dilakukan  saat proses  penjualan. Estimasi  biaya  gas  pada  proses  penjualan seperti Tabel 2.
Dari pengujian estimasi pembayaran gas pada setiap proses yang  berbeda  terdapat  perbedaan  untuk  biaya  gas  untuk proses penjualan dan gas untuk proses pembelian. Pengujian dilakukan  saat  harga  Ethereum  ke  usd  sebesar  1.268.  Total Biaya  gas  proses  penjualan  dan  proses  pembelian  seperti Tabel 4.

## 2) Pengujian Precision
Metode   pengujian   sistem   ini menggunakan precision dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  hasil  uji  dari  akurasi rekomendasi yang diberikan sistem apakah sudah sesuai yang diharapkan dari Content Based . Pengujian ini dengan aturan: (1) Dari total 175 produk dengan berbagai kategori pengujian ini  mengambil  masing-masing  5  produk  dari  6  kategori dengan total  30 produk untuk  dilihat hasil rekomendasinya. (2)  Persamaan  Precision  akan  digunakan  untuk  menilai tingkat  kerelevanan  hasil  pencarian.  (3)  Hasil  rekomendasi yang  akan  dihitung  nilai  kerelevanannya  hanya  untuk peringkat  10  teratas  dari  hasil  rekomendasi.  (4)  50  orang responden akan menilai apakah 10 hasil rekomendasi relevan dengan  masing-masing  produk  dari  total  30  produk .  (5) Penilaian  akan  disimbolkan  dengan  huruf  R  untuk  Relavan dan TR untuk Tidak Relavan.
Contoh pada pegujian ke-1 dilakukan dengan melihat hasil rekomendasi  dari  produk Parx  Men  Blue  Slim  Fit  Checked Casual Shirt  (Gambar 19). Dari Tabel  5, dapat  disimpulkan bahwa  untuk  pengujian  hasil  rekomendasi  produk  pertama didapatkan nilai rata-rata precision , nilai tersebut didapatkan dari  nilai  relevan  per  jumlah  produknya,  dan  didapatkan perhitungannya pada Tabel 5.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 50 50 + 50 50 + 50 50 + 50 50 + 43 50 + 43 50 + 40 50 + 40 50 + 38 50 + 37 50 10 = 0.882
Contoh pada pegujian ke-2 dilakukan dengan melihat hasil rekomendasi  dari  produk  DKNY  Unisex  Medium  Trolley Bag (Gambar 20).
Dari  Tabel  6, dapat disim pulkan bahwa untuk pengujian hasil rekomendasi produk pertama didapatkan nilai rata-rata precision ,  nilai  tersebut  didapatkan  dari  nilai  relevan  per jumlah  produknya,  dan  didapatkan  perhitungannya  pada Tabel 6.
Tabel 4. Pembobotan Tf-idf
Word Doc 1 Doc 2 Doc 3 df Idf Tf-idf Doc 1 Doc 2 Doc 3 Dkny 1 1 1 3
Log(3/3)=0 0 0 0 Unisex 1 1 1 3
Log(3/3)=0 0 0 0 Gold 1 1 Log(3/1)=0,4771 0 0,4771 0 White 1 1 Log(3/1)=0,4771 0 0,4771 0 Printed 1 1 2 Log(3/2)=0,1761 0 0,1761 0,1761 Cabin 1 1 Log(3/1)=0,4771 0 0,4771 0 Trolley 1 1 1 3 Log(3/3)=0 0 0 0 Bag 1 1 1 3 Log(3/3)=0 0 0 0 Black 1 1 2 Log(3/2)=0,1761 0,1761 0 0,1761 Grey 1 1 Log(3/1)=0,4771 0 0 0,4771 Medium 1 1 Log(3/1)=0,4771 0 0 0,4771 large 1 1 Log(3/1)=0,4771 0,4771 0 0 Tabel 5. Jumlah biaya gas pada proses penjualan Percobaan Jumlah biaya gas (eth) Jumlah biaya (usd) 1 0,006159 7,81 2 0,006167 7,82 3 0,006764 8,58 4 0,006158 7,81 5 0,006164 7,81 6 0,006162 7,81 7 0,00693767 8,8 8 0,006122 7,76 9 0,006134 7,77 10 0,0069782 8,85 Rata-rata 0,006374587 8,08
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 50 50 + 50 50 + 50 50 + 50 50 + 50 50 + 45 50 + 40 50 + 36 50 + 34 50 + 32 50 10 = 0.874
Contoh pada pegujian ke-3 dilakukan dengan melihat hasil rekomendasi  dari  produk  DKNY  Unisex  Medium  Trolley Bag (Gambar 21).
Dari  Tabel  7,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  pengujian hasil rekomendasi produk pertama didapatkan nilai rata-rata precision ,  nilai  tersebut  didapatkan  dari  nilai  relevan  per jumlah  produknya,  dan  didapatkan  perhitungannya  pada Tabel 7.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 50 50 + 49 50 + 45 50 + 48 50 + 48 50 + 43 50 + 43 50 + 42 50 + 42 50 + 40 50 10 = 0.9
Sehingga akurasi  yang didapat dari  30 percobaan adalah: Dari  30  produk  yang  diuji  dan  dihitung  nilai precision dari tiap  produk,  maka  didapatkan  nilai precision rata-  ratanya ditunjukkan Pada Tabel 8.

## V. KESIMPULAN
Sistem  rekomendasi  e-commerce  membantu  pengguna dalam  menemukan  atau  mendapatkan  item  yang  paling
relevan  dengan  item  dalam  jumlah  besar  di  e-commerce. Penelitian ini mengadopsi teknik contentbased filtering untuk memberikan rekomendasi produk. Berdasarkan hasil sistem, pengintegrasian  fitur  rekomendasi  pada  e-commerce  akan bermanfaat bagi pengguna. Solusi untuk masalah ini datang sebagai hasil dari ketersediaan konten yang menggambarkan item.  Teknik  berbasis  konten  tidak  tergantung  pada  rating dari pengguna tetapi bergantung pada isi dari konten item itu sendiri.  Makalah  ini  juga  menyajikan  algoritma  untuk memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  item. Algoritma  menggunakan  perhitungan  TF-IDF  dan cosine similarity .  Adapun  kesimpulan  dari  Tugas  Akhir  ini  adalah sebagai  berikut:  (1)  Sistem  telah  berhasil  memberikan rekomendasi produk yang cukup relavan dengan pertimbangan kemiripan nama produk. (2) Hasil rekomendasi yang  ditampilkan  hanya  produk  yang  memiliki  score kemiripan  minimal  0.1  dan  maksimal  score  1.  (3)  Dari pengujian  30  produk  dari  6  kategori  berbeda.  Hasil rekomendasi dinilai kerelevanannya oleh 50 orang responden untuk tiap 10 hasil rekomendasi dari masingmasing produk.
Gambar 20. Halaman detail produk beserta hasil rekomendasinya.
Gambar 21. Halaman detail produk beserta hasil rekomendasinya.
Tabel 6.
Pengujian Hasil Rekomendasi Produk 2 No  Nama Produk R TR 1 DKNY Unisex Purple Medium Trolley Bag 50 0 2 DKNY Unisex Black & Grey Printed Medium Trolley Bag 50 0 3 DKNY Unisex Gold-Toned & White Striped Medium Trolley 50 0 4 Calvin Klein Unisex Black Textured Medium Trolley Bag 50 0 5 Calvin Klein Unisex Red Solid Medium Trolley Bag  50 0 6 DKNY  Unisex  Gold  &  White  Printed  Cabin  Trolley Bag 45 5 7 Calvin Klein Unisex Black Large Trolley Bag 40 10 8 DKNY Unisex Maroon Solid Leather Backpack with Pouch Bags 36 14 9 Calvin  Klein  Unisex  Black  &  White  Printed  Cabin Trolley Bag 34 16 10  Calvin  Klein  Unisex  Black  &  White  Printed  Large Trolley Bag 32 18 Tabel 7. Pengujian Hasil Rekomendasi Produk 3 No  Nama Produk R TR 1 Bitiya by Bhama Girls Blue A-Line Dress 50 0 2 Palm Tree Girls White-Coloured & Black Floral Print A-Line Dress 49 1 3 Gini and Jony Girls Pink & White Printed Top 45 5 4 Stylo Bug Girls Turquoise Blue A-Line Dress 48 2 5 Stylo Bug Girls Turquoise Blue A-Line Dress 48 2 6 Gini and Jony Girls Yellow Printed Top 43 7 7 Gini and Jony Girls Blue & White Printe Round Neck T-shirt 43 7 8 Gini and Jony Girls Yellow Fit and Flare Embellished Dress 42 8 9 Stylo Bug Girls Turquoise Blue Butterfly Print A-Line Dress 42 8 10  Bitiya by Bhama Girls Pink Striped A-Line Dress 40 10 Tabel 8. Rata-Rata Pengujian Hasil Rekomendasi Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 Kategori 4 Kategori 5 Kategori 6 Precision 0,882 0,874 0,9 0,884 0,802 0,884 0,854 0,874 0,894 0,826 0,886 0,872 0,908 0,87 0,832 0,874 0,79 0,8 0,892 0,828 0,798 0,854 0,786 0,834 0,866 0,822 0,792 0,912 0,858 0,894 Rata-rata 0,85 55
Didapatkan untuk nilai rata rata precision sebesar 0.855 atau 85%. (4)  Hasil  dari  rekomendasi  ini real-time .  Artinya  jika produk baru ditambahkan maka data akan otomatis tersimpan di  database  dan  data  tersebut  akan  langsung  masuk  dalam sistem  rekomendasi.  (5)  Proses  pembelian  produk  dengan pembayaran ethereum dapat langsung diteruskan ke penjual. (6) Untuk transaksi menjual produk dikenakan biaya gas rata- rata  sebesar  0,006374587  eth  setara  dengan  USD  8,08  lalu untuk  transaksi  membeli  produk  dengan  biaya  gas 0,002317016 eth setara dengan USD 2,99.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Kurniawan, “Penerapan Metode Knowledge Based
Recommendation  dan  Forward  Chaining  untuk  Aplikasi  E- Commerce,”  Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Universitas  Pendidikan Indonesia, 2015.
[2]  A.  Nurcahya  and  Supriyanto,  “Content-based  recommender  system architecture for similar e-commerce products,” J. Inform. , vol. 14, no. 3, pp. 90–101, 2020, doi: 10.26555/jifo.v14i3.a18511.
[3]  S.  Philip,  P.  Shola,  and  A.  Ovye,  “Application  of  content-based approach  in  research  paper  recommendation  system  for  a  digital library,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 5, no. 10, 2014.