OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Implementasi Metode Mesin Rekomendasi User Based Filtering pada Sistem Penyewaan Alat Pertambangan
Implementation Of The User Based Filtering Recommendation Machine Method In The Mining Equipment Rental System
Muhamad Faza Almaliki 1* , Ika Purwanti Ningrum 2 , Rizal Adi Saputra 3
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia *E-mail: muhamadfazaalmaliki@gmail.com

## Abstrak
Permasalahan  perusahaan  tambang  kebanyakan  adalah  kekurangan  informasi  ketersediaan  alat-alat  berat  (beli  atau sewa) siap pakai dan informasi penyedia suku cadang alat berat, pemilik alat berat yang kesulitan mencari pasar untuk menjual ataupun menyewakan alatnya. Proses transaksi yang selama ini berlangsung menggunakan sambungan telepon, chatting maupun email person-to-person dimana hal ini dirasa kurang efektif dan efisien. Metodologi penelitian ini berisi tahapan tentang proses dan prosedur pengumpulan data, prosedur analisis metode, prosedur pengembangan sistem serta waktu  dan  tempat  penelitian.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan  metode  mesin rekomendasi  user  based  filtering  pada  sistem  penyewaan  alat  pertambangan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  sistem rekomendasi yang dibangun telah berhasil memberikan rekomendasi yang sesuai kepada pelanggan yang telah melakukan transaksi penyewaan alat pertambangan dilihat berdasarkan parameter hasil pengujian akurasi rekomendasi. Algoritma metode mesin rekomendasi user based filtering dapat diterapkan pada sistem rekomendasi alat pertambangan yang telah dibangun.  Berdasarkan  pengujian  akurasi  nilai  rekomendasi,  nilai  masing-masing  yang  didapatkan  pada  perhitungan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,00936 sehingga akurasi rekomendasi yang dihasilkan adalah 99,99%. Kemudian untuk nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan nilai sebesar 27,84%, serta untuk nilai Mean Squared Error (MSE) yang didapatkan adalah 0,01702.
Kata kunci: Metode Mesin Rekomendasi, Sistem Penyewaan, Transaksi

## Abstract
The problem with most mining companies is a lack of information on the availability of ready-to-use (purchase or rent) heavy  equipment  and  information  on  providers  of  heavy  equipment  spare  parts,  heavy  equipment  owners  who  have difficulty finding a market to sell or rent their equipment. Transaction processes that have been taking place so far have used telephone lines, chats and person-to-person emails where this is felt to be less effective and efficient. This research methodology contains stages regarding the process and procedure of data collection, method analysis procedures, system development procedures as well as the time and place of research. The purpose of this study is to implement the user based filtering  recommendation  machine  method  on  mining  equipment  rental  systems.  The  results  of  the  study  show  that  the recommendation system that has been built has succeeded in providing appropriate recommendations to customers who have made mining equipment rental transactions based on the parameters of the results of the recommendation accuracy test.  The  algorithm  of  the  user  based  filtering  recommendation  engine  method  can  be  applied  to  the  mining  tool recommendation  system  that  has  been  built.  Based  on  testing  the  accuracy  of  the  recommendation  values,  each  value obtained in the calculation of the Mean Absolute Error (MAE) is 0.00936 so that the resulting recommendation accuracy is 99.99%. Then for the value of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) obtained a value of 27.84%, and for the value of the Mean Squared Error (MSE) obtained was 0.01702.
Keywords: Recommendation Machine Method, Rental System, Transaction
Naskah diterima 26 Nov. 2022; direvisi 20 Jan. 2023; dipublikasikan 1 Apr. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  menduduki  peringkat  pertama  sebagai  produsen  nikel  terbesar  didunia.  Badan  Geologi Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) mencatat produksi nikel Indonesia pada tahun 2019 sebesar 800 ribu ton, sementara diposisi kedua dan ketiga ditempati oleh Filipina dan Rusia dengan produksi masing-masing 420 ribu ton dan 270 ribu ton. Data Badan Geologi per Juli 2020 mencatat total sumber daya bijih nikel Indonesia mencapai 11,88 juta ton dan total cadangan bijih nikel mencapai 4,34 juta ton [1].
Keseluruhan  operasi  proses  penambangan  dan  pengolahan  bijih  nikel  sangat  tergantung  pada penggunaan Alat Pelingdung Diri (APD) dan alat-alat berat ( heavy equipments ) seperti excavator , dragline , power shovel , wheel loader , dump truck , dan lain-lain, dikarenakan guna menjaga kesehatan dan keselamatan pekerja  serta  untuk  mempermudah  dan  mempercepat  proses  penambangan  atau  pengolahan.  Namun  pada kenyataannya sering terjadi permasalahan terkait hal-hal tersebut : perusahaan tambang kekurangan informasi ketersediaan alat-alat berat (beli atau sewa) siap pakai dan informasi penyedia suku cadang alat berat, pemilik alat berat yang kesulitan mencari pasar untuk menjual ataupun menyewakan alatnya, tingginya kebutuhan akan APD dikarenakan frekuensi penggunaannya hanya dalam jangka waktu beberapa bulan, dimana hal ini menjadi salah satu faktor penghambat kelancaran proses penambangan. Proses transaksi yang selama ini berlangsung hanya menggunakan sambungan telepon, chating maupun email person - to - person dimana hal ini dirasa kurang efektif dan efisien.
Menurut  [2]  sistem  rekomendasi  didefenisikan  sebagai  aplikasi  pada website untuk  mengusulkan informasi  dan  menyediakan  fasilitas  yang  diinginkan  pengguna  dalam  membuat  suatu  keputusan.  Sistem rekomendasi  menganalisis  data  mengenai  produk  atau  interaksi  pengguna  dan  produk  untuk  menemukan hubungan antara produk dan pengguna. Sistem rekomendasi yang baik adalah yang memberikan rekomendasi personal dengan menggunakan informasi digital user , demografi user , detail transaksi user , jejak interaksi dan informasi tentang suatu produk seperti spesifikasi, feedback dari user , perbandingan dengan produk lain, dan sebagainya sebelum membuat rekomendasi [3].
Penerapan  rekomendasi  di  dalam  sebuah  sistem  biasanya  melakukan  sebuah  prediksi  terhadap  suatu item, seperti rekomendasi film, musik, buku, berita dan lain sebagainya yang menarik bagi pengguna sebuah sistem dan sistem ini berjalan dengan mengumpulkan data dari user secara langsung maupun tidak langsung dari user tersebut.  Dalam  pembangunan  sistem  rekomendasi,  ada  beberapa  macam  metode  untuk menyelesaikan permasalahan, antara lain collaborative filtering , content based filtering , dan hybrid . Menurut penelitian yang dilakukan oleh [4] menjelaskan bahwa metode collaborative filtering (CF) terbukti memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi,  dengan  adanya  hasil  uji  coba  yang  menunjukan  hasil  yang  baik.  Kemudian penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  menjelaskan  bahwa  analisis user  based  collaborative  filtering dapat mempermudah melakukan perekomendasian film. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [6] menjelaskan bahwa  mempergunakan  gabungan  metode collaborative  filtering dengan content  based  filtering dalam memberikan  rekomendasi  rekomendasi  mata  kuliah  pilihan  sehingga  hasil  dari  rekomendasi  tidak  hanya bergantung  pada  satu  faktor  seperti  pola  nilai  mahasiswa  dalam collaborative  filtering tetapi  juga  dapat memperhitungkan berbagai faktor lainnya seperti jam mata kuliah yang tidak nyaman, minat, dosen pengajar dan beberapa faktor lainnya sebagai faktor yang menentukan nilai mata kuliah yang diambil oleh mahasiswa.
Adapun kebaruan ( novelty ) dalam penelitian ini adalah terletak pada variabel penelitian yang digunakan, yaitu item berupa  alat  pertambangan.  Selain  itu,  adapun  urgensi  dari  penelitian  ini  adalah  karena  adanya permasalahan  terkait  hal-hal  seperti  perusahaan  tambang  kekurangan  informasi  ketersediaan  alat-alat  berat (beli atau sewa) siap pakai dan informasi penyedia suku cadang alat berat, pemilik alat berat yang kesulitan mencari  pasar  untuk  menjual  ataupun  menyewakan  alatnya  sehingga  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat mengatasi hal tersebut. Kemudian pada penelitian ini terdapat pula pengujian tambahan, yakni pengujian nilai MAPE  yang  menunjukkan  bahwa  interpretasi  dari  keakuratan  berdasarkan  skenario  pengujian  yang  telah dilakukan  dan  MSE  yang  menunjukkan  bahwa  jika  hasil  peramalan  sesuai  dengan  data  aktual,  maka  dapat dijadikan perhitungan peramalan berikutnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan metode, yakni user based filtering . Sistem rekomendasi yang paling banyak  digunakan  saat  ini  adalah hybrid dan collaborative-filtering ,  hal  ini  dibuktikan  dengan  banyaknya penelitian  yang  menggunakan  metode  ini  untuk  membuat  sistem  rekomendasi  [7]. Collaborative filtering merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  menyusun recommender system dan  telah  terbukti memberikan  hasil  yang  sangat  baik. Rating produk  merupakan  elemen  terpenting  dari  algoritma  ini, rating diperoleh dari sebagian besar customer dimana customer secara eksplisit memberikan penilaiaannya terhadap produk [8]. Sementara itu, user based collaborative filtering bertujuan mencari pola pemberian rating terhadap sebuah item oleh seorang pengguna dan kemudian mencoba memprediksi rating yang akan diberikan seorang pengguna terhadap item lain menggunakan skor kemiripan antar pengguna. Sistem ini dapat mengamati dan mencocokkan  perilaku  pengguna  dan  menggunakan  data  tersebut  untuk  memprediksi  perilaku  pengguna  di masa mendatang, atau untuk memprediksi bagaimana perilaku pengguna lain [9]. Selain itu, konsep dari user based collaborative filtering dalam mengolah data user didapatkan dari pengolahan user terhadap ketertarikan terhadap suatu item , dua orang yang mempunyai ketertarikan yang sama dianggap memiliki selera yang sama
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
terhadap  suatu item .  Oleh  karena  itu item yang  disukai  oleh  orang  tersebut  akan  direkomendasikan  kepada orang yang memiliki selera yang sama. Pada pendekatan user based collaborative filtering sistem memberikan rekomendasi  kepada user item - item yang  disukai  atau  dinilai  oleh  pengguna  lain  yang  memiliki  banyak kemiripan  [10].  Referensi  yang  dirujuk  berkaitan  dengan  parameter  untuk  penyusunan  sistem  rekomendasi pada  alat  pertambangan.  Adapun  metode  wawancara  dilakukan  pengumpulan  data  yang  dimana  proses penyusunan tugas akhir ini dilakukan dengan cara melakukan wawancara secara langsung pada  Koordinator Direktorat  Jenderal  Mineral  dan  Energi,  Kementerian  Energi  Sumber  Daya  dan  Mineral  Provinsi  Sulawesi Tenggara untuk mengetahui perihal perusahaan yang bergerak dibidang jasa penyedia alat pertambangan dan juga  data  barang  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  tersebut.  Selain  itu  juga  dalam  pengembangan  sistem  yang akan  dibangun  menggunakan  metode Rational  Unified  Process (RUP).  Adapun  tahapan  dari  RUP  menurut adalah sebagai berikut: [11] 1. Fase Inception
Fase ini merupakan tahap bagi para pengembang untuk mengidentifikasi sistem yang telah ada dan yang akan dikembangkan, termasuk arsitektur, fitur, dan use case sistem dari hasil wawancara dan observasi yang penulis lakukan, meliputi dari hasil penelitian atau skripsi-skripsi terdahulu.

## 2. Fase Elaboration
Fase ini merupakan tahap bagi para pengembang untuk melakukan desain secara lengkap berdasarkan hasil analisis di tahap inception.

## 3. Fase Construction
Fase  ini  menjelaskan  bagaimana  mengimplementasi  hasil  desain  dan  melakukan  uji  coba  terhadap aplikasi yang telah dibuat. Dalam tahapan implementasi dijelaskan perangkat keras dan perangkat lunak apa saja yang dibutuhkan untuk mengimplementasi aplikasi ini. Sedangkan pada tahapan uji coba dilakukan testing. Testing  diperlukan  untuk  menjamin  kualitas  aplikasi  yang  telah  dibuat  apakah  telah  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## 4. Fase Transition
Fase ini merupakan tahap bagi para pengembang untuk menyerahkan sistem aplikasi ke konsumen, dan juga  tahap  dimana  melakukan  instalasi  sistem  agar  dapat  dimengerti  oleh  user.  Aktivitas  pada  tahap  ini termasuk pada pelatihan user dan pemeliharaan.
Adapun  pada  pengujian  sistem  yang  akan  dibangun  menggunakan  pengujian black-box dan  untuk pengujian akurasi rekomendasi menggunakan pengujian nilai MAE, MAPE, dan juga MSE. Pengujian aplikasi merupakan proses yang dilakukan kepada sebuah program bermaksud untuk menemukan kesalahan-kesalahan yang kemungkinan tidak dapat terlacak atau  ditemukan dalam  pembuatan atau melewatkan  sebuah flow yang sudah ditetapkan sebelumnya dengan cara test yang sistematik di semua fungsi program  sejalan  dengan flow working pada  program tersebut [12]. Black box testing merupakan pengujian kualitas perangkat lunak yang berfokus pada fungsionalitas perangkat lunak. Pengujian black box testing bertujuan untuk menemukan fungsi yang  tidak  benar,  kesalahan  antarmuka,  kesalahan  pada  struktur  data,  kesalahan    perfomansi,  kesalahan inisialisasi dan terminasi [13]. Mean absolute error (MAE) , Mean Absolute Percentage Error (MAPE) , dan mean squared error (MSE) adalah bentuk dari sebuah peramalan. Menurut [14], Peramalan adalah tugas ilmu data umum yang membantu organisasi dengan perencanaan kapasitas, penetapan tujuan, dan deteksi anomali. MAE, yaitu rata-rata nilai absolute error dari kesalahan meramal [15]. Selain itu, MAE salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan. Nilai MAE menunjukan rata-rata kesalahan ( error ) absolut antara hasil peramalan/prediksi dengan nilai riil [16]. Sementara itu, MAPE digunakan  apabila ukuran  variable  pada peramalan yang dilakukan adalah faktor yang berpengaruh dalam melakukan evaluasi akurasi peramalan  yang  dilakukan [17]. MAPE menunjukan  tingkat kesalahan absolut hasil dari peramalan yang dilakukan dengan nilai yang sebenarnya dari hasil aktual yang diperoleh [18]. MSE merupakan rata-rata selisih  kuadrat  antara  nilai  yang  diramalkan  dan  yang  diamati  [19].  Hal  tersebut  juga  dijelaskan  oleh  [20] dimana MSE merupakan kesalahan nilai tengah kuadrat atau rata-rata kesalahan peramalan yang dikuadratkan, semakin kecil nilai MSE maka semakin kecil kesalahan hasil prediksi peramalan.
Sistem rekomendasi yang akan dibangun menerapkan metode mesin rekomendasi user based filtering . Pada Gambar 1 merupakan flowchart algoritma user based filtering yang akan diterapkan pada sistem yang akan dibangun.
Gambar 1. Flowchart Algoritma User Based Filtering
Adapun tahapan-tahapan pada Gambar 1 dijelaskan berdasarkan pada tahapan sebagai berikut:
1. Proses Data Inputan
Data  masukan  dalam  sistem  adalah  data  berupa  nilai  rating  yang  dipilih  oleh  pengguna  pada  sistem berupa nilai dari 1-5 dengan keterangan bagus hingga kurang bagus. Terdapat 6 produk yaitu (p1, p2, p3, p4, p5 dan p6) serta 6 orang user (U1, U2, U3, U4, U5, U6). Adapun untuk perhitungan rata-rata rating terhadap suatu produk dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan (1).
x̅ = Jumlah Nilai Keseluruhan 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔
Jumlah Produk Yang Memiliki 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔
T ABEL 1 PROSES DATA INPUTAN p1 p2 p3 p4 p5 p6 Rata - Rata Rating U1 5 4 3 4 U2 3 2 4 1 2.5 U3 5 3 4 U4 4 1 2.5 U5 2 2 4 5 3.25 U6 5 4 4.5 2. Mencari Nilai Similaritas
Tahap  pada  algoritma  ini  adalah  mencari  nilai  kemiripan  antar  produk  yang  dibandingkan.  Adapun untuk tahapannya sebagai berikut:
a. Pada tahapan awal, untuk mengecek antara nilai rating diawali dengan mengecek nilai rating dua item terdekat yakni rating yang dimiliki oleh p2 dan p3 dan dilanjutkan dengan dua item terdekat berikutnya. p2 adalah pi dimana pi adalah produk i atau produk pertama dan pj adalah produk kedua  yang akan dicari nilai similaritasnya.
b. Lakukan pengecekkan terhadap kolom dan baris pertama  produk p2 dan p3, apabila ditemukan nilai yaitu 5 dan 4.
c. Lakukan pengecekkan kolom dan baris kedua dari produk p2 dan p3, maka mendapatkan nilai rating 2 dan 2.
d. Pengecekan kolom dan baris akan terus dilakukan hingga baris terakhir yaitu baris ke 5.
e. Setelah mendapatkan nilai rating antar produk selanjutnya adalah menghitung nilai kemiripan dari nilai rating yang sudah didapat.
Untuk  mencari  nilai  similaritas,  didapatkan  dengan  menggunakan  rumus  adjusted  cosine  similarity. Adapun rumus adjusted cosine similarity ditunjukkan pada persamaan (2)
(1)
(2)
𝑆(𝑖, 𝑗)   =
∑ 𝑢 ∊ 𝑈(𝑅𝑢, 𝑖 − 𝑅̅ 𝑢) (𝑅𝑢, 𝑗  − 𝑅̅ 𝑢)
√∑ 𝑢 ∊ 𝑈 (𝑅𝑢, 𝑖  − 𝑅̅ 𝑢) 2 √∑ 𝑢 ∊ 𝑈 (𝑅𝑢, 𝑗  −  𝑅̅ 𝑢) 2
Dimana  :
S(i,j)
: Nilai kemiripan antara item i dengan item j
u  U : Nilai user yang memberi rating baik item i maupun item j Ru,i
: Rating user u pada item i
Ru,j : Rating user u pada item j Ru
: Nilai rating rata-rata user u
TABEL 2

## REPRESENTASI ADJUSTED COSINE SIMILARITY
User Ru, i Ru, j Ru U1 5 4 4 U5 2 2 3.25 S( p2, p3 ) = (5−4) (4 − 4) +(2−3.25)(5−3.25) √(5−4)+(2−3.25)2  √(5−3.25)+(4−4)2
S( p2, p3 ) = (1) (0) +(−1.25)(−1.25)
√(5−4)+(2−3.25)2  √(5−3.25)+(4−4)2
S( p2, p3 ) = 1.5625 √(5−4)+(2−3.25)2  √(5−3.25)+(4−4)2
S( p2, p3 ) = 1.5625 √2.5625  √1.5625 = 0.780869

## 3. Mencari Nilai Prediksi Produk
Untuk mencari nilai prediksi dari produk, maka menggunakan metode weighted sum. Weighted sum akan digunakan untuk mencari nilai prediksi produk yang akan direkomendasikan kepada pelanggan. Pertama akan mencari nilai dari user U1. Perhitungannya dimulai dari kolom user yang belum pernah dinilai (rating). Ada 3 kolom produk yang belum dinilai oleh pelanggan, yaitu kolom produk p1, p5 dan p6. Adapun tahapan perhitungan dari mencari nilai prediksi produk sebagai berikut:
a. Pada kolom pertama a akan dicari nilai rating yang tidak kosong yaitu didapat nilai rating produk b.
b. Setelah mendapatkan nilai produk maka akan dihitung dengan nilai rating pada produk (b * similarity (a, b) / similarity (a, b)).
c. Sebelumnya  dibandingkan  apakah similarity dari  kolom  produk  yang  kosong  memenuhi  syarat perhitungan. Karena a dan b tidak mempunyai nilai kemiripan.
d. Selanjutnya maju pada kolom yang kosong atau yang akan dicari prediksi nilainya dan dimulai mencari kolom  yang  ada  nilai  rating-nya.  Setelah  mendapatkan  nilai  rating  pada  kolom  maka  dibandingkan kembali apakah similarity antara produk yang ada nilai rating nya dengan produk yang kosong tersebut.
Adapun persamaan untuk mencari nilai perhitungan prediksi ditunjukkan pada persamaan (3).
P ( u, j )   = ∑ 𝑖∊1(𝑅𝑢,𝑖 × 𝑆𝑖,𝑗) ∑ 𝑖∊1|𝑆𝑖,𝑗|
P ( u, j )   = ∑ 𝑖∊1(𝑅𝑢,𝑖 × 𝑆𝑖,𝑗) ∑ 𝑖∊1|𝑆𝑖,𝑗|
P( u,j )   = (4 ×1) |1| P( u,j )   = 4 |1| = 4

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Implementasi  program  yang  sudah  dihasilkan  melalui  analisis  diterapkan  menggunakan  bahasa pemrograman  web  menggunakan  framework  Codeigniter  dan  database  menggunakan  MySQL  dengan algoritma user based filtering , yang digunakan dalam proses menentukan rekomendasi bagi pengguna terhadap
(3)
suatu item. Adapun beberapa menu yang terdapat pada sistem ini yakni menu beranda yang dimana menu ini adalah halaman awal ketika mengakses sistem; menu produk yang dimana menu ini menampilkan seluruh item yang ada, dan juga menu rekomendasi. Menu rekomendasi merupakan halaman yang merekomendasikan item kepada pengguna berdasarkan transaksi yang pernah dilakukannnya.

## Halaman Beranda
Halaman Beranda adalah tampilan awal ketika user mengakses sistem. Pada menu ini berisikan menu yang  dapat  dikunjungi  serta slider yang  terpasang  pada  sistem.  Gambar  2  menunjukkan  halaman beranda. Adapun menu yang terdapat pada halaman beranda antara lain produk, tracking , tentang, dan login .
Gambar 2. Halaman Beranda
Halaman Produk Halaman Produk  adalah  tampilan  menu  yang  berisi  produk-produk  yang  tersedia  pada  sistem.  Pada menu  ini user dapat  memilih  produk  yang  tersedia  guna  melakukan  transaksi  penyewaan.  Gambar  3 menunjukkan  halaman produk. User dapat  melakukan  pencarian  produk  untuk  menemukan  produk  yang diingikannya. Selain itu, user juga dapat melihat produk berdasarkan kategori tertentu dengan memilih kategori produk yang ingin ditampilkan dengan memilih kategori yang terdapat pada sisi sebelah kanan halaman produk.
Gambar 3. Halaman Produk
Halaman Rekomendasi
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Halaman rekomendasi adalah tampilan menu yang berisi daftar item yang telah direkomendasikan oleh sistem pada user . Pada menu ini user akan mendapatkan rekomendasi dari sistem berdasarkan transaksi yang telah dilakukan. Halaman rekomendasi ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Rekomendasi

## Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menguji  perangkat  lunak  dari  segi  fungsionalitasnya.  Pada fungsionalitas  perangkat  lunak  ini  diuji  menyesuaikan  dengan  skenario  pada  tahap  desain  sistem.  Tujuan pengujian black box , yaitu untuk mengetahui bagian-bagian dalam sistem aplikasi telah benar menampilkan pesan-pesan kesalahan jika terjadi kesalahan pada proses penginputan data. Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 3.

## T
ABEL 3
P ENGUJIAN F UNGSIONALITAS S ISTEM Detail Uji Output Hasil Uji Menu Beranda Menampilkan Halaman Beranda Valid Menu Login Menampilkan Halaman Login Valid Menu Membuat Akun Menampilkan Halaman Buat Akun Valid Menu Produk Menampilkan Halaman Produk Valid Menu Riwayat Menampilkan Halaman Riwayat Valid Melihat Detail Riwayat Menampilkan Halaman Detail Riwayat Valid Menu Tentang Menampilkan Halaman Tentang Valid Menu Kategori Menampilkan Produk Berdasarkan Kategori Valid Menu Transaksi Penyewaan Menampilkan Halaman Transaksi Penyewaan Valid Menu Rekomendasi Menampilkan Halaman Rekomendasi Valid Menu Ubah Profil Menampilkan Halaman Ubah Profil Valid Menu Detail Produk Menampilkan Halaman Detail Produk Valid Menu Logout Menampilkan Halaman Logout Valid Menu Login Menampilkan Halaman Login Valid
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Detail Uji Output Hasil Uji Menu Dashboard Menampilkan Halaman Dashboard Valid Menu Kelola Kategori Menampilkan Halaman Kelola Kategori Valid Menu Tambah Kategori Menampilkan Halaman Tambah Kategori Valid Menu Update Kategori Menampilkan Halaman Update Kategori Valid Menu Hapus Kategori Menampilkan Halaman Hapus Kategori Valid Menu Kelola Supplier Menampilkan Halaman Kelola Supplier Valid Menu Tambah Supplier Menampilkan Halaman Tambah Supplier Valid Menu Update Supplier Menampilkan Halaman Update Supplier Valid Menu Hapus Supplier Menampilkan Halaman Hapus Supplier Valid Menu Kelola Produk Menampilkan Halaman Kelola Produk Valid Menu Tambah Produk Menampilkan Halaman Tambah Produk Valid Menu Update Produk Menampilkan Halaman Update Produk Valid Menu Hapus Produk Menampilkan Halaman Hapus Produk Valid Menu Kelola Akun Pengguna Menampilkan Halaman Kelola Akun Pengguna Valid Menu Tambah Akun Pengguna Menampilkan Halaman Tambah Akun Pengguna Valid Update Akun Pengguna Menampilkan Halaman Update Akun Pengguna Valid Menu Hapus Akun Pengguna Menampilkan Halaman Hapus Akun Pengguna Valid Menu Detail Akun Pengguna Menampilkan Menu Detail Akun Pengguna Valid Menu Kelola Slider Menampilkan Halaman Kelola Slider Valid Menu Tambah Slider Menampilkan Halaman Tambah Slider Valid Menu Update Slider Menampilkan Halaman Update Slider Valid Menu Hapus Slider Menampilkan Halaman Hapus Slider Valid Menu Kelola Transaksi Menampilkan Halaman Kelola Transaksi Valid Menu Hapus Transaksi Menampilkan Halaman Hapus Transaksi Valid Menu Aksi Transaksi Menampilkan Halaman Aksi Transaksi Valid Menu Kelola Tentang Menampilkan Halaman Kelola Tentang Valid Meni Ubah Profil Menampilkan Halaman Ubah Profil Valid Menu Logout Menampilkan Halaman Logout Valid

## Pengujian Akurasi Nilai Rekomendasi
Dalam  pengujian  untuk  menentukan  seberapa  akurat  hasil  rekomendasi  yang  dilakukan  oleh  sistem kepada pengguna dapat dilakukan dengan cara melakukan uji nilai rekomendasi. Adapun uji nilai rekomendasi ini dapat dilakukan dengan menghitung nilai MAE. Jika nilai MAE semakin mendekati dengan nol, maka hasil akurasi  yang  dihasilkan  semakin  tinggi  akurasi  hasil  prediksi.  Perhitungan  nilai  akurasi  rekomendasi  ini dilakukan dengan menggunakan skenario 50 user serta 35 data item.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 1. Tahapan Proses Menghitung Nilai Similaritas
Pada  tahapan  ini  seluruh  rating  berdasarkan  transaksi  yang  dilakukan  pengguna  dihitung  dengan menggunakan  rumus  pada  Persamaan  1  sehingga  diperoleh  nilai  similaritas  seperti  yang  ditampilkan  pada Tabel 4. Adapun nilai similaritas antar item yang terdapat pada Tabel 4 adalah berdasarkan hasil perhitungan diambil dari 50 user yang telah memberikan rating kepada setiap item.
T ABEL 4 N ILAI S IMILARITAS A NTAR I TEM Similaritas(ItemA,ItemB) Nilai Similaritas Sim(Item1,Item2) -0,00036 Sim(Item1,Item3) 0,00166 Sim(Item1,Item4) -0,00092 Sim(Item1,Item5) -0,00315 Sim(Item1,Item6) -0,00244 Sim(Item1,Item7) -0,00087 Sim(Item1,Item8) 0,00387 Sim(Item1,Item9) 0,00099 Sim(Item1,Item10) -0,00620 Sim(Item1,Item11) 0,00655 2. Tahapan Proses Menghitung Nilai Prediksi
Seluruh  hasil perhitungan  similaritas kemudian diproses untuk  kemudian  mendapatkan nilai prediksi tiap produk yang telah diberi rating oleh pengguna dengan menggunakan Persamaan 3. Prediksi nilai rating pengguna terhadap item yang belum di rating dilakukan dengan cara menjumlahkan secara keseluruhan nilai hasil perkalian rating user terhadap item i dengan similaritas item i terhadap item j dan kemudian keseluruhan nilai hasil  yang telah didapatkan dibagi dengan nilai absolut seluruh nilai similaritas item i terhadap item j. Tabel 5 menampilkan hasil perhitungan prediksi oleh sistem terhadap item yang belum dilakukan pemberian rating. Pembulatan nilai prediksi rating dilakukan dikarenakan pada sistem, nilai rating yang digunakan adalah nilai satu sampai lima. Adapun rating satu sampai lima yang digunakan adalah parameter yang digunakan untuk menghitung guna menghasilkan nilai prediksi.
T ABEL 5 N ILAI P REDIKSI Prediksi(User,Item) Nilai Prediksi Nilai Prediksi (Hasil Pembulatan) Pred(User46,Item34) 3,51 4 Pred(User47,Item34) 3,29 3 Pred(User48,Item34) 3,33 3 Pred(User49,Item34) 3,21 3 Pred(User50,Item34) 3,24 3 Pred(User46,Item35) 3,50 3 Pred(User47,Item35) 3,45 3 Pred(User48,Item35) 3,25 3 Pred(User49,Item35) 3,28 3 Pred(User50,Item35) 3,57 4

## 3. Tahapan Proses Menghitung Nilai Mean Absolute Error (MAE)
Perhitungan  nilai  MAE  menggunakan  dua  buah  data,  yakni  data  aktual  yang  didapatkan  melalui pemberian  rating  oleh  pengguna  dan  data  prediksi  berdasarkan  pada  Tabel  4.  Tabel  6  menampilkan  hasil perhitungan nilai MAE.
T ABEL 6
N ILAI MAE Nilai Prediksi Nilai Aktual Kesalahan 3,51 5 1,48949 3,29 1 2,28517 3,33 5 1,67234 3,21 4 0,79124 3,24 1 2,23781 3,50 5 1,50237 3,45 1 2,44618 3,25 4 0,75206 3,28 5 1,71988 3,57 5 1,42796 Total 16,32450 n 1744 MAE 0,00936
Berdasarkan  hasil  MAE  pada  Tabel  6,  nilai  yang  dihasilkan  sebesar  0,00936  sehingga  nilai  akurasi rekomendasi yang diberikan oleh sistem adalah 99,99064 %.
4. Perhitungan Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Perhitungan  nilai  MAPE  menggunakan  dua  buah  data,  yakni  data  aktual  yang  didapatkan  melalui pemberian rating oleh  pengguna  dan  data  prediksi  berdasarkan  pada  Tabel  4.  Tabel  7  menampilkan  hasil perhitungan nilai MAPE.

## T ABEL 7
N ILAI M EAN A BSOLUTE PERCENTAGE E RROR (MA P E) Nilai Prediksi Nilai Aktual |((Aktual-Prediksi)/Aktual)|*100 3,51 5 42,42929 3,29 1 69,56019 3,33 5 50,25569 3,21 4 24,65882 3,24 1 69,11489 3,50 5 42,95374 3,45 1 70,98239 3,25 4 23,15514 3,28 5 52,43354 3,57 5 39,97619 Total 485,51988 n 1744 MAPE 27,83944
Berdasarkan hasil MAPE pada Tabel 7, keakuratan dalam proses melakukan prediksi atau peramalan, yakni  27,84  %  yang  menunjukkan  bahwa  interpretasi  dari  keakuratan  berdasarkan  skenario  pengujian  yang
telah dilakukan menunjukkan hasil yang cukup baik. Pada proses perhitungan nilai MAPE, suatu peramalan dikatakan sangat akurat jika nilai MAPE sebesar ≤ 10%. Jika bernilai 10-20 % maka dikategorikan sebagai baik. Jika nilai MAPE berada diantara 20-50 % maka dikategorikan sebagai cukup baik sedangkan jika nilai MAPE > 50 % maka dikategorikan tidak akurat.
5. Perhitungan Nilai Mean Squared Error (MSE)
Perhitungan  nilai  MSE  menggunakan  dua  buah  data,  yakni  data  aktual  yang  didapatkan  melalui pemberian  rating  oleh  pengguna  dan  data  prediksi  berdasarkan  pada  Tabel  4.  Tabel  8  menampilkan  hasil perhitungan nilai MSE.

## T
ABEL 8 NILAI MEAN SQUARED ERROR (MSE) Nilai Prediksi Nilai Aktual Kesalahan Kuadrat 3,51 5 2,21857 3,29 1 5,22201 3,33 5 2,79672 3,21 4 0,62606 3,24 1 5,00778 3,50 5 2,25710 3,45 1 5,98381 3,25 4 0,56560 3,28 5 2,95799 3,57 5 2,03908 Total 29,67422 n 1744 MSE 0,01702
Berdasarkan hasil MSE pada Tabel 8, nilai mean squared error yang rendah atau nilai mean squared error mendekati  nol  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  sesuai  dengan  data  aktual  dan  dapat  dijadikan perhitungan  peramalan  berikutnya.  Adapun  berdasarkan  dari  ketiga  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka didapatkan  hasil  bahwa  sistem  rekomendasi  yang  telah  dibangun  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada pengguna sistem.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  rekomendasi  yang  dibangun  telah  berhasil  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  kepada pelanggan  yang  telah  melakukan  transaksi  penyewaan  alat  pertambangan.  Algoritma  metode  mesin rekomendasi User Based Filtering dapat diterapkan pada sistem rekomendasi alat pertambangan  yang telah dibangun. Pada pengujian akurasi nilai rekomendasi, nilai masing-masing yang didapatkan pada perhitungan MAE adalah nilai yang merepresentasikan rata-rata kesalahan (error) absolut antara hasil peramalan dengan nilai  sebenarnya dan didapatkan nilai MAE sebesar 0,00936 sehingga akurasi rekomendasi  yang dihasilkan adalah  99,99064%.  Kemudian  untuk  nilai  MAPE  atau  nilai  akurasi  perkiraan  (prediksi)  didapatkan  nilai sebesar 27,84% yang menunjukkan bahwa interpretasi dari keakuratan berdasarkan skenario pengujian yang telah  dilakukan  menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik,  serta  untuk  nilai  MSE  atau  representasi  dari  estimasi berapa nilai kesalahan pada peramalan  yang didapatkan adalah 0,01702.  Adapun beberapa saran yang perlu diperhatikan guna pengembangan selanjutnya untuk sistem ini, yaitu sistem ini dapat dikembangkan dengan menambahkan fitur transaksi pembelian alat pertambangan. Sistem dapat dikolaborasikan pula menggunakan algoritma metode mesin rekomendasi lainnya sehingga dapat memberikan nilai akurasi yang lebih baik.
D AFTAR P USTAKA [1] S. S. Utami, “Indonesia Produsen Nikel Terbesar Dunia,” 2020.
https://www.medcom.id/ekonomi/bisnis/nbwlYdJk-indonesia-produsen-nikel-terbesar-dunia (accessed Dec. 03, 2022).
[2] M. I. Maulana, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Ishop Dengan Metode Collaborative Filtering,” Nusa Tenggara Barat, 2020.
[3] K.  Nugroho,  “Metode  Collaborative  Filtering  Dalam  Penampilan  Rekomendasi  Produk  Dalam Aplikasi Chatbot Dan Mesin Rekomendasi Berbasis Web : Studi,” vol. 1, no. 1, 2018.
[4] S.  Indrawati,  N.  .  Nafi’iyah,  and  S.  P.Hadi,  “Penerapan  Algoritma  User-Based  Filtering  Dalam Memberikan Rekomendasi Barang Pada Toko Bin Wahab,” Insa. Comtech , vol. 5, no. 1, pp. 27–39, 2020.
[5] D. Nugraha, T. W. Purboyo, and R. A. Nugrahaeni, “Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, p. 6765, 2021.
[6] G. Ferio, R. Intan, and S.  Rostianingsih, “Sistem Rekomendasi Mata  Kuliah Pilihan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity,” J. Infra , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[7] A. S. Girsang, “Sistem rekomendasi-Content Based,” 2020.https://mti.binus.ac.id/2020/11/17/sistem- rekomendasi-content-based/
[8] R. D. Putri et al. , “Aplikasi E-Commere Pada Horny Cupcakes,” vol. 11, no. 1, pp. 31–35, 2019.
[9] A. N. Khusna, K. P. Delasano, and D. C. E. Saputra, “Penerapan User-Based Collaborative Filtering Algorithm,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 2, pp. 293– 304, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1124.
[10] A.  Solichin,  “Rekomendasi  Keterampilan  Teknologi  Informasi  Menggunakan  Metode  User-Based Collaborative Filtering dan Log-Likelihood Similarity Information Technology Skills Recommendations  Using  User-Based  Collaborative  Filtering  and  Log-Likelihood  Similarity Methods,” Cogito Smart J. | , vol. 6, no. 2, 2020.
[11] F. Supriadi, “Penerapan Metode Rational Unified Process Pada Perancangan Abstrak,” vol. 10, no. 02, pp. 59–64, 2019, [Online]. Available: https://binus.ac.id/malang/2020/07/rational-unified- process/%0Afile:///C:/Users/aiman/Downloads/45-202-3-PB.pdf
[12] J.  Shadiq,  A.  Safei,  and  R.  W.  R.  Loly,  “Pengujian  Aplikasi  Peminjaman  Kendaraan  Operasional Kantor Menggunakan BlackBox Testing,” Inf. Manag. Educ. Prof.  J. Inf. Manag. , vol. 5, no. 2, p. 97, 2021, doi: 10.51211/imbi.v5i2.1561.
[13] L.  Setiyani,  “Pengujian  Sistem  Informasi  Inventory  Pada  Perusahaan  Distributor  Farmasi Menggunakan Metode Black Box Testing,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.539.
[14] S. J. Taylor and B. Letham, “Forecasting at Scale,” Am. Stat. , vol. 72, no. 1, pp. 37–45, 2018, doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.
[15] D.  Gunawan  and  W.  Joni,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Purchase  Order  Menggunakan  Metode Single Exponential Smoothing,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[16] A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,” Saintekbu ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  78–83,  2019,  doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[17] I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  “Mean  Absolute  Percentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi Komoditas  Laut,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  250–255,  2020,  doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[18] A. M. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019, [Online]. Available: https://www.jsi.stikom-bali.ac.id/index.php/jsi/article/view/193
[19] U. Azmi, Z. N. Hadi, and S. Soraya, “ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 73–82, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.627.
[20] R. Ramadania, “Peramalan Harga Beras Bulanan di Tingkat Penggilingan dengan Metode Weighted Moving  Average,” Bimaster ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  329–334,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/28402/75676578415