## Pengembangan Aplikasi Pengelolaan Laboratorium Komputer Dengan Menggunakan Metode Conten Based Filtering Berbasis WEB
Endra suseno, Erik kurniadi ,Dede irawan endra@uniku.ac.id , Erik@uniku.ac.id , dede.irawan@uniku.ac.id program studi sistem informasi fakultas ilmu komputer Universita kuningan

## Abtrak
Aplikasi pengelolaan laboratorium komputer memainkan peran penting dalam pengelolaan sumber daya laboratorium komputer, seperti jadwal, pemeliharaan perangkat, dan monitoring penggunaan. Dalam era digital  saat  ini,  pengembangan  aplikasi  pengelolaan  laboratorium  komputer  harus  memperhatikan kebutuhan  akan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam  pengelolaan.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dikembangkan aplikasi pengelolaan laboratorium komputer dengan menggunakan metode Content Based Filtering  berbasis  web.  Metode  Content  Based  Filtering  akan  membantu  dalam  pengelolaan  jadwal penggunaan  laboratorium  komputer  dengan  mempertimbangkan  preferensi  dan  kebutuhan  setiap pengguna.  Aplikasi  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  framework CodeIgniter.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengelola  laboratorium  komputer dalam meningkatkan efisiensi dan efektifitas pengelolaan laboratorium komputer.
Kata kunci - pengembangan aplikasi pengelolaan laboratorium

## Abstract
The  computer  laboratory  management  application  plays  an  important  role  in  managing  computer laboratory resources, such as scheduling, equipment maintenance, and usage monitoring. In today's digital era, the development of computer laboratory management applications must take into consideration the need for efficiency and effectiveness in management. Therefore, in this research, a computer laboratory management  application  will  be  developed  using  the  web  based  Content  Based  Filtering  method.  The Content  Based  Filtering  method  will  assist  in  managing  the  computer  laboratory  usage  schedule  by considering  the  preferences  and  needs  of  each  user.  This  application  is  developed  using  the  PHP programming language and the CodeIgniter framework. The results of this research are expected to help computer  laboratory  managers  improving  the  efficiency  and  effectiveness  of  computer  laboratory management.
Key word - development of computer laboratory management
Diajukan: 5 Januari 2024 Disetujui: 21 Januari 2024 Dipublikasi: 26 Januari 2024 I. Pendahuluan Dengan semakin pesatnya perkembangan pemenuhan  hard  skill  dalam  bidang  komputer fakultas  ilmu  komputer  melaksankan  kegiatan praktikum  untuk  semua  matakuliah  yang bermuatan  kompetensi  dalam  bidang  teknologi informasi  baik  dalam  analisis,  perancangan  dan pemrograman.  Kegiatan  ini  wajib  bagi  seluruh mahasiswa  fakultas  ilmu  komputer  selama menjalani  studi  baik  jenjang  ahli  madya  dan strata satu, dengan semakin meningkatnya animo masyarakat  dalam  mendalami  ilmu  dibidang teknologi  informasi  maka  kegaitan  praktikum semakin  banyak,  seiring  dengan  bertambahnya jumah  mahasiswa  yang  menjadi peserta praktikum.  hal  ini  dibuktikan  dengan  data mahasiswa setiap Angkatan setiap program studi yang ada di fakultas ilmu komputer.
Laboratorium komputer memegang peran penting  dalam  dunia  pendidikan  dan  teknologi. Laboratorium  komputer  digunakan  sebagai tempat untuk belajar, mengembangkan aplikasi, dan  menguji  perangkat  keras  dan  lunak.  Dalam pengelolaan  laboratorium  komputer,  pengelola harus memastikan bahwa sumber daya laboratorium komputer digunakan secara efisien dan  efektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu aplikasi  pengelolaan  laboratorium  komputer yang dapat membantu pengelola dalam mengelola sumber daya laboratorium komputer. Aplikasi  pengelolaan  laboratorium  komputer dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan berbagai metode. Salah satu metode yang dapat digunakan  adalah  metode Content  Based Filtering . Metode ini digunakan untuk mempertimbangkan  preferensi  dan  kebutuhan
setiap  pengguna  dalam  pengelolaan  jadwal penggunaan  laboratorium  komputer.  Beberapa penelituan  terdahulu  telah  dilakukan  mengenai pentingnya hard  skill ditempat  kerja  [1] me negaskan bahwa kerja tim dan keterampilankomunikasi  adalah  soft  skill  yang sangat  penting  untuk  dimiliki  oleh  lulusan  TI seperti yangdirasakan oleh responden, mahasiswa  IT  menganggap  bahwa hard  skill sangat penting. Selanjutnya  menjelaskan dalam penelitiannya  mengungkap  hard  skill  dansoft skill  yang  diinginkan  untuk  lulusan  ilmu komputer  di  wilayah  Northwest      Northwest Amerika Serikat.tujuan penelitian
ini
mendeskripsikan tentang manajemen penglolaan laboratorim  dapat  mempermudah  kegiatan praktikum matakuliah itu sendiri.

## II. Metode penelitian

## A. Tinjauan Pustaka
Penelitian yang dilakukan oleh  Thorat et. al.
(2015) dalam publikasi ilmiah berjudul “ Survey on  Collaborative  Filtering,  Content-based Filtering  and  Hybrid  Recommendation  System ” memberikan gambaran secara holistik mengenai sistem  rekomendasi  yang  mencakup  metode collaborative  filtering,  content-based  filtering dan pendekatan hybrid recommender system [2]. Mengungkapkan  bahwa  untuk  meningkatkan kualitas  rekomendasi,  beberapa  pendekatan hybrid  digunakan  terutama  untuk collaborative filtering dan content  based  filtering .  Algoritma hybrid  digunakan  untuk  mengintegrasikan informasi lokasi ke dalam algoritma rekomendasi yang ada. Sementara, Jovita et. al.
(2015)  dalam  publikasi  ilmiah  berjudul  “ Using Vector  Space  Model  in  Question  Answering System ”  menggunakan  metode vector  space model untuk merepresentasikan pengetahuan dan mengambil jawaban untuk setiap pertanyaan [3] , dimana setiap query akan dibandingkan dengan pengetahuan berdasarkan pengukuran kesamaan keduanya.

## B. Base Filtering
Penelitian ini akan menggunakan pendekatan content-  based  filtering . Sistem  akan  memilih dan  melakukan  peringkat  item  berdasarkan kesamaan  profil  pengguna  dan  profil  item. Keuntungan dari pendekatan ini adalah pengguna mendapatkan wawasan tentang
mengapa  suatu  item  dianggap  relevan  untuk mereka,  karena  konten  di  setiap  item  diketahui dari representasinya. Namun pendekatan ini juga mempunyai  kelemahan,  misalnya  kenyataan bahwa  pendekatan  ini  berfokus  pada  kemiripan kata  kunci.  Pendekatan  ini  tidak  mampu menangkap hubungan yang lebih kompleks pada level  semantik  yang  lebih  dalam,  berdasarkan pada  berbagai  jenis  atribut  yang  berhubungan dengan  obyek  terstruktur  dari  teks.  Kesamaan antara representasi dari pengguna dan representasi  dari  item  akan  didasarkan  pada prinsip kedekatan yang menyatakan bahwa jarak dari dua deskripsi item secara langsung berkaitan dengan kesamaan mereka.

## C. Content Based Filtering
Content  Based  Filtering merupakan  salah  satu sistem  rekomendasi  memanfaatkan  berbagai sumber informasi untuk menyediakan pengguna suatu prediksi dan rekomendasi. Sistem rekomendasi memanfaatkan konsep information filtering [4].
Pada  information  filtering  pengguna  sudah mempunyai  profil  yang  merepresentasikan kepentingan jangka panjang dan sistem mencoba memberikan kepada setiap pengguna item  yang relevan.  Berdasarkan  pada  ukuran  kesamaan antara masing-masing profil, sistem memilih dan membuat  peringkat  pada  item  yang  relevan, kemudian diberikan kepada pengguna. Terdapat dua pendekatan pada information filtering, yaitu collaborative filtering dan content-based filtering.  Penelitian  ini  akan  menggunakan pendekatan content- based filtering. Sistem akan memilih dan melakukan peringkat item berdasarkan  kesamaan  profil  pengguna  dan profil  item.  Keuntungan  dari  pendekatan  ini adalah pengguna mendapatkan wawasan tentang mengapa  suatu  item  dianggap  relevan  untuk mereka,  karena  konten  di  setiap  item  diketahui dari representasinya. Namun pendekatan ini juga mempunyai  kelemahan,  misalnya  kenyataan bahwa  pendekatan  ini  berfokus  pada  kemiripan kata  kunci.  Pendekatan  ini  tidak  mampu menangkap hubungan yang lebih kompleks pada level  semantik  yang  lebih  dalam,  berdasarkan pada  berbagai  jenis  atribut  yang  berhubungan dengan  obyek  terstruktur  dari  teks.  Kesamaan antara representasi dari pengguna dan representasi  dari  item  akan  didasarkan  pada prinsip kedekatan yang menyatakan bahwa jarak
dari dua deskripsi item secara langsung berkaitan dengan kesamaan mereka [5]
Minat  atau  preferensi  pengguna  juga  diwakili oleh  serangkaian  fitur  yang  sama,  yang  disebut profil  pengguna.  Rekomendasi  dibuat  dengan membandingkan  profil  pengguna  dengan  item kandidat  yang  dinyatakan  dalam  set  fitur  yang sama.  Pendekatan  paling  sederhana  untuk rekomendasi  berbasis  konten  adalah  dengan menghitung  kesamaan  profil  pengguna  dengan setiap  item.  Terdapat  beberapa  cara  untuk merepresentasikan agar dapat digunakan sebagai komponen  pembelajaran,  salah  satunya  adalah Vector Space Model

## D. Vector  Space Model

## Gambar 1 Vector Space Model
Pada metode ini, dokumen  D direpresentasikan sebagai  vektor  m  dimensional.  Dimana  setiap dimensi  berkorespondensi  terhadap  term  yang berbeda  dan  m  adalah  total  jumlah  term  yang dipakai  dalam  koleksi  dokumen.  Vektor dokumen adalah ditulis sebagai, wi adalah bobot dari term yang menunjukkan tingkat kepentingan.  Jika  pada  dokumen  D  tidak mengandung term ti maka bobot dari wi adalah nol.  Bobot  term  dapat  ditentukan  dengan menggunakan skema tf-idf [6]. Pada pendekatan ini  bobot  dihitung  berdasarkan  pada  seberapa sering  sebuah  term  muncul  pada  sebuah dokumen, dan seberapa sering ditemukan dalam koleksi dokumen. Pembobotan term dalam  vektor  dokumen  dapat ditentukan dalam banyak cara. Pendekatan yang umum,  dan  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini adalah  metode TF-IDF [7] . Pada  metode  ini, bobot term ditentukan oelh dua faktor: seberapa sering term  j terdapat  dalam  dokumen  i  ( term frequency  tfi,j) dan  seberapa  sering  muncul
dalam  seluruh  dokumen  koleksi  ( document frequency  dfj ).  Tepatnya  bobot  term  j  pada dokumen i dirumuskan seperti berikut:
wi,j = tfi,j x idfj = tfi,j x  log N/dfj (1)
N  merupakan  jumlah  dokumen  yang  terdapat dalam  koleksi  dokumen.  Idf  merupakan singkatan  dari inverse  document  frequency . Metode ini memberikan  bobot  tinggi  pada term yang sering muncul pada sedikit dokumen pada dokumen  set.  Setelah  bobot term dihitung, diperlukan  suatu  fungsi  pemeringkatan  untuk mengukur kemiripan antara query dan dokumen vektor.  Pengukuran  kemiripan  yang  umum dikenal sebagai pengukuran kosinus. Pengukuran ini menentukan sudut antara vektor dokumen  dan  query  ketika  direpresentasikan dalam V-dimensional  Euclidean, dimana  v adalah  ukuran vocabulary. Tepatnya  kemiripan antara  dokumen  Di  dan  query  Q  didefinisikan sebagai berikut:
(2)

## E. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data dan Analisis Studi  pustaka  dan  observasi  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi. Studi pustaka
dilakukan  dengan  mempelajari  teori-teori  serta literatur yang mendukung penelitian ini terutama yang berhubungan dengan content-based filtering, serta  perangkat  lunak  yang  digunakan untuk  membangun  sistem.  Observasi  dilakukan pada  objek  penelitian  yaitu  laboratorium computer  fakultas  ilmu  komputer.  Sebagai sampel  uji  dalam  penelitian  ini  adalah laboratorium  computer    yang  dikelompokan kedalam beberapa kategori. Setiap laboratorium terdiri  dari  informasi  berupa:  Teknologi  (C), Jumlah  (H) dan Kenyamanan (L)
Tabel 1 Komponen Item Pembentuk Profil Laboratorium
Informasi dari setiap laboratorium menjadi item komponen  yang  diperoleh  dari  rating  yang diberikan  pengguna  sebelumnya  (active  user) dan akan menjadi data yang diuji similaritas nya dengan  item  komponen  yang  diharapkan pengguna (user) [8]
2. Pengembangan Sistem Pengembangan    system  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan permasalahan yang telah terindentifikasi,  dalam  merancang  aplikasi dibutuhkan  sebuah  model  dalam  memahami permsalahan  yang  akan  diselesaikan  serta megambarkan  proses  bisnis  yang  sedang berjalan.  RUP  menggunakan  konsep object oriented ,  dengan  aktifitas  yang  berfokus  pada pengembangan  model  dengan  menggunakan Unified Model Language (UML).

## III. Hasil dan Pembahasan
Analisis  dan  desain  sistem  perlu  dilakukan sebelum  implementasi  program,  sebagai  acuan dan untuk menghasilkan program yang  baik.
a. Gambaran Umum Sistem Sebagaimana  telah  disampaikan  di  latar belakang masalah, sistem yang akan dibuat ini digunakan untuk memberikan informasi mengenai rekomendasi laboratorium fakultas ilmu komputer. Sasaran pengguna dari sistem ini yaitu mahasiswa  yang ingin mengetahui informasi laboratorium dengan pertimbangan  hasil  rating  tiga  item komponen  yaitu  :  Teknologi,  Jumlah  dan Kenyamanan.
Sistem  memberikan  keleluasaan  bagi pengguna untuk mendapatkan
rekomendasi,  memberikan  rating  dan  atau keduanya.  Setiap  informasi  rekomendasi dari sebuah laboratorium  yang diakses oleh pengguna  tertentu,  akan  berubah  seiring dengan  banyaknya  rating  yang  diberikan pengguna  lain  pada  objek  yang  sama. Dalam  pembangunan  sistem  rekomendasi laboratorium    ini,  penulis  mengumpulkan
datta  laboratorium    di  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Kuningan
b. Perhitungan Rekomendasi
Contoh perhitungan dilakukan pada tempat dengan  kategori  “Laboratorium    dengan kode  LB.  Terdapat  4  tempat  pada  objek penelitian  yang  dikategorikan  dalam  kode LB. Kolom Pengguna pada Tabel 2 tersebut merupakan user  query. Pada  Tabel  2 terlihat bahwa user (Pengguna) menginginkan Laboratorium yang memiliki
Teknologi  skala  5,  Jumlah    skala  4  dan Kenyamanan  skala  4.  Untuk  melakukan proses  perhitungan  selanjutnya  angka masukan  tersebut  perlu  dinormalisasi  dan disajikan dalam Tabel 3 Metode Content  Based  Filtering yang digunakan dengan pendekatan vector space model ini adalah menghitung  nilai  cosinus sudut  dari  dua  vector  ( Cosine  Similarity ). Pada kasus ini adalah W dari Laboratorium (LB)  sebagai profil  item dengan  W  dari Pengguna sebagai profil user. Nilai w sudah didapat, seperti yang tercantum pada Tabel 4,  dimana  pada  tahap  tersebut  bobot  dari query  dikalikan  dengan  bobot  item  yang terdapat  di  setiap  record  LB  (1-4), kemudian dijumlahkan untuk setiap
kolomnya.  Langkah  selanjutnya  adalah mengkuadratkan  bobot  query.  Bobot  item di  setiap  LB  (1-4)  juga  dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan untuk tiap kolomnya  sebagaiman    pada  Tabel  5. Langkah terakhir adalah dengan memasukkan  rumus cosine  similarity sebagaimana pada Tabel 6.
Jika  dilihat  dari  hasil  perhitungan,  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  yang  mendekati kemiripan dengan profil laboratorium layak nomor  4  (LB04)  dengan  nilai  similarity mencapai 0,99. Dalam metode penghitungan cosine  similarity ,  hasil  yang paling  mirip  adalah  yang  mendekati  nilai satu.
Tabel 2 . Bobot Sebelum Normalisasi
Penggu na LB0 1 LB0 2 LB0 3 LB0 4
Teknologi 200 3 2 2 3 Jumlah 250 4 5 3 4 Kenyama nan 250 2 3 2 4 Tabel 3 . Bobot Setelah Normalisasi Penggu na LB0 1 LB0 2 LB0 3 LB0 4 Teknologi 1 0.6 0.4 0.4 0.6 Jumlah 0.8 0.8 1 0.6 0.8 Kenyama nan 0.8 0.4 0.6 0.4 0.8 Tabel  4 . Hasil Perhitungan LB01 LB02 LB03 LB04 0.9592 41897 0,9767 68328 0,9012 30227 0,9994 83871
Setelah dilakukan perankingan, maka informasi yang dapat menjadi bahan untuk disajikan kedalam antar muka pengguna adalah sebagaimana Tabel 5 KODE COSINE REKOMENDASI LB04 0,999483871 1 LB02 0,976768328 2 LB01 0.959241897 3 LB03 0,901230227 4 c. Arsitektur Sistem Pengguna berinteraksi degan sistem menggunakan perangkat komputer. Penyimpanan data dan proses rekomendasi, terjadi di web server .
Pengguna Client Server Internet Gambar 2. Arsitektur Sistem d. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram menjelaskan  urutan kegiatan  yang  dilakukan  aktor  dan  sistem
untuk mencapai tujuan tertentu, menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem.    Use Case Diagram juga serta mempresentasikan interaksi antar aktor/pelaku dengan sistem. Gambar  3  berikut menjelaskan Use Case
Diagram  yang  digunakan  pada  sistem rekomendasi ini

## IV. Kesimpulan
Sebagai  upaya  memberikan  rekomendasi dalam menentukan laboratorium  yang ada di fakultas  ilmu  komputer,  penelitian  dengan metode Content-Based  Filtering ini  dapat memberikan rekomendasi objek laboratorium sesuai harapan pengguna. Pengguna diberikan  keleluasan  untuk  memberikan rating  terhadap  objek  dan  menghasilkan profil  item,  juga  mendapatkan  rekomendasi objek  mana  yang  sesuai  dengan  harapan pengguna berdasar kategori yang dipilih
Pembangunan  sistem  ini  menggunakan metode  content  based  filtering  dan  dengan pendekatan vector space model , memberikan akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  antara  profil item dengan query item
Dalam rangka menjaga kinerja sistem setelah sistem ini digunakan,  akan lebih baik apabila pengujian  kinerja  sistem  dilakukan  baik menggunakan  metode precision maupun metode recall .
References
[1 ] F. &. T. C. Patacsil, "Exploring The
Importance of Soft and Hard Skills asperceived by IT Intership students and Industry: A GAP Analysis,"
Journal of Technology and Science Education, pp. 347-368, 2017.
[2 ] P. G. R. &. B. S. B.Thorat, "Survey on
Collaborative Filtering and Content Based Recomendation," International
Journal of Computer Application, vol. 110, no. 4, pp. 31-36, 2015.
[3
] L. H. A. &. S. D. Jovita, "Using Vector Space Model in Question Answering
System," Procedia Computer Science, vol. 59, pp. 305-311, 2015.
[4 ] J. O. F. H. A. &. G. Bobadilla,
"Recommender System Survey.
Knowledge-Base System," Diakses dari https://doi.org/10.1016/j.knosys.2013.0 3.012, vol. 46, pp. 109-132, 2013.
[5 ] Z. D. Z. L. J. X. X. &. Y. Q. Lu,
"Conten-Base Collaborative Filtering For New Topic Recomendation.," in
Proceeding of the Twenty-ninth AAAI
Conference on Artificial Intelegent , 2015.
[6 ] T. A. D. R. T. &. K. K. Achakulvist, "Afast Content-Base Recomendation System for Science," PloS ONE, vol.
11, no. Science Concierge, p. 7, 2016.
[7
] M. M. A. J. A. &. K. S. Deshpande,
"Hybid Content Based Filtering recomendation Algoritm on Hadoop,"
International Journal of advanced
Researchin Computer Engineering & Technology, vol. 5, pp. 211-234, 2016.
[8
] E. S. e. a. 2. J. P. C. S. 1. 012004,
"Analysis and implementation of the bi-polar slope one algorithm with the content base filtering method in
producing culinary place recommendations in kuningan
regency," in Virtual Conference on Engineering, Science and Technology , KualaLumpur, Malaysia, 2020.
[9 ] L. N. M. &. H. J. Jing, "Knowledge- base Vector space model for next clustering," Knowledge and
Information System, vol. 1, pp. 35-55, 2010.