## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 20, No. 2, Mei 2021, pp. 293~304 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1124

## Penerapan User-Based Collaborative Filtering Algorithm Studi Kasus Sistem Rekomendasi untuk Menentukan Gadget Shield

## Application of User-Based Collaborative Filtering Algorithm: Case Study of Recommendation System for Determining Gadget Shield
Arfiani Nur Khusna 1 , Krisvan Patra Delasano 2 , Dimas Chaerul Ekty Saputra 3
1,2 Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia
3 Universitas Gadjah Mada, Indonesia Article Info ABSTRAK Article history: Received, 23 Maret 2021 Revised, 15 April 2021 Accepted, 10 Mei 2021
Sistem online memanfaatkan website sebagai media pemasaran. Namun dengan perkembangan teknologi, pemasaran  dilakukan  dengan  online  terdapat  kendala  yaitu  banyaknya  produk  yang tersedia  dalam  pemilihan  produk.  Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  yang  menyarankan informasi  berguna  atau  menduga  yang  akan  dilakukan user untuk  mencapai  tujuannya, seperti mencari  teknik  yang  terbaik  dalam  memberikan  rekomendasi  bagi  user. Menurut  hasil  survey yang  telah  dilakukan  terhadap  17  orang  pemakai  website  pemasaran  produk  Gadget  Shield didapatkan  88,20%  mengharapkan  adanya  penilaian  user  terhadap  produk.  Penelitian  ini  akan melakukan  pengembangan  sistem  rekomendasi  produk Gadget  Shield pada  toko  Jackskins menggunakan  metode User-Based  Collaborative  Filtering serta  menggunakan Euclidean Distance untuk  mengukur  jarak  kemiripan  antar User dan Weighted  Sum digunakan  untuk mencari rekomendasi produk. Diharapkan dengan adanya sistem dapat memudahkan User dalam pencarian  produk Gadget  Shield terbaik.  Guna  menghasilkan  produk  rekomendasi,hasil  nilai kemiripaan  dilakukan  perhitungan  dengan  algoritma Weighted  Sum .  Sistem  rekomendasi Collaborative  Filtering telah diuji  menggunakan  metode  pengujian  akurasi Root  Mean  Square Error (RMSE) dan pengujian User Acceptance Test (UAT). Hasil uji RMSE menunjukkan nilai 0,496  atau  akurasinya  90,08%.  Hasil  pengujian  UAT  didapatkan  86,86%  diterima.  Informasi dari  proses  tersebutlah  yang  nantinya  diharapkan  akan  bermanfaat  sebagai  dasar  sumber rekomendasi yang akurat.
Kata Kunci:

## Use Based Collaborativ Filtering Sistem Rekomendasi
Euclidean Distance Root Mean Square Error User Acceptance Test

## ABSTRACT

## Keywords:
User Based Collaborative Filtering Reccomendation System Euclidean Distance Root Mean Square Error User Acceptance Test The online system uses the website as a marketing medium. However, with the development of technology, marketing is carried out online, there are obstacles, namely the number of products available  in  product  selection.  Recommendation  system  is  a  system  that  suggests  useful  or predictable  information  that  a  user  will  do  to  achieve  his  goals.  Survey  found  that  88.20% expected  a  user  assessment  of  the  product.  Jackskins  will  develop  a  Gadget  Shield  product recommendation system. It is hoped that the system will make it easier for users to find the best Gadget  Shield  products.  It  will  use  the  User-Based  Collaborative  Filtering  method  and Euclidean Distance to measure the similarity distance between users and weighted sum is used to  find  product  recommendations.  The  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  test  results  show  a value  of 0.496  or  an  accuracy of 90.08%.  The  User  Acceptance  Test  (UAT)  test  results  found that 86.86% were accepted. . It is the information from this process that is expected to be useful as a basis for accurate sources of recommendations.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Arfiani Nur Khusna, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Email: arfiani.khusna@tif.uad.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi  yang sudah mengalami  banyak perkembangan dapat  dimanfaatkan untuk  membantu  pekerjaan manusia  diberbagai  bidang.  Teknologi  banyak  diterapkan  diberbagai  bidang,  seperti  pendidikan,  bisnis,  kebudayaan,  dan kesehatan.  Perkembangan pada bidang bisnis/perdagangan telah menghasilkan beberapa produk seperti e-Commerce maupun pembayaran  secara  digital. Format  Perdagangan  atau  perniagaan  pada  umumnya  ialah  pekerjaan  guna  membeli  barang  dari suatu  tempat  atau  pada  suatu  waktu  dan  menjual  barang  itu  ditempat  lain  atau  pada  waktu  tertentu  dengan  maksud  untuk memperoleh keuntungan  [1]. Sejalan dengan perkembangan teknologi  maka mempengaruhi  perkembangan kegiatan manusia dalam melakukan proses perdagangan. Pada bidang bisnis  [2], internet  dapat dimanfaatkan menjadi  suatu  pemasaran produk. Perdagangan atau pemasaran yang terbaru yaitu dilakukan secara daring ( online ). Perkembangan jumlah penduduk Indonesia mempengaruhi  perkembangan  pemasaran  tercatat  jumlah  penduduk  Indonesia  sebanyak  262  juta  penduduk,  menjanjikan keuntungan bagi pelaku bisnis online . Jumlah pengguna internet di Indonesia pada tahun 2019 berada di jumlah 150 Juta orang atau 56% dari jumlah penduduk Indonesia [1].
Perkembangan  teknologi  mempengaruhi  pengusaha,  terdapat  peningkatan  signifikan  perdagangan online di  Indonesia pada  tahun  2019  [1].  peningkatan  kategori  elektronik  yaitu  sebesar  24%.  Perkembangan  kategori  penjualan  akan  berjalan searah  dengan  produk  yang  tersedia,  artinya  peningkatan  kategori  diikuti  dengan  peningkatan  jumlah  produk  yang  tersedia. Namun  disisi  lain,  masyarakat  akan  mengalami  kebingungan  dalam  pemilihan  produk  yang  sangat  beragam.  Jackskins Yogyakarta  merupakan  salah  satu  bidang  bisnis  yang  menjual  perlengkapan  elektronik  yaitu Gadget  Shield .  Sistem online memanfaatkan website sebagai media pemasaran. Namun dengan perkembangan teknologi, pemasaran terdapat kendala yaitu barang yang ditampilkan di website Jacksins tidak terdapat kategori produk-produk yang menjadi rekomendasi dari toko untuk User .  Menurut  hasil  survey  yang  telah  dilakukan  terhadap  17  orang  pemakai website pemasaran  produk Gadget  Shield didapatkan hasil sebanyak 88,20 % User mengharapkan adanya penilaian User lain terhadap produk Gadget Shield . Penilaian yang telah dilakukan akan mempengaruhi  peletakan produk Gadget  Shield , produk Gadget  Shield yang memiliki nilai  tinggi akan ditampilkan pada urutan pertama dalam rekomendasi produk, sedangkan bagi sistem penilaian akan memudahkan dalam pengelolaan  produk Gadget  Shield unggulan  guna  merekomendasikan  produk Gadget  Shield yang  akan  ditampilkan  kepada User sistem. Sistem rekomendasi  akan menampilkan informasi  atau produk Gadget Shield yang berkaitan dengan kebutuhan dan preferensi User yang telah dilakukan penyaringan oleh sistem dengan teknik rekomendasi.
Pendekatan Item  Based  Collaborative  Filtering memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  antar item [3] sedangkan pada pendekatan User Based Collaborative Filtering sistem memberikan rekomendasi kepada User Item-Item yang disukai atau dinilai oleh User lain yang memiliki kemiripan. Kelebihan dari pendekantan User Based Collaborative Filtering adalah  dapat  menghasilkan  rekomendasi  yang  berkualitas  baik.  Sedangkan  kekurangannya  adalah  kompleksitas  perhitungan akan  semakin  bertambah  seiring  dengan  bertambahnya User sistem,  semakin  banyak User yang  menggunakan  system  maka proses perekomendasian akan semakin lama.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Objek Penelitian
Objek yang terlibat pada penelitian ini adalah produk-prduk Gadget Shield yang tersedia pada toko Jackskin Babarsari.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  pembangunan  sistem  rekomendasi  produk  yaitu  Metode  Wawancara merupakan  proses  pengumpulan  data  dengan  metode  wawancara  yaitu  melakukan  tanya  jawab  secara  langsung  dengan narasumber.  Pada  metode  ini      dilakukan  wawancara  dengan  bertemu  pemilik  toko  Jackskins.  Metode  Survey  merupakan proses  pengumpulan  data  dengan  metode  survei  yaitu  melakukan  jajak  pendapat  kepada User sistem  untuk  mendapatkan informasi  menggunakan  kuesioner  yang  dilakukan  secara online .  Metode  kuesioner  dilakukan  kepada  17  responden  dengan google form . Metode Observasi  merupakan proses pengumpulan data dengan metode observasi  yaitu  melakukan pengamatan terhadap  objek  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Objek  yang  diamati  dalam  penelitian  ini  yaitu  produk Gadget  Shield yang terdapat pada toko Jackskins. Data Penelitian yang diperoleh sejumlah 40 data produk Gadget Shield handphone dan 15 data User . Data rating diambil sampel  sebanyak 6 produk secara acak dan 6 User yang telah melakukan rating terhadap produk. Perhitungan  menggunakan  data  produk  yang  telah  dilakukan  penilaian  oleh User .  Data  sampel  sistem  rekomendasi  produk Gadget Shield ditunjukan Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Penelitian Jenis User 1 User 2 User 3 User 4 User 5 User 6 Samsung A10 - - - 4 - 2 Redmi Note 7 5 - 3 - 2 5 Vivo Y91 4 3 - - 2 - iPhone 11 3 2 - 1 4 4 Samsung A20 - 4 - - - - Redmi Note 5 - 1 3 - 5 -

## 2.3. Tahapan Penelitian
Pada proses penelitian ini terdapat empat tahapan pemrosesan data, yaitu Studi Pustaka, Akuisisi Data, Processing Data , dan  Evaluasi.  Penelitian  ini  akan  melibatkan  40  data Gadget  Shiled dari  4  brand  yang  telah  di rating oleh  15 user toko Jackskin.  Kemudian  menggunakan  python  untuk  melakukan  pemrosesan  data.  Setelah  melakukan  pemrosesan  data  dengan User_based  Collaborative  Filtering ,  maka  akan  dilakukan  proses  evaluasi.  Setelah  proses  evaluasi  selesai  dengan menggunakan  RMSE,  maka  akan  dilakukan  proses  evaluasi  dengan  melibatkan user dengan  UAT.  Perhatikan  Gambar  1 Tahapan Penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Studi Pustaka Pada tahap pertama ini, dilakukan sebuah pembelajaran mengenai teori-teori pendukung untuk melakukan penelitian.  Teori-teori  oendukung  ini  berasal  dari paper /jurnal  terdahulu  mengenai  system  rekomendasi  dan  algoritma collaborative filtering .
Akuisisi Data Pada tahap kedua ini, dilakukan proses akuisisi data yang dimasukkan secara langsung oleh user sesuai dengan keinginan user . Setelah proses ini akan pilihan yang user masukkan lalu akan diproses.
Processing  Data Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Collaborative  Filtering ,  untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi metode  ini  harus  melalui  tahapan  antara  lain:  menghitung  nilai  kemiripan  kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai prediksi dari item yang tidak terdapat rating dari User . Hasil yang diperoleh dari perhitungan metode Collaborative Filtering akan dijadikan acuan dalam sistem menampilkan hasil rekomendasi. Alur metode Collaborative Filtering digambarkan dalam gambar 2.
Gambar 2. Alur Metode Collaborative Filtering [4]
Pada  gambar  2  alur  metode Collaborative  Filtering untuk  mendapatkan  nilai  rekomendasi.  Proses  yang  pertama  yaitu pengumpulan data yang akan dibutuhkan dalam pengembangan sistem. Data produk diambil dari pemilik toko. Kemudian data produk  diolah  sehingga  produk  memiliki rating yang  berbeda-beda.  Proses  pertama  dalam  perhitngan  yaitu  mencari  nilai kemiripan.  Nilai  kemiripan  dicari  dengan  algoritma Euclidean  Distance .  Setelah  mendapatkan  hasil  kemiripan  antar  produk, maka  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  prediksi  yang  akan  ditampilkan  kepada User ,  algoritma  yang  digunakan  dalam mencari prediksi yaitu Weighted Sum .
Evaluasi/pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  rekomendasi  yang  diberikan  oleh  sistem  sesuai  dengan  yang diharapkan User . Pengujian dilakukan dengan metode Root Mean Square Error. Metode pengujian Root Mean Square Error dilakukan  dengan  meminta User untuk  memberikan  rating  kembali  terhadap  produk  yang  belum  memiliki  nilai Rating sehingga semua produk akan memiliki Rating masing-masing, Rating produk digunakan untuk menghitung nilai akurasi hasil rekomendasi.

## 2.4. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang  menyarankan  informasi  yang  berguna  atau  menduga  apa  yang  akan dilakukan User untuk mencapai tujuannya, misalnya seperti memilih produk tertentu. Rekomendasi yang diberikan diharapkan dapat  membantu User dalam  proses  pengambilan  keputusan,  seperti  produk  apa  yang  akan  dibeli  [5]  Secara  umum  terdapat dua metode  untuk membangun sebuah system rekomendasi  yaitu, Content Based Filtering dan Collaborative Filtering . Pada penelitian ini akan menggunakan pendekatan metode Collaborative Filtering.

## 2.5. Collaborative Filtering
Collaborative  Filtering merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menyusun  sistem  rekomendasi.  Ide  utama  dalam Collaborative Filtering adalah untuk memanfaatkan penilaian User lain yang ada untuk memprediksi item yang mungkin akan disukai/diminati  oleh  seorang User [5].  Elemen  terpenting  dari  algoritma  ini  adalah  penilaian  dari  suatu  produk,  penilaian diperoleh dari penilaiaan User terhadap produk. Sedangkan Item-Based Collaborative Filtering adalah algoritma yang mencari hubungan antar item berdasarkan tabel penilaian untuk membentuk sebuah rekomendasi terhadap suatu item kepada User [6]. Ada  dua  komponen  utama  dalam  data  ini  agar  dapat  membuat  prediksi  bagi  sistem  rekomendasi  yaitu User dan  item. Keduanya  membentuk penilaian matriks  berupa  m User {u 1 ,  u 2 ,  u 3 ,  …,  u n }  dan  daftar  n  item  {i 1 ,  i 2 ,  i 3 ,  …,  i n }.  Kualitas rekomendasi yang diberikan dengan menggunakan metode ini sangat bergantung dari penilaian User lain terhadap suatu item. Melakukan  reduksi  neighbor  (yaitu  dengan  memotong  neighbor  sehingga  hanya  beberapa User yang  memiliki  kemiripan tertinggi  sajalah  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan)  mampu  meningkatkan  kualitas  rekomendasi  yang  diberikan  [5]. Pendekatan Collaborative Filtering pada dasarnya dibagi menjadi dua kategori yaitu User Based Collaborative Filtering dan item  based Collaborative  Filtering [7] . User  Based  Collaborative  Filtering berasumsi  bahwa  setiap User merupakan  bagian dari  kelompok yang memiliki kesamaan dengan User lain  [8]. Dengan kata lain, User yang memiliki kesamaan akan  tertarik terhadap item yang sama.
2.6. User-Based Collaborative Filtering
Model User Based Collaborative Filtering mengasumsikan teknik statistika untuk menemukan hubungan antar User yang memiliki kedekatan sesuai produk yang dinilai [4]. Pada User-Based , rekomendasi memanfaatkan penilaian User . Sistem akan menemukan User yang memiliki korelasi kedekatan yang tinggi kemudian merekomendasikan produk-produk yang tersedia.
Gambar 3. Konsep User Based Collaborative Filtering
Dari  Gambar  3  terlihat  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 terhadap suatu item, oleh karena itu item yang disukai oleh orang tersebut akan di rekomendasikan kepada  orang  yang  memiliki  selera  yang  sama.  Pada  pendekatan User  Based  Collaborative  Filtering sistem  memberikan rekomendasi  kepada User item-item  yang  disukai  atau  dipenilaian  oleh User - User lain  yang  memiliki  banyak  kemiripan. Terdapat  dua  tahapan  proses  yang  dilakukan  pada  teknik User  Based  Collaborative  Filtering dalam  membuat  rekomendasi, yaitu: Prediksi  akan diberikan oleh sistem. Pada tahapan ini dilakukan perhitungan prediksi  oleh system dengan perhitungan kemiripan Euclidean Distance dimana dicari nilai jarak antar User kemudian dihitung  nilai kesamaan antar User . Sedangkan prediksi  dihitung  dengan Weighted  Sum .  Memberikan  rekomendasi  berupa  daftar  produk  dengan  pengurutan  nilai  prediksi penilaian tertinggi yang mungkin akan disukai pengguna [8].

## 2.7. Euclidean Distance
Algoritma Euclidean Distance merupakan salah satu metode perhitungan yang digunakan untuk mengukur jarak dari dua buah titik dalam Euclidean space [9][10]. berikut rumus Euclidean Distance:
(1)
Keterangan:
d(i,j) = Jarak antara objek i dan objek j.
Xi = nilai objek i pada variable ke-x.
Yi = nilai objek i pada variable ke-x.
Nilai yang dihasilkan dari persamaan Euclidean Distance merupakan nilai  jarak, untuk menghitung nilai  kemiripan antar dua User , diperlukan item yang di- penilaian oleh User dengan rumus simillarity. Berikut persamaan mencari nilai kemiripan untuk mendapatkan nilai kemiripan.
(2)
Keterangan:
sim(i,j)  = Nilai kemiripan antara objek i dan objek j.
d(i,j) = Jarak antara objek i dan objek j.

## 2.8. Weighted Sum
Weighted Sum digunakan untuk mencari nilai prediksi produk yang akan  direkomendasikan  kepada User [11]. Berikut persamaan yang digunakan untuk menghitung Prediksi dengan Weighted Sum :
(3)
Keterangan :
P(a,i) = Prediksi untuk objek i terhadap objek a.
R(a,i) = Penilaian item i oleh objek a.
S(i,j) = Nilai kemiripan antar objek i dan objek j.
2.9. User Acceptance Test
User Acceptance Test (UAT) atau uji penerimaan User adalah suatu proses pengujian oleh User yang dimaksudkan untuk menghasilkan  dokumen  yang  dijadikan  bukti  bahwa software yang  telah  dikembangkan  telah  dapat  diterima  oleh User [11][12].  Pengujian  kelayakan  ( usability  testing )  berdasarkan  lima  komponen  yaitu  dipebelajari  ( learnability ),  efisien ( eficiency ),  mudah  diingat  ( memorability ),  aman  untuk  digunakan  atau  mengurangi  tingkat  kesalahan  ( errors )  dan  memiliki tingkat  kepuasan  ( satisfaction ).  Pengujian  UAT  dilakukan  dengan  cara  meminta  responden  untuk  menggunakan  aplikasi sebagaimana  mestinya,  dan  selanjutnya responden  diminta  untuk  mengisi  beberapa  pertanyaan tentang  aplikasi  yang  mereka gunakan dalam bentuk kuesioner. Kuisioner diisi dengan lima macam Kuisioner dibuat dalam bentuk skor lima point dengan model skala likert, untuk pengukuran tingkat persetujuan User terhadap statement jawaban yaitu Sangat  Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Cukup Setuju (CS), Setuju (S), dan Sangat Setuju (SS) [13].

## 2.10. Root Mean Square Error
Root Mean Square Error (RMSE) adalah persamaan yang digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi suatu model. Hasil akurasi  diperoleh  dengan  menggunakan  data  penguji  untuk  mendapatkan  nilai  yang  paling  optimum  [14]. RMSE dapat diartikan besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat [14][15]. Nilai RMSE dapat dihitung dengan persamaan berikut:
(4)
Keterangan:
Ypred  = Nilai dugaan output ulangan ke-1.
Yref  = Nilai aktual output ulangan ke-1.
n = Banyaknya data yang digunakan.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada bagian ini akan dijelaskan hasil dari  penelitian dalam bentuk  sistem rekomendasi  produk toko dilanjutkan dengan pembahasan pengembangan sistem rekomendasi. Dalam penelitian ini menggunakan 40 data Gadget Shield dari empat merek yaitu Samsung, Vivo, Xiaomi, dan iPhone yang telah di penilaian oleh 15 User toko Jacksins.

## 3.1. Analisis
Weighted  Sum Tahapan  pertama  perhitungan  nilai  kemiripan,  nilai  kemiripan  didapatkan  dari  perhitungan  Euclidean Distance antar User yang telah melakukan penilaian untuk  produk. Setelah mendapatkan nilai Euclidean Distance kemudian dihitung nilai kemiripan antar User yang telah memberikan penilaian kepada produk yang memiliki kemiripan.
d (m 1 , m 2 ) =
d (m 1 , m 2 ) = √2 d (m 1 , m 2 ) = 1,4142
Setelah menghitung kemiripan nilai User lain terhadap produk menggunakan rumus persamaan (1), diperoleh tabel nilai jarak antar User yang telah memberikan penilaian kepada setiap produk. Nilai jarak antar User ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil perhitungan jarak dengan Euclidean Distance
User User Nilai Kemiripan User 1 User 2 1,41 User 1 User 3 2 User 1 User 4 2 User 1 User 5 3,74 User 1 User 6 1 User 2 User 3 2 User 2 User 4 1 User 2 User 5 4,58 User 2 User 6 2 User 3 User 4 0 User 3 User 5 2,24 User 3 User 6 2 User 4 User 5 3,61 User 4 User 6 3 User 5 User 6 3
Untuk menghasilkan nilai kemiripan antar produk diperoleh dengan menggunakan persamaan 2.
sim (i, j) = sim ( m 1 , m 2 ) = sim ( m 1 , m 2 ) = sim ( m 1 , m 2 ) =  0,41
Tabel 3. Hasil perhitungan nilai kemiripan
User User Nilai Kemiripan User 1 User 2 0,41 User 1 User 3 0,33 User 1 User 4 0,33 User 1 User 5 0,21 User 1 User 6 0,5 User 2 User 3 0,33 User 2 User 4 0,5 User 2 User 5 0,18 User 2 User 6 0,33 User 3 User 4 1 User 3 User 5 0,31 User 3 User 6 0,33 User 4 User 5 0,22 User 4 User 6 0,25 User 5 User 6 0,25
Setelah  menghitung  nilai  persamaan  antar User yang  telah  mepenilaian  produk  maka  didapatkan  nilai  kemiripan  tabel nilai  kemiripan  aditunjukan  pada  tabel  3.  prediksi,  karena  nilai  tersebut  dianggap  sebagai  batas  bawah  keterhubungan  antar User yang  telah  penilaian  produk.  Untuk  memperoleh  nilai  prediksi  dari  suatu  produk  yang  belum  di  penilaian  oleh User , digunakan persamaan Weighted Sum . Perhitungan dilakukan dengan persamaan berikut.
P (1 , F )
= (1 ∗ 0,41) + (3 ∗ 0,33) + (0 ∗ 0,33) + (5 ∗ 0,21) + (0 ∗ 0.5) |0,41| + |0,33| + |0| + |0,21| + |0|
P (1 , F ) = 2,46 0,96 P (1 , F ) = 2,57
Setelah  menghitung  nilai  prediksi User lain  dengan  nilai  kemiripan  produk  menggunakan  persamaan  2,  diperoleh  tabel nilai hasil prediksi. Hasil prediksi rating dari setiap User masih secara acak untuk rekomendasi produk harus urut sesuai nilai rating paling besar. Produk dengan rating paling besar akan dirokemendasikan pertama kepada User. Urutan produk menurut rating paling besar atau hasil rekomendasi produk ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan Weighted Sum User Produk Prediksi 1 Samsung Galaxy A20 4 1 Samsung A10 2,8 1 Redmi Note 5 2,57 2 Redmi Note 7 4,04 2 Samsung A10 3,2 3 Samsung Galaxy A20 4 3 Samsung A10 3,5 3 Vivo Y91 3,03 3 iPhone 11 2,27 4 Samsung Galaxy A20 4 4 Redmi Note 7 3,47 4 Vivo Y91 3,08 4 Redmi Note 5 2,72 5 Samsung Galaxy A20 4 5 Samsung A10 3 6 Samsung Galaxy A20 4 6 Vivo Y91 3,23 6 Redmi Note 5 2,82
Dari  Tabel  3 hasil prediksi  diperoleh secara acak dengan urutan produk.Hasil prediksi  penilaian dari  setiap User masih secara acak untuk rekomendasi produk harus urut sesuai nilai penilaian paling besar. User 1 mendapatkan ururtan rekomendasi produk  E,A,F User 2  mendapatkan  ururtan  rekomendasi  produk  B,A, User 3  mendapatkan  ururtan  rekomendasi  produk E,A,C,D, User 4 mendapatkan ururtan rekomendasi  produk E,B,C,F, User 5 mendapatkan ururtan rekomendasi  produk E,A, dan User 6 mendapatkan ururtan rekomendasi produk E,C.
User  Acceptance  Test (UAT) dilakukan  untuk  menghasilkan  dokumen  yang  dijadikan  bukti  bahwa software  yang telah dikembangkan telah dapat diterima oleh User . Pengujian UAT dilakukan dengan cara meminta responden untuk menggunakan aplikasi  sebagaimana mestinya, dan selanjutnya responden diminta untuk  mengisi  beberapa pertanyaan tentang aplikasi  yang mereka gunakan dalam bentuk  kuesioner. Populasi  dan Sampel Populasi  dalam penelitian ini adalah pemakai  sistem website jackskin yang yang berjumlah 20 orang. Pengukuran dilakukan dengan lima skala dan sembilan pertanyaan. Hasil perhitungan dari kuesioner yang didapatkan dari 20 User yang telah melakukan pengujian ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan User Acceptance Test Pertanyaan Jumlah Nilai Rata-Rata Presentase
AVG
Aspek Tampilan 1 91 18,2
91 % 88,3 %
2 88 17,6 88 %
3 86 17,2 86 % Aspek Pengguna 4 90 18 90 % 86,25 %
5 88 17,6 88 %
6 82 16,4 82 % 7 85 17 85 % Aspek Interaksi Sistem 8 83 16,6 83 % 86% 9 89 17,8 89 % RATA-RATA 86,86 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan  rata-rata  aspek  tampilan  sebesar  88,3%  menyatakan  setuju  bahwa  sistem rekomendasi Gadget  Shield memiliki  tampilan  yang  menarik,  sesuai,  dan User  Friendly Interface .  Pada  aspek  pengguna sebesar 86,25% menyatakan setuju  bahwa sistem rekomendasi Gadget  Shield menghasilkan produk rekomendasi  yang sesuai dengan User .  Pada  aspek  interaksi  sistem  sebesar  86%  menyatakan  setuju  bahwa  sistem  rekomendasi Gadget  Shield mudah digunakan menu dan fungsi yang terdapat berjalan lancar sehingga mampu membantu mendapatkan rekomendasi produk.
Root  Mean  Square Error  (RMSE)  merupakan  uji  hasil  rekomendasi  yang  diberikan  oleh  sistem  apakah  dapat menghasilkan rekomendasi  yang baik  dan diterima oleh User . Pengujian RMSE dilakukan dengan  cara  meminta User untuk memberikan nilai penilaian terhadap produk yang belum memiliki nilai secara acak sesuai data awal. User 1 akan memberikan penilaian produk yang belum memiliki atau masih kosong. Populasi dan sampel populasi dalam penelitian ini adalah pemakai sistem website Jackskin yang yang berjumlah enam orang. Pengukuran dilakukan dengan membandingkan data nilai penilaian yang User berikan dengan nilai penilaian yang diprediksi oleh sistem, kemudian akan dihitung jumlah untuk mendapatkan nilai akurasi  hasil rekomendasi  menggunakan  rumus  (4).  Perhitungan  nilai  perbandingan  Penilaian  Aktual  dan  Penilaian  Prediksi ditunjukan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Perhitungan Penilaian Aktual dan Penilaian Prediksi
User Produk 𝒀𝒓𝒆𝒇 𝒀𝒑𝒓𝒆𝒅 (𝒀𝒓𝒆𝒇 − 𝒀𝒑𝒓𝒆𝒅) 𝟐 1 Samsung A10 3 2,8 0,04 Samsung A20 4 4 0 Redmi Note 5 3 2,57 0,1849 2 Samsung A10 4 3,2 0,64 Redmi Note 7 4 4,04 0,0016 3 Samsung A10 4 3,5 0,25 Vivo Y91 4 3,03 0,9409 iPhone 11 3 2,27 0,5329 Samsung A20 4 4 0 4 Redmi Note 7 4 3,47 0,2809 Vivo Y91 4 3,08 0,8464 Samsung A20 4 4 0 Redmi Note 5 3 2,72 0,0784 5 Samsung A10 3 3 0 Samsung A20 4 4 0 6 Vivo Y91 4 3,23 0,5929 Samsung A20 4 4 0 Redmi Note 5 3 2,82 0,0324 TOTAL 4,4213
Berdasarkan  Tabel  5  perhitungan  RMSE  diperoleh  total,  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  RMSE  dengan persamaan berikut
RMSE =
RMSE = √ 4,4213 18
RMSE = √0,246
RMSE =  0,496
Menurut persamaan RMSE diperoleh nilai akurasi hasil rekomendasi sebesar 0.496. Jika diubah dalam bentuk prosentase maka nilai  RMSE error dari  system rekomendasi  adalah 9.92% atau dapat  dikatakan bahwa akurasi  dari  sistem rekomendasi adalah 90.08 %.

## 3.2. Hasil
Pemrograman  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan database MySql. Halaman Login merupakan halaman awal ketika sistem rekomendasi diakses. Halaman ini menampilkan form dengan isian User name dan Password . Halaman Login ditunjukan pada gambar 4.
Gambar 4 . Interface Halaman Login
Halaman  Register  merupakan  halaman  awal  ketika User akan  mendaftarkan  diri  sebagai  member  toko  Jackskins. Halaman  ini  menampilkan  form  dengan  isian  Nama  pelanggan, Password dan  E-mail.  Halaman  register  ditunjukan  pada gambar 5.

## Gambar 5. Interface halaman registrasi
Halaman  produk  digunakan  untuk  menampilkan  produk  yang  dimiliki  oleh  Jacskins. User akan  mendapatkan  produk yang  dimiliki  oleh  toko  terdapat  menu  filter  brand  untuk  memudahkan  pemilihan  produk  Halaman  produk  ditunjukan  pada gambar 6.
Gambar 6. Interface halaman produk

## 3.3. Halaman Detail Produk dan Penilaian Produk
Halaman  detail  produk  dan  penilaian  produk  digunakan  untuk  melihat  produk  yang  ditampilkan  disistem  secara  detail dengan deskripsi serta digunakan user untuk memberikan nilai terhadap produk yang dipilih, kemudian User akan memberikan penilaian dengan skor antara 1-5. Halaman detail produk dan penilaian produk ditunjukan pada gambar 7.
Gambar 7. Interface halaman detail dan penilaian produk

## 3.4. Halaman Rekomendasi Produk
Halaman  rekomendasi  produk  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  produk  yang  telah  diolah  dan  ditampilkan disistem. Halaman rekomendasi produk ditunjukan pada gambar 8.
Gambar 8. Interface halaman rekomendasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang sudah dilakukan dapat disimpulkan bahwa telah dibuat sistem sistem rekomendasi produk Gadget Shield yang mampu memberikan rekomendasi produk terhadap User , sehingga dapat memudahkan User dalam menentukan produk Gadget Shield . Sistem rekomendasi telah diuji oleh 20 User sistem dengan menggunakan kuesioner User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian UAT antara lain; Aspek tampilan sebesar 88,3 %, aspek pengguna sebesar 86,25 %
dan  aspek  interkasi  sistem  sebesar  86  %.  Sehingga  mendapatkan  nilai  kelayakan  pakai  dengan  rata-rata  sebesar  86.86%. Dengan  hasil  ini  sistem  dapat  dikatakan  layak  dan  baik  untuk  digunakan.  Berdasarkan  hasil  pengujian Root  Mean  Square Error (RMSE)  sistem  rekomendasi  berbasis Collaborative  Filtering yang  diimplementasikan  dapat  menghasilkan  akurasi rekomendasi  sebesar  0,496  atau  dengan  kata  lain  tingkat  akurasinya  sebesar  90.08%.  Saran  yang  dapat  digunakan  sebagai acuan  untuk  pengembangan  selanjutnya  seperti  penambahan  fitur  API  untuk  mengakses  produk  lebih  mudah  dan  tepat. Penerapan  dalam  perhitungan  nilai  kemiripan  masih  dilakukan  dengan  perhitungan  jarak euclidean  distance .  Perlu dipertimbangkan  untuk  penelitian  selanjutnya  sistem  rekomendasi  produk Gadget  Shield dengan  metode  dan  algoritma  yang lebih akurat, serta media pengembangan seperti mobile device . Peneliti berharap bahwa sistem tersebut  dapat  mempermudah pihak toko  lebih mudah dalam mengelola stok  produk Gadget  Shield karena sistem menampilkan urutan produk yang paling diminati User sehingga  produk  yang  direkomendasikan  akan  diberikan  stok  lebih  banyak  serta  mempermudah User dalam memperoleh produk karena terdapat rekomendasi urutan produk dengan nilai rating terbaik

## REFERENSI
[1] “Statistik Pengguna Digital dan Internet Indonesia 2019,” www.boc.web.id , 2019. .
[2] Burhannudin, Komunikasi Bisnis . Yogyakarta, Indonesia: Pustaka Pelajar, 2015.
[3] S. Sari and A. P. Sary, “Sistem Rekomendasi Personal Pada Toko Buku Online Menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering dan Algoritma Slope One,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi san Multimedia , 2017, pp. 13–18.
[4] M. Gunawan, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi E-Commerce Pada Distro IT Menggunakan Item-Based Collaborative Filtering.”
[5] F. Ricci, L. Rokach, and B. Shapira, Reccomender Systems Handbook . Springer, Boston, MA, 2015.
[6] Y. Yang, F. Xue, Y. Cai, and Z. Ning, “Spark-based Parallel Collaborative Filtering Recommendation Algorithm,” vol. 74, no. Iccia, 2017, pp. 987–990.
[7] S. Uyun, I. Fahrurrozi, and A. Mulyanto, “Item Collaborative Filtering untuk Rekomendasi Pembelian Buku secara Online,” Jusi , vol. 1, no. 1, pp. 63–70, 2011.
[8] N. Pentreath, Machine Learning with Spark . Packt Publishing Ltd, 2015.
[9] S.  Sari  and  D.  Tri  Hendra,  “Aplikasi  Rekomendasi  Film  menggunakan  Pendekatan  Collaborative  Filtering  dan  Euclidean  Distance sebagai ukuran kemiripan rating,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan , p. 2015, 2015.
[10]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K -Means Clustering berbasis Chi-Square,” Jurnal Informatika Pengembangan IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019.
[11]  A.  Handrico,  “Sistem  Rekomendasi  Buku  Perpustakaan  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  dengan  Metode  Collaborative  Filtering,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2012.
[12]  S. Nurjanah, H. B. Santoso, and Z. A. Hasibuan, “The user acceptance test of an ‘iCT adoption for education’ framework,” in ACM International Conference Proceeding Series , 2018, pp. 129–133.
[13]  T.  Mutiara,  Achmad  Benny,  Muslim,  A,  Oswari,  “Testing  Implementasi  Website  Rekam  Medis  Elektronik,”  in Prosiding  Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen , 2014, vol. 8, pp. 1–7.
[14]  M. Nilashi, K. Bagherifard, O. Ibrahim, H. Alizadeh, L. A. Nojeem, and N. Roozegar, “Collaborative filtering recommender systems,” Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology , vol. 5, no. 16, pp. 4168–4182, 2013.
[15]  W. Wang and Y. Lu, “Analysis of the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Rounding Model,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 324, no. 1, pp. 1–10, 2018.
Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 20, No. 2, Mei 2021:  293~304