## Penerapan Metode Collaborative Filtering Dan Knowledge Item
Based Terhadap Sistem Rekomendasi Kamera DSLR
Romindo 1 , Jefri Junifer Pangaribuan 2 , Okky Putra Barus 3 , Jusin 4
1 Universitas Pelita Harapan, romindo@uph.edu, Medan, Indonesia
2 Universitas Pelita Harapan, jefri.pangaribuan@uph.edu, Medan, Indonesia
3 Universitas Pelita Harapan, okky.barus@uph.edu, Medan, Indonesia
4 Universitas Pelita Harapan, jusin@lecturer.uph.edu, Medan, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 13, 2022 : Oktober 25, 2022 : Desember 15, 2022 Sistem  rekomendasi  adalah  sistem  yang  dibuat  dengan tujuan untuk membantu pengguna dalam mengetahui item yang  diminati  oleh  mereka.  Sistem  rekomendasi  banyak diimplementasikan di marketplace, sosial media dan untuk tujuan  lainnya.  Salah  satu  proses  yang  membutuhkan sistem rekomendasi adalah pada proses pemilihan kamera. Pemilihan kamera untuk fotografer yang belum berpengalaman  menggunakan  kamera  menjadi  salah  satu permasalahan yang cukup penting dikarenakan banyaknya kamera  yang  bermunculan  hingga  saat  ini.  Proses pemilihan  kamera  biasanya  dilakukan  dengan  bertanya kepada  fotografer  senior  yang  sudah  terjun  lama  dalam bidang  fotografi  agar  diberikan  rekomendasi  terkait kamera  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Proses  konvensional tersebut tentunya akan memakan waktu yang sangat lama. Oleh karena permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan penelitian  untuk  sebuah  sistem  informasi  rekomendasi pada  proses  pemilihan  kamera.  Pada  penelitian  ini  akan diterapkan  2  metode  rekomendasi  yaitu  metode  yang pertama  digunakan Collaborative  Filtering dan  metode yang  kedua Knowledge  Item  Based .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  sistem  informasi  rekomendasi kamera  DSLR  yang  dibangun  menerapkan  metode Collaborative Filtering dan Knowledge Item Based dalam memberikan  rekomendasi  prediksi  pilihan  kamera berdasarkan  pola  rating  dari  user  lainnya.  Hasil Perhitungan Nilai Prediksi Kamera Setiap User untuk user A dan C. User = A Kamera 2 Nilai Prediksi -2.3, User = A Kamera = 3 Nilai Prediksi = -2.33, User = C Kamera = 1 Nilai Prediksi = -1.5, User = C Kamera = 3 Nilai Prediksi = 1.

## Kata Kunci :
Sistem Informasi Pemilihan Kamera
Sistem Rekomendasi Collaborative Filtering Knowledge Item Based

## Abstract
A recommendation system is a system created with the aim of helping users find out what items they are interested in. Many recommendation systems are implemented in the marketplace, social media and for other purposes. One process that requires a recommendation system is the camera selection  process.  The  choice  of  a  camera  for  a  photographer  who  has  no  experience  using  a camera is one of the most important problems due to the number of cameras that have sprung up to  date.  The  process  of  selecting  a  camera  is  usually  done  by  asking  senior  photographers  who have been  involved in  photography  for  a  long time to  give recommendations regarding cameras that match the criteria. This conventional process will certainly take a very long time. Because of these problems, it is necessary to  conduct research for a recommendation information system in the  camera  selection  process.  In  this  study,  2  recommendation  methods  will  be  applied,  namely the  Collaborative  Filtering  method  and  the  Knowledge  Item  Based  method.  The  results  showed that  the  DSLR  camera  recommendation  information  system  that  was  built  applied  the Collaborative  Filtering  and  Knowledge  Item  Based  methods  in  providing  predictive recommendations  for  camera  choices  based  on  the  rating  patterns  of  other  users.

## 1. Pendahuluan
Sistem  rekomendasi  adalah  sistem yang  dibuat  dengan  tujuan  untuk  membantu pengguna  dalam  mengetahui  item  yang diminati  oleh  mereka.  Sistem  rekomendasi banyak  diimplementasikan  di  marketplace, sosial  media  dan  untuk  tujuan  lainnya (Muliadi & Lestari, 2019). Sistem rekomendasi pada umumnya berperan sebagai  program  perantara  atau  perwakilan yang  secara  cerdas  menyusun  daftar  dari informasi yang diperlukan dan mencocokkan berdasarkan keinginan dari pengguna (Kurniawan A. , Sistem Rekomendasi Produk
Sepatu Dengan Menggunakan Metode Colaborative Filtering, 2016). Sistem
rekomendasi  telah  banyak  diterapkan  dalam membantu  bisnis  ataupun  untuk  menjangkau pelanggan.  Beberapa  aplikasi-aplikasi  yang cukup terkenal seperti Youtube dan Amazon juga  menerapkan  sistem  rekomendasi  di dalam  website  mereka  sehingga  dapat memudahkan pelanggan  dalam mendapatkan informasi  sesuai  kriteria  mereka    (Laksana, 2015). Salah satu proses yang membutuhkan sistem  rekomendasi  adalah  pada  proses pemilihan kamera.
Pemilihan  kamera  untuk  fotografer yang  belum  berpengalaman  menggunakan kamera  menjadi  salah  satu  permasalahan
yang  cukup  penting  dikarenakan  banyaknya kamera  yang  bermunculan  hingga  saat  ini. Proses pemilihan kamera biasanya dilakukan dengan  bertanya  kepada  fotografer  senior yang  sudah  terjun  lama  dalam  bidang fotografi  agar  diberikan  rekomendasi  terkait kamera  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Proses konvensional tersebut tentunya akan memakan  waktu  yang  sangat  lama  serta informasi  rekomendasi  yang  diberikan  tidak akan  tepat  sasaran  dikarenakan  hanya berbasis pada selera dari beberapa orang saja.
Oleh  karena  permasalahan  tersebut, maka  perlu  dilakukan  penelitian  untuk sebuah  sistem  informasi  rekomendasi  pada proses pemilihan kamera. Pada penelitian ini akan diterapkan 2 metode rekomendasi yaitu metode Collaborative Filtering dan Knowledge Item Based . Collaborative Filtering  adalah  sebuah  teknik  yang  paling banyak  digunakan  pada  sistem  rekomendasi dengan  cara  menjumlahkan  rating  atau pilihan dari suatu produk, menemukan profil pengguna dengan melihat history rating yang diberikan pengguna, dan menghasilkan suatu rekomendasi  baru  berdasarkan  perbandingan antar  pola  pengguna,  nilai  rating  berupa binary  (suka/tidak  suka)  atau  voting.  Pada metode  Item  Based  akan  dihitung  kesamaan di  antara  item,  dilihat  dari  rating  yang diberikan  pengguna  untuk  item  tersebut.
Kelebihan dari metode Collaborative Filtering  adalah  rekomendasi  tetap  akan berkerja  dalam  keadaan  dimana  konten  sulit dianalisis sekalipun (Wijaya & Alfian, 2018). Sedangkan,  metode  kedua  yaitu  metode Knowledge  Item  Based akan  digunakan dalam  menutupi  kekurangan  pada  metode Collaborative  Filtering. Knowledge  Item
Based dibangun  berdasarkan  pengetahuan tentang item untuk menghasilkan rekomendasi  yang  disertai  penalaran  tentang apa  yang  memenuhi  kebutuhan  pengguna. Kelebihan metode ini meningkatkan kepercayaan  (increased  reliability)  dimana user  memperoleh  pendapat  yang  diberikan oleh pakar sehingga menciptakan kenyamanan  dalam  pengambilan  keputusan (Kurniawan, 2015).
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan solusi  tersebut,  maka  penulis  tertarik  untuk melakukan  penelitian  dengan  mengambil judul Penerapan  Metode Collaborative Filtering dan Knowledge  Item  Based Terhadap  Sistem  Rekomendasi  Kamera DSLR.
1.1. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terdahulu yang sudah dilakukan  berkaitan  dengan  topik  penelitan. Penelitian  dengan  judul  Implementasi  Item
Based Collaborative Filtering Dalam Pemberian  Rekomendasi  Agenta  Wisata Berbasis  Android  (Setiawan,  Nurwanto,  & Erlansari,  2019)  membahas  Penelitian  ini menghasilkan  sistem  informasi  rekomendasi Pariwisata  Bengkulu  berbasis  Android  yang di  uji  menggunakan  metode  pengujian blackbox  dengan  hasil  100%  berhasil  dan memperoleh  nilai user  experience sangat baik  yaitu  sebesar  90,752%  pada  pengujian usability  testing. Penelitian  yang  berjudul Implementasi Recommender  System Pada Pemilihan  Kamera  Menggunakan Content Based dan Collaborative Filtering, penelitian ini mencoba penggabungan dua buah metode yaitu Content  Based dan Collaborative Filtering. Dengan  penggabungan  algoritma
yang  umum  digunakan  adalah Collaborative Filtering (CF)  dan Content  Based  Filtering (CB)  menggunakan  menggunakan Adjusted- cossine  similarity , weighted  sum dan tfidf . Penggabungan  metode  teknik mixed  hybrid dapat  menutupi  kekurangan  masing-masing algoritma  dan  diharapkan  sistem  yang dihasilkan  dapat  memberi  manfaat  kepada pengguna  yang  mengalami  kesulitan  dalam pemilihan  kamera  (Diah,  Rahmad,  &  Saleh, 2019). Penelitian yang berjudul Implementasi Metode Item-Based  Collaborative  Filtering dalam Pemberian Rekomendasi Calon
Pembeli Aksesoris Smartphone, penelitian ini membahas  tentang  membangun  sebuah sistem  informasi  rekomendasi  calon  pembeli aksesoris smartphone dengan  metode Item- Based  Collaborative  Filtering. Hasil  dari penelitian  menunjukkan  kecilnya  nilai  rata- rata  MAE  0,572039  namun  untuk  proses eksekusi, waktu yang dibutuhkan cukup lama yaitu  6,4  detik  (Prasetyo,  Haryanto,  Astuti, Astuti,  &  Rahayu,  2019).  Penelitian  yang berjudul Penerapan Algoritma Apriori Terhadap  Perancangan  Sistem  Informasi Dalam  Analisis  Penjualan  Bahan  Bangunan membahas  tentang  analisis  data  penjualan Toko  Bangunan  dengan  total  data  penjualan sebanyak  292 invoice mendapatkan  nilai minimum  support  tertinggi  yaitu  5%  dan menghasilkan  rule  berjumlah  2.  Minimum confidence tertinggi yaitu 100% dan menghasilkan  rule  berjumlah  3.  Panjang itemset yang terbentuk yaitu 2-itemset dan 3- itemset  (Romindo,  2022).  Penelitian  yang berjudul  Peningkatan  Jumlah  Mahasiswa melalui  Promosi  dengan  Penerapan  Analisa Data  Mining  membahas  tentang  Promosi dengan  penerapan  analis  data  miningdengan menggunakan  metode  rough  set  dirancang untuk  mengetahui  sekolah  mana  yang menjadi  prioritas  dalam  kegiatan  promosi. Penerapan analisa data mining pada penetuan sekolah  yang  menjadi  prioritas  sangat mempengaruhi  kepetusan  pimpinan  tentang sekolah yang akan dikunjungi sehingga hasil
yangdidapat dalam kegiatan promosi menjadi maksimal (Adrianto & Pratiwi, 2017).
1.2. Tinjauan Pustaka
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah sistem atau perangkat lunak yang memberikan  rekomendasi  kepada  pengguna ketika  pengguna  dihadapkan  dengan  jumlah informasi yang besar. Rekomendasi- rekomendasi  tersebut  diberikan  dengan harapan  dapat  membantu  pengguna  dalam mengambil keputusan, seperti produk-produk apa  yang  akan  dibeli,  buku  apa  yang  akan dibaca,  atau  musik  apa  yang  akan  didengar, dan lainnya (Prasetya, 2017).
Data mining bisa diartikan proses pencarian pola data yang tidak diketahui atau tidak  diperkirakan  sebelumnya.  Data  mining merupakan salah satu tahapan dalam keseluruhan  proses knowledge  discovery  in database .  Berikut  ini  akan  ditunjukkan gambaran  teknik  proses  dari  data  mining (Alsagheer, Alharan, & Al-Haboobi, 2017).
Sistem rekomendasi Collaborative Filtering adalah  sebuah  sistem  dengan  ide utama  yang  memanfaatkan  opini  pengguna lain  untuk  memprediksi item yang  mungkin akan disukai/diminati oleh seorang
pengguna. Kualitas rekomendasi yang diberikan  dengan  menggunakan  metode  ini sangat  bergantung  dari  opini  pengguna  lain (neighbor) terhadap  suatu  item.  Belakangan diketahui bahwa melakukan reduksi neighbor (yaitu  dengan  memotong  neighbor  sehingga hanya  beberapa  pengguna  yang  memiliki kesamaan/ similiarity tertinggi  sajalah  yang akan  digunakan  dalam  perhitungan)  mampu meningkatkan  kualitas  rekomendasi  yang diberikan (Aminudin & Alwi, 2018).
Sistem rekomendasi berbasis pengetahuan ( Knowledge  Item  Based  Recommendation) membandingkan ataupun mengakses informasi  dari  sistem  pakar  berdasarkan inputan  dari User sehingga  ditemukan penalaran item apa yang paling sesuai dengan kebutuhan User (Pourshahid  &  Tran,  2007). Sistem ini membantu User membuat
keputusan  mengenai  berbagai item dengan cara  memanfaatkan  sistem  pakar  untuk berkonsultasi  sehingga  d item ukan  barang- barang  yang  paling  memenuhi  persyaratan dari User . Penelitian yang berjudul Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan
Konsumen  di  Hotel  Grand  Zuri  Dumai membahas  tentang  penggunaan  Algoritma C45  untuk  menilai  kepuasan  pelayanan konsumen  terhadap  pelayanan  di  Hotel Grand Zuri Dumai.Setelah dilakukan penelitian  diperoleh  hasilJika  Pelayanan sangat  puas,  keramahan  sangat  ramah, kenyamanan nyaman lalu fasilitas puas maka konsumen sangat puas (Desyanti, 2018).

## 2. Metode Penelitian
Analisa proses dilakukan untuk mengetahui cara kerja dari algoritma ataupun metode  yang  digunakan  didalam  sistem rekomendasi  serta  contoh  kasus  perhitungan dari metode yang digunakan yaitu Collaborative  Filtering  dan Knowledge  Item Based . Berikut ini akan ditunjukkan Flowchart  cara  kerja  dari  kedua  metode tersebut.

## Gambar 1. Flowchart cara kerja metode collaborative filtering
Langkah-langkah dalam penggunaan
Collaborative Filtering ada 2 yaitu:
1. Cosine-Based Similarity
Metode  ini  biasanya  digunakan untuk  menghitung  kesamaan  rating  yang diberikan satu pengguna dengan pengguna lainnya. 2. Correlation-Based Similarity Metode ini digunakan untuk mengukur  seberapa  dekat  hubungan antara dua variabel. Dasar dari metode ini adalah model regresi linier sehingga hasil perhitungan similarity menyatakan hubungan  yang  linier  diantara  kedua variabel tersebut. Selanjutnya,  tujuan  penggunaan  dari Knowledge Item Based adalah untuk menutupi  kelemahan  dari  Collaborative Filtering  yang  tidak  bisa  merekomendasikan suatu  item  apabila  item  tersebut  belum memiliki  rating  maka  digunakanlah  Rule- Based yang merupakan bagian dari Knowledge Item Based untuk
merekomendasikan item yang belum memiliki  nilai  rating  tersebut  dengan  syarat, user  diharuskan  mengisi  form  pertanyaan terkait  dengan  kriteria  yang  dimiliki  oleh kamera  DSLR.  Berikut  ini  merupakan flowchart dari Knowledge-Based
Gambar 2. Flowchart cara kerja metode knowledge item based
Tahapan  berikutnya  adalah  memberikan contoh  kasus  sederhana  penerapan  kedua metode tersebut dalam memberikan rekomendasi.  Metode  yang  pertama  akan dibahas adalah penerapan metode Collaborative Filtering.
Berikut ini adalah tahapan dalam melakukan  perhitungan  nilai  rating  yang telah  diberikan  user  kepada  setiap  item, untuk mencari nilai kemiripan atau similarity dari setiap item.
1. Pada  tahap  pertama  diawali  dengan menentukan  sebanyak  4  item  kamera,  2 diantaranya sudah diberi nilai rating dan 2 sisanya  belum  diberi  nilai  rating,  berikut pembagiannya,  kamera  1,  kamera  2, kamera  3,  dan  kamera  4,  seperti  pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Nilai Rating User User Kamera 1 Kamera 2 Kamera 3 Kamera 4 A 3 - - 4
B 4 3 3 4 C - 3 - - D - 4 4 - 2.  Langkah-1
a. Penentuan nilai awal rating dan rata-rata
Setelah user memberikan nilai rating pada item selanjutnya dilakukan pancarian nilai rata-rata  dari  keseluruhan  item,  seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Nilai Awal Rating Dan Rata-Rata
User Kamera 1 Kamera 2 Kamera 3 Kamera 4 Rata- Rata A 3 - - 4 3.5 B 4 3 3 4 3.5 C - 3 - - 3 D - 4 4 - 4
b. Tahapan Cosine Based Similarity menghitung  kemiripan  antar  tiap  kamera menggunakan matrix  Adjusted  Cosine . Untuk  setiap  yang  bertanda  ‘-‘  tidak  ikut dihitung  karena  nilai  rating  sama  sekali belum  pernah diberikan  user  kepada item
tersebut.  Berikut  ini  akan  dilakukan proses  perhitungan  similarity  dari  item kamera dslr k1, k2, k3 dan k4.
1) Nilai  kemiripan  antar  setiap  kamera, diantaranya:  (k1,k2),  (k1,k3),  (k1,k4),
(k2,k3), (k2,k4), dan (k3,k4).
2) Nilai  kemiripan  antara  kamera  k2 dengan k3
3) Nilai  kemiripan  antara  kamera  k1 dengan k2.
4) Nilai kemiripan antara kamera k1 dengan k3.
5) Nilai kemiripan antara kamera k1 dengan k4
6) Nilai kemiripan antara kamera k2 dengan k4 7) Nilai kemiripan antara kamera k3 dengan k4
Proses perhitungan dilakukan hingga semua  data  sampai  memperolah  nilai kemiripan  antar  tiap  kamera  masing- masing.  Adapun  hasil  nilai  kemiripan antar tiap kamera dapat dilihat pada  tabel 3.
Tabel 3. Hasil nilai kemiripan antar tiap kamera Kamera-i Kamera-j Nilai kemiripan 1 2 -1 1 3 -1 1 4 0 2 3 1 2 4 -1 3 4 -1
Nilai  kemiripan  pada  tabel  3,  akan digunakan  pada  langkah  kedua  yaitu  proses prediksi.  Nilai  kemiripan  yang  didapatkan apabila lebih kecil dari 0 maka menunjukkan kemungkinan kecil kemiripan namun apabila nilai yang didapatkan adalah 0, ini menunjukkan bahwa terdapat adanya kemiripan  dan  jika  mencapai  angka  1  maka kemiripan  yang  didapatkan  semakin  besar.
Setiap  nilai  kemiripan  pada  kamera  akan dikalikan  dengan  nilai  rating  yang  diberikan oleh user. Setelah perhitungan pada langkah- 1  selesai,  selanjutnya  maka  akan  dilanjutkan pada  tahapan  Correlation  Based  Similarity yaitu  perhitungan  nilai  prediksi  langkah-2, pada tahap ini menghitung nilai prediksi/rekomendasi  suatu  kamera  terhadap seorang  user  aktif,  sehingga  memperoleh hasil nilai prediksi.
3.  Langkah-2 a.  Menghitung nilai prediksi. Setelah  melakukan  perhitungan  pada iterasi-1, maka akan dilanjutkan
perhitungan pada iterasi-2 dengan menghitung nilai prediksi/rekomendasi suatu kamera terhadap user.
1) User-A  yang  akan  dicoba  diberikan rekomendasi  kamera  adalah  kamera
(2,3).  User-C  kamera  (1,3,4).  User-D kamera (1,4).
2) Nilai  prediksi  kamera2  terhadap  user- A
3) Nilai  prediksi  kamera3  terhadap user- A
4) Nilai prediksi kamera1 terhadap user -C
5) Nilai prediksi kamera3 terhadap user -C
6) Nilai prediksi kamera4 terhadap user -C
7) Nilai prediksi kamera1 terhadap user -D
8) Nilai prediksi kamera4 terhadap
user -D
b.  Memberikan rekomendasi
Adapun hasil dari pencarian nilai prediksi dari setiap kamera dapat dilihat pada tabel
4 berikut. Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai Prediksi Kamera Setiap User User Kamera Nilai Prediksi A 2 -2.33 A 3 -2.33 C 1 -1.5 C 3 1 C 4 -1.5 D 1 -4 D 4 -4
Dari  tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  yang memiliki  bobot  nilai  positif  atau  diatas  0 adalah item yang akan direkomendasikan, dengan  begitu  user  C  akan  diberikan rekomendasi kamera 3.
Selanjutnya adalah memberikan contoh  kasus  sederhana  penerapan  metode
Knowledge  Item  Based dalam  memberikan rekomendasi  kepada  pengguna.  Tujuan  dari Knowledge  Item  Based ini  adalah  untuk merekomendasikan  kamera  DSLR  yang belum memiliki nilai rating dengan memanfaatkan  penalaran  seorang  pakar kamera  atau  dalam  hal  ini  adalah  seorang Photographer  dalam  bentuk  Personalitaion Rule. Untuk mengetahui penggunaan Perzonalitaion  Rule,  berikut  merupakan contoh penerapan dari Perzonalitaion Rule.
1. User  harus  melakukan  pengisian  form kriteria  yang  tersedia  agar  metode Knowledge Item Based dapat memberikan
rekomendasi  sesuai  dengan  kriteria  yang diisikan.
Tabel 5. Form Kriteria Kriteria Pilihan Pernah Menggunakan Kamera DSLR? • Ya • Tidak Merek Kamera
• Canon
• Sony • Tamron • Fuji • Nikon • Dan Lain-Lain Jenis Kamera • Professional • Semi Advanced • Advanced Harga Kamera • > Rp. 15.000.000 • < Rp. 10.000.000 Tahun Produksi • 2012 • 2013 • 2014 • 2015 • 2016 Resolusi (Megapixel) • <80
• >80 ISO Sensitivity • <1000 • >1000
2. Apabila form kriteria telah diisikan, maka metode Knowledge  Item  Based akan menyesuikan  hasil  isian  dengan  aturan yang  telah  dibuat  di  sistem.  Aturannya yaitu sebagai berikut:
”If  Pernah  Menggunakan  Kamera  DSLR
=  ”Ya”  AND  Merek  Kamera  =  ”Canon”
AND  Jenis  Kamera  =  ”Advanced”  AND Harga  Kamera  =  ”<  Rp.  10.000.000” AND  Tahun  Produksi  =  ”2013”  And Resolusi = ”<80” AND ISO Sensitivity = ”>1000”  Then  ”Hasil  Rekomenadasi Kamera”

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut
ini hasil tampilan
implementasi yang akan digunakan oleh user
member  setelah  mendapatkan  hasil  dari pencarian nilai prediksi dari setiap kamera: 1.  Tampilan Awal Member
Tampilan  ini  hampir  sama  dengan tampilan  awal  non-member,  namun  yang membedakannya adalah slide show kamera yang direkomendasikan
merupakan  kamera  yang  telah  diproses dengan  metode  Collaborative  Filtering sesuai  dengan  rating  dari  user  member lainnya.

## Gambar 3. Tampilan awal member
Pada  gambar  3,  hanya  produk-produk yang  memiliki  nilai  prediksi  rating  >  0 yang akan ditampilkan. Hasil rekomendasi  yang  diberikan  tentunya dapat  menjadi  acuan  bagi  fotografer pemula  untuk  memilih  kamera-kamera sesuai  dengan  pola rating yang  sama  dari user member lainnya.
2.  Tampilan List Kamera Tampilan  ini  merupakan  tampilan bagi  fotografer  pemula  untuk  mencari informasi  kamera  DSLR  berdasarkan rating, harga, dan merek kamera tersebut.

## Gambar 4. Tampilan list kamera
3.  Tampilan Help Tampilan  ini  merupakan  tampilan  yang berisikan informasi website serta petunjuk cara menggunakan website.
Gambar 5. Tampilan help 4.  Tampilan Kriteria Tampilan ini merupakan tampilan pencarian  dengan  menerapkan  metode
Knowledge  Item  Based .  Hasil  pencarian akan  disesuaikan  dengan  pola  dataset yang  dimasukkan  berdasarkan  seorang pakar fotografer.
Gambar 6. Tampilan kriteria
Pada  gambar  6  untuk  mendapatkan rekomendasi  dengan  metode Knowledge Item Based maka pengguna harus mengisi form  kriteria  terlebih  dahulu  agar  dapat dimunculkan  rekomendasi  kamera  sesuai dengan kriteria pengguna.
5.  Tampilan  Hasil  Rekomendasi Knowledge Item Based Tampilan  ini  akan  menampilkan  hasil rekomendasi kamera
berdasarkan penerapan metode Knowledge Item Based sesuai dengan form kriteria yang
dimasukkan.
Gambar 7. Tampilan hasil rekomendasi knowledge item based

## 4. Simpulan
Sistem  informasi  rekomendasi  kamera DSLR yang dibangun memiliki fitur pencarian  dan  informasi  kamera  yang  cukup lengkap sehingga dapat menyelesaikan pencarian  informasi  kamera  yang  masih konvensional.  Sistem  informasi  rekomendasi kamera  DSLR  yang  dibangun  menerapkan
metode
Collaborative
Filtering
dan
Knowledge  Item  Based dalam  memberikan
rekomendasi prediksi pilihan kamera berdasarkan  pola  rating  dari  user-user lainnya.  Hasil  Perhitungan  Nilai  Prediksi Kamera  Setiap  User  untuk  user  A  dan  C. User = A Kamera 2 Nilai Prediksi -2.3, User = A Kamera = 3 Nilai Prediksi = -2.33, User = C Kamera = 1 Nilai Prediksi = -1.5, User = C Kamera = 3 Nilai Prediksi = 1.

## 5. Referensi
Adrianto, S., & Pratiwi, F. (2017). Peningkatan  Jumlah  Mahasiswa  Melalui Promosi  Dengan  Penerapan  Analisa  Data Mining. Satin  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 29-37.
Alsagheer,  R.  H.,  Alharan,  A.  F.,  &  Al- Haboobi,  A.  S.  (2017).  Popular  Decision
Tree Algorithms Of Data Mining Techniques:  A  Review. International Journal Of Computer Science And Mobile Computing, Vi (6), 133-142.
Aminudin,  &  Alwi,  M.  (2018).  Analisa Multithreading Pada Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode
Collaborative Filtering  Dengan  Apache  Mahout. Jurnal
Techno.Com, 17 (1).
Desyanti, D. (2018). Penerapan Data Mining
Algoritma C4.5 Untuk Mengetahui
Tingkat  Kepuasan  Konsumen  Di  Hotel Grand  Zuri  Dumai. Satin  -  Sains  Dan Teknologi Informasi , 36-40.
Diah,  I.,  Rahmad,  I.  F.,  &  Saleh,  A.  (2019).
Implementasi Recommender System Pada Pemilihan Kamera Menggunakan Content Based  Dan  Collaborative  Filtering. It Journal, 7 (1).
Kurniawan.  (2015). Penerapan  Metode Knowledge  Based  Recommendation  Dan Forward  Chaining  Untuk  Aplikasi  E- Commerce. Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.
Kurniawan,  A.  (2016).  Sistem  Rekomendasi Produk  Sepatu  Dengan  Menggunakan Metode  Colaborative  Filtering. Seminar
Nasional Teknologi Informasi Dan
Komunikasi 2016 (Sentika 2016). Yogyakarta: Rudang Mayang.
Laksana,  E.  A.  (2015).  Collaborative
Filtering  Dan  Aplikasinya. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 1 (1).
Muliadi,  K.,  &  Lestari,  C.  (2019).  Rancang Bangun  Sistem  Rekomendasi  Tempat Makan Menggunakan Algoritma
Typicality  Based  Collaborative  Filtering.
Jurnal Techo.Com, 18 (4), 275-287. Pourshahid, A., & Tran, T. (2007). Modeling
Trust  In  E-Commerce:  An  Approach Based On User

## Requirements.
Proceedings  Of  The  Ninth  International Conference  On  Electronic  Commerce. New  York:  Association  For  Computing Machinery.
Prasetya,  C.  S.  (2017).  Sistem  Rekomendasi
Pada  E-Commerce  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor. Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (Jtiik),
4 (3).
Prasetyo, B., Haryanto, H., Astuti, S., Astuti,
E. Z., & Rahayu, Y. (2019). Implementasi Metode Item-Based Collaborative
Filtering  Dalam  Pemberian  Rekomendasi Calon  Pembeli  Aksesoris  Smartphone. Jurnal Eksplora Informatika, 9 (1).
Romindo,  R.  (2022).  Penerapan  Algoritma Apriori  Terhadap  Perancangan  Sistem Informasi Dalam Analisis Penjualanbahan Bangunan. Satin  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 01-11.
Setiawan,  Y.,  Nurwanto,  A.,  &  Erlansari,  A.
(2019). Implementasi Item Based
Collaborative  Filtering  Dalam  Pemberian Rekomendasi  Agenta  Wisata  Berbasis Android. Jurnal Pseudocode, 6 (1).
Wijaya,  A.,  &  Alfian,  D.  (2018).  Sistem
Rekomendasi Laptop Menggunakan
Collaborative  Filtering  Dan  Content Based  Filtering. Jurnal  Computech  & Bisnis, 12 (1).