## SISTEM REKOMENDASI HIBRID  MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI MINING ASOSIASI
Zen Munawar, Rustiyana 1 , Yudi Herdiana 2 , Novianti Indah Putri 3
Manajemen Informatika,  Teknik Informatika 1,2,3
Politeknik LP3I Bandung, Universitas Bale Bandung 1,2,3 e-mail:munawarzen@gmail.com, rustiyana@gmail.com 1 ,ydherdn@gmail.com 2 , noviantiindahputri2021@gmail.com 3
Abstrak  :  Sistem  rekomendasi  telah  menjadi  bagian  yang  tak  terpisahkan  dari  hampir semua  sistem  berbasis  informasi  serta  e-commerce  pada  umumnya.  Berbagai  teknik, metodologi,  dan  algoritma  telah  dipraktikkan,  yang  memberikan  rekomendasi berdasarkan  berbagai  parameter.  Tujuan  dari  sistem  rekomendasi  adalah  untuk memanfaatkan  informasi  dan  katalog  produk  dan  memahami  preferensi  pengguna berdasarkan  pilihan  mereka,  dan  merekomendasikan  mereka  produk  yang  tidak mungkin  untuk  dipilih  melalui  ruang  produk  secara  manual.  Penelitian  di  bidang  ini telah  mampu  mengidentifikasi  berbagai  algoritma  dan  metodologi  untuk  membuat rekomendasi  yang  berpusat  pada  pengguna.  Setiap  algoritma  mencakup  serangkaian parameter  berbeda  yang  dipertimbangkan  berdasarkan  persyaratan  tugas  tertentu  atau domain  produk  dari  sudut  pandang  personalisasi  dan  preferensi  setiap  pengguna. Penelitian  ini  membahas  pendekatan  yang  ada  yang  digunakan  oleh  berbagai  sistem rekomendasi, perbandingannya, dan mengusulkan metode  yang membahas kekurangan praktik  yang  ada  dalam  membangun  sistem  rekomendasi  dengan  menggunakan algoritma Apriori dan menggunakan aturan mining asosiasi.
Kata Kunci : Sistem rekomendasi, algoritma apriori, preferensi, aturan asosiasi.

## 1. Pendahuluan
Sistem  informasi  dan  ruang  produk  saat  ini  terdiri  dari  sejumlah  besar  informasi  yang tidak  mungkin  diukur  secara  manual.  Sistem  pemberi  rekomendasi  berguna  untuk memberikan  rekomendasi  produk  yang  akan  yang  dipilih  berdasarkan  preferensi  masa lalu,  riwayat  pembelian,  dan  informasi  demografis  (Zen  Munawar,  Putri,  &  Musadad, 2020).  Dengan  demikian,  rekomendasi  kepada  pengguna  telah  menjadi  proses  yang tidak  dapat  dicabut  dalam  membuat  sistem  informasi  dan  katalog  e-commerce  jauh lebih  intuitif  dan  interaktif  dengan  pengguna,  dan  oleh  karena  itu  merupakan  bidang penelitian yang berkembang pesat. Secara komersial, e-commerce dapat disebut sebagai kegiatan  yang  berusaha  menciptakan  transaksi  yang  panjang  antara  perusahaan  dan individu  (Zen  Munawar,  2018).  Berbagai  teknik,  metodologi,  dan  algoritma  telah dipraktikkan,  yang  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  berbagai  parameter  spesifik pengguna,  preferensi  mereka,  dan  item  yang  mereka  sukai,  yang  berkaitan  dengan persyaratan  sistem  informasi  atau  e-commerce,  tugas  tertentu,  atau  dari  perspektif pengguna  dan  preferensi  mereka  yang  diperoleh  dari  peringkat  yang  terkait  dengan setiap  metrik  parameter.  Satu  benang  merah  dalam  penelitian  sistem  rekomendasi adalah  perlunya  menggabungkan  teknik  rekomendasi  untuk  mencapai  kinerja  puncak. Semua  teknik  rekomendasi  yang  diketahui  memiliki  kekuatan  dan  kelemahan,  dan
banyak peneliti telah memilih untuk menggabungkan teknik dengan cara yang berbeda. Penelitian ini melakukan literasi dari berbagai teknik rekomendasi yang sedang diteliti, menganalisisnya  dalam  kaitannya  dengan  data  yang  mendukung  rekomendasi  dan algoritma yang beroperasi pada data tersebut, dan memeriksa berbagai teknik hibridisasi yang  telah  diusulkan.  Analisis  ini  menunjukkan  sejumlah  kemungkinan  hibrid  yang belum  dieksplorasi.  Selain  itu,  dapat  menunjukkan  bahwa  peringkat  semantik  yang disediakan  oleh  bagian  sistem  berbasis  pengetahuan  memberikan  dorongan  tambahan pada kinerja hibrid. Metode ini digunakan agar menghasilkan suatu tampilan antarmuka pengguna  aplikasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  (Zen  Munawar,  Fudsyi,  & Musadad, 2019).
Algoritma Apriori, untuk membangun sistem rekomendasi  yang dipersonalisasi, aturan asosiasi sangat penting untuk memprediksi minat pengguna pada item  yang  ada dalam dataset yang sedang dievaluasi (Wang, Chuang, Hsu, & Keh, 2004). Aturan asosiasi ini membentuk  dasar  dari  algoritma  Apriori  yang  terkenal.  Algoritma  menjawab  seberapa sering  item  muncul  bersama  atau  berapa  probabilitas  item  dibeli  bersama.  Dinamakan apriori  karena  berdasarkan  kemampuannya  untuk  menggunakan  pengetahuan sebelumnya  tentang  properti  item  dari  kumpulan  data,  ini  paling  cocok  untuk  catatan transaksi seperti alat keranjang pasar. Aturan asosiasi untuk algoritma didasarkan pada parameter  tertentu  seperti  kepercayaan  dan  dukungan  yang  terkait  dengan  probabilitas bersyarat dan frekuensi item yang muncul di set masing-masing.
Ketersediaan  dataset  dan  informasi  yang  begitu  besar  di  web  dan  internet,  Sistem Rekomendasi juga terikat untuk mengikuti berbagai teknik tertentu untuk berbagai jenis fungsinya,  dijelaskan  sebagai  berikut:  Kolaboratif,  ini  adalah  teknik  di  mana  data  dari berbagai  pengguna  berkolaborasi.  Data  yang  terkumpul  dianalisis  dan  selanjutnya dirumuskan  preferensi  dan  selera  kelompok  pengguna.  Berdasarkan  hasil  ini,  sistem kolaboratif  digunakan  untuk  merekomendasikan  item  kepada  pengguna  lain,  dengan preferensi  yang  sama.  Berbasis  konten,  Metode  ini  bergantung  pada  penggunaan  kata kunci  tertutup.  Algoritma  yang  ditetapkan  melacak  informasi  dari  berbagai  pengguna dan menilai selera berdasarkan hal tersebut. Pengetahuan  yang sama membantu sistem berbasis  konten  untuk  merekomendasikan  item  yang  cocok  dengan  selera  yang  sama dengan menghitung preferensi pengguna lain berdasarkan pencarian kata kunci.
Berbasis demografi, dalam pendekatan ini, tidak ada persyaratan riwayat data pengguna atau jenis apa pun yang terkait. Algoritma dimasukkan dengan kumpulan data dari area demografis  tetap  bersama  dengan  survei  area  yang  sama  untuk  kewaspadaan  lebih lanjut.  Bertindak  di  atasnya,  sistem  pemberi  rekomendasi  tersebut  dapat  menghasilkan hasil yang sama untuk wilayah yang bersangkutan. Berbasis pengetahuan, bekerja pada pengetahuan  fungsional  yaitu  memiliki  informasi  kebutuhan  pengguna  dan  deskripsi item dan dengan demikian tugas  algoritma adalah membangun hubungan antara kedua ujungnya  untuk  menyelesaikan  transaksi.    Hibrid,  merupakan  kombinasi  dari  dua  atau lebih  dari  dua  metode  yang  digunakan  untuk  memberikan  satu  pendekatan  menuju sistem  rekomendasi  yang  lebih  efisien  dan  andal  atau  lebih  tepatnya  menghilangkan kekurangan dalam teknik solo, disebut sebagai sistem rekomendasi hibrid.

## 2. Sistem Rekomendasi
Tujuan  dari  sistem  rekomendasi  bukan  untuk  membentuk  rekomendasi,  memprediksi peringkat atau peringkat, atau memesan item. Maksud sebenarnya, ini untuk membantu dan  membantu  pengguna.  Mempertimbangkan  skenario  yang  penuh  harapan,  sistem rekomendasi  dapat  memberikan  layanan  untuk  propaganda  yang  lebih  besar  dan  lebih baik  dan  dengan  demikian,  hal  yang  sama  dianggap  kurang  dieksplorasi  (Jannach  & Adomavicius,  2016),  sementara  itu  memiliki  masa  depan  yang  berkembang  pesat  di masa depan. Dengan bidang pembelajaran mesin yang terus berkembang dan perubahan besar  dalam  penyimpanan  dan  penggunaan  informasi  di  sekitar  kita,  sistem  pemberi rekomendasi  mulai  memiliki  peran  penting  dan  penting  untuk  dimainkan,  yang  dapat dilihat sebagai kebutuhan bagi keduanya, bisnis elektronik. ritel dan pelanggan berikut mereka  (Polatidis  &  K.  Georgiadis,  2013).  Mereka  menemukan  penerapan  maksimal dalam  disiplin  bisnis  berbasis  online.  Desain  merupakan  tahapan  perantara  untuk memetakan  spesifikasi  atau  kebutuhan  aplikasi  yang  akan  dibangun  (Zen  Munawar, 2019a).
Sistem  rekomendasi  berdasarkan  pemfilteran  berbasis  konten  berfokus  pada  item  yang mirip satu sama lain. Rekomendasi didasarkan pada teknik sederhana ini yang bertujuan untuk  mencocokkan  deskripsi  item  dengan  profil  pengguna  berdasarkan  minat  mereka (Pazzani  &  Billsus,  2007).  Dengan  mempelajari  profil  pengguna  secara  cermat,  item serupa  disarankan  kepada  pengguna.  Profil  ini  diperbarui  secara  berkala  dengan mempelajari  tanggapan  pengguna  terhadap  item  tertentu  yang  mungkin  telah digunakannya. Rekomendasi yang cermat dibuat dengan mengambil dokumen lain yang serupa  dengan  yang  sebelumnya  disukai  oleh  pengguna.  Di  sisi  lain,  penyaringan kolaboratif bekerja dengan asumsi bahwa pengguna dengan selera dan preferensi  yang sama  akan  merasakan  hal-hal  yang  serupa  (Schafer,  Frankowski,  Herlocker,  &  Sen, 2007).  Pusat  data  terdiri  dari  sekelompok  server  yang  saling  terhubung  dan  mampu melakukan  komputasi  kinerja  tinggi  (Zen  Munawar,  2020a).  Ada  dua  jenis  sistem kolaboratif:  pemfilteran  kolaboratif  berbasis  pengguna  dan  pemfilteran  kolaboratif berbasis  item.  Pemfilteran  kolaboratif  berbasis  pengguna  mengidentifikasi  pengguna yang  serupa  dan  kemudian  menggabungkan  skor  peringkat  mereka  untuk  membuat prediksi  intuitif  kepada  pengguna  menggunakan  algoritma  pembelajaran  yang  diawasi atau  tidak  diawasi.  Pemfilteran  kolaboratif  berbasis  item  bekerja  dengan  cara  yang sama,  tetapi  terlihat  menjadi  satu  set  item;  pengguna  target  telah  menilai  item  dan algoritma ini menghitung seberapa mirip item dengan item target di bawah rekomendasi (Wei,  Ye,  Zhang,  Huang,  &  Zhu,  2012).  Penelitian  sebelumnya  sudah  menyelidiki apakah  ada  efek  signifikan  dalam  keakuratan  model  prediktif  yang  efektif  (Zen Munawar,  2017).  Setelah  itu  juga  menggabungkan  preferensi  pelanggan  sebelumnya berdasarkan kesamaan item tersebut.
Individu  dapat  meminta  pendapat  mengenai  buku,  musik,  film  dari  orang  lain  untuk membuat  keputusan.  Inilah  ide  inti  dari  perancangan  sistem  rekomendasi.  Sistem rekomendasi  diperlukan  karena  sebelumnya  terdapat  kelemahan  pada  sistem  berbasis konten (Z Munawar, Suryana, Sa’aya, & Herdiana, 2020). Sistem pemberi rekomendasi yang  dipersonalisasi  menggabungkan  ide  dari  pencarian  informasi  (Zen  Munawar,
2019b).  Tantangan  untuk  solo  dan  teknik  kombinatorial  dari  berbagai  metode  dan algoritma,  para  peneliti  datang  dengan  pendekatan  hibrid  mereka  sendiri  (Chikhaoui, Chiazzaro,  &  Wang,  2011)  yang  merupakan  gabungan  dari  penyaringan  kolaboratif berbasis  lingkungan,  penyaringan  berbasis  konten,  penyaringan  demografis,  Prediksi peringkat dan masalah Cold Start. Evaluasi dan perbandingan yang dilakukan atas dasar RMS  (root  mean  square)  rumus  F-measure,  Precision  dan  Coverage,  secara  identik menunjukkan kinerja yang lebih baik dari yang lainnya.
Profil  pengguna  dan  sumber  daya  yang  ada  di  perpustakaan  bertindak  sebagai  batasan vektor  untuk  sistem  rekomendasi  yang  berisi  frekuensi  istilah  untuk  setiap  kata  kunci yang  signifikan.  Juga  digunakan  adalah  pengklasifikasi  berbasis  k-terdekat  Tetangga yang  menggunakan  pendekatan  berbasis  jarak  dan  akurasi  untuk  membuat  keputusan berikut  (Shirude  &  Kolhe,  2016).  Metode  tersebut  dilakukan  pada  dataset  Library  dan hasil  estimasi  ternyata  baik  dan  tidak  bias.  Algoritma  apriori  yang  terkenal  telah dimodifikasi  untuk  membangun  sistem  rekomendasi  yang  dipersonalisasi  (Lazcorreta, Botella,  &  Fernández-Caballero,  2008).  Teknik  Apriori  adalah  pendekatan  bottom-up berpengaruh  yang  bekerja  pada  aturan  asosiasi  tertentu  yang  terkait  dengan  berbagai item  database.  Dalam  penelitian  ini,  penekanan  diberikan  pada  menemukan  aturan- aturan  tersebut  dan  membantu  ini  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  bagi pengguna.  Penelitian  ini  mengikuti  prosedur  dua  langkah  yang  digunakan  untuk mempelajari  perilaku  pengguna  yang  berkaitan  dengan  keberadaan  aturan  asosiasi diikuti  dengan  menganalisis  aturan  yang  saling  terkait  untuk  lebih  memahami  semua persyaratan pengguna.

## 3. Usulan Implementasi
Masih terdapat masalah yang terkait dengan sistem rekomendasi yang ada (Ghazanfar & Prugel-Bennett,  2010)  seperti  skalabilitas,  rekomendasi  berkualitas  buruk,  cakupan rendah,  dan  lain-lain.  Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  teknik  yang sudah  ada  dari  konten  berbasis  dan  penyaringan  kolaboratif  yang  dapat  digabungkan untuk membentuk sistem hibrid. Namun, untuk membuat sistem lebih efisien, diusulkan sistem  hibrid  yang  menggunakan  algoritma  berbasis  mining  asosiasi  bersama  dengan teknik yang ada.
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  dimana  data  direkomendasikan  kepada  pengguna berdasarkan peringkat pengguna serupa lainnya dan juga berdasarkan riwayat pengguna sendiri  dalam  membeli  data  serupa.  Setelah  kesamaan  dipelajari  dan  data  dianalisis berdasarkan  pengalaman  masa  lalu,  aturan  asosiasi  digunakan  untuk  menentukan  skor yang memprediksi kemungkinan dua item dari kumpulan data dibeli bersama. Sejumlah algoritma  seperti  K-neighbourhood  telah  disebarkan  dan  diperiksa.  Pada  pengamatan dan  perbandingan  dengan  berbagai  prosedur  mining,  kedua  teknik  tersebut  kemudian digabungkan  dan  digunakan  dengan  algoritma  Apriori  mining  asosiasi  yang menghasilkan yang terbaik untuk memberikan rekomendasi skala komersial berkualitas baik  kepada  pengguna.  Gambar  di  bawah  ini  menjelaskan  secara  diagram  pendekatan yang penulis usulkan dalam penelitian ini.
Gambar  1.  Representasi  diagram  dari  metodologi  yang  diusulkan,  di  mana  algoritma Apriori mining asosiasi diterapkan pada hibrid dari skema pemfilteran yang ada
Implementasi,    menggunakan  Python  Jupyter  notebook  untuk  mengimplementasikan kode,  membuat  rekomendasi  yang  sesuai  berdasarkan  minat  dan  preferensi  pengguna. Bagian  dari  kode  menghitung  skor  asosiasi  kumpulan  item  untuk  memprediksi probabilitas  dua  atau  lebih  item  data  yang  sering  muncul  bersama  dalam  sampel. Pendekatan  apriori digunakan sebagai mining asosiasi pada hibrid berbasis konten dan skema penyaringan kolaboratif, dan membantu menghasilkan set semua item (Hamilton, 2020). Algoritma diberikan sebagai berikut:
1. Iterasi pertama
a. Hasilkan kumpulan item kandidat di 1 b. Simpan item yang sering muncul di 1 iterasi ke- k
a. Hasilkan kandidat itemset di dari frequent itemset di 1
i. Gabungkan 1 p dengan 1 q , sebagai berikut:
masukkan ke dalam
pilih hal. 1 , hal. 2 ,. . . , hal. 1, q. −1 Dari Lk-1p, Lk-1q Dimana p-item1 = q. 1,. . .p. − 2 = q. − 2, p. − 1 <q. − 1
ii. Hasilkan semua (k-1) -subsets dari kandidat itemsets di iii.  Pangkas  semua  kandidat  itemset  dari  di  mana  beberapa  (k-1)-subset  dari kandidat itemset tidak ada dalam frequent itemset 1
b.  Pindai  database  transaksi  untuk  menentukan  dukungan  untuk  setiap  kumpulan item kandidat di k
c. Simpan kumpulan item yang sering digunakan di k
Beberapa  iterasi  dilakukan  untuk  pencarian  di  database  untuk  menemukan  frequent itemsets  dimana  k-item  set  digunakan  untuk  menghasilkan  k+1-itemsets.  Representasi grafis dilakukan dengan menggunakan kluster yang mewakili asosiasi item terdekat dan tertentu  dalam  dataset.  Penelitian  yang  diimplementasikan  selanjutnya  memberikan output  dalam  bentuk  grafik  batang  dan  klaster  yang  pada  gilirannya  memungkinkan sistem  pemberi  rekomendasi  untuk  mengumpulkan  kemungkinan  dan  memberikan rekomendasi terbaik dari kumpulan data yang tersedia.
Dunia saat ini tidak lepas dari peran data karena semua dibangun di atas sebuah fondasi data (Zen Munawar, Siswoyo, & Herman, 2017). E-commerce membutuhkan sejumlah besar  data,  sering  disebut  dengan  big  data.  Teknologi  big  data  telah    terbukti    efektif dalam    memproses  berbagai  jenis  data  (Zen  Munawar  &  Putri,  2020).  Sistem  akan dirancang  dan  dipersiapkan  untuk  implementasi  (Zen  Munawar,  2020b).  Saat  ini, sejumlah besar data yang dikumpulkan dan dihasilkan setiap hari menawarkan berbagai peluang  analitis  bagi  organisasi  untuk  mengungkap  informasi  yang  bermanfaat  untuk operasinya (Munawar, Zen and Putri, 2020).

## 4. Analisis, Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Analisis
Awalnya,  penelitian  mengamati  tren  di  bidang  akurasi  dan  cakupan  metodologi  yang berbeda,  dan  hasil  praktik  rinci  mereka  diamati  ke  dalam  berbagai  kedalaman  dengan mengubah persentase data yang digunakan dalam set pelatihan. Diamati bahwa efisiensi dan  akurasi  dari  semua  metodologi  meningkat  seiring  dengan  peningkatan  persentase. Tren ini muncul seperti yang diharapkan secara alami karena dengan meningkatnya data yang  akan  digunakan  dalam  pelatihan  dari  set  pelatihan,  kepadatan  matriks  peringkat semakin  meningkat  secara  menyeluruh,  sehingga  prediksi  sekarang  dapat  dibuat  oleh masing-masing  algoritma  lebih  akurat  sebagai  algoritma  memiliki  lebih  banyak informasi untuk digunakan dalam penghitungan.
Gambar  2.  Tren  akurasi  prediksi  yang  menunjukkan  utilitas  marjinal  dan  titik pengembalian marjinal teknis (Mainak, 2020)
Pendekatan  yang  ada  dari  pemfilteran  berbasis  konten  dan  kolaboratif  bersama  dengan berbagai  kombinasi  gabungannya  secara  inheren  memiliki  beberapa  keterbatasan. Secara praktis, sistem rekomendasi komersial menggunakan kumpulan data yang sangat besar untuk mengakumulasi semua pengguna dengan semua item, hal ini menimbulkan tantangan  dalam  penghitungan  prediksi  dan  rekomendasi.  Ini  adalah  masalah  sparitas data.  Karena  pilihan  pengguna  sebelumnya  juga  dipertimbangkan  dalam  pendekatan untuk membuat rekomendasi  yang bagus, pengguna baru harus menilai sejumlah besar item  terlebih  dahulu  agar  sistem  dapat  memperoleh  preferensi  secara  akurat  dan memberikan  rekomendasi  yang  dapat  diandalkan.  Demikian  pula,  item  baru  juga  perlu direkomendasikan  oleh  pengguna  dalam  jumlah  yang  cukup  sehingga  dapat  disajikan kepada pengguna dengan selera yang sama. Ini mengacu pada masalah cold start.
Dalam  algoritma  tradisional,  masalah  yang  sangat  penting  adalah  skalabilitas. Mempertimbangkan  misalnya  sistem  dengan  jutaan  pengguna  O  (M)  bersama  dengan jutaan item O (N), kompleksitas algoritma yang diterapkan sudah menjadi sangat besar untuk  komputasi  dan  penerapan  praktis.  Jadi,  pendekatan  hibrid  yang  menerapkan asosiasi  dan  teknik  pengelompokan  lainnya  membantu  menjaga  sistem  rekomendasi tidak  terlalu  rumit  dan  lebih  cocok  untuk  penggunaan  praktis  dan  komersial  di  mana kumpulan data waktu nyata yang sangat besar digunakan dalam membuat prediksi (Hao, Zhou, Liu, Lyu, & King, 2011).
Tabel  1.  Tabel  yang  menunjukkan  perbandingan  efisiensi  komputasi  dari  berbagai algoritma yang dipelajari untuk prediksi (Cacheda, Carneiro, & Andez, 2011)
Algorithm Prediction Training User-based - O(mn) Item-based O(mn2) O(mn 2 ) O(n) Similarity fusion O(n 2 m+ m 2 n) O(mn) Personality diagnosis O(m2n) O(n) Regression-based O(mn 2 ) O(n) Slope one O(mn 2 ) O(n) LSI/SVD O((m+ n) 3 ) O(1) RSVD O(mnk) O(1) NSVD2 O(mnk)) O(1 SVD++ O(mn 2 k) O(1) Integrated model O(mn 2 k) O(1) Cluster-based smoothing   O(mn α +m 2 n) O(mn) Tendencies-based O(mn) O(1)
Perbedaan  praktis  lainnya  adalah  dalam  sesi  atau  unit  agregasi.  Penerapan  aturan asosiasi  dalam  pendekatan  yang  diusulkan  membuat  pendekatan  hibrid  sederhana sensitif  terhadap  sesi.  Dalam  pemfilteran  kolaboratif  berbasis  pengguna  atau  item, pengguna  adalah  unit  yang  ditunjuk  item  yang  dikonsumsi  oleh  pengguna  yang  sama dihitung  di  semua  sesi  pengguna,  sementara  dalam  aturan  asosiasi,  miningbiasanya dilakukan untuk sesi secara individual, ketika item muncul bersama di sesi yang sama.
Dengan  demikian,  berbagai  algoritma  dibandingkan  tetapi  hampir  semua  algoritma berbasis tetangga terdekat tampak lemah untuk basis data besar, sehingga menunjukkan masalah sparity dan skalabilitas untuk set data skala komersial. Studi eksperimental dan pengamatan  implementasi  ini  dengan  jelas  menunjukkan  bahwa  sistem  rekomendasi berdasarkan  algoritma  Apriori  yang  ditingkatkan  bersama  dengan  aturan  asosiasi meningkatkan efisiensi mining data secara iteratif untuk mencapai kesatuan dan akurasi rekomendasi.
Dengan diterapkannya berbagai jenis sistem rekomender  yang telah mampu memenuhi kebutuhan  yang  dipikirkan  darinya,  masih  datang  dengan  seperangkat  masalah  dan batasannya  sendiri  yang  rencananya  akan  dicari  seiring  dengan  berjalannya  waktu. Keterbatasan seperti (Sharma & Mann, 2013) Masalah Cold Start, Skalabilitas, Sparsity, dan  masalah  Over-spesialisasi  masih  mengganggu  kerja  efisien  sempurna  dari  sistem rekomendasi.  Sejauh  menyangkut  masa  depan,  sistem  pemberi  rekomendasi  memiliki cakupan yang cerah. Itu dapat dilihat diperluas dan diimplementasikan di berbagai situs dan fungsi yang berbeda. Algoritma dapat berlarut-larut ke konten web, mining struktur web, dan berbagai teknik ekstraksi data (Raghani, 2020).
Bagian  terpenting  dari  algoritma  pemberi  rekomendasi  adalah  data,  dan  penyiapan kumpulan  data.  Informasi  atau  data  yang  dikumpulkan  dapat  diubah  dengan  mudah menjadi  format  yang  dapat  dibaca  dengan  bantuan  alat  intelijen  bisnis  (Putri, Komalasari,  &  Munawar,  2020).  Sebagian  besar  sistem  yang  dihasilkan  komputer bersifat  eksplisit  dan  merupakan  representasi  simbolis  untuk  pengetahuan  terkait tentang domain tertentu (Putri et al., 2020).

## 5. Kesimpulan
Sistem rekomendasi merupakan bidang  yang terus berkembang karena banyaknya data dan  pengguna  yang  saling  berinteraksi  dalam  bentuk  katalog  melalui  internet.  Dengan demikian,  rekomendasi  yang  sesuai  yang  benar-benar  berpusat  pada  pengguna  dan didedikasikan untuk setiap pengguna, secara langsung berarti lebih banyak keterlibatan pengguna  di  portal  rekomendasi  tertentu.  Dalam  penelitian  ini,  sejumlah  metodologi yang  secara  tradisional  digunakan  dalam  membuat  rekomendasi  dan  prediksi berdasarkan  peringkat  dan  parameter  lain  telah  dibahas.  Kekurangan  dari  metode  dan algoritma  yang  ada  ini  direalisasikan  dan  perbaikannya  menjadi  dasar  metode rekomendasi  yang diusulkan. Penelitian ini menerapkan di Jupyter sistem rekomendasi yang pada dasarnya adalah hibrid dari konten berbasis dan kolaboratif pemfilteran tetapi menerapkan algoritma apriori bersama dengan aturan asosiasi pada berbagai parameter untuk secara komprehensif menganalisis contoh dalam kumpulan data dan membuatnya sangat  akurat  dan  sangat  rekomendasi  lebih  cepat.  Tren  data  di  bawah  berbagai algoritma  untuk  prediksi  juga  telah  dipelajari  secara  teoritis  dan  telah  diamati  dengan tepat  dalam  implementasi  program  dari  sistem  yang  disebutkan  di  atas.  Penelitian  ini mengusulkan  metode  prediksi  dan  rekomendasi  tersebut  berdasarkan  pengguna, peringkat pengguna, dan peringkat lainnya pada parameter pilihan lain yang mengatasi keterbatasan  individu  dasar  dari  pendekatan  yang  ada  dengan  menggunakan  algoritma apriori, dan kemudian menggunakan aturan mining asosiasi untuk memahami kumpulan data dengan lebih baik bersama dengan preferensi pengguna dan frekuensinya. Dengan demikian,  pendekatan  hibrid  terhadap  mining  dan  prediksi  meningkatkan  efisiensi sistem  secara  keseluruhan  dan  membuat  sistem  menarik  secara  signifikan  dan  pro- pengguna. Penelitian lebih lanjut di bidang ini dapat membantu mengembangkan sistem rekomendasi yang lebih baik dan lebih cepat yang dapat menangani kumpulan data yang lebih  besar  dan  memberikan  rekomendasi  yang  akurat  menggunakan  berbagai pendekatan hibrid.

## Daftar Pustaka
Cacheda, F., Carneiro, I., & Andez, D. F. (2011). Comparison of collaborative filtering algorithms : Limitations of current techniques and proposals for scalable , high- performance recommender systems Comparison of Collaborative Filtering Algorithms : Limitations of Current Techniques and Proposals for S. 5(1), 1–33. https://doi.org/10.1145/1921591.1921593 Chikhaoui, B., Chiazzaro, M., & Wang, S. (2011). An improved hybrid recommender system by combining predictions. Proceedings - 25th IEEE International
Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops,
WAINA 2011, 644–649. https://doi.org/10.1109/WAINA.2011.12 Ghazanfar, M. A., & Prugel-Bennett, A. (2010). A scalable, accurate hybrid recommender system. 3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010, (2), 94–98. https://doi.org/10.1109/WKDD.2010.117 Hamilton, H. (2020). Apriori Itemset Generation. Computer Science 831: Knowledge Discovery in Databases. Retrieved April 20, 1BC, from KDD Web website: http://www2.cs.uregina.ca/~hamilton/courses/831/index.html
Hao, M., Zhou, D., Liu, C., Lyu, M. R., & King, I. (2011). Recommender systems with social regularization. Proceedings of the 4th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2011, 287–296. https://doi.org/10.1145/1935826.1935877 Jannach, D., & Adomavicius, G. (2016). Recommendations with a purpose. RecSys 2016 - Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems, 7–10. https://doi.org/10.1145/2959100.2959186 Lazcorreta, E., Botella, F., & Fernández-Caballero, A. (2008). Towards personalized recommendation by two-step modified Apriori data mining algorithm. Expert Systems with Applications, 35(3), 1422–1429. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.08.048 Mainak, D. (2020). Collaborative Filtering and The First User’s Disadvantage: An
Emerging Area of Concern. Retrieved April 20, 2020, from Digital Policy Organization website: http://www.digitalpolicy.org/collaborative-filtering-first- users-disadvantage-emerging-area-concern/
Munawar, Zen and Putri, N. I. (2020). Keamanan Jaringan Komputer Pada Era Big Data. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa, 02(01), 14–20.
Munawar, Z, Suryana, N., Sa’aya, Z. B., & Herdiana, Y. (2020). Framework With An Approach To The User As An Evaluation For The Recommender Systems. 2020 Fifth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), 1–5. https://doi.org/10.1109/ICIC50835.2020.9288565
Munawar, Zen. (2017). Penggunaan Profil Media Sosial Untuk Memprediksi Kepribadian. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 4(2 SE- Articles), 18–37. https://doi.org/10.38204/tematik.v4i2.176 Munawar, Zen. (2018). Keamanan Pada E-Commerce Usaha Kecil dan Menengah. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 5(1), 1–16. https://doi.org/10.38204/tematik.v5i1.144 Munawar, Zen. (2019a). Aplikasi Registrasi Seminar Berbasis Web Menggunakan QR
Code pada Universitas XYZ. Tematik, Jurnal Teknologi Informasi Dan
Komunikasi, 6(2), 68–77. https://doi.org/10.38204/tematik.v6i2.246
Munawar, Zen. (2019b). Meningkatkan Kinerja Individu melalui Kritik/Saran menggunakan Recommender System  . TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 6(1 SE-Articles). https://doi.org/10.38204/tematik.v6i1.185
Munawar, Zen. (2020a). Mekanisme keselamatan, keamanan dan keberlanjutan untuk sistem siber fisik. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 7(1), 58–87. https://doi.org/10.38204/tematik.v7i1.371
Munawar, Zen. (2020b). Perbaikan Teknis Sistem Pencatatan Persediaan Barang
Berbasis Komputer Bagi Pedagang Buku Pasar Palasari Kota Bandung
Menghadapi Era Pasar Kompetitif. JAST : Jurnal Aplikasi Sains Dan Teknologi,
4(1), 52. https://doi.org/10.33366/jast.v4i1.1587 Munawar, Zen, Fudsyi, M. I., & Musadad, D. Z. (2019). Perancangan Interface Aplikasi Pencatatan Persediaan Barang Di Kios Buku Palasari Bandung Dengan Metode User Centered Design Menggunakan Balsamiq Mockups. Jurnal Informatika, 6(2), 10–20.
Munawar, Zen, & Putri, N. I. (2020). Keamanan IoT Dengan Deep Learning dan Teknologi Big Data. TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi,
7(2), 161–185. https://doi.org/10.38204/tematik.v7i2.479
Munawar, Zen, Putri, N. I., & Musadad, D. Z. (2020). Meningkatkan Rekomendasi
Menggunakan Algoritma Perbedaan Topik. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa, 02(02), 17–26. Retrieved from https://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/378
Munawar, Zen, Siswoyo, B., & Herman, N. S. (2017). Machine learning approach for analysis of social media. ADRI International. Journal. Information. Technology, 1, 5–8.
Pazzani, M., & Billsus, D. (2007). Content-Based Recommendation Systems. The
Adaptive Web, 4321, 325–341. LNCS.
Polatidis, N., & K. Georgiadis, C. (2013). Recommender Systems:The Importance of Personalization in E-Business Environments. International Journal of E- Entrepreneurship and Innovation, 4(4), 32–46. https://doi.org/10.4018/ijeei.2013100103
Putri, N. I., Komalasari, R., & Munawar, Z. (2020). Pentingnya Keamanan Data dalam Intelijen Bisnis. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa, 02(02), 41– 48.
Raghani, V. (2020). Recommender Systems using Apriori – An Application in Retail using Python. Retrieved April 20, 2020, from https://labs.sogeti.com/recommender-systems-using-apriori/
Schafer, J. Ben, Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. (2007). Collaborative Filtering Recommender Systems. The Adaptive Web. Lecture Notes in Computer Science,
(January 2007), 291–323. Retrieved from https://www.researchgate.net/profile/Shilad-
Sen/publication/200121027_Collaborative_Filtering_Recommender_Systems/links /547691850cf2778985b08077/Collaborative-Filtering-Recommender-Systems.pdf Sharma, M., & Mann, S. (2013). A Survey of Recommender Systems : Approaches and Limitations. International Journal of Innovations in Engineering and Technology, 2(2), 8–14. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/fa41/dc4b60eccedf1c41e2ae488044827dd79384.p df
Shirude, S., & Kolhe, S. (2016). Machine Learning Using K-Nearest Neighbor for Library Resources Classification in Agent-Based Library Recommender System. In Advances in Computing Applications (pp. 17–29). https://doi.org/10.1007/978- 981-10-2630-0_2
Wang, Y. F., Chuang, Y. L., Hsu, M. H., & Keh, H. C. (2004). A personalized recommender system for the cosmetic business. Expert Systems with Applications,
26(3), 427–434. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2003.10.001
Wei, S., Ye, N., Zhang, S., Huang, X., & Zhu, J. (2012). Collaborative filtering
recommendation algorithm based on item clustering and global similarity. Proceedings of the 2012 5th International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering, BIFE 2012, (1), 69–72. https://doi.org/10.1109/BIFE.2012.23