## SISTEM REKOMENDASI HIBRID PEMILIHAN MOBIL BERDASARKAN PROFIL PENGGUNA DAN PROFIL BARANG
Novianti Indah Putri, Rustiyana 1 , Yudi Herdiana 2 , Zen Munawar 3
Teknik Informatika 1,2 ,  Manajemen Informatika 3
Universitas Bale Bandung 1,2 , Politeknik LP3I Bandung 3 e-mail: noviantiindahputri2021@gmail.com, rustiyana@gmail.com 1 , ydherdn@gmail.com 2 , munawarzen@gmail.com 3
Abstrak  :  Penelitian  ini  membahas  tentang  sistem  rekomendasi  berbasis  web  pada mobil. Tujuan penelitian ini adalah untuk merekomendasikan mobil berdasarkan model pengguna  dan  profil  barang.  Perancangan  sistem  rekomendasi  mobil  berbasis  web dengan  menggunakan  algoritma  rekomendasi  hibrid.  Algoritma  pemberi  rekomendasi hibrid  yang  diusulkan  adalah  kombinasi  dari  metode  pemfilteran  kolaboratif  pengguna ke  pengguna  dan  item  ke  item  untuk  menghasilkan  rekomendasi  pemilihan  mobil. Model  pengguna  dirancang  menggunakan  fitur  demografis,  data  klik  dan  riwayat penelusuran.  Profil  barang  dibangun  dengan  menggunakan  berbagai  atribut  mobil, merek mobil, dan jenis mobil yang digunakan dalam penelitian ini. Dataset terdiri dari data pengguna dengan sesi digunakan untuk membuat model pengguna. Algoritma yang diusulkan  dievaluasi  dengan  pengguna  real  time,  akurasi  dalam  menghasilkan rekomendasi.  Kinerja  sistem  yang  diusulkan  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan jaringan waktu nyata
Kata  Kunci  :  Algoritma  Pemfilteran  Kolaboratif,  Model  pengguna,  Sistem rekomendasi hibrid.

## 1. Pendahuluan
Rekomendasi  sudah  dimulai  saat  keberadaan  manusia  di  mana  manusia  bisa merekomendasikan  antar  sesama  manusia  seperti  bagaimana  pemilihan  dalam mendapatkan  makanan,  serta  tempat  tinggal.  Bertambahnya  jumlah  pupulasi  manusia berpengaruh pula dalam meningkatnya kebutuhan akan produk yang ada di pasar. Di era globalisasi,  terjadi  peningkatan  dalam  perdagangan  global  yang  mengarah  ke  berbagai macam barang pada produk tertentu misalnya. untuk membeli kebutuhan mandi seperti sabun,  ada  berbagai  jenis  berdasarkan  rasa,  bau,  merek.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk mobil. Seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan di pasar global, informasi yang diperoleh  setiap  individu  tentang  produk  tertentu  melalui  internet  menjadi  sangat  luas. Seiring  berjalannya  waktu,  teknologi  tumbuh  dan  berdiri  di  atas  apa    terlihat  saat  ini. Saat ini sebagian besar orang sadar tentang apa yang terjadi di sekitar mereka. Dengan meningkatnya  persaingan  di  pasar,  mobil  dengan  fitur  serupa  masuk  ke  pasar.  Orang akan  bingung  tentang  apa  yang  harus  dipilih.  Di  sini  algoritma  rekomendasi  berperan karena  membantu  pelanggan  atau  pengguna  akhir  dalam  menyarankan  produk  yang relevan  berdasarkan  selera  mereka.  Penelitian  ini  membahas  tentang  sistem rekomendasi  berbasis  web  pada  mobil.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merekomendasikan  mobil  berdasarkan  model  pengguna  dan  profil  barang.  Dalam penelitian  ini,  algoritma  rekomendasi  hibrid  yang  diusulkan  berdasarkan  metode
pemfilteran  kolaboratif  pengguna  ke  pengguna  dan  item  ke  item  digunakan  untuk menghasilkan  rekomendasi  mobil.  Metode  ini  digunakan  agar  menghasilkan  suatu tampilan  antarmuka  pengguna  aplikasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  (Zen Munawar,  Fudsyi,  &  Musadad,  2019).  Model  pengguna  dirancang  dengan  fitur demografis,  data  klik  dan  riwayat  penelusuran.  Profil  barang  dibuat  menggunakan berbagai  atribut  mobil,  merek  mobil  termasuk jenis  mobil  yang  digunakan  dalam pekerjaan  ini.  Diperlukan  dataset  dari pengguna  dengan  jumlah  sesi  terlibat  dalam pembuatan  model  pengguna.  Algoritma  yang  diusulkan  diuji  dengan  pengguna  waktu nyata dan akurasi dalam sistem rekomendasi.

## 2. Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi merupakan perangkat lunak, yang digunakan untuk merekomendasikan  item  yang  menarik  bagi  pengguna.  Berdasarkan  desainnya,  sistem rekomendasi  adalah  sistem  yang  dipersonalisasi  untuk  pengguna.  Desain  merupakan tahapan  perantara  untuk  memetakan  spesifikasi  atau  kebutuhan  aplikasi  yang  akan dibangun  (Zen  Munawar,  2019a).  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).  Secara  umum,  sistem  rekomendasi  sangat  berguna  bagi  pengguna  yang  belum atau kurang pengalaman serta kurang pengetahuan dalam memilih banyak alternatif dan untuk mengevaluasi alternatif, yang lebih relevan daripada yang lain. Terdapat dua jenis sistem rekomendasi, pertama sistem rekomendasi yang dipersonalisasi dan kedua sistem rekomendasi  yang  tidak  dipersonalisasi.  Umumnya  penelitian  lebih  banyak  sistem rekomendasi  yang  dipersonalisasi,  contohnya  sistem  rekomendasi  film,  sistem rekomendasi  item  dari  e-commerce,  rekomendasi  buku,  rekomendasi  music  dan  lain lain.  Secara  komersial,  e-commerce  dapat  disebut  sebagai  kegiatan  yang  berusaha menciptakan  transaksi  yang  panjang  antara  perusahaan  dan  individu  (Zen  Munawar, 2018).  Individu  dapat  meminta  pendapat  mengenai  buku,  musik,  film  dari  orang  lain untuk membuat keputusan. Inilah ide inti dari perancangan sistem rekomendasi.
Alasan  pemilihan  sistem  rekomendasi  dari  sudut  pandang  bisnis,  yaitu  untuk meningkatkan penjualan, menjual barang  yang lebih beragam, meningkatkan kepuasan pengguna,    meningkatkan  loyalitas  pengguna,  lebih  memahami  kebutuhan  pengguna. Sistem  rekomendasi  diperlukan  karena  sebelumnya  terdapat  kelemahan  pada  sistem berbasis  konten  (Z  Munawar,  Suryana,  Sa’aya,  &  Herdiana,  2020).  Komponen  sistem rekomendasi  terdiri  dari  pengguna,  item,  transaksi,  hubungan  antara  pengguna  dan sistem  rekomendasi  merupakan    komponen  inti  dari  sebuah  sistem  rekomendasi.  Item diwakili oleh sekumpulan properti dan fitur. Fitur item dapat direpresentasikan sebagai representasi daftar, atau sebagai sekumpulan atribut atau sebagai representasi ontologis dari  domain.  Sistem  rekomendasi  dapat  memiliki  banyak  pengguna  yang  beragam. Untuk  mencapai  personalisasi,  parameter  berbeda  seperti  peringkat  pengguna,  atribut demografis  seperti  usia,  jenis  kelamin,  profesi,  pendapatan,  dan  lain-lain,  atribut perilaku  seperti  pola  penelusuran,  data  aliran  klik,  pola  pencarian.  Pengguna  perlu dilibatkan dalam melakukan perancangan model pengguna.
Jenis sistem pemberi rekomendasi, berbasis konten: sistem ini merekomendasikan item yang  mirip  dengan  item  lain  yang  disukai  pengguna  di  masa  lalu.  Sistem  pemberi rekomendasi  yang  dipersonalisasi  menggabungkan  ide  dari  pencarian  informasi  (Zen Munawar, 2019b). Kesamaan item dihitung berdasarkan  fitur  yang terkait dengan item yang  dibandingkan.  Pemfilteran  Kolaboratif:  sistem  ini  disebut  sebagai  korelasi  orang ke  orang.  Pemfilteran  kolaboratif  dianggap  sebagai  teknik  yang  paling  populer  dan diterapkan secara luas di sistem pemberi rekomendasi. Sistem ini bekerja pada metode lingkungan,  yang  difokuskan  pada  hubungan  antara  item-item  atau  antara  pengguna. Berikutnya  demografis:  sistem  ini  merekomendasikan  item  berdasarkan  profil demografis  pengguna.  Berbasis  Pengetahuan:  sistem  ini  merekomendasikan  item berdasarkan  pengetahuan  domain  tertentu  tentang  bagaimana  fitur  item  tertentu memenuhi kebutuhan dan preferensi pengguna. Sistem ini akan bekerja lebih baik dari yang  lain  pada  awalnya,  tetapi  jika  tidak  sepenuhnya  dilengkapi  dengan  komponen pembelajaran,  maka  itu  bisa  gagal.  Sistem  berbasis  kendala:  sistem  ini  mirip  dengan sistem  rekomendasi  berbasis  pengetahuan.  Sistem  ini  merekomendasikan  berdasarkan aturan eksplisit tentang bagaimana menghubungkan persyaratan pelanggan dengan fitur item.  Berbasis  komunitas:  sistem  ini  merekomendasikan  item  berdasarkan  preferensi teman pengguna.

## 3. Penelitian Terkait
Perancangan  algoritma  rekomendasi  penyaringan  kolaboratif  berbasis  umpan  balik. Komponen umpan balik ini terdiri dari dua tingkat eksternal dan internal (Kavinkumar et  al.,  2015).  Umpan  balik  eksternal  adalah  mengumpulkan  informasi  dari  platform terbuka seperti situs web mobil, media sosial dan lain-lain. Umpan balik internal adalah mengumpulkan  informasi  dari  pengguna  yang  mendapat  rekomendasi.  Ekstraksi berbagai  komentar  dari  umpan  balik  ditambah  dengan  algoritma  pemberi  rekomendasi membuat  model  hibrid.  Terdapat  batasan  untuk  hal  ini  karena  komponen  umpan  balik berisi  komentar  spam.  Algoritma  rekomendasi  dinamis  untuk  domain  berita  perlu  di deskripsikan  (Doychev,  Lawlor,  Rafter,  &  Smyth,  2014).  Dalam  domain  berita,  profil pengguna  tidak  akan  tersedia  dan  merekomendasikan  artikel  berita  untuk  pengguna dengan menggunakan algoritma dinamis menjadi sulit. Rekomendasi mobil peringkat k teratas untuk pengguna(Chen, Feng, & Li, 2014). Penelitian sebelumnya sudah menyelidiki apakah  ada  efek  signifikan  dalam  keakuratan  model  prediktif  yang  efektif (Zen  Munawar, 2017). Teknik pemfilteran kolaboratif berbasis item dalam sistem rekomendasi berbasis web  telah  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih  baik  (Sarwar,  Karypis,  Konstan,  & Riedl,  2001).  Model  ini  bekerja  dengan  kombinasi  teknik  pemfilteran  kolaboratif berbasis  item  dan  k-nearest  neighbour.  Perancangan  sistem  rekomendasi  berbasis  web menggunakan algoritma clustering dan algoritma genetika (K. jae Kim & Ahn, 2008).
Sistem  rekomendasi  rute  untuk  kendaraan  didasarkan  pada  data  yang  diperoleh  dari internet dan mobil (Yanagihara, Namiki, Nawa, Weir, & Oguchi, 2013). Dunia saat ini tidak  lepas  dari  peran  data  karena  semua  dibangun  di  atas  sebuah  fondasi  data  (Zen Munawar,  Siswoyo,  &  Herman,  2017).  Algoritma  prediksi  dan  metode  keterkaitanm informasi  dikembangkan,  yang  digunakan  untuk  mengimplementasikan  struktur prototipe  untuk  memeriksa  rute  yang  direkomendasikan.  Sistem  pemberi  rekomendasi
yang didasarkan pada teknologi merekomendasikan halaman web yang tidak dikunjungi dan  mungkin  menarik  bagi  pengguna  (Baraglia  &  Silvestri,  2004).  Pola  navigasi  dan perilaku  pengguna  dalam  sistem  rekomendasi  e-commerce  (Y.  S.  Kim  &  Yum,  2011). Pemfilteran  kolaboratif  berdasarkan  pola  navigasi  dan  perilaku  menganalisis  tingkat kepercayaan antara klik pengguna dan item yang ditempatkan di keranjang dengan item yang  dibeli.  Sebuah  survei  yang  rumit  dari  berbagai  metode  dan  aplikasi  sistem rekomendasi di domain  yang berbeda (Adomavicius, G., Tuzhilin, 2005). 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  pemberi  rekomendasi  untuk  merekomendasikan  aplikasi  seluler (Woerndl, Schueller, Wojtech, & Gmbh, 2007).
Perancangan  sistem  rekomendasi  hybrid  menggunakan  teknik  penyaringan  berbasis pengetahuan  dan  kolaboratif  (Burke,  2013).  Sistem  akan  dirancang  dan  dipersiapkan untuk implementasi (Zen Munawar, 2020b). Perancangan sistem rekomendasi berbasis infrastruktur  untuk  periode  pengisian  kendaraan  yang  lama,  stasiun  terbatas  untuk pengisian  dan  jaringan  pintar  yang  belum  berkembang  menyebabkan  waktu  yang  sulit untuk penggunaan kendaraan listrik (Ferreira, Pereira, Filipe, & Afonso, 2011). Sistem rekomendasi  yang  memandu  pengunjung  untuk  menemukan  aula  pameran  mobil  yang sesuai (Guo, Zhu, Xu, Shang, & Ding, 2016). Profil pengunjung dikembangkan dengan mengambil  ciri  spasial  dan  temporal  serta  mendapatkan  minat  berdasarkan  clustering. Model  yang  diusulkan  terdiri  dari  3  modul  yang  meliputi  modul  relevansi,  modul kualitas dan modul integrasi. Dataset dunia nyata digunakan untuk memvalidasi modul yang diusulkan dan dicocokkan dengan model dasar yang berbeda. Sistem rekomendasi berbasis  grafik  menggunakan  teknik  pemfilteran  berbasis  konten  dan  kolaboratif (Huang,  Chung,  Ong,  &  Chen,  2002).  Sistem  rekomendasi  berdasarkan  gudang  data yang mengubah pendekatan dua dimensi tradisional menjadi kemampuan multidimensi, hirarki  dan  profil  (Adomavicius  &  Tuzhilin,  2001).  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).
Dari  literatur  diketahui  bahwa  membangun  profil  item  dataset  mobil  itu  sulit.  Dataset mobil, yang tersedia di gudang, menjadi usang karena kedatangan model mobil baru di industri otomotif. Karena sumber yang berbeda memberikan informasi berbeda tentang mobil  tertentu,  mengonsolidasi  dan  membuat  repositori  adalah  tugas  yang  menantang. Selain  itu,  penilaian  untuk  mobil  dari  pengguna  yang  berbeda  tidak  layak.  Diperlukan pusat data untuk bisa mengimplementasikan sistem rekomendasi. Pusat data terdiri dari sekelompok  server  yang  saling  terhubung  dan  mampu  melakukan  komputasi  kinerja tinggi  (Zen  Munawar,  2020a).  Banyak  sistem  rekomendasi  dirancang  baik  sebagai berbasis konten atau sebagai pemfilteran kolaboratif menggunakan peringkat. Penelitian ini  menyarankan  perancangan  sistem  rekomendasi  hibrid  menggunakan  item-item kolaboratif  filtering,  pemfilteran  kolaboratif  pengguna-pengguna  dan  pencocokan dengan kendala pengguna.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menyarankan  perancangan  sistem  rekomendasi  mobil  berbasis  web. Model  pengguna  dirancang  berdasarkan  umpan  balik  tentang  mobil,  kesukaan  dan preferensi  tentang  mobil,  klik  pengguna  dan  item  pencarian  kata  kunci.  Model  barang dirancang dengan semua fitur mobil  yang sesuai,  yang mencakup jarak tempuh, harga, tenaga,  transmisi,  merek,  dll.  Dengan  mencocokkan  model  pengguna  dengan  model barang,  rekomendasi  yang  tepat  dihasilkan  dalam  sistem.  Ini  direpresentasikan  dalam gambar 1.
Gambar 1. Model Umum Sistem Rekomendasi Berbagai  langkah  yang  terlibat  dalam  proses  ini  yaitu  pengumpulan  data,  pemrosesan awal  data,  eksekusi  algoritma  pemberi  rekomendasi,  evaluasi  hasil,  dan  interpretasi hasil.

## 4.1 Pengumpulan Data
Tulang  punggung  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).  Setelah  dataset  disiapkan,  itu  dibagi  menjadi  dataset training  dan  testing.  Kumpulan  data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  algoritma  dan kumpulan  data  pengujian  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  pemberi rekomendasi.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  dua  dataset.  Dataset  profil  item  adalah mobil  dan  set  data  model  pengguna  adalah  set  data  aliran  klik.  Dataset  yang  terlibat dalam  perancangan  sistem  rekomendasi  mobil  dengan  nama  dataset  mobil  dan  dataset item  dijelaskan  sebagai  berikut:  Dataset  mobil  -  profil  item,  dataset  mobil  berisi informasi tentang berbagai jenis mobil, merek, dan parameter terkait lainnya. Sebagian besar  sistem  yang  dihasilkan  komputer  bersifat  eksplisit  dan  merupakan  representasi simbolis  untuk  pengetahuan  terkait  tentang  domain  tertentu  (Putri  et  al.,  2020).  Data mengenai  merek  dan  detail  mobil  dikumpulkan  dari  berbagai  situs  web  dan  situs  web resmi model mobil tersebut. Model mobil terbaru yang tersedia di pasar termasuk merek dan  jenis  mobil  digunakan  dalam  pekerjaan  pencarian  ulang  ini.  Atribut  dari  kategori berikut  seperti  mesin  dan  transmisi,  kapasitas,  kenyamanan  dan  keamanan  digunakan dalam penelitian ini.
Mesin dan transmisi berisi semua spesifikasi kinerja mobil, kapasitas berisi semua fitur non-teknis  seperti  berat,  tinggi,  ruang,  jumlah  kursi,  dll.  Kenyamanan  dan  keamanan berisi  semua  aksesori  tambahan  yang  diperlukan  untuk  mobil  sesuai  kenyamanan pengguna.

## Tabel 1. Daftar Atribut.
No Atribut
Mesin dan Transmisi
1 Kecepatan Tertinggi
2 Akselerasi (0-100 km / jam)
3 Perpindahan Mesin (cc)
4 Daya Maksimum
5 Torsi Maksimum
6 Deskripsi Mesin
7 Radius Putar
8 Jumlah Silinder
9 Jenis Drive
10 Pengisi Daya Turbo
11 Pengisi Daya Super
12 Katup Per Silinder
13 Rasio kompresi
14 Sistem Penyediaan Bahan Bakar
15 Kotak persneling
16 Jenis Roda Kemudi

## Kapasitas
17 Kapasitas tempat duduk
18 Jumlah Pintu
19 Panjang
20 Lebar
21 Tinggi
22 Jarak Bebas ke Tanah
23 Sumbu Roda
24 Tapak Depan
25 Tapak Belakang
26 Batasan Berat
27 Berat kotor
28 Ruang Kepala Depan
29 Ruang Kaki Depan
30 Ruang Kepala Belakang
31 Ruang Kaki Belakang
32 Kapasitas Tangki Bahan Bakar (Liter)
33 Volume Kargo
34 Ukuran Ban
35 Jenis Ban
36 Ukuran ban
37 Ukuran Roda Paduan
38 Jumlah Lantai
Kenyamanan
39 Pendingin ruangan
40 Power steering
41 Ventilasi A / C Belakang
42 Tombol Start / Stop Mesin
43 Pembuka Batang Jarak Jauh
44 Pembuka Tutup Bahan Bakar Jarak Jauh
45 Stopkontak Listrik Aksesori
46 Tipe transmisi
47 Kursi Belakang Lipat
48 Sistem navigasi
49 Kursi yang Dapat Disesuaikan
50 Pemutar kaset
51 Pemutar CD
52 Pengubah CD
53 Pemutar DVD
54 FM / AM / Radio
55 Kontrol Jarak Jauh Sistem Audio
56 Speaker Depan
57 Speaker Belakang
58 Audio 2DIN Terintegrasi
59 Konektivitas Bluetooth
60 USB & Input tambahan
61 Lampu Peringatan Bahan Bakar Rendah
62 Kontrol Iklim Otomatis
63 Kontrol Kualitas Udara
64 Lampu Baca Belakang
65 Sandaran Kepala Kursi Belakang
66 Sandaran Lengan Tengah Kursi Belakang
67 Kursi dengan Penghangat Ruangan Bagian Depan
68 Kursi dengan Penghangat Ruangan Bagian Belakang
69 Kursi kulit
70 Kain Pelapis
71 Kontrol suara
72 Pegangan cangkir - Depan
73 Pegangan cangkir - Belakang
74 Jenis Peredam Kejut
75 Lampu Bagasi
76 Cermin Rias
77 Pendingin Kotak Sarung Tangan
78 Tempat Botol
79 Penopang Lumbar Kursi
80 Pengendali Pelayaran
81 Roda Kemudi multifungsi
82 Layar Sentuh
83 Suspensi Depan
84 Suspensi Belakang

## Keamanan
85 Sistem Pengereman Anti-Lock
86 Sensor Parkir
87 Penguncian Sentral
88 Kantung udara Sopir
89 Kantung udara penumpang
90 Kantung udara Samping-Depan
91 Kantung udara Samping-Belakang
92 Sabuk Pengaman Belakang
93 Entri Kartu Akses Cerdas
94 Peringatan Sabuk Pengaman
95 Rem Bantuan
96 Peringatan Pintu Ajar
97 Sensor Kecelakaan
98 Alarm Anti Pencurian
99 Kunci Pintu Daya
100  Kunci Pengaman Anak
101  Balok Dampak Samping
102  Balok Dampak Depan
103  Kaca Spion Siang & Malam
104  Kaca Spion Sisi Penumpang
105  Mesin Immobilizer
106  Tangki Bahan Bakar yang Dipasang Secara Terpusat
107  Kamera belakang
108  Kontrol traksi
109  Lampu Depan Otomatis
110  Follow Me Home Lampu Depan
111  Jenis Rem Depan
112  Jenis Rem Belakang
113  Koefisien Drag
114  Waktu Pengereman
115  Sabuk Pengaman Depan Tinggi Dapat Disesuaikan

## Lainnya
116  Diameter x Langkah
117  Harga
118  Tipe badan
119  Negara Perakit
120  Negara Produsen
121  Sinkronisasi
122  Jenis Kopling
123  Jenis bahan bakar
124  Waktu Garansi
125  Jarak Garansi

## Model Pengguna
Profil  pengguna  pengguna  dibuat  di  mana  setiap  catatan  menggambarkan  detail demografis, detail klik, dan detail pembelian. Detail sesi dibuat berdasarkan gambar 2.
Gambar 2. Detail sesi
Selain detail demografis pengguna, detail berikut yang terkait dengan klik seperti Sesi- Id,  Stempel-Waktu  dan  Item-Id,  dicatat.  Sesi-id  mewakili  nomor  sesi,  yang direpresentasikan sebagai integer. Stempel waktu menunjukkan waktu ketika pengguna mengklik  dalam  format  YYYY-MM-DD  Thh:mm:ss.SSSZ.  Item-id  merepresentasikan id unik dari item yang telah diklik, direpresentasikan dalam bentuk integer.
Rincian  pembelian  berisi  ID  unik  barang  yang  telah  dibeli,  yang  direpresentasikan dalam  bentuk  bilangan  bulat.  File  pengujian  hanya  berisi  klik  dari  pengguna.  Adapun data  yang  diperlukan  yaitu  jumlah  sesi,  jumlah  pengguna,  jumlah  item,  dan  jumlah merek.

## 4.2 Pra-Pemrosesan Data
Setelah menghapus contoh yang tidak lengkap, profil Item memiliki 125 atribut dari 40 merek mobil dari 224 jenis mobil. Sebuah survei acak terhadap 300 pengguna dilakukan untuk  menentukan  peringkat  atribut  mobil  yang  dipertimbangkan  untuk  dibeli.  Atribut yang  dipilih  adalah  Mesin,  Dis-penempatan,  Tipe  bodi,  Harga,  Jenis  bahan  bakar, Jumlah  pintu,  Kapasitas  tempat  duduk,  Tipe  Transmisi,  Tipe  penggerak,  Ground clearance,  Suspensi  Depan,  Suspensi  Belakang,  Tipe  Peredam  Kejut,  Kantong  Udara Pengemudi , Airbag Penumpang, Jenis Rem Depan, Jenis Rem Belakang.

## 4.3 Eksekusi Algoritma Pemberi Rekomendasi
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  pemfilteran  kolaboratif  item-ke-item  digabungkan dengan  algoritma  pemfilteran  kolaboratif  pengguna-ke-pengguna  untuk  menghasilkan rekomendasi  yang  efektif.  Algoritma  yang  diusulkan  bekerja  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Cara Kerja Algoritma Rekomendasi Pemilihan Mobil
Kemiripan  antara  item  mobil  dihitung  dengan  menggunakan  algoritma  rekomendasi penyaringan  kolaboratif  item  ke  item.  Jumlah  total  klik  untuk  setiap  item  mobil  oleh setiap  pengguna  dalam  satu  sesi  dicatat.  Kesamaan  antar  item  dihitung  berdasarkan probabilitas  terjadinya  klik  untuk  setiap  item.  Kesamaan  antara  pengguna  dihitung menggunakan  algoritma  pemberi  rekomendasi  pemfilteran  kolaboratif  pengguna  ke pengguna. Kemiripan dengan fitur demografis, klik pengguna dan riwayat penelusuran kata  kunci  pencariandihitung  antara  pengguna.  Keluaran  dari  algoritma  pemberi rekomendasi  item-ke-item  digabungkan  dengan  keluaran  dari  algoritma  pemberi rekomendasi pengguna ke pengguna untuk menghasilkan rekomendasi akhir.

## Gambar 4 . Tangkapan layar dari dataset dengan atribut yang berbeda

## 4.4 Evaluasi Hasil
Akurasi  adalah  parameter  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma pemberi  rekomendasi.  Model  terlatih  diuji  untuk  100  pengguna  yang  berbeda  di  mana 82 mengatakan memuaskan dengan rekomendasi dan 18 mengatakan tidak memuaskan dengan rekomendasi.

## 4.5 Interpretasi Hasil
Kinerja  dievaluasi  sebagai  rasio  jumlah  total  rekomendasi  yang  memuaskan  dengan jumlah  total  rekomendasi  yang  dihasilkan.  83%  adalah  akurasi  sistem  yang  diusulkan, yang menunjukkan kinerja sistem yang baik.

## 5. Kesimpulan
Ketika  pasar  global  naik  dan  permintaan  merek  baru  di  ekonomi  akan  menyebabkan bermuculan  model-model  baru.  Semua  pabrikan  mobil  luar  melihat  pasar  ini  sebagai tempat  untuk  tumbuh  dalam  pangsa  dalam  ekonomi  mobil  global.  Saat  dunia  bergerak ke  puncak  era  baru,  rekomendasi  menjadi  fakta  yang  tak  terhindarkan.  Hampir  semua hal  teknis  dan  non-teknis  di  dunia  saat  ini  membutuhkan  sistem  rekomendasi.  Fakta utama  bahwa  sistem  rekomendasi  tersebut  mengakar  kuat  pada  teknologi  baru  adalah karena keakuratan, presisi, dan keandalannya. Sistem rekomendasi memberikan pilihan yang  dipersonalisasi  untuk  kebutuhan  pengguna.  Dalam  pendekatan  yang  diusulkan, algoritma hibrid, yang merupakan kombinasi dari pengguna ke pengguna dan algoritma rekomendasi  pemfilteran  kolaboratif  berbasis  item  ke  item  efisien  dalam  menyarankan rekomendasi.
Kesulitan  pada  dataset  mobil  adalah  dimana  data  tersebut  mempunyai  sifat  yang dinamis  sehingga  sulit  untuk  memprediksi  model  mobil  yang  akan  dikeluarkan  dari mereknya.  Kinerja  sistem  yang  diusulkan  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan jaringan waktu nyata yang memungkinkan untuk membangun situs web dan mengakses detail  sesi.  Pekerjaan  penelitian  ini  dapat  diperluas  lebih  jauh  sebagai  sistem rekomendasi  berbasis  Pengetahuan  dengan  menggunakan  representasi  pengetahuan yang  berbeda.  Rekomendasi  ahli  dengan  menggunakan  sistem  pakar  juga  dapat dipertimbangkan  dengan  menggunakan  basis  pengetahuan.  Pada  penelitian  ini,  model digunakan  untuk  mendefinisikan  model  pengguna  dan  profil  item  yang  dapat ditingkatkan menjadi model pengguna berbasis ontologis dan profil item.

## Daftar Pustaka
Adomavicius,  G.,  Tuzhilin,  A.  (2005).  Toward  the  Next  Generation  of  Recommender Systems:  A  Survey  of  the  State-of-the-Art  and  Possible  Extensions.  IEEE Transactions  on  Knowledge  and  Data  Engineering,  17(6),  734–749. https://doi.org/10.1109/tkde.2005.99
Adomavicius,  G.,  &  Tuzhilin,  A.  (2001).  Multidimensional  recommender  systems:  A data  warehousing  approach.  Lecture  Notes  in  Computer  Science  (Including Subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics), 2232, 180–192. https://doi.org/10.1007/3-540-45598-1_17
Baraglia, R., & Silvestri, F. (2004). An online recommander system for large Web sites. Proceedings -  IEEE/WIC/ACM International Conference on  Web Intelligence,  WI 2004, 199–205. https://doi.org/10.1109/WI.2004.10158
Burke,  R.  (2013).  Integrating  Knowledge-based  and  Collaborative-filtering
Recommender Integrating Knowledge-based and Collaborative-filtering
Recommender Systems. (May 2000).
Chen,  Z.,  Feng,  Y.,  &  Li,  H.  (2014).  A  novel  top-K  automobiles  probabilistic recommendation model using user preference and user community. Proceedings - 11th  IEEE  International  Conference  on  E-Business  Engineering,  ICEBE  2014  - Including  10th  Workshop  on  Service-Oriented  Applications,  Integration  and Collaboration, SOAIC 2014 and 1st Workshop on E-Commerce Engineering, ECE 2014, 105–111. https://doi.org/10.1109/ICEBE.2014.28
Doychev, D., Lawlor, A., Rafter, R., & Smyth, B. (2014). An analysis of recommender algorithms  for  online  news.  CEUR  Workshop  Proceedings,  1180,  825–836.
Retrieved from http://ceur-ws.org/Vol-1180/CLEF2014wn-Newsreel- DoychevEt2014.pdf Ferreira, J., Pereira, P., Filipe, P., & Afonso, J. (2011). Recommender system for drivers of  electric  vehicles.  ICECT  2011  -  2011  3rd  International  Conference  on Electronics Computer Technology, 5, 244–248. https://doi.org/10.1109/ICECTECH.2011.5941995 Guo,  D.,  Zhu,  Y.,  Xu,  W.,  Shang,  S.,  &  Ding,  Z.  (2016).  How  to  find  appropriate automobile  exhibition  halls:  Towards  a  personalized  recommendation  service  for auto show. Neurocomputing, 213, 95–101.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.02.084 Huang,  Z.,  Chung,  W.,  Ong,  T.-H.,  &  Chen,  H.  (2002).  A  graph-based  recommender system for digital library. The Second ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries - JCDL ’02, 65. https://doi.org/10.1145/544229.544231
Kavinkumar,  V.,  Reddy,  R.  R.,  Balasubramanian,  R.,  Sridhar,  M.,  Sridharan,  K.,  & Venkataraman,  D.  (2015).  A  hybrid  approach  for  recommendation  system  with added  feedback  component.  2015  International  Conference  on  Advances  in Computing,  Communications  and  Informatics,  ICACCI  2015,  745–752. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2015.7275700
Kim, K. jae, & Ahn, H. (2008). A recommender system using GA K-means clustering in  an  online  shopping  market.  Expert  Systems  with  Applications,  34(2),  1200– 1209. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.12.025
Kim,  Y.  S.,  &  Yum,  B.  J.  (2011).  Recommender  system  based  on  click  stream  data using  association  rule  mining.  Expert  Systems  with  Applications,  38(10),  13320– 13327. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.04.154
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.
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.
Sarwar,  B.,  Karypis,  G.,  Konstan,  J.,  &  Riedl,  J.  (2001).  Item-Based  Collaborative Filtering  Recommendation  Algorithms.  World  Wide  Web  Conference,  285–295. https://doi.org/10.1145/371920.372071
Woerndl, W., Schueller, C., Wojtech, R., & Gmbh, U. (2007). A_hybrid_recommender_system_for_context-.pdf. 871–878.
Yanagihara,  T.,  Namiki,  R.,  Nawa,  K.,  Weir,  D.,  &  Oguchi,  K.  (2013).  Combining prediction  methods  with  cyber  information  for  proactive  route  recommendation. 2013 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control and Intelligent Systems, IEEE-CYBER 2013, 87–91.
https://doi.org/10.1109/CYBER.2013.6705425