## IMPLEMENTASI CRISP-DM PADA SISTEM REKOMENDASI BERBASIS KONTEN UNTUK PENENTUAN JENIS IKAN HIAS DALAM AKUARIUM
Oleh: Suko Tyas Pernanda 1 , Eri Eli Lavindi 2 , Amran Yobioktabera 3 , Aisyatul Karima 4
1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. Sudarto, Tembalang , Semarang, 50275 E-mail: sukotyasp@polines.ac.id 1 , erielilavindi@polines.ac.id 2 , amranyobi@polines.ac.id 3 , aisya.karima@polines.ac.id 4

## Abstrak
Ikan  hias  air  tawar  terdiri  dari  banyak  jenis  yang  biasa  dipelihara  oleh  para  penghobi.  Penghobi  pemula seringkali melakukan kesalahan dalam memilih jenis-jenis ikan yang dapat dicampur dalam sebuah aquarium sehingga  jenis-jenis  ikan  yang  dipelihara  dalam  aquarium  yang  sama  tidak  kompatibel  antara  satu  jenis dengan  lainnya.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  kematian  dini  pada  ikan  yang  dipelihara. Sehingga  diusulkan sebuah pendekatan berbasis data mining dan machine learning dalam menentukan jenis-jenis ikan hias yang dapat dipelihara secara bersamaan dalam sebuah akuarium. Penelitian ini mengikuti kerangka kerja CRISP- DM  yang  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  rekomendasi  ikan  hias  air  tawar  guna  membantu  para penghobi akuarium, terutama para pemula dalam memilih spesies-spesies ikan yang sesuai untuk akuarium mereka. Sistem ini menggunakan teknik web scraping untuk mengumpulkan data dari fishkeepingworld.com, sebuah  platform  daring  yang  berisi  artikel  tentang  ikan  hias  air  tawar.  Data  yang  terkumpul  diproses,  di- tokenisasi,  dan  diubah  menjadi  vektor  kata  menggunakan  Word2Vec.  Algoritma  k-NN  digunakan  untuk menemukan spesies ikan serupa atau kompatibel. Akurasi sistem dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error  (RMSE)  dengan  menghitung  rata-rata  RMSE  pada  seluruh  dataset.  Pengujian  dilakukan  dengan memberikan beberapa nilai pada dimensi vektor untuk metode Word2Vec, jumlah K pada metode k-NN, dan metode perhitungan jarak pada k-NN. Sistem menghasilkan nilai RMSE terbaik dengan nilai 0.1329 pada K=3, jumlah vektor 400, dan perhitungan jarak dengan manhattan distance. Sistem rekomendasi yang dihasilkan diharapkan memberikan panduan yang bermanfaat bagi pengguna dalam meningkatkan pengalaman dalam hobi akuarium.
Kata Kunci: CRISP-DM, ikan hias, sistem rekomendasi, k-NN .

## Abstract
Freshwater ornamental fish consist of various species commonly kept by enthusiasts. Beginner hobbyists often make mistakes in selecting fish species that can coexist in the same aquarium, leading to compatibility issues and potential early mortality of the fish. Therefore, a data mining and machine learning-based approach is proposed to determine compatible ornamental fish species for simultaneous cohabitation in an aquarium. This research follows the CRISP-DM framework, which aims to develop a freshwater fish recommendation system to assist aquarium enthusiasts, especially beginners, in choosing suitable and compatible fish species for their aquariums. The system utilizes web scraping techniques to gather data from fishkeepingworld.com, an online platform  featuring  articles  about  exotic  freshwater  fish.  The  collected  data  is  processed,  tokenized,  and transformed into word vectors using Word2Vec. A k-NN algorithm is employed to find similar or compatible fish species. The system's accuracy is evaluated using Root Mean Square Error  (RMSE) by calculating the average RMSE across the entire dataset. Testing is conducted by providing various values for the Word2Vec vector dimensions, the number of neighbors (K) in the k-NN method, and the distance calculation method in k- NN.  The  system  achieves  the  best  RMSE  value  of  0.1329  at  K=3,  400  vector  dimensions,  and  using  the Manhattan  distance  calculation  method.  The  resulting  recommendation  system  hopefully  provides  valuable guidance for users, enhancing their aquarium hobby experience.
Keywords: CRISP-DM, ornamental fish, recommendation system, k-NN.

## 1. Pendahuluan
Akuarium tidak hanya merupakan hiasan visual yang memukau, tetapi juga menciptakan  ekosistem  yang  rumit  di dalamnya  (Fellman,  2021).  Keberhasilan sebuah  akuarium  tidak  hanya  bergantung pada estetika tata letak atau keindahan ikan yang dipilih, tetapi juga pada kompatibilitas antara  spesies  ikan  yang  ditempatkan bersama  dalam  sebuah  akuarium  (Golon, 2014).
Dalam  dunia  penghobi  aquarium  yang berkembang  pesat,  penting  bagi  setiap penghobi, terutama pemula, untuk mendapatkan  panduan  yang  tepat  dalam memilih ikan air tawar yang sesuai (Sharpe, 2021). Penghobi pemula sering memadukan beberapa jenis ikan hias dengan perilaku dan kebutuhan  yang  berbeda,  dimana  pada akhirnya  dapat  menyebabkan  stres  pada ikan,  konflik,  bahkan  kematian  (Sterling, 2022a).
Salah  satu  aspek  yang  tidak  bisa diabaikan adalah kepatuhan terhadap Animal Welfare  Act  2006 .  Dalam  konteks  undang- undang  ini,  perlakuan  yang  baik  terhadap ikan dan keberlanjutan ekosistem  akuarium menjadi fokus utama. Dengan merawat ikan sesuai  dengan  standar  kesejahteraan  hewan yang ditetapkan, para penghobi tidak hanya menciptakan  lingkungan  akuarium  yang seimbang, tetapi juga mematuhi hukum yang mengatur  perlindungan  hewan  (INJAF, 2017).
Penelitian  ini  diharapkan  menjawab kebutuhan  tersebut  dengan  menggunakan teknologi data mining dan machine learning .  Penelitian  ini  diharapkan  mampu memahami kompleksitas setiap spesies ikan, termasuk preferensi habitat, perilaku makan, dan temperamen, sehingga dapat mengetahui dinamika kelompok pada jenis- jenis  ikan  hias  dan  mengidentifikasi kemungkinan konflik atau keselarasan antar- spesies. Dengan memahami kebutuhan ikan hias  dan  menekuni  hobi  ini  dengan kebijaksanaan ekologis, para penghobi tidak hanya mendapatkan kepuasan estetika, tetapi juga  ikut  berkontribusi  pada  keberlanjutan dan keseimbangan alam.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah sistem  yang  menyediakan  dan  memberikan rekomendasi  berdasarkan  preferensi  dari pengguna (Mondi et al., 2019; Rosita et al., 2022).  Rekomendasi  diberikan  berdasarkan berbagai macam proses pengambilan keputusan  seperti  rekomendasi  item  yang sebaiknya  dibeli  berdasarkan  pembelian sebelumnya, rekomendasi musik berdasarkan  musik  yang  sering  didengar, dan lain sebagainya (Mondi et al., 2019).
Macam-macam algoritma sistem rekomendasi juga digunakan untuk memberikan rekomendasi, diantaranya content-based  filtering  (Mondi  et  al.,  2019; Tommy et al., 2019), apriori (Tommy et al., 2019),  item-based  (Rosita  et  al.,  2022), collaborative  (Gumantung  Gusti  et  al., 2019),  k-NN  (Anamisa  et  al.,  2023;  Bayu Anwari  &  Yuliazmi,  2022;  Farhan  et  al., 2023;  Gumantung  Gusti  et  al.,  2019; Prasetya,  2017),  atau  dengan  melakukan kombinasi  dari  beberapa  metode  tersebut (Tommy et al., 2019).
Pada  kasus  rekomendasi  dimana  data berupa  teks,  perlu  dilakukan  ekstraksi  fitur untuk mendapatkan nilai vektor dari sebuah teks. Hal ini dapat dilakukan dengan metode TF-IDF (Hendrawan Rifky et al., 2022), atau Word Embedding seperti Word2Vec (Hendrawan  Rifky  et  al.,  2022;  Nur Ghaniaviyanto Ramadhan, 2021; Sahbuddin &  Agustian,  2022).  Apabila  dilakukan perbandingan antara kedua metode vektorisasi  tersebut, maka  Word2Vec memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada TF-IDF  (Hendrawan  Rifky  et  al.,  2022; Ramadhanti  &  Mariyah,  2019).  Hal  ini dikarenakan  metode  Word2Vec  dapat mengetahui  semantik  atau  hubungan  antar kata  dalam  suatu  kalimat  (Ramadhanti  & Mariyah, 2019).

## ORBITH VOL. 19 NO. 3 November 2023 : 255 - 262

## 2.2 CRISP-DM
Penelitian  ini  menggunakan  framework CRISP-DM  dalam  proses  pelaksanaannya. CRISP-DM merupakan standar proses yang sering  dipakai  untuk  proyek  atau  tugas tentang  data  mining  (Khumaidi,  2020). Metode ini terdiri dari 6 tahapan, yaitu:
a. Business Understanding
Tahap ini merupakan tahap paling awal dimana tujuan bisnis yang ingin dicapai melalui proyek data mining didefinisikan.  Langkah  yang  dilakukan pada  tahap  ini  diantaranya  adalah mengidentifikasi  masalah  yang  ingin dipecahkan  dan  memahami  kebutuhan pengguna.
b. Data Understanding
Tahap
ini merupakan tahap pengumpulan  data  yang  relevan  untuk sebuah  penelitian  atau  proyek.  Data dapat  dikumpulkan  secara  manual,  atau melalui  otomasi  seperti  web  scraping, atau  didapatkan  dari  sumber-sumber yang  menyediakan  open  data,  atau  dari instansi  yang  menyediakan  open  data. Selanjutnya,  dilakukan  eksplorasi  dan analisis  data  untuk  memahami  struktur, distribusi, dan karakteristik pada data.
c. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan data  agar  data  dapat  digunakan  sebagai dasar untuk melakukan modeling .
Umumnya dilakukan data cleansing dan preprocessing untuk  mengatasi missing values , outlier ,  atau  kesalahan  lainnya. Selain itu, dilakukan pemilihan fitur agar sesuai dengan kebutuhan pemodelan.
d. Modeling
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan teknik  pemodelan  yang  sesuai  (seperti regresi,  klasifikasi,  atau  clustering) dengan  enggunakan  data  yang  telah dipersiapkan  untuk  melatih  model. Selanjutnya,  optimasi  model  dilakukan untuk memastikan akurasi dan kinerjanya.
e. Evaluation Pada  tahap  ini  dilakukan  pengukuran kinerja  model  menggunakan  metrik evaluasi  yang  relevan  (seperti  akurasi,
presisi, atau RMSE). Tahap ini bertujuan untuk  mengevaluasi  apakah  model memenuhi  tujuan  bisnis  dan  kebutuhan pengguna.
f. Deployment
Tahap  ini  mengimplementasikan  model ke  dalam  lingkungan  produksi  untuk memberikan  hasil  dan  insight  kepada pengguna  atau  pemangku  kepentingan. Sehingga  pengguna  dapat  memantau kinerja  model  yang  diimplementasikan dan melakukan pembaruan jika diperlukan.
Gambaran tahapan pada CRISP-DM ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram CRISP-DM

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  CRISP- DM  sebagai  framework  acuan  dalam pelaksanaannya. Penelitian dibagi menjadi 6 tahap pelaksanaan sesuai dengan CRISP- DM Framework.

## 3.1 Business Understanding
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah menganalisa  dan  memahami  kebutuhan bisnis.  Banyak  pemula  pada  hobi  ikan  hias sering  mencampuradukkan  jenis-jenis  ikan hias  yang  berbeda  pada  aquarium  yang sama. Seringkali ikan hias yang dicampuradukkan  tidak  cocok  antara  satu jenis  dengan  jenis  lainnya.  Hal  ini menyebabkan  stress,  hingga  kematian  dini pada  ikan-ikan  hias  yang  dipelihara (Fellman, 2021; Golon, 2014; Sharpe, 2021; Sterling, 2022b).
Pada  penelitian  ini,  pengguna  akan diminta satu jenis ikan yang ingin dipelihara sebagai  masukan,  kemudian  mendapatkan luaran  berupa  beberapa  jenis  ikan  yang sesuai untuk dipelihara bersamaan dengan
yang dipilih, sehingga meminimalisir pencampuradukkan  jenis-jenis  ikan  hias yang tidak cocok satu dengan lainnya.
3.2 Data Understanding
Data diambil menggunakan teknik web scraping menggunakan  library  Selenium pada  bahasa  pemrograman  python.  Data diambil dari situs
web https://www.fishkeepingworld.com . Data yang diambil ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sumber data berupa website.
Data yang diambil berisi nama ikan hias dan  deskripsi  berupa  teks  yang  mencakup kondisi  lingkungan,  ukuran,  temperamen, dan  lain-lain.  Data  tersebut  kemudian disimpan  dalam  format comma-separated value (CSV).  Hasil  scraping  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil pengambilan data.

## 3.3 Data Preparation
Pada  tahap  ini  data  mentah  diolah sebelum  digunakan  untuk  melatih  model rekomendasi. Teks asli yang didapatkan dari proses scraping ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Teks Hasil Scraping
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada tahap ini yaitu:
a. Konversi  Teks  ke  Huruf  Kecil,  yaitu tahap dimana semua teks diubah menjadi huruf kecil untuk memastikan konsistensi  dan  menghindari  perbedaan huruf besar dan kecil dalam analisis teks.
b. Tokenisasi, yaitu pembagian teks deskripsi  menjadi  token  atau  kata-kata terpisah.  Hal  ini  dilakukan  untuk membantu  memahami  kata  demi  kata dalam sebuah teks.
c. Lemmatization , yaitu proses yang dilakukan  untuk  mengonversi  kata-kata dalam  teks  ke  bentuk  dasarnya  (kata dasar) untuk memperjelas makna. Contohnya, kata-kata seperti "berenang" akan diubah menjadi "renang".
d. Stop  Words  Removal :  Selain  itu,  kata- kata  umum  (stop  words)  seperti  "dan", "atau",  dan  "yang"  juga  dihilangkan karena  kata-kata  tersebut  berulang sangat  sering  di  banyak  kalimat. Sehingga kata-kata tersebut tidak memberikan kontribusi signifikan dalam pemahaman semantik.
e. Symbol  Cleansing ,  yaitu  tahap  untuk menghilangkan tanda baca seperti koma dan titik. Tanda baca tersebut dihilangkan  karena  tidak  memiliki makna semantik.

## ORBITH VOL. 19 NO. 3 November 2023 : 255 - 262
Setelah melalui langkah-langkah tersebut,  teks  deskripsi  telah  diproses menjadi  bentuk  yang  lebih  bersih  dan seragam seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Preprocessing
Selanjutnya, dilakukan feature extraction pada  teks  yang  telah  dilakukan preprocessing . Feature extraction dilakukan menggunakan  algoritma  word2vec  untuk mengetahui  nilai  semantik  pada  masing- masing  kata.  Luaran  dari  tahap  ini  adalah nilai  vektor dari masing-masing kata. Hasil proses ini ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Feature Extraction.

## 3.4 Modeling
Pada  tahap  ini  dilakukan  permodelan menggunakan  metode  k-NN.  Langkah- langkah  yang  dilakukan  pada  algoritma  k- NN  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Pengukuran Kemiripan: Setiap deskripsi ikan  dipetakan  ke  dalam  ruang  vektor. Kemudian, untuk  mencari ikan terdekat dengan  ikan  input,  k-NN  menggunakan metrik  cosine  similarity  dan  manhattan distance.
b. Menentukan Tetangga
Terdekat: Algoritma  k-NN  mencari  k  tetangga terdekat  dari  ikan  input.  Nilai  k menunjukkan jumlah tetangga yang akan digunakan untuk memberikan
rekomendasi.  Semakin  besar  nilai  k, semakin    banyak    tetangga    yang
dipertimbangkan.
c. Memberikan Rekomendasi: Setelah tetangga  terdekat  ditentukan,  ikan-ikan ini  direkomendasikan  kepada  pengguna sebagai  ikan  yang  mungkin  cocok berdasarkan kemiripan konten deskripsi. Pengguna  akan  menerima  daftar  ikan terdekat  berdasarkan  kesamaan  konten deskripsi mereka dengan ikan input.

## 3.5 Evaluation
Dalam  penelitian  ini,  proses  evaluasi dilakukan menggunakan metrik  Root  Mean Square  Error  (RMSE).  RMSE  mengukur seberapa  akurat  sistem  dalam  memprediksi preferensi pengguna terhadap ikan air tawar yang  akan  direkomendasikan.  Semakin rendah  nilai  RMSE,  semakin  baik  kualitas rekomendasi yang diberikan oleh sistem.
Beberapa  parameter  yang  digunakan untuk proses pengujian yaitu jumlah K (3, 5, 10),  metode  perhitungan  jarak  (cosine similarity,  manhattan  distance),  dan  jumlah dimensi vektor pada metode word2vec (100, 200, 400).
4. Hasil dan Pembahasan Pengujian dilakukan dengan
mengkombinasikan  3  parameter  yang  telah disebutkan  sebelumnya  yaitu  nilai  K, metode  perhitungan  jarak,  dan  jumlah dimensi  pada  Word2Vec.  Nilai  K  yang diujikan  yaitu  3,  5,  dan  10.  Metode perhitungan  jarak  yang  diujikan  adalah cosine  similarity  dan  manhattan  distance. Sedangkan  jumlah  dimensi  vektor  yang diujikan adalah 100, 200, dan 400.
Pengujian dengan nilai K=3 mendapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  1, dimana nilai RMSE paling kecil didapatkan dengan kombinasi dimensi vektor sejumlah 400  dan  perhitungan  jarak  menggunakan mahattan  distance  dengan  nilai  RMSE sebesar 0.1329.
Tabel 1. Hasil Pengujian Model K=3
Dimensi Vektor Perhitungan Jarak RMSE 100 cosine 0.2019 100 manhattan 0.1647 200 cosine 0.1974
200 manhattan 0.1471 400 cosine 0.1829 400 manhattan 0.1329 Pengujian dengan
nilai K=5 mendapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  2, dimana nilai RMSE paling kecil didapatkan dengan kombinasi dimensi vektor sejumlah 400  dan  perhitungan  jarak  menggunakan mahattan  distance  dengan  nilai  RMSE sebesar 0.1632.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Model K=5
Dimensi Vektor Perhitungan Jarak RMSE 100 cosine 0.2477 100 manhattan 0.2005 200 cosine 0.2332 200 manhattan 0.1792 400 cosine 0.2272 400 manhattan 0.1632 Pengujian dengan nilai K=10 mendapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  3, dimana nilai RMSE paling kecil didapatkan dengan kombinasi dimensi vektor sejumlah 400  dan  perhitungan  jarak  menggunakan mahattan  distance  dengan  nilai  RMSE sebesar 0.2020.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Model K=10
Dimensi Vektor Perhitungan Jarak RMSE 100 cosine 0.2926 100 manhattan 0.2401 200 cosine 0.2746 200 manhattan 0.2183 400 cosine 0.2593 400 manhattan 0.2020 5. Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan
Sistem  rekomendasi  berbasis  konten dapat  diterapkan  pada  kasus  kecocokan pemilihan  jenis-jenis  ikan  hias  air  tawar dalam  satu  akuarium  dengan  rata-rata  nilai error yang kecil. Sehingga dapat digunakan sebagai  acuan  untuk  para  pemelihara  ikan hias  dalam  memilih  jenis-jenis  ikan  hias yang sesuai dalam akuariumnya.
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas, dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  kecil jumlah    K,    maka    semakin    kecil    nilai
errornya. Hal ini disebabkan karena semakin sedikit  pula  jumlah  K  yang  dijadikan pertimbangan dalam menentukan nilai error. Selanjutnya, dapat  disimpulkan pula bahwa semakin  besar  dimensi  vektor  pada  metode Word2Vec,  akan  menghasilkan  nilai  error semakin  kecil.  Hal  ini  dapat  disebabkan karena  semakin  besar  dimensi  vektor, kemungkinan untuk mendapatkan fitur yang unik  pada  setiap  kata  akan  semakin  besar. Selanjutnya, perhitungan jarak menggunakan manhattan distance menghasilkan  nilai  error  yang  lebih  kecil dibandingkan dengan cosine similarity. Hal ini  dapat  disebabkan  karena  dimensi  yang digunakan  pada  perhitungan manhattan distance adalah vektor dengan dimensi yang digunakan dalam penelitian ini relatif tinggi yaitu 100, 200, dan 400.
Dari  seluruh  kombinasi  parameter tersebut,  hasil  terbaik  didapatkan  dengan memberikan parameter berupa K=4, dimensi Word2Vec  sejumlah  400,  dan  perhitungan jarak  menggunakan  manhattan  distance. Kombinasi  tersebut  menghasil  nilai  RMSE paling kecil yaitu sebesar 0.1329.
5.2. Saran Penelitian ini
masih dapat dikembangkan  dengan  menyimpan  data pilihan user yang disimpan untuk digunakan sebagai acuan sistem rekomendasi selanjutnya.  Dengan  menggunakan  data pilihan  user  yang  disimpan  tersebut,  dapat dilakukan pengembangan tahapan modeling dengan menggunakan metode sistem rekomendasi  lainnya  seperti collaborative filtering yang dapat  mengatasi  keterbatasan dari  metode content-based yang  digunakan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anamisa,  D.  R.,  Jauhari,  A.,  &  Ayu Mufarroha,  F.  (2023).  K-Nearest
Neighbors Method for Recommendation System in Bangkalan’s Tourism. ComTech: Computer, Mathematics and
Engineering  Applications , 14 (1),  33–
44.
https://doi.org/10.21512/comtech.v14i 1.7993
Bayu  Anwari,  V.,  &  Yuliazmi.  (2022).
Implementasi   Algoritma   K-Nearest
Neighbors  Pada  Analisis    Sentimen
Masyarakat Terhadap Penerapan
Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan
Masyarakat. Sistem  Komputer  Dan Teknik  Informatika , 5 (1),  72–81. https://doi.org/10.36080/skanika.v5i1. 2912
Farhan, M., Purbolaksono, M. D., & Astuti, W.  (2023).  Sentiment  Analysis  of Practo  App  Reviews  using  KNN  and Word2Vec. Building  of  Informatics,
Technology  and  Science  (BITS) , 5 (1). https://doi.org/10.47065/bits.v5i1.3598 Fellman,  S.  (2021). THE  AQUARIUM  AS AN  ECOSYSTEM:  AN  OLD  IDEA

## THAT  SOMEHOW  ALWAYS  SEEMS
NEW.. https://tanninaquatics.com/blogs/the- tint-1/the-aquarium-as-an-ecosystem- an-old-idea-that-somehow-always- seems-new Golon,  C.  (2014). Tips  for  Freshwater Aquarium
Success . https://www.vetstreet.com/our-pet- experts/tips-for-freshwater-aquarium- success
Gumantung  Gusti,  I.,  Nasrun,  M.,  Astuti Nugrahaeni,  R.,  &  Komputer,  T. (2019).  REKOMENDASI  SISTEM
PEMILIHAN MOBIL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) COLLABORATIVE  FILTERING.  In
Jurnal  TEKTRIKA (Vol.  4,  Issue  1). https://doi.org/10.25124/tektrika.v4i1. 1846
Hendrawan Rifky, I., Utami, E., & Hartanto Dwi, A. (2022). Analisis Perbandingan Metode  Tf-Idf  dan  Word2vec  pada Klasifikasi  Teks  Sentimen Masyarakat Terhadap  Produk  Lokal  di  Indonesia. Smart  Comp:  Jurnalnya  Orang  Pintar Komputer , 11 (3).
https://doi.org/10.30591/smartcomp.v1 1i3.3902 INJAF.  (2017). Raising  your  concerns . https://injaf.org/the-think-tank/raising- your-concerns/
Khumaidi, A. (2020). DATA MINING FOR PREDICTING  THE  AMOUNT  OF COFFEE    PRODUCTION    USING CRISP-DM METHOD. Jurnal Techno Nusa Mandiri , 17 (1), 1–8. https://doi.org/10.33480/techno.v17i1. 1240
Mondi,  R.  H.,  Wijayanto,  A.,  &  Winarno.
(2019). RECOMMENDATION SYSTEM  WITH  CONTENT-BASED

## FILTERING
METHOD FOR

## CULINARY
TOURISM IN

## MANGAN
APPLICATION. ITSMART:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Dan Informasi , 8 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.20961 /itsmart.v8i2.35008
Nur  Ghaniaviyanto    Ramadhan.  (2021).
Indonesian      Online     News Topics Classification using Word2Vec and K- Nearest Neighbor. Jurnal   RESTI (Rekayasa     Sistem   Dan    Teknologi Informasi) , 5 (6),         1083–1089. https://doi.org/10.29207/ resti.v5i6.3547 Prasetya,    C.   S. D.    (2017).   Sistem
Rekomendasi     Pada     E-Commerce Menggunakan  K-Nearest   Neighbor. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 4 (3), 194. https://doi.org/10.25126/jtiik.2017433 92 Ramadhanti,  N. R.,  &  Mariyah,  S.  (2019). Document  Similarity  Detection  Using Indonesian Language    Word2vec Model. 2019 3rd International
Conference on    Informatics and Computational Sciences (ICICoS) , 1–6. https://doi.org/10.1109/ICICoS48119. 2019.8982432
Rosita, A., Puspitasari, N., & Kamila, V. Z. (2022). REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN KAMPUS

## DENGAN  METODE  ITEM-BASED
COLLABORATIVE FILTERING. Sebatik , 26 (1), 340–346. https://doi.org/10.46984/sebatik.v26i1. 1551
Sahbuddin,  M.,  &  Agustian,  S.  (2022). Support Vector Machine Method with
Word2vec for Covid-19    Vaccine
Sentiment  Classification  on  Twitter.
JOURNAL  OF  INFORMATICS  AND
TELECOMMUNICATION ENGINEERING , 6 (1), 288–297.
https://doi.org/10.31289/jite.v6i1.7534 Sharpe, S. (2021). Common Mistakes When Starting a New Aquarium . https://www.thesprucepets.com/comm on-new-aquarium-mistakes-1380712
Sterling, I. (2022a). Why Do My Fish Keep Dying? 11 Reasons  & How to Prevent
It .  https://fishlab.com/why-your-fish- are-dying/ Sterling, I. (2022b). Why Do My Fish Keep
Dying? 11 Reasons  & How to Prevent
It .  https://fishlab.com/why-your-fish- are-dying/
Tommy,  L.,  Kirana,  C.,  &  Lindawati,  V.
(2019).  RECOMMENDER  SYSTEM DENGAN  KOMBINASI  APRIORI
DAN CONTENT-BASED FILTERING PADA APLIKASI PEMESANAN    PRODUK. Jurnal
Teknoinfo , 13 (2),
84.
https://doi.org/10.33365/jti.v13i2.299