## Penerapan Content-Boosted Collaborative Filtering untuk Meningkatkan Kemampuan Sistem Rekomendasi Penyedia Jasa Acara Pernikahan
Rahman Indra Kesuma 1 , Amirul Iqbal 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Produksi dan Industri, Institut Teknologi Sumatera Jl. Terusan Ryacudu, Way Hui, Kec. Jati Agung, Lampung Selatan, 35365
1 rahman.indra@if.itera.ac.id, 2 amirul.iqbal@if.itera.ac.id

## Abstract
The  changes in lifestyle  of  the  global  society  in the  era of digital  world  development  have  made  the smartphone  technology  penetration  to  rise  continually.  This  condition  can  increase  business opportunities,  especially  e-commerce  activities  that  utilize  technology  and  the  internet  in  terms  of promotions and transactions. The efficiency and effectiveness is an interesting focus that is discussed in this issue. For example, in services or products searching for a wedding where many customers still feel difficult and need a long time to find the desired things. The existence of a recommendation system also  has  not  been  able  to  help,  especially  for  users  who  are  newly  registered  to  the  system.  This  is because most of them will provide recommendations based on a history of user activity. Therefore, this study applies the content-boosted collaborative filtering (CBCF) method to improve the ability of the recommendation  system in  providing  recommendations  for weddings,  especially  for  a  new  user.  The obtained results are then compared with two commonly used methods, content-based recommendations (CB)  and  collaborative  filtering  (CF).  Based  on  the  experimental  results,  it  can  be  concluded  that CBCF can maintain the quality of good recommendations for long registered users with an accuracy of 84% and also can provide recommendations for new users with an accuracy of 54% which is cannot be solved by CB or CF methods.
Key  Word:  digital  businesses,  wedding vendors/organizers,  recommendation  system, content-boosted collaborative filtering

## Abstrak
Perubahan  pola  kehidupan  masyarakat  global  pada  era  perkembangan  dunia  digital  membuat penetrasi  dari  teknologi  telepon  pintar  terus  menaik.  Kondisi  ini  dapat  meningkatkan  kesempatan bisnis khususnya kegiatan jual beli yang memanfaatkan teknologi dan internet dalam hal promosi dan transaksi.  Efisiensi  dan  efektifitas  proses  menjadi  fokus  yang  terus  menarik  dibahas  dalam  hal  ini. Sebagai contoh, pada pencarian layanan atau produk untuk pernikahan yang mana banyak pelanggan masih  merasakan  kesulitan  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  mencari  sesuatu  yang diinginkannya.  Keberadaan  sistem  rekomendasi  juga  belum  bisa  membantu  terlebih  bagi  pengguna yang  baru  terdaftar  pada  sistem.  Hal  ini  dikarenakan  kebanyakan  sistem  akan  memberikan rekomendasi  berdasarkan  rekam  jejak  aktifitas  pengguna.  Maka  itu,  pada  penelitian  ini  diusulkan penerapan  metode  content-boosted  collaborative  filtering  (CBCF)  untuk  meningkatkan  kemampuan sistem  rekomendasi  dalam  pemberian  rekomendasi  untuk  acara  pernikahan,  khususnya  pada pengguna  baru.  Hasil  yang  diperoleh  selanjutnya  dibandingkan  dengan  dua  metode  yang  umum digunakan  yaitu  content  based  recommendation  (CB)  dan  collaborative  filtering  (CF).  Berdasarkan hasil  penelitian  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa  CBCF  dapat  mempertahankan  kualitas pemberian  rekomendasi  yang  baik  untuk  pengguna  lama  dengan  akurasi  sebesar  84%  serta  mampu memberikan rekomendasi untuk pengguna baru dengan akurasi 54% yang mana kondisi ini tidak bisa diselesaikan oleh metode CB ataupun CF.
Kata  Kunci:  bisnis  digital,  penyedia  jasa  acara  pernikahan,  sistem  rekomendasi,  content-boosted collaborative filtering

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  yang  pesat  ke  arah  teknologi  digital  mendorong  perubahan  dalam  segala  aspek kehidupan  masyarakat.  Hal  ini telah dibuktikan  bahwa  di  Indonesia  pengguna teknologi  ini  cukup  tinggi  yang mana dilihat dari kepemilikan telepon pintar di daerah perkotaan yang sebesar 70,96% serta di daerah perdesaan sebesar  42,06%  [1].  Fenomena  ini  juga  dirasakan  pada  masyarakat  dunia,  yang  mana  penetrasi  teknologi  ini sebesar 43% dari populasi dunia dan diprediksi akan terus bertambah hingga menjadi 61% pada tahun 2025  [2]. Berdasarkan  kondisi  tersebut  seharusnya  bisa  dimanfaatkan  bagi  banyak  pihak  untuk  menjangkau  sejumlah masyarakat  untuk  kepentingan  tertentu.  Salah  satunya  adalah  pelaku  bisnis  baik  itu  dari  usaha  mikro,  kecil, menengah hingga besar.
Fenomena tersebut membuat pertumbuhan e-commerce menjadi lebih baik karena kemudahan akses dengan menggunakan perangkat telepon pintar [3]. Istilah e-commerce yang merujuk pada kegiatan atau transaksi bisnis menggunakan  media  teknologi  informasi  serta  pemanfaatan  internet  saat  ini  terus  berkembang  [4]. Perkembangan ini dapat terlihat pada banyaknya pengguna internet yang melakukan transaksi online melalui e- commerce , yaitu sejumlah 1,7 miliyar pengguna dari 4 triliun pengguna internet di dunia [5]. penggunaan bisnis online yang terus berkembang banyak telah dirasakan untuk memenuhi beberapa aspek kebutuhan masyarakat. Salah satunya yaitu untuk kepentingan persiapan acara pernikahan bagi calon pengantin.
Kebanyakan  calon  pengantin  menginginkan  acara  yang  terbaik  pada  hari  bahagianya.  Pertimbangan  yang cukup  banyak  membuat pilihan  yang  tersedia  semakin  banyak,  hal  ini mengakibatkan  banyak  calon  pengantin yang tidak memiliki cukup waktu untuk melakukan survei terhadap penyedia jasa pernikahan tersebut [6]. Cukup banyaknya  website  pernikahan  yang  dapat  menyediakan  jasa  dan  produk  untuk  acara,  ternyata  belum  dapat memudahkan  calon  pengantin  untuk  melakukan  pemilihan,  karena  membutuhkan  waktu  yang  cukup  untuk membuka dan mencari produk atau jasa yang sesuai dengan keinginan dari calon pengantin  [7]. Maka dari itu, perlunya  sebuah  terobosan  baru  bukan  hanya  menyediakan  sebuah  website  ataupun  media  untuk menggabungkan  dari  beragam  website  penyedia  jasa  untuk  keperluan  pernikahan.  Terobosan  yang  coba dihadirkan pada penelitian ini  yaitu penerapan konsep sistem rekomendasi  untuk mempermudah pencarian dan promosi produk dan jasa dari acara pernikahan.
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang  memiliki  tujuan  untuk  memberikan  rekomendasi  produk barang  atau  jasa  baru  yang  berpotensi digunakan  ataupun  diakses  oleh  seorang  pengguna  (calon pembeli)  [8]. Teknik  kompleks  mendasar  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  adalah Content-Based (CB), Collaborative  Filtering (CF)  serta Hybrid  Recommender .  Metode  CB  berfokus  pada  pemberian  rekomendasi berdasarkan  kesamaan  deskripsi  antara  produk  yang  selanjutnya  dihubungkan  dengan  pengalaman  pribadi pengguna  pada  suatu  produk  [9].  Sedangkan  metode  CF  menggunakan  hubungan  antar  pengguna  ataupun hubungan  antar  produk  dalam  pemberian  rekomendasi,  berdasarkan  pengalaman  transaksi  yang  sudah  terjadi sebelumnya  [9].  Selain  dua  pendekatan  metode  tersebut,  terdapat  pendekatan  hibrida  yang  berfokus  untuk menggabungkan dua atau lebih metode rekomendasi untuk memperoleh keunggulan dari tiap-tiap algoritma dan menekan  kelemahan  dari  algoritma  tersebut.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Content-Boosted Collaborative  Filtering (CBCF)  yang  memanfaatkan  keunggulan  dari  CB  dan  CF  untuk  saling  menutupi kekurangan dari setiap metode.
Banyak  penelitian  sebelumnya  yang  mengangkat  topik  sistem  rekomendasi  yang  digunakan  untuk meningkatkan  promosi  ataupun  penjualan  produk  dari  suatu  bisnis  online.  Pendekatan  metode content-based filtering digunakan dalam penelitian  [10], yang mana pemberian rekomendasi dengan menggunakan eksplorasi informasi  dari  profil  pengguna,  deksripsi  produk,  serta  hal-hal  lain  yang  berhubungan  dengan  transaksi  yang terjadi.  Metode  ini  melakukan analisis  kemiripan  profil  pengguna  dengan  vektor  komponen  penyusun  produk, yang  selanjutnya  dapat  memprediksi  produk  yang  akan  disukai  oleh  pengguna,  serta  layak  untuk direkomendasikan  kepada  pengguna.  Namun,  terdapat  kekurangan  yang  utama  dari  metode  ini  yaitu  tidak mampu  memberikan  rekomendasi  terhadap  produk  baru  ataupun  produk  yang  belum  pernah  dilihat  oleh pengguna.
Pendekatan metode lainnya adalah collaborative filtering , yang mana pernah diterapkan pada penelitian [11] untuk membuat mekanisme rekomendasi dalam Netflix dengan kumpulan data yang mengandung 17 ribu film dan  lebih  dari  500  ribu  pengguna.  Metode item-based  collaborative  filtering digunakan  dengan  melakukan pencarian  hubungan  kemiripan  antara  produk  dengan  mempertimbangkan  rekam  jejak  transaksi  antar  produk terhadap  pengguna  yang  ada.  Metode  ini  dianggap  metode  yang  mudah  untuk  diimplemnetasikan  dan  efisien dalam menghasilkan solusi. Namun, terdapat banyak tantangan dan keterbatasan yang terdapat dalam metode ini, yaitu  sering  dikenal  dengan  istilah sparsity dan scalability . Sparsity merupakan  suatu  kondisi  dimana  sistem rekomendasi  dihadapkan  pada  produk  yang  tidak  popular  ataupun  baru,  maka  produk  ini  kemungkinan  besar tidak akan pernah masuk dalam produk yang akan direkomendasikan. Sedangkan scalability , merupakan kondisi yang mana komputasi yang akan terus bertambah karena metode ini memiliki ketergantungan terhadap hubungan antara produk dan pelanggan. Sehingga bertambahnya jumlah produk dan pelanggan, akan mengakibatkan biaya komputasi yang juga bertambah.
Permasalahan yang muncul dari dua metode sebelumnya, memberikan tantangan dalam optimalisasi kinerja dari sistem rekomendasi. Optimalisasi dari metode  yang ada untuk sistem rekomendasi biasanya menggunakan pendekatan  metode  hibrida.  Metode Content-Boosted  Collaborative  Filtering (CBCF)  dalam  penelitian  [9] merupakan salah satu metode yang menerapkan pendekatan tersebut. Metode ini pada intinya menggunakan dua metode  rekomendasi  yaitu content-based (CB)  serta collaborative  filtering (CF).  Proses  diawali  dengan menerapkan  CB  untuk  mengubah  matriks  penilaian  pengguna  terhadap  produk,  yang  tidak  lengkap  menjadi matriks penilaian yang lengkap. Selanjutnya, menggunakan CF untuk melakukan rekomendasi. Hasil penelitian memperoleh hasil bahwa metode hibrida ini bisa menyelesaikan permasalahan sparsity yang dihadapi pada dua metode sebelumnya, namun tetap masih perlunya perbaikan untuk bisa mengoptimalkan kinerja metode hibrida ini. Salah satunya dengan menggunakan metode prediksi yang cukup baik untuk membangun matriks penilaian yang lengkap dari hubungan pengguna dan produk.

## II. METOLODOGI PENELITIAN
A. Deskripsi Domain
Pada penelitian ini, penerapan metode CBCF berada pada domain pemberian nilai rating dari calon pengantin terdahap  produk/jasa  dekorasi  yang  disediakan  oleh  enam  wedding  organizer/vendor.  Kumpulan  data  yang digunakan sebagai data latih maupun data uji diperoleh dari survei  yang telah dilakukan terhadap 14 pengguna dan 25 produk/jasa dekorasi dari beragam vendor tersebut. Sistem akan membangun informasi profil pada setiap pengguna yang memiliki beragam karakteristik, dengan berdasarkan pada parameter umur, pekerjaan, suku, tema pernikahan,  jenis  musik  kesukaan,  warna  kesukaan,  dana  pernikahan,  jumlah  tamu  undangan  serta  status penggunaan  wedding  organizer.  Sedangkan  produk  dibangun  informasi  profilnya  oleh  sistem  dengan menggunakan parameter deskripsi dan harga produk.
Pada  tahap  proses  pembelajaran  dan  pengujian  terhadap  algoritme  CBCF  pada  14  pengguna  yang  telah memberikan  penilaian  kepada  produk/jasa  dekorasi,  disimulasikan  bahwa  4  pengguna  diperlakukan  sebagai pengguna  yang  baru  terdaftar  pada  sistem  (data  uji)  sedangkan  10  pengguna  sisanya  diperlakukan  sebagai pengguna  yang  telah  lama  terdaftar  pada  sistem  dan  telah  memiliki  riwayat  penilaian.  Selain  itu,  pasangan penilaian dari 10 pengguna terhadap 25 produk/jasa dekorasi, hanya digunakan 150 penilaian yang dipilih secara acak untuk membentuk matriks penilaian sebenarnya dari seorang pengguna (data latih).

## B. Deskripsi Sistem Rekomendasi
Garis besar dari proses rekomendasi dengan menggunakan metode CBCF yang diterapkan pada penelitian ini dapat  diamati  pada  Gambar  1.  Proses  diawali  dengan  mengumpulkan  informasi  detail  terkait  dengan  konten produk/jasa dari wedding organizer/vendor, serta informasi detail yang berkaitan dengan pengguna. Berikutnya, riwayat  transaksi  pemberian penilaian  dari  pengguna terhadap  produk  dikumpulkan  untuk membentuk  matriks penilaian  aktual  dari  pengguna.  Selanjutnya,  proses  dimulai  dengan  penerapan  metode  rekomendasi  yang menggunakan pendekatan hibrida dengan menerapkan dua metode umum dalam rekomendasi, yaitu CB dan CF [9].

## Gambar 1. Alur Proses Rekomendasi dari CBCF
Pada  dasarnya,  penerapan  metode  CBCF  menggunakan  metode  CB  pada  awal  proses  untuk  mengubah matriks penilaian yang tidak lengkap dari pengguna menjadi matriks penilaian yang lengkap, yang dilanjutkan dengan penggunaan metode CF untuk membuat rekomendasi. Tahapan yang dilakukan dalam penerapan metode ini adalah sebagai berikut:
 Membentuk  matrik  penilaian  pengguna,  untuk  setiap  pengguna  yang  terdaftar.  Matriks  penilaian mengandung  nilai v u,i yang  memiliki  makna  penilaian  dari  pengguna u terdahap  produk i ,  dengan mempertimbangkan formula berikut
{ (1)
dimana r u,i merupakan  data  sebenarnya  dari  penilaian  pengguna u terhadap  produk i ,  sedangkan c u,i merupakan prediksi penilaian dengan menggunakan metode CB.
 Metode  CB  akan  memberikan  perlakukan  prediksi  sebagai  permasalahan  pengkategorian  teks. Informasi  dari  produk  digunakan  sebagai  teks  dokumen  dan  penilaian  dari  pengguna u digunakan sebagai  label  kelas.  Konsep  pengklasifikasian  teks  Naïve  Bayes  digunakan  dalam  dua  kondisi klasifikasi berikut:
- Riwayat penilaian pengguna terhadap produk akan digunakan untuk memprediksi nilai rating pada produk  yang  belum  pernah  dinilai  oleh  suatu  pengguna.  Proses  dilakukan  dengan mempertimbangkan nilai  similaritas  dari  deskripsi  produk  antara  produk  yang  belum  dinilai  dan produk yang sudah dinilai.
- Jika metode CB dihadakan pada kondisi dimana pengguna aktif merupakan pengguna baru, maka riwayat  penilaian  dari  pengguna  lain  akan  digunakan  untuk  memprediksi  penilaian  dari  suatu produk yang akan diberikan oleh pengguna baru tersebut. Proses dilakukan dengan memperhatikan similaritas dari profil pengguna baru dengan profil pengguna yang telah terdaftar dan memberikan penilaian pada sistem.
 Setelah matriks penilaian dari setiap pengguna kepada setiap produk sudah berhasil terbentuk (matriks penilaian  lengkap),  proses  rekomendasi  masuk  ke  tahapan  metode  CF.  Proses  ini  dimulai  dengan pemberian  bobot  pada  semua  pengguna  dengan  mempertimbangkan  similaritas  dengan  pengguna lainnya.
∑ ̅          ̅ √∑ ̅           ̅ (2)
dimana v a,i merupakan  data  penilaian  yang  diberikan  pada  produk i oleh  pengguna a .  Selanjutnya ̅ merupakan rata-rata penilaian yang diberikan oleh pengguna a . Sedangkan m merupakan jumlah total dari produk yang digunakan sebagai perbandingan antar pengguna.
 Selanjutnya  menghitung Harmonic  Mean  Weighting ( hm i,j )  serta Hybrid  Correlation  Weight ( hw a,u ) untuk menghitung bobot korelasi antar pengguna, dengan menggunakan formula berikut
{ (3)
{ (4)
dimana n u merupakan  jumlah  produk  yang  sudah  dinilai  oleh  pengguna u ,  merupakan  parameter jumlah  maksimum  produk  yang  harus  sudah  dinilai  sebagai  bahan  pertimbangan  (pada  penelitian  ini digunakan  nilai  15),  sedangkan q merupakan  jumlah  produk  yang  sama  dan  telah  dinilai  baik  oleh pengguna a maupun pengguna u .
 Berikutnya adalah menghitung Self Weighting ( sw a ) yang digunakan sebagai bobot untuk meningkatkan tingkat kepercayaan terhadap nilai prediksi hasil dari pemrosesan metode CB untuk suatu pengguna.
{ (5)
dengan  mempertimbangkan n a adalah  jumlah  produk  yang  sudah  dinilai  oleh  seorang  pengguna,  merupakan  parameter  yang  sama  seperti  pada  persamaan  (3)  serta max yang  merupakan  nilai maksimum bobot untuk tingkat kepercayaan tertinggi dari nilai prediksi.
 Setelah  memperoleh  semua  nilai  yang  dibutuhkan,  maka  perhitungan  yang  dilakukan  terakhir  adalah mengitung nilai prediksi ( p a,i ) dari seorang pengguna a terhadap produk i .
{ ̅ (      ̅ ) ∑ ̅
∑ ̅ ∑ ̅ ∑
(6)
Mempertimbangkan semua parameter yang telah dipaparkan pada langkah sebelumnya, yang mana c a,i merupakan nilai prediksi content-based dari pengguna a terhadap produk i , v u,i merupakan nilai matriks penilaian dari pengguna u terhadap produk i , ̅ merupakan nilat rata-rata penilaian dari semua produk yang dinilai oleh pengguna u , n yang berisi jumlah tetangga terdekat dari pengguna a , serta nilai p a,u , hw a,u serta sw a yang merupakan hasil dari persamaan (2), (4) dan (5) secara berurutan.
 Pada  akhirnya  untuk  setiap  pengguna a ,  ambilah  sejumlah  produk i yang  belum  pernah  dilakukan penilaian,  dengan  mempertimbangkan  nilai p a,i terbesar  dari  persamaan  (6),  untuk  dilakukan rekomendasi ke pengguna a .

## C. Metode Pembanding
Metode  yang  diterapkan  pada  sistem  rekomendasi  di  penelitian  ini  selanjutnya  dibandingkan  dengan  dua metode  yang umum digunakan dalam sistem rekomendasi. Dua metode tersebut adalah Collaborative Filtering (CF)  berdasarkan  penelitian  [12]  serta Content  Based  Predictor (CB)  dengan  penerapan  pengkategorian  teks [13].  Metode  CF  bekerja  dengan  mengumpulkan  penilaian dari  pengguna  (dikenal rating dalam  permasalahan ini)  untuk  produk/ items dalam  domain  yang  diberikan  serta  pencocokan  antara  pengguna  yang  membagi informasi yang dibutuhkan dan sama, serta memiliki kesukaan yang sama [12]. Pada umumnya metode CF yang diterapkan merupakan metode  yang berbasis pada ketetanggan ( neighborhood-based ) yang mana memiliki tiga tahapan sebagai berikut:
 Memberikan  bobot  ke  semua  pengguna  (data  acuan)  dengan  mempertimbangkan  nilai  kemiripan dengan pengguna aktif (data yang akan dicari penilaiannya terhadap suatu produk). Pemberian bobot ini dapat dilakukan dengan menerapkan rumusan (2).
 Memilih  sebagian  data  dari  pengguna  untuk  digunakan  sebagai  pertimbangan  prediksi  (untuk  produk tertentu).
 Melakukan  normalisasi  serta  prediksi  penilaian  terhadap  suatu  produk,  dengan  mempertimbangkan kombinasi  bobot  pada  penilaian  pengguna  yang  terpilih.  Prediksi  dapat  diperoleh  dengan  mengambil rumusan  dari  persamaan  (6)  yang  menggunakan  kondisi  jika  pengguna  aktif  bukan  merupakan pengguna baru. Sehingga tahap ini cukup menggunakan persamaan berikut:
̅ ∑ ̅ ∑ (7)
Metode  CB  memberikan  rekomendasi  dengan  melakukan  pembelajaran  profil  secara  individu  untuk mengambarkan  sesuatu,  sehingga  pemberian  rekomendasi  cukup  dengan  mempertimbangkan  informasi  yang berkaitan  dengan  produk,  tanpa  harus  mencocokan  minat/kesukaan  dari  suatu  pengguna  dengan  pengguna lainnya [13]. Pada penelitian ini metode CB terapkan dengan menggunakan langkah-langkah berikut:
 Seluruh deskripsi yang akan digunakan dalam metode CB dilakukan preprocessing data terlebih dahulu. Langkah preprocessing data diawali dengan penghilangan simbol-simbol tidak berguna dalam deskripsi dengan  menggunakan  konsep  Regular  Expression.  Selanjutnya  preprocessing  dilanjutkan  ke  tahap penghilangan  kata-kata  yang  tidak  berguna  pada  konteks  klasifikasi,  dengan  menggunakan  acuan Stopword bahasa Indonesia.
 Metode  CB  diterapkan  seperti  halnya  penyelesaian  masalah  pengkategorian  teks.  Maka  itu,  pada penelitian ini digunakan metode untuk klasifikasi teks untuk multi kelas, yaitu Multinomial Naïve Bayes Text Classification . Pada dasarnya metode ini menggunakan pendekatan probabilitas untuk menentukan apakah suatu dokumen masuk ke dalam suatu kelas atau tidak, melalui penerapan rumusan berikut:
( | ) ∏ (8)
Komponen  pada  persamaan  (8)  dapat  dipahami  sebagai  peluang  dari  suatu  dokumen  yang  diberikan masuk  pada  suatu  kelas  yang  tergambar  pada P(c j |D) ,  sedangkan P(c j ) adalah  peluang  kemunculan suatu  kelas j , P(D) merupakan  peluang  kemunculan dokumen  yang  biasanya  dibuat  menjadi konstan, |D| merupakan panjang dari dokumen berdasarkan banyak kata yang muncul, serta a i merupakan kata ke- i dalam suatu dokumen D .
 Berdasarkan  perhitungan  peluang tersebut,  maka  keputusan  suatu produk  diberikan nilai  tertentu  oleh suatu  pengguna  adalah  melihat  deskripsi  dari  produk  (yang  dianggap  sebagai  dokumen)  masuk  ke dalam suatu penilaian berapa (kelas pada proses klasifikasi). Kelas penilaian yang diambil adalah kelas yang memiliki nilai probabilitas tertinggi dibandingkan kelas lainnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses awal dari implementasi metode CB yaitu preprocessing data untuk memperoleh teks yang siap diolah oleh classifier .  Tahapan  ini  dianggap  penting  karena  dapat  mempengaruhi  kualitas  pada  tahapan  klasifikasi dengan memilih kata-kata kunci yang bermakna serta menghilangkan kata-kata yang tidak memiliki kontribusi dalam  proses  klasifikasi  [14].  Terdapat  dua  teknik  yang  sering  digunakan  pada  aspek  penghilangan  kata  yang tidak  memiliki  kontribusi  dalam  klasifikasi  yaitu  penghilangan  karakter  tidak  berguna  serta  penghilangan  kata yang tidak berhubungan dengan konteks klasifikasi. Pada penelitian ini, dua teknik tersebut diterapkan dengan tahapan sebagai berikut:
 Pada  proses  penghilangan  karakter  yang  tidak  berguna,  diterapkan  fungsi Regular  Expression yang banyak  diterapkan  pada  pemrosesan  linguistik  dengan  melibatkan  proses  pencocokan  pola  dari string/kata yang muncul [15]. M                      P     ,                          ‘\W’, ‘\s+[a- zA-Z]\s+’         ‘\s+’  untuk  mendeteksi  secara  berurutan  karakter  bukan  huruf  ( alphanumeric dan underscore ), karakter tunggal, serta seluruh penggunaan spasi pada kalimat. Hasil pendeteksian tersebut digunakan untuk proses pengubahan karakter tersebut ke spasi tunggal.
 Selanjutnya  teks  hasil  dari  pemprosesan  penghilangan  karakter  tidak  berguna  dengan  fungsi Regular Expression , akan dimasukkan ke tahap penghilangan kata-kata yang tidak berhubungan dengan konteks prediksi  dengan  bantuan  fungsi Stopword Bahasa  Indonesia.  Pada  penelitian  ini  digunakan  library Sastrawi  (berbasis  python)  untuk  pengecekan  apakah  suatu  kata  termasuk dalam  kata-kata  yang tidak berhubungan  tersebut.  Kata-kata  yang  masuk  kategori  tersebut  adalah  kata  yang  memiliki  frekuensi kemunculan tinggi sepe                    (‘   ’, ‘    ’, ‘      ’, ‘    ’,            )
Tahapan CB pada dasarnya digunakan pengolahan klasifikasi teks dengan multi kelas menggunakan metode Multinomial Naive Bayes Text Classifier . Multi kelas yang dimaksud menggambarkan nilai rating yang mungkin bisa  diberikan  oleh  pengguna  terhadap  produk,  yaitu  berada  pada  rentang  nilai  0  sampai  5.  Selanjutnya penerapan dari metode CF digunakan dua parameter kunci dalam proses perhitungannya, yaitu minimum rated product yang  akan  memberikan  pertimbangan  yang  baik  dalam  proses  perhitungan,  serta  nilai  bobot  yang merepresentasikan level kepercayaan tertinggi dari nilai prediksi CB.
Pada penelitian ini digunakan nilai minimum rated product yaitu 15, dikarenakan hasil eksperimen yang telah dilakukan terhadap 4 nilai minimum rated product (5, 10, 15, 20, 25) diperoleh hasil bahwa parameter dengan nilai  15  memiliki  hasil  terbaik  dari  segi  akurasi  akhir  prediksi.  Hasil  tersebut  dapat  diamati  pada  Gambar  2. Sedangkan  untuk  parameter  nilai  bobot  dari  level  kepercayaan  prediksi  CB  digunakan  nilai  2,  karena mempertimbangkan hasil yang baik dari penelitian sebelumnya [9].

## Gambar 2. Perbandingan Hasil Akurasi berdasarkan Nilai Minimum Rated Product
Pada perhitungan kualitas hasil rekomendasi, digunakan pendekatan lain dari pengujian prediksi yang mana bukan  melihat  tingkat  kecocokan  hasil  prediksi  rating  dengan  actual  rating  yang  diberikan  user.  Perhitungan kualitas yang diterapkan menggunakan pendekatan apakah sistem telah baik dalam memprediksi produk bahwa pengguna memang akan menambahkan produk tersebut dalam daftar yang dipertimbangkan. Pendekatan tersebut adalah akurasi prediksi dengan measuring usage prediction , yang mana evaluasi dilakukan melalui perbandingan status  dipertimbangkannya/digunakannya  (data  aktual)  suatu  produk  oleh  user  dengan hasil rekomendasi  yang diberikan oleh sistem [16]. Hasil yang akan diperoleh dari perbandingan tersebut dibentuk sebuah tabel dengan 4 kemungkinan hasil, yang mana dapat diamati pada Tabel 1.
Tabel 1. Kombinasi Hasil yang Mungkin dari Proses Rekomendasi
Produk yang Direkomendasikan Produk yang Tidak Direkomendasikan Produk yang Dipertimbangkan True-Positive (TP) False-Negative (FN) Produk yang Tidak Dipertimbangkan False-Positive (FP) True-Negative (TN)
0.65 0.66 0.67 0.68 0.69 0.7 5 10 15 20 25 A kur as i Nilai Minimum Rated Product
Selanjutnya berdasarkan kemungkinan hasil rekomendasi tersebut, dihitunglah nilai dari akurasi, presisi dan recall. Rumusan dan definisi dari 3 penilaian kualitas tersebut adalah sebagai berikut [17]:
 Akurasi  merupakan  tingkat  ketepatan  suatu  sistem  dalam  merekomendasikan  ataupun  tidak merekomendasikan produk secara benar, yang mana diperoleh dengan rumusan (9).
(9)
 Recall atau sensitifitas merupakan proporsi kondisi produk yang direkomendasikan dan sesuai dengan produk  yang  dipertimbangkan  terhadap  keseluruhan  produk  yang  dipertimbangkan,  yang  mana rumusannya sebagai berikut
(10)
 Precision atau  tingkat  kepercayaan  merupakan  proporsi  kondisi  produk  yang  direkomendasikan  dan sesuai  dengan  produk  yang  dipertimbangkan  terhadap  keseluruhan  produk  yang  direkomendasikan, dengan menerapkan rumusan (11) untuk memperolehnya.
(11)
Berdasarkan  penjelasan  penentuan  parameter  dan  perhitungan  kualitas  rekomendasi,  serta  dengan menerapkan rumusan (12) untuk mengkategorikan nilai rating ke dalam kelompok recommended/used product, maka  diperoleh  hasil  dari  kemampuan  CBCF  dalam  pemberian  rekomendasi  produk  dari  wedding organizer/vendors  serta  perbandingan  dengan  dua  algoritma  yang  umum  digunakan  yaitu  CB  dan  CF.  Hasil tersebut dapat diamati pada Tabel 2.
{ (12)
Rumusan  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  dapat  diimplementasikan  untuk  menghitung  kualitas  kinerja dari  metode  yang  digunakan.  Sebagai  contoh,  untuk  metode  CBCF  yang  digunakan  dalam  pemberian rekomendasi terhadap pengguna lama diperoleh hasil bahwa 62 data rating yang secara aktual mendapatkan nilai di atas atau sama dengan 3 (tiga), direkomendasikan oleh sistem rekomendasi kepada pengguna ( True Positif ). Selanjutnya, 22 data rating yang secara aktual memperoleh nilai di bawah 3 (tiga), tidak direkomendasikan oleh sistem  rekomendasi  ( True  Negative ).  Sedangkan  dua  kasus  kesalahan  pemberian  rekomendasi,  yaitu  13  data rating  yang  secara  aktual mendapatkan nilai  di  atas atau  sama  dengan  3  (tiga) namun  tidak direkomendasikan oleh  sistem  ( False  Negative ),  serta  3  data rating  yang  secara  aktual memperoleh nilai  di  bawah  3 (tiga) tetapi direkomendasikan  oleh  sistem  ( False  Positive ).  Maka itu, akan  diperoleh nilai  kinerja  CBCF  untuk  pemberian rekomendasi kepada pengguna lama, yang dilakukan melalui proses yang dapat diamati pada rumusan (13), (14) dan (15).
(13) (14) (14) Tabel 2. Hasil Pemberian Rekomendasi dari CBCF dan Perbandingan dengan CB serta CF Metode Rekomendasi terhadap Pengguna Lama Rekomendasi terhadap Pengguna Baru Akurasi Precision Recall Akurasi Precision Recall CBCF 84% 95% 83% 54% 57% 85% CB 89% 96% 89% - - - CF 79% 90% 81% - - -
Penulis  sadari  bahwa  hasil  yang  diperoleh  memang  tidak  terlalu  baik,  namun  dengan  mempertimbangkan hasil  dari  pemberian rekomendasi  terhadap  pengguna  baru,  yang mana  jika  dilakukan  dengan  metode  CF  atau CB (biasanya menggunakan profil produk dalam pemberian rekomendasi) maka proses rekomendasi tidak bisa dilakukan.  Namun,  proses  rekomendasi  tetap  bisa  dilakukan  dengan  CBCF  pada  kondisi  tersebut,  dalam penelitian ini untuk kondisi pemberian rekomendasi terhadap pengguna baru, sistem memiliki kemampuan 54% akurasi, 57% presisi , serta 85% untuk recall .

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdassarkan dari hasil dan pembahasan yang telah dipaparkan sebelumnya, maka dapat disimpulkan dalam penelitian ini yaitu:
 CBCF  dengan  parameter minimum  rated  product yaitu  15  pada  penelitian  ini  memiliki  kemampuan yang  lebih  baik  dari  nilai  lainnya,  yang  mana  CBCF  memiliki  kemampuan  pemberian  rekomendasi dengan akurasi sebesar 69%, precision sebesar 74%, dan recall dengan nilai 84%.
 Kemampuan  CBCF  memang  belum  terlalu  baik  dalam  pemberian  rekomendasi  khususnya  kepada pengguna yang telah terdaftar di sistem dan telah memiliki riwayat penilaian. Pada kondisi ini CBCF hanya mampu memperoleh akurasi sebesar 84%, 95% precision serta 83% recall , yang mana kualitas ini tidak lebih baik dari metode CB.
 Namun,  CBCF  bisa  memberikan  rekomendasi  pada  kondisi  pengguna  yang  baru  terdaftar  dengan kemampuan akurasi sebesar 54%, precision dengan nilai 57% serta 85% recall (yang mana jika dengan metode CB ataupun CF kondisi ini tidak bisa dilakukan pemberian rekomendasi).
Berdasarkan  hasil,  pembahasan  serta  kesimpulan  yang  telah  diperoleh,  banyak  pekerjaan  berikutnya  untuk memperoleh kinerja CBCF yang lebih baik lagi, rencana pengembangan tersebut antara lain:
 Mencoba  algoritma  lain  untuk  melakukan  klasifikasi  teks  dengan  pertimbangan  algoritma  yang  lebih baik  dari Multinomial  Naïve  Bayes ,  seperti Support  Vector  Machine ataupun  varian  dari Artificial Neural Network .
 Data  latih  sebaiknya  memuat  profil  pengguna  dan  produk  yang  beragam,  sehingga  membuat  proses pembelajaran  CBCF  menjadi  lebih  baik,  dan  lebih  bisa  memberikan  rekomendasi  dengan  beragam kondisi yang dihadapi.
 Perlu dicoba strategi pembelajaran yang lain dalam melakukan pelatihan CBCF (seperti K-Fold Cross Validation ),  sehingga  semua  data  yang  diperoleh  pernah  diperlakukan  sebagai data  latih  ataupun  data uji.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Lembaga  Penelitian,  Pengabdian  kepada  Masyarakat,  dan  Penjaminan  Mutu Pendidikan,  Institut  Teknologi  Sumatera  (melalui  Program  Hibah  Penelitian  ITERA  SMART  Tahun  2019) sesuai  dengan  kontrak  penelitian  B/317/IT9.C1/PT.01.03/2019.  Penulis  beserta  tim  juga  ingin  mengucapkan terima  kasih  kepada  seluruh  rekan  kerja  di  Institut  Teknologi  Sumatera  khususnya  Program  Studi  Teknik Informatika atas bantuan keilmuan serta kerjasamanya dalam penelitian ini.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
.
[1] H. K. Soemartono, "Potret Zaman Now Pengguna dan Perilaku Internet Indonesia!," Buletin APJII, pp. 1-7, April 2018.
[2]   Anonymous, The Mobile Economy 2018, London: The GSM Association, 2018.
[3]   S. Millward, "Indonesia Diproyeksi Lampaui 100 Juta Pengguna Smartphone di 2018," TECHINASIA, 23 December  2014.  [Online].  Available:  https://id.techinasia.com/jumlah-pengguna-smartphone-di-indonesia- 2018. [Accessed 3 March 2019].
[4]   S.  M.  Maulana,  H.  Susilo  and  Riyadi,  "Implementasi  e-commerce  sebagai  media  penjualan  online  (studi kasus pada toko pastbrik kota malang)," Jurnal Administrasi Bisnis, vol. 29, no. 1, pp. 1-9, 2015.
[5]       K   ,  "D            2018   W    ’   I         U      P     T    4  B        M   ,"  W A    c   ,  30 2018.  [Online].  Available:  https://wearesocial.com/blog/2018/01/global-digital-report-2018.  [Accessed  6 March 2019].
[6]   D. M. Kristin and Y. Lisanti, "Wedding Organizer Order Management," ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications, vol. 5, no. 2, pp. 839-850, 2014.
[7]   I. Najiyah and Suharyanto, "Sistem Informasi Wedding Planner Berbasis Web," Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 79-86, 2017.
[8]   F.  Ricci,  L.  Rokach  and  B.  Shapira,  "Introduction  to  Recommeder  System  Handbook,"  in Recommender System Handbook , New York, Springer Science+Business Media, 2011, pp. 1-29.
[9]   P.  Melville,  R.  J.  Mooney  and  R.  Nagarajan,  "Content-Boosted  Collaborative  Filtering  for  Improved Recommendations," in Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence , Edmonton, 2002.
[10]  T.  Badriyah,  R.  Fernando  and  I.  Syarif,  "Sistem  Rekomendasi  Content  Based  Filtering  Menggunakan Algoritma Apriori," in Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) , Pangkal Pinang, 2018.
[11]  L.  E.  Molina  and  Fernandez,  Recommencation  System  for  Netflix,  Amsterdam:  Vrije  Universiteit Amsterdam, 2018.
[12]  J.  L.  Herlocker,  J.  A.  Konstan,  A.  Borchers  and  J.  Riedl,  "An  Algorithmic  Framework  for  Performing Collaborative  Filtering,"  in SIGIR  ’99:  Proceed ngs  of  the  22nd  Ann al  Internat onal  ACM  SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval , Berkeley, 1999.
[13]  R. J. Mooney and L. Roy, "Content-Based Book Recommending Using Learning for Text Categorization," in SIGIR-99 Workshop on Recommender System: Algorithms and Evaluation , Berkeley, 1999.
[14]  V. Srividhya and R. Anitha, "Evaluating Preprocessing Techniques in Text Categorization," International Journal of Computer Science and Application, vol. 47, no. 11, pp. 49-51, 2010.
[15]  S. Bird, E. Klein and E. Loper, Natural L        P  c       w    P     , C   f       O’R      M    , I c , 2009.
[16]  G.  Shani  and  A.  Gunawardana,  "Evaluating  Recommendation  Systems,"  in Recommender  Systems Handbook , Boston, Springer Science+Business Media, 2011, pp. 257-297.
[17]  D. M. W. Powers, "Evaluation: from Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation," Journal of Machine Learning Technology, vol. 2, no. 1, pp. 37-63, 2011.