## Sistem Rekomendasi Artikel Ilmiah Berbasis Web Menggunakan Content-based Learning dan Collaborative Filtering
Betharia Sri Fitrianti, Muhammad Fachurrozi*, Novi Yusliani Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Jl. Palembang-Prabumulih, KM 33, Indralaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan, Indonesia Email: obetsobets@gmail.com
Abstract—  Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode content-based learning dan collaborative filtering pada sistem rekomendasi artikel ilmiah berbasis web untuk merekomendasikan  artikel  ilmiah  berbahasa  Inggris.  Sistem memiliki  empat  komponen,  yaitu  analisa  konten,  profile learner,  komponen  penyaringan,  dan  pengambilan  dokumen. Content-based  learning  diimplementasikan  pada  komponen analisa konten yang bertugas mengidentifikasi masukan berupa artikel  ilmiah  berbahasa  Inggris.  Profile  learner  dilakukan untuk  menghitung  kemiripan  antar  pengguna  setelah  sistem mendapatkan  feedback  berupa  rating  dari  pengguna. Collaborative  filtering  diimplementasikan  pada  komponen penyaringan  yang  bertugas  untuk  merekomendasikan  artikel kepada pengguna setelah sistem mendapatkan hasil kemiripan antar pengguna.  Pengambilan dokumen dilakukan pada proses pengambilan  artikel  yang  dicari  oleh  pengguna.  Uji  coba dilakukan  pada  100  artikel  ilmiah,  6  kelas  kategori,  serta melibatkan  35  pengguna.  Hasil  penelitian  ini  membuktikan bahwa  implementasi  metode  content-based  learning  dan collaborative  filtering  pada  sistem  rekomendasi  artikel  ilmiah berbasis  web  mampu  memberikan  tingkat  relevansi  dan efektifitas sebesar 0.801 berdasarkan Mean Average Precision dan 0,851 berdasarkan Mean Absolute Error.
Keywords—  sistem  rekomendasi,  content-based  learning, collaborative filtering, hybrid recommendation

## I. P ENDAHULUAN
Artikel ilmiah merupakan salah satu bentuk karya ilmiah, dan  khusus  untuk  diterbitkan  pada  jurnal  ilmiah.  Terdapat berbagai  macam  karya  ilmiah  beserta  bahasannya  yang beragam.  Karena  keberagaman  inilah  seorang  penulis biasanya  mengalami  kesulitan  dalam  mencari  artikel  yang sesuai  dengan  kebutuhannya.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sistem  rekomendasi  yang  dapat  membantu  penulis  dalam mencari  dan  merekomendasikan  artikel  yang  sesuai  dengan bahasan yang dicari [1]
Sistem  rekomendasi  ( recommender  system )  adalah sebuah  sistem  yang  melakukan  pencarian  dan  mendapatkan daftar rekomendasi berupa informasi, item, atau layanan yang bersifat  personal  [2]  Pada  pertengahan  1990  banyak  riset tentang  sistem  rekomendasi  untuk  mengatasi  masalah membanjirnya  informasi  yang  ada  pada  internet  [3].  Proses pencarian item yang akan direkomendasikan dapat dilakukan berdasarkan  kemiripan,  baik  berupa  kemiripan  suatu  item dengan  item  lainnya,  berdasarkan  konten,  atau  kemiripan
selera  pengguna  satu  dan  yang  lain  berdasarkan  peringkat yang diberikan pada item tersebut.
Metode Back Propagation (BP) pada sistem rekomendasi, BP  terbukti  memiliki  Mean  Absolute  Error  (MAE)  lebih rendah  dibandingkan  dengan  Collaborative  Filtering,  tetapi membutuhkan waktu yang lebih lama untuk mengoptimalkan kinerja  BP  [4].  Lalu,  beberapa  peneliti  seperti  [5]  dan  [6] mengusulkan  pendekatan  Singular  Value  Decomposition (SVD)  guna  membantu  meningkatkan  akurasi  sistem rekomendasi. Penggunaan metode tersebut menguntungkan di bidang akurasi, namun terlalu banyak menggunakan sumber daya  sistem  dan  kehilangan  informasi  pengguna  selama pengurangan  dimensi.  Metode  matrix  factorization  yang diterapkan  dapat  mengintegrasikan  konten  dan  informasi pengguna  lainnya  ke  dalam  pemodelan Collaborative Filtering , tetapi memiliki masalah yang sama dengan SVD.
Collaborative  Filtering (CF)  adalah  metode  yang memprediksi item untuk pengguna tertentu berdasarkan item yang  sebelumnya  dinilai  oleh  pengguna  lain  [3].  Namun terdapat  kekurangan  dalam  sistem  tersebut,  diantaranya adalah  item  yang  baru  ditambahkan  tidak  akan  pernah direkomendasikan karena tidak memiliki rekaman peringkat. Berbeda dengan metode Content-Based Learning yang bebas dari masalah sparse matrix karena melakukan proses pada tiap item yang memiliki atribut maupun tidak. Akan tetapi, sistem tersebut  hanya  merekomendasikan  item  yang  serupa berdasarkan tingkat kemiripan.
Pada  penelitian  ini,  penggabungan  metode Collaborative  Filtering  dan  Content-Based  Learning  akan diterapkan  dalam  sistem  rekomendasi  artikel  ilmiah. Kombinasi  user-activity  yang  terdapat  pada  Collaborative Filtering  diharapkan  dapat  menutupi  kelemahan  Content- Based  Learning.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  dari  penggabungan  metode  Collaborative Filtering  dan  Content-Based  Learning  dalam  sistem rekomendasi artikel ilmiah

## II. T INJAUAN P USTAKA
Su dan Ye [6] melakukan penelitian mengenai item-based collaborative  filtering  menggunakan  Rough  Set  Prediction untuk  memprediksi rating yang kosong dalam  matriks user- item.  Penelitian  tersebut  dibandingkan  dengan  sistem rekomendasi dengan item-based collaborative filtering tanpa algoritma  Rough  Set  Prediction.  Dengan  menggunakan Receiver  Operating  Characteristic  (ROC),  metode  yang diusulkan  terbukti  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi
dibandingkan dengan  item-based  collaborative  tanpa  Rough Set Prediction. Penelitian  sistem  rekomendasi oleh Tan  dan Ye  [7]  mengenai  user-based  collaborative  filtering menggunakan item classification.  Dalam penelitian tersebut item  classification  digunakan  untuk  mengklasifikasi  item berdasarkan  atribut item. Berdasarkan Mean Absolute Error (MAE),  metode  tersebut  terbukti  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode  collaborative  filtering  tanpa  item classification.
Gong  dan  Ye  [4]  melakukan  penelitian  sistem rekomendasi  item  menggunakan  metode  Collaborative Filtering  dan  algoritma  Back  Propagation  Neural  Network. Penelitian  tersebut  membandingkan  metode  Collaborative Filtering tradisional dan metode Collaborative Filtering yang menggunakan algoritma Back Propagation (BP). CF dengan menggunakan  algoritma  BP  terbukti  memiliki  MAE  lebih rendah  dibandingkan  dengan  collaborative  filtering  tanpa algoritma  BP.  Akan  tetapi  membutuhkan  waktu  yang  lebih lama untuk mengoptimalkan kinerja BP. Uddin, Shrestha dan Jo  [8]  melakukan  penelitian  untuk  meningkatkan  metode Content-Based  Learning  dengan  menggunakan  Diverse Collaborative  Prediction  (DCP)  dalam  sistem  rekomendasi film.  Dalam  penelitian  tersebut  DCP  digunakan  untuk menemukan item yang tidak mirip diantara item mirip yang direkomendasikan  oleh  collaborative  filtering.  Berdasarkan MAE,  metode  tersebut  terbukti  lebih  baik  dibandingkan dengan content-based learning tanpa DPC dan Naïve Hybrid Approach, serta dapat menekan nilai MAE hingga 3,77% dan 0,48% .
Yun dan Youn[8]melakukan penelitian mengenai  sistem rekomendasi menggunakan metode collaborative filtering dan user information. User information digunakan untuk mengisi matriks  user-item  yang  kosong.  Penelitian  ini  terdiri  dari beberapa  tahap  yaitu,  pengisian  non-rated  data  berdasarkan user  information,  perhitungan  user  similarity,  dan  prediksi. Hasil penelitian ini berupa nilai MAE sebesar 0,87, sedangkan metode collaborative filtering tanpa user information sebesar 1,04.

## A. Karya Tulis Ilmiah
Karya tulis ilmiah atau Karya  ilmiah adalah tulisan atau laporan  tertulis  yang  memaparkan  hasil  penelitian  atau pengkajian  suatu  masalah  oleh  seseorang  atau  sebuah  tim dengan  memenuhi  kaidah  dan  etika  keilmuan  yang dikukuhkan  dan  ditaati  oleh  masyarakat  keilmuan.  Data, simpulan  dan  informasi  lain  yang  terkandung  dalam  karya ilmiah  tersebut  dijadikan  acuan  (referensi)  bagi  ilmuan  lain dalam  melaksnakan  penelitian  atau  pengkajian  selanjutnya. Karya ilmiah berfungsi sebagai sarana untuk mengembangkan ilmu pengetahuan dan teknologi berupa penjelasan, prediksi dan pengawasan. Ada beberapa jenis karya tulis ilmiah, yaitu artikel  ilmiah,  makalah,  kertas  kerja,  paper,  skripsi,  tesis, disertasi,  dan  artikel  ilmiah  populer.  Berikut  ini  merupakan karakteristik karya ilmiah:
 Mengacu pada teori sebagai landasan berpikir (kerangka pemikiran) dalam pembahasan masalah;
 Lugas,  tidak  emosional,  bermakna  tunggal,  tidak menimbulkan interprestasi lain;
 Logis, disusun berdasarkan urutan yang konsisten;
 Efektif, ringkas dan padat;
 Efisien,  hanya  mempergunakan  kata  atau  kalimat  yang penting dan mudah dipahami;
 Objektif  berdasarkan  fakta,  setiap  informasi  dalam kerangka  ilmiah  selalu  apa  adanya,  sebenarnya,  dan konkret;
 Sistematis,  baik  penulisan  dan  pembahasan  sesuai dengan prosedur dn sistem yang berlaku.

## B. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  program  yang melakukan prediksi terhadap suatu item, seperti film, musik, buku, berita dan lain sebagainya yang menarik bagi pengguna, berdasarkan  keadaan  dan  keinginan  pengguna.  Sistem  ini berjalan  dengan  menggunakan  data  dari  pengguna  secara langsung maupun tidak
Dalam  sistem  rekomendasi  terdapat  beberapa  metode dasar yang digunakan, diantaranya adalah:
 Content-based  recommendation:  merupakan  sistem rekomendasi  yang  menerapkan  metode  Content-based Learning  dimana  pengguna  akan  direkomendasikan untuk memilih item yang mirip dengan item yang telah dipilih pengguna tersebut dimasa lalu.
 Collaborative  recommendation:  merupakan  sistem rekomendasi  yang  menggunakan  metode  collaborative filtering  dimana  pengguna  akan  direkomendasikan untuk memilih item yang dipilih atau disukai oleh para pengguna lain (dengan selera yang sama) dimasa lalu.
 Hybrid approach: sistem rekomendasi yang menggunakan  metode  hybrid-based  dimana  metode tersebut  adalah  gabungan antara  metode  content-based dan collaborative.

## C. Content-based Learning
Pembelajaran berbasis konten untuk sistem rekomendasi berawal  dari  studi  temu  kembali  informasi  (Information Retrieval),  dan  information  filtering.  Menurut  Borgers  dan Bosch[]  content-based  recommendation  adalah  hasil  dari penelitian  penyaringan  informasi  dalam  sistem  berbasis konten.  Content-based  memerlukan  teknik  yang  tepat  untuk mewakili item dan beberapa  strategi untuk membandingkan user  profile  dan  representasi  item.  Content-based  terbukti dapat secara efektif menyaring informasi yang relevan dengan topik,  namun  terdapat  beberapa  kekurangan  dari  metode tersebut dalam sistem yaitu:
 Penyaringan  berbasis  konten  sulit  untuk  menghasilkan rekomendasi
tak terduga (serendipitous recommendation),  karena  semua  informasi  yang direkomendasikan dan dipilih berdasarkan konten.
 Hanya  mengandalkan  kinerja  sistem  dan  mengabaikan masukan dari pengguna lain.
Pencarian  kemiripan  antara  pengguna  dan  item  adalah langkah  penting  dalam  algoritma  sistem  rekomendasi. Menurut Fan, Pan dan Jiang [10] Cosine similarity merupakan algoritma  yang  memisalkan  garis  pada  matriks  user-item sebagai vektor. Kesamaan antara dua item yang didefinisikan sebagai sudut kosinus ditunjukkan pada Persamaan 1
sim(x, y) = cos(x, y) =
∑ xiyi n i=1 √∑ xi2 n i=1 ×√∑ yi2 n i=1 (1)
Dimana sim(x,y) adalah kesamaan antara x dan y. dan x,y merupakan dua vektor dan n mewakili vektor dimensi.
Sebelum menghitung kesamaan antar artikel, artikel yang dimasukkan  oleh  pengguna  terlebih  dahulu  harus  melewati proses pra  pengolahan dan pembobotan. Pada  penelitian ini pembobotan akan dilakukan menggunakan rumus tf-idf atau term  frequency  inverse  document  frequency,  dirumuskan dalam persamaan 2.2 [10]
Sebelum menghitung kesamaan antar artikel, artikel yang dimasukkan  oleh  pengguna  terlebih  dahulu  harus  melewati proses pra  pengolahan dan pembobotan. Pada  penelitian ini pembobotan akan dilakukan menggunakan rumus tf-idf atau term  frequency  inverse  document  frequency,  dirumuskan dalam persamaan 2 [10].
TFIDF = weight = tf ∙ log ( n df ) (2)
Pada  persamaan  2,  tf  merupakan  term  frequency  atau jumlah  term  yang  terdapat  pada  satu  artikel,  n  merupakan jumlah  artikel  secara  keseluruhan,  dan  df  atau  document frequency merupakan jumlah suatu term yang ada pada semua artikel.

## D. Collaborative Filtering
Tidak seperti metode Content-based, sistem rekomendasi dengan  menggunakan  metode  collaborative  filtering mencoba untuk memprediksi item yang mungkin berguna untuk  pengguna  tertentu  berdasarkan  item  yang sebelumnya telah dinilai oleh pengguna lain.
 Li dan Kim (2002) menyatakan terdapat dua masalah utama  yang  ada  pada  metode  collaborative  filtering, yaitu:
 Cold  start  problem,  dimana  item  baru  tidak  akan direkomendasikan  karena  belum  memiliki  rekaman nilai.
 Meskipun  collaborative  filtering  dapat  meningkatkan kualitas  rekomendasi  berdasarkan  rating  pengguna, namun  sistem  tidak  merekomendasikan  item  yang serupa atau relevan.
User-based collaborative filtering adalah metode yang berasumsi bahwa pengguna dapat dikelompokkan berdasarkan selera mereka. Suatu item yang disukai oleh seseorang dalam suatu kelompok kemungkinan akan disukai oleh orang lain pada kelompok yang sama. Berdasarkan catatan rating dari semua pengguna, sistem rekomendasi dapat menghasilkan matriks user-item seperti pada Tabel 1
Dimana  himpunan {𝑢 1 , 𝑢 2 , … , 𝑢 𝑚 } menunjukkan himpunan  pengguna,  dan  himpunan {𝑖 1 , 𝑖 2 , … , 𝑖 𝑛 } menunjukkan himpunan item . 𝑅 𝑢,𝑖 merepresentasi rating dari pengguna u terhadap item i.
Salah  satu  teknik  utama  dalam  sistem  rekomendasi adalah  menemukan  kemiripan  antar  pengguna  atau barang.  Dan  persamaan  II-3  adalah  rumus  perhitungan kesamaan  dengan  Pearson  Correlation  Coeffcient menurut  Fan,  Pan,  dan  Jiang  (2014). 𝑠𝑖𝑚(𝑥, 𝑦) =
∑ (𝑅𝑥,𝑐−𝑅𝑥 ̅̅̅̅)×(𝑅𝑦,𝑐−𝑅𝑦 ̅̅̅̅) 𝑐∈𝐼𝑥𝑦 √∑ (𝑅𝑥,𝑐−𝑅𝑥 ̅̅̅̅)2 𝑐∈𝐼𝑥 ×√∑ (𝑅𝑦,𝑐−𝑅𝑦 ̅̅̅̅)2 𝑐∈𝐼𝑦
Dimana  R_(x,c)  adalah nilai dari pengguna x terhadap item c, I_xy menunjukkan himpunan item yang dinilai oleh pengguna x dan y, (R_x) ̅ dan  (R_y  ) ̅  adalah  nilai  rata-rata  dari  masing-masing pengguna x dan y.

## Tabel 1 Matriks user-item [10]
1 … i … n 1 … u
𝑅 𝑢,𝑖 … m

## E. Hybrid-based recommendation
Diketahui proses sistem rekomendasi ditampilkan dalam tiga langkah utama, yaitu:
 Content  Analyzer .  Tugas  utama  komponen  ini adalah merepresentasikan isi item yang berasal dari sumber-sumber informasi dalam bentuk yang sesuai untuk langkah-langkah pengolahan berikutnya. Data item  dianalisis  dengan  teknik  ekstraksi  ciri  untuk mengubah representasi item dari sumber informasi ke  target  representasi.  Representasi  ini  adalah masukan  untuk  profile  learner  dan  filtering component.
 Profile  Learner .  Modul  ini  bertugas  untuk mengumpulkan perwakilan data preferensi pengguna  dan  mencoba  untuk  menggeneralisasi data ersebut dalam rangka membangun user profile. Generalisasi diwujudkan melalui teknik pembelajaran  mesin  yang  mampu  menyimpulkan model ketertarikan pengguna, mulai dari item yang disukai atau tidak disukai.
 Filtering Component . Modul ini memanfaatkan user profile  untuk  menyarankan  item  yang  relevan dengan mencocokkan representasi profile terhadap barang  yang  akan  direkomendasikan.  Hasilnya adalah  keputusan  berupa  relevansi  yang  dihitung dengan menggunakan matriks kemiripan (similarity matrix),  langkah  terakhir  adalah  menghasilkan daftar  item  yang  berpotensi  menarik.  matriks kemiripan  ( similarity  matrix ),  langkah  terakhir adalah  menghasilkan  daftar item yang  berpotensi menarik.

## F. K- Nearest Neighbor
Algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) adalah salah  satu  metode  tertua  dan  paling  sederhana  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut  (Amatriain,  Jaimes,  &  Pujol,  2011).  Data  learning dideskripsikan sebagai atribut numerik n-dimensi. Tiap data learning  merepresentasikan  sebuah  titik,  yang  ditandai dengan c, dalam ruang n-dimensi. Jika  sebuah  data  kueri yang  labelnya  tidak  diketahui  diinputkan,  maka  K-Nearest Neighbor akan mencari k buah data learning yang jaraknya
paling dekat dengan data kueri dalam ruang n-dimensi. Jarak antara data kueri dan data learning  dapat dihitung  dengan cara  mengukur  jarak  antara  titik  yang merepresentasikan data  kueri dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan data learning  menggunakan  rumus  Euclidean  Distance  pada persamaan 𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (Sun  dan  Huang, 2010).  Dimana  vektor  x  =  (x_1,x_2,x_3,…  ,x_n)  dan  y  = (y_1,y_2,y_3,…  ,y_n),  n  merupakan  jumlah  atribut.  d(x,y) adalah dua data yang mirip.
Pada fase pembelajaran, algoritma ini hanya melakukan penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi  dari  data pembelajaran.  Pada  fase  klasifikasi,  fitur-fitur  yang  mirip digunakan  sebagai  data  tes  (yang  klasifikasinya  tidak diketahui). Jarak dari vektor yang baru ini terhadap seluruh vektor data learning akan dihitung dan sejumlah k titik yang paling  dekat  diambil  sebagai  nearest  neighbor.  Titik  yang baru  akan  dimasukkan  kedalam  kelas  yang  memiliki  titik- titik terbanyak dari klasifikasi tersebut.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Masukan  yang digunakan pada  penelitian ini adalah artikel ilmiah  berbahasa  Inggris.  Data  yang  digunakan  meliputi judul, abstrak, dan kata kunci dari tiap artikel. Berdasarkan Gambar  III-2,  tahap  pra-pengolahan  meliputi  casefolding, stopword  removal,  stemming,  dan  tokenizing.  Tahap  ini dilakukan  terhadap  judul,  abstrak  dan/atau  kata  kunci  dari tiap  artikel.  Tabel  III-1  menunjukkan  contoh  hasil  pra- pengolahan terhadap 7 judul artikel.
Tabel 2 Contoh hasil pra-pengolahan a. Dokumen
1. Mutual Authentication mechanism for RFID System
2. The  Web Security Password Authentication Based the Single Block Hash Function
3. Security  of  A  Sessional  Blind  Signature  Based  On Quantum Cryptograph
4. Research On Intelligence Decision Support System for Power System
5. Overview  of  The  New  Types  of  Intelligent  Decision Support System
6. Ontology Based Web Spatial Decision Support System
7. Using  A  Group  of  Decision  Support  System  To  Make Investment Prioritisation Decision
b. Hasil proses Casefolding :
1. mutual authentication mechanism for rfid system
2. the  web  security  password  authentication  based  the single block hash function
3. security  of  a  sessional  blind  signature  based  on quantum cryptograph
4. research on intelligence decision support system for power system
5. overview  of  the  new  types  of  intelligent  decision support system
6. ontology based web spatial decision support system
7. using  a  group  of  decision  support  system  to  make investment prioritisation decision
c. Hasil proses Stop word Removal :
1. mutual authentication mechanism rfid system
2. web  security  password  authentication  based  single block hash function
3. security  sessional  blind  signature  based  quantum cryptograph
4. research intelligence decision support system  power system
5. overview types intelligent decision support system
6. ontology based web spatial decision support system
7. decision  support  system  investment  prioritisation decision
d. Hasil proses Stemming :
1. mutual authent mechanism rfid system
2. web  secur  password  authenticate  base  single  block hash function
3. secure  session  blind  signature  base  quantum cryptograph
4. research  intelligenc  decision  support  system  power system
5. overview type intellig decision support system
6. ontology base web spatial decision support system
7. decision support system invest priority decision
Proses pertama  yang dilakukan setelah mengetahui hasil Pra  Pengolahan  adalah  pembobotan  tf-idf.  Term  frequency inverse  document  frequency  atau  tf-idf  digunakan  untuk menghitung bobot dari tiap term yang ada dalam suatu artikel. Tabel 2 memperlihatkan daftar term berdasarkan contoh hasil pra-pengolahan  (ditunjukkan  pada  tabel  1).  Tabel  3 menunjukkan  hasil  perhitungan  tf-idf,  berdasarkan  tabel  4 menggunakan persamaan tf-idf.
Komponen  document retriever bertugas  untuk mengumpulkan  dokumen-dokumen  yang  mengandung  kata kunci  yang  dicari  oleh  pengguna.  Pada  penelitian  ini, pengumpulan  dokumen  dilakukan  hanya  dengan  mengecek keberadaan  kata  kunci  dalam  dokumen.  Apabila  dokumen tersebut mengandung kata kunci yang dicari, maka dokumen tersebut dianggap sebagai dokumen yang dibutuhkan. Tabel 4 menunjukkan contoh hasil proses pencarian artikel.
Tabel 2 daftar term berdasarkan contoh hasil pra-pengolahan
term tf df n/df idf d1 d2  d3 d4  d5  d6 d7 authent 1 1 2 3.5  0.5440 decision 1 1 1 2 5 1.4  0.1461 invest 1 1 7  0.8450 mechanism 1 1 7  0.8450 mutual 1 1 7  0.8450 priority 1 1 7  0.8450 rfid 1 1 7  0.8450 secur 1 1 2 3.5  0.5440 support 1 1 1 1 4  1.75  0.2430 system 1 1 1 1 1 5 1.4  0.1461 web 1 1 2 3.5  0.5440 …

## Tabel 3 hasil perhitungan tf-idf
term weight d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 authent 0.54 40 0.54 40 0 0 0 0 0 decision 0 0 0 0.14 61 0.14 61 0.14 61 0.29 22 invest 0 0 0 0 0 0 0.84 50 mechani sm 0.84 50 0 0 0 0 0 0 mutual 0.84 50 0 0 0 0 0 0 priority 0 0 0 0 0 0 0.84 50 rfid 0.84 50 0 0 0 0 0 0 secur 0 0.54 40 0.54 40 0 0 0 0 support 0 0 0 0.24 30 0.24 30 0.24 30 0.24 30 system 0.14 61 0 0 0.14 61 0.14 61 0.14 61 0.14 61 web 0 0.54 40 0 0 0 0.54 40 0
… Tabel 4. Contoh hasil pencarian artikel Search : Cryptograph Result :
1. Title : Security of a sessional blind signature based on quantum cryptograph

## Abstract :
We analyze the security of a sessional blind signature protocol based on quantum cryptograph and show that there are two security leaks in this protocol. One is that the legal user Alice can change the signed message after she gets a valid blind signature from the signatory Bob, and the other is that an external opponent Eve also can forge a valid blind message by a special attack, which are not permitted for blind signature. …
Keyword:
Blind signature, Sessional blind signature, Non-forgeability, Quantum cryptography
2. Title : Mutual-Authentication Mechanism for RFID Systems Abstract :
… Our advanced mutualauthentication protocol uses an AES algorithm as its cryptograph primitive. Since our AES algorithm has a relatively low cost, is fast, and only requires simple hardware, our proposed approach is feasible for use in RFID systems. In addition, the relatively low computational cost of our proposed algorithm compared to those currently used to implement similar levels of system security makes our proposed system especially suitabel for RFID systems that have a large number of tags. Keyword: RFID, AES, cryptograph.
Kelas-kelas yang telah dirancang pada tahap sebelumnya diimplementasikan dalam bahasa pemrograman PHP. Daftar kelas dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5 Daftar kelas yang di rancang
No. Nama Kelas Nama Berkas Keterangan 1. Index index.html Kelas boundary yang berperan sebagai modul antarmuka utama. 2. Upload_training  upload_training.php  Kelas  ini  berfungsi untuk menerima masukan  file  dari admin. 3. Upload_testing  upload_testing.php  Kelas  ini  berfungsi untuk menerima masukan  file  dari admin. 4. tfidf upload_testing.php  Kelas  ini  berfungsi untuk  menghitung bobot dari tiap term yang  ada  dalam artikel. 5. cosine upload_testing.php  Kelas  ini  berfungsi untuk  menghitung kemiripan antar artikel 6. knn upload_testing.php  Kelas  ini  berfungsi untuk mengklasifikasikan artikel  testing  yang teah diupload 7. preprocess preprocess.php Kelas  ini  bertujuan untuk melakukan pra-pengolahan terhadap artikel. 8. Detail_artikel detail_artikel.php Kelas  entitas  yang berfungsi untuk menampug data artikel pada database 9. Rating_artikel rating_artikel.php Kelas  entitas  yang menampung nilai rating serta menghitung kemiripan antar pengguna. 10. Tampil_artikel tampil_artikel.php Kelas ini digunakan untuk  menampilkan artikel keseluruhan 11. Pilih_kategori pilih_kategori.php Kelas yang digunakan untuk menapung kata kunci  yang  dicari oleh pengguna 12. Tampil_hasil tampil_hasil.php Kelas yang bertugas untuk  menampilkan artikel  yang  dicari oleh pengguna 13 Artikel_model artikel_model.php Merupakan kelas yang digunakan untuk menghubungkan sistem dan database 14 Tampil_rekome ndasi tampil_rekomendasi .php Kelas yang digunakan untuk menampilkan  daftar artikel yang direkomendasikan
Gambar  1  merupakan  implementasi  antarmuka berdasarkan perancangan.

## Gambar 1. Tampilan login
Jenis pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengujian  black  box.  Tabel  6,  7,  8  merupakan  rencana pengujian pada perangkat lunak.
Tabel 6 Rencana Pengujian input dokumen
Tabel 7 Rencana Pengujian use case input dokumen No. Identifikasi Pengujian Tingkat Pengujian 1. U-1-101 Memasukkan dokumen Pengujian unit Tabel 8 Rencana Pengujian use case klasifikasi dokumen No. Identifikasi Pengujian Tingkat Pengujian 1. U-2-101 Mengklasifikasikan dokumen Pengujian unit
Berdasarkan  hasil  pengujian black  box pada  tahap sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  performa  sistem rekomendasi artikel ilmiah telah sesuai dan bekerja dengan baik. Hal ini dapat dilihat dari kesimpulan skenario kasus uji yang menghasilkan hasil “diterima” atau sesuai dengan hasil yang  diharapkan  untuk  seluruh  kasus  uji.  Berikutnya, penjelasan  akan  dilanjutkan  dengan  menjabarkan  hasil, analisis dan eksperimen metode terhadap data set. Gambar 2 menunjukkan hasil pengujian.

## Gambar 2. Pengujian Sistem
Pengujian  performa  sistem  rekomendasi  dilakukan dengan  mengukur  nilai  kesalahan  rata-rata  absolut  ( Mean
Absolute  Error )  terhadap  perbandingan  antara  rating  yang diprediksi  dan  rating  nyata  yang  diberikan  oleh  pengguna. Pengujian dilakukan pada 100 dokumen dan melibatkan 35 pengguna  aktif  yang  akan  memberikan  rating  terhadap artikel.
Analisis  akurasi  menggunakan  100  sampel  data  yang terdiri  dari  60  data training dan  40  data testing ,  serta melibatkan  35  pengguna.  Pengukuran  akurasi  dilakukan dengan  menghitung Mean  Absolute  Error (persamaan  2.6) antara rating yang diprediksi oleh rumus (persamaan 2.6) dan rating nyata yang diberikan oleh pengguna.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
 Hasil pengujian menggunakan Recall pada metode Content-based Learning adalah 91,6%.
 Hasil pengujian menggunakan Mean Absolute Error pada penelitian Hybrid Recommendation (Content- based Learning dan Collaborative Filtering) adalah 0.85.
Untuk penelitian selanjutnya, saran yang ingin penulis sampaikan untuk pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini adalah :
 Memperbanyak  keragaman  artikel,  agar  sistem dapat  merekomendasikan  artikel  yang  lebih beragam.
 Mengembangkan penelitian untuk membandingkan waktu proses dari algoritma collaborative filtering, algoritma content-based learning, dan/atau algoritma hybrid lainnya.
 Sistem  dikembangkan  untuk  artikel  ilmiah berbahasa Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Winarno. (2013). Rekayasa Text Mining Guna Membantu Referensi Pencarian Daftar Pustaka Menggunakan Metode Bayesian. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro.
[2] Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Proc. 10th Int'l WWW Conference.
[3] Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2005). Toward the Next Generation of  Recommender  System:  A  Survey  of  the  State-of-the-Art  and Possible  Extension.  IEEE  Transaction  on  Knowledge  and  Data Engineering.
[4] Gong,  S.  J.,  &  Ye,  H.  W.  (2009).  An  Item  Based  Collaborative Filtering  Using  BP  Neural  Networks  Prediction.  IEEE  Computer Society, 146-148.
[5] Patarek,  A.  (2007).  Improving  regularized  singular  value decomposition  for  collaborative  ﬁltering.  Proceedings  of  KDD  cup and workshop, 5-8.
[6] Su, P., & Ye, H. W. (2009). An Item based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Using Rough Set Prediction. JCAI, 308- 311.
[7] Tan,  H.  S.,  &  Ye,  H.  W.  (2009).  A  Collaborative  Filltering Recommendation Algorithm Based on Item  Classification. PACCS, 694-697.
No. Identifikasi Pengujian Tingkat Pengujian 1. U-4-101 Memasukkan rating Pengujian unit
[8] Uddin, M. N., Shrestha, J., & Jo, G. S. (2009). Enhance Content-based Filtering  using  Diverse  Collaborative  Prediction  for  Movie Recommendation. ACIIDS, 132-137.
[9] Yun, S. Y., & Youn, S. D. (2010). Recommender System Based on User Information. IEEE.
[10] Fan,  J.,  Pan,  W.,  &  Jiang,  L.  (2014).  An  Improved  Collaborative Filtering  Algorithm  Combining  Content-based  Algorithm  and  User Activity. IEEE BigComp 2014, 88-91.