## ALGORITMA CONTENT-BASED FILTERING DAN ALGORITMA MULTILEVEL FEEDBACK QUEUE PADA PROSES PEMESANAN MAKANAN BERBASIS WEB
Aei Dhelwis Okdhianthy Putri* 1) , Fauziah 2) , Agus Iskandar 3)
1. Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2. Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
3. Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: algoritma content-based filtering, algoritma multilevel feedback queue, PHP, Web
Keywords: content-based filtering algorithm, multilevel feedback queue algorithm, PHP, Web

## Article history:
Received 19 November 2022 Revised 3 December 2022 Accepted 10 December 2022 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3426
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: aeidhelwis@gmail.com
Teknologi berkembang dengan cepat. Beriringan dengan cepatnya perkembangan tersebut, kebutuhan manusia juga semakin  kompleks tidak terkecuali di bidang bisnis  makanan.  Kafe  dan  restoran  sedang  trending  bagi  kaum  milenial  karena menu yang disuguhkan sangat variatif dan cepat penyajiannya. Agar bisnis dapat berkembang, dibutuhkan sistem pemesanan berbasis web agar dapat memberikan kemudahan kepada pelanggan serta promosi yang lebih mudah, terlebih kepada pelanggan  muda  yang  daya  belinya  tinggi.  Dalam  mengimplementasikan  dan memudahkan pengusaha dalam  mengembangkan bisnisnya, maka perlu  adanya penelitian yang memaparkan proses pembuatan suatu sistem pemesanan menu di Grande  Resto  berbasis  web  yang  fokus  pada  desain,  implementasi  dan  analisa dengan  observasi  lapangan  studi  literatur  sistem  yang  pernah  ada,  wawancara serta  catatan  pembelian  pelanggan.  Sistem  yang  telah  dibuat  mampu menghadirkan rekomendasi menu terfavorit/yang sering dipesan oleh pelanggan dengan  ujicoba  482  pelanggan.  Menu  terfavorit/yang  banyak  dipesan  oleh pelanggan  adalah  Ice  green  tea  dengan  124  pemesanan  Ice  Choco  dengan  123 pemesanan, Ice Black Coffee dengan 117 pemesanan. Selain itu proses yang di berikan oleh sistem dengan tingkat keakurasian perhitungan rekomendasi dengan uji  coba  482  pelanggan  dengan  hasil  99%  akurasi.  Selain  uji  coba  pelanggan, sistem juga diuji dengan GTMetrix untuk mengetahui kinerja sistem dan hasilnya 100%  dengan  performa  A.  Hasil  analisa  tersebut  kemudian  dapat diimplementasikan  dalam  web  canggih  memakai  sistem  barcode  untuk memesannya  dengan  metode  pengembangan  yang  digunakan  yaitu  algoritma Content-based  filtering dan  algoritma multilevel  feedback queue  menggunakan bahasa pemrograman PHP.

## ABSTRACT
Technology is developing fast. Along with these rapid developments, human needs are also increasingly complex, including in the food business sector. Cafes and restaurants are trending for millennials because the menus served are very varied and fast in serving. In order for a business to grow, a web-based ordering system is needed in order to provide convenience to customers and easier promotions, especially for young customers with high purchasing power. In implementing and facilitating entrepreneurs in developing their business, it is necessary to conduct research that describes the process of making a web-based menu ordering system at Grande Resto that focuses on design, implementation and analysis with field observations,  literature  studies  of  existing  systems,  interviews  and  customer purchase  records.  The  system  that  has  been  created  is  able  to  present recommendations for the favorite/frequently ordered menu by customers with a trial  of  482  customers.  The  most  favorite  menu/ordered  by  customers  are  Ice green tea with 124 orders, Ice Choco with 123 orders, Ice Black Coffee with 117 orders. In addition, the process provided by the system with a recommendation calculation  accuracy  level  is  carried  out  by  testing  482  customers  with  99% accuracy results. In addition to customer trials, the system was also tested with GTMetrix to determine the system performance and the results were 100% with A  performance.  The  results  of  the  analysis  can  then  be  implemented  in  a sophisticated web using a barcode system to order it with the development method used, namely the Content-based filtering algorithm and the multilevel feedback queue algorithm using the PHP programming language.

## I. PENDAHULUAN
ESATNYA  dunia  teknologi  informasi  belakangan  ini  semakin  berdampak  kepada  kehidupan  manusia. Manusia cenderung berusaha untuk memenuhi kebutuhan personal maupun kelompok. Salah satu contoh kasusnya  yaitu  dalam  dunia  bisnis,  khususnya  di  bidang  makanan.  Kegiatan  memesan  makanan  dan minuman di sebuah tempat makan baik restoran maupun kafe yang sedang digandrungi oleh kaum milenial dengan jumlah  yang  tidak  sedikit  akan  menyebabkan  penumpukan  antrian  yang  berkepanjangan.  Penumpukan  antrian biasanya terjadi karena masih dilakukannya sistem pemesanan manual menggunakan buku menu dan alat tulis.
Selain itu,  apabila pelanggan ingin membeli makanan/minuman yang paling recommended , pelanggan harus bertanya langsung kepada penjual dan hal tersebut tentunya akan menghabiskan banyak waktu bagi pelanggan yang antri di belakangnya. Terjadinya pesanan yang tertukar dengan pelanggan lain karena adanya human error yang terjadi pada pegawai tempat makan tersebut serta tidak jarang juga pelanggan dibuat kecewa pada saat menu yang telah dipesan ternyata sudah habis atau sudah tidak tersedia namun masih tercantum dalam buku menu menambah daftar panjang permasalahan yang disebabkan oleh penggunaan sistem  pemesanan manual [1]. Hal ini tentunya menjadi  masalah  yang  perlu  dicari  jalan  keluarnya,  salah  satunya  yaitu  dengan mengubah  tradisi  lama  tersebut menjadi tradisi baru dengan memanfaatkan kemajuan teknologi yang ada. Dengan kata lain, menggeser pemesanan manual menjadi sistem pemesanan berbasis digital.
Dari banyaknya hidangan yang disediakan oleh restoran, beberapa diantaranya menjadi menu terfavorit bagi pelanggan.  Untuk  itu,  dapat  digunakan  sebuah  sistem  rekomendasi  sehingga  hidangan  tersebut  dapat direkomendasikan dan dipilih secara otomatis by system [2]. Jika dibandingkan dengan pencarian hidangan yang dilakukan  secara  konvensional,  sistem  rekomendasi  pencarian  hidangan  jauh  lebih  efisien  [3].  Dalam  metode pembayaran  pun,  sistem  rekomendasi  dapat  mencantumkan  bukti  pembayaran  dan  menggunakan  transfer bank/dompet digital.
Beberapa penelitian terdahulu yang juga membahas terkait penelitian mengenai sistem rekomendasi makanan dan minuman, terdapat sistem penilaian dari customer . Contohnya pada penelitian yang berjudul “ Recommendation SistemWith Content-Based Filtering Method For Culinary Tourism In Mangan Application” karya R.H. Mondi, dkk yang menunjukkan bahwa hasil rekomendasi akan menampilkan id menu beserta nama item yang memiliki kesamaan fitur  utama saat customer menetapkan item khusus  serta gambar berbagai menu yang disediakan [4]. Peneliti juga menemukan beberapa penelitian terdahulu dengan konteks yaitu penerapan aplikasi berbasis online dengan  menggunakan  web  serta codeingniter  freamwork kepada  restoran/kafe.  Di  mana  penelitian  setelahnya, memiliki  fokus  terhadap  lini  pemanfaatan  layanan e-commerce untuk  kepentingan  pemasaran  digital,  transaksi digital, serta pengiriman menu otomatis. Sehingga dari penerapan sistem tersebut memudahkan customer dalam memilih menu serta pembayaran pesanan [5].
Merujuk  pada  gambaran  peristiwa  di  atas,    pada  penelitian  ini  terdapat  pembuatan  sistem  mutakhir  dengan berlandaskan  pada  fungsi  dasar  sistem  lawas  yang  kemudian  dikolaborasikan  dengan  fungsi  sistem  yang  lebih kompleks.  Sistem  ini  diharap  tidak  hanya  mampu  memberikan  pelayanan  dibidang  pemesanan  makanan  dan minuman saja,tetapi juga dapat membantu memingkatkan segi promosi dan loyalitas dengan pelanggan. Sehingga di dapatkan hasil akhir yaitu mampu mempercepat proses pemesanan, menjadikan pelayanan semakin terstruktur serta  meningkatkan  penghasilan  pelaku  bisnis  atau  usaha.  Tujuan  dari  penelitian  pembuatan  sistem  ini,  yaitu penerapan  kombinasi  algortima Content-Based  Filtering dan  Algoritma Multilevel  Feedback  Queue yang  dapat diimplementasikan terhadap sistem pemesanan makanan.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  dalam  jurnal  ini  mengusulkan  untuk  melakukan  pengembangan  sistem pemesanan makanan ini dengan menggabungkan 2 metode yaitu Algoritma Content-Based Filtering dan Algoritma Multilevel  feedback  queue menggunakan  bahasa  pemrograman PHP . Content-Based  Filtering memiliki  banyak keunggulan  berdasarkan  penelitian  yangtelah  dibahas  sebelumnya  terkhusus  memiliki  kemampuan  untuk merekomendasikan item seperti halnya rekomendasi makanan yang sifatnya baru bagi user, karena prinsip kerjanya yaitu dengan melihat diskripsi konten yang dikandung oleh item yang pernah diberi nilai rating tinggi. Sehinggaa sangat cocok dengan algoritma Multilevel Feedback Queue Algoritma ini memiliki keunggulan untuk penjadwalan yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  proses  antrian  seperti  yang  dikatakan  oleh  penelitian  yang  dibahas sebelumnya
Sistem  yang diusulkan adalah sistem  berbasis web sehingga dapat diakses dengan platform apa saja dan kapan saja  oleh  perusahaan.  Aplikasi  dikembangkan  juga  sudah  berbasis web sehingga  memudahkan  untuk  pengguna ponsel pintar. Pengembangan aplikasi menggunakan PHP, Visual Code, Mysql serta metode Waterfall .

## P

## II. METODE PENELITIAN
Algoritma content-based  filtering dan  algoritma multilevel  feedback  queue pada  proses  pemesanan  makanan berbasis web menggunakan metode waterfall . Gambar model pengembangan sistem terdapat di gambar 1:

## Gambar 1: Metode waterfall
Metode ini merupakan metode yang diperuntukkan melakukan pembaharuan sistem yang sedang berjalan. Pada tahap  pengembangan  sebuah  sistem,  metode  ini  memiliki  sifat  sistematis.  Rangkaian  pada  sistem  perancangan perangkat lunak dilakukan secara urut. Terdapat beberapa tahapan pada metode ini, yaitu: analisis aplikasi, desain aplikasi, implementasi aplikasi, pengujian aplikasi dan pemeliharaan aplikasi [6].

## A. Analisa
Pada tahap ini adalah proses pengumpulan kebutuhan yang diperlukan sistem agar memahami perangkat lunak apa yang ingin dihasilkan dan hasil analisa didokumentasikan dalam spesifikasi kebutuhan. Kebutuhan perangkat lunak pada penelitian ini diperoleh melalui daftar pustaka dan melakukan perbandingan dengan beberapa aplikasi terdahulu.  Dalam  mengidentifikasi  keperluan  perancangan  sebuah  aplikasi  yang  ingin  dibuat,  maka  terdapat analisis kebutuhan sistem e-commerce pemesanan makanan dan minuman. Diperoleh data kebutuhan software dan hardware .
1) Analisis Kebutuhan Non-Fungsional Kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras terdapat di Tabel 1:
TABEL I KEBUTUHAN Hardware Software
(Intel Core i3-10110u)
(windows 8) (4 Gb : RAM) (Data Internet)
(Xampp)
(Sublime Text) (Visual Studio Code)

## 2) Analisis Kebutuhan Fungsional
Terdapat 7 kebutuhan fungsional dari sistem aplikasi “Grande Resto”
a. Penggunaan pada aplikasi website “Grande Resto” yaitu:
a. Pelanggan/ Customer ( by login ) b. Admin ( by login ) c. Kasir
b. Fasilitas pelayanan untuk peng- input -an pemesanan menu “Grande Resto”
c. Menu “ Favorit” pada website
d. Fitur penilaian/ star rating yang dapat diberikan oleh customer
e. Fitur mengubah pesanan yang telah di- input
f. Fitur daftar booking minuman / makanan dan daftar antar
g. Admin untuk kelola data
3) Metode Pengumpulan Data
Terdapat beberapa teknik yang dipergunakan dalam proses pengumpulan data dan informasi pada penelitian ini, dintaranya sebagai berikut:
1) Riset kualitatif
Implementasi Desain Analisa Pengujian Pemeliharaan
Hal ini dilakukan secara langsung pada restoran Grande Resto yang beralamat di Jl. Salihara No.13, RT/RW 14/03,  Kelurahan  Ps.  Minggu,  Kecamatan  Ps.  Minggu,  Jakarta  Selatan  –  12540  untuk  mendapatkan informasi yang lengkap. Berikut cara yang digunakan untuk memperoleh informasi:
a. Mengumpulkan  informasi  dengan  melakukan  pemantauan  terbuka  serta  pendataan  secara  jelas  dan terperinci sehingga didapatkan informasi yang lebih faktual, biasanya cara ini disebut dengan riset.
b. Mengumpulkan informasi dengan melakukan wawancara dengan narasumber yang penulis anggap tepat seperti pemilik restoran/kafe tersebut serta beberapa pegawainya. Biasanya cara ini disebut juga dengan interview .
2) Ulasan taman pustaka
Peneliti  mengkaji  beberapa  literatur  baik  buku-buku, jurnal-jurnal,  dan  sejenisnya  yang  berkaitan  dengan pembahasan penelitian guna menunjang penyusunan dan kesempurnaan penelitian.
Terdapat Tabel 2 yang berisi daftar menu pada “Grande Resto” yang menjadi objek pada penelitian ini. Adapun klasifikasi menu yang dibagi menjadi 3 kategori yaitu Hot, Ice & Other.
TABEL II

## DAFTAR MENU
Nomor Nama Menu Harga (Rp) Kategori 1 Hot Black Coffee Non-Ampas 7.000 Panas/hot 2 Hot Capuchino 8.000 Panas/hot 3 Hot Choco 8.000 Panas/hot 4 Hot Coffee Mix 9.000 Panas/hot 5 Hot Green Tea 8.000 Panas/hot 6 Hot Kopi Kapal Api 4.000 Panas/hot 7 Hot Lemon Tea 8.000 Panas/hot 8 Hot Red Velvet 8.000 Panas/hot 9 Hot Taro 8.000 Panas/hot 10 Hot Vanilla 8.000 Panas/hot 11 Ice Black Coffee 12.000 Dingin/Ice 12 Ice Capuccino 12.000 Dingin/Ice 13 Ice Choco 12.000 Dingin/Ice 14 Ice Coffee Milk 12.000 Dingin/Ice 15 Ice Green Tea 12.000 Dingin/Ice 16 Ice Green Tea Latte 12.000 Dingin/Ice 17 Ice Lemon Tea 12.000 Dingin/Ice 18 Ice Red Velvet 12.000 Dingin/Ice 19 Ice Red Velvet Latte 14.000 Dingin/Ice 20 Ice Taro 12.000 Dingin/Ice 21 Ice Taro Latte 14.000 Dingin/Ice 22 Ice Vanilla 12.000 Dingin/Ice 23 Ice Vanilla Late 14.000 Dingin/Ice 24 Kukubima 5.000 Lainnya 25 Kukubima Susu 7.000 Lainnya 26 Mie Goreng 6.000 Lainnya 27 Mie Kari Ayam 6.000 Lainnya 28 Mie Soto 6.000 Lainnya 29 Mineral Water 3.000 Lainnya 30 Nutrisari 5.000 Lainnya 31 Taichan Only 15.000 Lainnya 32 Extrajoss 5.000 Lainnya 33 Extrajoss Susu 7.000 Lainnya 34 French Fries 13.000 Lainnya

## B. Desain Sistem
Penulis  telah  menyusun  desain  sistem  pemesanan  makanan  dan  minuman  berbasis  web.  Desain  dibuat  berdasarkan spesifikasi  kebutuhan  melalui  tahap  analisis.  Tahap  ini  akan  menghasilkan use  case dan diagram  activity yang  merupakan pemodelan data dari tahap analisa. Tahap ini juga menghasilkan desain tampilan sistem, struktur data, dan arsitektur perangkat lunak.
1) Use case
Pada tahap Use Case diagram ialah pemodelan fungsional pada aplikasi yang tujuannya untuk mendeskripsikan kebutuhan sistem yang telah dianalisis sebelumnya. Gambar 2 terdapat use case diagram:
Gambar 2: Use case diagram
Gambar 2 menjelaskan bahwa admin memiliki akses terhadap empat fungsi yang ada jika sudah melakukan login pada web. Panah include memiliki arti bahwa keempat fungsi tersebut non-independen sehingga sangat diperlukan untuk melakukan login untuk dapat mengakses fungsi-fungsi tersebut.

## 2) Flowchart
Diagram aktivitas ini merupakan gambaran alur yang menjelaskan bagaimana aplikasi ini berjalan. Diagram aktivitas pada sistem terdapat di Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart

## 3) Diagram Activity
Terdapat Diagram Activity aplikasi pemesanan berbasis web yang mana pemedanan untuk pelanggan harus menggunakan scan barcode yang disediakan dibeberapa meja resto tersebut.

## 4) Pengkodean
Pengkodean  merupakan  proses  translasi  desain  sistem  ke  dalam  program  perangkat  lunak.  Proses  ini  akan menghasilkan  tampilan website sesuai  dengan  desain  sistem  yang  dibuat.  Pada  penelitian  ini,  pengkodean menggunakan kode editor visual  code dan untuk bahasa pemrograman menggunakan PHP . Pada penelitian ini, terdapat 2 pengkodean atau algoritma yang digunakan oleh penulis, yaitu:
1) Algoritma Content-Based Filtering
Content-based filtering ialah unit rekomendasi yang didasari oleh profil preferensi pengguna dan deskripsi unit. Sistem rekomendasi berbasis konten menggunakan keyword untuk mendeskripsikan unit dan profil pelanggan, hal tersebut diciptakan untuk memberi informasi mengenai jenis unit yang disenangi pelanggan. Algoritma content- based  filtering memberikan  rekomendasi  berupa  unit  yang  memiliki  kemiripan  dengan  unit  yang  disenangi pelanggan  berdasarkan  riwayat  pencarian  atau  yang  sedang  dicari  saat  ini.  Bergamunit  yang  direkomendasikan akan dibandingkan dengan unit sebelumnya oleh pelanggan secara khusus.
Algoritma ini  terpusat  pada pengambilan & penyaringan bahan penelitian. Algoritma content-based filtering mempelajari  unit  yang  menjadi  pilihan  pelanggan,  kemudian  merekomendasikan  unit  yang  mirip  berlandaskan pada  unit  yang  pernah  dipilih  dan  disenangi  dipilih  pelanggan.  Proses  perekomendasian  pada  algoritma  ini mempunyai 3 tahap, yaitu: filtering component,profile learner , dan content analyzer [7].
Metode content-based  filtering ialah  rekomendasi  sistem  yang  memberikan  hasil  sebuah  rekomendasi berlandaskan  pada  menu  berkaitan  dengan  unit  lain  yang  diperbandingkan.  Menampilkan  rekomendasi  produk sesuai  hasil uraian kesamaan produk yang telahsering  pemakainya merupakan konsep  dari metode ini. Metode content-based filtering banyak diimplementasikan pada sistem E-Commers , berita, film, musik, buku, dan masih banyak lagi.
Tahapan pada metode content-based filtering , diantaranya:
a. Sebuah unit terpisah atas dasar vector komponen pembentukannya.
b. User akan memberikan penilaian/ star rating pada unit sebagai bentuk suka/tidak suka pada unit
c. Pembuatan profil user menggunakan algoritma TF-IDF, dibuat oleh sistem berdasarkan bobot vektor komponen unit.  Nilai  IDF  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  sedangkan  TF  merupakan  jumlah  term  dalam  suatu dokumen. Berikut rumus nilai IDF :

## = log  ( )

## 2) Algoritma Multilevel Feedback Queue
Algoritma  yang  hamper  sama  dengan  multilrvrl  ini.  perbedaannya  pada    kemungkinan  suatu  proses  untuk berpindah antrian. Suatu proses akan dipindahkan keantrian yang lebih rendah jika proses tersebut menyita waktu CPU terlalu lama. Algoritma tersebut dapat didefinisikan dengan beberapa parameter , diantaranya: a. Algoritma penjadwalan tiap antrian
b. Jumlah antrian
c. Waktu menurunkan proses ke antrian yang lebih rendah
d. Waktu menaikkan proses ke antrian yang lebih tinggi
e. Antrian akan dimasuki proses yang membutuhkan
Pada algoritma ini, perpindahan anatara datu dengan antrian lain dengan prioritas yang rendah maupun tinggi, seperti berikut:
a. Proses baru disesuaikan pada giliran  0 quantum = 8 ms
b. Proses  harus  diselesaikan dalam  waktu  kurang  dari  8  ms  jika  tidak maka  diberhentikan  dan  dipindahkan  ke antrian pertama quantum = 16 ms
c. Jika tiddak ada antrian di 0 maka antrian pertama dikerjakan, dan jika antrian pertama tidak selesai dalam 16 ms proses akan dipindah ke antrian 2.
d. Antrian 2 akan dikerjakan jika antrian 0 dan 1 kosong, dan akan berjalan dengan algoritma round robin
3) Menghitung Nilai Similarty
Pada bagian ini, total kesamaan dan total kedekatan diantara customer dan produk diperoleh melalui contoh 1 yaitu pearson correlation dan contoh 2 yaitu adjusted cosine [9].
( , ) = ∑ , − R  ( , − R ) ∈
∑ , − R 2 ∈ ∑ ( ,   −   R ) 2 ∈
( , ) = ∑ , − R    ( , − R ) ∈
∑ , − R 2 ∈ ∑ ( , − R ) 2 ∈
Ket:
S ( i,j )  = Kesamaan nilai item I dan j uϵU = Kumpulan rating yang dikumpulkan oleh pelanggan i dan j Ru,i = Penilaian customer pada item i Ru,j = Penilaian pada item j Ȓ u = Perhitungan rata-rata rating u Ȓ i = Perhitungan rata-rata item i Ȓ j = Perhitungan rata-rata item j
Perhitungan perkiraan P (a, j) terhadap beragam menu j oleh customer a yang tidak mendapatkan rating dengan rumus weighted sum terdapat pada persamaan 2.
P a, j = ∑ ( , ∙ , ) ∈ ∑ |  , | ∈ Keterangan: P (a,j) = hitungan nilai aneka menu j oleh pelanggan aiЄI    = klaster yang sama dengan aneka menu j Ra,I  = penilaian pelanggan pada aneka menu i S(i,j)  = jumlah nilai similarity i dengan j

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap uji coba pada aplikasi dilakukan untuk memastikan bahwa seluruh bagian fungsional aplikasi berjalan sesuai  dengan  desain  sistem,  sehingga  dapat  dilakukan  pengkodean  ulang  apabila  ditemukan  kesalahan  atau ketidaksamaan dengan rancangan desain sistem. Pengimplementasian rancangan yang telah ditetapkan berdasarkan pada metode waterfall yang disusun menjadi sebuah program aplikasi, dengan hasil akhir yaitu aplikasi “Grande Resto”.  Terlihat  pada  Gambar  6  Tampilan  Sistem  yang  berjalan  dengan  baik,  akan  tetapi  masih  memerlukan penelitian dan pengembangan lebih lanjut.

## Gambar 6: Tampilan Sistem
Gambar 6 merupakan tampilan awal sistem di mana pelanggan saat ingin memesan makanan dan minuman di sebuah restoran. Pada tampilan di atas terdapat informasi terkait aplikasi yang dibuat. Selain ada beberapa informasi aplikasi, juga terdapat tools beberapa menu untuk dipesan yang digunakan pelanggan untuk menikmati hidangan.

## Gambar 7: Tampilan Menu Ice
Gambar 7 menunjukkan tampilan menu minuman dingin. Menu tersebut diberi nama “ ICE ”. Beberapa menu yang sering dipesan oleh pelanggan, rekomendasi tersebut sudah otomatis dipilih oleh sistem. Menu – menu yang paling  banyak  dipesan  berada  dipaling  atas  dari  menu  menu  yang  lain,  karena  aplikasi  tersebut  memudahkan pelanggan untuk mengetahui informasi terkait menu yang direkomendasikan oleh pebisnis/kafe.
Setelah itu terdapat beberapa tools yang ada di sebuah menu kafe, pelanggan bisa memesan gambar yang berada di  tampilan,  juga  dapat  melakukan  pencarian.  Sehingga  menjadikan  menu  yang  dipilih  dapat  menjadi  bahan rekomendasian juga oleh pelanggan lain.
Pada tampilan menu “ HOT ” terdapat beberapa minuman panas, mulai dari kopi hitam, green tea, teh panas, dll. Minuman ini biasa digemari oleh kalangan remaja. Selain menyuguhkan beberapa minuman, “Grande Resto” ini memiliki ciri khas penjualan aneka kopi.

## Gambar 9: Tampilan Menu Other
Pada tampilan “ Other ” terdapat beberapa menu yang biasa  ditemukan di  warung-warung kopi  pinggir  jalan. Menu tersebut dibuat dengan sederhana dan instan .

## Gambar 10: Tampilan Check Out Pesanan
Setelah  pelanggan  memilih  beberapa item /menu  untuk  dipesan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah check  out kemudian  proses  pembayaran.  Pada  aplikasi  ini  menyediakan  4  metode  pembayaran  yaitu  menggunakan  Bank BCA, Mandiri, Gopay dan LinkAja. Setelah memilih metode pembayaran, pembeli dapat menekan tombol proses pada aplikasi .

## Gambar 11: Tampilan Pembayaran Pesanan
Gambar 11 merupakan tampilan pembayaran pesanan melalui scan barcode. Barcode yang ditampilkan akan sesuai dengan metode pembayaran yang dipilih oleh pembeli. Setelah pembayaran selesai dilakukan, pembeli dapat langsung menunggu pesanannya di meja yang telah dipilih.

## Gambar 12: Tampilan Menu Login
Setelah  proses  pembayaran  selesai,  data  pesanan  akan  dikirim  kepada  admin/pengelola  kafe  untuk  diproses menjadi makanan dan minuman yang dihidangkan. Seteleh itu secara otomatis, laporan terkait pemesanan sudah direkam untuk selanjutnya diproses disetiap bulannya. Menu login yang terdapat dalam Gambar 12 tersebut untuk akses admin dan pegawai kasir untuk memproses pesanan pelanggan.
Gambar 13: Tampilan Menu Admin “Dashboard”
Terdapat  tampilan dashboard admin  setelah login .  Di  halaman  tersebut  admin  dapat  melihat  dan  mencatat pesanan pelanggan untuk selanjutnya diproses pesananannya ketika telah melakukan pembayaran. Terdapat juga kolom waktu pemesanan untuk mengetahui tanggal dan jam berapa pelanggan memesan. Dan terdapat Status, di dalam status ini bertulisakan “selesai” jika kasir telah memproses pemesanan dari awal hingga pembayaran dan penyajian.
Gambar 14: Tampilan Menu Admin “Produk”
Selain  halaman dashboard terdapat  juga  menu  “Produk”  di  dalam  admin.  Menu  tersebut  berfungsi  untuk mengganti  jenis  makanan,  minuman,  harga  dan  status  (tersedia/tidak  tersedia).  Admin  dapat  mengganti  menu makanan dan minuman jika ada perubahan/menu tambahan.

## Gambar 15: Tampilan Menu Admin “Laporan Penjualan”
Selain itu juga terdapat hasil laporan penjualan yang berfungsi untuk mengumpulkan data pelanggan yang telah selesai  mengunjungi  resto  untuk  selanjutnya  dijadikan  bahan  evaluasi/laporan  keuangan  setiap  bulannya  bagi “Grande Resto”.

## Gambar 16: Tampilan Kasir
Setelah  menu  admin  untuk  mengganti  dan  melihat  laporan  pemesanan  pelanggan,  maka  di  dalam  sistem  ini terdapat tampilan “kasir” dimana menu ini bertugas untuk memproses segala pemesanan awal hingga penyajian. Selain  itu  menu  kasir  ini  untuk  memverifikasi  pembayaran  baik cash ataupun  transfer  yang  dilakukan  oleh pelanggan setelah memesan makanan dan minuman.

## A) Pengujian Algoritma
Pada  Tabel  3  terdapat  daftar  riwayat  pesanan  yang  digunakan  pada  saat  ujicoba  perhitungan  mencari makanan/minuman yang paling banyak dipesan dengan menghitung total pesanan (SUM), mengurutkan produk berdasarkan  nilai  terbesar  ke  terendah  sehingga  hasilnya  jadi  rekomendasi.  Tabel  3  memuat  antrian  pelanggan, nomor meja, pesanan, dan stastus pembayaran sehingga pada akhirnya mendapatkan kesimpulan menu mana yang banyak dipesan dalam periode waktu tertentu.
TABEL III

## DAFTAR RIWAYAT PESANAN
No. Meja Detail Pesanan Total Pembayaran Waktu Pemesanan Hasil (%) P1 Meja 1 Extrajoss Susu, Qty : 1 7.770 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:45 99% P2 Meja 1 Ice Vanilla, Qty : 1 66.600 Via : LINKAJA 21/06/2022 10:40 99% Ice Taro, Qty : 1 Ice Red Velvet, Qty : 1 Ice Lemon Tea, Qty : 2 P3 Meja 1 French Fries, Qty : 1 34.410 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:38 99% Taichan Only, Qty : 1 Mineral Water, Qty : 1 P4 Meja 1 Ice Red Velvet, Qty : 2 35.520 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:36 99% Hot Green Tea, Qty : 1 P5 Meja 1 Hot Cappuchino, Qty : 1 8.880 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:31 99% P6 Meja 1 Hot Cappuchino, Qty : 1 18.870 Via : LINKAJA 21/06/2022 10:29 99% Kopi Tarik, Qty : 1 P7 Meja 1 Ice Cappuchino, Qty : 1 42.180 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:14 99% Ice Green Tea Latte, Qty : 1 Ice Red Velvet, Qty : 1 P8 Meja 1 Ice Coffee Milk, Qty : 1 28.860 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:12 99% Ice Cappuchino, Qty : 1 P9 Meja 1 Ice Red Velvet Latte, Qty : 1 59.940 Via : BANK BCA 21/06/2022 10:06 99% Ice Vanilla, Qty : 1 Ice Taro Latte, Qty : 2 P10 Meja 4 Ice Black Coffee, Qty : 1 26.640 Via : BANK BCA 21/06/2022 00:01 99% Ice Cappuchino, Qty : 1 ….... ………. ………………..………………. …………………………..…. …………………….. …… P50 Meja 1 Ice Green Tea, Qty : 1 42.180 Via : LINKAJA 20/06/2022 23:35 99% Ice Green Tea Latte, Qty : 1 Ice Lemon Tea, Qty : 1 ….... ………. ………………………….…….. …………………………….... ……………..………. …… P482 Meja 2 Ice Lemon Tea, Qty : 1 31.080 Via : BANK MANDIRI 05/07/2022 15:56 99% Hot Black Coffe Non Ampas, Qty : 1
Hot Coffee Milk, Qty : 1
Dari 482 pelanggan di Tabel 3 dapat diketahui pesanan dan jumlah pemesanan agar selanjutnya dilakukan proses rekomendasikan,  proses  tersebut  meggunakan  algortima content  based-filtering .  Di  mana  didapat  variable/hasil Tabel 4.
No Menu Jumlah pemesanan 1 Ice lemon tea 104 2 Ice Green Tea Late 115 3 Ice choco 123 4 Taichan 105 5 Mineral water 102 6 Hot coffe milk 109 7 Ice green tea 124 8 Ice Black Coffee 117 9 Ice vanilla later 103 10 Hot Choco 106 11 Ice Capuchino 117 12 Hot Green Tea 106 13 Mie Goreng 109
Dari Tabel 4 terdapat beberapa menu yang banyak dipesan/sering dipesan oleh pelanggan. Maka hal tersebut perlu difilter kembali agar menemukan hasil menu terfavorit dengan menggunakan rumus perhitungan algortima content-based filtering . Berikut hasilnya pada Tabel 5:
TABEL V

## PENENTUAN MENU FAVORIT
ID Menu Jumlah Yang Dipesan Predikat 0001 Ice Green Tea 124 Favorit 1 0002 Ice Choco 123 Favorit 2 0003 Ice Black Coffee 117 Favorit 3
ID: 0001 ( Terbanyak ke 1), 0002 (terbanyak ke 2), 0003 (Tebanyak ke 3)
Maka dari Tabel 5 yang sesuai menu  “ Ice Green Tea ” berada diurutan pertama yang akan ditampilkan pada menu  rekomendasi.  Selanjutnya  terdapat  menu  “ Ice Choco ”  yang  juga  akan  ditampilkan di  menu  rekomendasi. Setelah itu menu “ Ice Black Coffee ” yang juga sering dipesan oleh pelanggan.

## Gambar 17: Tampilan Menu Rekomendasi
Gambar 17 menunjukkan bahwa secara sistem yang direkomendasikan oleh sistem menu minuman “ Ice Green Tea ” dengan 124 pesanan. Hasil tersebut telah sesuai dengan perhitungan manual sebelumnya yaitu juga terbanyak menu “ Ice Green Tea ”. Dalam studi kasus kombinasi antara Algoritma Content-Based Filtering Dan Algoritma Multilevel  Feedback  Queue Pada  Proses  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Web  dinyatakan  berhasil  karenasaling berjalan beriringan dalam system yang telah dibuat. Jika dibandingkan penelitian sebelumnya yang membandingan kedua algortima tersebut, dalam penilitan ini kedua algoritma digabungkan sehingga lebih efektif dan efisien dalam proses pemesanan makanan berbasis web.

## B) Pengujian Sistem
Dalam menguji ketahanan dan performa sebuah system yang telah dibuat maka untuk menguji menggunakan kedua system yaitu GTMetrix dan Loadimpact seperti pada Gambar 18 dan 19:

## Gambar 18: Pengujian Sistem Menggunakan GTMetrix
Selanjutnya yaitu tahap pengujian sistem dimana ditujukan untuk melihat ketahanan dari sistem tersebut. Untuk mengetahui ketahanan maupun performa dalam sistem maka dalam pengujian ini menggunakan aplikasi GTMetrix untuk  mengukur  kinerja  sistem  dan  Loadimpact  untuk  ketahanan  [11].  Berikut  merupakan  tampilan  gambar pengujian  sistem  menggunakan  GTMetrix  yang  memperoleh  hasil  performa  A,  skor  performa  yang  dihasilkan 100%.

## Gambar 19: Pengujian Ketahanan Sistem
Dari  pengujian  system  dengan  menggunakan  Loadimpact  yang  merupakan  bentuk  pengujian  untuk  menguji ketahanan terhadap sistem “Grande Resto” yang telah dibuat seperti gambar diatas terdapat hasil waktu respon pada sistem yang diuji adalah 7,513ms, di mana 842 permintaan dibuat dengan kecepatan rata-rata 2,5 permintaan/detik dan tidak ada permintaan yang gagal dibuat. Pengujian tersebut menggunakan 50 user dengan batas waktu 1 menit 30 detik.

## IV. KESIMPULAN
Dari berbagai penjelasan yang telah diuraikan melalui beberapa penelitian dan juga pengimplementasian sebuah sistem pemesanan makanan dan minuman yang bernama “Grande Resto” dengan menerapkan metode Algoritma Content-Based Filtering dan Algoritma Multilevel feedback queue , maka mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan customer dan pelaku bisnis. Dari kombinasi 2 metode tersebut mendapatkan hasil bahwa sistem yang telah  dibuat  mampu  menghadirkan  rekomendasi  menu  terfavorit/yang  sering  dipesan  oleh  pelanggan  dengan ujicoba 482 pelanggan. Menu terfavorit/yang banyak dipesan oleh pelanggan adalah Ice Green Tea dengan 124x pemesanan Ice Choco dengan 123x pemesanan, Ice Black Coffee dengan 117 pemesanan. Selain itu proses yang di berikan oleh sistem dengan tingkat keakurasian perhitungan rekomendasi dengan uji coba 482 pelanggan dengan hasil 99% akurasi. Selain uji coba pelanggan, sistem juga diuji dengan GTMetrix untuk mengetahui kinerja sistem dan hasilnya 100% dengan performa A.  Dari hasil tersebut sesuai dengan perhitungan manual dan perhitungan hasil  yang  ada  disistem.  Maka  dapat  disimpulkan  kedua  metode tersebut  sangat  cocok diterapkan  dalam  sistem pemesanan makanan dan minuman karena hasil yang diberikan dan tingkat keakurasian rekomendasi sangat tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pharamita Manesia, Nellly A. H, & Imam Saputra, “Perancangan Aplikasi Daftar Menu Restoran Berbasis Android Menggunakan Metode Multilevel Queue,” Jurnal Pelita Informatika , Vol. 8, No. 4, Pp. 402-407, 2020.
[2] A. A. Fakhri, Z. K. A. Baizal, & E. B. Setiawan, “Restaurant Recommender Sistem Using User-Based Collaborative Filtering Approach: A Case Study At Bandung Raya Region,” J. Phys. Conf. Ser ., Vol. 1192, No. 1, Pp. 1-7, 2019.
[3] I.  W.  Jeprina  &  S.  Hanief,  “Analisis  Dan  Implementasi  Metode  Item-Based  Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Konsentrasi  Di STMK Stikom Bali,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. Janapati , Vol. 9, No. 2, Pp. 171-180, 2020.
[4] R.  H.  Mondi,  A.  Wijayanto,  &  Winarno,  “Recommendation  Sistem  With  Content-Based  Filtering  Method  For  Culinary  Tourism  In  Mangan Application,” Itsmart , Vol. 8, No. 2, Pp. 65-72, 2019.
[5] Melantika, “Membangun Aplikasi Rumah Makan Online,” J. Inform ., No. 2, Pp. 28-35, 2020.
[6] Hayati dan Yuniarti, “Inventory: Industrial Vocational E-Journal On Agroindustry,” Vol. 2, No. 2, Pp. 67-72, 2021.
[7] Ricci, Francesco, Rokach, Et.Al, “Recommender Sistem Handbook,” Edited By Paul. B. Kantor. Springer N. D , Vol. 5, No. 2, Pp. 56-62, 2020.
[8] Lukas Tommy, Chandra K, dan Vivi L, “Recommender Sistem Dengan Kombinasi Apriori Dan Content-Based Filtering Pada Aplikasi Pemesanan Produk,” Register: Jurnal Teknoinfo , Vol. 13, No. 2. 2019.
[9] Fiarni, C  dan  Maharani,  H,  “Product  Recommendation  Sistem  Design Using    Cosine  Similarity  And Content-Based  Filtering Methods,” IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) , Vol. 2, No. 2, Pp. 42-48, 2019.
[10] D. Miyadi, “Membangun Sistem Informasi Pemesanan Meja Dan Makanan Berbasis Web (Studi Kasus: Rumah Makan Mbak Tuti),” J. Onesismik , Vol. 3, No. 3, Pp. 218-226, 2019.
[11] D.Sasongko Dan A.Suprapto,“Evaluasi Performa Website Berdasarkan Pengujian Baban Dan Stress Menggunakan Loadimpact (Studi Kasus Website Lain Salatiga),” Netw. Eng. Res. Oper ., Vol. 6, No. 1, Pp. 31, 2021.
[12]  Atikah Adawiyyah dan Salamun Rohman Nudin, “Penerapan Algoritma Content Based Filtering dan Frequent Pattern Growth pada Sistem Rekomendasi Program Mahasiswa Wirausaha di Universitas Negeri Surabaya),” JINACS (Journal of Informatics and Computer Science), Vol. 03 No. 02, 2021. ISSN : 2686-2220.
[13]  Siti  Mutrofin, et.al .,”Kombinasi  Tiga  Algoritma  Penjadwalan  Sebagai  Upaya  Meningkatkan  Pelayanan  Pelanggan  Pada  Usaha  Konveksi,” Jurnal Informasi dan Teknologi, Vol. 4 No . 1 Hal: 19-24 e-ISSN: 2714-9730, 2022. [14] Suharno,J. J. (2018). “ Akhir Sistem Pemesanan Sablon Kaos Legacyhero Berbasis Web” . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
[15]    Sabaruddin,  R., et.al., “Pengembangan  Sistem  Informasi  Perusahaan  Konveksi  dan  Sablon  Berbasis  Website  Menggunakan  Metode  Waterfall,” JUSTIAN, Jurnal Sistem Informasi Akuntansi , Vol. 1(1), Hal: 21-30, 2020.