Sistem Rekomendasi Pemilihan Paket Pembuatan Website Menggunakan Metode Knowledge Based Recommendation Pada PT. Tebar Digital Kreasi Dika Adi Pratama 1 , Nurmalitasari 2 , Ridwan Dwi Irawan 3*
1,2,3* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 22 May 2024 Received in revised form 29 June 2024 Accepted 1 August 2024
Available online October 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i4.2577.
Keywords: Recommendation System; Knowledge Based Recommendation; Website; Package; Agile Software Development.
Kata Kunci: Sistem Rekomendasi; Rekomendasi Berbasis Pengetahuan; Situs Web;
Paket; Pengembangan Perangkat Lunak Agile.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
A website is a necessity for individuals, groups, and large companies in the current era of internet development. PT. Tebar Digital Kreasi, a company providing website creation and development services in the Solo area, faces challenges in helping clients choose the right website creation package that suits their needs. Without a recommendation system, the package selection process requires  direct  communication  with  the  marketing  team,  which  can  be  inefficient  and  time- consuming.  The  aim  of  this  research  is  to  design  and  develop  a  recommendation  system  by applying  the  Knowledge-Based  Recommendation  method.  The  method  for  developing  this system is Agile Software Development. The development stages include needs analysis, Unified Modeling  Language  (UML)  system  design,  and  database  implementation.  System  testing  was conducted using the Blackbox method, and performance was measured using recall and precision metrics.  The  test  results  indicate  that  the  developed  recommendation  system  successfully provides  accurate  and  relevant  recommendations  according  to  user  needs.  The  recall  value reached 100%, demonstrating the system's ability to retrieve all relevant data items, while the precision value reached 89.43%, indicating the accuracy of the relevant items displayed.

## a b s t r a k
Website  adalah  kebutuhan  bagi  individu,  kelompok,  maupun  perusahaan  besar  di  era perkembangan internet saat ini. PT. Tebar Digital Kreasi, perusahaan yang menyediakan layanan jasa pembuatan dan pengembangan website di daerah kota Solo, menghadapi tantangan dalam membantu klien memilih paket pembuatan website yang pas dan cocok untuk kebutuhan mereka. Tanpa adanya sistem rekomendasi, proses  pemilihan paket  memerlukan komunikasi langsung dengan  tim  marketing,  yang  dapat  menjadi  tidak  efisien  dan  memakan  waktu.  Penelitian  ini sendiri mempunyai tujuan yaitu merancang dan membangun sebuah sistem rekomendasi dengan mengaplikasikan  metode  Knowledge-Based  Recommendation.  Metode  untuk  pengembangan sistem  ini  adalah  Agile  Software  Development.  Tahapan  pengembangan  sistem  mencakup analisis kebutuhan, menggunakan Unified Modeling Language (UML) sebagai desain sistem, dan implementasi basis data. Pengujian sistem sendiri dilakukan dengan memakai metode Blackbox dan  pengukuran  performa  menggunakan  recall  dan  precision.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  sistem  rekomendasi  yang  dibangun  berhasil  memberikan  rekomendasi  yang  tepat  dan relevan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Nilai recall mencapai 100%, menunjukkan tingkat kelengkapan  item  yang  diambil  dari  seluruh  data  relevan,  sementara  nilai  precision  mencapai 89,43%, menunjukkan tingkat ketepatan item relevan yang muncul.
*Corresponding Author. Email: ridwan_dwiirawan@udb.ac.id 3* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada perkembangan era digital sekarang ini website menjadi  kebutuhan  yang  sangat  vital  bagi  berbagai kalangan,  mulai  dari  individu,  organisasi  maupun perusahaan  besar  [1].  Website  adalah  sarana  yang telah banyak digunakan untuk memperkenalkan dan menyediakan sumber informasi yang dibutuhkan [2]. Dari data siteefy pada februari 2024 terdapat sekitar 1,09 miliar website di dunia. Meskipun lebih dari 1 miliar website, tetapi tidak semuanya website tersebut aktif,  hanya  terdapat  sekitar  18%  dari  seluruh  situs website  di  dunia  yang  aktif  dan  digunakan  dengan keperluan  tertentu  saja,  sisanya  82%  dari  semua website  tidak  aktif  yang  sebagian  besar  merupakan domain  terparkir  atau  website  yang  tidak memperpanjang kontrak domain dan hosting untuk keperluan  websitenya.  Angka  ini  terus  meningkat setiap  tahun  karena  semakin  banyak  individua  tau masyarakat yang menyadari betapa sangat pentingnya memiliki website sendiri.
PT.  Tebar  Digital  Kreasi  adalah  perusahaan  yang menyediakan  layanan  jasa  pembuatan  dan pengembangan  website  di  daerah  kota  Solo. Meskipun  perusahaan  ini  telah  mengembangkan berbagai aplikasi dan website yang telah melalui tahap quality assurance , pemilihan paket pembuatan website yang  tepat  dapat  menjadi  tantangan  bagi  klien dikarenakan  belum  adanya  sistem  yang  bisa merekomendasikan  paket  pemilihan  pembuatan website  yang  sesuai  untuk  mencukupi  kebutuhan klien.  Sistem  untuk  merekomendasikan  paket pembuatan  website  tersebut  diperlukan  karena  bisa meningkatkan  efisiensi  waktu  dikarenakan  ketika tidak ada sistem, klien perlu melakukan komunikasi dengan  tim  marketing  sebelum  membuat  sebuah website keinginannya, komunikasi tersebut digunakan  klien  sebagai  acuan  untuk  menentukan paket  yang  mana  yang  sesuai  untuk  mencukupi kebutuhannya.
Terkadang  di  hari  yang  sama  ada  klien  yang  ingin berkomunikasi  dengan  tim  marketing,  sedangkan klien tersebut ada yang menginginkan komunikasi di luar kantor karena ada kepentingan tertentu sehingga membuat  tim  marketing  menjadi  kesusahan  untuk bisa berkomunikasi dengan beberapa klien di tempat yang  berbeda,  ditambah  lagi  tim  marketing  hanya terdapat  1  orang  saja,  yang  mana  itu  membuat  tim
marketing  kewalahan  dalam  menghadapi  klien.  Hal tersebut membuat tim marketing terpaksa mengganti jadwal  untuk  bertemu  klien  di  hari  yang  berbeda karena  tim  marketing  tidak  bisa  menjangkau  klien- klien  yang  ingin  berkomunikasi  di  hari  yang  sama. Penyebab  komunikasi  yang  dilakukan  antara  klien dengan  tim  marketing  dilakukan  secara  tatap  muka dikarenakan  kalau  melewati  pesan  chat  WhatsApp atau  yang  lain  itu  terkadang  mengalami  miss komunikasi  yang  menyebabkan  pesan  chat  menjadi berputar-putar  dan  tidak  menemukan  solusi  yang diinginkan, dan juga kalau klien melakukan chat pesan itu tidak bisa semuanya terbalas dengan cepat karena banyak klien lain juga yang ingin dibalas chatnya juga, berbeda  halnya  dengan  komunikasi  secara  langsung yaitu  tatap  muka  otomatis  klien  yang  menemui tersebut  diprioritaskan  terlebih  dahulu  sampai pembahasan selesai.
Terdapat masalah yang dihadapi oleh beberapa klien, bahwa  mereka  masih  kebingungan  dalam  memilih paket pembuatan website yang pas dan terbaik untuk kebutuhan mereka. Kebingungan tersebut disebabkan karena  banyaknya  pilihan  penyedia  jasa  pembuatan website  yang  menawarkan  paket  dengan  beraneka ragam,  karena  perbedaan  fitur  dan  spesifikasi  yang ditawarkan  dari  setiap  paket  tersebut.  Klien  juga menghadapi  kesulitan  dalam  memahami  kebutuhan website mereka sendiri sehingga memilih paket yang tidak sesuai dengan apa yang mereka butuhkan.
Cara  kerja  dari  sistem  rekomendasi sendiri  yaitu  dia menyediakan  informasi  beserta  saran  kepada pengguna  berdasarkan  preferensi  mereka  [3]. Permodelan sistem rekomendasi yang memprioritaskan  basis  pengetahuan  dari  input pengguna untuk memberi rekomendasi yang relevan dengan preferensi pengguna adalah model knowledge- based recommendation [4]. Tiga metode yang umum dan sering  digunakan,  antara  lain content-based  filtering , collaborative filtering , dan knowledge-based recommendation . Metode content-based  filtering menggunakan  informasi deskripsi  produk  (item)  untuk  memberikan rekomendasi.  Metode collaborative  filtering sendiri karakteristik  dari  pengguna  dengan  antar  pengguna lain  untuk  memberikan  rekomendasi.  Sementara, knowledge-based  recommendation dia  memastikan  bahwa suatu  produk  itu  dapat  memenuhi  kebutuhan pengguna  dengan  didasarkan  pada  pengetahuan
spesifik domain. Maka dari itu, metode yang paling tepat digunakan untuk membangun sistem ini yaitu dengan  mengaplikasikan  atau  menerapkan  metode knowledge-based recommendation , karena pengguna akan diminta memasukkan atribut dari item yang mereka sukai atau minati, kemudian sistem akan memberikan rekomendasi  berdasarkan  atribut  dari  item-item tersebut [5].
Penelitian  ini  sendiri  mempunyai  tujuan  yaitu merancang  dan  membangun  sebuah  sistem rekomendasi  dengan  mengaplikasikan  metode Knowledge-Based Recommendation yang dapat membantu klien PT. Tebar Digital Kreasi dalam memilih paket- paket yang paling cocok dan pas dengan kebutuhan mereka. Dengan menerapkan sistem ini, diharapkan klien akan lebih mudah dalam menentukan berbagai opsi paket yang tersedia dan membuat pilihan yang pas berdasarkan tujuan dan preferensi mereka dalam membangun website.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  sendiri  merupakan  teknik  untuk mencari,  mendapat,  mengumpulkan,  kemudian menyimpan informasi yang berkaitan dengan pokok permasalahan,  sehingga  informasi  yang  diperoleh dapat digunakan untuk keperluan analisis lebih lanjut [6].  Pada  penelitian  ini,  mengadopsi  metode Agile Software Development sebagai pendekatan utama dalam mengembangkan sistem dan metode Knowledge Based Recommendation dengan  pendekatan Constraint  Based sebagai  algoritma  untuk  menentukan  rekomendasi pada sistem yang akan dibangun. Penelitian dimulai dengan  merumuskan  masalah  yang  jelas  kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data.

## Pengumpulan Data
Pada tahapan ini, dilakukan pengumpulan informasi untuk merancang dan mengembangkan sistem yang diinginkan:
1) Studi Pustaka Berupa data yang dikumpulkan dari artikel ilmiah, literatur, dan sumber daring yang relevan dengan fokus penelitian yang sedang dilaksanakan.
2) Observasi
Berupa data yang didapatkan dengan melakukan observasi secara langsung ke pihak terkait.

## 3) Wawancara
Berupa  data  yang  didapatkan  melalui  proses wawancara  langsung  dengan  seorang  karyawan yang bekerja di PT. Tebar Digital Kreasi.
Metode Pengembangan Sistem Metode  pada  pengembangan  sistem  ini  adalah Agile Software  Development .  Metode  Agile  adalah  model pengembangan  sistem  jangka  pendek  yang  dapat diandalkan  sebab  didasarkan  pada  proses  yang dikerjakan  dengan  berulang  yang  mana  tim  akan berkolaborasi secara sistematis dan terorganisir untuk menerapkan aturan dan solusi yang telah disepakati di awal.  [6].  Metode Agile  Software  Development ini mempunyai beberapa tahapan, antara lain [7]:
1) Requirements
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  observasi  di PT.  Tebar  Digital  Kreasi  untuk  mengumpulkan data. Kemudian peneliti menganalisis kebutuhan yang  diperlukan  dalam  pembangunan  sistem, termasuk  fitur  yang  diinginkan  dalam  situs  web, perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang diperlukan,  desain  web,  dan  elemen  lain  yang relevan.
2) Design
Pada  tahap  ini,  peneliti  merancang  alur  kerja aplikasi,  merancang  basis  data,  dan  mendesain tampilan antarmuka sistem rekomendasi.
3) Development
Pada tahap ini, peneliti melakukan implementasi atau  mewujudkan  hasil  perancangan  yang  telah dipersiapkan  sebelumnya  ke  dalam  bentuk website,  dengan  mengikuti  proses-proses  yang telah ditetapkan selama tahap perancangan.
4) Testing
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  serangkaian pengujian ke sistem guna menjamin bahwa sistem telah  dirancang  dan  dikembangkan  secara  tepat, serta  dapat  beroperasi  sesuai  dengan  kebutuhan dan  harapan.  Pengujian  dari blackbox  testing mempunyai  tujuan  untuk  menguji  fungsi  fitur program yang telah dibuat.
5) Deployment
Pada tahap ini, sistem yang telah dibangun akan diimplementasikan  untuk  digunakan  oleh pengguna atau klien.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis Kebutuhan Sebelum  memulai  pengembangan  sistem,  penulis harus  memahami  bagaimana  informasi  yang dibutuhkan pengguna terhadap sebuah sistem. Salah satu  dari  banyaknya  alasan  mengapa  sistem  harus dianalisa dan dirancang dengan baik agar memastikan bahwa sistem dapat mencapai target yang diinginkan dan juga berkualitas [8].

## Analisis Sistem Yang Berjalan
Diperlukan analisis terhadap alur sistem yang sedang berjalan  saat  ini  guna  mengidentifikasi  potensi kelemahan yang dapat menjadi landasan pengembangan sistem yang baru. Untuk saat ini, PT. Tebar Digital
Kreasi menggunakan cara konvensional  dalam  melakukan  pemasaran  dan konsultasinya,  yang  mana  masyarakat  yang  hendak melakukan pembuatan website harus datang ke PT. Tebar  Digital  Kreasi  langsung  untuk  menanyakan seputar  paket  pembuatan  website  atau  bisa  juga melalui  chat  Whatsapp.  Adapun  alur  atau  langkah- langkah yang harus dilakukan calon klien ketika ingin memilih  paket  pembuatan  website  adalah  sebagai
berikut:
Gambar 1. Workflow sistem yang berjalan

## Analisis Kelemahan Sistem
Sistem  yang  sedang  berjalan  pada  saat  ini  memiliki sejumlah kelemahan, sehingga diperlukan analisis agar dapat digunakan sebagai referensi untuk pengembangan  berikutnya.  Metode  yang  diterapkan dalam  menganalisis  sistem  adalah  dengan  metode PIECES,  yang  terdiri  dari Performance , Information , Economy , Control , Efficiency dan Services .  Berikut penjelasan mengenai analisis PIECES dalam sistem.
Tabel 1. Analisis PIECES No Analisis Sistem Berjalan Sistem Diusulkan 1 Performance (Kinerja) Klien membutuhkan waktu kurang lebih sekitar 1 jam untuk berkonsultasi di kantor. Diharapkan sistem akan memberikan rekomendasi paket dalam 5 menit. 2 Information (Informasi) Kadang-kadang, karena calon klien tergesa-gesa, informasi yang mereka terima tersebut tidak relevan dengan apa yang menjadi harapan mereka. Dengan semua detail ditampilkan sesuai dengan atribut yang dimasukkan oleh calon klien, penyajian sistem rekomendasi diharapkan lebih akurat. 3 Economy (Ekonomi) Calon klien harus mengeluarkan biaya akomodasi untuk datang ke kantor. Karena sistem rekomendasi ini dapat diakses melalui website, diharapkan dapat mengurangi biaya akomodasi. 4 Control (Kontrol) Kontrol sepenuhnya dilakukan oleh admin untuk memberikan solusi saat konsultasi. Kontrol diharapkan oleh sistem rekomendasi dengan memberikan solusi kepada calon klien. 5 Efficiency (Efisiensi) Sistem lama klien harus datang ke kantor. Untuk klien yang sibuk, tentunya ini sulit karena konsultasi membutuhkan waktu yang lama. Diharapkan sistem yang baru lebih efisien karena memberikan akses melalui situs web yang tersedia setiap saat dan di mana pun. 6 Services (Pelayanan) Lamanya proses konsultasi untuk menentukan paket yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Diharapkan klien tidak membutuhkan banyak waktu untuk mendapatkan paket yang mereka butuhkan.

## Analisis Data
Analisis  data  membantu  pengambilan  keputusan dengan lebih baik sebab memberikan informasi yang akurat  dan  relevan.  Metode  yang  digunakan  untuk proses  alur  menggunakan  metode knowledge  based dengan  pendekatan constraint-based .  Pada  prinsipnya, pendekatan constraint based menghasilkan rekomendasi  berdasarkan  pembatasan  atau  aturan yang  telah  ditetapkan  secara  jelas.  Sistem  akan memberikan  rekomendasi  selama  inputan  masukan dari pengguna memenuhi aturan persetujuan. Selain itu, hasil rekomendasi akan lebih tepat karena hanya item  yang  memenuhi  beberapa  kriteria  yang  akan ditampilkan. Gambar di bawah ini menunjukkan alur sistem  yang  diusulkan  untuk  sistem  rekomendasi pemilihan paket pembuatan website:
Gambar 2. Workflow sistem yang diusulkan
Perancangan Sistem Dalam  proses  perancangan  sistem,  model  sistem akan  dirancang  menggunakan  diagram Unified Modeling  Language (UML)  yang  digunakan  untuk menunjukkan proses yang dilakukan oleh sistem [9]. Dalam  industri,  UML  ( Unified  Modeling  Language )
adalah standar bahasa yang pada umumnya digunakan oleh  pengembang  untuk  melakukan  analisis  beserta desain, menetapkan persyaratan, dan menggambarkan arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek. [10]. Berikut ini tahapan-tahapan perancangan sistem yang dilakukan:
Use Case Diagram Use  Case  Diagram menggambarkan  hubungan  antara sistem  dan  aktor-aktor  yang  terlibat  dengan  sistem [11]. Gambaran tersebut dapat divisualisasikan seperti interaksi  pengguna  (aktor)  dengan  sistem,  fungsi- fungsi  apa  pun  yang  dapat  digunakan  oleh  setiap pengguna ( use case ) dan bagaimana tanggapan sistem terhadap  tindakan  yang  diambil  oleh  pengguna. Berikut  penjelasan  mengenai use  case  diagram dalam sistem.
Gambar 3. Use Case Diagram
Dalam sistem rekomendasi ini, terdapat dua pengguna yang  masing-masing  memiliki  peran  dan  hak  akses yang  berbeda.  Berikut  penjelasan  mengenai  aktor dalam sistem:
Tabel 2. Aktor No Aktor Deskripsi 1 Admin Individu yang memiliki wewenang penuh dalam mengelola data paket dalam sistem, seperti menambah, melihat detail, mengedit maupun menghapus data paket. 2 User (Calon Klien) Pengguna yang akan berinteraksi dengan sistem dengan memasukan atau memilih atribut yang diinginkan untuk diproses oleh sistem, kemudian dapat melihat hasil rekomendasi dari sistem.
Class Diagram Class  Diagram sendiri  adalah  sebuah  diagram  yang memvisualisasikan struktur statis dari sebuah sistem. Diagram ini menunjukkan beberapa kelas, atribut dan metode  yang  dimilikinya  di  dalam  sistem,  serta hubungan  antara  kelas-kelas  tersebut.  Berikut penjelasan mengenai class diagram dalam sistem:
Gambar 4. Class Diagram
Perhitungan Algoritma Knowledge Based Recommendation Perancangan  algoritma  merupakan  proses  yang dilakukan  oleh  penulis  untuk  merancang  kerangka perhitungan sistem. Pada umumnya metode knowledge based memiliki  dua  pendekatan  yaitu case  based dan constraint  based .  Namun  dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan  pendekatan constraint-based yang mengutamakan  atribut  yang  diinputkan  pengguna dengan  atribut  item  sehingga  sistem  dapat memberikan  rekomendasi  yang  tepat  kepada pengguna. Item  representation digunakan  oleh  sistem untuk  menemukan  item  yang  serupa  dengan  item yang  dipilih  pengguna,  sehingga  sistem  dapat memberikan  rekomendasi  yang  lebih  relevan.  Data item  representation dapat  dilihat  di  bit.ly/itemR.  Dari data  tersebut  dilakukan  perhitungan  contoh pencarian  user  dengan  3  atribut,  misalkan  tipe website yang diinginkan portofolio, tipe desain yang diinginkan  template,  dan  domain  hosting  sudah termasuk.  Agar  lebih  mudah  maka  dapat disederhanakan sebagai berikut:
1) Tipe website: portofolio
2) Tipe desain: template
3) Domain dan hosting: ya
4) Request warna: -
5) Revisi desain: -
6) Harga: -
Selanjutnya, item representation akan dicari menggunakan pendekatan constraint based , di mana jika atribut  yang  dimasukkan  pengguna  sesuai  dengan atribut item data paket, maka sistem akan memberikan nilai  1.  Namun,  jika  atribut  tersebut  tidak  sesuai, sistem  akan  memberikan  nilai  0.  Hasil  perhitungan dapat  dilihat  di  bit.ly/3atribut.  Dari  perhitungan tersebut  didapatkan  hasil  yang  paling  tinggi  dimiliki oleh  paket  dengan  nama  Web  Standard,  Infinite, Exclusive  dan  Professional.  Jadi,  sistem  akan merekomendasikan paket web tersebut jika pengguna menginputkan atribut tersebut.

## Implementasi
Implementasi  adalah  proses  yang  digunakan  untuk menjalankan sistem yang telah dibangun [12]. Berikut tahapan  implementasi  dalam  membangun  sistem rekomendasi pemilihan paket pembuatan website: 1) Implementasi Basis Data
Basis  Data  sendiri  merupakan  sekumpulan  atau beberapa data yang diatur secara sistematis dalam satu  atau  lebih  tabel  dan  disimpan  secara elektronik  pada  sistem  computer  [13].  Hal  ini memungkinkan  pengguna  untuk  menyimpan, mengelola,  serta  mengakses  informasi  dengan efisien  dan  mudah.  Perancangan  basis  data  ini bertujuan untuk mempermudah proses pembangunan  struktur  dan  fitur  basis  data  agar sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  yang  akan dibangun,  dan  juga  agar  memudahkan  proses update, penambahan, dan modifikasi data di masa depan.  Berikut  rancangan  dari  beberapa  tabel pada  sistem  rekomendasi  pemilihan  paket pembuatan website:
Gambar 5. Tabel Akun Admin
Tabel  akun  admin  adalah  komponen  penting  yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan data informasi terperinci tentang data informasi admin seperti email dan  kata  sandi.  Data  tersebut  akan  digunakan  oleh admin untuk masuk dan mengakses sistem.
Gambar 6. Tabel Paket
Tabel  paket  adalah  komponen  penting  yang berfungsi  sebagai  tempat  penyimpanan  data informasi  terperinci  tentang  paket  seperti  nama paket,  tipe  website,  tipe  desain,  domain  hosting, request warna, revisi desain, dan harga, yang nantinya data  tersebut  akan  dikelola  oleh  admin  di  dalam sistem.

## Gambar 7. Tabel Hitung
Tabel  hitung  adalah  komponen  penting  yang berfungsi  sebagai  tempat  penyimpanan  data informasi  terperinci  tentang  paket  beserta  sebagai tempat  untuk  melakukan  perhitungan  oleh  sistem yang  nantinya  hasil  tersebut  akan  digunakan  oleh sistem untuk merekomendasikan paket ke pengguna.

## Gambar 8. Relasi Antar Tabel
2) Implementasi Antarmuka Pengguna
Berikut implementasi antarmuka pengguna pada sistem rekomendasi pemilihan paket pembuatan website:
Gambar 9. Halaman Login Admin
Halaman  ini  muncul  ketika  admin  mengklik  tombol login  di  atas  pojok  kanan  sistem  rekomendasi. Halaman ini pintu bagi admin untuk masuk ke sistem dengan mengisikan email dan kata sandi.
Gambar 10. Halaman Dashboard Admin Halaman ini secara otomatis ditampilkan ketika admin berhasil masuk ke dalam sistem untuk mengelola data paket.  Halaman  ini  berupa  widget  yang  digunakan admin  untuk  memantau  informasi  penting  secara ringkas.
Gambar 11. Halaman Paket
Halaman  ini  muncul  ketika  admin  mengklik  tombol paket  di  sidebar  sistem.  Halaman  ini  disediakan khusus untuk admin guna mengelola informasi terkait data  paket,  seperti  menambah,  mengedit,  dan menghapus data paket sesuai kebutuhan.
Gambar 12. Halaman Akun Admin Halaman ini muncul ketika admin mengklik tombol akun  di  atas  pojok  kanan  sistem.  Halaman  ini disediakan  khusus  untuk  admin  guna  mengelola informasi terkait data akun admin, seperti mengedit atau  memperbarui  data  akun  admin.  Data  akun admin berupa nama lengkap, email, dan password.
Gambar 13. Halaman Utama User
Halaman  ini  secara  otomatis  ditampilkan  ketika pengguna  mengakses  sistem  rekomendasi  dan merupakan tampilan awal dari sistem rekomendasi.
Gambar 14. Halaman Rekomendasi User Halaman  ini  muncul  ketika  user  mengklik  tombol temukan  rekomendasi  pada  halaman  awal.  Halaman ini  yang  nantinya  akan  digunakan  oleh  user  untuk mencari  rekomendasi  paket  dengan  memasukkan beberapa atribut yang diperlukan.
Gambar 15. Halaman Hasil Rekomendasi Halaman ini muncul ketika user sudah memasukkan atribut yang ada pada halaman rekomendasi kemudian mengklik tombol cari. Halaman ini yang nantinya akan diperlihatkan  ke  user  untuk  melihat  beberapa rekomendasi yang telah diberikan oleh sistem.

## Pengujian Sistem
Pengujian Black  Box sendiri  merupakan  metode pengujian fungsional di mana sistem diuji berdasarkan fungsinya,  tanpa  perlu  mengetahui  struktur  internal atau kode programnya  [14]. Untuk pengujian sistem menggunakan metode blackbox sebagai berikut.
Tabel 3. Pengujian Blackbox No Kelas Uji Data Uji Pengujian 1 Halaman Login Menampilkan login, verifikasi username, verifikasi password, tombol masuk Blackbox 2 Halaman Dashboard Menampilkan dashboard Blackbox 3 Halaman Paket Menampilkan, menambah, mengubah, dan menghapus data paket Blackbox 4 Halaman Akun Menampilkan akun, mengubah nama akun dan password Blackbox
5 Halaman Beranda Menampilkan beranda, tombol temukan rekomendasi Blackbox 6 Halaman Rekomendasi Menampilkan form pencarian rekomendasi, tombol cari Blackbox 7 Halaman Hasil Rekomendasi Menampilkan hasil rekomendasi, tombol hubungi kami Blackbox
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menilai  sejauh  mana sistem  rekomendasi  dapat  menghasilkan  hasil pencarian yang lengkap dan akurat. Recall adalah rasio antara  jumlah  data  prediksi  yang  relevan  dan  total data rekomendasi yang seharusnya muncul dan tidak muncul. Precision adalah  rasio  perbandingan  antara jumlah  data  prediksi  yang  benar  dengan  total  data
rekomendasi yang muncul. [5]. Recall menggambarkan kemampuan  model  dalam  menemukan  kembali informasi  yang  relevan,  sedangkan Precision menggambarkan akurasi hasil prediksi yang dihasilkan oleh  model  [15].  Untuk  pengujian recall dan precision sebagai berikut.
Tabel 4. Pengujian Recall dan Precision No Atribut Recall  Precision 1  Desain template, .com 600MB (2 atribut) 1 0,667 2  Desain template, request warna ya (2 atribut) 1 1 3  Landing page, desain custom, .com 600MB (3 atribut) 1 1 4  Portofolio, desain custom, request warna ya (3 atribut) 1 0,6 5  Admin dashboard, desain template, revisi desain 1x, .com 5GB (4 atribut) 1 1 6  Portofolio, desain custom, revisi desain 1x, request warna ya (4 atribut) 1 1 7  Portofolio, desain custom, revisi desain 1x, request warna ya, .com 600MB (5 atribut) 1 0,667 8  Landing page, desain template, revisi desain 2x, request warna ya, .com 600MB (5 atribut) 1 1 9  Admin dashboard, desain custom, .com 5GB, revisi desain 2x, request warna ya, harga 5 juta (6 atribut) 1 1 10  Portofolio, desain template, revisi desain tidak, request warna tidak, harga 3 juta (6 atribut) 1 1 Rata-rata 1 0,8934 Rata-rata dalam persen (%) 100%  89,34%
Berdasarkan  pada  tabel  4  di  atas  ini,  didapat kesimpulan  bahwa  pengujian recall didapatkan  nilai sebesar 100% yang menunjukkan tingkat kelengkapan  item  yang  diambil  dari  seluruh  data relevan,  dan  pengujian precision didapatkan  nilai sebesar 89,43% yang menunjukkan tingkat ketepatan dari item relevan yang muncul.

## 4. Kesimpulan
Pembuatan  sistem  rekomendasi  pemilihan  paket pembuatan website adalah solusi yang efektif untuk mendapatkan  rekomendasi  paket  secara  real-time yang  bisa  diakses  secara  fleksibel  melalui  internet
kapanpun dan dimanapun. Berdasarkan analisa, tahap implementasi  dan  tahap  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  pembahasan  diatas,  sistem rekomendasi  untuk  pemilihan  paket  pembuatan website  dengan  mengaplikasikan  metode knowledge- based  recommendation berhasil  memberikan  hasil rekomendasi  data  paket  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna,  didapat  dari  hasil  pengujian recall yang  mendapatkan  hasil  100%  menunjukkan tingkat  kelengkapan  item  yang  diambil  dari  seluruh data  relevan  dan precision yang  mendapatkan  hasil 89,43%  menunjukkan  tingkat  ketepatan  dari  item relevan yang muncul. Secara keseluruhan, implementasi  sistem  rekomendasi  ini  dapat memberikan  manfaat  konkret  yaitu  meningkatkan
efisiensi  dengan  mengotomatisasi  proses  pemilihan paket,  sehingga  mengurangi  beban  kerja  dari  tim marketing.  Kepuasan  pengguna  juga  meningkat karena  pengalaman  yang  lebih  baik  dan  membuat pelanggan merasa dilayani sesuai kebutuhan mereka.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Ernawati, S., & Setiawan, R. (2023). Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Delivery  Food Berbasis Web Pada Epa Cafe & Resto. Jurnal Sains dan Informatika , 56-66.
[2] Izzah,  N.  (2020).  Pelatihan  membuat  dan mengelola website sekolah. Jurnal Abdimas Bina Bangsa , 1 (2), 247-256. DOI: https://doi.org/10.46306/jabb.v1i2.40.
[3] Suharya,  Y.,  Herdiana,  Y.,  Putri,  N.  I.,  & Munawar,  Z.  (2021).  Sistem  Rekomendasi Untuk Toko Online Kecil Dan Menengah. TEMATIK , 8 (2), 176-185.
[4] Atina,  V.,  &  Hartanti,  D.  (2022).  Knowledge Based  Recommendation  Modeling  for Clothing  Product  Selection  Recommendation System. Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , 3 (5), 1407-1413.
[5] Muhith,  M.,  Hartanti,  D.,  &  Maulindar,  J. (2022,  June).  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Paket  Instalasi  CCTV  menggunakan  Metode Knowledge  Based  pada  CCTV  Center Delanggu.  In Prosiding  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (pp. 222-227).
[6] Fatjriah, N., Sholihaningtias, D. N., & Heriyati, H.  (2023).  Sistem  Informasi  Penjualan  Hijab Pada Hayya Hijab Menggunakan Metode Agile Software  Development. Profitabilitas , 3 (1),  28- 34. DOI: https://doi.org/10.31294/profitabilitas.v3i1.2 197. [7] Rahmaliani, I., Abdussalaam, F., Gunawan, E., &  Soelistijaningrum,  M.  (2023).  Tata  Kelola Rekam  Medis  Berbasis  Elektronik  Dalam Pelaporan  Mortalitas  Pasien  Rawat  Inap Menggunakan  Metode  Agile  Software
Development. Jurnal  Inovtek  Polbeng  Seri Informatika , 8 (2), 343-355. DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v8i2.3532. [8] Tarigan,  R.,  &  Akbar,  G.  G.  (2022). Perancangan  Sistem  Informasi  Pembuatan Laporan PJK3 Berbasis Web Pada PT. Bintang Inspeksi Indonesia. Jurnal Sains dan Informatika , 8 (1), 11-20. DOI: https://doi.org/10.34128/jsi.v8i1.346. [9] Februariyanti, H., Laksono, A. D., Wibowo, J. S.,  &  Utomo,  M.  S.  (2021).  Implementasi Metode  Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem Rekomendasi Penjualan Pada Toko Mebel. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 9 (1). DOI: https://doi.org/10.31294/jki.v9i1.9859.
[10] Andraini,  L.  (2022).  Pengelolaan  Surat Menyurat  Dengan  Sistem  Informasi  (Studi Kasus: Kelurahan Gunung Terang). Jurnal Portal Data , 2 (1).
[11] Sutjiningtyas, S., & Dharmawan, A. A. (2022). Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Produk Sepatu  pada  Toko  Online  Menggunakan Metode User-Base Collaborative Filtering. Bulletin  of  Information  Technology (BIT) , 3 (2), 143-148. DOI: https://doi.org/10.47065/bit.v3i2.288.
[12] Salam,  A.,  &  Albahri,  F.  P.  (2022).  Sistem Rekomendasi  Tugas  Akhir  Mahasiswa  pada AMIK  Indonesia  untuk  Mendukung  Merdeka Belajar-Kampus Merdeka Menggunakan Metode  Collaborative  Filtering  (CF). Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , 6 (2), 281-288. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i2.420. [13] Mukhlis,  I.  R.,  &  Santoso,  R.  (2023). Perancangan Basis Data Perpustakaan Universitas  Menggunakan  MySQL  dengan Physical  Data  Model  dan  Entity  Relationship Diagram. Journal  of  Technology  and  Informatics (JoTI) , 4 (2), 81-87. DOI: https://doi.org/10.37802/joti.v4i2.330.
[14] Prasetyo, M. F. A., Ardiansyah, M. R., Ashari, A.  A.,  Putro,  D.  T.,  &  Rahmawati,  E.  (2024).
Rancang  Bangun  Tracking  Pengiriman Berbasis  Website  Menggunakan  Metode Systems  Development  Life  Cycle  (SDLC) dengan  Model  Waterfall. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) , 8 (2),  306-
315. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v8i2.1387.
[15] Musfiroh, D., Khaira, U., Utomo, P. E. P., & Suratno, T. (2021). Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan  Daring  di  Indonesia  dari  Twitter
Dataset Menggunakan InSet Lexicon: Sentiment  Analysis  of  Online  Lectures  in
Indonesia  from  Twitter  Dataset  Using  InSet Lexicon. MALCOM:  Indonesian  Journal  of Machine Learning and Computer Science , 1 (1), 24- 33.
DOI: https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.20.