## SISTEM REKOMENDASI MATERI PEMROGRAMAN WEB PADA MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN MULTI-CRITERIA RECOMMENDER SYSTEM
Lia Wahyuliningtyas 1 , Yunifa Miftachul Arif 2 , Ririen Kusumawati 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Megister Informatika, Universitas Islam Negeri (UIN) Maliki Malang, Kota Malang, Indonesia wongle2507@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  kurikulum  merdeka,  pembelajaran  yang  dilakukan  fokus  terhadap  pengembangan  karakter, kompetensi siswa dan mengasah minat bakat. Sehingga jumlah materi pembelajaran yang diberikan kepada siswa tidak  harus  tuntas  atau  lebih  sedikit.  Selain  itu  pada  kurikulum  merdeka  tidak  lagi  membebani  siswa  dengan ketercapaian skor minimal karena penilaian tidak lagi menggunakan nilai Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM). Hal tersebut menyebabkan guru kesulitan menentukan apakah materi yang telah dijelaskan sudah dapat dipahami karena  nilai  tidak  menjadi  patokan  dalam  keberhasilan  seorang  siswa.  Padahal  apabila  guru  tidak  mengetahui pemahaman  seoarang  siswa,  guru  akan  kesulitan  untuk  lanjut  pada  materi  selanjutnya.  Implementasi Multi- Criteria  Recommender  System (MCRS)  dapat  memberikan  kemudahan  guru  untuk  dapat  memprediksi  apakah siswa dapat lanjut ke materi selanjutnya dan merekomendasikan modul mana yang cocok untuk siswa tersebut. Sistem rekomendasi yang akan dibangun berupa media pembelajaran berbasis web agar siswa dapat lebih tertarik dan  dapat  membantu  guru  dalam  meningkatkan  hasil  belajar.  Metode  yang  digunakan  adalah  collaborative filtering dengan  membandingkan antara adjusted cosine similarity, cosine based similarity dan spearman rank order correlation. Berdasarkan implementasi MCRS menggunakan metode collaborative filtering menunjukkan bahwa  hasil  sistem  rekomendasi  tersebut  memberikan  dampak  yang  baik  untuk  proses  belajar  mengajar. Berdasarkan  3  algoritma  yang  diimplementasikan  bahwa  hasil  prediksi  yang  paling  baik  adalah cosine  based similarity karena nilai MAE yang didapatkan paling rendah yaitu sebesar 1,19 dan nilai akurasi sebesar 76%.
Keyword : Sistem  Rekomendasi,    Multi-criteria  Recommender  System,  Collaborative  Filtering,  Confusion Matrix, MAE

## 1. PENDAHULUAN
Kurikulum  dalam  dunia  pendidikan  sangatlah penting  karena  sebagai  salah  satu  indikator keberhasilan proses pembelajaran. Saat ini Kementrian  Pendidikan  di  Indonesia  menerapkan kebijakan  baru  dalam  kurikulum  pendidikan  yaitu kurikulum  merdeka  [1].  Kurikulum  merdeka merupakan  kurikulum  yang  bertujuan  untuk memberikan semangat kepada siswa serta mendorong  dalam  menguasai  kompetensi  yang nantinya  dapat  menunjang  untuk  meraih  cita-cita. Dalam  kurikulum  merdeka  ini  fokusnya  terhadap pengembangan  karakter,  kompetensi  siswa  dan mengasah  minat  bakat.  Sehingga  jumlah  materi pembelajaran  yang  diberikan  kepada  siswa  tidak harus  tuntas  atau  lebih  sedikit  [2].  Selain  itu  pada kurikulum  merdeka  tidak  lagi  membebani  siswa dengan ketercapaian skor minimal karena penilaian tidak  lagi  menggunakan  nilai  Kriteria  Ketuntasan Minimal (KKM) [3].
Pendidikan jurusan Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)  di  sekolah  menengah  kejuruan  (SMK) bertanggung jawab secara strategis untuk mempersiapkan siswa untuk memasuki dunia kerja yang  berkaitan  dengan  pengembangan  perangkat lunak. Dalam hal ini, memahami pemrograman web dengan  baik  sangat  penting  bagi  siswa  RPL  agar dapat bersaing di dunia industri yang terus berubah.
Kebijakan  baru  yang  telah  diterapkan  tersebut sebenarnya  baik  karena  siswa  dapat  lebih mengekspresikan  yang  diinginkan.  Namun  hal tersebut  menyebabkan  guru  kesulitan  menentukan apakah  materi  yang  telah  dijelaskan  sudah  dapat dipahami karena nilai tidak menjadi patokan dalam keberhasilan  seorang  siswa.  Padahal  apabila  guru tidak  mengetahui  pemahaman  seorang  siswa,  guru akan kesulitan untuk lanjut pada materi selanjutnya. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  evaluasi  untuk menentukan apakah siswa tersebut dapat memahami materi  yang  dijelaskan  oleh  guru.  Evaluasi  yang dilakukan  harus  bersifat  menyenangkan  sehingga siswa tidak merasa terbebani. Berdasarkan permasalahan  yang  telah  dijabarkan  maka  perlu adanya sistem yang dapat memberikan rekomendasi apakah  siswa  dapat  memahami  materi  yang  telah diberikan dan guru dapat lanjut ke materi berikutnya Berdasarkan dengan hal tersebut penelitian ini akan  melakukan  menggunakan  Multi-Criteria Recommender  System  (MCRS)  sebagai  penentu sistem  rekomendasi  dan  materi  pemrograman  web sebagai  bahan  materinya.  Sistem  Rekomendasi Multi-Kriteria  adalah  sistem  pemberi  rekomendasi yang  menyediakan  pengguna  target  dengan  daftar item  yang  paling  relevan  dengan  pengguna  target dengan  menggunakan  peringkat  relevansi  item dalam  beberapa  kriteria  yang  disediakan  oleh
pengguna.  Sistem  pemberi  rekomendasi,  juga dikenal  sebagai  mesin  pemberi  rekomendasi,  telah menjadi  bidang  penelitian  penting  dan  kini diterapkan di  berbagai  bidang. Selain  itu, teknik  di balik sistem pemberi rekomendasi telah ditingkatkan  seiring  berjalannya  waktu.  Secara umum,  sistem  seperti  ini  membantu  pengguna menemukan  produk  atau  layanan  yang  dibutuhkan (misalnya  buku,  musik)  melalui  analisis  dan pengumpulan aktivitas dan perilaku pengguna  lain, terutama  dalam  bentuk  ulasan,  dan  membuat rekomendasi terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Multi-Criteria Recommender System
Sistem  rekomendasi  merupakan  pendukung keputusan  yang  menyarankan  sesuatu  kepada pengguna  yang  mungkin  relevan  dengan  pilihan mereka. Sistem rekomendasi  juga dapat  membantu pengguna dalam mendapatkan barang berharga dari banyak  koleksi  yang  tersedia.  Kemudian  sistem rekomendasi  berkembang  dengan  menambahkan jumlah kriteria untuk meningkatkan akurasi prediksi sistem rekomendasi. Kriteria adalah berbagai atribut yang  dapat  digabungkan  untuk  menggambarkan kualitas item [4].
Sistem rekomendasi biasanya berjalan dalam 3 tahap [5], yaitu sebagai berikut.
a. Tahap Pemodelan Tahapan  ini  fokus  pada  persiapan  data  yang akan  digunakan  untuk  2  fase  berikutnya. Persiapan  data  yang  dilakukan  termasuk dengan mencari rating berdasarkan kriteria dan pengguna. Perhitungan yang digunakan sesuai dengan metode yang dipilih.
b. Tahap Prediksi Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memprediksi peringkat  atau  skor  yang  tidak  diketahui  oleh pengguna  melalui  informasi  yang  telah diproses pada fase pemodelan.
c. Tahap Rekomendasi
Tahapan  ini  merupakan  tahap  lanjutan  dari tahap  prediksi,  dimakan  berbagai  pendekatan dilakukan untuk mendukung keputusan pengguna dengan menyaring item yang paling sesuai.  Sifat  dari  rekomendasi  ini  adalah mengusulkan item baru kepada pengguna yang kemungkinan besar menarik.

## 2.2 Collaborative Filtering
Collaborative filtering (CF) merupakan algoritma yang digunakan untuk sistem rekomendasi. Cara kerja yang dilakukan collaborative  filtering adalah  mencari  kemiripan dari nilai user lain yang ada untuk memprediksi item yang  mungkin  akan  diminati  atau  disukai.  Faktor yang  paling  penting  dalam  algoritma  ini  adalah penilaian  dari  user  terhadap  produk  sebagai  dasar untuk  menentukan  rekomendasi  [6].  Namun  faktor penting tersebut  menjadi kelemahan dari algoritma
ini,  karena  algoritma  ini  tidak  dapat  memberikan rekomendasi  apabila  belum  adanya  penilaian  atau akurasi akan kurang apabila data yang input sedikit. Selain  itu,  algoritma  ini  memiliki  kelebihan  yaitu rekomendasi  akan  tetap  diberikan  walaupun  dalam keadaan  yang  tidak  memungkinkan  [7].  Penelitian ini  menggunakan  metode  collaborative  filtering dengan 3 algoritma berikut ini.
a. Adjusted Cosine Similarity
S(i,j) = ∑ 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑖 −𝑅 𝑢 )(𝑅 𝑢,𝑗 −𝑅 𝑢 ) √∑ 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑖 −𝑅 𝑢 ) 2 √∑ 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑗 −𝑅 𝑢 ) 2
b. Cosine Based Similarity S(i,j) = ∑ 𝑢∈𝑈 𝑅(𝑢,𝑖)𝑅(𝑢,𝑗)
√∑ 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑖 −𝑅 𝑢 ) 2 √∑ 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑗 −𝑅 𝑢 ) 2
c. Spearman Rank Order Correlation
S(i,j) = ∑ 𝑛 𝑘=1 (𝑅 𝑘,𝑖 −𝐴 𝑖 )(𝑅 𝑘,𝑗 −𝐴 𝑗 ) √∑ 𝑛 𝑘=1 (𝑅 𝑘,𝑖 −𝐴 𝑖 ) 2 𝑥 ∑ 𝑛 𝑘=1 (𝑅 𝑘,𝑗 −𝐴 𝑗 ) 2
Alur  dari  penggunaan  metode collaborative filtering dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart CF
Tahapan  dimulai  dengan  pengumpulan  data siswa yang nantinya dari data tersebut akan dibagi 2 menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Selanjutnya  adalah tahapan untuk menghitung similarity sesuai dengan algoritma  yang  ditentukan.  Setelah  mendapatkan hasil similarity tahapan  berikutnya  menghitung average similarity antar data uji dan data latih untuk mencari  rata-rata  peringkat  antar  pengguna. Berdasarkan  hasil  perhitungan average similarity maka akan dicari peringkat tertinggi untuk memulai proses  prediksi.  Tahapan  akhir  untuk  menentukan top-N hasil rekomendasi didapatkan dari membandingkan  peringkat  dengan  data  yang similarity paling  dekat  dan  mendapatkan  peringkat pertama.

## 2.3 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  salah  satu metode yang digunakan untuk pengujian sistem [7]. Persamaan  untuk  melakukan  pengujian  tersebut dilakukan sebagai berikut.
a. Accuracy  merupakan  hasil  perhitungan  yang menilai  semua  prediksi  benar  dibagi  dengan keseluruhan data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
b. Precision merupakan jumlah data yang positif dibagi dengan total data yang bersifat presisi.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
c. Recall  menunjukkan  berapa  persen  data  yang positif
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
d. F1  merupakan  perbandingan  antara  rerata recall dan precision.
𝐹1 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑛𝑑 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
2.4 Mean Absolute Error ( MAE)
Mean Absolute Error (MAE) merupakan salah satu  metode  pengujian  yang  digunakan  untuk mengukur akurasi sebuah prediksi. Nilai pada MAE tersebut  menunjukkan  rerata  error  hasil  prediksi dengan  hasil  sebenarnya  [8] . Persamaan  untuk melakukan  pengujian  tersebut  dilakukan  sebagai berikut.
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑦 ′ − 𝑦| 𝑛
Dimana, y’ = nilai prediksi y = nilai sebenarnya n = jumlah data
Nilai  MAE  yang  semakin  kecil  menandakan bahwa  kesalahan  antara  hasil  sebenarnya  dan  hasil prediksi  semakin  rendah  dan  juga  dapat  diartikan bahwa model dapat memprediksi dengan baik [9].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah hasil test yang dikerjakan oleh peserta didik SMKN 1  Muara  Uya  Kabupaten  Tabalong  Kalimantan Selatan  jurusan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  tahun 2021/2022. Test yang dikerjakan oleh peserta didik dilakukan  berdasarkan  pendekatan  model  MCRS dengan  beberapa  kriteria  seperti  tabel  1  yang berjumlah 40 soal yang dibagi menjadi 10 modul.
Terdapat  3  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini, antara lain sebagai berikut.
a. Jumlah jawaban benar
b. Waktu pengerjaan (detik)
c. Skor Kriteria  tersebut  yang  menunjang  proses rekomendasi menggunakan MCRS. Dalam mendapatkan rekomendasi tentunya diperlukan item yang akan menjadi hasil akhir dari penelitian. Item yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan materi  tentang  pemrograman  web.  Item-item tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Item Modul
Kode Item Keterangan Item M1 Dasar HTML M2 Link dan Tabel M3 Tampilan Format Multimedia M4 CSS M5 Membuat Form M6 Dasar Pemrograman Web Client , HTML dan Javascript M7 Mengenal OOP M8 Looping M9 Mengenal PHP M10 Membuat Form Login dengan PHP dan
MySQL Get dan Post

## 3.2 Desain Sistem
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan sistem rekomendasi menggunakan media pembelajaran  berbasis  web  yang  dapat  membantu guru  untuk  dapat  mengetahui  siswa  tersebut  dapat lanjut  ke  materi  selanjutnya  atau  tidak  sekaligus mengetahui  modul  mana  yang  cocok  untuk  siswa tersebut.  Media  pembelajaran  berbasis  web  ini memberikan pengalaman baru pada siswa agar lebih interaktif dalam melakukan test.
Tahapan awal siswa diminta untuk mengerjakan  beberapa  modul  yang  tersedia kemudian  jika  ada  modul  yang  belum  dikerjakan sistem  akan  memprediksi  apakah  siswa  tersebut dapat  mengerjakannya.  Selain  itu  dari  modul tersebut  terdapat  rekomendasi  modul  mana  yang dikuasai  oleh  siswa.  Ilustrasi  desain  penelitian seperti yang terlihat pada gambar 2.
Terdapat  2  faktor  yang  dapat  menjalankan sistem  pada  penelitian  ini  yaitu  siswa  dan  guru. Masing-masing  aktor  memiliki  aktivitas  yang berbeda, aktivitas tersebut digambarkan dengan use case. Pada aktor guru dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Use Case Guru
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  aktor  guru terdapat 4 aktivitas yang dapat dilakukan yaitu login pada sistem, melihat hasil kuis,  mengelola  list soal berdasarkan  modul  dan  melihat  hasil  similarity sekaligus  hasil  rekomendasi  siswa.  Selanjutnya untuk aktor siswa dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Use Case Siswa
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  aktor  siswa terdapat  3  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  pada sistem  yaitu  memasukkan  nama,  mengerjakan  soal kuis dan melihat hasil rekomendasi berdasarkan kuis yang telah dikerjakan. Selain itu perencanaan sistem juga  digambarkan  dalam  bentuk  activity  diagram yang  akan  menggambarkan  sistem  lebih  detail berdasarkan alur yang dikerjakan oleh aktor.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam mendapatkan data untuk diolah menjadi sistem rekomendasi, 40 orang siswa tersebut diminta untuk  mengerjakan  soal  yang  dibagi  dalam  10
modul  pada  sistem  berbasis  website  yang  sudah dibuat. Soal yang akan dikerjakan oleh siswa dalam bentuk pilihan ganda seperti yang dapat dilihat pada Gambar.  5.  Dalam  sistem  tersebut  nantinya  akan dihitung  berapa  menit  siswa  mengerjakan  soal dalam  1  modul  sebagai  bahan  pertimbangan melakukan sistem rekomendasi.

## Gambar 5. Halaman Soal
Setelah siswa menyelesaikan seluruh soal yang diberikan  maka  di  akhir  akan  tampil  rekomendasi yang  sesuai  dengan  yang  sudah  dikerjakan. Rekomendasi  tersebut  berisi  materi  yang  perlu dipelajari  kembali  dan  materi  yang  sudah  dikuasai seperti tampak pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Rekomendasi

## 4.1 Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan confusion matrix dan  MAE.  Pada confusion matrix yaitu mencari accuracy, precision, recall dan F1. Data yang digunakan untuk pengujian merupakan  data  uji  sebanyak  5  data  dengan perbandingan data latih sebanyak 35.
Pada  Tabel  2  terlihat  hasil  untuk  algoritma adjusted  cosine  similarity ,  masing-masing  data  uji memiliki similarity yang  berbeda-beda  terhadap data  latih.  Data  uji  dengan  kode  Un1  memiliki kemiripan dengan U1 dan rekomendasi modul yang perlu  dipelajari  lagi  adalah  modul  dasar  HTML (M1), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul membuat form login dengan PHP dan MySql  get  dan  post  (M10).   Data  uji  dengan  kode Un2  memiliki  kemiripan  dengan  U18  dan rekomendasi modul yang perlu dipelajari lagi adalah modul  dasar  pemrograman  web client ,  HTML  dan javascript  (M6),  sedangkan  untuk  modul  yang paling dikuasai adalah modul looping (M8). Data uji dengan  kode  Un3  memiliki  kemiripan  dengan  U6 dan  rekomendasi  modul  yang  perlu  dipelajari  lagi adalah modul link dan tabel (M2), sedangkan untuk
modul yang paling dikuasai adalah modul mengenal OOP  (M7).  Data  uji  dengan  kode  Un4  memiliki kemiripan dengan U5 dan rekomendasi modul yang perlu  dipelajari  lagi  adalah  modul looping (M8), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul  dasar  pemrograman  web client ,  HTML  dan javascript (M6). Data uji dengan kode Un5 memiliki kemiripan  dengan  U13  dan  rekomendasi  modul yang  perlu  dipelajari  lagi  adalah  modul  membuat form login dengan  PHP  dan  MySql  get  dan  post (M10), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul mengenal PHP (M9).
Tabel 2. Hasil Perhitungan Adjusted Cosine Similarity Un1, U1 Un2, U18 Un3, U6 Un4, U5 Un5, U13 M1 4,33 4 3,67 4,33 3.33 M2 4,67 4 1,33 4 3 M3 5,33 3 5,67 4 5,33 M4 6 4,33 5,33 4,67 2 M5 4,67 4,33 4 5 3 M6 6 2,33 3 6 4,67 M7 5,67 4,33 6 5,33 4,33 M8 5 5,67 6 2,67 4 M9 5,67 3,67 5,33 6 6,33 M10 6,67 2,67 4,33 5,67 1
Masing-masing  hasil  pengujian confusion matrix pada  algoritma adjusted  cosine  similarity tersebut dapat dilihat pada Tabel 4. Namun sebelum mengetahui  hasil dari confusion  matrix maka perlu mengklasifikasikan  label positif dan negatif  seperti pada Tabel 3 yang terdiri dari TP = 22, TN = 16, FP = 6, dan FN = 6.
Tabel 3. Confusion Matrix Adjusted Cosine Similarity Negatif Positif Negatif 16 6 Positif 6 22 Tabel 4. Hasil Pengujian Adjusted Cosine Similarity Accuracy 76% Precision 79% Recall 79% F1 79% Sedangkan  untuk  pengujian  MAE  pada algoritma adjusted  cosine  similarity adalah  1,88, dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Hasil  MAE  tersebut dihitung  pada  masing-masing  data  uji  kemudian diambil rata-rata dari semua data uji.
Tabel 5. Hasil Pengujian MAE Adjusted Cosine Similarity Prediksi Total MAE Un1, U1 4,567 Un2, U18 0,967 Un3, U6 1,2 Un4, U5 1,617
Prediksi Total MAE Un5, U13 1,067 Rerata MAE 1,88
Pada  Tabel  6  terlihat  hasil  untuk  algoritma cosine  based  similarity ,  masing-masing  data  uji memiliki similarity yang  berbeda-beda  terhadap data  latih..  Data  uji  dengan  kode  Un1  memiliki kemiripan dengan U1 dan rekomendasi modul yang perlu  dipelajari  lagi  adalah  modul  dasar  HTML (M1), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul membuat form login dengan PHP dan MySql  get  dan  post  (M10).   Data  uji  dengan  kode Un2  memiliki  kemiripan  dengan  U26  dan rekomendasi modul yang perlu dipelajari lagi adalah modul membuat form login dengan PHP dan MySql get  dan  post  (M10),  sedangkan  untuk  modul  yang paling dikuasai adalah modul mengenal OOP (M7). Data  uji  dengan  kode  Un3  memiliki  kemiripan dengan  U6  dan  rekomendasi  modul  yang  perlu dipelajari  lagi  adalah  modul  link  dan  tabel  (M2), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul  mengenal OOP (M7). Data uji dengan kode Un4  memiliki  kemiripan  dengan  U30  dan rekomendasi modul yang perlu dipelajari lagi adalah modul looping (M8), sedangkan untuk modul yang paling  dikuasai  adalah  modul  dasar  HTML  (M1). Data  uji  dengan  kode  Un5  memiliki  kemiripan dengan  U13  dan  rekomendasi  modul  yang  perlu dipelajari  lagi  adalah  modul  membuat  form login dengan  PHP  dan  MySql  get  dan  post  (M10), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul mengenal PHP (M9).
Masing-masing  hasil  pengujian confusion matrix pada  algoritma adjusted  cosine  similarity tersebut dapat dilihat pada Tabel 8. Namun sebelum mengetahui  hasil dari confusion  matrix maka perlu mengklasifikasikan  label positif dan negatif  seperti pada Tabel 7 yang terdiri dari TP = 21, TN = 17, FP = 6, dan FN = 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Cosine Based Similarity
Un1, U1 Un2, U26 Un3. U6 Un4, U30 Un5, U13 M1 4,33 3,33 3,67 4,33 3.33 M2 4,67 3 1,33 4 3 M3 5,33 2 5,67 3 5,33 M4 6 3,33 5,33 4 2 M5 4,67 4 4 3 3 M6 6 2,67 3 4,33 4,67 M7 5,67 4,33 6 3,33 4,33 M8 5 4 6 1,67 4 M9 5,67 2,67 5,33 2,67 6,33 M10 6,67 2 4,33 3 1 Tabel 7. Confusion Matrix Cosine Based Similarity Negatif Positif Negatif 17 6 Positif 6 21
Tabel 8 Hasil Pengujian Cosine Based Similarity Accuracy 76% Precision 78% Recall 78% F1 78%
Sedangkan  untuk  pengujian  MAE  pada algoritma cosine based similarity adalah 1,19, dapat dilihat  pada  Tabel  9.  Hasil  MAE  tersebut  dihitung pada masing-masing data uji kemudian diambil rata- rata dari semua data uji.
Tabel 9. Hasil Pengujian MAE Cosine Based Similarity Prediksi Total MAE Un1, U1 2,1 Un2, U26 0,85 Un3, U6 1,2 Un4, U30 0,75 Un5, U13 1,07 Rerata MAE 1,19
Pada  Tabel  10  terlihat  hasil  untuk  algoritma spearman rank  order  correlation ,  masing-masing data  uji  memiliki similarity yang  berbeda-beda terhadap  data  latih..  Data  uji  dengan  kode  Un1 memiliki  kemiripan  dengan  U1  dan  rekomendasi modul yang perlu dipelajari lagi adalah modul dasar HTML  (M1),  sedangkan  untuk  modul  yang  paling dikuasai adalah modul membuat form login dengan PHP  dan  MySql  get  dan  post  (M10).    Data  uji dengan kode Un2  memiliki kemiripan dengan U18 dan  rekomendasi  modul  yang  perlu  dipelajari  lagi adalah  modul  dasar  pemrograman  web client , HTML dan javascript (M6), sedangkan untuk modul yang  paling  dikuasai  adalah  modul looping (M8).
Data  uji  dengan  kode  Un3  memiliki  kemiripan dengan  U26  dan  rekomendasi  modul  yang  perlu dipelajari  lagi  adalah  modul  membuat  form login dengan  PHP  dan  MySql  get  dan  post  (M10), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul  mengenal OOP (M7). Data uji dengan kode Un4  memiliki  kemiripan  dengan  U30  dan rekomendasi modul yang perlu dipelajari lagi adalah modul looping (M8), sedangkan untuk modul yang paling  dikuasai  adalah  modul  dasar  HTML  (M1). Data  uji  dengan  kode  Un5  memiliki  kemiripan dengan  U26  dan  rekomendasi  modul  yang  perlu dipelajari  lagi  adalah  modul  membuat  form login dengan  PHP  dan  MySql  get  dan  post  (M10), sedangkan untuk modul yang paling dikuasai adalah modul mengenal OOP (M7).
Tabel 10. Hasil Perhitungan Spearman Rank Order
Correlation Un1, U1 Un2, U18 Un3. U26 Un4, U30 Un5, U26 M1 4,33 4 3,33 4,33 3,33 M2 4,67 4 3 4 3 M3 5,33 3 2 3 2 M4 6 4,33 3,33 4 3,33
Un1, U1 Un2, U18 Un3. U26 Un4, U30 Un5, U26 M5 4,67 4,33 4 3 4 M6 6 2,33 2,67 4,33 2,67 M7 5,67 4,33 4,33 3,33 4,33 M8 5 5,67 4 1,67 4 M9 5,67 3,67 2,67 2,67 2,67 M10 6,67 2,67 2 3 2
Masing-masing  hasil  pengujian confusion matrix pada  algoritma spearman rank  order correlation tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  12.
Namun  sebelum  mengetahui  hasil  dari confusion matrix maka perlu  mengklasifikasikan  label positif dan negatif seperti pada Tabel 11. Yang terdiri dari TP = 15, TN = 13 , FP = 9, dan FN = 9.
Tabel 11. Confusion Matrix Spearman Rank Order Correlation Negatif Positif Negatif 13 9 Positif 9 15 Tabel 12. Hasil Pengujian Spearman Rank Order Correlation Accuracy 61% Precision 63% Recall 63% F1 63%
Sedangkan  untuk  pengujian  MAE  pada spearman rank order correlation adalah 1,69, dapat dilihat  pada  Tabel  9.  Hasil  MAE  tersebut  dihitung pada masing-masing data uji kemudian diambil rata- rata dari semua data uji.
Tabel 13. Hasil Pengujian MAE Spearman Rank
Order Correlation Prediksi Total MAE Un1, U1 4,57 Un2, U18 0,97 Un3, U26 1,12 Un4, U30 0,75 Un5, U26 1,02 Rerata MAE 1,69 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini mengusulkan
untuk pengembangkan sistem rekomendasi untuk membantu  guru  dalam  mengetahui  kemampuan siswa. Selain itu siswa juga dapat mengetahui modul mana  yang  mereka  telah  kuasai  dan  modul  mana yang  perlu  mereka  pelajari  lagi.  Dalam  kasus  ini materi  pemrograman  web  dengan  10  modul  yang dijadikan bahan rekomendasi dengan 3 kriteria yang menjadi  acuan pertimbangan  yaitu  jumlah  jawaban benar,  waktu  pengerjaan  dalam  satuan  detik,  dan skor.
Penggunaan  metode collaborative  filtering dengan membanding 3 algoritma didapatkan bahwa
algoritma cosine  based  similarity merupakan  yang terbaik karena memiliki nilai error MAE yang paling rendah yaitu 1,19. Sedangkan untuk algoritma yang memiliki  eror  paling  tinggi  yaitu adjusted  based similarity dengan nilai MAE yaitu 1,88. Namun jika dilihat dari nilai confusion matrix algoritma adjusted based  similarity dan cosine  based  similarity memiliki nilai akurasi yang sama. Sedangkan untuk spearman rank  order  correlation memiliki  nilai yang paling rendah dibandingkan algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Nurwiatin,  “Pengaruh  Pengembangan Kurikulum  Merdeka  Belajar  Dan  Kesiapan Kepala Sekolah Terhadap Penyesuaian Pembelajaran  Di  Sekolah,” EDUSAINTEK  J. Pendidikan,  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  9,  no.  2, pp. 472–487, 2022.
[2]  P.  Rahmadhani,  D.  Widya,  and  M.  Setiawati, “Dampak  Transisi  Kurikulum  2013  Ke Kurikulum  Merdeka  Belajar  Terhadap  Minat Belajar Siswa,” JUPEIS  J. Pendidik. dan Ilmu Sos. , vol. 1, no. 4, pp. 41–49, 2022.
[3]  D. L. Anggraini, M. Yulianti, S. N. Faizah, and N.  P.  B.  Pandiangan,  “Peran  Guru  Dalam Mengembangan Kurikulum Merdeka,” J. Ilmu Pendidik. dan Sos. , vol. 1, no. 3, pp. 290–298, 2022.
[4]  R. A. Nadhifah, Y. M. Arif, H. Nurhayati, and L. S. Angreani, “Performance of Multi-Criteria
Recommender  System  Using  Cosine-Based Similarity for Selecting Halal Tourism,” Appl. Inf.  Syst.  Manag. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  111–116, 2022.
[5]  S.  M.  Al-Ghuribi  and  S.  A.  Mohd  Noah, “Multi-Criteria  Review-Based  Recommender System-The  State  of  the  Art,” IEEE  Access , vol. 7, pp. 169446–169468, 2019.
[6]  A.  N.  Khusna,  K.  P.  Delasano,  and  D.  C.  E. Saputra, “Penerapan User-Based Collaborative Filtering  Algorithm  Studi  Kasus  Sistem Rekomendasi  untuk  Menentukan  Gadget Shield,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 2, pp. 293– 304, 2021.
[7]  H. Hartatik, S. D. Nurhayati, and W. Widayani, “Sistem  Rekomendasi  Wisata  Kuliner  di Yogyakarta dengan Metode  Item-Based
Collaborative  Filtering,” J.  Autom.  Comput. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 55–63, 2021.
[8]  D. I. Mulyana and Marjuki, “Optimasi Prediksi Harga Udang Vaname Dengan Metode RMSE Dan  MAE  Dalam  Algoritma  Regresi  Linier,”
J. Ilm. Betrik , vol. 13, no. 1, pp. 50–58, 2022.
[9]  M.  Fadhilah,  Martanto,  and  I.  Ali,  “Prediksi Jumlah Produksi Sablon Tahun Menggunakan Algoritma  Regresi  Linear  di  Nolbas  SVNR,” Intern. (Information Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp.
22–32, 2023.