## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Produk Sepatu pada Toko Online Menggunakan Metode User-Base Collaborative Filtering
Sri Sutjiningtyas, Hernawati, Alma Arofa Dharmawan
Fakultas Ilmu Komputer dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Nurtanio Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1* srisutjiningtyas70@gmail.com, 2 dienh04@yahoo.com, 3 arofaaalma5@gmail.com Email Penulis Korespondensi: *srisutjiningtyas70@gmail.com
Abstrak− Ketika berbelanja pada toko online, pelanggan selalu dibingungkan dengan banyaknya produk yang ditampilkan pada katalog. Sebagai solusinya pelanggan  melihat testimony  dan rating pengguna  lain  untuk  memastikan bahwa produk  yang akan dibeli  itu  sesuai  dengan  apa  yang  ditampilkan  pada  katalog  produk.  User-base  collaborative  filtering  merupakan  metode rekomendasi yang menggunakan data rating dari pengguna untuk menghasilkan rekomendasi. Untuk membuat system rekomendasi dengan menggunakan metode tersebut, ada tiga langkah yang harus dilakukan yaitu, pertama menghitung jarak rating antara user dengan  menggunakan  persamaan  Euclidean  distance,  kedua  menghitung  similiarity  (kesamaan)  antara  user  aktif  dengan  user lainnya  berdasarkan  perhitungan  euclidean  distance,  dan  ketiga  menghitung  prediksi  rating  yaitu  mengalihkan  nilai  similaritas dengan nilai rating user kemudian menjumlahkan semua nilai hasil perkalian tersebut. Hasil akhir dari perhitungan prediksi yaitu lima  nilai  rekomendasi  tertinggi  yang  kemudian  secara  system  nantinya  akan  diolah  sedemikian  rupa  sehingga  menghasilkan rekomendasi dari produk sepatu  yang ditampilkan kepada user  yang aktif sebagai rekomendasi produk.  Dengan adanya system rekomendasi ini diharapkan akan lebih meningkatkan kenyamanan konsumen ketika berbelanja di toko online.
Kata Kunci: Toko online; Testimony; Rating, User-base collaborative filtering; Euclidean distance; Similarity
Abstract− When shopping at an online store, customers are always confused by the number of products displayed in the catalog. As a solution, customers see testimonials and other user ratings to ensure that the product to be purchased is in accordance with what is displayed in the product catalog. User-base collaborative filtering is a recommendation method that uses rating data from users to generate recommendations. To create a recommendation system using this method, there are three steps that must be taken, namely, first calculating the rating distance between users using the Euclidean distance equation, second calculating the similarity between active users and other users based on Euclidean distance calculations, and third calculating predictions. rating, which is to transfer the similarity value to the user rating value and then add up all the multiplication values. The final result of the prediction calculation is the five highest recommendation values which will then be processed by the system  in such a way as to produce recommendations for shoes products that are displayed to active users as product recommendations. With this recommendation system, it is hoped that it will further increase consumer convenience when shopping at online stores.
Keywords : Online store; Testimonials; Ratings; User-base collaborative filtering; Euclidean distance; Similarity

## 1. PENDAHULUAN
Kenzios (CV. sepatu kreasi anak bangsa) merupakan toko sekaligus produsen yang bergerak dibidang produk sepatu kulit. Kenzios menjual berbagai produk sepatu kulit dari mulai model sepatu kasual, formal hingga model sneakers. Kenzios berdiri pada tahun 2017 dan beralamat di komplek taman cibaduyut indah blok H no 12 Bandung.  Untuk memasarkan produk–produk sepatunya kenzios memilih platform digital sebagai media mereka untuk memasarkan produknya,  mulai  dari  media  sosial,  market  place  sampai  membuat  toko  online  berupa  website  (wordpress)  yang memungkinkan produknya bisa terpasarkan secara luas.
Dengan banyaknya jenis dan model produk yang ditawarkan di kenzios ternyata menjadi salah satu faktor yang menyebabkan kemungkinan calon pelanggan kebingungan dalam memilih produk yang akan mereka beli. Selain dari kebingungan dalam memilih produk yang jenisnya beragam, terkadang pelanggan memiliki rasa takut dalam memilih produk, pelanggan sering berfikir bahwa produk yang dibeli tidak sesuai dengan apa yang terlihat pada gambar, dan sebagai solusinya pelanggan melihat rating serta testimoni dari pelanggan lain. Karena menurut logika mereka ketika suatu produk itu ada rating atau testimoni yang baik akan bisa meningkatkan keyakinan mereka ketika memilih suatu produk untuk dibeli.
Dengan  kemajuan  teknologi,  sekarang  ini  banyak  sekali  sistem  penjualan  terutama  pada  online  shop  yang menerapkan  kecanggihan  teknologi,  salah  satunya  adalah  sistem  rekomendasi  produk  yang  setidaknya  dapat meningkatkan  pengalaman  dan  kenyamanan  pelanggan  dalam  memilih  produk  yang  akan  dibeli.  Dengan  sistem rekomendasi, pelanggan setidaknya bisa mengurangi kebingungan dalam memilih produk yang akan dipilih dan secara tidak  langsung  dengan  pelayanan  dan  kenyamanan  yang  baik  itu  bisa  meningkatkan  penjualan.  Berdasarkan permasalahan diatas, maka perlunya dibuat sebuah sistem rekomendasi dengan menggunakan sebuah algoritma atau metode yang didasari dari rating pengguna lain.
Collaborative  filtering  adalah  salah  satu  metode  rekomendasi  yang  menggunakan  data  rating  dari  pengguna untuk menghasilkan rekomendasi. Collaborative  filtering  menganggap  bahwa selera pengguna terhadap suatu item atau barang akan cenderung sama dari waktu ke waktu. Ditambah lagi, pengguna yang menyukai suatu item biasanya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
juga akan menyukai item lain yang disukai oleh pengguna lain yang juga menyukai item yang sama dengan pengguna tersebut.
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  salah  satu  dari  jenis  metode  collaborative  filtering  yaitu  user  base collaborative  filtering.    Untuk  membuat  sistem  rekomendasi  dengan  menggunakan  metode  user  base  collaborative filtering ada tiga langkah yang harus dilakukan, yang pertama menghitung jarak antara user aktif dan user lain dengan menggunakan  persamaan  euclidean  distance.  Kedua,  menghitung  nilai  kemiripan  antar  user  berdasarkan  dari perhitungan  euclidean  distance,  ketiga  menghitung  nilai  prediksi  untuk  setiap  rating  dari  user  aktif.  Dari  ketiga persamaan  tersebut  kemudian  di  peroleh  item-item  atau  produk  yang  nantinya  akan  menjadi  rekomendasi  untuk pengguna atau pelanggan aktif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan pada aplikasi ini yaitu analisis proses pada perhitungan metode user base collaborative filtering yang mana terdapat beberapa langkah proses perhitungan, proses tersebut dapat di gambarkan pada gambar 1:
Gambar 1. Proses Perhitungan Metode User Base Collaborative Filtering
Berdasarkan permasalahan dan analisis, Tabel 1 berikut merupakan kebutuhan fungsional dari sistem yang akan dibuat.
Tabel 1. Tabel Kebutuhan Fungsional No. Kebutuhan Fungsional REQ-01 Sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  produk  kepada pengguna aktif berdasarkan dari rating penguna lain. REQ-02 Customer dapat melakukan registrasi REQ-03 Admin dapat melakukan proses login untuk bisa mengelola data seperti data produk, transaksi, dan data pengguna lain. REQ-04 Admin  dapat  mengelola  data  –  data  produk,  pengguna, transaksi REQ-05 Customer  dapat  melihat  data  katalog  dan  deskripsi  dari produk. REQ-06 Customer  dapat  melakukan  proses  checkout  (pemesanan) kemudian melakukan rating terhadap produk yag dibeli.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem
Use  case  diagram  menjelaskan  tentang  hubungan  antara  sistem  dengan  aktor  yang  terlibat  dengan  sistem.  Berikut gambar 2 adalah perancangan use case diagram dari sistem rekomendasi pada toko online.

## Gambar 2. User Case Diagram
Untuk menggambarkan struktur dan hubungan antar objek-objek yang ada pada sistem, penulis membuat Class Diagram . Struktur itu meliputi atribut-atribut dan metode-metode yang ada pada masing-masing class . Hubungnnya dari masing-masing class yang ada tersebut dapat digambarkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Class Diagram

## 3.2 Implementasi Sistem
Hasil analisis dan perancangan dituangkan ke dalam bentuk screenshoot dari aplikasi yaitu sebagai berikut:

## 3.2.1 Halaman Login (Admin)
Pada gambar 4. Admin  akan memasukan username dan password . Jika pengguna berhasil login , maka sistem akan mengalihkan pengguna tersebut ke halaman admin.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.2.2 Halaman Login dan Registration (Customer)
Gambar 5. menampilkan dua group form yaitu form login dan form registrasi. From regitrasi digunakan ketika ada pengguna baru yang ingin mendaftar menjadi anggota.
Gambar 5. Halaman Login dan Registration (Customer)

## 3.2.3 Halaman Mengelola Produk
Gambar  6.  menampilkan  tabel  yang  berisi  data  produk  yang  di  inputkan  oleh  admin.  Pada  setiap  kolom  terdapat informasi seperti kode produk, nama produk, kategori dan lain-lain. Pada setiap kolom juga terdapat dua tombol yaitu tombol edit dan tombol hapus produk.
Gambar 6. Halaman Kelola Produk
3.2.4 Halaman Home (Rekomendasi Produk )
Halaman rekomendasi akan menampilkan daftar produk kepada pelanggan yang sudah login dan memberikan rating terhadap suatu produk. Apabila pengguna belum login maka sistem tidak akan menampilkan produk-produk yang jadi rekomendasi. Seperti pada gambar 7, sistem menampilkan tiga produk yang menjadi rekomendasi.
Gambar 7. Halaman Rekomendasi untuk Pengguna yang Sudah Login Sistem tidak akan menampilkan produk-produk yang menjadi rekomendasi jika pengguna atau member belum pernah memberikan rating, seperti pada gambar 8.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3 Pengujian Sistem
Untuk  contoh  perhitungan,  penulis  akan  menggunakan  data  dari  lima  produk  sample  (lihat  tabel  11)  yang  ada  di kenzios dengan empat user atau pelanggan beserta rating dari masing-masing pengguna terhadap salah satu atau semua produk.
Tabel 2. Tabel Sampel Produk Sepatu Kenzios Kode Produk Nama Produk P1 London Black Series P2 Bill Full Black Series P3 Bill Light Series P4 Britania Black Series P5 Britania Brown Series
Setelah ditentukan data produk, user , dan rating , kemudian ke tiga data tersebut dikonversi kedalam sebuah matriks seperti pada tabel 3. Pada matriks tersebut merepresentasikan rating user terhadap suatu produk (nilai rating berkisar antara 1 – 5)
Tabel 3. Tabel Sampel Dataset Rating User P1 P2 P3 P4 P5 User1 5 1 - 2 2 User2 1 5 2 5 5 User3 2 - 3 5 4 User4 4 - - - 4
Dari perhitungan nilai euclidean distance, similaritas, dan rekomendasi masing-masing user, maka urutan data produk yang direkomendasikan untuk user1, 2, 3, dan 4 dapat dilihat pada tabel 3.3, dan gambar 3.6, 37, dan 3,8:
Tabel 4. Hasil Rekomendasi Produk Nama Pengguna Nama Produk Nilai Rekomendasi User1 Bill Light Series 0,771 User2 - - User3 Bill Full Black Series 2,005 User4 Britania Black Series 3,483 Bill Full Black Series 1,509 Bill Light Series 1,479
Gambar 9. Produk – Produk rekomendasi untuk User1
Gambar 10. Produk – Produk rekomendasi untuk User3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 143 -148 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.288 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 11. Produk – Produk rekomendasi untuk User4

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian terhadap sistem rekomendasi, maka dapat disimpulkan bahwa metode user-based collaborative filtering dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna aktif berdasarkan preferensi dari rating pengguna lain.  Dari user yang memberikan rating terhadap produk tersebut, kemudian sistem akan menghitung nilai  euclidean  distance,  similaritas,  dan  rekomendasi,  yang  pada  akhirnya  sistem  akan  menampilkan  urutan  data produk yang direkomendasikan.  Sehingga sistem yang dibangun dapat membantu calon pembeli ketika dihadapkan dengan banyaknya produk yang ditawarkan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak - pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini

## REFERENCES
[1]  Yudhistira Adhitya Pratama, David Wijaya. Dkk. April 2013. “Digital Cakery Dengan Algoritma Collaborative Filtering”, Jurnal Teknik Informatika,
[2].  Islamiyah  Mufidatul.  2019.  “Pemanfaatan  Metode  Item  Based  Collaborative  Filtering  Untuk  Rekomendasi Wisata Di Kabupaten Malang”. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia. Vol.13, No. 2
[3].  Rocca, Baptiste. 2019. “Introduction to recommender system”. https://towardsdatascience.com/introduction-to- recommender-systems-6c66cf15ada, diakses pada 25 februari pukul 12.08.
[4].  Andi Nugroho.2019.”Pengertian
E-commerce
dan perkembangannya di indonesia”. https://qwords.com/blog/pengertian-e-commerce/. Diakses pada 04 Agustus 2021 pukul 20.00.
[5].  Musyaffa  Iqbal.2019.”Metode  Pengembangan  RAD  (Rapid  Application  Development”.  https://agus- hermanto.com/blog/detail/metode-pengembangan-rad-rapid-application-development. Diakses pada 05 Agustus 2021 pukul 12.13.
[6].  Sari,  Syandara.2015.”Aplikasi  Rekomendasi  Film  Menggunakan  Pendekatan  Collaborative  Filtering  dan Euclidean Distance Sebagai Ukuran Kemiripan Rating”. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK).
[7].  Rizaldy  Rezky.2018.”Implementasi  Metode  Euclidean  Distance  Untuk  Rekomendasi  Ukuran  Pakaian  Pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual”.Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK).Vol.5 No.2 .
[8].  Ekstrand D., Michael dkk. 2017.”Collaborative Filtering Recommender System”.
[9].  Wiranto  dkk.2010.”Konep  Multikriteria  collaboarative  filtering  Untuk  Perbaikan  Rekomendasi”.  Seminar Nasional Informatika.
[10]. Adiwilangga  Anugrah.2014.”Teori  Pengukuran  Jarak”.  https://blogs.itb.ac.id/anugraha/2014/09/10/teori- pengukuran-jarak/. Diakses pada 05 September 2021 pukul 11.22.
[11].  Maya  Sri,  Samsul  Budiarto,  Suharjanto  Utomo,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Proses  Produksi  Dan Distribusi Obat Pada PT. Sanbe Farma Unit III”. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 12 No. 1 Tahun 2022