KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1254-1262 DOI 10.30865/klik.v3i6.965 https://djournals.com/klik

## Implementasi Sistem Aplikasi Pemesanan Aksesori Baliem Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering

## Kabeleke Melanesia L, Agung Triayudi*, Novi Dian Nathasia
Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 kabeleke14@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 novidian@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstract - Aplikasi warpitong merupakan suatu aplikasi penjualan online yang berisiskan informasi mengenai produk-produk aksesoris budaya  baliem.  Dalam  aplikasi  pengguna  dapat  melakukan  transaksi,  menghubungi  penjual,  dan  lainnya.  Kekuatan  bisnis  online terletak pada sugestinya yang tidak terbatas. Tidak terbatas berarti tidak hanya mencakup satu wilayah atau kelompok demografis, tetapi juga semua kelompok dalam masyarakat secara luas. Siapa pun yang terhubung ke Internet adalah pasar potensial. Hal ini terlihat dari jumlah toko online yang terus bermunculan dan bertambah banyak setiap tahunnya, baik dalam skala kecil maupun nasional, bahkan toko online berstandar internasional. Oleh karena itu perlu dikembangkan suatu sistem untuk sistem pembelian, yang tujuannya agar sistem baru yang dikembangkan dapat memecahkan masalah dan membantu pengelolaan informasi, sehingga informasi yang dihasilkan  lebih  akuntabel  dan  bertanggung  jawab.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  membutuhkan  metode  yang  tepat  seperti menggunakan Model view presenter (MVP) dan algoritma Collaborative filtering. Model view presenter (MVP) merupakan turunan dari pola arsitektur model view controller (MVC), dan sebagian besar digunakan untuk membangun antarmuka pengguna, sedangkan algoritma collaborative filtering bertujuan untuk memprioritaskan pelanggan yang berbeda dan review pelanggan dengan testimonial. Berdasarkan  hasil pengujian  whitebox,  yang  dilakukan  penguji  dapat  melaukan  testing  program  kepada  program remommed item sebanyak satu kali. Tujuan dari algoritma Collaborative Filtering pada penelitian ini adalah memberi rekomendasi produk kepada user pembeli yang belum meihat produk, harga dan kategori yang serupa namun belum ada pihan  yang  ditentukan user pembeli.  Berdasarkan  pada  ketertarikan  sebelumnya  dari  pengguna  yang  mempunyai ketertarikan yang mirip. Dari hasil penggunaan teknik ini untuk menentukan rekomendasi, produk, harga dan kategori pada aplikasi warpitong, berdasarkan algoritma Collaborative Filtering dengan mengunakan system item-based.
Kata Kunci: E-commerce; Aplikasi Mobile; Model View Presenter; Collaborative Filterin; Item Based
Abstract- Warpitong application is an online sales application that contains information about baliem cultural accessories products. In the application users can make transactions, contact sellers and more. The power of online business lies in its unlimited suggestions. Unlimited means covering not only one region or demographic group, but also all groups in society at large. Anyone connected to the Internet is a potential market. This can be seen from the number of online stores that continue to emerge and increase every year, both on  a  small  scale  and  nationally,  even  international  standard  online  stores.  Therefore,  it  is  necessary  to  develop  a  system  for  the purchasing system, the purpose of which is that the new system developed can solve problems and help manage information, so that the information produced is more accountable and responsible. To achieve this goal requires precise methods such as using  Model view presenter (MVP) and Collaborative filtering algorithms. The model view presenter (MVP) is a derivative of the model view controller (MVC) architecture pattern, and is  mostly used to build user interfaces, while collaborative filtering algorithms aim to prioritize different customer and customer reviews with testimonials. Based on the results of whitebox  testing,  testers  can  submit program testing to the remommed item program once. The purpose of the Collaborative Filtering algorithm  in this study is to provide product recommendations to buyer users who have not seen similar products, prices and categories but there is no choice determined by  the  buyer  user.  Based  on  previous  interests  from  users  who  have  similar  interests.  From  the  results  of  using  this  technique  to determine  recommendations,  products,  prices  and  categories  in  the  warpitong  application,  based  on  the  Collaborative  Filtering algorithm using an item-based system .
Keywords: E-commerece; Mobile Application; Model View Presenter; Collaborative Filtering; Item Based

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digitalisasi  masa  kini,  perkembangan  dunia  internet  sudah  menjadi  kebutuhan  yang  sangat  diperlukan  untuk membantu sebuah pekerjaan. Peran teknologi dapat mengurangi tugas manusia dalam mengelola operasional bisnis. Saat ini  banyak  pengusaha  yang  sengaja  membuat  aplikasi,  website,  blog  atau  membuat  akun  Facebook,  Twitter,  bahkan instagram untuk memasarkan produknya. Pelanggan online akan menghindari aplikasi-palikasi atau situs-situs website yang sering bermasalah dan tidak menawarkan keamanan pembelian yang memadai. Akibatnya, sistem pengadaan saat ini menjadi lebih lemah dan lebih tidak produktif. Kemajuan ini dinilai sangat berguna untuk digunakan sebagai strategi pemasaran bisnis.[1]
Bisnis online sudah tidak asing lagi bagi kita, baik di Indonesia maupun di luar negeri, baik yang sudah terbiasa menggunakan  internet  setiap  hari  maupun  belum. Istilah  bisnis  onlie  terdiri  dari  dua  kata  yaitu  bisnis  dan  online. Pandangan bisnis dalam bidang ekonomi adalah suatu kegiatan yang menggunakan modal tertentu untuk memperoleh keuntungan, seperti industri, perdagangan, atau bahkan transportasi. Sementara online didefinisikan oleh Kamus Umum Bahasa  Indonesia  (KBBI  Daring),  online  berarti  “dalam  jaringan,  terhubung  melalui  jaringan  komputer,  internet, dll. Secara  singkat  bisnis  online  adalah  jenis  bisnis  yang  dijalankan  melalui  internet  atau  secara  digital.  Yang  berarti pembelian dan penjualan bisnis, layanan pelanggan, pemasaran, dan lain sebagainya, dilakukan secara daring.[2]
Studi  sebelumnya  telah  membuat  aplikasi mobile  E-commerce yang  memudahkan  pelanggan  memesan  secara online dan memudahkan pengumpulan informasi tentang toko, baik alamat maupun produk yang ada di toko. Dengan penerapan aplikasi mobile E-commerce yang membantu pedagang mengelola informasi pesanan, informasi pelanggan,
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi

## Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile
dan konfirmasi  pengiriman[2]. Bahkan menerapkan algoritma Collaborative Filtering , memudahkan pelanggan untuk memilih menu produk terbaik, berdasarkan kesamaan pendapat dan nilai yang diberikan oleh pelanggan.[3] Metode item - based collaborative filtering, rekomendasi  untuk wisatawan yang tidak tahu banyak tentang pariwisata, khususnya di Kabupaten Malang. Metode Collaborative Filtering berbasis item memiliki kelebihan yaitu dapat meningkatkan akurasi dari  rekomendasi  audiens  yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  sistem  rekomendasi memberikan tingkat kesalahan sebesar 3,8%[4].
Dengan menyediakan aplikasi warpitong, pengunjung bisa melihat informasi mengenai produk-produk aksesoris budaya baliem yang tersedia secara langsung melalui aplikasi, melakukan transaksi, menghubungi penjual, dan lainnya. Kekuatan bisnis online terletak pada sugestinya yang tidak terbatas. Tidak terbatas berarti tidak hanya mencakup satu wilayah atau kelompok demografis, tetapi juga semua kelompok dalam masyarakat secara luas. Siapa pun yang terhubung ke  Internet  adalah  pasar  potensial.  Oleh  karena  itu,  pertumbuhan e-commerce semakin  pesat  seiring  dengan  mulai berpindahnya masyarakat ke dunia digital. Bisnis online bisa membuat bisnis yang dibangun menonjol dari bisnis yang sudah ada di bisnis personal selling, dengan menggunakan brand yang sesuai  dengan tren pemasaran saat  ini. Hal  ini terlihat dari jumlah toko online yang terus bermunculan dan bertambah banyak setiap tahunnya, baik dalam skala kecil maupun nasional, bahkan toko online berstandar internasional.
Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan suatu sistem untuk sistem pembelian berbasis mobile , yang tujuannya agar  sistem  baru  yang  dikembangkan  dapat  memecahkan  masalah  dan  membantu  pengelolaan  informasi,  sehingga informasi yang dihasilkan lebih akuntabel dan bertanggung jawab. Dengan berinvestasi pada server yang andal dan opsi keamanan, serta pembaruan teknologi yang berkelanjutan. Untuk mencapai tujuan tersebut membutuhkan metode yang tepat  seperti menggunakan Model  view presenter (MVP) dan algoritma Collaborative filtering . Model  view presenter (MVP) merupakan  turunan  dari  pola  arsitektur model  view  controller  (MVC), dan  sebagian  besar  digunakan  untuk membangun  antarmuka  pengguna,  sedangkan  algoritma collaborative  filtering bertujuan  untuk  memprioritaskan pelanggan yang berbeda dan review pelanggan dengan testimonial.[5]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Dari sumber data penelitian ini, terdapat teknik pengumpulan data yang diterapkan sebagai alat bantu dalam penelitian ini, adapun langkah-langkah yang digunakan peneliti dalam mengumpulkan data sebagai berikut :
a. Data primer
Data yang peneliti kumpulkan langsung dari pemilik langsung dari Warpi, dalam penelitian ini penulis mengambil data dengan menggunakan metode wawancara tatap muka dengan pemilik usaha. Hasil yang didapati dari wawancara, yaitu  informasi  berupa  alur  booking  sampai  dengan  pemesanan  yang  sedang  berjalan,  keperluan  sistem  yang  akan diciptakan, bahkan permasalahan yang menjadi kendala.

## b. Data sekunder
Informasi berupa data diperoleh dari resensi buku, artikel, resensi jurnal, hingga disertasi[6]. Menggunakan internet sebagai sarana utama untuk mencari informasi lain yang berkaitan dengan mata pelajaran yang diteliti dari organisasi atau instansi terkait dengan “Perancangan sistem aplikasi pemesanan aksesoris budaya Baliem dengan menggunakan algoritma Collaborative Filtering dengan menggunakan Model View Presenter(MVP )”.

## 2.2 Desain Penelitian
Metode penelitian terstruktur dapat membantu memecahkan masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Selama proses perancangan sistem, akan dilakukan perancangan sistem menggunakan algoritma Collaborative Filtering menggunakan diagram UML ( Unified Modeling Language) untuk memahami proses dari sistem yang sedang berjalan.
a. Model View Presenter (MVP) MVP adalah  pola  arsitektur  yang  dapat  gunakan  untuk  mengatasi  beberapa  kelemahan MVC dan  merupakan arsitektur alternatif yang baik. Ini memudahkan untuk memikirkan struktur aplikasi. Hal Ini memberikan modularitas, testabilitas, dan umumnya basis kode yang lebih bersih dan dapat dipelihara. [7]
Pada bagan 1. Terlihat Model dapat dianggap sebagai objek tingkat domain dan disebut bisnis obek. Tugas utama model adalah menjaga agar data dan metode tetap aktif dalam aplikasi selalu dapat diakses. Tampilan adalah bagian yang
View
Presenter Model

## Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi
bertanggung  jawab  representasi  antarmuka  pengguna.  Presenter  adalah  pihak  yang  bertanggung  jawab  untuk memanipulasi  model dalam menanggapi input pengguna.  Dapat melihat interaksi  pengguna akhir untuk  aplikasi  yang dibangun dengan arsitektur MVP pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Kerja MVP [9]
Gambar    2.  Menerangkan  bahawa,  dimulai  dengan  pengguna  membuat  permintaan  dan  berinteraksi  langsung dengan view dan event ini    diambil  ahli  oleh  beberapa life-cycle pada  tampilan/halaman  kemudian  presenter mengeksekusi get atau dataset dari logika bisnis Presenter mengisi tampilan dengan menyediakan properti yang diberikan dan  tampilan  diberikan  tanggapan  dikirim  ke  pengguna.  Pemisahan  fokus  overlay  dilakukan  di lView Menampilkan. Dengan demikian, presenter dapat mengetahui apa tugasnya dan bertindak sesuai dengan tugasnya.[7]
b. Penerapan Algoritma Collaborative Filtering
Rekomendasi Penyaringan Kolaboratif didasarkan pada gabungan pemikiran, hasrat, dan preferensi sekelompok pengguna. Dinyatakan dalam klasifikasi tertentu Pengguna ada dua cara pilihan untuk menggunakan pemfilteran bersama, yaitu dengan menggunakan User-based dan Item based Collaborative Filtering . Berikut merupakan Flowchart dari kedua kelas tersebut : [10]
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi

## Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile

## 1. Item-based collaborative filtering
Algoritma ini bekerja untuk  menemukan hubungan antar item  berdasarkan rating untuk  memberikan rekomendasi kepada pengguna tentang item tersebut. Untuk membuat rekomendasi, terlebih dahulu diperlukan model korelasi item untuk mengetahui hubungan antar item berdasarkan nilai rating yang diperoleh. Pemodelan korelasi dapat diambil secara offline menggunakan banyak teknik lain, seperti aturan asosiasi, klasifikasi, atau pengelompokan.[12][4] 2. Cosine Simularity
Cosine similarity adalah salah satu algoritma penambangan teks, yang berfungsi untuk mengklasifikasikan sesuatu dokumen  atau  teks.  Kesamaan  kosinus  memiliki  konsep  normalisasi  panjang  vektor  dengan  membandingkan  dua produk antara produk A dan B. Formula yang biasa digunakan untuk menghitung cosinus similarity.[13]
Cosine similarity = 𝑆 𝐶 (𝐴, 𝐵): = cos(0) = 𝐴.𝐵 ‖𝐴‖‖𝐵‖ = ∑ 𝐴 𝑖 𝐵 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 √∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖−1 𝑛 𝑖−1 (1)
Keterangan  : A = Vektor A, yang akan dibandingkan kemiripannya B = Vektor B, yang akan dibandingkan kemiripannya A.B = dot product antara vektor A dan vektor B |𝐴| = Panjang vektro A |𝐵| = Panjang vektor B ‖𝐴‖‖𝐵‖ = Cross product antara |𝐴| dan |𝐵|
Penggunaan cosinus similarity pada sistem ini merupakan metode untuk membandingkan similaritas perhitungan atau kesamaan perhitungan kombinasi barang yang akan dipilih oleh user user, sistem rekomendasi sedang dilakukan untuk mengetahui relevansi produk berdasarkan pemilihan produk terakhir yang dipilih pengguna.[14]
3. Weighted Sum
Weighted  Sum  digunakan  untuk  menemukan  nilai  prediksi  dari  produk  yang  akan  disarankan  kepada  pengguna. Berikut adalah persamaan yang digunakan untuk menghitung prediksi weighted sum [10] [15]
𝑝(𝑎, 𝑖) = ∑ (𝑅 𝑎.𝑖 ∗𝑠𝑖,𝑗) 𝑖∈𝐼 ∑ 𝑖∈𝐼 |𝑠 𝑖,𝑗 | (2)
𝐾𝑒𝑡𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∶ P(a, i) =  Prediksi untuk objek i terhadap objek a. R(a, i) =  Penilaian item i oleh objek a. S(i, j) =  Nilai kemiripan antar objek i dan objek j.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAAN

## 3.1 Pengujian sistem
Pengujian sistem yang diterapkan merupakan whitebox testing . Pengujian kotak putih atau white box testing dilakukan untuk memeriksa dan menganalisa kode program kapanpun terjadi error atau tidak disebut white box testing. White Box sendiri  memiliki beberapa teknik dalam pengujiannya, seperti:  periksa aliran data, Uji  Aliran Kontrol, Uji  Jalur/Jalur Dasar, dan Uji Loop [16]. Pengujian whitebox ini ditetapkan sebagai referensi pengujian untuk menguji fungsionalitas input-output di aplikasi warpitong, pengujian ini juga dapat menghitung sistem yang disarankan dengan menyarankan jenis berbagai jenis aksesoris barang pada aplikasi warpitong.
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile
Gambar 3. Flowchart dan Flowgraph recommed item [17][18]
Berdasarkan flowchart dan flowgraph pada Gambar 1, Jumlah edge € = 9, jumlah node (n) = 10, sehingga nilai CC = 9 – 10 + 2 = 1. Setelah menghitung jumlah test yang dilakukan sebanyak 1, untuk testing rekomendasi pada item produk.

## 3.2 Penerapan collaborative filtering
Produk yang direkomendasikan adalah produk yang sering dibeli berdasarkan pemilihan kategori dan harga. Dalam hal ini, perlu untuk menghitung untuk mendapatkan produk yang direkomendasikan.

## 3.2.1 Perhitungan nilai similarity
Perhitungan manual metode cosine similarity pada sistem adalah pengujian untu mengetahui metode yang di terapkan di sistem dapat memberikan nilai tingkat kemiripan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 3 kategori barang dan harga sebagai vector dalam perbandingan yang akan diperhitungkan.
Tabel 1. Bobot Term Frequency (Tf) binary [19] Daftar Produk H Kateori Aksesoris Kategori Tas Kategori Lainya Gelang Aceh RP 50K 1 0 0 Gelang medan RP 100K 1 0 0 Gelang padang RP 10K 1 0 1 Gelang Palembang RP 10K 1 0 1 Gelang Bengkulu RP 20K 1 0 0 Gelang pangkal pinang RP 10K 1 0 1 Gelang batam RP 5K 1 0 0
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile
Sekan RP 15K 1 0 1 Tas noken RP 80K 0 1 0 Tas jambi RP 80K 0 1 0 Tas bandar lampung RP 800K 0 1 0 Tas serang RP 40K 0 1 0 Tas Jakarta RP 250K 0 1 0 Tas bandung RP 300K 0 1 0 Kapur + pinang RP 10K 1 0 1 Sirih RP 15K 1 0 1 Kalung Babi RP 30K 0 0 1 Keterangan :
0 = indeks id produk yang ada di cart 1 = indeks id produk yang ada pada pool produk menghitung kemiripan mengunakan rumus Cosine Similarity dari bobot hubungan antara produk pada cart dan pool produk sudah di dapatkan pada Tabel 1.
K.A   = ( 50×1 ) + ( 100×1 ) + ( 10×1 ) + ( 10×1 )( 20×1 ) + ( 10×1 ) + ( 5×1 ) + ( 15×1 ) + ( 80×0 ) + ( 80×0 ) + ( 800×0 ) + ( 40×0 ) + ( 250×0 ) + ( 300×0 ) + ( 10×1 ) + ( 15+1 ) + ( 30×0 ) √ 1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +80 2 +80 2 +800 2 +40 2 +250 2 +300 2 +1 2 +1 2 +30 2
= 0,012 K.T = (50×0)+(100×0)+(10×0)+(10×0)(20×0)+(10×0)+(5×0)+(15×0)+(80×1)+(80×1)+(800×1)+(40×1)+(250×1)+(300×1)+(10×0)+(15+0)+(30×0)
√50 2 +100 2 +10 2 +10 2 +20 2 +10 2 +5 2 +15 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +1 2 +10 2 +15 2 +30 2 = 0,145 K.L = (50×0)+(100×0)+(10×1)+(10×1)(20×0)+(10×1)+(5×0)+(15×1)+(80×0)+(80×0)+(800×0)+(40×0)+(250×0)+(300×0)+(10×1)+(15+1)+(30×1)
√50 2 +100 2 +1 2 +1 2 +20 2 +1 2 +5 2 +1 2 +80 2 +80 2 +800 2 +40 2 +250 2 +300 2 +1 2 +1 2 +1 2 = 0.000
Dari  hasil  perhitungan  metode  cosine  similarity,  metode  tersebut  dapat  dijalankan  pada  sistem  dan  dapat memberikan  nilai  kemiripan  pada  sistem  yang  akan  diproses  melalui  transaski  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk merekomendasikan produk fisik yang menunjukkan kemiripan[19].

## 3.3 Implementasi Sistem

## 3.2.1 Halaman utama Aplikasi
Pada tahapan awal user dapat mendatakan diri pada akun, untuk dapat mengakses aplikasi. Setelah melakukan  pendataan user akan diarah untuk mengisi data diri yang sudah didaftarkan untuk dapat mengakses pada sistem aplikasi yang sedang berjalan
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile
Gambar 5. Log In
Setelah melakukan  pendataan seperti gambar 5, user akan diarah untuk mengisi data diri yang sudah didaftarkan untuk dapat mengakses pada sistem aplikasi yang sedang berjalan.
Tampilan menu pada gambar 6 menampilkan produk yang belum terdapat rekomendasinya. Dikarenakan belum ada satu pun transasksi yang dilakukan.
Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi Pencatatan dan Pelaporan Bantuan Perempuan Kepala Keluarga Menggunakan Metode Agile
Gambar 7. Tampilan barang yang direkomendasi
Rekomendasi yang didapatkan pada gambar 7 merupakan hasil dari perhitungan melalui cosine similarity dengan memilah data dari banyaknya barang, harga dan kategori yang masuk pada data transasksi yang dilakukan.  Transaksi yang dilakukan dapat berbeda-beda Dalam sekali melakukan transaksi user dapat mimilih produk yang berbeda dengan harga dan kategori  yang berbeda. Proses remkomendasi yang didapatkan atau ditampilkan dalam halaman menu utama seperti pada gambar 4, merupakan perhitungan yang diiproses melalui semua transaksi yang dilakukan. Pada Riwayat transasksi pada gambar 9 yang diperoleh dihitunglah melalui perthitungan cosine similarity dan bila didapati persamaan dalam suatu produk, harga dan kategori makan akan ditampilkan dalam rekomendasi.[4]

## 4. KESIMPULAN
Pada  pengujian whitebox, yang  diterpakan  dalam  penelitian  ini  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Melalui pengujian yang dilakukan penguji dapat melaukan testing program kepada program remommed item sebanyak satu kali. Tujuan  dari  algoritma Collaborative  Filtering pada  penelitian  ini  adalah  memberi  rekomendasi  produk  kepada user pembeli  yang  belum  meihat  produk,  harga  dan  kategori  yang  serupa  namun  belum  ada  pihan  yang  ditentukan user pembeli.    Berdasarkan  pada  ketertarikan  sebelumnya  dari  pengguna  yang  mempunyai  ketertarikan  yang  mirip. Berdasarkan  hasil  penelitian,  Algoritma Collaborative  Filtering memang  merupakan  perhitungan yang  sangat  simpel untuk menghasilkan rekomendasi. Dari hasil penggunaan teknik ini untuk menentukan rekomendasi, produk, harga dan kategori pada aplikasi warpitong, berdasarkan algoritma Collaborative Filtering dengan mengunakan system item based.

## REFERENCES
[1]  A.  C.  Wahyuningtyas,  “Berbisnis  Online  Melalui  Media  Sosial,”  Ekuitas  J.  Pendidik.  Ekon.,  vol.  7,  no.  2,  2019,  doi: 10.23887/ekuitas.v7i2.18197.
[2]  M. Sari and S. Andriasari, “Perancangaan Aplikasi Mobile E-Commerce Berbasis Android pada Natasya Butik,” Remik, vol. 7, no. 1, pp. 444–451, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12060.
[3]  F. Nurhani and Samsudin, “Implementasi Algoritma Collaborative Filtering pada Sistem Pemesanan Makanan dan Minuman dengan Platform Android,” J. Ilm. Komputasi, vol. 21, no. 3, 2022, doi: 10.32409/jikstik.21.3.3110.
[4]  M. Islamiyah, P. Subekti, T. Dwi Andini, and S. Asia Malang, “Pemanfaatan Metode Item Based Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi Wisata Di Kabupaten Malang,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 13, no. 2, 2019.
[5]  R. Oktapiani, D. Prayudi, F. Ariandi, F. M. Rf, C. Zakiya, and R. Indriawati, “Penerapan Metode MVC Pada E-Commerce Creativestoreid,”  Indones.  J.  Softw.  Eng.,  vol.  7,  no.  2,  pp.  187–195,  2021,  [Online].  Available:

## Shintia Mutiarani, Perancangan dan Implementasi Sistem Pemberdayaan Perempuan Untuk Meningkatkan Efisiensi
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/11326.
[6]  Salsabila MR, “Catat! 4 Perbedaan Data Sekunder & Data Primer dalam Analisis Data,” AI-Powered Learning, Apr. 05, 2022. .
[7]  Fathurrahman,  “MVP  (Model  View  Presenter)  di  Android,”  PT.  Mataweb  Media  Teknologi,  May  16,  2021. https://www.matawebsite.com/blog/mvp-model-view-presenter-di-android (accessed Jun. 19, 2023).
[8]  Christopher Clement, “Architecture of Android Apps,” github.com, Nov. 01, 2021.
https://github.com/codepath/android_guides/wiki/Architecture-of-Android-Apps (accessed Jul. 01, 2023).
[9]  Andika  Wasisto,  “Arsitektur  Model-View-Presenter  (MVP)  pada  Aplikasi  Android,”  medium.com,  Mar.  21,  2018. https://medium.com/@pplA2EDC/arsitektur-model-view-presenter-mvp-pada-aplikasi-android-cf4c4198b009  (accessed  Jun. 21, 2023).
[10]  F. Nurhani and Samsudin, “Implementasi Algoritma Collaborative Filtering pada Sistem Pemesanan Makanan dan Minuman dengan Platform Android,” J. Ilm. Komputasi, vol. 21, no. 3, pp. 317–332, 2022, doi: 10.32409/jikstik.21.3.3110.
[11]  F. Nugroho and M. Ismu Rahayu, “SISTEM REKOMENDASI PRODUK UKM DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA  COLLABORATIVE  FILTERING,”  J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  2,  no.  3,  2020,  doi: 10.52005/jursistekni.v2i3.63.
[12]  H. Cipta, A. H. Hasugian, and A. Ikhwan, “Perancangan Aplikasi Penjualanbuku Online Dengan Metode Model View Controller ( Mvc ),” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. I, no. October, pp. 149–153, 2019.
[13]  T. Badriyah, I. Restuningtyas, and F. Setyorini, “Sistem Rekomendasi Collaborative Filtering Berbasis User Algoritma Adjusted Cosine Similarity,” Pros. Semin. Nas. Sisfotek, vol. 10, no. 1, pp. 38–45, 2021.
[14]  M. Yusuf and A. Cherid, “Implementasi Algoritma Cosine Similarity Dan Metode TF-IDF Berbasis PHP Untuk Menghasilkan Rekomendasi Seminar.”
[15]  S. Supiyandi et al., “Implementasi Metode Weighted Sum Model Dalam Menentukan Pemilihan Mobil Bekas,” SENASHTEK Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol., pp. 106–111, 2022.
[16]  H. Gusdevi, S. Kuswayati, M. Iqbal, M. F. Abu Bakar, N. Novianti, and R. Ramadan, “Pengujian White-Box Pada Aplikasi Debt Manager  Berbasis  Android,”  Naratif    J.  Nas.  Riset,  Apl.  dan  Tek.  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–22,  2022,  doi: 10.53580/naratif.v4i1.147.
[17]  Supriadi Syam, Testing & Implementasi Sistem : White Box (Cyclomatic Complexity). Indonesia: www.youtube.com, 2020.
[18]  Supriadi syam, Testing & Implementasi Sistem : White Box (2). Indonesian: www.youtube.com, 2020.
[19]  Firmansyah Fataruba, “PENERAPAN METODE COSINE SIMILARITY  UNTUK PENGECEKAN KEMIRIPAN JAWABAN UJIAN SISWA,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. Vol.2, 2018.