Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Perbandingan  TF-IDF  dengan  Count  Vectorization  Dalam  Content-Based Filtering Rekomendasi Mobil Listrik
Muhammad Zaynurroyhan 1 , Asriyanik 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Kota Sukabumi, Indonesia email: 1 royhan114@ummi.ac.id, 2 asriyanik263@ummi.ac.id, 3 agungpambd@ummi.ac.id

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Sejarah Artikel: Diterima 15 Mei 2023 Direvisi - Disetujui 17 Juni 2023 Dipublikasi 18 Juni 2023
Mobil  listrik  mulai  menjadi  pilihan  beberapa  tahun  terakhir  ini,  karakternya  yang  lebih  ramah lingkungan serta biaya pemeliharaan yang lebih rendah daripada mobil konvensional menjadi alasan utama konsumen lebih memilihnya. Seiring meningkatnya minat konsumen, perusahaan besar banyak yang mulai memproduksi mobil listrik dengan berbagai spesifikasi seperti kapasitas baterainya juga jarak  tempuhnya.  Hal  tersebut  membuat  konsumen  diberikan  banyak  pilihan  dalam  memilih  mobil listrik  yang  sesuai  preferensinya.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mempermudah  konsumen  dalam memilih  mobil  listrik  yang  sesuai  dengan  preferensinya.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Content-Based  Filtering  dari  sistem  rekomendasi  yang  berfokus  memberikan  rekomendasi berdasarkan deskripsi barang serta hal yang disukai konsumen, dari sisi pembentukan modelnya, untuk melihat metode pemodelan yang menghasilkan akurasi lebih baik, peneliti membandingkan metode TF- IDF dengan Count Vectorization. Dimanfaatkan algoritma K-Nearest Neighbor dalam menguji akurasi dari  model  sistem  rekomendasi  mobil  listrik  yang  terbentuk.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  sistem  rekomendasi  dapat  digunakan  untuk  merekomendasikan  mobil  listrik  terhadap konsumen.  Dari  sisi  akurasi,  model  Content-Based  Filtering  yang  dibentuk  menggunakan  TF-IDF menunjukkan akurasi yang lebih kecil yaitu sebesar 64% dibanding model yang memanfaatkan Count Vectorization yaitu sebesar 75%..
Katakunci:
Content-Based Filtering K-Nearest Neighbor Mobil Listrik

## ABSTRACT
Keyword: Content-Based Filtering K-Nearest Neighbor Electric Cars
Electric  cars  have  become  an  option  in  recent  years,  with  their  more  environmentally  friendly character  and  lower  maintenance  costs  than  conventional  cars  being  the  main  reasons  consumers prefer them. Along with increasing consumer interest, many large companies have started producing electric cars with various specifications such as battery capacity and mileage. This makes consumers given many choices in choosing an electric car that suits their preferences. This research is intended to facilitate consumers in choosing an electric car that suits their preferences. The method used is the Content-Based  Filtering  method  of  the  recommendation  system  which  focuses  on  providing recommendations based on the description of goods and things that consumers prefer, in terms of model formation, to see which modeling method produces better accuracy, researchers compare the TF-IDF method with Count Vectorization. The K-Nearest Neighbor algorithm is used to test the accuracy of the electric  car  recommendation  system  model  formed.  The  results  of  this  study  show  that  the recommendation system can be used to recommend electric cars to consumers. In terms of accuracy, the Content-Based Filtering model formed using TF-IDF shows a smaller accuracy of 64% than the model that utilizes Count Vectorization which is 75%.
DOI Artikel:
@2023 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Mobil listrik mulai menapaki kenaikan kepopulerannya beberapa tahun terakhir. Ada sekitar 10 juta mobil listrik di dunia saat ini, dimana 50% persen pasarnya terdapat di China. Hal ini masih bisa bertambah dikarenakan penjualannya meningkat setiap tahunnya [1]. Di Indonesia sendiri, pada survei yang dilakukan pada tahun 2022 menyebutkan bahwa sebanyak 31% dari 1002 responden berencana membeli mobil listrik, angka tersebut akan meningkat setiap tahunnya. Dalam survei tersebut responden memberikan pula alasan utama mengapa akan memilih mobil listrik di masa mendatang, yaitu lebih ramah lingkungan serta biaya pemeliharaannya yang lebih rendah [2].
Dengan  kecenderungan  pengguna  untuk  memilih  mobil  listrik  meningkat,  banyak  produsen  mobil  berbahan  bakar  konvensional  mulai memproduksi  mobil  listrik,  dengan  spesifikasi  yang  berbagai  macam,  seperti  jarak  tempuhnya,  kapasitas  baterai,  juga  daya  isi  ulangnya.  Semakin banyaknya pilihan inilah, membuat pengguna memiliki banyak perbandingan dalam menentukan pilihan mobil listrik yang sesuai dengan kebutuhannya.
Oleh karena itu, agar mempermudah pengguna dalam melakukan pemilihan mobil listrik agar sesuai dengan kebutuhannya dapat dimanfaatkan sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi bekerja dengan cara menghimpun informasi minat pengguna, informasi tersebut akan digunakan acuan oleh sistem yang terbentuk untuk memberikan prediksi barang atau produk yang mungkin diminati pengguna [3]. Salah satu metode dalam pemanfaatan sistem rekomendasi yaitu Content - Based Filtering , metode ini memberikan rekomendasi berdasarkan suatu barang yang disukai pengguna, berbeda dengan Collaborative Filtering yang memberikan rekomendasi atas penilaian yang diberikan pengguna lain [4].
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang telah melakukan pembahasan mengenai sistem rekomendasi, seperti yang dilakukan oleh Wijaya dan Alfian yang memanfaatkan sistem rekomendasi pada rekomendasi laptop, kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi hibrid
menunjukkan sistem rekomendasi yang lebih baik, namun dari sisi pemrosesan lebih baik metode Content - Based Filtering [5]. Adapun penelitian lain yang  dilakukan  Fahmi  menunjukkan  pemanfaatan Content - Based Filtering dengan  TF-IDF  ( Term  Frequency - Inverse  Document  Frequency )  serta Cosine Similarity dalam merekomendasikan event online yang akurasinya diuji menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ), adapun hasil uji akurasinya menunjukkan angka sebesar 86% [6]. Selain itu, dalam penelitian yang dilakukan oleh Muliawan untuk memberikan rekomendasi hotel dengan data sebanyak 50 data, yang akurasinya diuji menggunakan algoritma KNN (K- Nearest Neighbor ) menunjukkan akurasi sebesar 84.50%.
Dilihat dari tinjauan jurnal-jurnal di atas, dalam menjawab permasalahan yang dipaparkan yaitu sistem rekomendasi mobil listrik, dapat digunakan Content - Based Filtering serta metode K- Nearest Neighbor untuk menguji akurasi dari model yang terbentuk.
2. Kajian Teori
2.1 Content-Based Filtering
Metode ini merupakan salah satu jenis sistem rekomendasi dimana yang merekomendasikan barang/hal dari fitur, atribut, atau karakteristiknya. Cara kerjanya, ketika suatu atribut disukai atau berkorelasi dengan pengguna, maka atribut tersebut digunakan untuk menjadi acuan mencari hal yang serupa yang kemudian dijadikan rekomendasi terhadap pengguna bersangkutan. Dalam perhitungan kemiripan, metode ini dapat menggunakan Cosine Similarity [7]. Cosine Similarity akan menghasilkan angka yang menunjukkan kemiripan antara 2 dokumen ketika semakin mirip akan mendekati nilai 1  apabila  tidak  mirip  mendekati  nilai  0  [8].  Proses  perhitungan  dengan Cosine  Similarity dilakukan  setelah  kata-kata  dalam  dokumen  dihitung menggunakan TF-IDF atau Count Vectorization [6,9]. Berikut persamaannya.
𝐶𝑜𝑠 𝑎  = 𝑄 .  𝐷
|𝑄| |𝐷| = ∑ 𝑤𝑞𝑖  ×  𝑤𝑑𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑤𝑞𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ×   √∑ (𝑤𝑑𝑖𝑗) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
Keterangan: Q = Vektor Q, dibandingkan kemiripannya D = Vektor D, dibandingkan kemiripannya. Q • D = dot product antara vektor Q dan D |Q| = panjang vektor Q |D| = panjang vektor D |Q||D| = cross product antara |Q| dan |D|
2.2 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
TF-IDF  ialah  metode  yang digunakan untuk memperoleh  tingkat  kepentingan  suatu kata  dalam dokumen  [10].  Adapun  cara kerjanya dimulai dengan menghitung jumlah kata yang muncul pada dokumen. Kemudian dihitung tingkat kepentingan dari kata-kata tersebut, apabila kata bersangkutan sering muncul, maka kata tersebut tingkat kepentingannya tinggi [7]. Berikut rumus perhitungannya.
𝑊 𝑑𝑡 =   𝑡𝑓 𝑑𝑡 × 𝑖𝑑𝑓 𝑡 (2)
Keterangan: Wdt = Bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t tfdt = Banyaknya kata yang dicari pada sebuah dokumen idft = Inversed Document Frequency N = Total dokumen df = Banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari
2.3 Count Vectorization
Count Vectorization merupakan metode yang hanya menghitung kemunculan kata dalam dokumen, hal ini berbeda dengan  TF-IDF yang juga melakukan pembobotan kata selain menghitung jumlah katanya. Adapun kekurangan dari metode ini ketika kata terkait jarang muncul maka bobot nya rendah, padahal dalam beberapa kasus kata yang jarang muncul pun bisa mempunyai kepentingan yang tinggi [11].

## 2.4 KNN ( K-Nearest Neighbor)
KNN  merupakan  suatu  metode  klasifikasi.  Metode  klasifikasi  merupakan  metode  yang  mengelompokkan  data  berdasarkan  label  yang  telah ditentukan sebelumnya [12]. KNN sendiri merupakan metode yang bekerja dengan mencari tetangga paling dekat dari data yang dievaluasi terhadap data latih  [13].  Jarak data  didefinisikan dengan angka 1 jika  sangat  mirip,  apabila nilainya  mendekati 1  artinya  kemiripannya  rendah  [14].  Adapun persamaan untuk menghitung jarak antar datanya sebagai berikut.
D(x, y)   =   √∑ (𝑉 training −   𝑊 testing ) 2 n k=1 . (3)
Keterangan: V training : Data latih. W testing = Data uji.

## 2.5 Confusion Matrix
Metode ini merupakan metode yang digunakan untuk evaluasi seberapa baik model klasifikasi yang terbentuk dari algoritma yang digunakan. Dalam metode memuat beberapa hal seperti TP ( True Postive ) berarti nilai sebenarnya serta prediksinya benar, TN ( True Negative ) berarti nilai yang negatif diprediksi secara negatif, FP ( False Positive ) berarti nilai aktualnya melupakan negatif tetapi diprediksi secara positif, dan FN ( False Negative ) data  aktualnya  ialah  positif  tetapi  diprediksi  negatif  [15].  Adapun  ketika  evaluasi  dilakukan, confusion  matrix menghasilkan  beberapa  hal,  seperti Accuracy , precision, recall, dan f1- score. Adapun persamaan perhitungannya sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃 ∑ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (4)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(6) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (7)

## 3. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang dimanfaatkan yaitu menggunakan CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ). Metode memiliki lingkup cakupan yang luas, adapun metode ini digunakan dalam pengembangan model data mining [16], ada 6 tahapan dalam metode ini yaitu, business understanding , data understanding , data preparation , modelling, evaluation, serta deployment [17] . Berikut penjelasan dari tahapan-tahapan penelitian tersebut.
3.1 Business Understanding
Dalam Tahapan ini peneliti melakukan analisis mengenai keadaan bisnis yang dihadapi juga memuat proses identifikasi hal yang dibutuhkan serta yang tersedia. Seperti metode data mining yang cocok juga menentukan metode untuk menentukan kriteria keberhasilan data mining.
3.2 Data Understanding
Proses pengumpulan data serta memuat proses untuk memahami data yang terhimpun.
3.3 Data Preparation
Proses pembersihan data, seperti membersihkan data dari nilai null, menghapus karakter huruf yang tidak diperlukan, dan menggabungkan seluruh data menjadi satu kolom.
3.4 Modelling
Dalam  tahapan  ini  memuat  pemodelan  TF-IDF  serta Count  Vectorization .  Selain  kedua  metode  tersebut,  digunakan Cosine  Similarity untuk menghitung kemiripan dari dokumen yang dimodelkan dengan TF-IDF ataupun Count Vectorization . 3.5 Evaluation
Proses identifikasi kesesuaian antara model yang terbentuk dengan permasalahan yang dihadapi. Pada tahapan ini dilakukan  perhitungan akurasi, presisi, recall serta  f1- score dengan memanfaatkan confusion  matrix untuk  meninjau  hasil klasifikasi yang  terbentuk  dari  model  TF-IDF  juga Count  Vectorization untuk  melihat  model  mana  yang  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik.  Disini  pula  dimanfaatkan  algoritma  KNN  untuk melakukan klasifikasi dari model TF-IDF serta Count Vectorization . 3.6 Deployment
Luaran yang berupa aplikasi berbasis web yang memuat model sistem rekomendasi yang telah terbentuk.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Business Understanding
Pada langkah ini, peneliti mencoba memahami masalah yang teridentifikasi pada penelitian, yaitu semakin meningkatnya minat pengguna untuk menggunakan  mobil  listrik,  maka  banyak  produsen  mulai  memproduksi  mobil  listrik  dengan  berbagai  klasifikasi,  sehingga  membuat  konsumen mempunyai banyak pilihan. Dapat dimanfaatkan Content-Based Filtering pada mobil listrik untuk membantu konsumen dalam memilih mobil yang sesuai  dengan  preferensinya.  KNN  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  model  yang  terbentuk,  untuk  melihat  akurasi  klasifikasinya dimanfaatkan Confusion Matrix .

## 4.2 Data Understanding
Pada tahapan ini peneliti melakukan web scraping dari situs motorwatt.com didapatkan data mobil listrik sebanyak 319 data. Sampelnya dapat dilihat pada gambar 1. terdapat beberapa kolom data dimulai dari Manufacturer , Model, Price, Manufactured_in, Range, Max_speed, release_year, 0 to 100, Horsepower, Battery_capacity, Car_type, dan Drive_type.
Gambar  1. Sampel Dataset Mobil Listrik
Setelah data terhimpun, untuk lebih memahami data, dilakukan analisis atribut data.
Tabel  1: Analisis Atribut Data No Atribut Keterangan 1 Manufacturer Nama produsen mobil 2 Model Nama model mobil 3 Price Harga mobil 4 Manufactured_in Negara asal mobil dibuat 5 Range Jarak tempuh maksimal mobil 6 Max_speed Kecepatan maksimal mobil 7 Release_year Tahun rilis mobil 8 0 to 100 Waktu tempuh mobil dari 0 ke 100 9 Horsepower Kecepatan kuda mobil 10 Battery_capacity Kapasitas baterai mobil 11 Car_type Jenis mobil 12 Drive_type Jenis penggerak roda mobil
Tahapan  ini  memuat  proses  pembersihan  data,  kemudian  dilanjutkan  dengan  menggabungkan  seluruh  atribut  mulai  dari  atribut  Manufacturer hingga Car_type. Di bawah ini ditunjukkan hasil penggabungan seluruh atribut data yang telah dibersihkan.
Tabel  2: Hasil Penggabungan Atribut Data
No Atribut 1 vauxhall  vauxhall  mokka  39700  united  kingdom 336.0 150.0 2021.0 9.0 134.0 50.0 suv 5 doors fwd 2 vauxhall  vauxhall  corsa  electric  36000  united kingdom  357.0  150.0  2020.0  7.6  136.0  50.0 hatchback 3 doors fwd
3 weltmeister  weltmeister  w6  30100  china  620.0 160.0 2021.0 8.8 218.0 69.0 suv 5 doors fwd
4 weltmeister  weltmeister  ex6  37000  china  505.0 160.0 2019.0 9.5 214.0 69.0 suv 5 doors fwd 5 weltmeister weltmeister e5 21000 china 505.0 170.0 2021.0 8.9 215.0 58.6 sedan fwd

## 4.4 Modelling
Pada tahapan ini dilakukan pemodelan dengan menggunakan TF-IDF serta Count Vectorization , dimana tingkat kesamaannya dihitung dengan menggunakan Cosine Similarity . Berikut perhitungannya.
1. Perhitungan Menggunakan TF-IDF
Perhitungan ini dimulai dengan menghitung kata yang muncul pada setiap dokumen, disini digunakan dokumen 1, 2 serta 3 dari tabel 2 berikut  hasilnya.  Dapat  dilihat  bahwa  peneliti  menghitung  tingkat  kesamaan  dokumen  2  dan  3  terhadap  dokumen  1  dimana  hasilnya menunjukkan bahwa dari kedua dokumen tersebut dokumen 2 lebih mirip dengan dokumen 1 dengan tingkat kemiripan 0.516.
Tabel  3: Perhitungan TF-IDF
No Kata Dokumen DF IDF TF.IDF Wqi*Wdij 1 2 Dokumen 1 2 1 134 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 2 136 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 3 150 1 1 2 1 1 1 1 4 2020 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 5 2021 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 6 336 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 7 357 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 8 36000 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 9 39700 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 10 50 1 1 2 1 1 1 1 11 corsa 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 12 doors 1 1 2 1 1 1 1 13 electric 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 14 fwd 1 1 2 1 1 1 1 15 hatchback 0 1 1 1.693147 0 1.693147 0 16 kingdom 1 1 2 1 1 1 1 17 mokka 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 18 suv 1 0 1 1.693147 1.693147 0 0 19 united 1 1 2 1 1 1 1 20 vauxhall 2 2 2 1 2 2 4 27.20048 30.06723 10 5.215408 5.48336 28.59796 Cosine Similarity = 0.349675 2. Perhitungan Menggunakan Count Vectorization
Proses perhitungan dengan menggunakan Count Vectorization dapat dilakukan dengan cara seperti TF-IDF, dimana perbedaannya hanya menjumlahkan kata yang muncul pada dokumen lalu menjadikannya vektor. Maka dari itu bisa dimanfaatkan perhitungan sebelumnya yang ditunjukkan tabel 3. Pada perhitungan ini hanya digunakan dokumen 1 dan dokumen 2. Dari tabel di atas dapat dikatakan bahwa vektor yang terbentuk ialah. D1 = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 2] dan D2 = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 2]. Selanjutnya dihitung dengan Cosine Similarity , prosesnya dapat dilihat di bawah ini.
𝐷1 × 𝐷2 = (1 × 0) + (0 × 1) + (1 × 1) + (0 × 1) + (1 × 0) + (1 × 0) + (0 × 1) + (0 × 1) + (1 × 0) + (1 × 1) + (0 × 1) + (1 × 1) + (0 × 1) + (1 × 1) +(0 × 1) + (1 × 1) + (1 × 0) + (1 × 0) + (1 × 1) + (2 × 2) =  10 √𝐷1 2 =   √1 2 + 0 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 +0 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 =  4
√𝐷2 2 =   √0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 0 2 + 1 2 +1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 0 2 + 1 2 + 2 2
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐴, 𝐵) = 10 4 × 4.123 =  0.606

## 4.5 Evaluation
Pada langkah ini peneliti membagi data menjadi data train sebesar 80% juga data uji sebanyak 20% dengan kolom data target adalah Car_type. Selain  itu,  evaluasi  yang  memanfaatkan  KNN  ini  dilakukan  terhadap  model  yang  terbentuk  dengan  TF-IDF  serta Count  Vectorization ,  akan  tetapi sebelum menghitung nilai evaluasinya, peneliti meninjau pemilihan nilai tetangga atau K paling kecil nilai errornya.

## Gambar  2. Peninjauan Nilai K TF-IDF

## Gambar  3. Peninjauan Nilai K Count Vectorization
Dapat dilihat gambar 2 menunjukkan bahwa nilai k paling kecil errornya ditunjukkan oleh k=7, sedangkan gambar 3 menunjukkan nilai k pada model Count  Vectorizaiton paling  kecil  errornya  ditunjukkan  oleh  k=6.  Jika  nilai  k  sudah  ditentukan  maka  evaluasi  hasil  klasifikasinya  dapat dilaksanakan. Berikut hasilnya ditunjukkan dalam bentuk confusion matrix .
Gambar  4. Hasil Klasifikasi TF-IDF
Dari confusion  matrix pada  gambar  4  di  atas,  dapat  dilakukan  perhitungan accuracy , precision , recall ,  juga f1 - score. berikut  tahapan perhitungannya.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 27 + 0 + 0 + 3 + 1 + 0  + 2 + 1 + 2 + 0 + 0 56 = 0.64 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑐𝑘𝑢𝑝 = 2 2 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
= 2 2 = 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑐𝑘𝑢𝑝 = 2 2 + 2 =  0.5 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑐𝑘𝑢𝑝 = 2 (1 × 0.5) (1 + 0.5)
= 2 × 0.33 = 0.66
Di bawah ini pada gambar 5 merupakan hasil evaluasi klasifikasi pada model yang terbentuk menggunakan Count Vectorization .
Gambar  5. Hasil Klasifikasi Count Vectorization
Dari confusion  matrix pada  gambar  5  di  atas,  dapat  dilakukan  perhitungan accuracy , precision , recall ,  juga f1 - score. berikut  tahapan perhitungannya.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 29 + 1 + 0 + 4 + 1 + 0  + 3 + 1 + 3 + 0 + 0 56 = 0.75 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑢𝑝𝑒 =
1 1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 1 1 = 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑢𝑝𝑒 = 1 1 + 3 =  0.25 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑢𝑝𝑒 = 2 (1 × 0.25) (1 + 0.25)

## = 2  × 0.2 =  0.4
Hasil keseluruhan dari perhitungan perhitungan sebelumnya ditunjukkan pada gambar 6 untuk model TF-IDF serta gambar 7 untuk model Count Vectorization . Dapat dilihat pada gambar-gambar tersebut, akurasi yang ditunjukkan berbeda dimana model yang menggunakan TF-IDF akurasinya adalah 0.64, sedangkan yang menggunakan Count Vectoriuzation 0.75.
Gambar  6. Keseluruhan Evaluasi TF-IDF
Gambar  7. Keseluruhan Evaluasi Count Vectorization

## 4.6 Deployment
Pada tahapan ini peneliti membuat suatu aplikasi berbasis website sebagai implementasi model yang terbentuk. Aplikasi ini dapat memberikan rekomendasi terhadap pengguna mengenai mobil listrik yang sesuai dengan preferensinya. Pada gambar 8 ditunjukkan halaman yang memuat seluruh mobil yang ada pada dataset.

## Gambar  8. Halaman Mobil Listrik
Sistem akan memberikan rekomendasi ketika pengguna memilih satu dari sekian banyak mobil listrik yang dimuat, ketika salah satu mobil listrik dipilih, aplikasi akan mengarahkan ke halaman yang memuat detail mobil listrik yang dipilih serta pada bagian bawahnya ditunjukkan beberapa mobil listrik yang memiliki tingkat kemiripan serupa dengan mobil listrik yang dipilih seperti yang ditunjukkan gambar 9.

## Gambar  9. Halaman Detail
Selain rekomendasi bisa didapat dengan cara memilih salah satu mobil listrik, aplikasi juga menyediakan halaman pencarian untuk mencari mobil listrik yang sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna, pada gambar di 10 dapat dilihat bahwa peneliti memasukkan kata Germany suv.

## Gambar  10. Rekomendasi KataKunci

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dipaparkan di atas, sistem rekomendasi menggunakan metode Content - Based Filtering bisa digunakan untuk merekomendasikan mobil listrik sesuai dengan preferensi konsumen. Akan tetapi dari sisi performa, yang memanfaatkan Count Vectorizaiton lebih baik dari sisi akurasi yang dihitung menggunakan KNN serta Confusion Matrix dimana menunjukkan akurasi sebesar 75% dibanding dengan yang menggunakan TF-IDF yang akurasinya hanya 64%.
6. Daftar Pustaka
[1] Dik  A,  Omer  S,  Boukhanouf  R.  Electric  Vehicles:  V2G  for  Rapid,  Safe,  and  Green  EV  Penetration.  Energies  2022;15. https://doi.org/10.3390/en15030803. [2] Team E. Indonesians Consider Buying Electric Vehicles in 5 Years: Survey. D-Insights 2022. https://dinsights.katadata.co.id/read/2022/03/02/indonesians-consider-buying-electric-vehicles-in-5-years-
survey?__cf_chl_tk=sszJMTYnO8X6AzQUptnOEU9W1fo52ayIXDO_UMEPF1Q-1674389343-0-gaNycGzNCP0  (accessed  September  4, 2023).
[3] Anggela  SH,  Santoso  LW,  Andjarwirawan  J.  Sistem  Rekomendasi  Pembelian  Laptop  dengan  K-Nearest  Neighbor  (  KNN  ).  J  Infra 2022;10:254–60.
[4] Mondi  RH,  Wijayanto  A,  Winarno.  Recommendation  System  With  Content-Based  Filtering  Method  for  Culinary  Tourism  in  Mangan Application. ITSMART J Ilm Teknol Dan Inf 2019;8:65–72.
[5] Wijaya  AE,  Alfian  D.  Sistem  Rekomendasi  Laptop  Menggunakan  Collaborative  Filtering  dan  Content-Based  Filtering.  J  Comput  Bisnis 2018;12:11–27.
[6] Nurfalah F, Asriyanik A, Pambudi A. Sistem Rekomendasi Event Online Menggunakan Metode Content Based Filtering. J Ilm Elektron DAN Komput 2022;15:271–9.
[7] Pramesti DAPD, Santiyasa IW. Penerapan Metode Content-Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Video Game. JNATIA 2022;1:229– 34.
[8] Suryani L, Edy K.  Pengembangan  Aplikasi  “Lost & Found”  Berbasis  Android  Dengan Menggunakan Metode Term Frequency  –  Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine Similarity. Electro Luceat 2020;6:190–204. https://doi.org/10.32531/jelekn.v6i2.232.
[9] Pradana  DS,  Prajoko  P,  Hartawan  GP.  Perbandingan  Algoritma  Content-Based  Filtering  dan  Collaborative  Filtering  dalam Rekomendasi Kegiatan Ekstrakurikuler Siswa. Progresif J Ilm Komput 2022;18:151. https://doi.org/10.35889/progresif.v18i2.854.
[10] Sjarif NNA, Azmi NFM, Chuprat S, Sarkan HM, Yahya Y, Sam SM. SMS Spam Sessage Detection Using Term Fequency-Inverse Document Frequency and Random Forest Algorithm. Procedia Comput Sci 2019;161:509–15. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.150.
[11] Wendland A, Zenere M, Niemann J. Introduction to Text Classification: Impact of Stemming and Comparing TF-IDF and Count Vectorization as Feature Extraction Technique. Springer 2021;28:289–300.
[12] Putry NM, Sari BN. Komparasi Algoritma Knn Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus. EVOLUSI  J Sains Dan Manaj 2022;10. https://doi.org/10.31294/evolusi.v10i1.12514.
[13] Nikmatun IA, Waspada I. Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. J SIMETRIS 2019;10:421–32.
[14] Hidayatullah  T,  Wibisono  S.  Pembobotan  Atribut  Dengan  Pairwise Comparison  Pada Case Based Reasoning Deteksi  Dini  Penyakit  Gigi Menggunakan KNN. Explore IT 2022;5:17–23.
[15] Amaliah  S,  Nusrang  M,  Aswi  A.  Penerapan  Metode  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Varian  Minuman  Kopi  di  Kedai  Kopi  Konijiwa Bantaeng. VARIANSI J Stat Its Appl Teach Res 2022;4:121–7. https://doi.org/10.35580/variansiunm31.
[16] Martinez-Plumed F, Contreras-Ochando L, Ferri C, Hernandez-Orallo J, Kull M, Lachiche N, et al. CRISP-DM Twenty Years Later: From
Data Mining Processes to Data Science Trajectories. IEEE Trans Knowl Data Eng 2021;33:3048–61.
https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2962680.
[17] Schröer C, Kruse F, Gómez JM. A systematic literature review on applying CRISP-DM process model. Procedia Comput Sci 2021;181:526– 34. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199.