How to cite: Siti Sauda, Muhammad Risky Ramadhan (2022) Implementasi Memory-Based dan Model-Based Collaborative Filtering pada Sistem Rekomendasi Sepeda Gunung, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (6). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 6, Juni 2022 IMPLEMENTASI MEMORY-BASED DAN MODEL-BASED

## COLLABORATIVE  FILTERING  PADA  SISTEM  REKOMENDASI  SEPEDA
GUNUNG
Siti Sauda, Muhammad Risky Ramadhan Universitas Bina Darma, Indonesia Email: siti_sauda@binadarma.ac.id, 181420018@student.binadarma.ac.id

## Abstrak
Sepeda  adalah  alat  transportasi  yang  sangat  umum  digunakan  oleh  berbagai kalangan,  baik  anak-anak,  remaja,  dewasa,  hingga  lansia.  Pada  era  pandemi  covid 19,  penggemar  sepeda  mengalami  peningkatan  yang  signifikan.  Salah  satu  jenis sepeda yang banyak diminati oleh pengguna saat ini adalah mountain bike (sepeda gunung).    Permasalahannya  calon  pembeli  mengalami  kesusahan  untuk  membeli sepeda  dikarenakan  belum  paham  tentang  sepeda  sehingga  informasi  yang didapatkan  masih  minim  sehingga  seringkali  terjadinya  salah  pembelian  sepeda sehingga  membuat  calon  pembeli  sepeda  tidak  merasa  nyaman  saat digunakan,terkadang  spesifikasi  yang  diharapkan  terkadang  tidak  sesuai  dengan mereka  inginkan.  Sistem  rekomendasi  adalah  sebuah  sistem  yang  memberikan rekomendasi  pada  suatu  item  tertentu  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu pengguna  sistem    dalam  mengambil  suatu  keputusan.  Pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode collaborative filtering. Dalam metode collaborative filtering terdapat dua pendekatan, yaitu memory based collaborative filtering dan model based collaborative filtering.
Kata kunci : sepeda, sistem rekomendasi, collaborative filtering, sepeda gunung

## Abstract
Bicycles are a very common means of transportation used by various groups, both children,  teenagers,  adults,  to  the  elderly.  In  the  era  of  the  COVID-19  pandemic, bicycle enthusiasts experienced a significant increase. One type of bicycle that is in great demand by users today is a mountain bike (mountain bike). The problem is that prospective buyers have difficulty buying bicycles because they do not understand about bicycles so that the information obtained is still minimal so that there are often wrong  purchases  of  bicycles  so  that  prospective  bicycle  buyers  do  not  feel comfortable  when  used,  sometimes  the  expected  specifications  sometimes  do  not match  what  they  want.  A  recommendation  system  is  a  system  that  provides recommendations  on  a  particular  item  that  can  be  used  to  assist  system  users  in making a decision. In this study, researchers used the collaborative filtering method. In  the  collaborative  filtering  method  there  are  two  approaches,  namely  memory based collaborative filtering and model based collaborative filtering.
Keywords: bicycle, recommendation system, collaborative filtering, mountain bike,

## Pendahuluan
Adaptasi  kebiasaan  baru  yang  disebabkan  oleh  pandemi  covid  19  menyebabkan terjadinya penyesuaian aktivitas selama masa pandemi. Salah satu kebiasaan baru yang biasa dilakukan pada masa pandemi yaitu dengan berolahraga,karena dengan berolahraga dapat menjaga kesehatan dan meningkatkan imun tubuh. Apabila imun menurun maka virus covid 19 dapat lebih mudah menyerang kesehatan tubuh. Salah satu olahraga yang digemari, mudah dilakukan, dan murah adalah bersepeda. Olahraga sepeda telah menjadi olahraga yang paling digemari masyarakat dan juga sudah menjadi gaya hidup (lifestyle) selama  adanya  adaptasi  kebiasaan  baru  masa  pandemi  covid  19(Rizali,  2010).  Hal  ini menyebabkan  meningkatnya  minat  masyarakat  untuk  melakukan  kegiatan  bersepeda sehingga pembelian sepeda di masa pandemi terus meningkat.
Salah satu jenis sepeda yang banyak digemari yaitu  mountain bike  atau sepeda gunung.  Mountain  bike  (sepeda  gunung)  sendiri  memiliki  beberapa  perbedaan  dengan sepeda  biasa  (city  bike)  dan  juga  sepeda  balap  (roadbike),  sepeda  gunung  memiliki keunggulan salah satunya cocok digunakan di berbagai kontur jalan, tidak hanya aspal namun cocok juga untuk jalan bebatuan dan tanah, karena ban sepeda gunung cukup besar sehingga  lebih  nyaman  digunakan  pada  kontur  jalanan  yang  ada  di  indonesia.  Dengan keunggulan dan spesifikasi tersebut membuat harga dari sepeda gunung cenderung lebih mahal dibandingkan dengan sepeda lainnya. Oleh karena itu, pembeli harus benar benar mengetahui tentang kebutuhan sepeda apa yang akan dicarinya agar ketika dibeli tidak merasakan rasa kecewa akibat ketidaktahuan informasi terkait sepeda yang ingin dibeli.
Calon pembeli harus mengetahui kebutuhan sepeda apa yang sesuai dengan dirinya dan  harus  tahu  harga  sepeda  yang  akan  dibeli  sehingga  harga  yang  dibayarkan  sesuai dengan  kualitas  yang  didapatkan.  Dari  sekian  pilihan  merek  sepeda  dan  spesifikasi sepeda, calon pembeli harus bisa memilih sesuai kebutuhan sepeda yang ingin dibeli agar nilai  cost  pembelian  tidak  terlalu  besar  sehingga  dana  nya  bisa  dimanfaatkan  untuk kebutuhan  yang lain.  Permasalahan  calon  pembeli  biasanya  masih  banyak  yang  belum mengetahui informasi terkait  sepeda apa yang harus dibeli sehingga terkadang sepeda yang dibeli belum tentu sesuai atau tidak cocok saat digunakan sehingga tidak nyaman saat berkendara karena bisa menyebabkan rasa sakit pada badan jika pemilihan sepeda kurang  tepat.  Dari  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sistem  yang  dapat merekomendasikan  sepeda  gunung  (mountain  bike)  kepada calon  pembeli  yang  sesuai dengan kebutuhan mereka.
Sistem  rekomendasi  adalah  sebuah  software  dan  kumpulan  teknik  yang menyediakan saran berrupa item yang memungkinkan untuk menarik perhatian pengguna tertentu(Ricci, Shapira, & Rokach, 2015). Dalam proses rekomendasi terdapat beberapa pendekatan  yaitu,    content  based  filtering,  collaborative  filtering,  dan  hybrid  filtering. Metode  content  based  filtering  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  deskripsi  dari sebuah item(Amelia Chandra et al., 2021). Metode collaborative filtering adalah sebuah proses  penyaringan  data  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  data  dari  konsumen  lain sehingga  mendapatkan  hasil  berupa  data  baru(Rokhim  &  Saikhu,  2016).  Sedangkan,
metode  hybrid  filtering  merupakan  metode  gabungan  dari  content  based  filtering  dan hybrid  filtering.  Dari  ketiga  metode  di  atas,  metode  collaborative  filtering  merupakan metode yang mampu mengeksplorasi asosiasi implisit yaitu asosiasi yang dihasilkan dari riwayat pilihan pengguna(Aprilia & Fachrurrozi, 2016).
Metode collaborative filtering menghasilkan rekomendasi berdasarkan pemberian rating  dari  suatu  item  tertentu  yang  diberikan  oleh  user  sebelumnya.  Metode  ini  juga menyaring  data  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  konsumen  sehingga  mampu memberikan informasi berdasarkan pola satu kelompok konsumen yang hampir sama.
Dalam  metode  collaborative  filtering  dibagi  menjadi  dua  yaitu  user-based collaborative filtering yang memberikan rekomendasi dengan rating dari pengguna lain yang sesuai dengan pengguna dan item-based collaborative filtering yang memberikan rekomendasi dengan tabel rating dengan mencari hubungan antar item(Irfan, C, & Fika Hastarita R., 2014).
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  dilakukan  sebuah  penelitian  ini  untuk membuat sistem rekomendasi pemilihan sepeda mountain bike (sepeda gunung) dengan metode  collaborative  filtering  yaitu  metode  memory-based  collaborative  filtering  dan model-based  collaborative  filtering.  Untuk  mengetahui  sepeda  gunung  yang direkomendasikan  berdasarkan  rating  sepeda  yang  telah  diberikan  oleh  pengguna sebelumnya.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan beberapa langkah penelitian, yaitu : problem scoping, data acquisition, data exploration, modelling dan evaluation. Tahap pada penelitian ini juga dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1. Diagram metode penelitian
1. Problem  Scoping
Problem  scoping  adalah  sebuah  proses  mencari  tahu  permasalahan  yang dibutuhkan untuk dipecahkan(Watkins, Spencer, & Hammer, 2014). Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap permasalahan pemilihan sepeda gunung oleh komunitas penggemar  sepeda  dan  juga  masyarakat  yang  mulai  menggemari  olahraga  sepeda. Untuk  mendapatkan  hasil  analisis  yang  lebih  akurat  dilakukan  paper  review.  Paper review juga digunakan untuk mendapatkan mengetahui metode apa yang paling cocok digunakan untuk menyelesaikan permasalahan.
2. Data Acquisition
Data acquisition adalah tahap dimana dilakukan pengumpulan data diperlukan untuk memecahkan suatu masalah. Pengumpulan dataset dari penelitian ini dilakukan dengan cara pengambilan kuesioner dengan teknik simple random sampling dengan total  41  responden  yang  dilakukan  selama    3  hari.  Target  sebaran  kuesioner  adalah responden  yang  telah  berpengalaman  menggunakan  sepeda  gunung.  Responden diminta  untuk  menjawab  pertanyaan  mengenai  tingkat  kenyamanan  sepeda  beserta rating sepeda gunung yang mereka gunakan.
3. Data Exploration
Data  exploration  adalah  tahap  dimana  dilakukan  pemahaman  terhadap  data. Pada penelitian ini dilakukan pembersihan dataset untuk memahami data. Hasil dari pengumpulan  dataset  melalui  kuesioner  masih  bersifat  mentah  dan  belum  teratur, maka dilakukan preprocessing data.  Preprocessing dilakukan dengan mereduksi fitur- fitur yang tidak mempengaruhi penelitian, dan juga melakukan perubahan pada nama user dan nama sepeda menggunakan id, sehingga data yang tersisa data id sepeda dan juga rating sepeda.

## Tabel 1
Data Rating Sepeda user_id sepeda_id rating 0 1 1 2.0 1 2 1 3.0 2 3 1 NaN 3 4 1 1.0 4 5 1 2.0 … … … …
4. Modelling
Modelling  merupakan  tahap  pembuatan  model  dari  sistem  rekomendasi  yang dibuat. Pada tahap ini dilakukan pemodelan rekomendasi dengan metode collaborative filtering.  Collaborative  filtering  adalah  metode  yang  didasarkan  pada  pengumpulan dan  analisis  sejumlah  besar  informasi  mengenai  perilaku,  aktivitas,  atau  preferensi pengguna  dan  memprediksi  apa  yang  akan  disukai  pengguna(Wiputra  &  Shandi, 2021). Pada rekomendasi dengan collaborative filtering terdapat dua tahap yaitu :
5. Memory based collaborative filtering
Metode  memory  based  collaborative  filtering    didasarkan  pada  item  yang memiliki rating tinggi atau yang mirip dengan item lain yang disukai oleh pengguna target(Prasasti, Saptono, & Winarno Win, 2017). Pada penelitian ini dilakukan dengan memperhitungkan  tingkat  kemiripan  antara  rating  item  sepeda  yang  telah  diberikan oleh  user  sebelumnya.  Dasar  perhitungan  kemiripan  antara  dua  item  i  dan  j  adalah terlebih  dahulu  mengisolasi  pengguna-pengguna  yang  telah  menilai  keduanya
kemudian teknik item similarity diterapkan untuk memperoleh nilai kemiripan(Prasasti et al., 2017). Untuk menghitung kemiripan antar item digunakan persamaan adjusted cosine similarity sebagai berikut :
, , 2 2 , , ( )( ) ( , ) ( ) ( ) u i u j u i u j u U R R R R sim i j u U R R u U R R  − − =  −  −    (1
Keterangan :
sim (i, j) = Nilai Kemiripan antara i dan j
u 𝜖 U = Himpunan user u yang merating item i dan item j R(u, i) = Rating user u pada item i
𝑅 𝑖 ̅ = Nilai rata-rata rating untuk item i
R(u, j) = Rating user u pada item j.
𝑅 𝑗 ̅ = Rating user u pada item j.
Setelah  mendapatkan  nilai  item  similarity  antar  item-item  sepeda  yang  telah  di rating, maka selanjutnya dilakukan perhitungan prediksi. Melalui perhitungan prediksi ini didapat nilai prediksi item sepeda yang belum pernah diberi rating oleh user. Apabila nilai prediksi  sangat  tinggi,  maka  target  pengguna  mungkin  tertarik  dengan  item  tersebut. Persamaan untuk mendapatkan nilai prediksi sebagai berikut :
, , , , , ( * ) , (| |) i N u N u i i N all similar items N S R P all similar items N S =   (2)
Keterangan :
P(u, i) = Prediksi untuk user u pada item i.
R(u, i)  =   Rating user u pada item i.
S(i, N) = Nilai kemiripan antara item i dan item j yang mirip.

## 2.1.1 Model based collaborative filtering
Metode  model  based  collaborative  filtering  merekomendasikan  item  didasarkan pada hasil model yang dilatih untuk mengidentifikasi pola pada data input. Dalam model based collaborative filtering digunakan algoritma SVD (Singular Value Decomposition). Singular  Value  Decomposition  (SVD)  adalah  salah  satu  teknik  dekomposisi  berkaitan
dengan nilai singular (singular value) suatu matriks(Dwi, 2016). SVD digunakan untuk mengkomposisi nilai matriks rating relatif dengan penilaian 1 dan yang lainnya. sehingga user mendapat rekomendasi item berdasarkan rating yang disukai user lain yang punya kesamaan selera(Fathiha, 2020).
Sebuah  matrik t A U V =  adalah  sebuah  Singular  Value  Decomposition  untuk  A dengan U merupakan matrik orthogonal m x m dan  matrik diagonal m x n bernilai riil tak  negatif  yang  disebut  nilai-nilai  singular.  Dengan  kata  lain ( 1, 2,..., ) diag n    = 
terurut  sehingga ( 1 2 ... ) n       Jika ( ) 1 2 ,   ,  ... , n U u u u = dan ( ) 1 2 ,   ,  ... , n V v v v = maka: 1 n T t i i I A u v  = =  (3)
Teorema tersebut juga menyatakan bahwa matriks Am x n dapat dinyatakan sebagai dekomposisi matriks yaitu matriks U,  dan V. Matriks ∑  merupakan matriks diagonal dengan elemen diagonalnya berupa nilai-nilai singular matriks A, sedangkan matriks U dan V merupakan matriks-matriks yang kolom-kolomnya berupa vektor singular kiri dan vektor singular kanan dari matriks A untuk nilai singular yang bersesuaian.
Pada sistem rekomendasi SVD diterapkan sebagai faktorisasi matriks. Matriks M atau  user-item  matriks  (M)  dapat  dikomposisis  menjadi  tiga  buah  matriks  lain,  yaitu matrik User-feature (U), matrik sigma (), dan matrik item-feature matriks (VT).
2.2 valuation
Dalam penelitian ini evaluasi dilakukan dengan menggunakan Root Mean Square Error  (RMSE).  RMSE  adalah  persamaan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi suatu model (Khusna, Delasano, & Saputra, 2021). Hasil akurasi dapat diperoleh dengan  menggunakan  data  pengujian  untuk  mendapatkan  nilai  yang  paling  optimum. RMSE dapat diartikan besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat(Khusna et al., 2021). Nilai RMSE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
2 ( ) ref pred u U Y Y RMSE n  − =  (4)
Keterangan :
u ∊ U = Himpunan user u yang merating item i dan item j
Y pred = Nilai predict output ulangan ke-1.
Y ref = Nilai aktual output ulangan ke-1.
n = Banyaknya data yang digunakan
2.3 Rancangan Algoritma
Algoritma yang dibangun bertujuan untuk membuat rekomendasi sepeda gunung berdasarkan  rating  yang  telah  diberikan  user.  Rancangan  algoritma  yang  dibangun ditunjukkan pada gambar berikut.

## Gambar 2. Rancangan Algoritma
Tahap  pertama  adalah  load  data  rating  sepeda  gunung  yang  didapat  dari  survei terhadap pengguna sepeda gunung. Selanjutnya adalah preprocessing data yang berupa penghapusan fitur-fitur yang tidak diperlukan dalam penelitian. Tahap berikutnya yaitu menghitung similarity yang telah dijelaskan pada bab II. Setelah menghitung similarity selanjutnya  menghitung  prediksi  yang  juga  telah  dijelaskan  pada  bab  II.  Selanjutnya didapat hasil rekomendasi sepeda gunung.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  mengenai  sistem  rekomendasi  sepeda  gunung  berdasarkan  rating  user dengan dua pendekatan collaborative filtering menghasilkan hasil seperti berikut.
1. Memory Based Collaborative Filtering
Data rating sepeda gunung yang berasal dari survei terhadap pengguna sepeda gunung  setelah  dilakukan  pembersihan  fitur-fitur  yang  tidak  diperlukan  sebagai berikut.
Tabel 2. Dataset Rating Sepeda Gunung nama_sepeda User_Id 1 2 3 4 5 ... 36 37 38 39 40 41 Polygon D7 4.0  4.0  5.0  0.0  3.0 ... 0.0  5.0  0.0  0.0  4.0  3.0 Polygon Premier 4 2.0  3.0  0.0  1.0  2.0 ... 0.0  2.0  1.0  2.0  0.0  2.0 Polygon Premier 5 3.0  0.0  3.0  2.0  0.0 ... 3.0  0.0  1.0  2.0  2.0  2.0 Polygon Siskiu D5 3.0  0.0  3.0  3.0  2.0 ... 2.0  5.0  3.0  0.0  4.0  3.0 Polygon Siskiu T7 5.0  5.0  3.0  5.0  0.0 ... 2.0  5.0  0.0  3.0  5.0  0.0 Polygon Siskiu T8 5.0  0.0  4.0  5.0  0.0 ... 4.0  5.0  5.0  4.0  5.0  3.0 Polygon Xtrada 5 4.0  3.0  0.0  2.0  3.0 ... 3.0  3.0  0.0  2.0  3.0  2.0 Polygon Xtrada 6.1 4.0  4.0  0.0  3.0  4.0 ... 3.0  3.0  2.0  0.0  3.0  4.0 Polygon Xtrada 7 5.0  0.0  4.0  4.0  4.0 ... 5.0  0.0  2.0  3.0  3.0  4.0
Setelah dilakukan pembersihan data, selanjutnya dilakukan perhitungan similarity dengan rumus (1). Hasil dari perhitungan similarity dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 3

## Similarity antar Item
Hasil  yang  dicetak  tersebut  merupakan  pasangan  item  sepeda  gunung  yang memiliki kemiripan. Nilai kemiripan item tersebut kemudian dihitung prediksinya dengan menggunakan rumus (3). Berikut merupakan hasil dari perhitungan nilai prediksi rating sebagai berikut.
Tabel 4
Hasil Prediksi Rating nama_sepeda User_Id 1 2 3 4 5 ... 36 37 38 39 40 41 Polygon D7 3.5  2.0  2.0  1.5  1.7 ... 1.5  2.5  1.6  1.6  2.7  1.4 Polygon Premier 4 3.2  2.0  1.8  1.7  1.4 ... 2.0  2.4  1.5  1.5  2.6  1.3 Polygon Premier 5 3.8  2.2  2.0  1.5  1.5 ... 1.8  2.9  1.4  1.5  3.1  1.3 Polygon Siskiu D5 3.6  2.3  2.0  1.6  1.8 ... 1.8  2.9  1.5  1.3  3.0  1.2 Polygon Siskiu T7 3.7  2.0  2.2  1.3  1.9 ... 1.5  2.6  1.6  1.5  3.0  1.2 Polygon Siskiu T8 3.8  2.0  2.5  1.3  1.7 ... 1.5  3.3  1.8  1.3  3.3  1.4 Polygon Xtrada 5 3.8  1.8  2.5  1.3  1.8 ... 1.5  3.3  1.4  1.1  3.3  1.0 Polygon Xtrada 6.1 3.8  2.5  2.3  1.3  1.5 ... 1.7  3.3  1.3  1.2  3.3  1.1 nama_sepeda Polygon D7 Polygon Premier 4 Polygon Premier 5 Polygon Xtrada 5 Polygon Xtrada 6.1 Polygon Xtrada 7 Polygon D7 1.0 0.39769 0.49953 … 0.41743 0.35387 0.58705 Polygon Premier 4 0.39769 1.0 0.39732 … 0.35617 0.44471 0.49962 Polygon Premier 5 0.49953 0.39732 1.0 … 0.43028 0.59443 0.58551 … … … … … … … … Polygon Xtrada 5 0.41743 0.35617 0.43028 … 1.0 0.71603 0.53039 Polygon Xtrada 6.1 0.35387 0.44471 0.59443 … 0.71603 1.0 0.55126 Polygon Xtrada 7 0.58705 0.49962 0.58551 … 0.53039 0.55126 1.0
Polygon Xtrada 7 3.6  2.0  2.3  2.0  1.5 ... 1.8  3.1  1.8  1.5  3.1  1.4
Untuk  mengetahui  seberapa  baik  model  berjalan,  maka  dilakukan  perhitungan akurasi dengan metode Root Mean Square Error (RMSE).  Hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat melalui persamaan sebagai berikut.
2 ( ) 149, 0868 41 1, 90689 ref pred u U Y Y RMSE n RMSE RMSE  − = = = 
Menurut  persamaan  RMSE  diperoleh  nilai  rata-rata  error  sebesar  1,90689.  Jika diubah dalam bentuk presentase maka nilai RMSE dari sistem rekomendasi adalah 19%, atau dapat dikatakan bahwa akurasi dari sistem rekomendasi adalah 81%.
Dengan  akurasi  sebesar  81%,  apabila  dibuat  sistem  rekomendasi  dengan  model tersebut maka akan menghasilkan output seperti berikut.

## Gambar 3. Hasil Prediksi Sepeda Gunung
Dari  sistem  rekomendasi  tersebut  didapat  hasil  rekomendasi  berupa  sepeda gunung  jenis  polygon  Xtrada  7  dan  polygon  D7,  apabila  user  sebelumnya  telah menempatkan  sepeda  gunung  jenis  polygon  siskiu  T7.  Sistem  rekomendasi  ini merekomendasikan  sepeda  gunung  yang  cocok  dengan  user  sesuai  dengan  sepeda gunung  yang  user  inputkan  sebagai  sebagai  sebagai  jenis  sepeda  gunung  yang  user anggap nyaman.
2. Model Based Collaborative Filtering
Dataset  yang  digunakan  dalam  model  based  collaborative  filtering  juga merupakan  data  hasil  dari  jawaban  pengguna  sepeda  gunung  yang  didapat  dari pemberian  kuesioner,  namun  pada  proses  ini  dataset  merupakan  dataset  yang  telah dibersihkan  dari  fitur-fitur  yang  tidak  digunakan.  Berikut  dataset  yang  telah dibersihkan.
Tabel 5 Dataset Rating Sepeda Gunung nama_sepeda User_Id 1 2 3 4 5 ... 36 37 38 39 40 41 Polygon D7 4.0  4.0  5.0  0.0  3.0 ... 0.0  5.0  0.0  0.0  4.0  3.0 Polygon Premier 4 2.0  3.0  0.0  1.0  2.0 ... 0.0  2.0  1.0  2.0  0.0  2.0 Polygon Premier 5 3.0  0.0  3.0  2.0  0.0 ... 3.0  0.0  1.0  2.0  2.0  2.0
Polygon Siskiu D5 3.0  0.0  3.0  3.0  2.0 ... 2.0  5.0  3.0  0.0  4.0  3.0 Polygon Siskiu T7 5.0  5.0  3.0  5.0  0.0 ... 2.0  5.0  0.0  3.0  5.0  0.0 Polygon Siskiu T8 5.0  0.0  4.0  5.0  0.0 ... 4.0  5.0  5.0  4.0  5.0  3.0 Polygon Xtrada 5 4.0  3.0  0.0  2.0  3.0 ... 3.0  3.0  0.0  2.0  3.0  2.0 Polygon Xtrada 6.1 4.0  4.0  0.0  3.0  4.0 ... 3.0  3.0  2.0  0.0  3.0  4.0 Polygon Xtrada 7 5.0  0.0  4.0  4.0  4.0 ... 5.0  0.0  2.0  3.0  3.0  4.0
Setelah  itu,  dilakukan  pengolahan  dataset  dengan  menggunakan  SVD  (Singular Value Decomposition). Maka, didapat hasil predisi sebagai berikut.

## Tabel 6
Hasil Prediksi Rating Sepeda Gunung dengan Model Based Collaborative Filtering
id_user Nama Sepeda Polygon D7 Polygon Premier 4 Polygon Premier 5 Polygon Siskiu D5 Polygon Siskiu T7 Polygon Siskiu T8 Polygon Xtrada 5 Polygon Xtrada 6.1 Polygon Xtrada 7 1 3.9 2.2 2.5 2.8 5.0 5.0 3.8 4.2 5.0 2 4.4 1.8 0.58 0.87 5.3 -0.56 2.6 3.1 0.57 3 3.1 0.87 1.6 2.3 2.4 4.9 1.6 2.6 2.2 4 0.69 1.3 2.5 1.6 4.7 5.0 2.2 2.2 4.0 5 3.4 1.5 0.59 1.6 -0.29 -0.60 3.2 3.3 4.1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 37 5.0 2.0 0.44 3.5 4.8 5.0 3.1 0.26 0.39 38 0.80 0.11 1.4 1.8 -0.16 5.0 0.57 1.10 2.3 39 0.53 1.2 1.4 1.2 3.3 3.7 1.8 0.52 0.301 40 4.1 1.7 1.9 2.8 4.6 5.0 2.8 3.2 2.8 41 3.3 1.0 1.6 2.2 0.12 3.2 2.4 3.7 4.3
Pada  model  based  collaborative  filtering  juga  dilakukan  evaluasi  model  untuk mengetahui  apakah  model  sudah  berjalan  dengan  baik.  Metode  yang  digunakan  untuk melakukan  evaluasi  yaitu  Root  Mean  Square  (RMSE),  sehingga  menghasilkan  nilai sebagai berikut.
2 ( ) 180, 30 41 2, 09 ref pred u U Y Y RMSE n RMSE RMSE  − = = = 
Menurut  persamaan  RMSE  diperoleh  nilai  rata-rata  error  sebesar  2.09704.  Bila diubah kedalam bentuk presentase maka nilai RMSE dari sistem rekomendasi adalah 20% dan dapat dikatakan bahwa akurasi dari sistem rekomendasi adalah 80%.
Dengan  akurasi  sebesar  80%,  apabila  dibuat  sistem  rekomendasi  dengan  model tersebut maka akan menghasilkan output seperti berikut.

## Gambar 4. Hasil Rekomendasi Menggunakan Model Based Collaborative Filtering
Dari sistem rekomendasi tersebut didapat hasil rekomendasi berupa sepeda gunung jenis polygon Xtrada 7, polygon siskiu T8, dan polygon siskiu T7 sebagai 3 rekomendasi terbaik. Sistem rekomendasi ini merekomendasikan sepeda gunung yang cocok dengan user sesuai dengan sepeda gunung yang memiliki prediksi rating tertinggi.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil bahwa akurasi dari penggunaan metode memory  based  collaborative  filtering  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  based collaborative  filtering.  Meskipun  demikian,  hasil  akurasi  dari  penggunaan  dua  buah metode  pada  collaborative  filtering  tersebut  memiliki  selisih  yang  sangat  sedikit. Penggunaan  adjusted  cosine  similarity  pada  memory  based  collaborative  filtering menghasilkan  akurasi  model  sebesar  81%.  Sedangkan  penggunaan  SVD  pada  model based collaborative filtering menghasilkan akurasi sebesar 80%. Dari kedua pendekatan collaborative filtering tersebut didapat rekomendasi sepeda jenis polygon xtrada 7 yang paling direkomendasikan.

## BIBLIOGRAFI
Amelia Chandra, Detri, Santosa, Firman, Wahyudi, Sri, Teknologi Informasi, Pendidikan, Rokania,  Stkip,  Raya  Pasir  Pengaraian,  Jl,  Samo,  Rambah,  &  Rokan  Hulu,  Kab. (2021). Penerapan Metode Item Based Collaborative Filtering Berbasis Web Pada Recommender System Laptop. Engineering And Technology International Journal Juli , 3 (2), 2714–2755.
Aprilia,  Riri  Intan,  &  Fachrurrozi,  Muhammad.  (2016).  Sistem  Rekomendasi  Bacaan Tugas  Akhir  Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Sriwijaya  Menggunakan Metode  Collaborative  Filtering  Dan  Naive  Bayes. Prosiding  Annual  Research Seminar , 2 (1), 343–347.
Dwi,  Kelimutu  Rizki.  (2016).  Sistem  Rekomendasi  Komunitas  Pemuda  Di  Kota Semarang Berbasis Item Based Collaborative Filtering Dengan Metode Adjusted Cosine. Teknik Informatika , 3 , 8.
Fathiha, Verryna Adzillatul. (2020). Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan Metode  Discrete  Wavelet  Transform  (Dwt)  Dan  Singular  Value  Decomposition (Svd) Pada Citra Digital. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 14 (2), 125–134.
Irfan,  M.,  C,  Andharini  Dwi,  &  Fika  Hastarita  R.  (2014).  Sistem  Rekomendasi :  Buku Online Dengan Metode Collaborative Filtering. Jurnal Teknologi Technoscientia , 7 (1), 76–84.
Khusna, Arfiani Nur, Delasano, Krisvan Patra, & Saputra, Dimas Chaerul Ekty. (2021). Penerapan  User-Based  Collaborative  Filtering  Algorithm  Studi  Kasus  Sistem Rekomendasi  Untuk  Menentukan  Gadget  Shield. Matrik :  Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (2), 293–304. Https://Doi.Org/10.30812/Matrik.V20i2.1124
Prasasti,  Mirra,  Saptono,  Ristu,  &  Winarno  Win.  (2017).  Sistem  Rekomendasi Peminjaman  Buku  Di  Upt  Perpustakaan  Uns  Dengan  Metode  Item-Based Collaborative  Filtering  Dan  Rating  Implisit. Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer (Snik) , 1 , 280–287.
Ricci,  Francesco,  Shapira,  Bracha,  &  Rokach,  Lior.  (2015).  Recommender  Systems Handbook, Second Edition. In Recommender Systems Handbook, Second Edition . Https://Doi.Org/10.1007/978-1-4899-7637-6
Rizali,  Awang  Eka  Novia.  (2010).  Sepeda  Gunung  Sebagai  Gaya  Hidup  Masyarakat Urban Di Jakarta. Jurnal Dimensi Seni Rupa Dan Desain , 7 (2), 245–265.
Rokhim,  Abdul,  &  Saikhu,  Akhmad.  (2016).  Menggunakan  Metode  Collaborative Filtering Pada Smkn 1 Bangil. Nopember , 8 (2), 43–46.
Watkins,  Jessica,  Spencer,  Kathleen,  &  Hammer,  David.  (2014).  Examining  Young Students’  Problem  Scoping  In  Engineering  Design. Journal  Of  Pre-College
Engineering  Education  Research  (J-Peer) , 4 (1).  Https://Doi.Org/10.7771/2157-
9288.1082
Wiputra,  Michael  Mahendra,  &  Shandi,  Yusup  Jauhari.  (2021).  Perancangan  Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Collaborative Filtering Dengan Studi Kasus Perancangan  Website  Rekomendasi  Film. Media  Informatika , 20 (1),  1–18. Https://Doi.Org/10.37595/Mediainfo.V20i1.54

## Copyright holder:
Siti Sauda, Muhammad Risky Ramadhan (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: