## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 229 - 236

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sistem Rekomendasi Produk Pena Eksklusif Menggunakan Metode Content-Based Filtering dan TF-IDF
Mariani Widia Putri 1 , Achmad Muchayan 2 , Made Kamisutara 3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
1 mariani.widia@mhs.fasilkom.narotama.ac.id, 2 achmad.muchayan@narotama.ac.id,
3 made.kamisutara@gmail.com

## Abstract
The  grading  system  is  currently  trending.  Today's  public  habits  rely  more  on  online  transactions  for  a  variety  of  personal reasons. The recommendation system offers an easier and faster way for users not to have to take the time to find the item they  want.  Intergovernmental  competition  also  changes  so  it  must  be  renewed  in  order  to  change  potential  customers. Therefore we need a system that can support this. So in this study, the authors built a recommendation system using Content- Based  Filtering  and  Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  methods  from  the  Information  Retrieval  (IR) model.  To  obtain  efficient  results  and  in  accordance  with  the  needs  of  solutions  in  improving  Customer  Relationship Management  (CRM).  The  recommendation  system  is  provided  as  a  solution  to  increase  customer  brand  awareness  and minimize transaction failures due to lack of information that can be delivered directly or offline. The data used consisted of 258 product product codes, each of which had eight categories and 33 forming keywords in accordance with the company's product  knowledge.  The  TF-IDF  calculation  results  show  a  weight  value  of  13,854  when  displaying the  first  best  product recommendations, and have an accuracy of 96.5% in providing pen recommendations.
Keywords: recommendation system; content-based filtering; TF-IDF; CRM .

## Abstrak
Sistem rekomendasi saat ini sedang menjadi tren. Kebiasaan masyarakat yang saat ini lebih mengandalkan transaksi secara online  dengan  berbagai  alasan  pribadi.  Sistem  rekomendasi  menawarkan  cara  yang  lebih  mudah  dan  cepat  sehingga pengguna tidak perlu meluangkan waktu terlalu banyak untuk menemukan barang yang diinginkan. Persaingan antar pelaku bisnis pun berubah sehingga harus mengubah pendekatan agar bisa menjangkau calon pelanggan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  menunjang  hal  tersebut.  Maka  dalam  penelitian  ini,  penulis  membangun  sistem  rekomendasi produk  menggunakan  metode  Content-Based  Filtering  dan  Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  dari model  Information  Retrieval  (IR).  Untuk  memperoleh  hasil  yang  efisien  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  solusi  dalam meningkatkan Customer Relationship Management (CRM). Sistem rekomendasi dibangun dan diterapkan sebagai solusi agar dapat  meningkatkan  brand  awareness  pelanggan  dan  meminimalisir  terjadinya  gagal  transaksi  di  karenakan  kurang  ny a informasi yang dapat disampaikan secara langsung atau offline. Data yang digunakan terdiri dari 258 kode produk produk yang  yang  masing-masing  memiliki  delapan  kategori  dan  33  kata  kunci  pembentuk  sesuai  dengan  product  knowledge perusahaan.  Hasil  perhitungan  TF-IDF  menunjukkan  nilai  bobot  13,854  saat  menampilkan  rekomendasi  produk  terbaik pertama, dan memiliki keakuratan sebesar 96,5% dalam memberikan rekomendasi pena.
Kata kunci: sistem rekomendasi; pemfilteran berbasis konten; TF-IDF; CRM.
© 2020 Jurnal JOINTECS
1. Pendahuluan
Dalam  dunia  bisnis  yang  semakin  berkembang membuat banyak hal yang bergerak sangat dinamis dan penuh persaingan. Pelaku bisnis berusaha berpikir kritis agar  dapat  bertahan  dan  jika  mungkin  juga  bisa mengembangkan  skala  bisnis  mereka  untuk  mencapai tujuan. Misalnya dengan penerapan Customer
Relationship  Management (CRM)  dalam  sebuah perusahaan yang diharapkan nantinya dapat memberikan  dampak  yang  baik  bagi  perusahaan  [1], [2].  Penerapan  CRM  juga  dapat  dilakukan  dengan membangun  sistem  rekomendasi  yang  bertujuan  untuk mempermudah pelanggan dalam mengenali produk dan memastikan bahwa data dapat  diolah dengan baik  agar dapat  dimanfaatkan  untuk  analisa  dalam  pemilihan strategi penjualan kedepan [3].
Dari  beberapa  pendekatan  yang  memungkinkan, algoritma  TF-IDF  dikenal  efisien  dalam  menghitung tingkat  kemiripan antara dokumen dan kata kunci. TF- IDF  berfokus  dalam  menghitung  kemiripan  item  satu dengan  item  lainnya  [4].  Dengan  batasan  terletak  pada pena  khusus  yakni brand Parker.  Sedangkan  metode Content-Based  Filtering (C-BF)  digunakan  untuk menentukan  kategori  apa  saja  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan.  Metode  ini  memungkinkan  untuk membentuk  profil  pengguna  berdasarkan  kategori pembentuk suatu item. Sehingga memberikan rekomendasi  sesuai  deskripsi  kategori  profil  pengguna tersebut  [4].  Dalam  penelitian  ini  item  yang  dimaksud adalah produk pena Parker.
Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah  keterbatasan informasi yang dimiliki karyawan mengenai kebutuhan pelanggan. Sehingga cenderung mengakibatkan terjadinya  gagal  transaksi.  Sistem  rekomendasi  dibuat agar dapat mengurangi kemunkinan kerugian perusahaan  dan  meningkatkan brand  awarness produk pena  Parker  yang  dimiliki  pelanggan.  Karena  semakin pelanggan  dapat  mengenali  produk,  maka  semakin tinggi pula brand awareness akan produk tersebut.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  juga  membahas mengenai  hal  ini  diambil  sebagai  referensi  adalah penelitian  berjudul  Sistem  Rekomendasi  Paket  Wisata Se-Malang  Raya  Menggunakan  Metode Hybrid Content  Based dan Collaborative yang  menggunakan algoritma Nearest  Neighbor untuk  mencari  kasus dengan  menghitung  jarak  dan  pencocokan  bobot  dan atribut yang ada. Hasil dari penelitian tersebut memiliki tingkat  akurasi  sebesar  77%  dengan  menggunakan kuesioner  sebagai  metode  pengujiannya  [5].  Referensi penelitian  selanjutnya  berjudul  Sistem  Rekomendasi Laptop  Menggunakan Collaborative  Filtering dan  C- BF  yang  menggunakan consine similarity berdasarkan rating yang diberikan pengguna lain. Hasil dari metode hybrid menunjukan jumlah data yang besar membutuhkan  waktu  eksekusi  lebih  lama  dan  metode content-based  filtering  memberikan  waktu  eksekusi lebih cepat dibandingkan collaborative filtering [4].
CBF  sebagai  metode  utuk  rekomendasi  film  juga banyak  diimplementasikan  diantaranya  pada  penelitian dengan judul Content-based filtering for recommendation systems using multiattribute networks. CBF  digunakan  untuk  merekomendasikan  film  yang paling  sesuai  dengan  kriteria  yang  dimasukkan. Kriterianya meliputi aktor, direktur film, penulis, aliran film,  warna,  tahun  keluar  film,  dan  kata  kunci. Membandingkan  pendekatan  menggunakan  data  dari MovieLens,  mendapati  bahwa  pendekatan  yang dilakukan  berhasil  unggul  dalam  hal  ketahanan  dan akurasi.  Metode  yang  diusulkan  juga  dapat  mengatasi spesialisasi  yang  berlebih  serta  masalah  ketersebaran yang mempengaruhi sistem rekomendasi [6].
Kemudian  pada  penelitian  berjudul Research  paper classification  systems  based  on TF-IDF  and  LDA schemes melakukan pengelompokan makalah penelitian  menggunakan  algoritma  pengklaster  K- Means  dan  algoritma  pembobotan  TF-IDF.  Sistem rekomendasi bekerja dengan mengelompokkan makalah  peneitian  berdasarkan  makalah  penelitian serupa  yang  belum  pernah  dilihat  atau  baca  agar pengguna dapat  menemukan makalah penelitian terkait dengan  mudah.  TF-IDF  memiliki  fungsi  yang  cukup banyak  diantaranya  seperti  sistem  rekomendasi  buku dan  usulan  metode  ekstraksi  kata  kunci  dari  inti  sari novel  [7],  melakukan  pencarian  dan  pengelompokan terhadap  artikel  penelitian  yang  memiliki  banyak kesamaan  subjek  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan skema TF-IDF [8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sebuah sistem  rekomendasi  pena  eksklusif  menggunakan metode  C-BF  dengan  algoritma  TF-IDF  untuk pembobotan yang sebelumnya masih sedikit digunakan. Diharapkan  sistem  rekomendasi  yang  dibangun  pada penelitian  ini  dapat  memberikan  hasil  terbaik  sesuai dengan  kriteria  pengguna.  Dengan  adanya  sistem rekomendasi ini, diharapkan calon pembeli dan penjual dapat lebih efisien sebelum bertransaksi.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  C-BF untuk melakukan  pemilahan  konten  yang  akan  dijadikan parameter pembobotan pemilihan pena. Dalam implementasinya  C-BF  menggunakan  TF-IDF  untuk melakukan  pembobotan  nilai  atribut.  Dibutuhkan  alur yang  sistematis  agar  penelitian  ini  berhasil  dan  sistem rekomendasi memiliki nilai akurasi yang baik.
2.1. Metode Perancangan
Pada  Gambar  1  menunjukkan  alur  perancangan  sistem rekomendasi  melalui  7  tahapan  proses  yang  dimulai dari analisa kebutuhan dengan rincian kegiatan mencari permasalahan  yang  kemudian  dapat  diterapkan  CRM untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Kemudian  penulis melakukan studi pustaka untuk memperkaya pengetahuan  terkait  sistem  yang  akan  dibangun.  Dua tahap  tersebut  membutuhkan  waktu  satu  minggu  kerja dengan  durasi  4  jam  perhari  dan  penulis  diharuskan mengunjungi  lokasi  penjualan  pena.  Selain  melakukan studi  pustaka,  penulis  juga  mempelajari  setiap  pena dengan ciri khususnya. Penulis mendapatkan penjelasan  secara  rinci  dari  staf  pena  ekslusif  secara langsung sebagai product knowledge penulis.
Kemudian  pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengajukan  permohonan  kepada  instansi  terkait. Penulis  mendapatkan  data  dalam  bentuk  beberapa berkas  digital  diantaranya file penjualan  3  bulan terakhir,  gambar  pena  dengan  banyak  jenis  dan spesifikasi  lengkap  beserta  harga.  Data  tersebut berfungsi  sebagai  spesifikasi  yang  nantinya  akan dikaitkan dengan kriteria pembobotan.
Selanjutnya  perancangan  sistem  merupakan  proses pembuatan  desain,  alur  penggunaan  serta  alir  data. Perancangan  sistem  ini  mengarah  kepada  sistem rekomendasi  pemiihan  pena  eksklusif.  Dirancang menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) dengan MySQL sebagai database .
Pembangunan sistem menggunakan framework Laravel versi  7  dengan  PHP  versi  7.2.5.  Sistem  memiliki  4 halaman  utama  meliputi  halaman  pendaftaran  yang berfungsi  untuk  memasukkan  kriteria  pembobotan  dan merekam  hasil  rekomendasi,kedua  terdapat  halaman masuk  yang  berfungsi  untuk  mengambil  kembali rekaman  data  rekomendasi  yang  pernah  dibuat,ketiga terdapat  halaman  hasil rekomendasi  dengan tampilan 4 pena  teratas,  yang  terakhir  ada  halaman  detail  pena yang  berisikan  informasi  rinci  mengenai  pena  yang dipilih.  Proses  pembangunan  sistem  membutuhkan waktu  1  Bulan  terhadap  keseluruhan  sistem  dari tampilan hingga engine sistem.
Pada  proses  pengujian  sistem  dilakukan  sebagai  tolak ukur  kesesuaian  fungsi  sistem  rekomendasi  yang  telah dibangun.  Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan validasi  hasil  rekomendasi  sistem  dengan  wawancara langsung  terhadap  pengguna  yang  menentukan  pilihan pena.  Yang  terakhir  adalah  menarik  kesimpulan  dari keseluruhan proses meliputi penelitian, analisa kebutuhan,  studi  literatur,  pengumpulan  data  hingga pengujian.
2.2. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  salah  satu  hal  yang digunakan  dalam  menerapkan  CRM.  Banyak  nya platform  online yang  menerapkan  sistem  rekomendasi dalam kegiatan bisnis mereka. Untuk melihat kebiasaan pelanggan dan yang paling penting adalah
merekomendasikan  sesuatu  yang  sesuai  dengan masing-masing pelanggan [4], [9].
2.3. Customer Relationship Management
CRM  merupakan  sebuah  fungsi  yang  menunjang perusahan  pada  bidang  penjualan,  pemasaran,  serta pelayanan, dengan tujuan untuk meningkatkan penilaian kepuasan pelanggan [1]. CRM dapat memiliki dampak  jangka  panjang  maupun  pendek  dan  strategi yang  digunakan  sangat  bervariasi  [10].  Metode  CRM yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  membantu pelanggan  menentukan  pilihan  pena,  melakukan efisiensi  proses  tidak  harus  datang  ke  toko  utk menentukan pena, serta memastikan ketersediaan pena. Menyimpan  data  pengguna  serta  menggunakan  untuk kepentingan  promosi  juga  menjadi  nilai  tambah  sistem rekomendasi ini dalam konteks CRM.
2.4. Content-Based Filtering
C-BF  merupakan  metode  untuk  memilah  konten  yang sudah  ada  dan  disesuaikan  dengan  konteks  studi kasus sebelum dilakukan pembobotan terhadap algoritma TF- IDF.  Secara  garis  besar  C-BF  menggunakan  konten atribut  yang  sudah  tersedia  dan  tidak  mengambil opini lain  untuk  merekomendasikan  konten  serupa  [4],  [11]. Pada penelitian ini C-BF menggunakan TF-IDF sebagai algoritma  untuk  melakukan  perhitungan  pembobotan nilai  terhadap  atribut  konten  dan  pengguna.  Secara umum C-BF digambarkan sebagai berikut: [12]
Pada  Gambar  2  merupakan  skema  C-BF  bekerja. Sistem  rekomendasi  menampilkan  hasil  rekomendasi produk  untuk  pengguna  yang  sesuai  atau  memiliki kesamaan  antara  atribut  konten  dan  atribut  yang dimiliki  oleh  pengguna.  Penentuan  rekomendasi mengambil  nilai  pembobotan tertinggi terhadap konten atribut  dan  pengguna.  C-BF  menjadi  skema  untuk sistem  rekomendasi  untuk  pembobotan  serta  penilaian atribut  dalam  menentukan  rekomendasinya  adalah peran TF-IDF. Dalam implementasinya C-BF menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑢(𝑐, 𝑠) = 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙𝑒𝐴𝑡𝑡𝑟(𝑐), 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑒𝑛𝑡(𝑠)) (1)
Gambar 2. Skema C-BF
Dimana  utilitas  konten 𝑠 untuk  pengguna 𝑐 dihitung dengan  berdasarkan  utilitas 𝑢 (c,s)  yang  ditetapkan pengguna 𝑐 ke  item 𝑠∈ S  yang  mirip  dengan s  [12]. Dalam  konteks  penelitian  ini,  sistem  menentukan rekomendasi  kepada  pengguna  c  dengan  cara mencoba menemukan kesamaan di antara beberapa pena  yang  memiliki  skor  tertinggi  berdasarkan pembobotan kecocokan atribut pengguna dan pena. Kemudian  hasil  pembobotan  akan  diurutkan  dari yang terbesar hingga terkecil.
2.5. Term Frequency Inverse Document Frequency
TF-IDF pada dasarnya bekerja dengan pola menentukan  frekuensi  relatif  dari  kata-kata  dalam sebuah  dokumen  tertentu  dibandingkan  dengan proporsi  terbaik  dari  kata  di  atas  seluruh  kumpulan dokumen  [13],  [14].  Kata-kata  dengan  nilai  TF  tinggi memiliki  arti  penting  dalam  sebuah  dokumen, sedangkan  DF  menyiratkan  berapa  kali  suatu  kata muncul  dalam  kumpulan  dokumen.  Metode  ini menghitung kata muncul dalam banyak dokumen.
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah TF-IDF  dengan  menggunakan  perhitungan  TF  biner dan  TF  murni.  TF  biner  berfungsi  untuk  mengetahui ada atau tidaknya kata dalam sebuah dokumen, jika ada maka  bernilai  satu  (1)  jika  tidak  bernilai  nol  (0). Sedangkan  untuk  TF  murni  menilai  terhadap  jumlah kemunculan  kata  atau term pada  sebuah  dokumen. Sebagai contoh jika sebuah kata/ term muncul sebanyak lima kali maka kata tersebut bernilai lima (5) [15]–[17]. IDF merupakan perhitungan setelah nilai TF ditemukan. IDF menghitung bagaimana TF didistribusikan  secara  luas  pada  koleksi  dokumen  item produk  yang  bersangkutan.  Nilai  TF-IDF  dapat dihitung menggunakan rumus 1 dan 2 sebagai berikut:
𝐼𝐷𝐹 = ( 𝐷 𝐷𝐹 ) (1)
𝑊 = 𝑇𝐹 ∗ (𝐼𝐷𝐹 + 1) (2)
Dimana 𝐷 merupakan  jumlah  semua  dokumen sedangkan 𝐷𝐹 adalah jumlah dokumen yang mengandung  atribut  atau term [4] . Kemudian  pada rumus  2 TF merupakan  jumlah  kecocokan  atau kemunculan  atribut  dan W adalah  bobot  setiap dokumen. Pada  penelitian  ini  jenis  formula  yang digunakan  adalah TF murni  dan  binari. Hasil  didapat dari sistem melakukan penilaian berdasarkan kemiripan dengan  sebuah  vektor  pembentuk  item.  Item  akan muncul jika kriteria masukan sesuai dengan pengguna.
2.6. Alur Proses Sistem Rekomendasi Pena
Alur  kerja  sistem  rekomendasi  meliputi  pendaftaran, pengisian  pembobotan  yang  meliputi  data  pengguna dan  juga  kriteria  pena  yang  diinginkan,  lihat  detail pena,  hasil  rekomendasi  pena  serta  konfirmasi persetujuan  terhadap  pelanggan  untuk  sistem  dapat mengolah data yang dimasukkan. Pengguna juga dapat melihat keseluruhan pena yang tersedia dan lokasi toko yang  menyediakan  pena.  Kapasitas  kerja  sistem
memuat  lingkup  rekomendasi  pena  pada  studi  kasus pena  ekslusif.  Alur  proses  sistem  rekomendasi  dari registrasi, proses perhitungan hingga hasil rekomendasi oleh  sistem  ditampilkan  pada  Gambar  2  secara sistematis.
Gambar  2  menyajikan  alur  proses  sistem  rekomendasi
dalam  bentuk  diagram  alir  dengan  uraian  sebagai berikut: Proses awal  setelah berhasil mengakses sistem atau aplikasi akan dihadapkan pada halaman menu awal sistem  yang  menyajikan  beberapa  pena best  seller dan menu pendaftaran serta untuk masuk sebagai pengguna. Sebelum  pengguna  ingin  menampilkan  rekomendasi pena  yang  sesuai  dengan  kriteria  pengguna  itu  sendiri, maka  perlu  melakukan  pendaftaran,  yang  nantinya masukan  dari  pendaftaran  tersebut  berfungsi  sebagai parameter pembobotan. Ketika pengguna telah melakukan  pendaftaran  maka  sistem  akan  melakukan perhitungan  dan  menampilkan  hasil  rekomendasi  pena menurut  sistem.  Selanjutnya  skenario  ketika  pengguna sudah  melakukan  pendaftaran  adalah  jika  pengguna ingin  masuk  kedalam  sistem  hanya  perlu  memasukkan username dan password yang pernah dibuat sebelumnya,  dan  apabila  berhasil  maka  sistem rekomendasi  akan  menampilkan  hasil  sebelumnya berdasarkan  kriteria  pembobotan  yang  telah  dilakukan sebelumnya oleh pengguna.
2.7.  Pengujian  SistemPengujian  sistem  penting  untuk dilakukan  sebagai  tolak  ukur  keberhasilan  sistem rekomendasi.  Proses  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  kualitatif  yakni  dengan  cara mencocokkan  hasil  rekmendasi  sistem  dengan  hasil wawancara  pena  pilihan  pelanggan  atau  pengguna. Rumus  menghitung  nilai  akurasi  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada rumus 2 [18].
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑢𝑗𝑖 𝑐𝑜𝑏𝑎 𝑥 100% (3)
Gambar 2. Alur Proses Sistem Rekomendasi
Dimana  jumlah  hasil  sesuai  adalah  hasil  rekomendasi sistem  yang  dicocokkan  dengan  hasil  wawancara  dan kuisioner. Jumlah uji adalah total percobaan sistem dan wawancara,  dalam  penelitian  ini  berjumlah  100  [19]. Kemudian jumlah pembagian dikali 100 dan dibagi 100 akan menghasilkan nilai akurasi berupa persentase.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Proses  pembangunan  sistem  dilakukan  dalam  waktu  1 bulan  meliputi  proses  perancangan  sistem,  penentuan Bahasa pemrograman, penentuan basis data, pembuatan layout tampilan  sistem,  implementasi  algoritma, pembangunan  sistem  secara  utuh,  hingga  tahap pengujian. Untuk proses penggalian data membutuhkan waktu satu minggu. Sedangkan untuk proses pengujian membutuhkan waktu  satu  minggu dan total  pengerjaan penelitian ini membutuhkan waktu 1 bulan 2 minggu.
3.1. Hasil Perancangan Sistem Rekomendasi
Dari proses penggalian data tersebut penulis mendapatkan  beberapa  berkas  data  pena.  Kemudian dikumpulkan ke dalam satu berkas dengan format excel untuk  memudahkan export ke  sistem  rekomendasi sebagai  data  master  awal.  Data  yang  digunakan disajikan pada Tabel 1 sebagai berikut.
Pada  Tabel  1  menyajikan  data  dengan  kolom  nomor, kode pena, dan nama produk . Kode pada setiap produk bersifat  unik,  yang  berarti  tidak  ada  kesamaan  kode antara  produk  satu  dengan  lainnya. Sedangkan  pada kolom  lengkapnya  meliputi  kode,  nama  produk,  merk, stok  pada  setiap  toko,  harga,  dan product  knowledge . Total  data  yang  didapat  berjumlah  258  data  pena berbagai jenis, warna, fungsi, bentuk pena, dan harga.
Kemudian  untuk  menentukan  parameter  pembobotan, penulis  mengkaji  setiap  pena  dengan product knowledge yang tersedia hingga menghasilkan beberapa  parameter  sebagai  pembobotan.    Dari  hasil kaji  pena,  beberapa  pena  sudah  tidak  tersedia  lagi sehingga kami melakukan seleksi dengan membersihkan  data  yang  tidak  digunakan  seperti  data produk  isi  ulang  tinta  pena,  kotak  pena.  Beberapa parameter pembobotan disajikan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  2  menampilkan  parameter  serta  atributnya. Parameter yang pertama adalah harga, parameter kedua adalah  jenis  kelamin,  parameter  ini  berpengaruh terhadap  selera  pena  yang  akan  direkomendasikan. Berdasarkan  hasil  analisa  lapangan,  pengguna  dengan jenis  kelamin  perempuan  cenderung  menyukai  model pena  yang  sederhana,  memiliki  varian  warna  yang cantik,  dan  memiliki  tinta  tipis  (untuk  menulis). Berbeda  dengan  laki-laki  yang  dominan  kepada  desain pena  sederhana,  memiliki  warna  netral,  ukuran  pena yang relatif besar, dan memiliki tinta tebal.
Parameter selanjutnya adalah warna klip dengan atribut warna gold,  silver dan limited .  Warna  klip  merupakan salah  satu  parameter  yang  cukup  berperan,  karena  klip pena  lebih  sering  terlihat  ketika  pena  diletakkan  pada saku.  Berikutnya  adalah  kegunaan  dengan  dua  atribut antara  lain  tanda  tangan  dan  menulis.  Parameter  ke- lima  adalah  fitur  ukir  nama.  Selanjutnya  adalah parameter body atau  tubuh  pena  yang  dipegang  ketika menulis    terdapat  ukuran  besar,  standard,  dan slim . Berikutnya  parameter  pekerjaan  dengan  pilihan  atribut wiraswasta,  pengusaha,  pejabat,  dosen,  mahasiswa. Parameter  terakhir  adalah  warna.  Terdapat  14  pilihan warna  yang  tersedia,  namun  pada  beberapa  jenis  pena tidak  memiliki  seluruh  warna  tersebut,  akan  tetapi sistem  akan  menampilkan  hasil  rekomendasi  paling sesuai berdasarkan kriteria pengguna.
Berdasarkan  kajian  penelitian  terdahulu  serta  analisa kebutuhan, dengan sembilan (9) parameter pembobotan penulis  yakin  sistem  rekomendasi  menggunakan metode C-BF dengan algoritma perhitungan pembobotan  TF-IDF  pada  penelitian  ini  mampu memberikan  hasil  rekomendasi  yang  tepat  dan mendapatkan nilai akurasi yang baik. Pembuatan sistem pada  penelitian  ini  fokus  terhadap  fungsi  agar rekomendasi  berjalan  dengan  semestinya,  namun  tidak mengesampingkan  unsur  kecantikan  atau  pengalaman pengguna  agar  pengguna  dapat  menggunakan  dengan nyaman  dan  tidak  membingungkan.  Sistem  hanya memiliki  tampilan  dan  menu  yang  sederhana,  tidak rumit dan sangat cocok digunakan segala usia.
Tabel 1. Data Detail Pena
No Kode Nama Produk 1 0690620 P.duofold 05 black ptrb 2 0690650 P.duofold 05 black ptbp 3 0781030 P.exec shi chrm 2bp/1sty/1pc x 4 0789130 P.sonnet 07 laq blk ct rb 5 0789140 P.sonnet 07 laq blk ct bp 6 0789490 P.sonnet 07 ss ct rb 7 0808310 P.sonnet 07 ch silver ct bp 8 0808530 P.sonnet 07 ch black ct bp 253 774560 P.esprit blue ct 1bp/1stls 254 774590 P.esprit red ct bp m 255 836780 P.urban ss ct rb 256 836820 P.urban fash silver ct rb 257 836860 P.urban fash pink ct rb 258 Sev0009rwm P.v88 white rb
Tabel 2. Atribut dan Parameter Pembobotan Parameter Atribut Harga
Harga Gender Pria, Wanita
Warna Klip
Gold, Silver, Limited Kegunaan Tanda tangan, Menulis
Ukir Nama Iya, Tidak Body Slim, Standard, Besar
Usia Usia
Pekerjaan Wiraswasta, Pengusaha, Pejabat, Dosen, Mahasiswa Warna Hitam, SS, Silver, Biru, Gold, Gray, Putih, Coklat, Pink, Hijau,
Merah, Ungu, Orange,
Kuning
Pada halaman menu awal Gambar 3 pengunjung sistem rekomendasi  akan  disajikan  dengan  pena  yang memiliki predikat penjualan terbaik. Predikat penjualan terbaik  diambil  dari  pembelian  pena  selama  3  bulan terakhir.  Pada  proses  ini  sistem  hanya  menampilkan pena  yang  memiliki  riwayat  penjualan  terbanyak  dan belum  melakukan  rekomendasi  terhadap  masukan pengguna.Selanjutnya  agar  pengguna  atau  pengunjung dapat  dibantu  oleh  sistem  rekomendasi,  maka  perlu melakukan pendaftaran pada sistem.
Pada  Gambar  4  Halaman  pendaftaran,  sistem menampilkan  halaman  pendaftaran  yang  terdiri  dari  3 langkah  berisi  masukan  kepada  sistem.  Pada  langkah pertama  meliputi  nama  lengkap  pengguna,  alamat email, nomor telepon, password untuk  masuk kedalam sistem  dengan  fungsi  tambahan  ketika login dapat memperlihatkan  hasil  rekomendasi  terakhir  parameter dan  persetujuan  pengolahan  data  pengguna  yang ditujukan  kepada  calon  pengguna.  Pada  langkah  ini pengguna  wajib  mengisi  setiap  form  yang  tersedia, karena  data  tersebut  juga  akan  berfungsi  sebagai  basis data toko jika ada penawaran terkait sebagai  salah satu pemanfaatan  konteks  CRM.  Langkah  kedua  adalah memasukkan  parameter  sebagai  dasar  perhitungan pembobotan  algoritma  TF-IDF  untuk  menentukan rekomendasi  pena  yang  sesuai  dengan  pelanggan. Parameter  pembobotan  pada  sistem  meliputi  jenis kelamin,  warna  klip,  fungsi  pena,  fitur  ukir  nama, bentuk body pena,  usia,  pekerjaan,  dan  terakhir  warna pena. Kemudian pada langkah ketiga adalah memberikan pelanggan hak untuk memilih apakah data yang telah dimasukkan dapat disimpan dan diolah oleh sistem untuk kepentingan rekomendasi pena yang tepat.
Setelah pengguna melakukan pendaftaran, maka sistem akan  menampilkan  hasil  rekomendasi  pena  dari perhitungan  TF-IDF  berdasarkan  parameter  yang  telah
dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Namun  jika  pengguna belum melakukan pendaftaran, maka sistem rekomendasi  tidak  bisa  melakukan  perhitungan dikarenakan  tidak  ada  parameter  yang  dimasukkan untuk  dihitung.  Ketika  pendaftaran  telah  dilakukan, pengguna  juga  dapat  melakukan  aktifitas  masuk  ke sistem  rekomendasi  untuk  melihat  hasil  rekomendasi terakhir  yang  ditampilkan  berdasarkan  kriteria  yang sebelumnya  dimasukkan  kedalam  sistem.  Halaman hasil  rekomendasi  disajikan  pada  Gambar  5  sebagai berikut:
Pada Gambar 5 merupakan tampilan hasil rekomendasi beberapa  pena  dari  perhitungan  TF-IDF  oleh  sistem. Hasil rekomendasi  menampilkan 4 teratas dengan nilai yang  paling  sesuai  terhadap  kriteria  pena  dan pengguna.  Tampilan  rekomendasi  berupa  4  gambar pena  dengan  judul  dan  dilengkapi  dengan  harga  pena, jika  gambar  pena  di  klik  maka  akan  menampilkan keterangan  rincian  pena  termasuk  nilai  pembobotan algoritma  TF-IDF.  Pengguna  juga  dapat  melihat spesifikasi detail pena seperti warna klip, gambar pena, bentuk body ,  fungsi,  lokasi  outlet  yang  menyediakan pena terkait, serta jumlah stok tersedia pada outlet yang disajikan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Detail Pena
Pada Gambar 6 menyajikan tampilan sistem rekomendasi  dengan  konten  rincian  meliputi  harga, spesifikasi, nilai bobot, gambar pena serta kriteria pena. Pena dengan nama P Urban mblk gt bp memiliki harga 510.000  serta  menampilkan  beberapa  kriteria  meliputi gender  pria  dan  wanita,  warna  klip gold ,  fungsi  untuk menulis, tersedia fitur ukir, ukuran body standard, umur berkisar  17  sampai  35  tahun,  3  pilihan  pekerjaan (wiraswasta,  dosen,  mahasiswa),  pena  hitam  dan  nilai bobot  perhitungan  TF-IDF  sebesar  10.75.  Pengguna juga dapat melihat toko yang menyediakan pena terkait.
Gambar 3. Halaman menu awal
Gambar 4. Halaman pendaftaran
Gambar 5. Halaman Hasil Rekomendasi
Keterangan  pada  Gambar  7  adalah  berupa  informasi mengenai  dimana  outlet  yang  menyediakan  jenis  pena yang  dipilih  serta  stok  yang  tersedia.  Stok  akan ter- update dengan  karyawan  memasukkan  stok  secara manual.  Hal  tersebut  tentu  sangat  membantu  dari  sisi pelanggan  maupun  karyawan  pena.  Karena  pada  sisi karyawan,  pembelian  pena  jenis  apapun  wajib  untuk dilayani  serta  memberikan  pelayanan  terbaik  untuk memenuhi target penjualan bulanan.
3.2. Pengujian
Setelah sistem rekomendasi selesai dibangun, diperlukan  metode  pengujian  untuk  mengetahui
bagaimana tingkat  akurasi  sistem yang telah dibangun. Penulis  menggunakan  metode  kualitatif  dengan  cara mencocokkan  hasil  rekomendasi  sistem  dan  hasil survey  keinginan  pelanggan  melalui  kuisioner  serta
wawancara.  Proses  pengujian  dilakukan  di  lokasi penjualan  kepada  100  pelanggan  sehingga  hasil  yang didapat lebih valid.
Pada  Tabel  3  menampilkan  hasil  pengujian  terhadap 100  data  uji  sistem  dan  wawancara  serta  kuisioner diantaranya  61  wanita  dan  39  pria  dengan  umur berkisar  antara  20  hingga  60  tahun.  Dari  data  tersebut mendapatkan nilai kesesuaian sebanyak 94 data sesuai, 5  data  kurang  sesuai,  dan  1  data  tidak  sesuai.  Untuk data  sesuai  memiliki  nilai  1,  kurang  sesuai  memiliki nilai  0.5,  sedangkan  tidak  sesuai  memiliki  nilai  0  atau tidak mendapatkan nilai. Maka jika dikonversi kedalam nilai akan menghasilkan 94 poin untuk data sesuai, 2.5 poin  untuk  data  kurang  sesuai  dan  0  poin  untuk  data tidak sesuai dengan total poin 96.5.
Pada  Gambar  8  menyajikan  Grafik  nilai  kesesuaian berdasarkan  pengujian.  Total  nilai  kesesuaian  adalah 96,5 dari 100 data yang telah dilakukan uji. Maka untuk akurasi kesesuaian dalam presentase, sistem rekomendasi  ini  mampu  mendapatkan  nilai  akurasi 96.5%. Pada kolom kriteria merupakan hasil wawancara dan proses masukan di sistem rekomendasi yang  memuat  beberapa  pertanyaan  antara  lain:  jenis kelamin,  umur,  pekerjaan,  warna  klip  pena  yang disukai,  kegunaan  pena, body pena,  warna  pena kesukaan,  dan  terakhir  ketersediaan  fitur  ukir  pada pena. Kemudian terdapat kolom aktual dan sistem yang dimana  kolom  aktual  merupakan  hasil  dari  wawancara dan kuisioner, sedangkan pada kolom sistem merupakan  hasil  dari  sistem  rekomendasi  yang  telah dibangun pada penelitian ini. Pada kolom terakhir yaitu nilai  sesuai  yang  merupakan  nilai  dengan  perhitungan jika  sistem  dan  aktual  mendapatkan  hasil  2  pena  yang sama maka bernilai 1.00 atau sesuai, jika hanya 1 yang sama maka bernilai  0.50  atau kurang sesuai sedangkan apabila  pena  pertama  maupun  pena  kedua  tidak  ada yang sama maka bernilai 0 atau tidak sesuai.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  sistem  rekomendasi  yang telah  penulis  bangun  mampu  menghasilkan  akurasi senilai  96,5%  dan  dapat  dikatakan  sesuai  dengan kebutuhan pelanggan. Kontribusi penelitian ini membangun  sistem  rekomendasi  pemilihan  pena  yang dapat  dijadikan  alat  bantu  pemilihan  pena  terhadap calon  pelanggan  serta  dapat  meminimalisir  terjadinya miss  stock .  Penelitian  yang  akan  datang  diharapkan dapat  mengembangkan  baik  dari  segi  metode  yang digunakan, sebagai contoh dapat mengembangkan
Gambar 7. Halaman Informasi Stok dan Lokasi  Outlet Gambar 8. Grafik Nilai Kesesuaian 94 5 1 Sesuai Kurang Sesuai Tidak Sesuai
Tabel 3. Data Pengujian No Kriteria Sistem Aktual Nilai Sesuai 1 Pria, 30, wiraswasta, gold,  menulis, standar,  hitam, tidak P.im prem black gt tb P.im black gt bp m blk tb P.im prem black gt tb P.im black gt bp m blk tb 1.00 2 Wanita, 22, mahasiswa, gold,  menulis, slim, hitam, pink, iya P.jotter pink bp P.jotter original magenta ct P.jotter pink bp P.jotter original magenta ct 1.00 3 wanita, 24, lainnya,  silver, tanda  tangan, standar,  putih, merah, iya P.im prem  bg red ct rb P.im white ct rbhd tb P.im prem bg red ct rb P.im white ct rbhd tb 1.00 99 Wanita, 17, lainnya,  silver, menulis, standar,  hitam, merah,  coklat, silver, tidak P.vector2 std red bp m P.im prem mtl brown ct bp P.vector2 std red bp m 0.50
100 Wanita, 46, lainnya,  gold, tanda  tangan, standar,  gold, silver, ss, iya P.urban prem aur pwd gt rbhd P. im brushed metal gt rb hd tb P.urban prem aur pwd gt rbhd P. im brushed metal gt rb hd tb 1.00
menggunakan  teknik machine  learning seperti Fuzzy Logic serta dengan studi kasus yang berbeda. Dengan  harapan  hasil  yang  dikeluarkan  lebih maksimal dan akurat.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Fauzi  and  E.  Harli,  “Peningkatan Kualitas  Pelayanan  Melalui  CRM  dengan Metode  RAD,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, p. 76, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.16.
[2] C.  S.  D.  Prasetya,  “Sistem  Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K- Nearest Neighbor,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  194,  2017,  doi: 10.25126/jtiik.201743392.
[3] C.  D.  Rumiarti  and  I.  Budi,  “Segmentasi Pelanggan  Pada  Customer  Relationship Management  di  Perusahan  Ritel :  Studi Kasus  PT.  Gramedia  Asri  Media,” J.  Sist. Inf. (Journal Inf. Syst. , vol. 13, no. 1, pp. 1– 7,
2017, doi: https://doi.org/10.21609/jsi.v13i1.525. [4] A.  E.  Wijaya  and  D.  Alfian,  “Sistem Rekomendasi Laptop
Menggunakan
Collaborative  Filtering  Dan  Content-Based Filtering,” J. Comput. Bisnis , vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.
[5] B.  T.  W.  Utomo  and  A.  W.  Anggriawan, “Sistem  Rekomendasi  Paket  Wisata  Se- Malang Raya Menggunakan Metode Hybrid  Content Based Dan Collaborative,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 9, no. 1, pp. 6– 13, 2015.
[6] J.  Son  and  S.  B.  Kim,  “Content-Based Filtering  for  Recommendation  Systems using  Multiattribute  Networks,” Expert Syst. Appl. , vol. 89, pp. 404–412, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.08.008.
[7] E.-S.  You,  G.-H.  Choi,  and  S.-H.  Kim, “Study  on  Extraction  of  Keywords  Using TF-IDF  and  Text  Structure  of  Novels,” J. Korea Soc. Comput. Inf. , vol. 20, no. 2, pp.
121–129,
2015, doi: 10.9708/jksci.2015.20.2.121. [8] S. W. Kim  and J. M. Gil, “Research Paper Classification  Systems  Based  on  TF-IDF and  LDA  Schemes,” Human-centric Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  9,  no.  1,  2019,  doi: 10.1186/s13673-019-0192-7.
[9] R.  Gavval,  V.  Ravi,  K.  R.  Harshal,  A. Gangwar,  and  K.  Ravi,  “CUDA-Self- Organizing  Feature  Map  Based  Visual
Sentiment  Analysis  of  Bank  Customer
Complaints for Analytical CRM,” pp. 1–21,
2019, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1905.09598.
[10] H. E. Pramudiya, Y. Dri Handarkho, and F. S.  Rahayu,  “Pengimplementasian  CRM Pada  Pembangunan  E-Commerce  untuk
Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (Studi
Kasus :  Dolanan  Puzzle),”  pp.  257–268,
2015.
[11] S.  M.  Ali,  G.  K.  Nayak,  R.  K.  Lenka,  and R.  K.  Barik,  “Genome  Tags  and  Content- Based  Filtering,”  pp.  85–94,  2018,  doi:
https://doi.org/10.1007/978-981-10-8360- 0_8. [12] M.  Misal  and  U.  Nagaraj,  “Recommender System Methods and Feedback
Mechanisms: A Survey,” Int. J. Innov. Res. Comput.  Commun.  Eng.  (An  ISO  Certif. Organ. ,  vol.  3,  no.  11,  pp.  11710–11716, 2015, doi: 10.15680/IJIRCCE.2015.
[13] N. C. Haryanto, L. D. Krisnawati, and A. R. Chrismanto,  “Temu  Kembali  Dokumen Sumber Rujukan dalam Sistem Daur Ulang Teks,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 140–149, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.140-149.
[14] S. Qaiser and R. Ali, “Text Mining : Use of TF-IDF  to  Examine  the  Relevance  of Words to  Documents,” vol. 181, no. 1, pp. 25–29, 2018.
[15] M. M. Stiawan and R. Hidayat, “Pengembangan  Sistem  Identifikasi  Fakta Dan Tidak Fakta Berita di Media Informasi Berbahasa  Indonesia,”  no.  November,  pp. 34–39, 2019.
[16] C.  Yin,  L.  Zhang,  M.  Tu,  X.  Wen,  and  Y. Li,  “TF-IDF  Based  Contextual  Post- Filtering  Recommendation  Algorithm  in Complex Interactive Situations of Online to Offline:  An  Empirical  Study,” Teh.  Vjesn. , vol.  26,  no.  6,  pp.  1529–1536,  2019,  doi: 10.17559/TV-20190515161539.
[17] M.  Mohammedid  and  N.  Omar,  “Question Classification Based on Bloom’s Taxonomy Cognitive Domain using Modified  TF-IDF  and  Word2vec,” PLoS One ,  vol.  15,  no.  3,  pp.  1–21,  2020,  doi: 10.1371/journal.pone.0230442.
[18] T.  F.  Ramadhani,  I.  Fitri,  and  E.  T.  E. Handayani,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  ISPA  Berbasis  Web  Dengan Metode  Forward  Chaining,” JOINTECS (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no.
2,
p. 81, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[19] W.  G.  S.  Parwita,  “Pengujian  Akurasi Sistem  Rekomendasi  Berbasis  Content- Based  Filtering,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  27,
2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1272.