Vol. 13, No. 3, Mei 2023, pp. 151 – 156 P-ISSN: 2089 – 0256, e-ISSN: 2598 – 3016

## IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PADA SISTEM INFORMASI SEMINAR
Ahmad Maulana 1 , Imam Maulana Ashari 2 , Ardiansyah Dores 3*
Universitas Mercu Buana, Indonesia
*ardian@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem untuk penjualan tiket seminar berbasis website sebagai sistem afiliasi penjualan tiket seminar, yaitu dengan membantu penyelenggara seminar untuk mempromosikan atau memasarkan penjualan tiket seminar. Dikembangkan sebuah sistem rekomendasi dalam  memilih  seminar  untuk  direkomendasikan  dengan  mencari  variable  yang  mempunyai  atau mendekati  kesamaan.  Metode  Collaborative  Filtering  digunakan  sebagai  panduan  untuk  mencari kesamaan  antara  kategori.  Adapun  hasil  yang  di  peroleh  dari  sistem  rekomendasi  pada  aplikasi pendaftaran berbasis web menghasilkan rekomendasi seminar yang tepat.
Kata Kunci: Seminar , Rekomendasi, Collaborative Filtering, Web based.

## Abstract
In  this  research,  a  website-based  system for  selling  seminar  tickets  will  be  developed  as  an  affiliate system for selling seminar tickets, namely by helping seminar organizers to promote or market seminar ticket  sales.  A  recommendation system  was  developed  in  selecting  seminars to be recommended by looking for variables that have or are close to similarities. The Collaborative Filtering method is used as a guide to find similarities between categories. The results obtained from the recommendation system in the web-based registration application produce the right seminar recommendations.
Keywords: Seminars, Recommendations, Collaborative Filtering, Web based.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi di Era sekarang  ini  sangat  pesat.  Dengan  kemajuan teknologi  informasi,  mengakses  data  atau informasi dapat berlangsung dengan cepat dan akurat. Untuk mewujudkan hal tersebut, maka dibutuhkan  sumber  daya  pendukung  lainnya seperti  aplikasi  berbasis  web  yang  dapat diandalkan  kemampuannya  serta  sumber  daya manusia  yang  harus  menguasai  kemampuan teknologi  informasi  itu  sendiri.  Pada  setiap pilihan  seminar  diterapkan  rekomendasi, Sistem  rekomendasi  merupakan  sistem  yang bertujuan untuk memperkirakan informasi yang memiliki  kesamaan  untuk  membantu  user dalam  memilih  pilihannya.  Pada  penilitian  ini sistem  rekomendasi  digunakan  pada  kasus aplikasi seminar berbasis web PSO.
Rekomendasi collaborative  filtering ini dikembangkan  untuk  menutupi  kelemahan content based filtering yang hanya berasal dari konten sehingga user tidak dapat mendapatkan rekomendasi  dengan  jenis  lainnya,  penentuan pola terekam berdasakan kesamaan dan history
melalui poin rating berbentuk binary . Penilitan ini  menggunakan Item  Based  Collaborative Filtering untuk  menentukan  rekomendasi seminar, dimana rekomendasi yang bersumber dari seminar yang memiliki kesamaan kategori antara  item  atau  seminar,  sehingga  dapat memberikan  sebuah  informasi  baru  kepada user.
Terdapat kekurangan dalam sistem rekomendasi  ini  dimana  seminar  yang  tidak memiliki  kesamaan  kategori  sama  sekali dengan  event  lainnya,  untuk  memecahkan masalah tersebut, penelitian ini akan mengukur performa  dari collaborative  filtering dengan cara  menyeleksi  data  melalui  history  yang berumber pada poin rating berbentuk binary.
2. METODOLOGI PENELITIAN
A. Seminar
Menurut  Maidar  G  Arsyad  (2009)  yang mengatakan  bahwa  seminar adalah  suatu pertemuan yang bersifat ilmiah untuk membahas  suatu  masalah  tertentu  dengan prasarana serta tanggapan melalui suatu diskusi
untuk  mendapatkan  suatu  keputusan  bersama mengenai  masalah  yang  diperbincangkan. Kegiatan  Seminar  ini  bisa  diikuti  banyak peserta  secara  online  maupun  offline  seperti kegiatan  seminar  pada  umumnya.  Dalam seminar atau webinar memungkinkan pembicara  membagikan  materi  melalui  media elektronik  maupun  internet.  Meski  tak dilakukan  secara  langsung  atau  tatap  muka, antusiasme peserta webinar tetap sama dengan seminar biasa.

## B. Rekomendasi Sistem
Sistem  rekomendasi  adalah  perangkat lunak atau teknik untuk menyarankan item yang berguna  kepada  pengguna  (Liccia,  2011). Sistem rekomendasi merupakan model aplikasi yang berdasarkan hasil observasi,  Sistem akan memenuhi kebutuhan dan permintaan pengguna. Oleh karena itu sistem rekomendasi membutuhkan  model  rekomendasi  agar  yang direkomendasikan  oleh  system  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna,  Lewat  rekomendasi pengguna  membuat  keputusan  yang  tepat  saat memutuskan  produk  yang  akan  digunakan (McGinty dan Smyth., 2006). Oleh karena itu, sistem  rekomendasi  harus  memiliki  semacam rekomendasi yang tepat sesuai profil pengguna (Kadianan, 2017).

## C. Content Based Filtering
Content  Based  Filtering  menggunakan kata kunci dan atribut yang ditetapkan ke objek dalam  database  untuk  membuat  rekomendasi dan mencocokkannya dengan profil pengguna. Profil  pengguna  dibuat  berdasarkan  data  yang dikumpulkan  dari  tindakan  pengguna  seperti pembelian,  peringkat  (suka  dan  tidak  suka), unduhan,  item  yang  dicari  di  situs  web,  item yang  ditempatkan  di  keranjang  belanja,  dan tautan produk yang diklik.
Pemfilteran  berbasis  konten  bergantung  pada penetapan  atribut  ke  objek  database,  sehingga algoritma  mengetahui  beberapa  informasi tentang  setiap  objek.  Atribut  ini  terutama bergantung pada produk, layanan, atau konten yang  Anda  rekomendasikan.  Gambar  2. menjelaskan  bagaimana  cara  content-based filtering memberikan rekomendasi.

## Gambar 1 Content Based Filtering

## D. Collaborative Filtering
Menurut  (Putra,  2019).,  Collaborative Filtering  terkait  pada  riwayat  pilihan  ataupun riwayat  penilaian.  Metode  ini  terbagi  menjadi dua :
1) User-based Collaborative Filtering
Metode filtering ini memberikan rekomendasi  dengan  menggunakan  rating pengguna  lain  yang  sama  dengan  kesukaan pengguna.
2) Item-based collaborative Filtering
Metode  ini  sering  disebut  model  based karena merekomendasikan berdasarkan hubungan  antar  item.  Contohnya  Danu  sudah mengikuti  pelatihan  “Data  warehouse”  dan “Architectur”,  namun  ia  belum  pernah mengikuti  pelatihan  “Security  Software”, Setelah danu melihat Ahmad dan Imam sudah mengikuti  dan  memberikan  peringkat  ke pelatihan “Security Software” maka danu dapat menyimpulkan ia akan mengikuti pelatihan itu, seperti yang disajikan pada gambar.

## Gambar 2 Item Based Filtering
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Rekomendasi
Dalam  rekomendasi  item  dibutuhkan variable  -  variable  untuk  mengelompokan minat  atau  kesukaan  dalam  bentuk  kategori
sehingga  item  yang  direkomendasikan  lebih spesifik. Variable umum seperti :
1. Golongan Golongan  digunakan  untuk  filter  data, dikarenakan biasa digunakan untuk menentukan seberapa besar gaji, tunjangan jabatan  dan  besarnya  tanggung  jawab. Contohnya  Direktur  menerima  gaji  yang jauh  lebih  banyak  dibanding  Staff,  tetapi memiliki  beban  tanggung  jawab  yang sangat besar dipekerjaannya.
Tabel 1
Kategori Golongan
Kode Golongan  Jabatan 1 Staff 2 Manager 3 Direktur Dari hasil analisa, Penulis dapat penyimpulkan hal yang dibutuhkan, yaitu : B. Analisa Pengelompokan Category Events Adapun  pengelompokan  Category  Events sebagai berikut :
Tabel 2 Kategori Events
No  Kode  Nama Kategori
1. 1. Quality Assurance
2. 2. Teknologi
3. 3. Backend
4. 4. Frontend
5. 5. Programmer
6. 6. Data Analyst
Terdapat 6 event dalam studi kasus, masing -  masing  event  mempunyai  variable  nama kategori.  Sebelum  dihitung  menggunakan rumus  collaborative  filtering  maka  masing  – masing  event  tersebut  difilter  berdasarkan kategorinya  akan  tetapi  dalam  studi  kasus  ini, langsung  pada  perhitungan  collaborative filtering. Kali ini menggunakan 1 event sebagai acuan  rekomendasi  yaitu  “2023  :  SIAP  JADI PROGRAMER IDAMAN”.
1. 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman Daftar Kode :

## Tabel 3 Kode Event 1
No  Kode  Nama Kategori
1. 2. Teknologi 2. 5. Programmer

## 2. Nest Woekshop Fest#1 Daftar Kategori :

## Tabel 4 Kode Event 2
No  Kode  Nama Kategori 1. 1. Quality Assurance 2. 3. Backend 3. 4. Frontend 3. Tech  Talk  :  Sukses  Menjadi  Developer
Kantoran
Daftar Kategori :

## Tabel 5 Kode Event 3
No  Kode  Nama Kategori 1. 2. Teknologi 2. 5. Programmer
4. StudyJam  Software  Quality  Assurance
Engineer
Daftar Kategori :

## Tabel 6 Kode Event 4
No  Kode  Nama Kategori
1. 1. Quality Assurance
5. Menjadi BACKEND Developer di 2022

## Daftar Kategori :
Tabel 7 Kode Event 5 No  Kode  Nama Kategori 1. 3. Backend 2. 5. Programmer

## 6. StudyJam Golang for Backend Engineer Daftar Kategori :

## Tabel 8 Kode Event 6
No  Kode  Nama Kategori 1. 3. Backend
7. Berani Jadi Backend atau Frontend Daftar Kategori :
Tabel 9 Kode Event 7 Kode  Nama Kategori 1.  2. Teknologi

## 2.  5. Programmer
Untuk  merekomendasikan  event  yang memiliki  kemiripan  dengan  “2023  :  Siap  Jadi Programmer Idaman”, dengan cara menghitung dari  kategori  dan  membandingkan  dengan event lainnya, maka berikut adalah tabel untuk masing  -  masing  event  kategori  yang  telah tercatat :
Tabel 10 History Event Kategori Events Event Category Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023  :  Siap  Jadi Programmer Idaman 2 5 x Nest  Workshop Fest#1 1 3 4 Tech Talk : Sukses  Menjadi Developer Kantoran 2 5 x StudyJam Software  Quality Assurance Engineer 1 x x Menjadi BACKEND Developer di 2022 3 5 x StudyJam Golang for Backend Engineer 3 x x Berani Jadi Backend atau Frontend 3 4 x
Adapun rumus yang digunakan yaitu Collaborative Filtering : 𝑠(𝑖, 𝑗)   =  𝑐𝑜𝑠 (𝑅⃗  (∗, 𝑖), 𝑅⃗  (∗, 𝑗))
= 𝑅⃗  (∗, 𝑖)   •  𝑅⃗  (∗, 𝑗)
|| 𝑅⃗  (∗, 𝑖) ||   ∗   ||𝑅⃗  (∗, 𝑗)||
Perhitungannya adalah untuk Event “2023 : Siap Jadi Programmer Idaman” (sebagai event yang akan  diberikan  rekomendasi  item),  maka  semua nilainya adalah 1 karna sebagai acuan pembandingnya, lalu melihat kategori 1 dibandingkan  kategori  1  event  lainnya.  Jika kategorinya  sama  maka  bernilai  1  sedangkan  jika berbeda  bernilai  0,  berlaku  juga  di  kategori seterusnya.
Maka  tabel  yang  akan  terbentuk  adalah  sebagai berikut :

## Tabel 11 Hasil Penilaian Event 1 dan 2
Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman 1 1 Nest  Workshop Fest#1 0 0 Perhitungan antara 2023 : Siap Jadi Programmer  Idaman  dan  Nest  Woekshop Fest#1 : S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 0  +  1 ∗ 0) √1 2 + 1 2 ∗   √0 2 + 0 2 S0(U1, U2) = cos 0 √2 ∗   √0 S0(U1, U2) = cos 0 √0 = 0 S0(U1, U2) = cos0 = 0

## Tabel 12 Hasil Penilaian Event 1 dan 3
Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023  :  Siap  Jadi Programmer Idaman 1 1 Tech  Talk  :  Sukses Menjadi  Developer Kantoran 1 1 S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 1  +  1 ∗ 1)
√1 2 + 1 2 ∗   √1 2 + 1 2
S0(U1, U2) = cos 2 √2 ∗   √2 S0(U1, U2) = cos 2 √4 = 2 2 = 1
S0(U1, U2) = cos1 = 0.540
Tabel 13 Hasil Penilaian Event 1 dan 4 Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman 1 1 StudyJam Software
Quality Assurance Engineer 1 0
S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 1  +  1 ∗ 0) √1 2 + 1 2 ∗   √1 2 + 0 2
S0(U1, U2) = cos 1
√2 ∗   √1
S0(U1, U2) = cos 1 √2 = 1 1,414 = 0.707 S0(U1, U2) = cos0.707 = 0.760

## Tabel 14 Hasil Penilaian Event 1 dan 5
Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman 1 1 Menjadi BACKEND Developer di 2022 0 0 S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 0  +  1 ∗ 0)
√1 2 + 1 2 ∗   √0 2 + 0 2 S0(U1, U2) = cos 0 √2 ∗   √0 S0(U1, U2) = cos 0 √0 = 0 0 = 0
S0(U1, U2) = cos0 = 0 Tabel 15 Hasil Penilaian Event 1 dan 6 Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman 1 1 StudyJam Golang for Backend Engineer 0 0
S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 0  +  1 ∗ 0) √1 2 + 1 2 ∗   √0 2 + 0 2 S0(U1, U2) = cos 0 √2 ∗   √0 S0(U1, U2) = cos 0 √0 = 0 0 = 0 S0(U1, U2) = cos0 = 0

## Tabel 16 Hasil Penilaian Event 1 dan 7
Kategori 1 Kategori 2 Kategori 3 2023 : Siap Jadi Programmer Idaman 1 1 Berani Jadi Backend  atau Frontend 0 0 S0(U1, U2) = cos ( 1 ∗ 0  +  1 ∗ 0) √1 2 + 1 2 ∗   √0 2 + 0 2 S0(U1, U2) = cos 0 √2 ∗   √0 S0(U1, U2) = cos 0 √0 = 0 0 = 0
S0(U1, U2) = cos0 = 0

## KESIMPULAN
Disimpulkan  bahwa  rekomendasi  yang mendekati  kecocokan  untuk  seminar  “2023  : Siap  Jadi  Programmer  Idaman“  adalah  “Tech Talk  :  Sukses  Menjadi  Developer  Kantoran  “ dikarenakan  kategori  -  kategori  yang  dimiliki oleh  “2023  :  Siap  Jadi  Programmer  Idaman“ lebih  mempunyai  kemiripan  dibandingkan kategori – kategori yang dimiliki oleh 5 seminar lainnya,  kategori  yang  direkomendasikan adalah  Kode  2  =  teknologi  dan  kode  5  = programmer.  Dari  perhitungan  dua  seminar yang berkaitan tersebut memiliki perhitungan 1 sedangkan dengan seminar lainnya mempunyai nilai 0.540, 0.760 dan 0.

## DAFTAR PUSTAKA
Christian, Yefta, and Kelvin Kelvin.
"RANCANG  BANGUN  APLIKASI KURSUS  ONLINE  BERBASIS  WEB DENGAN  SISTEM  REKOMENDASI METODE CONTENT-BASED
FILTERING." Rabit:  Jurnal  Teknologi dan  Sistem  Informasi  Univrab 7,  no.  1 (2022): 23-36.
Jaja,  Visher  Laja,  Bambang  Susanto,  and
Leopoldus  Ricky  Sasongko.  "Penerapan
Metode Item-Based Collaborative Filtering  Untuk  Sistem  Rekomendasi Data MovieLens." d'CARTESIAN: Jurnal Matematika dan Aplikasi 9, no. 2 (2020): 78-83. Jepriana,  I.  Wayan,  and  Shofwan  Hanief. "Analisis  dan  Implementasi  Metode Item-based Collaborative Filtering untuk
Sistem  Rekomendasi  Konsentrasi  di STMIK  Stikom  Bali." Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI 9, no. 2 (2020): 171-180. Mahendra,  D.  Y.  "Sistem  rekomendasi  objek wisata  Yogyakarta  dengan  pendekatan item-Based Collaborative Filtering." Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma (2018). Monica, Clara. "Pengembangan Sistem Rekomendasi  Paket  Tur  Secara  Aktual Menggunakan Metode
Item-Based Collaborative  Filtering."  PhD  diss., UAJY, 2017. Munawar,  Zen.  "Aplikasi  Registrasi  Seminar Berbasis  Web  Menggunakan  QR  Code pada Universitas XYZ." Tematik: Jurnal Teknologi  Informasi  Komunikasi  (e- Journal) 6, no. 2 (2019): 128-151.
Nugroho,  Fajar,  and  Mina  Ismu  Rahayu.
"SISTEM  REKOMENDASI  PRODUK UKM DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING." Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan
Teknologi  Informasi  (JURSISTEKNI) 2, no. 3 (2020): 23-31. Prasetya,  Chandra  Saha  Dewa.  "Sistem
Rekomendasi Pada E-Commerce Menggunakan K-Nearest Neighbor." Jurnal  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) p-ISSN 2355
(2017): 7699.
Prasetyo,  Bondan,  Hanny  Haryanto,  Setia Astuti,  Erna  Zuni  Astuti,  and  Yuniarsi Rahayu.  "Implementasi  Metode  Item-
Based  Collaborative  Filtering  dalam Pemberian  Rekomendasi  Calon  Pembeli
Aksesoris Smartphone." Jurnal Eksplora Informatika 9, no. 1 (2019): 17-27.
Tugiman, Tugiman, and Amat Basri. "Analisis dan  Perancangan  Sistem  Informasi Pendaftaran Online
Seminar & Workshop Berbasis Website." ALGOR 2, no. 2 (2021): 23-30.