## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi

## Sistem Rekomendasi Beauty Shop Berbasis Collaborative Filtering

## Erlangga Erlangga, Hadi Sutrisno
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung, Indonesia erlangga@ubl.ac.id, hadi.15411054@student.ubl.ac.id
ABSTRACT – The increasing number of beauty places makes it difficult for consumers to determine a beauty shop that fits the required criteria, for example a beauty shop that has facial care, body and hair care services, good quality, and affordable prices. Preferences create a different sense of satisfaction for each person. Satisfaction in this case is the extent to which the perception of the beauty shop is in accordance with user expectations. The purpose of this study is to build an online beauty shop application that can provide recommendations for beauty shops in Bandar Lampung  based  on  the  beauty  shop  rating.  The  application  is  built  with  a  recommendation  system  using  the Collaborative  Filtering method. This research can make it easier to provide recommendations about  beauty stores based on ratings given by other users. The feasibility test of the software shows that the online beauty shop application with  a  recommendation  system  based  on  Collaborative  Filtering  was  successfully  tested  using  the  Gutman  scale questionnaire technique with good results.

## Kata Kunci: Beauty Shop, Recommendation System, Collaborative Filtering, Rating
ABSTRAK – Semakin  banyaknya  tempat  kecantikan  membuat  konsumen  kesulitan  untuk  menentukan  toko kecantikan yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan, misalnya toko kecantikan yang memiliki layanan perawatan wajah, perawatan tubuh dan rambut, kualitas bagus, dan harga terjangkau. Preferensi menciptakan rasa kepuasan yang berbeda  untuk  setiap  orang.  Kepuasan  dalam  hal  ini  adalah  sejauh  mana  persepsi  toko  kecantikan  tersebut  sesuai dengan harapan pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi toko kecantikan online yang dapat memberikan rekomendasi toko kecantikan di Bandar Lampung berdasarkan rating toko kecantikan tersebut. Aplikasi dibangun  dengan  sistem  rekomendasi  menggunakan  metode  Collaborative  Filtering.  Riset  ini  dapat  memudahkan dalam memberikan rekomendasi tentang toko kecantikan berdasarkan rating yang diberikan oleh pengguna lain. Uji kelayakan perangkat lunak menunjukkan bahwa aplikasi toko kecantikan online dengan sistem rekomendasi berbasis Collaborative Filtering berhasil diuji dengan teknik angket skala Gutman dengan hasil yang baik.
Kata Kunci: Beauty Shop, Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, Rating

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dan  pertumbuhan  teknologi informasi  berdampak  baik  bagi  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  industri,  penjualan  dan  jasa. Keberadaan  teknologi  informasi  telah  membawa metamorfosis  yang  substansial  dalam  proses transformasi  bisnis  menuju  digitalisasi  dan  mobilitas [1].  Digitalisasi  pemasaran  dengan  memanfaatkan teknologi  online  dapat  memudahkan  penawaran  jasa atau promosi memiliki peluang yang sangat signifikan dalam  memperluas  pangsa  pasar  [2].  Digitalisasi pemasaran  yang  efektif  akan  mengubah  pola  pikir masyarakat  tentang  ketersediaan  barang  atau  jasa. Respon akan perubahan suatu permintaan barang atau jasa  sangat  dipengaruhi  oleh  kegiatan  pemasaran pemasaran  itu  sendiri  yang  kemudian  akan dipromosikan  secara  intensif  melalui  media  massa berupa  pemasaran  dengan  teknik  modern  [3].  Jika dilihat dari sisi pemilik usaha, digitalisasi pemasaran ini dapat memperluas area pemasaran dan tentu saja akan memberikan  kemudahan  dalam  penyajian  informasi. Dan  jika  dilihat  dari  sisi  pelanggan,  mencari  barang
atau jasa bisa didapatkan dengan mudah tanpa harus beranjak dari tempat duduk [4].
Perkembangan  jasa  kecantikan  memang  menjadi fenomena tersendiri,  tentunya karena tuntutan  hidup dan  gaya  hidup  yang  menuntut  tampil  lebih  dari biasanya.  Namun  semakin  banyaknya  tempat kecantikan  membuat  konsumen  kesulitan  untuk menentukan  toko  kecantikan  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  dibutuhkan,  misalnya  toko  kecantikan yang  memiliki  layanan  perawatan  wajah,  perawatan tubuh  dan  rambut,  kualitas  bagus,  dan  harga terjangkau. Preferensi menciptakan rasa kepuasan yang berbeda  untuk  setiap  orang.  Kepuasan  dalam  hal  ini adalah sejauh mana persepsi toko kecantikan tersebut sesuai dengan harapan pengguna.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  yakni  membangun aplikasi toko kecantikan online (beauty shop online) yang dapat  memberikan  rekomendasi  toko  kecantikan  di Bandar Lampung berdasarkan rating toko kecantikan tersebut.  Sistem  rekomendasi  menggunakan  metode Collaborative Filtering .

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Metode Collaborative  Filtering ini  dilandaskan  pada konfrontasi  dan  analisis  banyak  informasi  tentang perilaku,  aktivitas,  atau  selera  pelanggan,  dan memprediksi selera pelanggan  berdasarkan kesamaan dengan  pelanggan  lain.  Cara  ini  bertujuan  untuk memberikan rekomendasi kepada pelanggan yang akan memilih  atau  membeli  produk  tertentu  berdasarkan rating yang diberikan oleh pelanggan lain. Konsepnya sederhana,  berupa  asumsi  bahwa  seseorang  yang menyukai produk tertentu juga akan menyukai produk tersebut.
Penelitian  terdahulu  menjelaskan  bahwa  banyaknya produk  yang  ditawarkan  menyulitkan  sebagian pelanggan untuk menentukan pilihan produk apa yang akan  dipilih  dan  sesuai  dengan  selera.  Penerapan metode Collaborative Filtering pada sistem rekomendasi pemilihan  sepatu  mampu  memberikan  rekomendasi produk  sepatu  yang  sesuai  dengan  selera  pelanggan, sehingga membantu mempermudah pelangga memilih sepatu  yang  akan  dibeli  [5].  Penerapan  metode Collaborative Filtering juga dapat membantu memberikan rekomendasi kepala pelanggan yang bingung memilih bahan dan desain plakat sesuai keinginan dan dengan harga yang bersahabat, di tengah banyaknya persaingan harga  di  pasar  jasa  pembuatan  plakat  [6].  Sementara penerapkan  metode Collaborative  Filtering pada pemilihan  buku  dapat  diterapkan  dalam  membuat
sistem rekomendasi buku dengan menggunakan book proximity berdasarkan nilai rating. Hasilnya akan lebih akurat  jika  jumlah  data  yang  digunakan  banyak  dan pengguna  yang  memberikan  rating  juga  banyak.  [7]. Cara kerja metode Collaborative Filtering adalah dengan cara  membuat  database  yang  menyimpan  berbagai macam  item  yang  disukai  pelanggan.  Transaksi  baru yang  dilakukan  oleh  pelanggan  akan  disinkronkan dengan database untuk menangkap data historis yang paling layak dengan data baru. Kemudian disuguhkan sebagai  sebuah  rekomendasi  kepada  pelanggan  yang bertransaksi  [8].  Sistem  rekomendasi  merupakan sesuatu  yang  krusial  dari  sistem  informasi  dan perdagangan  elektronik.  Sistem  ini  merupakan  cara yang  efektif  untuk  memilah  berbagai  informasi  dan produk.  Pencarian  informasi  yang  akurat  dan berkualitas  sangat  penting  dalam  banyak  bidang kehidupan.  Informasi  rating  dibutuhkan  agar  dapat dengan mudah menemukan informasi yang berkualitas sesuai  dengan  preferensi  pengguna  dan  rekomendasi banyak pihak [9].

## 2. METODOLOGI
Tahap penelitian merupakan kegiatan yang dilakukan secara terencana dan sistematis untuk mencapai tujuan tertentu.  Tahapan  penelitian  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Tahap pertama adalah melakukan identifikasi masalah. Review literatur mengenai penelitian ini diperoleh dari jurnal,  buku  dan  e-book.  Beberapa  teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  observasi, wawancara,  dokumentasi  dan  studi  pustaka  untuk memperoleh  data  yang  valid.  Objek  penelitian diidentifikasi  dengan  definisi  masalah  dan  ruang lingkup penelitian sehingga penelitian lebih terarah dan kurang ekstensif. Dan permasalahan utamanya adalah minimnya  informasi  tentang  toko  kecantikan  yang memiliki  kualitas  pelayanan  yang  baik  sesuai rekomendasi dari pengguna lain.
Tahapan  kedua yaitu melakukan analisis dengan cara mengumpulkan  data  dan  mengidentifikasi  beberapa sampel jasa toko kecantikan di Kota Bandar Lampung untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan penelitian. Analisis kebutuhan sistem dilakukan  untuk  benar-benar  memahami  kebutuhan sistem  baru  dan  mengembangkan  sistem  yang mengakomodasi  kebutuhan  sistem  yang  akan dibangun.
Tahapan  ketiga  yaitu  melakukan  pemodelan  dengan membuat  desain  konseptual,  desain  database  dan desain  interface  yang  nantinya  akan  menjadi  acuan dalam  membangun  aplikasi  toko  kecantikan  online, dengan  metode Collaborative  Filtering berbasis  android dan web.
Tahapan  keempat  adalah development sistem  dan lakukan validasi sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Item-Based Collaborative Filtering
1) Tahap menghitung nilai kemiripan
Tahap  awal  penghitungan  nilai  kesamaan  antar  item yang diberi rating oleh pengguna. Bentuk penilaian dari pengguna berupa rating pada skala 1-5. Berikut adalah hasil skenario pemeringkatan dengan 6 responden dan 6 produk jasa, yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Rating No Nama Member Produk Layanan A Produk Layanan B Produk Layanan C Produk Layanan D Produk Layanan E Produk Layanan F Rata-rata Rating 1 Member 1 0 5 4 3 0 0 4.00 2 Member 2 0 0 3 2 4 1 2.50 3 Member 3 0 3 0 0 0 3 3.00 4 Member 4 4 0 0 1 0 0 2.50 5 Member 5 0 2 2 4 0 5 3.25 6 Member 6 0 5 0 4 0 0 4.50
Dengan menggunakan persamaan adjusted cosine , berikut kesamaan antara produk layanan B dan layanan C.
(1)
Dalam  menghitung  nilai  kemiripan,  nilai  yang  akan dihasilkan oleh persamaan adjusted cosinus berada pada rentang +1.0 hingga -1.0, sedangkan informasi korelasi antara  kedua  item  tersebut  diketahui  jika  Nilai kesamaan  0  berarti  kedua  item  tersebut  tidak berkorelasi  (independen).  Nilai  kesamaan  mendekati +1.0 berarti kedua item tersebut cenderung mirip satu sama lain. Jadi jika rank suatu item diketahui maka rank item  lain  dapat  diketahui  dan  disimpulkan  dengan probabilitas tinggi. Dan nilai kesamaan mendekati -1.0 berarti  kedua  item  tersebut  saling  bertentangan  dan dalam  hal  ini  juga  peringkat  suatu  item  dapat ditentukan berdasarkan peringkat item lainnya, namun
keadaan  saat  ini  adalah  jika  peringkat  item  pertama meningkat maka peringkat item kedua akan sebaliknya, yaitu menurun.
Setelah  menghitung  kemiripan  nilai  lain  dengan menggunakan rumus yang sama, diperoleh tabel nilai persamaan  antar  produk  yang  diperoleh  seperti  pada Tabel 2. Berdasarkan hitungan kemiripan pada Tabel 2 maka  kemiripan  ada  pada  Produk  Layanan  B  dan Produk Layanan C, Produk Layanan C dengan Produk Layanan  E,  dan  Produk  Layanan  D  dengan  Produk Layanan F.

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Tabel 2. Kesamaan Antar Produk Layanan
Produk Layanan 1  Produk Layanan 2  Nilai Kemiripan    Kemiripan
Produk Layanan A Produk Layanan B 0.00 Independen Produk Layanan A Produk Layanan C 0.00 Independen Produk Layanan A Produk Layanan D -1.00 Bertentangan Produk Layanan A Produk Layanan E 0.00 Independen Produk Layanan A Produk Layanan F 0.00 Independen Produk Layanan B Produk Layanan C 0.78 Mirip Produk Layanan B Produk Layanan D -0.97 Bertentangan Produk Layanan B Produk Layanan E 0.00 Independen Produk Layanan B Produk Layanan F -1.00 Bertentangan Produk Layanan C Produk Layanan D -0.66 Bertentangan Produk Layanan C Produk Layanan E 1.00 Mirip Produk Layanan C Produk Layanan F -0.95 Bertentangan Produk Layanan D  Produk Layanan E -1.00 Bertentangan Produk Layanan D  Produk Layanan F 0.99 Mirip Produk Layanan E Produk Layanan F -1.00 Bertentangan
2) Tahap mencari nilai prediksi
Tahap  selanjutnya,  penciptaan  nilai  prediksi.  Setelah mendapatkan  satu  set  item  yang  sangat  mirip berdasarkan penghitungan kesamaan, proses  prediksi dijalankan  yang  akan  memperkirakan  nilai  peringkat pengguna  untuk  item  yang  sebelumnya  belum  diberi peringkat oleh pengguna.
Setelah  didapatkan  nilai  kesamaan  antar  produk  jasa, nilai  yang  lebih  besar  dari  0  akan  digunakan  untuk mendapatkan nilai prediktif, karena nilai ini dianggap minimal  untuk  komunikasi  antar  produk.  Untuk mendapatkan  nilai  prediksi  produk  yang  belum dievaluasi  oleh  pengguna,  digunakan  persamaan penjumlahan terbobot (weighted sum) . Perhitungan nilai prediksi Anggota 1 untuk produk layanan A, yaitu:
(2) Setelah menghitung nilai prediksi lainnya menggunakan  rumus  penjumlahan  terbobot  maka diperoleh  tabel  hasil  prediksi  pada  Tabel  3. Berdasarkan  hasil  nilai  prediksi  di  atas  dapat  dilihat bahwa member 1 mendapatkan rekomendasi produk
layanan  E,  member  3  mendapatkan  rekomendasi produk  layanan  D,  member  4  mendapatkan rekomendasi  produk  layanan  F,  dan  member  6 mendapatkan rekomendasi produk layanan C.
Tabel 3. Hasil Nilai Prediksi Member Produk Pelayanan Prediksi Kemiripan 1 A -3.00 Bertentangan 1 E 0.50 Mirip 1 F -1.98 Bertentangan 2 A -2.00 Bertentangan 2 B -0.22 Bertentangan 3 A 0.00 Independen 3 C -0.29 Bertentangan 3 D 0.03 Mirip 3 E -3.00 Bertentangan 4 B -1.00 Bertentangan 4 C -1.00 Bertentangan 4 E -1.00 Bertentangan 4 F 1.00 Mirip 5 A -4.00 Bertentangan 5 E -2.33 Bertentangan

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Member Produk Pelayanan Prediksi Kemiripan 6 A -4.00 Bertentangan 6 C 0.88 Mirip 6 E -4.00 Bertentangan 6 F -0.52 Bertentangan

## B. Uji Kelayakan Sistem
Pada tahap ini, sistem yang dibangun dan menjalankan fungsi-fungsi yang dibutuhkan akan diuji menggunakan metode black box test untuk mengukur aspek fungsional interface sistem informasi. Pengujian kelayakan  dilakukan  dengan  menggunakan  test  case berupa checklist yang menunjukkan analisis kebutuhan program.  Dari  daftar  ini,  kuesioner  dibuat  untuk melihat apakah fungsi tampilan berfungsi dengan baik atau sebaliknya.
Pengukuran  fungsional  antarmuka  dilakukan  oleh beberapa  administrator  toko.  Pengujian  kelayakan sistem  ini  menggunakan  skala  Guttmann.  Skala Guttman  sangat  baik  dalam  memastikan  integritas dimensi dan sikap atau sifat yang dipelajari, yang sering disebut  atribut  universal  [10].  Penilaian  perhitungan responden  pada  skala  Guttman  dapat  dilihat  pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Skoring Skala Guttman Alternatif Jawaban Skor Positif Negatif Ya 1 0 Tidak 0 1
Tanggapan  responden  dapat  digunakan  sebagai  skor terendah adalah "nol" dan skor tertinggi adalah "satu". Untuk  alternatif  jawaban  dalam  kuisioner  diberikan kategori pernyataan positif yaitu Ya = 1 dan Tidak = 0, sedangkan kategori untuk setiap pernyataan negatif adalah  Ya  =  0  dan  Tidak  =  1.  Penelitian  ini menggunakan  skala  Gutmann  dalam  berbentuk checklist, sehingga diharapkan mendapat jawaban yang tegas tentang data yang diperoleh.
Setelah  memperoleh  data  tes  instrumen,  tabulasi dilakukan  pada  tabel  Guttman  dengan  menata  butir-
butir berdasarkan skor jawaban "Ya" tertinggi hingga terendah.  Lantaran  instrumen  pada  penelitian  sistem rekomendasi  layanan  jasa  kecantikan  menggunakan angket skala Guttman, maka koefisien reproduktifitas digunakan untuk mendapatkan tingkat validitas angket.
Uji kelayakan fungsional sistem ini melibatkan 5 admin beauty shop di Bandar Lampung dengan menggunakan kuesioner yang telah disediakan yang berisi beberapa daftar  fungsi  pada  aplikasi  beauty  shop  seperti  yang ditentukan dalam analisis kebutuhan sistem.
Tabel 5. Uji Kelayakan Sistem
No Interface Fungsional Ya  Tidak 1 Login Aplikasi beauty shop dapat melakukan login dengan baik 5 0 2 Logout Aplikasi beauty shop dapat melakukan logout dengan baik 5 0 3 Beranda Aplikasi beauty shop dapat menampilkan halaman beranda sistem 5 0 4 Data Pelayanan Aplikasi beauty shop dapat melakukan tambah data pelayanan 5 0 5 Data Pelayanan Aplikasi beauty shop dapat melakukan ubah data pelayanan 5 0 6 Data Pelayanan Aplikasi beauty shop dapat melakukan hapus data pelayanan 5 0 7 Data Kategori Aplikasi beauty shop dapat melakukan tambah data kategori 5 0 8 Data Kategori Aplikasi beauty shop dapat melakukan ubah data kategori 5 0 9 Data Kategori Aplikasi beauty shop dapat melakukan hapus data kategori 5 0 10 Data Petugas Aplikasi beauty shop dapat melakukan tambah data petugas 5 0 11 Data Petugas Aplikasi beauty shop dapat melakukan ubah data petugas 5 0 12 Data Petugas Aplikasi beauty shop dapat melakukan hapus data petugas 5 0 13 Foto Salon Aplikasi beauty shop dapat melakukan update foto-foto salon 5 0 14 Appoint-ment Aplikasi beauty shop dapat melakukan validasi booking user (tolak/terima) 5 0 15 Data Pembayaran  Aplikasi beauty shop dapat melakukan ubah status pembayaran 5 0 16 Data Pembayaran  Aplikasi beauty shop dapat melakukan hapus data pembayaran 5 0 17 Edit Profil Aplikasi beauty shop dapat melakukan perubahan profil dengan baik 5 0 e = Jumlah Error 0 n = Jumlah Responden * Banyak Pertanyaan = 5 * 17 = 85

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Koefisien  reprodusibilitas  pada  sistem  rekomendasi beauty shop adalah
Kr = 1 – ( e / n ) Kr = 1 – ( 0 / 85 ) (3) Kr = 1 – 0 Kr = 1
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  koefisien reprodusibilitas (Kr) atau  fungsional  interface  sistem dimana e adalah  jumlah  kesalahan  atau  jumlah  total fungsi  yang  tidak  valid,  dan n dinotasikan  sebagai jumlah total pilihan jawaban yaitu jumlah pertanyaan dikali jumlah responden.
Setelah dilakukan uji instrumen dengan 17 pertanyaan pada  5  responden  dan  kesalahan  total  0, reproduktifitas atau koefisien fungsional sistem adalah 1.  Rumus  pengukuran  fungsionalitas  menjelaskan bahwa nilai yang mendekati angka 1 (0 <= Kr <= 1) dianggap sudah baik. Berdasarkan hasil tersebut, maka hasil uji instrumen pada sistem rekomendasi beauty shop ini dianggap memenuhi kriteria layak.

## 4. KESIMPULAN
Untuk  memudahkan  pengguna  dalam  menentukan salon  kecantikan  berdasarkan  rating  yang  diberikan oleh pengguna lain, disediakan fitur rekomendasi. Fitur rekomendasi dibangun dengan mekanisme pemfilteran kolaboratif.  Metode  kolaboratif  filtering  merupakan metode yang tepat untuk diterapkan pada aplikasi toko kecantikan online dimana layanan yang direkomendasikan adalah layanan yang memiliki  nilai rating  tertinggi,  sehingga  memudahkan  pengguna untuk  menemukan  informasi  yang  diinginkan  secara cepat  dan  akurat.  Berdasarkan  hasil  pengujian kelayakan  perangkat  lunak  menunjukkan  bahwa aplikasi  toko  kecantikan  online  dengan  sistem rekomendasi  metode Collaborative  Filtering telah memenuhi kriteria layak.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] K. C. Laudon and C.  G. Traver, E-Commerce
2014,  10th  Edition ,  10th  ed.  New  York:
Pearson, 2014.
[2] J.  Bernadi,  “Aplikasi  Sistem  Informasi Penjualan  Berbasis  Web  pada  Toko  Velg YQ,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 4, no. 2, pp. 731 – 741, 2013, doi: 10.21512/comtech.v4i2.2504. [3] E. Erlangga and A. Furqon, “Portal e -Brosur
Berbasis Modern Advertising Methods Untuk
Efektifitas  Periklanan,” Expert  J.  Manaj.  Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 20 – 42, Jun.
2014, doi: 10.36448/jmsit.v4i1.488.
[4] E. Erlangga, M. H. Anggraini, F. Ariani, and Y. Aprilinda, “Aplikasi E -Marketing Panglong Kayu  Menggunakan  Metode  Colaborative Filtering,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11,  no.  1,  pp.  57 – 66,  2020,  doi: 10.36448/jsit.v11i1.1460.
[5] A. Kurniawan, “Sistem Rekomendasi Produk Sepatu  dengan  Menggunakan  Metode Collaborative  Filtering,” Semin.  Nas.  Teknol. Inf. dan Komun. , pp. 610 – 614, 2016, [Online].
Available:
https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makal ah/2016/92.pdf.
[6] I. W. G. P. Darmaja and I. B. M. Mahendra, “Aplikasi  E -commerce  dengan  Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering pada  Penjualan  Plakat,”  in Prosiding  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  &  Aplikasinya ,
2015, pp. 242 – 549.
[7] M.  Irfan,  A.  D.  C.,  and  F.  H.  R., “Sistem Rekomendasi:  Buku  Online  dengan  Metode Collaborative Filtering,” J. Teknol. Technoscientia , vol. 7, no. 1, pp. 76 – 84, 2014. [8] G.  I.  Marthasari,  Y.  Azhar,  and  D.  K.
Puspitaningrum, “Sistem Rekomendasi
Penyewaan Perlengkapan Pesta Menggunakan Collaborative Filtering dan Penggalian Aturan Asosiasi,” J. SimanteC , vol. 5, no. 1, pp. 1 – 8, 2015. [9] E.  B.  Prasetya,  “Perancangan  Web  Rank Menggunakan Collaborative Filtering Berdasarkan  Kemiripan  Konten,” Pros.
Semnastek  (Seminar  Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  no. November, pp. 12 – 14, 2015.
[10] U. Rianse and Abdi, Metodologi Penelitian Sosial dan  Ekonomi:  Teori  dan  Aplikasi .  Bandung, Indonesia: Alfabeta, 2013.