BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penelitian seputar sistem rekomendasi dalam satu dekade terakhir ini berkembang dengan pesat. Lebih dari 200 artikel penelitian yang membahas tentang sistem rekomendasi sudah terpublikasi (Beel, 2013). Seiring bertambahnya artikel-artikel tersebut, algoritma rekomendasi yang dikembangkan dan diinovasikan sesuai dengan kebutuhan masing-masing sistem pun semakin banyak. Berdasarkan sudut pandang penyaringan informasinya, algoritma rekomendasi yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi terbagi menjadi tiga jenis, yaitu : Content-Based Filtering (CB), User-Based Collaborative Filtering(UCF) dan Item-Based Collaborative Filtering (ICF).
Beberapa peneliti mengembangkan ketiga algoritma penyaringan tersebut secara terpisah, namun ada juga peneliti yang menggabungkan lebih dari satu algoritma dengan tujuan mendapatkan hasil rekomendasi yang terbaik (Hu et al., 2011), (De Campos et al., 2010), (Chen et al. 2010). Untuk mengetahui apakah algoritma yang dikembangkan mendapatkan hasil yang terbaik atau tidak, para peneliti menggunakan beberapa teknik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE), Precision Value, Recall, dan lainnya. (Beel, 2013), (Jin, 2006), (Claypool, 1999).
Dalam penerapannya pada sistem rekomendasi, UCF seringkali dipasangkan dengan ICF karena memiliki banyak kesamaan dalam teknik 1.1. Latar Belakangg
Penelititian seputar sisteem m rekomendasi dalam satu ddekade terakhir ini
berkembabang dengann pepesaat. Lebbihh ddarri 20200 arartitkekell pepenelitian yanang g membahas
tentntang siiststemem rekomenendadasi sudah terpuublblikikasi (Beeeel,l, 2013). Seiring
bertamambabahnhnya arttikikel-artikel tersebut, algoritma rekomendadasis yanngg didikekembanngkg an
dan n didiini ovasasikan sesuai dengan kebutuhan masing-masing sisstet m pupun n semakikin
ba
banynyak. Berdasarkan sudut pandang penyaringan informasinnyay , alalgogorirtmaa
reekok meendasi yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi terbbagi mmenjaadid
tiga jeenis, yaitu : Content-Based Filtering (CB), User-Based Coollaboraative
Filtltere ining(UCF) dan Item-Based Collaborative Filtering (ICF).
Beberapa peneliti mengembabangngkakan ketiga algoritma penyaringan terersesebubut
se
secacaraa ttererpipsah, namun ada juga peneliti yang mengggag bungkan lelebibihh dadariri ssaatu
al
algogoriritma dengan ttujujuauan mendapatatkakan n hahasisil rekomendndasasii yay ng terbaik ((HuHu et al.,
2011),) ((DeDe CCamamppos et al., 2010), (Chen eet al. 2010). Unttukuk mmenengegetatahui apakah
algoritma yang dikembangkan mmendapatkaan hasil yang terbaik atau tidak, para
peneliti menggunakan beberapa teknik eevaluasi seperti Mean Absolute Error
(MAE), Precision Value, Recalll, daan lainnya. (Beel, 2013), (Jin, 2006),
penyaringan dan bahkan dalam hal kekurangan dan kelebihannya. UCF mengasumsikan bahwa untuk mencari sesuatu yang akan disukai oleh pengguna A, maka harus dicari pengguna lain dengan kecenderungan yang sama. Pengguna lain yang memiliki ketertarikan / kecenderungan yang sama dengan pengguna A disebut dengan neighbor. Segala sesuatu yang disukai oleh neighbor akan menjadi sumber rekomendasi untuk pengguna A. Sedikit berbeda dengan UCF, ICF menampung segala item yang telah disukai oleh pengguna A terlebih dahulu dan kemudian mulai menelusuri item lain yang akan disukai oleh pengguna A. Perbedaan ICF dan UCF terletak pada titik awal dalam mencari rekomendasi untuk seorang pengguna dan jenis neighbor-nya. (Lops et al., 2011), (Sarwar et al., 2001).
Peran neighbor sangatlah penting dalam sistem rekomendasi, selain berperan sebagai sumber rekomendasi, ada juga data lain pada neighbor yang nantinya akan digunakan untuk menghitung nilai prediksi. Dalam hal ini data tersebut adalah nilai rating neighbor terhadap item rekomendasi. Nilai prediksi ini nantinya digunakan oleh para peneliti sebagai tolak ukur seberapa “baik”
algoritma rekomendasi yang sedang dikembangkan.
Pada penelitian ini, peneliti mencoba memanfaatkan sebuah metode pengukuran dengan tujuan bisa mendapatkan neighbor terbaik, sebagai dasar pencarian rekomendasi dan nilai prediksi yang akurat. Metode pengukuran yang digunakan adalah Pearson-Correlation Coefficient. Dengan memanfaatkan metode pengukuran ini, peneliti ingin membuktikan seberapa besar pengaruh A, maka harus dicari penggununaa llain dengan kekecec nderungan yang sama. Pengguna
lain yang memilikii kketertarikan / kecenderungan yang ssama a dengan pengguna A
disebut dengngaan neighbor. Segalala sese uau tutuyyanang didsukai oleh neigghbh or akan menjadi
sumberer rekomendasisi uuntntuuk pengguna A. SS dedikkiit bbeerbeda dengan n UCF, ICF
me
menampunng g sesegagala itemm yang telah disukai oleh peengnggug na AA ttererlelebih dahuhulu dan
kemudidianan mulaiai menelusuri item lain yang akan disukkaiai oleh h pepengnggunaa A.
Peerbrb dedaan IICF dan UCF terletak pada titik awal dalam menccari rrekekomo endaasis
un
untutuk seeorang pengguna dan jenis neighbor-nya. (Lops et al., 201111), ((SaSarwrwaar et
al., 20001).
Peran neighbor sangatlah penting dalam sistem rekomenddasi,, selainn
berperan sebagagaiai ssumumbeberr rekorek meendn asi, aadada jjugugaa dadatata llaiainn pap da neighborr yyanangg
na
nantinya akan digunakan untuk mengnghitung nilai prediksi. Dalam hal iinni ddatata
te
tersrsebebutu adadalalahh ninilalaii raratitingngnneieighghborrterhadaappititemem rerekokomemendndasasii.NNililaiippreredidiksksii ini
na
nantntininyaya diggununakakanan oolelehh paparar penenelelititi sebabagagaii tot laakk ukukuru sebbererapapa ““baik”
algoritma rekkomendasi yang sedanngg dikembmbangkan.
Pada penelitian ini, penneliti menncoba memanfaatkan sebuah metode
pengukuran dengan tujuan bisa mmendapapatkan neighbor terbaik, sebagai dasar r
Keakuratan rekomendasi dan prediksi dari penelitian ini akan dievaluasi
dengan menggunakan metode evaluasi Mean Absolute Error (MAE), Precision
dan Recall Value. Metode MAE digunakan untuk mengukur seberapa kuat akurasi
dari nilai prediksi yang diberikan oleh algoritma peneliti dengan nilai rating yang
sudah diberi oleh pengguna (evaluasi secara offline). Precision dan Recall Value berfungsi untuk mengetahui seberapa banyak rekomendasi item yang “tepat”
diberikan untuk penerima.
1.2. Perumusan Masalah
Dari latar belakang permasalahan tersebut diatas, dapat diambil rumusan
masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana menerapkan metode Pearson-Correlation kedalam sistem
rekomendasi?
2. Apakah nilai relasi antara pengguna terhadap neighbor-nya dapat
mempengaruhi keakuratan rekomendasi dan prediksi?
1.3. Batasan Masalah
Pada penelitian ini lingkup permasalahan dibatasi sebagai berikut :
1. Teknik pengukuran yang digunakan untuk menentukan relasi antar pengguna
sistem adalah Pearson-Correlation
2. Algoritma yang digunakan untuk menghitung nilai prediksi rekomendasi
adalah User-Based Collaborative Filtering dengan melibatkan nilai kedekatan
pengguna dengan neighbor-nya.
danRecall Value. Metode MAEAEddigunakan uuntntuku mengukur seberapa kuat akurasi
dari nilai prediksi yayanng diberikan oleh algoritma penelilititi dengan nilai rating yang g
sudah diberiri oleh pengguna (evvalauauasis ssececarara a ofofflfine). Precisionn dan Recall Value
berfunnggsi untuk meengngetetahahui seberapa banyakk rrekekomomeendasi item yayang “tepat”
diibberikan ununtutuk k ppenerimama.
1.2. PePerurumusasan Masalah
Daarri latar belakang permasalahan tersebut diatas, dapat didiammbibill rurumum sann
ma
masalah h sebagai berikut :
1. Baagaimana menerapkan metode Pearson-Correlation kedallam siststemm
rekkomendasi?
2.
2 Apakah nilai relasi antara ppenengguna terhadap neighbor-nya ddapapaat
me
mempmpengaruhi keakuratan rekomendasi dan prediksi?
1.
1.3.3.BaBatatasan MaMasasalalah Pa
P dda penelitian ini lingkup p pep rmassaalahan dibatasi sebagaii bberikut :
1. Teknik pengukuran yang diggunu akan untntuk menentukan relasi antar pengguna
sistem adalah Pearson-Correlatation
3. Teknik evaluasi yang digunakan untuk mengukur keakuratan nilai prediksi
adalah Mean Absolute Error (MAE).
4. Precision, Recall Value digunakan untuk mengukur keakuratan rekomendasi.
1.4. Manfaat Penelitian
Penelitian ini bermanfaat untuk para peneliti ataupun developer yang ingin
mengembangkan sistem rekomendasi. Hasil evaluasi dari algoritma prediksi,
algoritma rekomendasi serta pencarian neighbor dapat digunakan sebagai bahan
tinjauan untuk penelitian di masa mendatang.
1.5. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah pemanfaatan
Pearson-Correlation dalam pencarian neighbor dan melibatkannya dalam proses penawaran rekomendasi serta penghitungan nilai prediksi dapat mempengaruhi
kualitas rekomendasi.
1.6. Sistematika Penulisan
Penulisan tesis ini dengan judul : User-Based Collaborative Filtering
Dengan Memanfaatkan Pearson-Correlation Untuk Mencari Neighbor Terdekat
Dalam Sistem Rekomendasi, disusun dalam lima bab, dengan sistematika
penulisan sebagai berikut.
Bab pertama Pendahuluan. Bab ini menjelaskan secara singkat isi dari
tesis yang berisi latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah dan manfaat
penelitian serta tujuan penelitian.
4. Precision, Recall Valuluee ddigunakan untuk mengnguku ur keakuratan rekomendasi.
1.4. Manfaat PePenelitian Pe
Penelitian ininiberermam nfaaatt ununtutuk kpaaraappenenelelittii atatauaupundeveloopep r yang inginr
meenngembangngkakan n sistem rekekomomendasi. HaH sisill evevaluasi darri i ala gog ritma prp ediksi,
algoriritmma a rerekkomeendndasi serta pencarian neighbor dapatr ddigigunakakanan ssebebagai bbahan
tinjjauauanan untukuk penelitian di masa mendatang.
1.
1.5.5.Tujujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah ppemanfaatatann
Pearsoon-Correlation dalam pencarian neighbor dan melibatkannyar daalam pprrosees
penaawawaran rekomenddasasii sesertrtaa pep nghitungan nnililaiai ppreredidksi dapat meemmpengaruruhihi
kualitas rekomendasi.
1.
1.6.6.SiSstemematatikikaa PePenunulilisasann
Penulisan n tetesisis ininii dedengann jjududulul : UUseser-r-BaBaseed d CoCollaborativivee FiFilltering
Dengan MMememanfaatkan Pearson-CCorrelattiion Untuk Mencarii NeNeigighbhbor Terdekat
Dalam Sistem Rekomendasi, disusun daalam lima bab, dengan sistematika
penulisan sebagai berikut.
Bab kedua Tinjauan Pustaka. Bab ini akan menjelaskan teori yang
mendukung penyelesaian tesis yang berisi uraian penelitian pendahuluan,
algoritma User-Based Collaborative Filtering, Pearson-Correlation Coefficient, Mean Absolute Error,Precision dan Recall Value.
Bab ketiga Metodologi Penelitian. Bab ini menjelaskan tentang bahan atau
materi penelitian, data dan langkah-langkah penelitian.
Bab keempat Analisis dan Perancangan Sistem. Bab ini memberikan
penjelasan tentang analisis dan desain perangkat lunak yang akan dibangun, serta
sistem yang akan diterapkan.
Bab kelima Implementasi dan Pengujian Sistem. Dalam bab ini akan
dibahas implementasi dari teknik pengukuran Pearson-Correlation untuk mencari
neighbor dalam sistem rekomendasi yang memanfaatkan User-Based Collaborative Filtering dan mengevaluasi hasil yang didapat dengan menggunakan Mean Absolute Errordan Precision Value.
Bab keenam Kesimpulan dan Saran. Bab ini berisi kesimpulan penelitian
serta saran-saran yang mungkin diberikan untuk pengembangan lebih lanjut. algoritma User-Based Collaboborrative Filteriringng,, Pearson-Correlation Coefficient,
Mean Absolute Errororr,PrecisiondanRecall Value.
Baabb ketiga MMettododoloogi PeP nen lilitiana . BaBabbinini i mem njelaskan tentntang bahan atau
mateeriri penelitiaian,n data adad n langgkaah-h lalangngkakah h pep nelitiann.
Ba
Bab b kkeemmppat Analisis dan Perancangan Sistem. Babb ininii mem mbererikan
penjnjelelaasan tteentang analisis dan desain perangkat lunak yang akkana dibibanangugun, serrtat
si
sissteme yaang akan diterapkan.
Bab kelima Implementasi dan Pengujian Sistem. Dalam babab ini akkanan
di
dbahaas implementasi dari teknik pengukuranPearson-Correlation unttuk meencarri
neighbhboror dalam ssisisttem rerekok mendasi yangya mmememanfaatkan UUser-Basaseded
Co
C llaborative Filtering dang menengegevaluasi hasil yang didapat ddenengagan
me
mengnggugunan kan Mean Absolute Errordan Precision Value.
Ba
Bab kekeenenamam KKesesimimpuulalan dan n SaSaran. BBabb iinini bberisisi i kekesisimpmpululanan ppenenelitian
