IMPLEMENTASI METODE
COLLABORATIVE TAGGING
PADA
SISTEM REKOMENDASI ARTIKEL PUBLIKASI ILMIAH
SKRIPSI
HASMI FARHANDANI ANSARI
091402061
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
IMPLEMENTASI METODE COLLABORATIVE TAGGING PADA SISTEM REKOMENDASI ARTIKEL PUBLIKASI ILMIAH
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
HASMI FARHANDANI ANSARI 091402061
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : IMPLEMENTASI METODE COLLABORATIVE
TAGGING PADA SISTEM REKOMENDASI ARTIKEL PUBLIKASI ILMIAH
Kategori : SKRIPSI
Nama : HASMI FARHANDANI ANSARI
Nomor Induk Mahasiswa : 091042061
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, Juni 2014 Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Sarah Purnamawati, ST,M.Sc M.Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc.IT NIP 19830226 201012 2 003 NIP 19830129 200912 1 003
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
PERNYATAAN
IMPLEMENTASI METODE COLLABORATIVE TAGGING PADA SISTEM REKOMENDASI ARTIKEL PUBLIKASI ILMIAH
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Juni 2014
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis sampaikan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Untuk itu penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer danTeknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Teknologi Informasi.
2. Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Teknologi Informasi, M. Anggia Muchtar, ST, MM.IT dan M. Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT.
3. Seluruh dosen Departemen Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer USU yang telah memberikan ilmu, dukungan, arahan dan bantuannya selama proses perkuliahan.
4. Kepada Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT selaku pembimbing satu dan Ibu Sarah Purnamawati, ST,M.Sc selaku pembimbing dua yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya, serta memberikan kritik dan saran kepada penulis. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Dr.Syahril Effendi, S.Si, M.IT dan Bapak Baihaqi Siregar, S.Si, M.T yang telah bersedia menjadi dosen pembanding.
5. Skripsi ini penulis persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga penulis yang telah memberikan dukungan dan motivasi, ayahanda H.Al-Ansari,Se dan ibunda Hj.Sri Azneini, S.Pd yang selalu sabar dalam mendidik dan membesarkan penulis. Untuk adik penulis Hanny Natasya Ansari dan Hadid Fachriansyah Ansari yang selalu memberikan dorongan dan dukungan kepada penulis .
7. Serta kepada pihak lain yang telah mendukung serta memberikan bantuan, saran, dan kritik kepada penulis selama pengerjaan skripsi ini.
ABSTRAK
Berkembangnya World Wide Web (WWW) dan banyaknya orang yang menulis informasi pada WWW membuat pengguna dapat mengakses informasi sangat banyak dan juga informasi yang tidak diinginkan oleh pengguna. Salah satunya adalah artikel publikasi ilmiah. Pengguna dihadapkan dengan banyaknya pilihan artikel publikasi ilmiah yang ada, sehingga pengguna kesulitan dalam menemukan artikel publikasi ilmiah yang sesuai dengan minat mereka. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi artikel publikasi yang sesuai dengan minat pengguna.Salah satu metode sistem rekomendasi yang sedang berkembang adalah collaborative tagging. Collaborative tagging menjelaskan proses yang memungkinkan banyak pengguna untuk memberikan keterangan sebuah item
dengan dengan sebuah kata kunci contohnya tagging.Salah satu metode yang digunakan pada collaborative tagging adalah dengan menggunakan pemodelan vektor(Vector Space Model) dan untuk memberikan rekomendasi dengan menggunakan cosine similarity. Pada penelitian ini penulis menggunakan
collaborative tagging dengan pemodelan vektor (Vector Space Model). Hasil
penelitian ini adalah penggunaan collaborative tagging dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna sesuai dengan minat mereka.
The Implementation of Collaborative Tagging on Scientific Publication Recommender System
ABSTRACT
The development of the World Wide Web ( WWW ) and the number of people who write information on the WWW allow users to access a very large information and also the information that is not desired by the user. One of them is the article of scientific publications. Users are faced with many choices of available scientific publication articles, so it is difficult for users to find articles of scientific publications that match their interests. Therefore requires a recommendation system that can provide recommendations in accordance with users interests. One of the methods that is being rapidly developed in recommendation system is collaborative tagging . Collaborative tagging describes the process that allows many users to annotate an item with a keyword or tagging. One of the models used in collaborative tagging is vector model ( Vector Space Model ) and to provide recommendations, cosine similarity is used. In this study, the authors use collaborative tagging with vector modeling ( Vector Space Model ) and cosine similiarity . The results of this study is that the use of collaborative tagging can successfully provide recommendations to users that match their interests.
DAFTAR ISI
PERSETUJUAN i
PERNYATAAN ii
UCAPAN TERIMA KASIH iii
ABSTRAK v
DAFTAR ISI vii
DAFTAR TABEL x
DAFTAR GAMBAR xi
BAB I 1
PENDAHULUAN 1
1.1. Latar Belakang 1
1.2. Rumusan Masalah 2
1.3. Batasan Masalah 2
1.4. Tujuan Penelitian 2
1.5. Manfaat Penelitian 2
1.6. Metodologi Penelitian 3
1.7. Sistematika Penulisan 4
BAB 2 6
LANDASAN TEORI 6
2.1. Sistem Rekomendasi 6
2.2. Tagging 7
2.2.1 User-Generated Tags 7
2.2.2 Machine-Generated Tags 7
2.3. Collaborative Tagging 8
2.4. Vector Space Model 8
2.4. Bahasa Pemrograman PHP 14
2.5. Database 14
2.6. Unified Modelling Language (UML) 15
2.8. Penelitian Terdahulu 16
BAB 3 18
ANALISIS DAN PERANCANGAN 18
3.1. Data Yang Digunakan 18
3.2. Use Case Diagram 18
3.3. Activity Diagrams 20
3.3.1. Activity Diagram Register 20
3.3.2. Activity Diagram Logout 21
3.3.3. Activity Diagram Halaman Utama 22
3.3.4 Activity Diagram Halaman submit artikel 23 3.3.5. Activity Diagram Halaman Rekomendasi 24 3.3.6. Activity Diagram lihat daftar artikel publikasi oleh pengguna 25
3.3.7. Activity Diagram Logout 26
3.4. Flowchart 26
3.4.1. Flowchart Keseluruhan Rekomendasi 27
3.5. Perancangan Sistem 35
3.5.1. Kebutuhan Perangkat Lunak 35
3.5.2. Perancangan Antar Muka Perangkat Lunak 35
3.6. Perancangan Database 43
3.6.1 Perancangan Database 43
3.6.2. Relasi Antar Tabel 47
BAB 4 48
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 48
4.1. Implementasi Sistem 48
4.2. Implementasi Perancangan Antarmuka 49
4.2.1. Halaman Registrasi 49
4.2.2. Halaman Login 50
4.2.3 Halaman Home 50
4.2.4 Halaman Rekomendasi 51
4.2 5 Halaman Lihat artikel publikasi ilmiah 51
4.3 Pengujian Sistem 53
4.3.1. Rencana Pengujian Sistem 53
4.3.2. Hasil Pengujian Sistem 54
4.3.3 Persiapan Pengujian Data 56
BAB 5 64
KESIMPULAN DAN SARAN 64
5.1. Kesimpulan 64
5.2. Saran 64
DAFTAR PUSTAKA 65
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1 Data artikel yang telah diberikan tagging oleh pengguna. 10
Tabel 3.2 Raw Data Jurnal. 11
Tabel 3.3 Normalized Vector jurnal 11
Tabel 3.4 Data Tagging user 12
Tabel 3.5 Raw Data User 13
Tabel 3.6 Normalized vector User 13
Tabel 3.7 Dot Product User x Jurnal 14
Tabel 3.2 Normalized Vector Pengguna u1 30
Tabel 3.3 Raw Data Jurnal 31
Tabel 4.1 Rencana Pengujian 53
Tabel 4.2 Hasil Pengujian 54
Tabel 4.2 Hasil Pengujian (Lanjutan) 57
Tabel 4.3 Artikel yang telah disubmit oleh agus 57
Tabel 4.3 Artikel yang telah disubmit oleh agus (Lanjutan) 58
Tabel 4.4 Raw Data Jurnal pada database 56
Tabel 4.4 Raw Data Jurnal pada database (Lanjutan) 56
Tabel 4.4 Raw Data Jurnal pada database (Lanjutan) 60
Tabel 4.5 Perhitungan Normalized Vector for journal 60
Tabel 4.5 Perhitungan Normalized Vector for Journal ( Lanjutan) 61
Tabel 4.6 Raw Data Pengguna Agus 61
Tabel 4.6 Raw Data Pengguna Agus (Lanjutan) 62
Tabel 4.7 Normalized Vector for agus 63
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1 Use Case Diagram 19
Gambar 3.2 Activity Diagram Register 20
Gambar 3.3 Activity Diagram Login 21
Gambar 3.4 Activity Diagram Halaman Utama 22
Gambar 3.5Activity Diagram Halaman submit artikel 23 Gambar 3.5 Activity Diagram Halaman Rekomendasi 24 Gambar 3.6 Activity Diagram Lihat Jurnal Yang dibookmark pengguna 25
Gambar 3.7 Activity diagram logout 26
Gambar 3.5 Flowchart Rekomendasi Keseluruhan 27 Gambar 3.7 Flowchart Perhitungan Normalized Vector Pengguna 29 Gambar 3.8 Flowchart Perhitungan Raw Data Jurnal 30 Gambar 3.9 Flowchart Perhitungan Normalized Vector Jurnal 32 Gambar 4.0 Flowchart Dot Product Pengguna dengan Jurnal 34
Gambar 3.12 Form Registrasi 35
Gambar 3.13 Form Login 36
Gambar 3.14 Halaman Utama 37
Gambar 3.15 Halaman All Article 38
Gambar 3.16 Halaman about 39
Gambar 3.17 Submit article 40
Gambar 3.18 Tabel user 43
Gambar 3.19 Tabel Author 43
Gambar 3.20 Tabel jurnal 44
Gambar 3.21 Tabel tagging 45
Gambar 3.22 Tabel user jurnal 45
Gambar 3.23 Tabel user_jurnal_tag 46
Gambar 3.24 Tabel Author_jurnal 46
Gambar 3.25 Relasi Antar Tabel 47
ABSTRAK
Berkembangnya World Wide Web (WWW) dan banyaknya orang yang menulis informasi pada WWW membuat pengguna dapat mengakses informasi sangat banyak dan juga informasi yang tidak diinginkan oleh pengguna. Salah satunya adalah artikel publikasi ilmiah. Pengguna dihadapkan dengan banyaknya pilihan artikel publikasi ilmiah yang ada, sehingga pengguna kesulitan dalam menemukan artikel publikasi ilmiah yang sesuai dengan minat mereka. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi artikel publikasi yang sesuai dengan minat pengguna.Salah satu metode sistem rekomendasi yang sedang berkembang adalah collaborative tagging. Collaborative tagging menjelaskan proses yang memungkinkan banyak pengguna untuk memberikan keterangan sebuah item
dengan dengan sebuah kata kunci contohnya tagging.Salah satu metode yang digunakan pada collaborative tagging adalah dengan menggunakan pemodelan vektor(Vector Space Model) dan untuk memberikan rekomendasi dengan menggunakan cosine similarity. Pada penelitian ini penulis menggunakan
collaborative tagging dengan pemodelan vektor (Vector Space Model). Hasil
penelitian ini adalah penggunaan collaborative tagging dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna sesuai dengan minat mereka.
The Implementation of Collaborative Tagging on Scientific Publication Recommender System
ABSTRACT
The development of the World Wide Web ( WWW ) and the number of people who write information on the WWW allow users to access a very large information and also the information that is not desired by the user. One of them is the article of scientific publications. Users are faced with many choices of available scientific publication articles, so it is difficult for users to find articles of scientific publications that match their interests. Therefore requires a recommendation system that can provide recommendations in accordance with users interests. One of the methods that is being rapidly developed in recommendation system is collaborative tagging . Collaborative tagging describes the process that allows many users to annotate an item with a keyword or tagging. One of the models used in collaborative tagging is vector model ( Vector Space Model ) and to provide recommendations, cosine similarity is used. In this study, the authors use collaborative tagging with vector modeling ( Vector Space Model ) and cosine similiarity . The results of this study is that the use of collaborative tagging can successfully provide recommendations to users that match their interests.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Berkembangnya World Wide Web (WWW) dan banyaknya orang yang menulis informasi pada WWW membuat pengguna dapat mengakses informasi sangat banyak dan juga informasi yang tidak diinginkan oleh pengguna. Salah satunya adalah artikel publikasi ilmiah. Pengguna dihadapkan dengan banyaknya pilihan artikel publikasi ilmiah yang ada, sehingga pengguna kesulitan dalam menemukan artikel publikasi ilmiah yang sesuai dengan minat mereka. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi artikel publikasi yang sesuai dengan minat pengguna.
Salah satu metode yang paling banyak digunakan pada sistem rekomendasi adalah collaborative filtering. Metode collaborative filtering digunakan dengan memberikan rekomendasi dari pengguna yang memiliki kesamaan dengan pengguna lainnya. Berkembangnya Web 2.0, seperti situs jejaring sosial, situs berbagi foto , situs berbagi artikel jurnal dan situs bookmark sosial, folksonomy atau collaborative tagging system mulai dikembangkan.
Collaborative tagging menjelaskan proses yang memungkinkan banyak
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem rekomendasi dengan mengggunakan tagging adalah vector space model. Tag yang dilakukan oleh pengguna akan direpresentasikan dalam bentuk vektor dan untuk memberikan rekomendasi artikel publikasi dihitung dengan menggunakan cosine similarity
(Alag,2007).
1.2. Rumusan Masalah
Diperlukannya sebuah pendekatan teknologi untuk membantu pengguna agar dapat memberikan rekomendasi artikel publikasi ilmiah yang sesuai dengan minat pengguna.
1.3. Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam penelitian ini yaitu:
1. Data tagging pengguna diambil dari beberapa situs (bibsonomy, citeulike, delicious).
2. Jumlah tag yang terdapat pada setiap artikel berjumlah minimal 3 tag dan maksimal 6 tag.
3. Setiap pengguna telah memberikan tag pada sistem lebih dari 15 tag.
1.4. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi artikel publikasi ilmiah dengan menggunakan metode collaborative tagging yang sesuai dengan minat dari pengguna.
1.5. Manfaat Penelitian
1. Sistem rekomendasi artikel publikasi ilmiah dengan menggunakan metode collaborative tagging diharapkan dapat membantu para pengguna atau untuk mendapatkan informasi rekomendasi artikel publikasi ilmiah yang sesuai dengan minat pengguna.
2. Menambah pengetahuan baru tentang tagging recommender system. 3. Menjadi bahan rujukan untuk penelitian selanjutnya.
1.6. Metodologi Penelitian
Penulis akan merancang dengan tahapan-tahapan metodologi penelitian sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Pada tahap studi literatur, penulis mengumpulkan referensi-referensi yang menyulur tentang permasalahan diatas. Tahapan ini ditujukan untuk mengetahui apa yang akan dikerjakan, apa yang sudah dikerjakan oleh peneliti lain, dan bagaimana mereka menyelesaikannya, kemudian seberapa jauh pengembangan terhadap penggunaan
collaborative tagging dan vector space model serta seberapa jauh yang dapat dilakukan untuk memperbaiki penelitian para peneliti lain tersebut.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, dilakukan pengumpulan data yang mendukung dalam penyelesaian masalah yang diteliti secara sistematis.
3. Analisa dan Perancangan Sistem
Pada tahapan ini, penulis akan melakukan analisa terhadap kumpulan data yang telah dilakukan pada tahapan sebelumnya, dalam penyelesaian suatu masalah sehingga dapatmerancang sebuah sistem yang akan diimplementasikan nantinya.
4. Implementasi Sistem
Pada tahap pengimplementasian sistem, penulis melakukan pengimplementasian metode
5. Pengujian Sistem
Pada tahapan ini, penulis melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dirancang untuk mengetahui kehandalan sistem tersebut dan untuk mengetahui apakah telah sesuai dengan yang diharapkan dalam penelitian ini.
6. Dokumentasi Sistem
Pada tahap dokumentasi sistem ini, penulis menyusun laporan terhadap sistem yang telah dibuat.
1.7. Sistematika Penulisan
Penulisan skripsi ini terdiri dari lima bab dengan masing-masing bab secara singkat dijelaskan sebagai berikut:
Bab I Pendahuluan
Bab ini berisi berisikan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II Tinjauan Pustaka
Pada bab tinjauan pustaka menguraikan landasan teori, penelitian terdahulu, kerangka pikir dan hipotesis yang diperoleh dari acuan yang mendasari dalam melakukan kegiatan penelitian pada tugas akhir ini.
Bab III Analisis dan Perancangan Sistem
Bab IV Hasil dan Pembahasan
Pada bab ini berisi implementasi perancangan sistem dari hasil analisis dan perancangan yang sudah dibuat, serta menguji sistem untuk menemukan kelebihan dan kekurangan pada sistem rekomendasi yang dibuat.
Bab V Kesimpulan dan Saran
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1. Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi merupakan sebuah perangkat lunak yang bertujuan untuk membantu pengguna dengan cara memberikan rekomendasi kepada pengguna ketika pengguna dihadapkan dengan jumlah informasi yang besar. Rekomendasi yang diberikan diharapkan dapat membantu pengguna dalam proses pengambilan keputusan, seperti barang apa yang akan dibeli, buku apa yang akan dibaca, atau musik apa yang akan didengar, dan lainnya (Ricci et al, 2011).
Sistem rekomendasi pribadi (personalized recommender system) harus mengenal terlebih dahulu setiap pengguna yang ada. Setiap sistem rekomendasi harus membangun dan memelihara user model atau user profile yang berisi ketertarikan pengguna (Jannach et al, 2010). Sebagai contoh, sistem rekomendasi di website Amazon menyimpan setiap transaksi pembelian pelanggan, komentar pelanggan, dan
review / rating yang diberikan oleh pelanggan terhadap suatu produk.
2.2. Tagging
Proses penandaan suatu konten dengan sebuah keyword atau kata kunci disebut dengan tagging. Kata kunci atau tag dapat digunakan pada segala aplikasi seperti foto, artikel, blog, video dan lainnya(Alag,2007).
Penandaan suatu item atau konten oleh pengguna dapat digunakan untuk mengetahui minat dari pengguna, untuk mengetahui item atau konten yang sama dan untuk memberikan rekomendasi item atau konten yang sesuai dengan minat pengguna(Alag,2007).
Tagging dapat dibedakan menjadi dua yaitu : user-generated tags dan
machine-generated tags.
2.2.1 User-Generated Tags
Tag yang dibuat oleh pengguna disebuah sistem dapat dikategorikan sebagai
user-generated tags dan proses penandaan tag oleh pengguna terhadap suatu item disebut
dengan tagging (Alag,2007).
2.2.2 Machine-Generated Tags
Tag yang dibuat oleh sebuah machine dinamakan dengan machine-generated tags. Tag dibuat dengan menggunakan stemming dengan menganalisa teks dari sebuah konten atau item (Alag,20007).
Pengguna melakukan tagging yaitu dengan tujuan untuk mengatur dan mengingat sebuah item yang menarik bagi mereka. Selain itu dengan melakukan proses tagging
terhadap suatu konten, pengguna dapat saling berbagi informasi dengan pengguna yang lain, menemukan item atau konten yang sama dan mendapatkan rekomendasi
2.3. Collaborative Tagging
Collaborative tagging adalah sebuah proses dimana seorang pengguna secara bebas menggunakan sebuah tag sebagai keyword untuk sebuah item atau konten (Golder et al, 2006). Tag yang dilakukan oleh pengguna pada suatu menunjukkan ketertarikan atau minat dari pengguna terhadap suatu item atau konten.
Salah satu metode yang digunakan pada collaborative tagging adalah vector space
model. Vector space model digunakan karena kemudahannya. Tag yang dilakukan
oleh pengguna direpresentasikan dalam bentuk vektor dan untuk menghitung similarity dan memberikan rekomendasi digunakan dengan menggunakan cosine based similarity (Alag,2007).
2.4. Vector Space Model
Vector Space Model (VSM) adalah metode untuk melihat tingkat kedekatan atau
kesamaan (smilarity) term dengan cara pembobotan term. Dokumen dipandang sebagi sebuah vektor yang memiliki magnitude (jarak) dan direction (arah). Pada Vector
Space Model, sebuah istilah direpresentasikan dengan sebuah dimensi dari ruang
vektor (Alag,2007).
- Dot Product
Dimisalkan (d) adalah merupakan nilai sebuah vektor dari sebuah dokumen . Untuk menghitung kesamaan dua buah vektor adalah dengan menggunakan cosine
similarity. Tahap awal adalah dengan menghitung vector normalizer atau vector
length dari setiap vektor yang ada pada dokumen (Alag,2007). Untuk menghitung
similarity antara dua vektor dihitung menggunakan rumus :
Sim (d1,d2) =
Dimana :
• (d1) merupakan nilai vektor dari dokumen 1
• (d2) merupakan nilai vektor dari dokumen 2
• | (d1) | | (d2)| merupakan nilai Euclidean length
Nilai Euclidean Distance merupakan nilai jarak antara suatu vektor dengan vektor yang lain(Alag,2007). Nilai Euclidean Distance dihitung dengan rumus :
Dimana :
• n adalah banyaknya jumlah vektor • vi adalah nilai yang ada pada vektor
Dari rumus 2.1 , akan didapat nilai length-normalize dari setiap vektor. Rumus untuk menghitung length-normalize adalah :
(d1) =
Dimana :
• adalah nilai dari vektor pada dokumen 1
• | adalah nilai euclidean length dari vektor dokumen 1
Rumus untuk menghitung cosine similarity untuk vector :
Sim (d1,d2) = (d1) . (d2)
Dimana :
• (d1) adalah nilai dari length-normalize vektor pada dokumen 1 • (d2) adalah nilai dari length-normalize vektor pada dokumen 2
(2.2)
(2.3)
Pada sistem rekomendasi dengan tag, setiap tag yang dilakukan oleh pengguna direpresentasikan kedalam bentuk vector.
Sebagai contoh, terdapat tiga buah artikel yaitu artikel A, artikel B dan artikel C telah diberikan tag oleh user sebagai berikut:
• Artikel A telah diberikan tag dengan kata Recommender System oleh 4 user, Tag Based oleh 8 user, Collaborative Filtering oleh 6 user,Cosine Similarity oleh 3 user.
• Artikel B telah diberikan tag dengan kata Tag Based oleh 5 user,
Cosine Similarity oleh 8 user,vector oleh 5 user.
• Artikel C telah diberikan tag dengan kata Recommender System oleh 1 user, Tag Based oleh 4 user, Cosine Similarity oleh 3 user, Dot Product 10 user.
Tabel 3.1 Data artikel yang telah diberikan tagging oleh pengguna.
Recommender
Similarity Vector
Dot
Product
Artikel A 4 8 6 3
Artikel B 5 8 5
Artikel C 1 4 3 10
Dari tabel 3.1 dapat diketahui bahwa terbentuk 6 vector berdasarkan dari semua jumlah term yang ada.kemudian dihitung normalizer untuk setiap jurnal .
Normalizer merupakan nilai dari Euclidean distance dan untuk menghitung nilai
Euclidean Distance digunakan rumus 2.2 . Nilai normalizer untuk artikel A adalah = 11,18. Nilai normalizer untuk artikel B adalah =10,68 dan Nilai normalizer untuk artikel C adalah
Tabel 3.2 Raw Data Jurnal.
Setelah data normalizer didapatkan kemudian akan dihitung normalize dari setiap vector untuk setiap raw data jurnal. Untuk mendapatkan nilai normalized vector dihitung dengan menggunakan rumus 2.3. Sebagai contoh nilai normalized tag
Recommender System pada artikel A adalah = 0,3578, nilai normalized tag Tag
Based pada artikel A adalah = 0,7156 , nilai normalized tag Collaborative Filtering pada artikel A adalah = 0,5367. Nilai semua normalized diterangkan dengan tabel 3.3
Tabel 3.3 Normalized Vector jurnal
Recommender
Similarity Vector
Dot
Product
Artikel A 0,3578 0,7156 0,5367 0,2683
Artikel B 0,4682 0,7491 0,4682
Artikel C 0,0891 0,3563 0,2673 0,891
Sim(jurnal A dan jurnal B) = (0,7156*0,4682 + 0,2683*0,7491 ) = 0,5360
Sim(jurnal A dan jurnal C) = (0,3578*0,0891 + 0,2683*0,2673 ) = 0,3586
Sim(Jurnal B dan Jurnal C) = (0,4682*0,3563 + 0,7491*0,2673 ) = 0,3671
Dari contoh diatas dapat diketahui bahwa artikel B lebih relevan dengan artikel A dibandingkan dengan artikel C dan artikel C lebih relevan dengan artikel B dibandingkan dengan artikel A.
Selain untuk menghitung similarity antara suatu artikel dengan artikel lainnya, juga dapat juga digunakan untuk memberikan rekomendasi artikel kepada user. Sebagai contoh, terdapat dua buah pengguna yaitu dan telah memberikan tag
pada tiga buah artikel dengan tag sebagai berikut:
• telah memberikan tag pada artikel A dengan kata : Recommender System, Tag Based, Collaborative Filtering.
• telah memberikan tag pada artikel B dengan kata : Cosine Similarity, Vector, Tag Based
• telah memberikan tag pada artikel C dengan kata : Dot Product, Cosine Similarity, Tag Based.
Dari data tag yang dilakukan oleh dan dapat diketahui jumlah tag yang terdapat pada sistem berjumalah enam yaitu : Recommender System, Tag Based,
Collaborative Filtering, Cosine Similarity, Vector dan Dot Product.
Tabel 3.4 Data Tagging user
Recommender
Similarity Vector
Dot
Product
U1 1 2 1 1 1
Kemudian setelah data dari tag user didapatkan langkah selanjutnya adalah dengan menghitung normalizer atau jarak antara suatu vektor dengan vektor lainnya. Untuk menghitung nilai normalizer setiap vektor dihitung dengan menggunakan rumus 2.2. Sebagai contoh nilai normalizer untuk user A adalah
= 2,83 dan nilai normalizer untuk user B adalah = 1,73. Hasil dari normalizer akan dijelaskan pada tabel 3.5
Tabel 3.5 Raw Data User
Recommender
Similarity Vector
Dot
Product Normalizer
U1 1 2 1 1 1 2,83
U2 1 1 1 1,73
Setelah data normalizer/length untuk setiap user didapatkan kemudian dihitung
normalized untuk user. Untuk menghitung nilai normalized vektor dapat dihitung dengan menggunakan rumus 2.3. Hasil nilai dari normalized vektor pengguna dapat dilihat pada tabel 3.6.
Tabel 3.6 Normalized vector User
Recommender
Similarity Vector
Dot
Product
U1 0,3536 0,7071 0,3536 0,3536 0,3536
U2 0,5773 0,5773 0,5773
Tabel 3.7 Dot Product User x Jurnal
Artikel A Artikel B Artikel C
U1 0,917 0,7616 0,378
U2 0,568 0,703 0,874
2.4. Bahasa Pemrograman PHP
Sibero (2011) mengatakan PHP (Hypertext Preprocessor) adalah pemrograman
interpreter yaitu proses penerjemahan dari kode sumber menjadi kode mesin yang
dimengerti komputer pada saat baris kode dijalankan secara langsung. PHP pada awalnya ditulis menggunakan bahasa PERL (Perl Script), kemudian ditulis ulang dengan menggunakan bahasa C CGI-BIN (Common Gateway Interface-Binnary) yang bertujuan agar halaman website dapat mendukung formulir dan penyimpanan data. PHP adalah bahasa pemrograman Server Side Programming, memungkinkan sebuah
website yang dibangun bersifat dinamis (Sibero, 2011).
2.5. Database
Database adalah koleksi data item yang saling terkait terkelola sebagai satu unit. Beberapa defenisi lain tentang database yaitu sebagai berikut:
• Suatu pengorganisasian sekumpulan data yang saling berhubungan sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh informasi (Sutanta, 2004).
• Database merupakan data yang saling terhubung dan deskripsi dari data yang
dirancang untuk kebutuhan organisasi (McLeod dan Schell, 2004).
Penerapan database dalam sistem informasi disebut database system. Dari teori-teori tersebut dapat disimpulkan bahwa database adalah sekumpulan data yang terorganisasi dan saling terhubung untuk menyediakan informasi yang diperlukan.
Basis data (database), atau sering pula dieja basis data, adalah kumpulan informasi yang disimpan didalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri
(query) basis data disebut sistem manajemen basis data (Database Management
System, DBMS) (Sutanta, 2004).
Sistem basis data (database system) didefinisikan sebagai sekumpulan subsistem yang terdiri atas basis data dengan para pemakai yang menggunakan basis data secara bersama-sama, personal-personal yang merancang dan mengelola basis data, teknik- teknik untuk merancang dan mengelola basis data, serta sistem komputer untuk mendukungnya (Kadir, 2003). Database system adalah sistem penyimpanan informasi yang terorganisasi dengan suatu cara sehingga memudahkan untuk proses pengolahan data (McLeod dan Schell, 2004).
DBMS adalah sebuah sistem perangkat lunak yang mengizinkan pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengatur akses ke database.
Sedangkan menurut McLeod dan Schell (2004), DBMS adalah aplikasi perangkat lunak yang menyimpan struktur database, hubungan antardata dalam database, serta berbagai formulir laporan yang berkaitan dengan database tersebut.
2.6. Unified Modelling Language (UML)
Untuk membantu dalam pengembangan perangkat lunak dikenal istilah pemodelan. Salah satu pemodelan yang saat ini paling banyak digunakan oleh pengembang perangkat lunak adalah UML (Unified Modelling Language). UML adalah standar
bahasa yang sering digunakan dalam bidang industri untuk mendefinisikan
requirement (kebutuhan), membuat analisis dan desain, serta menggambarkan
Ada beberapa hal yang dimaksud dalam kompleksitas pada perangkat lunak (Rosa et al, 2011):
1. Kompleksitas domain atau permasalahan perangkat lunak 2. Kesulitas mengelola proses pengembangan perangkat lunak 3. Kemungkinan fleksibilitas perubahan perangkat lunak
4. Permasalahan karakteristik bagian-bagian perangkat lunak secara diskrit
UML terbagi atas 3 (tiga) kategori, yaitu diagram struktur (structure diagram), diagram kelakuan sistem (behaviour diagram), dan diagram interaksi (interaction diagram)(Rosa, et al. 2011).
2.8. Penelitian Terdahulu
Sistem rekomendasi telah ada semenjak awal tahun 1990. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menyempurnakan, menggabungkan, dan bahkan menemukan teknik rekomendasi baru untuk mengatasi permasalahan di dalam sistem rekomendasi yang terus berkembang.
Penulis menggunakan penelitian yang telah dibuat sebelumnya sebagai rujukan maupun pertimbangan metode yang tepat untuk digunakan di dalam permasalahan penelitian ini.. Beberapa penelitian terdahulu di bidang sistem rekomendasi, diantaranya :
No Peneliti Keterangan
1 Hayati menggunakan metode hybrid (content based dan
collaborative filtering) dengan algoritma k-Nearest Neighbor
pada sistem rekomendasi pariwisata. Hayati menggunakan kombinasi sekuensial untuk menggabungkan kedua metode tersebut.
2 Wildan menggunakan metode hybrid ( content based dan
collaborative filtering) dengan multi-criteria rating pada
No Peneliti Keterangan
3 Uyun menggunakan metode item based collaborative filtering untuk memberikan rekomendasi pada pembelian buku secara online. Pada penelitian menggunakan rating dari pengguna untuk memberikan rekomendasi buku yang tertarik kepada pengguna.
2.9 Perbedaan dengan penelitian terdahulu
Perbedaan pada penelitian yang penulis lakukan adalah pada penelitian terdahulu yang digunakan untuk memberikan rekomendasi adalah dengan menggunakan rating oleh pengguna, sedangkan pada penelitian yang penulis lakukan dengan menggunakan tag
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
Bab ini akan membahas tentang data yang digunakan, Use Case Diagram untuk melihat semua interaksi pengguna terhadap sistem, Data Flow Diagram (DFD) yang merupakan diagram yang menunjukkan aliran data didalam sistem, flowchart
algoritma yang digunakan di dalam sistem rekomendasi artikel publikasi ilmiah dengan menggunakan metode vector space model, perancangan database, dan perancangan antarmuka pemakai (user interface).
3.1. Data Yang Digunakan
Data yang digunakan untuk membangun Sistem Rekomendasi berbasis tagging
berasal dari berbagai website (citeulike, bibsonomy dan delicious) yang terdiri dari 30 pengguna yang masing-masing telah memberikan tag sebanyak 30 buah tag.
3.2. Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah representasi dari interaksi pengguna dengan sistem yang
bertujuan untuk menunjukkan kepada pengguna aktivitas apa saja yang dapat dilakukan di dalam sebuah sistem. Gambar 3.1 berikut merupakanUse Case Diagram
User Halaman Utama Login
Halaman Rekomendasi
Logout <<include>>
Lihat
Add tag Submit Artikel
Tutorial Your Favorite Article Registrasi
Gambar 3.1 Use Case Diagram
Dari gambar 3.1, terdapat satu aktor yang dapat menggunakan sistem ini, yaitu pengguna.Gambar tersebut juga menjelaskan relasi beberapa use case yang ada. Berikut ini akan dijelaskan masing-masing use case tersebut :
• Register, yaitu mendaftarkan diri sebagai anggota
• Login, yaitu melakukan verifikasi pengguna sebelum menggunakan sistem. • Halaman utama, yaitu merupakan halaman utama dari sistem rekomendasi. • Your favorite article, yaitu merupakan halaman untuk melihat artikel yang sudah
disubmit oleh pengguna.
• Submit article, yaitu mensubmit artikel baru kedalam sistem.
• Halaman Rekomendasi, yaitu melihat halaman rekomendasi yang menampilkan artikel yang direkomendasikan.
3.3. Activity Diagrams
3.3.1. Activity Diagram Register
Interface Sistem
Pengguna
Masukkan username, password,
dan retype password pengecekan username di dlm database
Menampilkan pesan gagal, username sudah ada
Username sudah ada
simpan username dan password ke dalam database pengecekan password dan retype password
Username belum ada
Menampilkan pesan gagal, password tidak sama
Password sama
Password tidak sama
Menampilkan pesan berhasil register Menampilkan form registrasi Klik tombol register
Gambar 3.2 Activity Diagram Register
Gambar 3.2 menggambarkan aktivitas-aktivitas apa saja yang berlangsung ketika pengguna melakukan registrasi di dalam Sistem Rekomendasi artikel publikasi
ilmiah. Tahap awal adalah pengecekan terlebih dahulu apakah username yang
diinputkan oleh pengguna sudah ada di dalam database dan pengecekan apakah
password dan retype password yang diinputkan sama. Apabila username yang
diinputkan oleh pengguna belum ada di dalam database dan pengecekan password
dan retype password sama maka username dan password akan di masukkan ke
3.3.2. Activity Diagram Logout
Interface Sistem
Pengguna
Masukkan username dan password pengecekan username di dlm database
Menampilkan pesan gagal, username tidak ditemukan
Username tidak ada
beralih ke halaman utama pengecekan password dengan
password database Username ada
Menampilkan pesan gagal, password salah
Password salah
Password benar
Menampilkan halaman utama Menampilkan Form login
session dimulai Klik Tombol Login
Gambar 3.3Activity Diagram Login
3.3.3. Activity Diagram Halaman Utama
Pengguna Interface sistem
ambil data 5 artikel publikasi terakhir yang baru disubmit,
Tampilkan data artikel
Ambil 5 author publikasi popular
ambil data 5 tag Popular minggu ini
ambil data 5 tag Popular bulan ini
Tampilkan data artikel
Tampilkan data tag
Tampilkan data tag
Gambar 3.4 Activity Diagram Halaman Utama
3.3.4 Activity Diagram Halaman submit artikel
sistem Interface
Pengguna
Cek Session
Mengisi Informasi artikel
Menampilkan Halaman Utama
Menampilkan Form Submit artikel
Insert informasi artikel ke Database
Pesan Sukses insert kedatabase
Ada Tidak ada
Klik link submit artikel
Gambar 3.5 Activity Diagram Halaman submit artikel
3.3.5. Activity Diagram Halaman Rekomendasi
Interface sistem
Pengguna
cek session
menampilkan rekomendasi artikel
Tampilkan halaman login
Hitung rekomendasi dengan cosine based similarity Tidak ada session
ada session
Gambar 3.5 Activity Diagram Halaman Rekomendasi
3.3.6. Activity Diagram lihat daftar artikel publikasi oleh pengguna
Pengguna Interface sistem
Cek Session
Menampilkan Halaman Utama
Menampilkan artikel Yang telah disubmit
oleh user
Ada Tidak ada
Klik Link My Favourite article
Gambar 3.6 Activity Diagram Lihat artikel Yang disubmit pengguna
3.3.7. Activity Diagram Logout
Sistem
Pengguna Interface
cek session
Tampilkan Halaman Login
Session ada Session tdk ada
Hapus session
Gambar 3.7 Activity diagram logout
Gambar 3.7 Menjelaskan bahwa sistem akan menghapus session ketika proses logout dan akan diarahkan kehalaman login.
3.4. Flowchart
Terdapat beberapa flowchart yang ada di dalam Sistem Rekomendasi artikel publikasi berbasis tagging. Flowchart tersebut antara lain adalah :
• Flowchart proses rekomendasi keseluruhan.
• Flowchart perhitungan raw data pengguna
• Flowchart perhitungan normalized vector pengguna
• Flowchart perhitungan raw data jurnal
3.4.1. Flowchart Keseluruhan Rekomendasi
START
$Id_user
Ambil semua tag dari database, kemudian simpan dalam array $tag
Ambil semua jurnal yang belum pernah ditag oleh user, kemudian simpan
dalam array $jurnal
Ambil data user, kemudian simpan dalam
array $user
selesai Pembentukan raw data
untuk jurnal
Pembentukan normalized vector untuk jurnal
Pembentukan raw data user
Pembentukan normalized vector untuk user
Dot Product user x jurnal
$dot_product Urutkan hasil dot
product $dot_product dari
besar - kecil
Flowchart sistem rekomendasi dengan menggunakan dot product dapat dilihat pada gambar 3.5. Perhitungan dengan dot product dapat dijelaskan menjadi lima buah sub proses, yaitu perhitungan raw data pengguna, perhitungan normalized vector pengguna, perhitungan raw data jurnal, perhitungan normalized vector jurnal dan dot product antara pengguna dengan jurnal.
2. Flowchart Perhitungan Raw Data Pengguna
$normalizer = array(); $jlh_jurnal = array();
Untuk setiap user dalam array $user
$jlh_jurnal[$id_user] = array(); $temp = 0;
Untuk setiap tag dalam array $tag yes
$jlh_jurnal[$id_user][$id_t ag] = hitung jumlah jurnal yang dibuat oleh user
$id_userdengan tag
Menghitung jumlah jurnal yang pernah diberikan oleh
suatu user terhadap suatu tag
Gambar 3.6 Flowchart Perhitungan Raw Data Pengguna
kemudian sistem akan menghitung nilai normalizer atau jarak antar vektor dengan menggunakan rumus 2.2. Berikut ini merupakan raw data pengguna sebagaimana dijelaskan dalam tabel 3.1.
Tabel 3.1 Raw Data Pengguna u1
T1 T2 T3 T4 T5 T6 Normalizer
U1 2 0 1 4 2 0 5
3. Flowchart Perhitungan Normalized Vector Pengguna
$normalized_user=array();
Untuk setiap user dalam array $user
$normalized_user[ $id_user]=array();
Untuk setiap tag dalam array $tag
$normalized_user[$id_user][$id_tag] = $jlh_jurnal[$id_jurnal][$id_tag]/$normalizer[$id_user];
yes
yes no
no
start
Array $user Array $tag
$normalized_user
end
Menghitung normalized vector untuk user
Pada tahap ini, sistem akan membangun array normalized vector. Perhitungan
normalize vector untuk pengguna dapat dihitung dengan menggunakan rumus 2.3.
Berikut ini merupakan normalized vector untuk pengguna u1 sesuai dengan tabel 3.2. Tabel 3.2 Normalized Vector Pengguna u1
T1 T2 T3 T4 T5 T6
U1 0.4 0 0.2 0.8 0.2 0
4 Flowchart Perhitungan Raw Data Jurnal
$normalizer = array(); $jlh_user = array();
Untuk setiap jurnal dalam array $jurnal
$jlh_user[$id_jurnal] = array(); $temp = 0
yes
Untuk setiap tag dalam array $tag
$jlh_user[$id_jurnal][$id_tag] = hitung jumlah user yang memberikan tag pada $id_tag pada jurnal
$id_jurnal;
$temp += pow($jlh_user[$id_jurnal][$id_tag],2); yes
$normalizer[$id_jurnal] = sqrt ($temp); no
Menghitung jumlah user yang pernah memberikan satu tag tertentu kepada satu
jurnal tertentu
Menghitung normalizer untuk sebuah jurnal
Pada tahap ini, sistem akan membangun array yang berisi informasi tentang jumlah user yang memberikan tag setiap jurnal untuk setiap tag yang ada. Selain itu, pada tahap ini, sistem juga akan menyimpan normalizer untuk setiap jurnal yang dapat dihitung dengan rumus 2.2.
Jika j adalah jurnal yang akan dihitung kedekatannya dan t adalah tag yang tersedia di dalam sistem, berikut ini merupakan raw data jurnal sebagaimana dijelaskan dalam tabel 3.3.
Tabel 3.3 Raw Data Jurnal
T12 T2 T3 T4 T5 T6 Normalizer
j1 3 0 3 1 0 2 4,79
J2 1 0 1 3 3 3 5.38
5 Flowchart Perhitungan Normalized Vector Jurnal
$normalized_jurnal = array();
Untuk setiap jurnal dalam array $jurnal
$normalized_jurnal [$id_jurnal] =
array();
Untuk setiap tag dalam array $tag
Menghitung normalize vector jurnal
Gambar 3.9 Flowchart Perhitungan Normalized Vector Jurnal
Tabel 3.4 Normalized Vector Jurnal
T12 T2 T3 T4 T5 T6
j1 0,62 0 0,62 0,208 0 0,417
J2 0,185 0 0,185 0,557 0,557 0,557
6 Flowchart Dot Product Pengguna dengan Jurnal
$dot_product = array();
Untuk setiap user yang ada dalam
array $user
$dot_product[$id_ user] = array();
Untuk setiap jurnal yang ada di array $jurnal
$temp = 0
Untuk setiap tag yang ada di array
$tag
$temp += $normalized_jurnal[$id_jurnal][$id_tag] * $normalized_user[$id_user][$id_tag]
Gambar 4.0 Flowchart Dot Product Pengguna dengan Jurnal
3.5. Perancangan Sistem
Pada penelitian ini, peracangan sistem dibagi dua, yakni pemaparan tentang kebutuhan perangkat lunak dan perancangan antar muka perangkat lunak.
3.5.1. Kebutuhan Perangkat Lunak
Sistem rekomendasi dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan Javascript. Sedangkan MySQL digunakan sebagai Database Management System
(DBMS) untuk mengelola database.
3.5.2. Perancangan Antar Muka Perangkat Lunak
Perancangan antarmuka sistem yang tepat diperlukan agar perangkat lunak yang dikembangkan dapat dengan mudah digunakan oleh pengguna, sehingga tujuan dari pengembangan perangkat lunak tercapai. Berikut ini adalah beberapa rancangan low fidelity dari Sistem Rekomendasi artikel publikasi ilmiah.
A. Form Registrasi
Username
Gambar 3.12 Form Registrasi
Gambar 3.12 menyatakan bahwa terdapat empat buah input box yang harus diisi ketika pengguna hendak melakukan registrasi dan sebuah tombol registrasi. Keempat buah input tersebut yaitu : username, password, retype password, dan full name. Berikut merupakan penjelasan dari masing-masinginput dan tombol tersebut.
2. Password merupakan kata kunci yang akan digunakan oleh pengguna pada saat login yang berfungsi sebagai alat bantu pengamanan untuk memvalidasi pengguna yang login.
3. Retype Passworduntuk menghindari kesalahan pengguna pada saat
penulisan password.
4. Full Name merupakan nama lengkap pengguna.
5. Tombol Registrasi merupakan tombol untuk menyimpan data registrasi yang telah pengguna masukkan.
B. Form Login
Username
Password
Login 1
2
3
Gambar 3.13 Form Login
Gambar 3.13 menyatakan bahwa terdapat dua buah input box dan sebuah tombol login. Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing input dan tombol tersebut.
1. Sebuah input box di mana pengguna menuliskan username.
2. Sebuah input box yang berfungsi sebagai tempat pengguna menuliskan password
C. Halaman Utama (Manajemen Produk)
Latest 5 added Article
Popular Author
7
All article Tutorial
6
9
Popular Tag This week
Popular Tag This Month
Most Active User
10
Gambar 3.14 Halaman Utama
Berdasarkan gambar 3.14, halaman utama di dalam Sistem Rekomendasi jurnal
berfungsi untuk menampilkan urutan semua artikel, dan beberapa rekomendasi yang diberikan oleh sistem. Di dalam halaman ini, terdapat banyak elemen dengan rincian sebagai berikut.
1. Judul atau nama dari perangkat lunak.
2. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman home (halaman utama).
3. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman all article. Halaman all
articles merupakan halaman yang berisi list semua artikel yang telah
disubmit oleh user.
4. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman about. Pada halaman about
merupakan halaman yang berisi tentang sistem rekomendasi artikel publikasi ilmiah.
6. Merupakan tampilan halaman yang digunakan untuk menampilkan 5 buah artikel terbaru yang telah disubmit oleh user.
7. Merupakan tampilan halaman yang digunakan untuk menampilkan tag yang paling populer yaitu tag yang paling banyak digunakan oleh user. Pada tampilan ini akan ditampilkan tag yang paling populer selama dalam satu minggu.
8. Merupakan tampilan halaman yang digunakan untuk menampilkan tag yang paling populer yaitu tag yang paling banyak digunakan oleh user. Pada tampilan ini akan ditampilkan tag yang paling populer selama dalam satu bulan.
9. Merupakan tampilan halaman yang digunakan untuk menampilkan author artikel yang paling populer yaitu author dari artikel yang paling banyak disubmit oleh user.
10.Merupakan tampilan halaman yang digunakan untuk menampilkan user yang paling aktif yaitu user yang paling banyak mensubmit jurnal.
D. Halaman All article
Home Account
Gambar 3.15 adalah gambar halaman all article, yang berfungsi untuk menampilkan semua list atau daftar artikel yang ada didatabase. Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing elemen di dalam halaman all article.
1. Judul atau nama dari perangkat lunak.
2. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman home (halaman utama).
3. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman all article. Halaman all article merupakan halaman yang berisi list semua jurnal yang telah disubmit oleh user.
4. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman about. Pada halaman about
merupakan halaman yang berisi tentang sistem rekomendasi.
5. Link atau navigasi untuk user website. Pada link bagian ini akan ditampilkan form untuk register dan form untuk login.
6. Merupakan Tampilan dari daftar artikel yang ada didalam database.
E. Halaman about
Home Account
Article Recommender System
4 2
1
5 3
Jurnal A
All Article About
6
Halaman about, berfungsi sebagai halaman untuk memberikan penjelasan tentang program sistem rekomendasi yang telah dibuat. Berikut merupakan keterangan dari bagian-bagian yang terdapat di halaman about.
1. Judul atau nama dari perangkat lunak.
2. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman home (halaman utama).
3. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman all journal. Halaman all
article merupakan halaman yang berisi list semua article yang telah disubmit oleh user.
4. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman about. Pada halaman about
merupakan halaman yang berisi tentang sistem rekomendasi.
5. Link atau navigasi untuk user website. Pada link bagian ini akan ditampilkan form untuk register dan form untuk login.
6. Merupakan tampilan dari halaman tentang sistem rekomendasi.
F. Halaman Submit Article
Home User
Submit Article Your Favorite
Article
Gambar 3.17 Submit article
2. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman home (halaman utama).
3. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman all article. Halaman all
article merupakan halaman yang berisi list semua artikel yang telah disubmit oleh user.
4. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman about. Pada halaman about
merupakan halaman yang berisi tentang sistem rekomendasi.
5. Link atau navigasi untuk user website. Pada link bagian ini akan ditampilkan form untuk register dan form untuk login. Jika suatu user telah login,maka akan ditampilkan nama user yang telah login kedalam sistem. 6. Merupakan link atau navigasi kehalaman rekomendasi dari sistem.
7. Merupakan sebuah input box yang harus diisi oleh user untuk memasukkan judul dari artikel yang ingin disubmit.
8. Merupakan sebuah input box yang harus diisi oleh user untuk memasukkan author atau penulis dari artikel.
9. Merupakan sebuah input box yang harus diisi oleh user untuk memasukkan url dari artikel.
10.Merupakan sebuah input box yang harus diisi oleh user untuk memasukkan
abstract dari artikel.
11.Merupakan sebuah input box yang harus diisi oleh user untuk memasukkan tahun terbit dari artikel.
G. Halaman Your favorite article
Submit Article Your Article Recommendation
6
url
No title Tag Date
7
Gambar 3.17 Halaman Your Favourite Article
Gambar 3.17 merupakan gambar halaman untuk jurnal yang telah dibookmark oleh pengguna.Disini akan ditampilkan list jurnal yang telah disubmit oleh user.
1. Judul atau nama dari perangkat lunak.
2. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman home (halaman utama).
3. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman all article. Halaman all article merupakan halaman yang berisi list semua jurnal yang telah disubmit oleh user.
4. Link atau navigasi yang mengarah ke halaman about. Pada halaman about
merupakan halaman yang berisi tentang sistem rekomendasi.
5. Link atau navigasi untuk user website. Pada link bagian ini akan ditampilkan form untuk register dan form untuk login. Jika suatu user telah login,maka akan ditampilkan nama user yang telah login kedalam sistem.
3.6. Perancangan Database
3.6.1 Perancangan Database
Berikut ini merupakan rancangan database Sistem Rekomendasi jurnal.
A. Tabel user
Berikut ini adalah rancangan dari tabel user. User
PK id_user
username password nama
Gambar 3.18 Tabel user
Tabel user berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan data pengguna. Tabel user memiliki empat attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_user, merupakan sebuah attribut yang berfungsi sebagai primary key dari tabel user. Attribut ini bertipe integer dan auto increment.
2. username, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan username
pengguna. Attribut ini bertipe varchar.
3. password, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan password
pengguna. Attribut ini bertipe varchar.
B. Tabel Author
Berikut ini adalah rancangan dari tabel author. Author
PK id_author
nama_author
Tabel author berfungsi sebagai tempat menyimpan author/penulis dari sebuah artikel yang diinputkan oleh seorang pengguna untuk sebuah artikel .Tabel author memiliki 2 attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_author, merupakan sebuah attribut yang berfungsi sebagai primary key dari tabel author. Attribut ini bertipe integer dan auto increment.
2. Nama_author, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan nama author yang merupakan id yang mewakili satu buah produk. Attribut ini bertipe varchar.
Gambar 3.20 Tabel jurnal
Tabel jurnal berfungsi sebagai tempat menyimpan data dari jurnal. Tabel jurnal memiliki 6 attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_jurnal, merupakan sebuah attribut yang berfungsi sebagai primary key dari tabel jurnal. Attribut ini bertipe integer dan auto increment.
2. url, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan alamat url jurnal. Attribut ini bertipe varchar.
3. judul, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan nama judul dari sebuah jurnal yang diinputkan oleh pengguna. Attribut ini bertipe varchar. 4. abstrak, merupakan sebuah attribut yang berfungsi untuk abstrak dari sebuah
jurnal. Attribut ini bertipe varchar
5. tahun, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan tahun rilis suatu produk.
D. Tabel tag
Tag
PK id_tag
teks_tagging
Gambar 3.21 Tabel tagging
Tabel tag berfungsi sebagai tempat menyimpan tagging yang ada, seperti
Recommender System, Data Mining dll. Tabel tagging memiliki 2 attribut, dengan
rincian sebagai berikut.
1. Id_tag, merupakan sebuah attribut yang berfungsi sebagai primary key dari tabel tag. Attribut ini bertipe integer dan auto increment.
2. Teks_tagging, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan teks dari tagging yang diinputkan oleh pengguna. Attribut ini bertipe varchar.
E. Tabel user jurnal
Gambar 3.22 Tabel user jurnal
Tabel user jurnal berfungsi sebagai penghunbung pengguna dengan jurnal.Tabel user jurnal memiliki 4 attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_user_jurnal, merupakan sebuah attribut yang berfungsi sebagai primary key
dari tabel user jurnal. Attribut ini bertipe integer dan auto increment.
2. Id_user, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan id pengguna. Attribut ini bertipe integer dan diambil dari tabel user.
3. Id_jurnal merupakan sebuah atribut yang berfungsi menyimpan id jurnal. Attribut ini bertipe integer dan diambil dari tabel jurnal.
F. Tabel user_jurnal_tag
user_jurnal_tag
id_user_jurnal id_tag
Gambar 3.23 Tabel user_jurnal_tag
Tabel user_jurnal_tag berfungsi sebagai penghubung antara tabel user_jurnal dengan tabel tag. Tabel id_user_jurnal memiliki 2 attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_user_jurnal, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan id dari pengguna yang menginputkan jurnal. Attribut ini bertipe integer .
2. Id_tag, merupakan sebuah attribut yang berfungsi menyimpan idtag. Attribut ini bertipe integer.
G. Tabel Author_jurnal
Author_jurnal
id_author id_jurnal
Gambar 3.24 Tabel Author_jurnal
Tabel author_jurnal berfungsi sebagai penghubung antara tabel author dan tabel jurnal. Tabel author_jurnal memiliki 2 attribut, dengan rincian sebagai berikut.
1. Id_author, merupakan sebuah attribut yang menyimpan id author yang diambil dari tabel author. Attribut ini bertipe integer.
3.6.2. Relasi Antar Tabel
Berikut ini merupakan pemaparan rancangan relasi antar tabel di dalam sistem rekomendasi jurnal ilmiah.
User
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini akan membahas tentang implementasi collaborative tagging pada Sistem Rekomendasi artikel publikasi ilmiah, serta penjelasan mengenai pengujian sistem yang telah dibangun.
4.1. Implementasi Sistem
Lingkungan implementasi yang dimaksud adalah spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada saat pengimplementasian sistem. Berikut ini merupakan spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan.
1. Perangkat Keras (Hardware)
Perangkat keras yang digunakan oleh peneliti pada tahap pengimplementasian sistem adalah sebagai berikut :
1. Prosesor Intel® Core™ 2 Duo CPU T6500 @2.10 GHz (2CPUs), ~2.1GHz 2. 2048 MB RAM
2. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat lunak yang digunakan dalam pembagungan sistem adalah sebagai berikut: 1. Operating System Windows Vista
2. MySQL 5.5.16 3. PHP 5.3.8
4.2. Implementasi Perancangan Antarmuka
4.2.1. Halaman Registrasi
Halaman registrasi ditujukan kepada pengguna yang belum memiliki akun di dalam Sistem Rekomendasi Publikasi Ilmiah. Halaman registrasi pada Sistem Rekomendasi
Publikasi Ilmiah dapat dilihat pada Gambar 4.1.Pengguna yang ingin melakukan
registrasi diwajibkan untuk mengisi keempat kolom yang ada, yaitu username,
password, retype password, dan full name.
4.2.2. Halaman Login
Halaman login adalah halaman pertama yang ditampilkan ketika pengguna belum login. Untuk dapat memakai Sistem Rekomendasi artikel publikasi ilmiah, pengguna diwajibkan untuk login terlebih dahulu. Halaman login Sistem Rekomendasi artikel publikasi ilmiah dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Halaman Login
4.2.3 Halaman Home
Halaman home merupakan halaman utama di dalam Sistem Rekomendasi Artikel
Publikasi Ilmiah. Gambar 4.3 merupakan gambar halaman home di dalam sebuah
Sistem Rekomendasi Artikel Publikasi Ilmiah.
4.2.4 Halaman Rekomendasi
Halaman rekomendasi merupakan halaman untuk menampilkan rekomendasi artikel yang sesuai dengan minat dari pengguna.
Gambar 4.4 Halaman Rekomendasi
4.2 5 Halaman Lihat artikel publikasi ilmiah
Halaman produk menampilkan spesifikasi sebuah Artikel Publikasi Ilmiah. Gambar 4.5 menjelaskan halaman untuk melihat spesifikasi artikel publikasi ilmiah yang telah disubmit oleh pengguna.
4.2 6 Halaman submit artikel
Halaman submit artikel adalah halaman yang digunakan untuk menambah artikel publikasi ilmiah yang baru.
Gambar 4.6 Tambah Artikel Publikasi
4.2.7 Halaman Tutorial
Halaman tutorial menjelaskan bagaimana cara menggunakan Sistem Rekomendasi
artikel publikasi ilmiah. Gambar 4.3 merupakan tampilan dari halaman tutorial.
4.3 Pengujian Sistem
Pengujian sistem ditujukan untuk menguji kinerja sistem. Pengujian dilakukan oleh baik seorang pengguna awam maupun seorang penguji kualitas software dengan cara menggunakan sistem rekomendasi secara langsung.
Metode pengujian sistem yang akan dipakai adalah metode blackbox. Pengujian blackbox adalah metode pengujian yang dilakukan terhadap interface
sistem yang digunakan untuk mendemonstasikan fungsi sistem yang dioperasikan (Gea 2011).
Berikut ini merupakan rencana pengujian dan hasil pengujian sistem rekomendasi Publikasi Ilmiah.
4.3.1. Rencana Pengujian Sistem
Rencana pengujian sistem dengan metode blackbox dapat dilihat pada tabel 4.1
Tabel 4.1 Rencana Pengujian
No. Komponen Sistem yang Diuji Butir Uji
1 Halaman Login Formulir Login
Pesan Login
2 Halaman Tutorial Halaman Tutorial
3 Halaman Register Formulir Registrasi
Pesan Registrasi
4 Halaman Utama Daftar artikel yang disubmit
Lihat Popular tag
Lihat daftar pengguna yang aktif
5 Halaman Submit artikel Formulir submit artikel
6 Halaman lihat artikel Formulir pemberian tagging
4.3.2. Hasil Pengujian Sistem
Setelah menguji coba sistem dengan mengikuti rencana pengujian seperti pada tabel 4.1, hasil dari uji coba tersebut disimpan sebagai bukti bahwa sistem tersebut sudah berhasil melewati tahap uji coba. Tabel 4.2 merupakan tabel hasil uji sistem dengan metode blackbox.
Tabel 4.2 Hasil Pengujian
No. Komponen
Sistem yang Diuji
Skenario Uji Hasil yang Diharapkan Hasil Uji
1 Halaman Login Pengguna memasukkan
username dan password yang salah
Pengguna kembali menuju halaman login, pesan yang dimunculkan adalah “Username or password is wrong”
Berhasil
Pengguna memasukkan
username dan password yang benar
Pengguna menuju halaman utama, pesan yang dimunculkan adalah “Welcome Home, Nama Lengkap “
Berhasil
2 Halaman Tutorial Pengguna mengklik link menuju halaman tutorial
Halaman tutorial berhasil dimuat dengan tampilan yang rapi
Berhasil
3 Halaman Register Pengguna tidak mengisi salah satu kolom registrasi, kemudian menekan tombol register
Pengguna kembali menuju halaman registrasi, sistem menampilkan pesan “A field was empty”
Berhasil
Pengguna salah mengisikan
password dan retype password, kemudian menekan tombol register
Pengguna kembali menuju halaman registrasi, sistem menampilkan pesan “Password doesn’t match”
Berhasil
Pengguna mengisikan
username dengan username
yang sudah ada, kemudian menekan tombol register
Pengguna kembali menuju halaman registrasi, sistem menampilkan pesan “Username already exists”
Pengguna mengisi field dengan benar, kemudian menekan tombol register
Data mengenai pengguna tersebut disimpan. Pengguna dialihkan menuju halaman login, sistem menampilkan pesan “Successfully registered, you may login now”
Berhasil
4 Halaman Utama Pengguna sedang berada di halaman utama
Halaman utama berhasil dimuat, halaman utama berisi list produk, rekomendasi produk kepada pengguna yang login, dan sebuah alat filter (pencarian) produk
Berhasil
5 Logout Pengguna mencoba mengklik tombol logout
Pengguna dialihkan menuju halaman login, sistem memberikan pesan “Successfully Logged Out”
Berhasil
6 Halaman submit article
Pengguna mengisi formulir tambah submit article, kemudian menekan tombol simpan
Produk baru berhasil disimpan. Pengguna dialihkan menuju halaman utama, sistem memberikan pesan “Article Successfully Added”
Berhasil
7 Halaman Lihat Artikel publikasi
Pengguna berada di halaman Lihat artikel publikasi
Halaman Lihat artikel publikasi menampilakan data dari suatu artikel publikasi yang sudah di submit oleh pengguna.
Berhasil
Pengguna memberi tagging pada artikel publikasi ilmiah
Tagging pengguna terhadap artikel publikasi tersebut berhasil disimpan di dalam database.
Tabel 4.2 Hasil Pengujian (Lanjutan)
No. Komponen
Sistem yang Diuji
Skenario Uji Hasil yang Diharapkan Hasil Uji
8 Halaman Rekomendasi
Pengguna sedang berada di halaman rekomendasi
Pengguna mengklik tombol detail
Sebuah Pop up windows muncul menjelaskan perhitungan
rekomendasi
Berhasil
4.3.3 Persiapan Pengujian Data
Untuk menguji kebenaran rekomendasi yang dihasilkan oleh program dengan metode collaborative tagging pada sistem rekomendasi publikasi artikel ilmiah, penulis akan membuat sebuah skenario penggunaan sistem rekomendasi dan akan menganalisis apakah artikel publikasi yang direkomendasikan sesuai dengan minat dari pengguna atau tidak.
1. Nama Pengguna : Agus
2. ID Pengguna : 7
3. Artikel Publikasi yang telah disubmit :
Tabel 4.3 Artikel yang telah disubmit oleh pengguna dengan username agus
NO Judul artikel publikasi Abstract Tagging
1 Evaluating Collaborative
Filtering Recommender Systems
Recommender systems have been evaluated in many, often
incomparable, ways. In this article, we review the key decisions in
evaluating collaborative
Collaborative Filtering, Recommender System
2 A Group Recommender
System for Tourist Activities
This paper introduces a method for giving recommendations of tourist activities.
