SISTEM REKOMENDASI PADA
INFORMAL E-LEARNING
MENGGUNAKAN METODE
COLLABORATIVE FILTERING
DENGAN
ALGORITMA SLOPE ONE
SKRIPSI
ANDRYAN SITUNGKIR
081402047
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
SISTEM REKOMENDASI PADA INFORMAL E-LEARNING MENGGUNAKAN
METODE COLLABORATIVE FILTERING DENGAN ALGORITMA SLOPE ONE
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Nomor Induk Mahasiswa : 081402047
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
(FASILKOMTI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA NIP 196312141989031001 NIP 196712251998021001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
iii
PERNYATAAN
SISTEM REKOMENDASI PADA INFORMAL E-LEARNING MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DENGAN ALGORITMA SLOPE ONE
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa Skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, April 2014
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas segala kasih dan karunia-Nya yang telah memberikan kesehatan dan kekuatan kepada penulis sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik. Skripsi ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi di Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Dalam kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih banyak kepada Bapak Dr. Mahyuddin K. M. Nasution, M.IT sebagai pembimbing I dan Drs. Marihat Situmorang, M.Si sebagai pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, motivasi, kritik dan saran-saran kepada penulis sejak awal penelitian sampai dengan selesainya penulisan skripsi ini. Terima kasih juga kepada Bapak Drs. Sawaluddin, M.IT dan Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc.IT atas kesediaan menjadi dosen penguji untuk memberikan kritik dan saran yang baik. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc. dan Drs. Sawaluddin, M.IT, Dekan dan Pembantu Dekan Fasilkom-TI USU, semua dosen pengajar di Program Studi S1 Teknologi Informasi atas ilmu yang penulis dapatkan selama mengikuti perkuliahan.
Terima kasih yang sangat istimewa buat kedua orang tua yang sangat penulis cintai, Ayahanda M.Situngkir, S.Pd dan Ibunda S. br. Simarmata yang telah terlibat banyak dalam setiap langkah kehidupan saya. Terima kasih atas pengorbanan, kasih sayang, doa, semangat, motivasidan dukungan dalam bentuk materi maupun moril yang sungguh luar biasa nilainya. Terima kasih buatabang-abang dan kakak saya (Bang Dika, Bang Andos dan Kak Meyrist) yang selalu memberi semangat, doa, dukungan dan nasehat kepada penulis.Terima kasih yang sebesar-besarnya buat Tulang L. Simarmata dan Nantulang D. br. Sihaloho yang sangat penyayang, juga buat Bang Riris, Kak Sheylin, Kak Sica, Kak David, Bang Iyan, beserta keluarga dan yang teristimewa Kak Rut dan Bang Haye, yang telah banyak mengorbankan waktu dan perasaan dalam membantu pembentukan karakter penulis sejak tiba di Kota Medan, juga kepada keluarga besar Op. Ruspal Simarmata, terima kasih atas doa, dukungan, nasehat dan keteladanan yang diberikan.
Terima kasih buat teman-teman masa kecil yang sangat saya rindukan, Irpan, Jumadin dan Johanson, juga buat teman-teman dari R-NHKBP Simarmata, terima kasih atas masa-masa kebersamaan yang kita lalui, terima kasih atas dukungan dan semangat yang kalian berikan. Terima kasih juga buat teman-teman SMP dan SMA saya, atas candaan dan hari-hari yang menjadi salah satu kenangan terindah yang masih mengisi memori saya, terima kasih atas dukungannya. Terima kasih juga buat teman-teman seperjuangan TI’08 yang sangat menginspirasi, teristimewa buat teman saya Tulus dan Sakti terima kasih atas kebersamaan kita selama kuliah di Teknologi Informasi, semoga kesuksesan segera menghampiri kita semua.
v
ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan rekomendasi pada informal e-learning. Teknik rekomendasi yang digunakan adalah item-based collaborative filtering. Item-based collaborative filtering akan bekerja dengan cara mempelajari pola rating dari pengguna, kemudian memberikan rekomendasi. Tugas akhir ini menggunakan algoritma Slope One dalam implementasinya. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah rating yang diberikan pengguna terhadap item tertentu. Akurasi prediksi yang dihasilkan oleh algoritma Slope One akan semakin meningkat dengan bertambahnya jumlah user yang memberikan rating terhadap item yang tersedia. Hasil rekomendasi pada algoritma Slope One menunjukkan ketidaksesuaian antara tipe item hasil rekomendasi dengan tipe item yang telah diberi rating oleh pengguna aktif. Hal ini disebabkan proses prediksi rating pada algoritma Slope One tidak memperhatikan tipe atau konten dari item, tetapi lebih memperhatikan kemiripan pola rating.
RECOMMENDATION SYSTEM IN INFORMAL E-LEARNING USING COLLABORATIVE FILTERING WITH SLOPE ONE ALGORITHM
ABSTRACT
This study was conducted to generate recommendations on informal e-learning. The recommendation technique used is the item-based collaborative filtering. Item-based collaborative filtering will work by studying the patterns of user ratings, and then provide recommendations. This final project using Slope One algorithm implementation. The parameters used in this research is the rating given by user to a particular item. Accuracy of predictions generated by Slope One algorithm will increase with increasing number of users who give ratings to the items available. The recommendations on the Slope One algorithm shows a mismatch between the type of item based on the recommendation with the type of items that have been rated by the active user. This is due to the predicted rating on Slope One algorithm does not pay attention to the type or content of the items, but pays more attention to the similarity rating pattern.
vii
2.1.4. Keunggulan dan Kekurangan 8
2.1.5. Informal E-learning 9
2.2. Sistem Rekomendasi (Recommendation System) 9
2.2.1. Pengertian Sistem Rekomendasi 9
2.2.2. Collaborative Filtering Recommendations 10
2.3. Algoritma Slope One 12
2.4. Unified Model Language 14
2.4.1. Diagram Use Case 16
2.4.2. Use Case Spesification 17
2.4.3. Sequence Diagram 17
2.4.4. Activity Diagram 19
2.5. Bahasa Pemrograman PHP 20
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 22
3.1. Analisis Kebutuhan 22
3.2.2. Model Spesifikasi Use Case 26
3.2.4. Kelas Diagram 33
3.2.5. Activity Diagram 34
3.3. Perancangan Interface 36
3.3.1. Struktur Menu 36
3.3.2. Perancangan Tampilan 37
3.4. Proses Algoritma Slope One 39
3.4.1. Flowchart Algoritma Slope One 41
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 42
4.1. Implementasi Sistem 42
4.2. Pengujian Sistem 43
4.3. Tampilan Halaman Sistem 53
4.3.1. Halaman Utama 53
4.3.2. Halaman Menu Register 54
4.3.3. Halaman Login 55
4.3.4. Halaman Tampilan List Artikel Berdasarkan Kategori 56
ix
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Contoh implementasi Slope One 13
Tabel 2.2. Elemen-elemen dari sequence diagram 18
Tabel 2.3. Simbol Aktivitas Diagram 20
Tabel 3.1. Spesifikasi use case 26
Tabel 3.2. Contoh Algoritma Slope One 40
Tabel 4.1. Pengujian Sistem 43
Tabel 4.2. Pengujian Register 44
Tabel 4.3. Pengujian Login 46
Tabel 4.4. Hasil pengujian melihat daftar artikel 47
Tabel 4.5. Hasil pengujian melihat isi artikel 48
Tabel 4.6. Hasil pengujian memberi/meng-update rating 50
Tabel 4.7. Hasil pengujian memberikan rekomendasi 51
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1. Skema dasar Slope One 13
Gambar 2.2. Aktor-aktor use case 16
Gambar 2.3. Aktor dan use case 16
Gambar 2.4. Aktor, use case dan keterhubungan 17
Gambar 3.1. Arsitektur dasar sistem 23
Gambar 3.2. Arsitektur mesin rekomendasi 24
Gambar 3.3. Use case diagram 26
Gambar 3.4. Sequence Diagram: Lihat Artikel 30
Gambar 3.5. Sequence Diagram: Login 31
Gambar 3.6. Sequence Diagram Register 31
Gambar 3.7. Sequence Diagram Rekomendasi 32
Gambar 3.8. Sequence Diagram Pencarian 33
Gambar 3.9. Class Diagram 33
Gambar 3.10.Activity Diagram Login 34
Gambar 3.11. Diagram Activity Register 35
Gambar 3.12. Diagram Activity Pencarian 35
Gambar 3.13.Activity Diagram Rekomendasi 36
Gambar 3.14. Struktur Menu 37
Gambar 3.15. Halaman depan 37
Gambar 3.16. Register 38
Gambar 3.17. Login 38
Gambar 3.18. Halaman isi artikel 39
Gambar 3.19. Flowchart Algoritma Slope One 41
Gambar 4.1. Tampilan halaman register 45
Gambar 4.2. Halaman depan muncul setelah berhasil mendaftar 45
Gambar 4.3. Daftar database anggota terdaftar 46
Gambar 4.4. Gambar tampilan login 47
Gambar 4.4. Tampilan setelah proses login berhasil 47
Gambar 4.5. Tampilan daftar artikel pada kategori jQuery 48
Gambar 4.6. Tampilan detail/isi artikel 49
Gambar 4.7. Tampilan database daftar artikel 49
Gambar 4.8. Gambar form rating 50
Gambar 4.9. Database rating pengguna 51
Gambar 4.10. Daftar rekomendasi diurutkan berdasarkan nilai prediksi 52
Gambar 4.11. Tampilan Form Pencarian 52
Gambar 4.12. Tampilan Hasil Pencarian 53
Gambar 4.13. Halaman depan sistem rekomendasi 53
Gambar 4.14. Tampilan halaman register 54
Gambar 4.15. Pesan error ditampilkan ketika data tidak valid 55
Gambar 4.16. Tampilan halaman login 55
Gambar 4.17. Menampilkan pesan error saat data login tidak valid 56
Gambar 4.18. Daftar artikel berdasarkan kategori 56
Gambar 4.19. Halaman isi artikel 57
