Implementasi Hybrid Recommendation untuk Pengembangan Sistem Rekomendasi Aplikasi Mitra Event Manager

ZIANA MEGA DEVI, Teguh Bharata Adji, S.T., M.T., M.Eng., Ph.D ; Noor Akhmad Setiawan, S.T., M.T., Ph.D.

2021 | Skripsi | S1 TEKNOLOGI INFORMASI

Pada periode pengembangan sebelumnya telah dikembangkan aplikasi event manager berbasis media sosial pada sisi client, yakni MeetingYuk dan aplikasi penyedia layanan pada sisi mitra, yakni MerchantYuk. MeetingYuk dan MerchantYuk dalam perkembangannya akan mendapatkan tambahan pengguna dan mitra. Namun untuk saat ini, daftar mitra yang ditampilkan kepada pengguna tanpa adanya opsi penyaringan terhadap preferensi pengguna. Semakin banyak daftar mitra yang disediakan, maka opsi bagi para pengguna akan semakin meningkat. Maka dari itu, dikembangkan sebuah sistem rekomendasi, yang diharapkan mampu membantu memenuhi kebutuhan pengguna dalam memilih mitra. Sistem rekomendasi yang dibangun bekerja menggunakan metode hybrid recommendation dengan menggabungkan dua metode yaitu collaborative filtering dengan menganalisis hubungan antara rating yang diberikan oleh pengguna aplikasi MeetingYuk dan content-based filtering dengan menganalisis kesamaan layanan pada setiap merchant. Hasil prediksi dari kedua metode tersebut akan digabungkan berdasarkan social aperture yang diberikan. Berdasarkan hasil pengujian, metode hybrid recommendation memberikan hasil akurasi terbaik untuk memprediksi merchant yang sesuai dan memberikan rekomendasi berdasarkan hasil MAE sebesar 0,2019 dan RMSE sebesar 0,51608.

In the previous development period, MeetingYuk developed as an event-manager application for clients and MerchantYuk as an application for partners. In the future MeetingYuk and MerchantYuk in their development will get additional users and partners. But for now, a list of partners is shown to the user without any filtering options against user preferences. The increasing number of users and partners provided, the more options for users will be added. Therefore, a recommendation system was developed, which is expected to be able to help the needs of users in choosing partners. The recommendation system works using hybrid recommendation by combining two methods that is collaborative filtering by analyzing the relationship between the ratings given by MeetingYuk users and content-based filtering by analyzing the similarity of services at each merchant. The prediction results from the two methods will be combined based on social aperture that will be given. Based on the results of testing, hybrid recommendation provides the best accuracy result for predicting suitable merchants and provides recommendations based on MAE result of 0,2019 and RMSE of 0,51608.

Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Aplikasi Event Manager, Artificial Intelligence, Hybrid Recommendation