7
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Sistem Rekomendasi
Sistem Rekomendasi atau disebut juga Recommender system merupakan sebuah sistem yang menyarankan informasi yang berguna.
Sistem rekomendasi juga dapat menduga apa yang akan dilakukan pengguna untuk mencapai tujuannya, misalnya seperti memilih produk tertentu.
Seperti yang disebutkan oleh Paul Resnick dan Hal R. Varian dalam jurnalnya, recommender system membantu dan meningkatkan proses seleksi
alam. Suatu yang khas dalam sistem rekomendasi adalah orang memberikan rekomendasi sebagai masukan, kemudian sistem mengagregasikan dan
mengarahkan agar sesuai dengan si penerima. Dalam beberapa kasus, transformasi utama ada di dalam proses agregasi. Kasus lainnya nilai sistem
terletak pada kemampuannya untuk mencocokkan dua hal yaitu bagian yang dijadikan rekomendasi, dan yang mencari rekomendasi secara baik.
Tugas inti dari recommender system adalah untuk memprediksikan evaluasi subyektif yang akan diberikan pengguna terhadap item. Prediksi ini
dihitung menggunakan sejumlah model prediktif yang memiliki karakteristik umum, yaitu mengeksploitasi evaluasi atau penilaian yang
diberikan oleh pengguna untuk transaksi yang sebelumnya telah dilihat. Berdasarkan teknik prediksi tertentu yang sedang digunakan, recommender
system telah diklasifikasikan ke dalam empat kategori utama [Burke, 2007]: collaborative-based, content-based, knowledge-based, hybrid. Pada sistem
yang menggunakan pendekatan collaborative-based paling sederhana menghitung korelasi antara pengguna, memprediksi peringkat produk untuk
pengguna saat ini didasarkan pada peringkat yang diberikan oleh pengguna lain, yang sangat berhubungan dengan preferensi pengguna saat ini
[Herlocker et al, 1999]. Sedangkan sistem dengan pendekatan content-based hanya menggunakan preferensi dari pengguna saat ini, memprediksi
peringkat untuk item yang tak terlihat berdasarkan seberapa banyak deskripsinya atau isinya mirip dengan pengguna [Pazzani dan Billsus,
2007]. 2.1.1
Content Based Filtering
Pendekatan Information filtering didasarkan pada bidang information retrieval IR dan teknik yang digunakan pun banyak yang
sama [Hanani et al, 2001]. Satu aspek yang membedakan antara information filtering dan information retrieval adalah mengenai kepentingan pengguna.
Pada IR pengguna menggunakan ad-hocqueries, sedangkan information filtering pengguna sudah mempunyai profil yang merepresentasikan
kepentingan jangka panjang, dan sistem mencoba memberikan kepada setiap pengguna, item yang relevan. Berdasarkan pada ukuran kesamaan
antara masing-masing profil, sistem memilih dan membuat peringkat pada item yang relevan, kemudian diberikan kepada pengguna. Terdapat dua
Kategori