SSL File Transfer Protocol FTP

2. Meningkatkan penjualan silang cross-sell. Jika rekomendasi yang diberikan dirasakan baik oleh pengguna maka volume penjualan dapat meningkat dimana sistem rekomendasi dapat memberikan rekomendasi pembelian berdasarkan produk yang sudah dibeli oleh pengguna. 3. Membangun kesetiaan loyalty. Sistem rekomendasi dapat memberikan nilai tambah hubungan antara suatu situs dengan para penggunanya. Situs memberikan rekomendasi berdasarkan profil pengguna dan pengguna memberikan pilihan dari kuesioner yang diberikan. Semakin sering seorang pengguna menggunakan sistem rekomendasi maka pengguna tersebut semakin setia terhadap situs tersebut. Dalam proses pengumpulan data yang akan digunakan dalam sistem rekomendasi, dibedakan menjadi dua cara [8], yaitu : 1. Secara Eksplisit a. Rating user terhadap suatu item. b. Komentar user terhadap suatu item. 2. Secara Implisit a. Catatan item yang dibeli atau dikembalikan oleh user. b. Catatan item yang diklik oleh user. c. Catatan item yang dicari oleh user. d. Catatan item yang dilihat oleh user. Secara umum, teknik dalam membangun sistem rekomendasi ada beberapa cara [9] , diantaranya: 1. Collaborative Recommendation Pada collaborative recommendation, rekomendasi berdasarkan pada korelasi yang didapat diantara user yang telah merating atau bertransaksi dalam sistem. Collaborative recommendation dibagi kembali menjadi dua cara, yaitu : a. User Based Nearest Neighbor Recommendation Sistem mencari sejumlah user yang mempunyai korelasi yang tinggi, kemudian sistem merekomendasikan sejumlah item yang mungkin disukai oleh sejumlah user berdasarkan korelasi tersebut. Contoh apabila user A menyukai item 1, 2, 3 dan user B menyukai item 1, 2, 4 maka rekomendasi yang akan diberikan terhadap user B adalah item 3 dan untuk user A adalah item 4. b. Item Based Nearest Neighbor Recommendation Pada saat cara user based, yang dicari adalah korelasi antar user , sedangkan pada item based korelasi yang dicari adalah antar item yang disukai oleh user kemudian item yang berkorelasi tersebut direkomendasikan terhadap sejumlah user lainnya. 2. Content Based Recommendation Pada sistem rekomendasi ini, rekomendasi suatu item untuk seorang user berdasarkan dari deskripsi dari item tersebut serta profil dari ketertarikan seorang user. Sistem rekomendasi content based menganalisa deskripsi dari setiap item untuk mengidentifikasi item mana yang mempunyai ketertarikan khusus terhadap seorang user. 3. Knowledge Based Recommendation Knowledge-based recommendation merupakan metode yang memanfaatkan perzonalization rule pada knowledge-based basis pengetahuan . Perzonalization rule merupakan aturan-aturan yang dirancang pada basis pengetahuan dengan skala prioritas tertentu. Skala prioritas diatur tingkatannya berdasarkan prediksi prioritas kebutuhan pelanggan terhadap suatu produk item. Produk yang memenuhi prioritas terbanyak akan dijadikan rekomendasi bagi pelanggan. 4. Hybrid Recommendation Pada sitem rekomendasi ini, rekomendasi diperoleh dari gabungan metode-metode yang ada, sehingga kelebihan metode satu dapat menutupi kelemah metode yang lainnya. Selanjutnya teknik yang akan digunakan dalam sistem rekomendasi yang akan di bangun oleh sistem , yaitu Collaborative Recommendation Item Based Collaborative Filtering dengan menggunakan algoritma Slope One [10]. 2.2.22.1 Collaborative Filtering Merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam membangun sistem rekomendasi. Collaborative filtering ini merekomendasikan item terhadap user berdasarkan atas gabungan berbagai macam minat dan pendapat yang biasanya dalam bentuk rating yang telah diberikan oleh sekumpulan user lainnya. Dalam skenario Collaborative filtering, terdapat daftar m user U = {u1,u2,u3,...,um} dan daftar n item I = { i1,i2,i3,...,i n }. Setiap user u i mempunyai daftar item Iu i dimana itu merupakan ekspresi dari pendapatnya. [11]