Home
Login.
Artikelilmiahs
6920
Update
YOGA NASUKHA
NIM
Judul Artikel
PEMANFAATAN SISTEM PEREKOMENDASI MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING DENGAN RATING IMPLISIT (STUDI KASUS TOKO TAS TENUN ONLINE LIMAN KHAM)
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Terkadang seorang pembeli di dalam jual-beli tas tenun online mengalami kebimbangan dalam menentukan pilihan tas tenun yang akan dibeli. Jawaban dari customer service dan hasil pencarian melalui search engine belum mampu memuaskan pembeli. Oleh karena itu, perlu dibuat sistem perekomendasi yang mampu memberikan saran kepada pembeli untuk menentukan tas tenun yang cocok baginya. Sistem perekomendasi dibuat menggunakan metode item-based collaborative filtering. Pengambilan nilai rating secara implisit dalam bentuk data biner, yaitu ketika user membeli (‘1’) atau tidak membeli (‘0’) tas tenun tertentu. Sistem perekomendasi yang dimanfaatkan dalam toko tas tenun online mampu membantu user dalam menentukan pilihan tas tenun yang akan dibeli. Sistem perekomendasi yang dihasilkan di dalam penelitian ini mempunyai rata-rata akurasi prediksi sebesar ±93%, sehingga rekomendasi yang dihasilkan memiliki kualitas yang baik.
Abtrak (Bhs. Inggris)
In woven bags online store, sometimes buyer is feeling hesitate while choosing woven bags to be purchased. The answer from customer service and the result via search engine may not satisfy the buyer to determine her/his choice. Therefore, it’s a need to make a recommender system that can give advice for the buyer to determine woven bags he/she liked. Recommender system is made using item based collaborative filtering. The rating value is taken by implicit method in the binary data, while user buy (‘1’) or not buy (‘0’) certain woven bag. Recommender system that used in woven bags online store can help the user to determine the woven bags choice to be purchased. Recommender system that produced in this research has about 93% average value of prediction accuracy, so, recommendation that produced has a good quality.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save