Fauziah, Karina Rahmadhani Nur (2021) MENCARI HUBUNGAN USER DENGAN ITEM DI SISTEM REKOMENDASI PARIWISATA MENGGUNAKAN ANT COLONY. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (237kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (544kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (853kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (188kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (38kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (120kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-17.11.1328-Karina Rahmadhani Nur Fauziah - Karina Rahmadhani Nur Fauziah.rar Restricted to Repository staff only Download (4kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1328-Karina Rahmadhani Nur Fauziah - Karina Rahmadhani Nur Fauziah.pdf Restricted to Repository staff only Download (420kB) |
Abstract
Penelitian ini menggunakan metode Ant Colony Optimization dalam menemukan user aktif karena Ant Colony dapat memecahkan masalah perhitungan dengan menemukan jalur terpendek sehingga dapat mengoptimalkan solusi. Algoritma Ant Colony ini merupakan algoritma yang sangat unik dibandingkan dengan algoritma pencarian rute terdekat lainnya, karena algoritma ini diadopsi dari koloni semut yang sedang mencari makanan dengan meninggalkan suatu jejak kaki yang disebut pheromone. Dataset diambil dari kuisioner data pengguna yang pernah melakukan kegiatan wisata di Yogyakarta dengan output angka dimana angka tersebut merupakan jumlah berapa kali pengguna mengunjungi wisata tersebut. Setelah pengumpulan dataset yaitu perancangan sistem. Dari nilai confusion matrix terdapat nilai rasio prediksi benar(Accuracy) 70%, nilai perbandingan prediksi positif dari seluruh data positif(Precision) 45%, nilai prediksi positif dari prediksi positif(recall)1%, dan nilai F-1 score sebanyak 62%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai Accuracy lebih tinggi, namun dilihat dari nilai FP dan FN yang tidak mendekati (symmetric), maka yang menjadi acuan adalah nilai F-1 Score. Dari nilai ramalan yang dihitung menggunakan rumus MAE, RMSE, dan Confusion Matrix, terdapat hasil akurasi hingga 70% yang artinya algoritma ACO, PCC dan KNN terbilang baik digunakan atau nilai kesalahan nya sedikit.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Algoritma Ant Colony, sistem rekomendasi, pariwisata yogyakarta | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 20 Jun 2022 03:29 | ||
| Last Modified: | 14 Aug 2023 02:21 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1740 |
Actions (login required)
 |
View Item |