Tusifaiyah, Adilla Laela (2021) PENERAPAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MELAKUKAN KLASIFIKASI PRODUK PADA E-MARKETPLACE SHOPEE. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (521kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (346kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (648kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (981kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (65kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (139kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/other.png) |
Other (SOURCE CODE)
Source Code-17.12.0212-Adilla Laela Tusifaiyah - Adilla Laela Tusifaiyah.rar Restricted to Repository staff only Download (32MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.12.0212-Adilla Laela Tusifaiyah - Adilla Laela Tusifaiyah.pdf Restricted to Repository staff only Download (388kB) |
Abstract
Pesatnya pertumbuhan e-commerce di Indonesia banyak difasilitasi oleh kehadiran e-marketplace. Tren e-marketplace di Indonesia terus berkembang seiring perkembangan teknologi dan internet. Dalam perkembangannya, emarketplace semakin banyak menawarkan produk. Akibatnya, pembeli membutuhkan lebih banyak usaha untuk mencari produk yang diinginkan. Agar dapat memudahkan pencarian produk tersebut, maka dilakukan klasifikasi produk. Penelitian ini mengklasifikasikan produk pada e-marketplace Shopee menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor. Data produk yang digunakan berasal dari web scraping pada kategori handphone dan aksesoris, fashion muslim, dan perlengkapan rumah. Tahapan dari sistem klasifikasi dimulai dengan tahap preprocessing, selanjutnya tahap pembobotan term menggunakan metode TF-IDF, berikutnya cosine similarity untuk menghitung jarak kemiripan antar dokumen, dan kemudian melakukan pengurutan hasil cosine similarity untuk diambil data sejumlah nilai k. Berdasarkan pengujian pada 9 data produk dengan tiga nilai k berbeda. Diperoleh rata-rata yang menunjukan hasil accuracy, precision, dan recall terendah ketika nilai k=3. Hasil accuracy sebesar 88.89%, precision sebesar 83.33%, dan recall sebesar 100% didapatkan ketika menggunakan nilai k=5 atau k=7.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, E-marketplace, K-Nearest Neighbor, Text Mining, Classification | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 20 Jun 2022 04:17 | ||
| Last Modified: | 14 Aug 2023 06:28 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1769 |
Actions (login required)
 |
View Item |