Al Manar, Muhammad Fajar (2023) SISTEM REKOMENDASI KEDAI KOPI DI KOTA BARABAI DENGAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING. 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 (174kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (483kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (828kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (684kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (30kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (76kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code - Muhammad Fajar Al Manar.zip Restricted to Repository staff only Download (41MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Sistem rekomendasi adalah sistem yang mampu memberikan rekomendasi item-item yang mungkin disukai oleh pengguna. Metode Collaborative Filtering merupakan salah satu metode pada sistem rekomendasi. Metode ini memanfaatkan penilaian pengguna berupa rating untuk memprediksi item yang mungkin diminati. Berdasarkan rating pengguna dari 1 - 5, nilai kemiripan dihitung menggunakan cosine similarity. Berdasarkan nilai kemiripan antar kedai kopi, nilai prediksi rating kedai kopi dicari menggunakan weighted sum. Penelitian ini menggunakan 10 kedai kopi dan 5 user sebagai data. Dalam mengimplementasikan metode item-based collaborative filtering, penulis melakukan metode pengumpulan data, perancangan tampilan, melakukan perhitungan manual, pembangunan sistem dan implementasi metode item-based collaborative filtering, melakukan pengujian MAE dan RMSE, serta pengujian Confusion Matrix. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh prediksi yang cukup akurat dengan neighbor 6 dimana nilai MAE-nya sebesar 0,460 dan nilai RMSE-nya 0,6625.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Sistem rekomendasi, Item–based collaborative filtering, Kedai kopi | ||
| 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 > 003 Sistem-sistem |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 12 Jul 2023 07:00 | ||
| Last Modified: | 12 Jul 2023 07:00 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/20340 |
Actions (login required)
 |
View Item |