Saputra, Fajar Dela (2024) SISTEM REKOMENDASI WARUNG MAKAN DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA CONTENTBASED FILTERING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (934kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (167kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (317kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (262kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (406kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (38kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (120kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 17.11.1570.zip Restricted to Repository staff only Download (49MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Wisata kuliner menjadi salah satu ikon wisata dan juga menjadi salah satu tren dalam dunia kuliner. Dengan populernya wisata kuliner membuat semakin banyak juga warung makan yang tersebar. Dengan banyaknya warung makan yang terbesar membuat seseorang kesulitan untuk mencari informasi warung makan yang sesuai berdasarkan kriteria yang disukai. Salah satu cara untuk mengelolah inforamsi tersbut dapat dilakukan menggunakan sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi digunakan sebagai strategi yang efektif untuk megelola banyaknya informasi yang tersedia dan juga dapat memberikan hasil rekomendasi suatu item yang sesuai dengan keinginan pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem rekomendasi warung makan berdasarkan kriteria yang di pilih oleh pengguna. Data warung makan yang digunakan sebesar 747 data yang didapatkan dari google maps. Metode yang digunakan untuk penelitian yaitu content based filtering. Untuk mendapatkan hasil kriteria yang sesuai dan menghitung kemiripan tiap data warung makan, peneliti menggunakan algoritma random forest classification dan cosine similarity. Berdasarkan hasil dari pengujian sistem yang telah dibangun, sistem dapat memberikan rekomendasi berdasarkan kemiripan dari setiap warung makan dan menghasilkan nilai precision sebesar 73,333%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Content Based Filtering, Sistem Rekomendasi, Random Forest Classification, Cosine Similarity | ||
| Subjects: | 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: | 25 Nov 2024 06:20 | ||
| Last Modified: | 25 Nov 2024 06:20 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/28370 |
Actions (login required)
 |
View Item |