Gartiwa, Yuranan Risan (2025) SISTEM REKOMENDASI RESTORAN DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN MEANSHIFT CLUSTERING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (901kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (500kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (943kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (360kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (111kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (170kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.61.0214.zip Restricted to Repository staff only Download (118MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (879kB) |
Abstract
Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem rekomendasi restoran di wilayah Yogyakarta dengan menerapkan metode clustering K-Means dan Mean Shift. Data yang digunakan berasal dari sumber publik “Places to Eat in the Jogja Region” yang memuat informasi mengenai nama restoran, jenis makanan, harga rata-rata, dan rating pelanggan. Proses penelitian mencakup tahap preprocessing, eksplorasi data, normalisasi, serta implementasi kedua algoritma clustering. Evaluasi dilakukan menggunakan dua metrik, yaitu Silhouette Score dan DaviesBouldin Index (DBI). Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma Mean Shift menunjukkan performa yang lebih unggul dibandingkan K-Means, dengan nilai Silhouette Score lebih tinggi dan DBI lebih rendah. Sistem rekomendasi dirancang sebagai aplikasi web menggunakan framework Flask, dilengkapi dengan antarmuka yang responsif dan fitur pencarian interaktif. Aplikasi ini memudahkan pengguna untuk menemukan restoran berdasarkan preferensi tertentu dan menampilkan hasil secara real-time. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan dalam pengembangan sistem rekomendasi berbasis analisis data, khususnya di bidang kuliner, serta relevan untuk diterapkan pada pengambilan keputusan di bidang lainnya.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Rekomendasi, Clustering, K-Means, Mean Shift, Yogyakarta, Restoran | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 10 Nov 2025 07:02 | ||
| Last Modified: | 10 Nov 2025 07:02 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30949 |
Actions (login required)
 |
View Item |