Nanda, Ricky Syah (2021) SISTEM REKOMENDASI PRODUK ELEKTRONIK MENGGUNAKAN 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 (358kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (290kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (882kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (414kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (596kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (58kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (108kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-17.11.1007-Ricky Syah Nanda - RICKY SYAH NANDA.zip Restricted to Repository staff only Download (27MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1007-Ricky Syah Nanda - RICKY SYAH NANDA.pdf Restricted to Repository staff only Download (260kB) |
Abstract
Sistem rekomendasi adalah sistem yang membantu pengguna dalam mengatasi informasi yang meluap dengan memberikan rekomendasi spesifik bagi pengguna dan diharapkan rekomendasi tersebut bisa memenuhi keinginan dan kebutuhan pengguna. Metode item-based collaborative filtering merekomendasi kepada pengguna dengan melihat pola pemberian rating terhadap sebuah item dan memprediksi rating yang akan diberikan kepada pengguna terhadap item lainnya. Ada dua pendekatan yang umum digunakan dalam collaborative filtering adalah user-based dan item-based. Tujuan mengambil judul ini adalah mencoba mengimplementasikan sistem rekomendasi yang dapat merekomendasikan produk elektronik. Sistem rekomendasi ini menggunakan metode item-based collaborative filtering dalam mencari kemiripan antar item (similarity) menggunakan algoritma pearson correlation dan dalam memprediksi rating menggunakan algoritma weighted sum. Pengujian hasil prediksi rating menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Hasil akhir dari penelitian menunjukkan bahwa metode item-based collaborative filtering dapat diimplementasikan untuk sistem rekomendasi produk elektronik berbasis android dan cukup akurat dalam memprediksi rating produk elektronik. Hal ini dibuktikan dengan hasil uji MAE dibawah 1 atau mendekati 0, dimana pada maksimum neighbor 2 metode item-based collaborative filtering dapat memprediksi rating paling baik dengan MAE sebesar 0.8842.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | sistem rekomendasi, item-based collaborative filtering, pearson correlation, weighted sum, mean absolute error, produk elektronik, android | ||
| 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 > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 13 Jun 2022 06:51 | ||
| Last Modified: | 09 Aug 2023 03:25 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/895 |
Actions (login required)
 |
View Item |