Rohmat, Mashudi (2021) IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI PADA PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN TEKNIK CONTENT BASED FILTERING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (545kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (232kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (730kB) |
|
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 (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (100kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (79kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-20.22.2421-Mashudi Rohmat - Mashudi Rohmat.zip Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-20.22.2421-Mashudi Rohmat - Mashudi Rohmat.pdf Restricted to Repository staff only Download (565kB) |
Abstract
Variasi merk dan jenis laptop dari berbagai pabrikan mengalami perkembangan yang sangat pesat, banyak pilihan jenis laptop berdasarkan dari segmen pasar yang dibidik, mulai laptop untuk keperluan kantor, notebook, design grafis hingga gaming. Banyaknya pilihan ini membuat calon pembeli merasa kesulitan untuk menemukan jenis laptop yang sesuai dengan kebutuhannya. Menjawab permasalahan di atas maka dibuatlah sistem rekomendasi yang mampu memberikan rekomendasi laptop kepada calon pembeli. Secara garis besar prinsip kerjanya memberikan rekomendasi laptop yang relevan dengan kata kunci yang dipilih oleh user, pemberian rekomendasi berdasarkan kemiripan atribut yang melekat pada item laptop seperti type, ukuran layar, jenis processor, RAM, memory, kartu grafis dan lain – lain. Prosesnya dengan melakukan pembobotan setiap term yang terdapat pada dokumen menggunakan TF-IDF, kemudian mencari kemiripan antara dokumen dengan kata kunci menggunakan Cosine Similarity. Hasil dari penelitian ini berupa peringkat top 6 rekomendasi laptop yang paling relevan. Untuk mengevaluasi hasil rekomendasi menggunakan teknik NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain), evaluasi dilakukan dengan 10 skenario pengujian, hasilnya memberikan nilai rata – rata NDCG sebesar 0,9704 yang artinya sistem memberikan performa rekomendasi yang baik.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | sistem rekomendasi, content-based filtering, tf-idf, cosine similarity, ndcg, recommender system | ||
| 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: | 14 Jun 2022 01:36 | ||
| Last Modified: | 09 Aug 2023 06:51 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/957 |
Actions (login required)
 |
View Item |