• Tidak ada hasil yang ditemukan

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Sistem Rekomendasi Pembelian Komputer Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Sistem Rekomendasi Pembelian Komputer Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering"

Copied!
5
0
0

Teks penuh

(1)

Sistem Rekomendasi Pembelian Komputer Menggunakan

Metode Item Based Collaborative Filtering

Artikel Ilmiah

Peneliti

Noor Aditya Kurniadi

Prof. Ir. Danny Manongga., M.Sc., Ph.D

Sri Yulianto Joko Prasetyo., S.Si., M.Kom

Program Studi Sistem Informasi

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana

(2)
(3)
(4)
(5)

1

1

Sistem Rekomendasi Pembelian Komputer Menggunakan

Metode

Item Based Collaborative Filtering

1)Noor Aditya Kurniadi, 2)Prof. Ir. Danny Manongga, MSc., Phd., 3)Sri Yulianto Joko Prasetyo, Ssi.,

M.Kom.

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50771, Indonesia

Email : 1) [email protected], 2) [email protected], 3)[email protected]

Abstract

The diversity of brands and types of computers provide many options for the community in determining which machine is suited to its needs. There are several aspects to be considered by the user, the quality of the hardware, price, guarantee or warranty, service, and the problem needs of the users themselves. Therefore, we need a system of recommendations that can help the user in making the selection of computer products available. This research have applies prototyping as the methodology in making recommendation systemonthe purchase ofcomputer. By using the method of Item-Based Collaborative Filtering, recommendation systems can help users make decisions in an election computer products to be purchased. The results showed that functionaly, the system can be run in accordance with their respective duties and to provide recommendations to the user by providing an overview of the product to be purchased.

Keywords : Recommendation System, Item-Based Collaborative Filetring

Beragamnya merk dan jenis komputer memberikan banyak pilihan bagi masyarakat dalam menentukan komputer mana yang sesuai dengan kebutuhannya. Ada beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan oleh user, yakni kualitas dari perangkat keras, harga, jaminan atau garansi, layanan, serta masalah kebutuhan dari pengguna itu sendiri. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem rekomendasi yang dapat membantu user dalam melakukan pemilihan terhadap produk-produk komputer yang ada. Penelitian ini menerapkan metodologi Prototyping dalam membuat sistem rekomendasi pembelian komputer. Dengan menggunakan metode Item-Based Collaborative Filtering, sistem rekomendasi ini dapat membantu user mengambil keputusan dalam melakukan pemilihan produk komputer yang akan dibeli. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara fungsional sistem ini dapat berjalan sesuai dengan tugasnya masing-masing dan dapat memberikan rekomendasi kepada

user dengan memberikan gambaran tentang produk yang akan dibeli. Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Item-Based Collaborative Filtering

________________________________________________________________

1 Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana 2 Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana

Referensi

Dokumen terkait

recommender system dengan metode item-based collaborative filtering yang dapat mampu memberikan rekomendasi secara otomatis kepada user dan rekomendasi ditampilkan

Penulis akan membangun sistem rekomendasi untuk wisatawan menggunakan metode User-based Collaborative Filtering berbasis website yang akan menampilkan

Menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Wisata Museum Di Jakarta Dengan Metode Item Based Collaborative Filtering Berbasis Android” adalah

Teori yang membantu proses pengembangan sistem E-Commerce adalah Collaborative Filtering , User Based Collaborative Filtering , Item Based Collaborative Filtering ,

Berdasarkan permasalahan yang ada, pada penelitian ini dilakukan pengembangan metode hybrid untuk sistem rekomendasi pada metode item-based collaborative filtering

Metode item-based collaborative filtering pada penelitian ini menggunakan perhitungan adjusted cosine similarity untuk menghitung nilai kemiripan antarbuku dan weighted sum

PENDEKATAN COLLABORATIVE FILTERING KLASIK Prinsip kerja dari algoritma collaborative filtering adalah memberikan rekomendasi atau prediksi item berdasarkan pada opini pengguna-pengguna

Teks di atas membahas tentang teknik filtering rekomendasi pada sistem rekomendasi, termasuk content-based filtering, collaborative filtering, dan cold start or new