Query: sistem rekomendasi

title: CULINARY RECOMMENDATION SYSTEM USING K MEANS METHOD TO SUPPORT FOOD SALES STRATEGY
abstract: The culinary industry is increasingly stretching in Indonesia. Culinary is one of the pillars in the creative industry. Culinary is also a part of life that is closely related to daily food consumption. This research is motivated by observations and experiences of researchers, that many traders of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) must be able to compete with other traders. By utilizing technological advancements it is expected to be able to produce a recommendation system that is ready to be used to assist in making food sales strategy decisions. In this study, the K Means method will be applied with clustering analysis to identify consumer desires for food around the UPN "Veteran" campus in Jakarta. Research results produce the names of the foods that are most in demand by consumers. Based on the calculation of K Means Clustering in getting cluster 1 are 6 members of food with the label "best selling" namely chicken geprek, fried rice, instant noodles, fire chicken, fried chicken, and chicken penyet, cluster 2 is 9 members of food with a label "sellable "Namely chicken noodles, toast, burger blenger, chicken porridge, madura duck rice, mcd burger, grilled chicken, siomay, and serabi, cluster 3 are 11 food labels labeled" less salable "namely poor karapitan meatballs, crazy rice, simple teriyaki set, ati ampela, rice pecel warung boma, salted chicken rice, durian soup, cilok, soto ayam, and balado eggs.

title: Penerapan Metode Content Based Filtering Dalam Implementasi Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan
abstract: Panjangnya rantai distribusi merupakan salah satu permasalahan pokok di sektor pangan yang berdampak pada mahalnya harga harga pangan. Permasalahan ini sejalan dengan prioritas pembangunan Kabupaten Sleman tahun 2017 untuk mewujudkan kemandirian ekonomi dengan menggerakkan sektor strategis ekonomi lokal termasuk diantaranya peningkatan penerapan teknologi pertanian. Hal ini berkaitan dengan bagaimana cara memperpendek rantai pemasaran sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan petani. Dalam upaya memangkas rantai distribusi yang terlalu panjang, maka penelitian ini menawarkan solusi sebuah sistem rekomendasi yang dapat mencatat data lahan pertanian serta merekomendasikan lahan pertanian mana saja yang berpotensi menghasilkan komoditas tanaman pangan. Dengan adanya sistem ini, pemasaran hasil pertanian khususnya kepada pedagang akan lebih efektif dan efisien, artinya sistem mampu memberikan rekomendasi lahan yang sesuai untuk pengguna. Dalam pembuatannya, sistem rekomendasi ini akan menerapkan teori Content Based Filtering.

title: Aplikasi Hybrid Filtering Dan Naive Bayes Untuk Sistem Rekomendasi Pembelian Laptop
abstract: Perkembangan E commerce telah menjadi terobosan dalam strategi bisnis modern yang dapat menghasilkan kenaikan pendapatan secara virtual. Belanja merupakan kegiatan sosial dan biasanya pembeli mendapatakan rekomendasi dari orang lain untuk membeli suatu produk. Ketika mendapatkan rekomendasi, tingkat kepercayaan untuk membeli produk tersebut akan meningkat. Seiring perkembangan zaman laptop telah menjadi kebutuhan pokok bagi masyarakat. Toko toko yang menawarkan penjualan laptop saat ini melakukan rekomendasi produk laptop dengan mengacu pada pembelian konsumen lain. Selain itu, informasi mengenai harga, spesifikasi laptop, kemudahan, serta rekomendasi dalam proses pembelian yang akurat bagi calon pembeli. Pada penelitian ini peneliti membuat sistem menggunakan metode Hybrid Filtering dan klasifikasi Naive Bayes untuk Sistem Rekomendasi Penjualan Laptop. Untuk menentukan apakah suatu laptop di rekomendasikan atau tidak, digunakan 95 data spesifikasi, beserta rating dari laptop yang di rekomendasikan dan tidak di rekomendasikan. Dengan menggunakan 20 data testing, Berdasarkan pengujian menggunakan confusion matrix Algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan suatu laptop di rekomendasikan atau tidak dengan tingkat akurasi 80%.Kata kunci Sistem Rekomendasi, Hybrid Filtering, Naive Bayes

title: Implementasi Fuzzy Logic Tahani dalam Sistem Rekomendasi Pembelian Mobil
abstract: Mobil merupakan salah satu alat transportasi yang banyak digunakan untuk beraktivitas saat ini karena mobil dapat menampung lebih dari satu penumpang dan memiliki kenyamanan dalam berkendara. Namun membeli mobil bukanlah hal yang mudah karena banyaknya jenis dan harga yang mahal. Oleh karena itu, dibuat sebuah sistem rekomendasi untuk pembelian mobil berbasis website dengan menggunakan framework CodeIgniter dan bahasa pemrograman PHP. Sistem dibangun menggunakan metode Fuzzy Logic Tahani. Tahani mendeskripsikan suatu metode pemrosesan query Fuzzy, dengan didasarkan atas manipulasi bahasa yang dikenal dengan nama Sturctured Query Languange (SQL) Data hasil perhitungan derajat keanggotaan masing masing himpunan berdasarkan kurva yang digunakan akan disimpan ke dalam database, lalu akan dilakukan query untuk menampilkan rekomendasi sesuai dengan kriteria yang dipilih oleh pengguna. Aplikasi ini telah dievaluasi menggunakan End user Computing Satisfication (EUCS) dan mendapatkan hasil sebesar 83,73% menyatakan bahwa aplikasi ini telah sukses memberikan rekomendasi mobil.

title: Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Game Komputer Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering
abstract: Sistem rekomendasi adalah suatu aplikasi yang menggunakan algoritma untuk membantu user mengambil keputusan, sistem rekomendasi merupakan sub kelas dari information filtering system yang berusaha untuk memprediksi rating atau preferensi yang diberikan user kepada sebuah item. Sistem rekomendasi terutama ditunjukan kepada orang yang memiliki kekurangan dalam pengalaman pribadi atau tidak memiliki kompetensi untuk mengevaluasi item dalam jumlah besar yang berpotensi untuk ditawarkan oleh aplikasi. Aplikasi ini bertujuan untuk membatu user untuk memilih game yang sesuai dengan preferensi user dengan menggunakan rating tanpa mempedulikan deskripsi dan faktor faktor lainnya. Aplikasi mobile ini menggunakan item based Collaborative Filtering sebagai algoritma perhitungan yang memprediksi rating yang diberikan oleh user dan kemudian menghitung prediksinya menggunakan algoritma item based Collaborative Filtering yang akan menghasilkan prediksi yang akan dijadikan hasil rekomendasi oleh aplikasi. Dalam Aplikasi mobile ini terdapat beberapa halaman antarmuka seperti halaman game suggestions dan suggestions based on algorithm adapun halaman detail game yang dapat menunjukan data data lengkap mengenai game yang dipilih. Aplikasi mobile ini dibuat dengan menggunakan Ionic Framework dengan kombinasi CSS dan HTML.

title: Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Mobile
abstract: Hadirnya berbagai macam tipe dan jenis smartphone di pasaran tentu saja menyediakan begitu banyak pilihan kepada masyarakat dalam memilih produk smartphone. Terkadang hal itu membuat orang kesulitan untuk memilih smartphone yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Untuk membantu orang dalam memilih smartphone dibutuhkanlah sebuah sistem rekomendasi. Metode simple additive weighting merupakan salah satu metode yang umum digunakan pada pembangunan sistem rekomendasi. Metode ini dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Alternatif tersebut diharapkan dapat menjadi tolak ukur penilaian bagi orang yang kesulitan memilih smartphone. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Java, dan sistem yang dibangun berbasis mobile dengan sistem operasi andriod. Sistem dapat memberikan hasil rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dan menghasilkan nilai kepuasan pengguna sebesar 87,33%

title: Perancangan Sistem Rekomendasi Pemilihan Cinderamata Khas Bengkulu Berbasis E Marketplace
abstract: Kendala yang sering dijumpai pada pemasaran cinderamata khas Bengkulu yaitu pada strategi pemasaran dan media promosi. Salah satu solusi dari strategi pemasaran tersebut adalah dengan membangun e marketplace. Hal ini yang menjadikan perlunya sebuah sistem informasi menggunakan codeigniter yang mampu merekomendasikan cinderamata khas Bengkulu berbasis e marketplace dengan menggunakan metode collaborative filtering. Penelitian ini menggunakan collaborative filtering yang terdiri dari item based collaborative filtering dimana sistem akan mencari kesamaan model pembelian (similarity item dengan yang lainnya dan user based collaborative filtering dimana sistem merekomendasikan produk berdasarkan jumlah lihat, ulasan dan rating terbanyak. Penelitian ini menghasilkan sistem informasi rekomendasi cinderamata khas Bengkulu berbasis e marketplace yang di uji menggunakan metode pengujian blackbox dengan hasil 100% berhasil.  E marketplace, Collaborative Filtering, Sistem Rekomendasi user based.

title: Sistem rekomendasi pemilihan lokasi kuliner halalan toyyiban area Malang menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
abstract: Banyaknya aplikasi pencari makan yang tidak mempunyai standar Halalan Toyyiban di Kota Malang, membuat tantangan tersendiri bagi kami dalam menentukan restoran/rumah makan yang mereka inginkan. Bahkan hal ini bisa menjadi sesuatu yang sulit dan membutuhkan banyak waktu karena konsumen dihadapkan oleh banyak pilihan restoran. Oleh sebab itu, sebuah sistem rekomendasi dibutuhkan untuk dapat membantu para konsumen dalam memilih restoran sesuai dengan keinginan mereka. Pada penelitian ini, sistem rekomendasi kuliner dikembangkan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan berbasis mobile android. Metode ini akan memberikan rekomendasi restoran berdasarkan perhitungan data dan Metode yang telah dilakukan. Selain itu, sistem rekomendasi ini juga akan memberikan informasi tentang restoran restoran tersebut. Output dari sistem ini berupa daftar lokasi kuliner area malang nilai tertinggi. Pengujian dari sistem rekomendasi ini menghasilkan tingkat akurasi untuk metode Analytic Hierarchy Process sebesar 92% Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, keseluruhan fungsional sistem rekomendasi ini dapat berjalan baik sesuai dengan kebutuhan yang telah dibuat.  Many foraging applications that do not have Halalan Toyyiban standards in Malang City, create a challenge for us in choosing the restaurant restaurant they want. Whatever this can be something difficult and requires a lot of time because consumers are faced with many restaurant choices. Therefore, a system of recommendations is needed to help consumers choose restaurants according to their wishes. In this study, the culinary study system was developed using the Analytical Hierarchy Process method and based on Android mobile. This method will provide restaurant recommendations based on the calculation of data and methods that have been done. In addition, this recommendation system will also provide information about these restaurants. The output of this system consists of a list of the highest regional culinary culinary locations. The testing of the system produces an accuracy rate for the Analytical Hierarchy Process method of 92% Based on the tests that have been carried out, the overall functionality of the scoring system can run well according to the requirements that have been made.

title: Sistem rekomendasi pemilihan Lembaga Kursus Dan Pelatihan (LKP) di Kota Malang Menggunakanmetode AHP berbasis android
abstract: Sistem rekomendasi pemilihan lembaga kursus dan pelatihan merupakan sistem yang membantu calon pelajar dalam memerekomendasikan lembaga kursus dan pelatihan yang paling sesuai dengan kebutuhan dan keinginannya. Calon pelajar banyak yang kebingungan dalam memilih lembaga kursus dan pelatihan karena kurangnya informasi. Dengan sistem rekomendasi ini informasi penting lembaga kursus dan pelatihan dapat dengan mudah diperoleh. Selain itu, sistem ini juga memberikan rekomendasi lembaga kursus dan pelatihan sehingga calon pelajar akan lebih cepat dalam menentukan pilihannya. Input dari sistem ini adalah nilai bobot kriteria lembaga kursus dan pelatihan yang dimasukan oleh user kemudian diproses menggunakan metode Analitic Hierarchy Process. Output dari sistem ini adalah daftar rekomendasi lembaga kursus dan pelatihan dengan nilai tertinggi. Dari hasil pengujian sistem dihasilkan tingkat akurasi metode AHP dalam sistem rekomendasi lembaga kursus dan pelatihan adalah sebesar 60% Sedangkan untuk pengujian tingkat usability sistem mendapatkan skor 62 yang berarti sistem yang dibangun masuk pada kategori "ok" dalam System Usability Scale (SUS) ENGLISH: Course institutions and training recommendation system is a system that helped new students to recommend some course Institutions and training that appropriate with their needs and wants. Many new students were confused in choosing course institutions and training because of lack of information. By this recommendation system, they could get some important informations about course institutions and training easily. In addition, this system also provided some recommendations of course institutions and training, so that new students could make their choices fastly. The input of this system was the weight value of the criteria of the course institutions and training which was entered by the user, then processed by using the Analytical Hierarchy Process methods. The output of this system was a list of five recommendations course institutions and training with hight ratesed. From the results of the system analysis, the accuracy of the Analytical Hierarchy Process method was 60% And results of the system analysis the usability level of the system got score 62, which meant that the system built was "ok" in the System Usability Scale (SUS)

title: Pengujian Akurasi Sistem Rekomendasi Berbasis Content Based Filtering
abstract: Rekomendasi dosen pembimbing dalam Sintesys memanfaatkan dokumen UPP dan dokumen publikasi atau penelitian calon dosen pembimbing sebagai dasar penentuan rekomendasi. Adapun dengan semakin banyaknya mahasiswa yang mengajukan UPP maka akan meningkatkan jumlah proses yang dilakukan sehingga perlu ditinjau pengaruh dari penerapan stopword removal sebagai salah satu proses dalam ektraksi dokumen. Penelitian dimulai dengan analisis sistem yang telah dibangun pada penelitian Parwita (Parwita, Swari, Welda, 2018) Analisis ini memetakan komponen yang akan digunakan dalam pengujian sistem rekomendasi. Setelah analisis sistem, selanjutnya dilakukan pengumpulan data seperti stopword, rekomendasi dosen, dan dokumen penelitian dosen. Setiap dokumen penelitian dosen akan dibandingkan dengan UPP mahasiswa. Nilai tertinggi dari salah satu dokumen penelitian dosen akan digunakan sebagai nilai similaritas antara penelitian dosen dan UPP mahasiswa. Hasil pengujian merupakan nilai precission, recall, dan f mesure yang digunakan dalam melakukan analisis hasil pengujian. Pengujian sistem rekomendasi dengan proses stopword menunjukkan nilai precission, recall, dan f measure yang berbeda beda untuk setiap minimum similarity yang ditetapkan. Nilai tertinggi pada sistem rekomendasi dengan proses stopword untuk precission didapatkan pada minimum similarity 30% recall pada minimum similarity 5% dan f measure pada minimum similarity 20 dan 25%