Sistem Rekomendasi Pembelian Smartphone Berbasis Website Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
BAYU RAHMAT SETIAJI

Informasi Umum

Kode

23.04.105

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine - Learning, Website,

Dilihat

585 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Indonesia berada di posisi keempat negara dengan pengguna <em>smartphone</em> terbanyak di dunia. <em>Smartphone</em> sangat dibutuhkan di zaman modern sekarang ini. Smartphone juga digunakan tidak hanya untuk komunikasi jarak jauh tetapi juga untuk melakukan pekerjaan sehari-hari. <em>Smartphone</em> saat ini digunakan untuk belajar dan bekerja dan juga menjadi hiburan untuk bermain. Oleh karena itu, smartphone sangat banyak dicari untuk kesesuaian penggunanya yang melakukan aktivitas sehari-hari. Sehingga penelitian ini sangat membantu pengguna untuk menemukan smartphone yang mendukung aktivitas sehari-hari mereka seperti belajar, bekerja, dan bermain. Penelitian ini didasarkan pada sebuah website yang dapat memudahkan pengguna untuk melihat rekomendasi smartphone mereka secara langsung. Analisis menggunakan metode <em>K-Nearest Neighbor</em> (KKN) untuk melihat <em>rating</em> yang diulas oleh pengguna lain yang pernah mencoba menggunakan <em>smartphone</em> dengan merek ponsel yang berbeda. Metode perhitungan pada penelitian kali ini menggunakan 3 perhitungan KNN dan menggunakan konsep perhitungan kombinasi untuk mencari hasil rekomendasi yang maksimal. Hasil dari sistem rekomendasi menggunakan metode <em>K-Nearest Neighbor</em> berupa <em>review</em> yang menyatakan apakah pengguna setuju atau tidak setuju. Dalam studi saat ini, telah ada 100 ulasan dari pengguna, dan memiliki persentase 78% untuk keberhasilan dan 22% untuk kegagalan.</p>

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh (1) koleksi tidak tersedia

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook