Informasi Umum

Kode

25.04.3684

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Sistem Informasi

Dilihat

64 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Dalam era digital saat ini, pengelompokan pelanggan berdasarkan data numerik menjadi kebutuhan penting dalam pengambilan keputusan strategis, terutama di sektor <em>e-commerce</em>. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi pelanggan menggunakan pendekatan <em>machine learning,</em> dengan fokus pada algoritma<em> Support Vector Machine</em> (SVM) dan metode <em>feature selection </em>berbasis algoritma <em>Reduct</em>. Tujuannya adalah meningkatkan efisiensi klasifikasi tanpa mengorbankan akurasi dan kualitas hasil prediksi. Dataset yang digunakan bersumber dari<em> Feed Grains Database</em> milik USDA, yang berisi atribut numerik seperti harga, hasil panen, stok, dan suplai. Data tersebut diproses melalui pemilihan fitur manual dan<em> Reduct</em> untuk menyaring fitur yang relevan. Setelah dilakukan proses klasifikasi, hasil menunjukkan bahwa meskipun nilai akurasi model relatif konstan (57,14%), terjadi peningkatan pada nilai <em>precision</em> dan recall, yang mengindikasikan peningkatan kualitas segmentasi antara kelas Murah dan Mahal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan algoritma<em> Reduct</em> mampu menyederhanakan struktur data, meningkatkan efisiensi sistem, serta tetap menjaga performa klasifikasi. Sistem ini berpotensi diterapkan pada berbagai domain lain yang mengandalkan klasifikasi berbasis data numerik, serta dapat dikembangkan menjadi alat bantu analisis pelanggan dalam sistem informasi <em>e-commerce</em>.<br /> <br /> <strong><em>Kata kunci — machine learning, support vector machine, feature selection, Reduct, klasifikasi pelanggan</em></strong>

  • KUG1A3 - ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN
  • ISG4Q3 - E- COMMERCE

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama BEN HARYO HABSOBOWO
Jenis Perorangan
Penyunting Rd. Rohmat Saedudin, Muhammad Fathinuddin
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi
Kota Bandung
Tahun 2025

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi