SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN LAPTOP MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR



Rojabi, Ilzam (2024) SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN LAPTOP MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[thumbnail of a. PENDAHULUAN.pdf] Text
a. PENDAHULUAN.pdf

Download (935kB)
[thumbnail of b. ABSTRAK.pdf] Text
b. ABSTRAK.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of c. BAB I.pdf] Text
c. BAB I.pdf

Download (410kB)
[thumbnail of d. BAB II.pdf] Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of e. BAB III.pdf] Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (719kB) | Request a copy
[thumbnail of f. BAB IV.pdf] Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of g. BAB V.pdf] Text
g. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (261kB) | Request a copy
[thumbnail of h. DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (392kB)
[thumbnail of i. LAMPIRAN.pdf] Text
i. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (487kB) | Request a copy

Abstract

Sistem rekomendasi memiliki peran penting dalam membantu pengguna menemukan produk yang tepat di antara banyaknya pilihan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi laptop menggunakan metode content-based filtering dan K-Nearest Neighbors (K-NN). Sistem ini dirancang untuk memberikan saran laptop berdasarkan spesifikasi dan harga. Dataset yang digunakan mencakup atribut penting seperti RAM, SSD, HDD, sistem operasi, dan prosesor. Penelitian ini menggunakan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk mengukur bobot atribut setiap laptop dan cosine similarity untuk menilai kesamaan antar laptop. Metode K-NN digunakan untuk menemukan laptop yang paling mirip
berdasarkan atribut harga yang dipilih pengguna. Dataset diambil dari Kaggle dan diproses menggunakan berbagai pustaka Python seperti pandas, numpy, dan scikit-learn. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode content-based filtering dan K-NN efektif dalam memberikan rekomendasi
laptop yang relevan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil Pengujian sistem menggunakan metode content based filtering menunjukkan nilai MAE pada user input ke-1 0,1161, pada user input ke-2 0, dan user input ke- 3 0,3036. dan hasil pengujian pada algoritma K-Nearest Neighbor menunjukkan hasil akurasi 70% pada prediksi harga laptop.

Contribution
Nama Dosen Pembimbing
NIDN/NIDK
Dosen Pembimbing
Saifudin, Ilham
NIDN0731108903
Dosen Pembimbing
Wijaya, Guruh
NIDN0729017601

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci: Sistem Rekomendasi
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: ILZAM ROJABI | ilzamrojabi91@gmail.com
Date Deposited: 18 Jul 2024 01:21
Last Modified: 18 Jul 2024 01:21
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/21755

Actions (login required)

View Item View Item