MARDANI, LATIF DWI (2024) IMPLEMENTASI REKOMENDASI CONTENT BASED FILTERING DENGAN APRIORI BERBASIS ANDROID. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (440kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
02 ABSTRAK.pdf Download (67kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
03 BAB 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (206kB) |
|
|
Text (BAB II)
04 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (253kB) |
|
|
Text (BAB III)
05 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (169kB) |
|
|
Text (BAB IV)
06 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB V)
07 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (160kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (175kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
09 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
Proban Motoparts is a retail and service store engaged in automotive by selling several spare parts products for motorcycles such as tubeless tires, nontubeless tires, inner tubes, valves, leak-proof fluids, motorcycle engine oil, motorcycle gear oil, batteries and brake linings. The large variety of products in Proban Motoparts, makes customers find it difficult when choosing the products needed. The solution to these obstacles is the implementation of a product recommendation system that can make it easier for customers to get the products they need. This recommendation system uses manual sales history data at one of Proban Motoparts stores, with a total number of transaction data of 5 transactions, the stages of data collection and processing in this study were carried out by interviews with mechanics and direct observation of activities at the research location, namely one of the Proban stores located on Jl. Palmerah Barat, South Jakarta. Observations are made to obtain and collect data in the form of sales data with attributes, transaction ids, products and purchase amounts. In the implementation of the content-based filtering recommendation system uses this a priori algorithm to produce products with the highest support value that will be recommended to customers. The results of this study are two applications, namely an android application for customers in making product transactions on Proban, and a web application that functions as a way to process data on the android application by the admin. The creation of this recommendation application makes it easier for customers to order various motorcycle parts needs that they need simply using an Android device, according to the results of a questionnaire with 42 respondents who were willing as many as 87.09% were satisfied with this product recommendation system. Keywords: Content Based Filtering, a priori, Android, Recommendation System, Kotlin Proban Motoparts merupakan sebuah toko retail dan jasa yang bergerak dibidang otomotif dengan menjual beberapa produk suku cadang untuk sepeda motor seperti ban tubeless, ban nontubeless, ban dalam, pentil, cairan anti bocor, oli mesin motor, oli gear motor, aki dan kampas rem. Banyaknya variasi produk yang ada di Proban Motoparts, membuat pelanggan merasa kesulitan saat memilih produk yang dibutuhkan. Solusi dari kendala tersebut adalah dengan implementasi sistem rekomendasi produk yang dapat memudahkan pelanggan mendapatkan produk yang mereka butuhkan. Sistem rekomendasi ini menggunakan data histori penjualan manual di salah satu toko Proban Motoparts, dengan total jumlah data transaksi sebanyak 5 transaksi, tahapan pengumpulan dan pengolahan data pada penelitian ini dilakukan dengan wawancara kepada mekanik dan pengamatan langsung kegiatan di lokasi penelitian yaitu salah satu toko Proban yang terletak di Jl. Palmerah Barat Jakarta Selatan. Observasi dilakukan untuk memperoleh dan mengumpulkan data berupa data penjualan dengan atribut, id transaksi, produk dan jumlah pembelian. Dalam implementasi sistem rekomendasi content-based filtering menggunakan algoritma apriori ini untuk menghasilkan produk dengan nilai support tertinggi yang akan direkomendasikan kepada pelanggan. Hasil penelitian ini terdapat dua aplikasi yaitu aplikasi android untuk pelanggan dalam melakukan transaksi produk pada Proban, dan aplikasi web yang berfungsi sebagai untuk mengolah data pada aplikasi android oleh admin. Dibuatnya aplikasi rekomendasi ini memudahkan pelanggan dalam memesan berbagai kebutuhan suku cadang motor yang mereka butuhkan cukup menggunakan perangkat android, sesuai hasil kuesioner dengan 42 responden yang bersedia sebanyak 87.09% merasa puas dengan sistem rekomendasi produk ini. Kata Kunci: Content Based Filtering, Apriori, Android, Sistem Rekomendasi, Kotlin
Actions (login required)
 |
View Item |
