Aulia, Muhammad Rizal Sulton (2023) Sistem rekomendasi E-COMMERCE menggunakan metode multi-criteria recommender system berbasis heuristic. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
17650105.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) |
Abstract
ABSTRAK:
Perkembangan bisnis e-commerce di Indonesia saat ini berjalan sangat pesat. Tidak hanya di perkotaan, bahkan di pelosok desa. Hal ini ditunjang dengan semakin maraknya penggunaan internet, berdasarkan data yang dipublikasikan oleh WeAreSocial, jumlah pengguna internet di Indonesia telah mencapai 205 juta pada Januari 2022. Pada penelitian ini, peneliti merancang sistem rekomendasi yang didasarkan pada beberapa kriteria atau Multi Criteria Recommender System (MCRS). Metode yang digunakan dalam MCRS pada penelitian ini adalah metode Collaborative Filtering berbasis heuristic. Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian, rekomendasi pemilihan e-commerce dilakukan pada platform e-commerce paling populer di Indonesia yang berjumlah 6 platform e-commerce. Rekomendasi e-commerce diperoleh dari pemberian rating oleh user pada minimal 1 platform e-commerce yang pernah dikunjungi atau mengetahui platform e-commerce tersebut. Pemberian rating dilakukan pada 6 macam kriteria e-commerce yang telah ditentukan dan rating keseluruhan (R0). Rating yang telah diberikan berhasil disimpan pada database mysql dan dihitung dengan rating data acuan yang telah tersimpan pada microsoft excel menggunakan pearson-correlation. Sistem berhasil menghasilkan 3 rekomendasi e-commerce yang ditampilkan dalam sistem. Uji coba rekomendasi e-commerce dilakukan dengan membandingkan perhitungan sistem dan data riil pada 100 data acuan dan 5 data uji, diperoleh rata rata akurasi secara keseluruhan sebesar 88%.
ABSTRACT:
Currently, in Indonesia, the development of e-commerce business is progressing rapidly. Not only in urban areas but also in remote villages. This is supported by the increasing use of the internet. According to data published by WeAreSocial, the number of internet user in Indonesia reached 205 million in January 2022. In this study, the researchers designed a recommendation SYSTEM based on multiple criteria or Multi-Criteria Recommender System (MCRS). A recommendation SYSTEM based on multiple criteria can help improve the quality of recommendations as it can represent the more complex preferences of each user. The method used in MCRS in this study is a heuristic-based Collaborative Filtering method.Based on the results and discussions of the study, the recommendation for selecting e-commerce is made on the six most popular e-commerce platforms in Indonesia. E-commerce recommendations are obtained from user ratings on at least one e-commerce platform they have visited or are familiar with. Ratings are given for six predetermined e-commerce criteria and overall rating (R0). The ratings given are stored in a MySQL database and calculated with reference data ratings stored in Microsoft Excel using Pearson-correlation. The SYSTEM successfully generates three e-commerce recommendations displayed in the system. The e-commerce recommendation was tested by comparing the system's calculations with real data from 100 reference data and 5 test data. The overall average accuracy obtained was 88%.
مستخلص البحث:
في الوقت الحالي، تتقدم أعمال التجارة الإلكترونية بسرعة كبيرة في إندونيسيا. ليس فقط في المدن ولكن حتى في القرى النائية. ويرتبط هذا بزيادة استخدام الإنترنت، وفقًا للبيانات التي نشرتها شركة WeAreSocial، فإن عدد مستخدمي الإنترنت في إندونيسيا بلغ 205 مليون مستخدم في يناير 2022. في هذه الدراسة، قام الباحثون بتصميم نظام توصية يستند إلى معايير متعددة أو نظام توصية معياري متعدد (MCRS). يمكن أن يساعد نظام التوصية القائم على معايير متعددة في تحسين جودة التوصيات، حيث يمكن أن يعكس تفضيلات أكثر تعقيدًا لكل مستخدم. الطريقة المستخدمة في MCRS في هذه الدراسة هي طريقة التصفية التعاونية المبنية على المنطق الاستنتاجي. بناءً على نتائج ومناقشات الدراسة، يتم اتخاذ توصيات اختيار التجارة الإلكترونية على أشهر 6 منصات للتجارة الإلكترونية في إندونيسيا. يتم الحصول على توصيات التجارة الإلكترونية من تقييمات المستخدمين على ما لا يقل عن منصة واحدة قاموا بزيارتها أو يعرفونها. يتم إجراء التقييم على 6 معايير محددة للتجارة الإلكترونية وتقييم عام (R0). يتم حفظ التقييمات المعطاة في قاعدة بيانات MySQL وحسابها مع تقييمات البيانات المرجعية المخزنة في Microsoft Excel باستخدام ارتباط بيرسون. ينتج النظام 3 توصيات للتجارة الإلكترونية تعرض في النظام. تم اختبار توصيات التجارة الإلكترونية عن طريق مقارنة حسابات النظام مع البيانات الفعلية من 100 بيانات مرجعية و 5 بيانات اختبار. تم الحصول على معدل الدقة العامة المتوسطة بنسبة 88%.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Arif, Yunifa Miftachul and Kurniawan, Fachrul |
Keywords: | Multi-Criteria Recommender System; E-commerce; Pearson-correlation ﻟﺘﺠﺎرةاﻹﻟﻜتروﻧﻴﺔ ; Multi-Criteria Recommender System |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0806 Information Systems > 080605 Decision Support and Group Support Systems |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Muhammad Rizal Sulton Aulia |
Date Deposited: | 11 Jun 2024 08:41 |
Last Modified: | 11 Jun 2024 08:41 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/58092 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |