SISTEM REKOMENDASI SEPATU MENGGUNAKAN METODE TRUST BASED SOCIAL NETWORK

FRANSISCA LOREN and RICKY WIJAYA (2017) SISTEM REKOMENDASI SEPATU MENGGUNAKAN METODE TRUST BASED SOCIAL NETWORK. Undergraduate (S-1) thesis, Universitas Mikroskil.

[thumbnail of BAGIAN AWAL.pdf] Text
BAGIAN AWAL.pdf

Download (4MB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Text
BAB I.pdf

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

Download (12MB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (13MB)
[thumbnail of BAGIAN AKHIR.pdf] Text
BAGIAN AKHIR.pdf

Download (628kB)

Abstract

Sistem Rekomendasi (SR) merupakan model aplikasi dari hasil observasi terhadap keadaan dan keinginan pelanggan. Sistem Rekomendasi memanfaatkan opini seorang terhadap suatu barang dalam kategori tertentu, untuk membantu seseorang dalam memilih produk. Metode Trust Based Social Network dibuat untuk mengatasi kelemahan yang menggunakan rating tertinggi sebagai acuan dalam mendapatkan hasil rekomendasi sehingga metode tersebut tidak menjanjikan rekomendasi yang diberikan tepat sesuai dengan keinginan pengguna. Pada skripsi ini akan dijelaskan tentang implementasi sistem rekomendasi sepatu dengan menggunakan metode Trust Based Social Network dan algoritma pendukung yaitu algoritma Tidal Trust yang memanfaatkan kuisioner yang diisi oleh user / pembeli untuk setiap pembelian, hubungan pertemanan yang di dapat dari lamanya bubungan pertemanan antara user dengan user lainnya berdasarkan bulan dan hasil penjualan. Dari nilai nilai yang di dapat berfungsi untuk melakukan perhitungan nilai kepercayaan sedangkan metode Trust Based Social Network menggunakan nilai user (nilai kuisioner yang diisi) dan nilai kepercayaan dalam menghitung nilai kemiripan dalan sistem rekomendasi sepatu.

Item Type: Tugas Akhir / Tesis (Undergraduate (S-1))
Subjects: Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Informatika > Program Studi S-1 Teknik Informatika
Depositing User: Adi Kurniawan
Date Deposited: 05 May 2023 08:29
Last Modified: 05 May 2023 08:29
URI: https://repository.mikroskil.ac.id/id/eprint/2479

Actions (login required)

View Item
View Item