Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering
Perkembangan teknologi berdampak pada persaingan perusahaan yang cukup ketat, produksi yang beragam dan variatif membuat produk komputer memiliki banyak spesifikasi yang berbeda, tentu hal itu akan semakin menyulitkan bagian pemasaran dalam mempromosikan produk komputer. Penelitian ini bertujuan unt...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Fakultas Ilmu Komputer UMI
2016-08-01
|
| Series: | Ilkom Jurnal Ilmiah |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/55 |
| _version_ | 1818966325559558144 |
|---|---|
| author | Fadly Shabir Abdul Rachman Manga |
| author_facet | Fadly Shabir Abdul Rachman Manga |
| author_sort | Fadly Shabir |
| collection | DOAJ |
| description | Perkembangan teknologi berdampak pada persaingan perusahaan yang cukup ketat, produksi yang beragam dan variatif membuat produk komputer memiliki banyak spesifikasi yang berbeda, tentu hal itu akan semakin menyulitkan bagian pemasaran dalam mempromosikan produk komputer. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan komputer dengan spesifikasi yang diinginkan oleh calon pembeli, dengan cara menganalisa basis data produk komputer untuk kemudian di klasifikasi berdasarkan karakteristik tertentu. Implementasi Recommendation system ini menggunakan algoritma AHP dan algoritma K-means, dimana metode untuk proses ranking menggunakan AHP dengan menganalisa basis data produk komputer dan analisis kluster untuk mengelompokkan individu atau objek menjadi beberapa kelompok yang sama mempunyai kemiripan satu dengan yang lain di bandingkan dengan anggota cluster lain. Hasil dari kombinasi algoritma AHP dan K-Means yaitu rekomendasi produk komputer lebih variatif. Pengolahan data menggunakan kombinasi algoritma AHP dan K-Means menghasilkan rekomendasi produk kepada pengguna yang lebih heterogen dibandingkan dengan rekomendasi produk dari data yang diolah hanya menggunakan algoritma AHP tanpa di-cluster K-Means. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa proses clustering akan menghasilkan kaidah-kaidah asosiasi dengan kualitas yang lebih baik. |
| first_indexed | 2024-12-20T13:31:07Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-23fd3de7b49b4200af5390fa3feca33f |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2087-1716 2548-7779 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-20T13:31:07Z |
| publishDate | 2016-08-01 |
| publisher | Fakultas Ilmu Komputer UMI |
| record_format | Article |
| series | Ilkom Jurnal Ilmiah |
| spelling | doaj.art-23fd3de7b49b4200af5390fa3feca33f2022-12-21T19:39:05ZengFakultas Ilmu Komputer UMIIlkom Jurnal Ilmiah2087-17162548-77792016-08-018211912510.33096/ilkom.v8i2.55.119-12533Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked ClusteringFadly Shabir0Abdul Rachman Manga1Stimik HandayaniUniversitas Muslim IndonesiaPerkembangan teknologi berdampak pada persaingan perusahaan yang cukup ketat, produksi yang beragam dan variatif membuat produk komputer memiliki banyak spesifikasi yang berbeda, tentu hal itu akan semakin menyulitkan bagian pemasaran dalam mempromosikan produk komputer. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan komputer dengan spesifikasi yang diinginkan oleh calon pembeli, dengan cara menganalisa basis data produk komputer untuk kemudian di klasifikasi berdasarkan karakteristik tertentu. Implementasi Recommendation system ini menggunakan algoritma AHP dan algoritma K-means, dimana metode untuk proses ranking menggunakan AHP dengan menganalisa basis data produk komputer dan analisis kluster untuk mengelompokkan individu atau objek menjadi beberapa kelompok yang sama mempunyai kemiripan satu dengan yang lain di bandingkan dengan anggota cluster lain. Hasil dari kombinasi algoritma AHP dan K-Means yaitu rekomendasi produk komputer lebih variatif. Pengolahan data menggunakan kombinasi algoritma AHP dan K-Means menghasilkan rekomendasi produk kepada pengguna yang lebih heterogen dibandingkan dengan rekomendasi produk dari data yang diolah hanya menggunakan algoritma AHP tanpa di-cluster K-Means. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa proses clustering akan menghasilkan kaidah-kaidah asosiasi dengan kualitas yang lebih baik.http://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/55personal komputer, ranking, klaster, data mining |
| spellingShingle | Fadly Shabir Abdul Rachman Manga Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering Ilkom Jurnal Ilmiah personal komputer, ranking, klaster, data mining |
| title | Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering |
| title_full | Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering |
| title_fullStr | Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering |
| title_full_unstemmed | Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering |
| title_short | Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering |
| title_sort | rekomendasi pembelian personal komputer dengan metode ranked clustering |
| topic | personal komputer, ranking, klaster, data mining |
| url | http://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/55 |
| work_keys_str_mv | AT fadlyshabir rekomendasipembelianpersonalkomputerdenganmetoderankedclustering AT abdulrachmanmanga rekomendasipembelianpersonalkomputerdenganmetoderankedclustering |