Aplikasi Hybrid Filtering Dan Naïve Bayes Untuk Sistem Rekomendasi Pembelian Laptop

Authors

  • Eri Eli Lavindi Universitas Dian Nuswantoro
  • wijanarto wijanarto Universitas Dian Nuswantoro
  • Asih Rohmani Universitas Dian Nuswantoro

DOI:

https://doi.org/10.33633/joins.v4i1.2518

Abstract

Perkembangan E-commerce telah menjadi terobosan dalam strategi bisnis modern yang dapat menghasilkan kenaikan pendapatan secara virtual. Belanja merupakan kegiatan sosial dan biasanya pembeli mendapatakan rekomendasi  dari orang lain untuk membeli suatu produk. Ketika mendapatkan rekomendasi, tingkat kepercayaan untuk membeli produk tersebut akan meningkat. Seiring perkembangan zaman laptop telah menjadi kebutuhan pokok bagi masyarakat. Toko – toko yang menawarkan penjualan laptop saat ini melakukan rekomendasi produk laptop dengan mengacu pada pembelian konsumen lain. Selain itu, informasi mengenai harga, spesifikasi laptop, kemudahan, serta rekomendasi dalam proses pembelian yang akurat bagi calon pembeli. Pada penelitian ini peneliti membuat sistem menggunakan metode Hybrid Filtering dan klasifikasi Naïve Bayes untuk Sistem Rekomendasi Penjualan Laptop. Untuk menentukan apakah suatu laptop di rekomendasikan atau tidak, digunakan 95 data spesifikasi, beserta rating dari laptop yang di rekomendasikan dan tidak di rekomendasikan. Dengan menggunakan 20 data testing, Berdasarkan pengujian menggunakan confusion matrix Algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan suatu laptop di rekomendasikan atau tidak dengan tingkat akurasi 80%.Kata kunci—Sistem Rekomendasi, Hybrid Filtering, Naïve Bayes

References

S. S. Srinivasan, R. Anderson, and K. Ponnavolu, “Customer loyalty in e-commerce: An exploration of its antecedents and consequences,†J. Retail., vol. 78, no. 1, pp. 41–50, 2002.

K. C. Laudon and C. Guercio Traver, “E -commerce: business, technology, society,†Business, Technol. Soc., 2007.

J. B. E. N. Schafer, “E-Commerce Recommendation Applications,†pp. 115–153, 2001.

Y. Li, C. Wu, and C. Lai, “A social recommender mechanism for e-commerce : Combining similarity , trust , and relationship,†Decis. Support Syst., vol. 55, no. 3, pp. 740–752, 2013.

J. Ilmiah, I. Komputa, H. Setiawan, and S. Hansun, “Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Pembelian Laptop dengan Database Fuzzy Model Tahani Berbasis Web Program Studi Teknik Informatika , Universitas Multimedia Nusantara , Tangerang , Indonesia Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika ( KOMPUTA ),†vol. 3, no. 2, 2014.

J. Wang and Y. Zhang, “Opportunity Models for E-commerce Recommendation : Right Product , Right Time,†pp. 303–312, 2013.

Y. Shoham, “Fab : Content-Based, Collaborative Recommendation,†Commun. ACM, vol. 40, no. 3, 1997.

F. Gorunescu, Data Mining: Concepts and Techniques, vol. 12. 2011.

V. No, “Sistem Rekomendasi Bacaan Tugas Akhir Jurusan Teknik Informatika Universitas Sriwijaya menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Naive Bayes,†vol. 2, no. 1, pp. 343–347, 2016.

Downloads

Published

2019-05-31

How to Cite

[1]
E. E. Lavindi, wijanarto wijanarto, and A. Rohmani, “Aplikasi Hybrid Filtering Dan Naïve Bayes Untuk Sistem Rekomendasi Pembelian Laptop”, Journal of Information System, vol. 4, no. 1, pp. 54–64, May 2019.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.