Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil

Authors

  • Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v16i2.1322

Abstract

Memiliki mobil bagi sebagian besar kalangan masyarakat  bagaikan suatu hal yang pokok dimana dapat membantu mereka dalam beraktivitas khususnya dalam bekerja. Banyaknya varian mobil yang ada membuat konsumen atau calon pembeli mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan secara tepat dan pasti. Bagi calon pembeli baik perseorangan atau perusahaan ingin secara cepat mendapatkan pilihan mobil sesuai selera atau kebutuhan yang diperlukan.  Kemampuan penerapan metode untuk sistem pendukung keputusan merupakan salah satu alternatif yang tepat saat ini. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) ini dipilih karena metode K-NN merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan yang dapat megklasifikasikan data berdasarkan jarak terdekat. Sistem ini dirancang untuk membantu calon pembeli dalam memilih mobil berdasarakan tujuan pembelian berupa mobil untuk bisnis, mobil keluarga, dan mobil angkutan barang, harga, tahun pembuatan, kapasitas penumpang, warna, kapasitas mesin, jenis transmisi. “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil†membantu memberikan bayangan ataupun referensi kepada user atau calon pembeli dalam menentukan pemilihan mobil sesuai kebutuhan.   Kata kunci: KNN, Rekomendasi, Pemilihan, Mobil.

References

Ninki Hermaduanti, Sri Kusumadewi. Sistem Pendukung Keputusan Berbasis SMS Untuk Menentukan Status Gizi Dengan Metode K-Nearest Neighbor. Universitas Islam Indonesia. 2008.

Sebastia, L., Garcia, I., Onaindia, E., Guzman, C. e-Tourism: A tourist recommendation and planning application. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2009.

Kristanto, Andri, 2008, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Edisi Revisi, Yogyakarta: Gava Media.

Kusrini, Emha T. Luthfi, 2009, Algoritma Data Mining. Andi, Yogyakarta: Andi.

Downloads

Published

2017-02-10

Issue

Vol. 16 No. 2 (2017): Mei 2017

Section

Articles

License

Copyright (c) 2017 Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

License Terms

All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:

1. Attribution

Readers and users are free to:

  • Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt – Remix, transform, and build upon the material.

As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.

2. Non-Commercial Use

  • The material cannot be used for commercial purposes.

  • Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.

3. Rights of Authors

  • Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.

  • Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.

4. No Additional Restrictions

  • The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.

5. Disclaimer

  • The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.

  • The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.

For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 

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.