@thesis{thesis,
		author={ },
		title ={CONVERSATIONAL RECOMMENDER SYSTEM DALAM MEMILIH SMARTPHONE DENGAN PENDEKATAN FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING},
		year={0000},
		url={https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/39182},
		abstract={Pada kehidupan nyata, manusia sulit untuk menyampaikan kriteria dan kebutuhan mereka secara
langsung. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah conversational
recommender system (CRS) dengan basis pengetahuan ontology. Terdapat dua macam strategi
yang digunakan dalam membangun interaksi/pertanyaan pada CRS, yaitu navigation by asking
(NBA) dan navigation by proposing (NBP). Sistem yang telah dibangun memanfaatkan
pertanyaan dengan respons user yang bersifat mandatory pada seleksi produk saja. Respons
bernilai mandatory tidak dimanfaatkan dalam mengurutkan produk rekomendasi. Pada
pengurutan produk rekomendasi, sistem hanya memanfaatkan pertanyaan dengan respons
optional. Hal ini mengakibatkan pengurutan produk masih belum optimal karena belum
memanfaatkan seluruh pertanyaan kebutuhan yang telah direspons oleh user.
Dalam menghadapi permasalahan tersebut, conversational recommender system kemudian dapat
dikombinasikan dengan menggunakan konsep fuzzy multi-criteria decision making. Konsep ini
dapat digunakan untuk menghasilkan model komputasi yang dapat memanfaatkan seluruh
respons pertanyaan kebutuhan/kriteria yang diberikan oleh user. Konsep yang dilakukan adalah
dengan menjadikan setiap respons user sebagai komponen pembangun matriks kepentingan
relatif. Matriks ini berubah berdasarkan respons yang diberikan oleh user. Matriks ini kemudian
dijadikan sebagai faktor pengali terhadap spesifikasi sebuah smartphone untuk menghasilkan
skor performa sebagai alternatif baru dalam mengurutkan produk. Selain itu dilakukan juga
beberapa pengembangan terhadap sistem ini seperti membangun interface, back-end dan
database. Pengembangan yang dilakukan bertujuan untuk mempermudah seorang expert user
untuk menyimpan, memodifikasi dan juga melakukan visualisasi terhadap ontology yang sudah
dibuat.
Sistem yang dibangun kemudian diuji secara kinerja maupun fungsionalitas. Pengujian
fungsionalitas menunjukan bahwa sistem telah bekerja sesuai dengan rancangan. Pengujian
kinerja secara efektivitas yang dilakukan melalui survei juga menunjukkan bahwa penerapan
konsep fuzzy multi-criteria decision making mampu mengoptimalkan rekomendasi menggunakan
seluruh kriteria user. Selain itu, hasil survei juga menunjukan bahwa skor performa dapat
dijadikan alternatif untuk menggantikan nilai utilitas dalam mengurutkan rekomendasi. Pada 
pengembangan kedepannya, dapat diterapkan konsep natural language processing dalam proses
input kebutuhan dari pengguna.}
		}