IMPLEMENTASI ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING PADA
E-COMMERCE TOKO MEGA AGUNG JAYA FURNITURE UPAYA
MENINGKATKAN PENJUALAN
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas PGRI Semarang
Author
MAULANA, FREDY
Subject
L Education (General)
Datestamp
2024-01-16 01:41:28
Abstract :
Toko mega agung jaya furniture adalah salah satu toko yang bergerak di bidang penjualan furniture yang ada pada di kota semarang yaitu menjual banyak produk yang berbeda-beda dengan banyak tema yang berbeda pula, berbagai kebutuhan rumah tangga seperti halnya yang dijual yaitu lemari pakaian, kursi, Kasur springbed, karpet lantai, bantal, dan lain sebagainya. Banyaknya variasi produk yang ditawarkan pada toko mega agung jaya menyebabkan customer tidak memiliki cukup waktu untuk melihat keseluruhan barang yang ditawarkan dan juga kesulitan untuk memilih barang yang akan dibeli, biasanya customer hanya akan membeli barang yang pernah dia dengar sebelumnya. Sistem rekomendasi yang dapat memberikan nilai lebih kepada pelanggan mengenai produk yang dianggap sesuai atau sama dengan keinginan pelanggan adalah solusi tepat untuk mengatasi hal tersebut. Dengan penjualan yang masih menggunakan metode konvesional dengan memerlukan waktu lama dan tidak adanya sarana untuk mempromosoikan produk furniture secara online. Hal ini membuat beberapa konsumen kesulitan yang ingin melakukan transaksi dan menentukan pilihan mengenai produk yang akan dipilih. Untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan membuat sebuah sistem e-commerce pada toko mega agung jaya furniture. Penelitian ini menggunakan User based collaborative filtering yang menggunakan data rating antar pengguna untuk mendapatkan rekomendasi. Metode ini menghitung kesamaan diantara customer dilihat dari rating yang diberikan customer untuk suatu item. Ketika customer merating suatu item, maka nilai rating tersebut akan dibandingkan dengan nilai rating dari pengguna lainnya. Kemudian sistem akan membuat suatu rekomendasi berdasarkan kesamaan antar customer. Penelitian ini diselesaikan menggunakan metode UML yang terdiri dari usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode user based collaborative filtering dengan algoritma adjusted cosine similarity dapat menampilkan rekomendasi yang sesuai dengan rating yang diberikan oleh customer. Hasil dari pengujian Black Box yang dilakukan dengan 2 dosen informatika menghasilkan nilai 100% yang berarti aplikasi berjalan dengan baik. Berdasarkan user acceptance test menghasilkan nilai 96% yang artinya Website sesuai. Kata kunci: E-commerce mega agung jaya furniture, collaborative filtering
Toko mega agung jaya furniture adalah salah satu toko yang bergerak di bidang penjualan furniture yang ada pada di kota semarang yaitu menjual banyak produk yang berbeda-beda dengan banyak tema yang berbeda pula, berbagai kebutuhan rumah tangga seperti halnya yang dijual yaitu lemari pakaian, kursi, Kasur springbed, karpet lantai, bantal, dan lain sebagainya. Banyaknya variasi produk yang ditawarkan pada toko mega agung jaya menyebabkan customer tidak memiliki cukup waktu untuk melihat keseluruhan barang yang ditawarkan dan juga kesulitan untuk memilih barang yang akan dibeli, biasanya customer hanya akan membeli barang yang pernah dia dengar sebelumnya. Sistem rekomendasi yang dapat memberikan nilai lebih kepada pelanggan mengenai produk yang dianggap sesuai atau sama dengan keinginan pelanggan adalah solusi tepat untuk mengatasi hal tersebut. Dengan penjualan yang masih menggunakan metode konvesional dengan memerlukan waktu lama dan tidak adanya sarana untuk mempromosoikan produk furniture secara online. Hal ini membuat beberapa konsumen kesulitan yang ingin melakukan transaksi dan menentukan pilihan mengenai produk yang akan dipilih. Untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan membuat sebuah sistem e-commerce pada toko mega agung jaya furniture. Penelitian ini menggunakan User based collaborative filtering yang menggunakan data rating antar pengguna untuk mendapatkan rekomendasi. Metode ini menghitung kesamaan diantara customer dilihat dari rating yang diberikan customer untuk suatu item. Ketika customer merating suatu item, maka nilai rating tersebut akan dibandingkan dengan nilai rating dari pengguna lainnya. Kemudian sistem akan membuat suatu rekomendasi berdasarkan kesamaan antar customer. Penelitian ini diselesaikan menggunakan metode UML yang terdiri dari usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode user based collaborative filtering dengan algoritma adjusted cosine similarity dapat menampilkan rekomendasi yang sesuai dengan rating yang diberikan oleh customer. Hasil dari pengujian Black Box yang dilakukan dengan 2 dosen informatika menghasilkan nilai 100% yang berarti aplikasi berjalan dengan baik. Berdasarkan user acceptance test menghasilkan nilai 96% yang artinya Website sesuai. Kata kunci: E-commerce mega agung jaya furniture, collaborative filtering
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
