UMN Knowledge Center

Implementasi algoritma squeezer dan term frequency ranking dalam pembangunan sistem rekomendasi tempat makan

Wirawan, Vincentius (2014) Implementasi algoritma squeezer dan term frequency ranking dalam pembangunan sistem rekomendasi tempat makan. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (936kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (838kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (827kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (828kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (981kB) | Preview

Abstract

Makanan merupakan suatu hal yang tidak dapat dilepaskan dari kehidupan setiap manusia. Keanekaragaman jenis makanan membuat banyak orang tertarik untuk mencicipi banyak jenis makanan, bahkan yang mereka belum ketahui. Dalam hal ini, tentunya banyak orang yang tidak mengetahui informasi lengkap tentang tempat makan pada suatu daerah. Berdasarkan hal tersebut, dibuatlah website rekomendasi tempat makan. Rekomendasi yang diberikan menggunakan algoritma Squeezer dengan menjadikan input dari user sebagai acuannya. Penelitian ini menunjukkan bahwa keakuratan dari rekomendasi yang diberikan ditentukan dari jumlah dan konsistensi user pada saat memilih item. Terdapat pula metode Term Frequency Ranking dalam fitur pencarian yang memungkinkan sistem menampilkan hasil pencarian yang memiliki relevansi dengan hasil yang didapat. Metode Term Frequency Ranking memberikan nilai relevansi cukup tinggi untuk Recall yaitu 1, dan nilai 0.46 untuk nilai Precisionnya.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 08 Aug 2017 07:55
Last Modified: 05 Oct 2017 02:13
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1791

Actions (login required)

View Item View Item