UMN Knowledge Center

Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Bahan Kue Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Berbasis Web (Studi Kasus: Toko Bahan Kue Lucky)

Surya Thidar, Agung (2020) Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Bahan Kue Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Berbasis Web (Studi Kasus: Toko Bahan Kue Lucky). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (330kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (461kB) | Preview
[img] PDF
BAB_II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (726kB)
[img] PDF
BAB_III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (5MB)
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] PDF
BAB_V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (324kB)
[img] PDF
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini meneliti mengenai sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi bahan kue yang berpotensi dibeli. Merupakan suatu inovasi, untuk bertahan di pasar kompetisi dari banyaknya toko – toko yang bermunculan melayani konsumen. Sistem rekomendasi membantu pelanggan menjadi efektif dan efisien dalam membeli bahan kue, yang banyak variasinya dari bahan utama hingga hiasan kue. Melengkapi pembelian bahan kue yang akan dibeli sehingga dapat meningkatkan penjualan. Sistem rekomendasi berbasis website ini dibangun menggunakan javascript dengan framework Expressjs dan library Reactjs, didukung database mySQL. Sistem memberikan rekomendasi bahan kue yang sedang dilihat oleh user dan visitor, dan ketika user akan checkout untuk melakukan order. Sistem ini menggunakan 2 uji skenario, untuk memastikan pola yang dibentuk algoritma, dan yang ditampilkan sesuai pada website. Mengetahui kepuasan pengguna dengan End-User Computing Satisfaction hasilnya, kepuasan pengguna mencapai 85.33% dengan reliabilitas kuesioner, 0.68 yang moderat, yang didapatkan dengan rumusan Cronbach alpha.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Algoritma Fp-Growth, EUCS, Expressjs, JavaScript, MySQL Toko bahan kue lucky, Reactjs
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 05 Dec 2020 13:18
Last Modified: 05 Dec 2020 13:18
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/12950

Actions (login required)

View Item View Item