Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Jenis Biji Kopi dengan Naive Bayes (Studi Kasus: Kedai Bijie Kopi)

Felix, Raymond (2020) Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Jenis Biji Kopi dengan Naive Bayes (Studi Kasus: Kedai Bijie Kopi). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img] Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (201kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (129kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (344kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

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

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (199kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Skripsi ini menjabarkan pembuatan sistem rekomendasi yang berguna untuk pemilihan jenis biji kopi dengan menggunakan algoritma naive bayes yang berbasis web. Setiap orang memiiliki preferensi mengenai jenis biji kopi tersendiri, pada studi kasus kedai bijie kopi pelanggan menanyakan jenis biji kopi yang dikonsumsi. Maka dari itu penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menentukan jenis biji kopi sesuai kriteria. Sistem rekomendasi ini dibuat berdasarkan kriteria-kriteria dalam pemilihan jenis biji kopi, meliputi: harga, rasa, aroma, bentuk biji kopi dan kafein. Berdasarkan kriteria-kriteria tersebut, pengunaan sistem dapat memasukkan kriteria-kriteria yang telah diisi dan akan dihitung sesuai dengan metode naive bayes. Perancangan dan pembuatan sistem rekomendasi ini menggunakan framework Code Igniter dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan CSS dan berbasis data MySQL. Hasil perhitungan akurasi memiliki nilai sebesar 85%. Hasil pengujian kepuasan pengguna menggunakan metrik End-User Computing Satisfaction (EUCS) memiliki nilai 75.81% yang menunjukkan bahwa pengguna setuju bahwa sistem rekomendasi pemilihan jenis biji kopi telah sukses dan berhasil.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords: End-User Computing Satisfaction, Jenis Biji Kopi, Naive Bayes
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 05 Dec 2020 12:33
Last Modified: 23 Aug 2023 02:48
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/13026

Actions (login required)

View Item View Item