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.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (201kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (129kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (344kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (199kB) | Preview
	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:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
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