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.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (936kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (838kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (827kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (828kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (981kB)

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:	000 Computer Science, Information and General Works 600 Technology (Applied Sciences) > 660 Chemical Engineering > 661 Technology of Industrial Chemicals
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	08 Aug 2017 07:55
Last Modified:	05 Apr 2023 06:38
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1791

Actions (login required)

View Item