Rancang Bangun Marketplace dengan Sistem Rekomendasi Produk Penjualan Menggunakan Algoritma FP-Growth

Sanjaya, Steven (2022) Rancang Bangun Marketplace dengan Sistem Rekomendasi Produk Penjualan Menggunakan Algoritma FP-Growth. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (796kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (202kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (206kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (262kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (2MB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (202kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Marketplace adalah suatu platform dimana memiliki tugas sebagai perantara antara penjual dan pembeli untuk melakukan proses transaksi produk secara online dan memiliki sebuah sistem rekomendasi agar mempermudah pengguna baik itu pembeli ataupun penjual dengan keuntungannya masing-masing. Oleh karena itu, datanglah ide untuk mengembangkan sebuah Marketplace yang memberikan sebuah fitur rekomendasi dengan menggunakan algoritma FP-Growth dimana algoritma ini mengambil data berdasarkan jumlah frequent itemset terbanyak. Algoritma tersebut dipilih karena lebih baik dibandingkan algoritma Apriori dikarenakan memakan waktu yang banyak saat menentukan kandidat itemset dan membaca ulang database berulang-ulang, sedangkan algoritma FP-Growth hanya membaca database sekali. Pengujian aplikasi kepada pengguna dengan menggunakan model End User Computing Satisfaction (EUCS) dan menghitung persentase rata-rata dari setiap kategori EUCS menggunakan Skala Likert yang disebarkan lewat kuesioner. Hasil yang didapatkan dari pengujian aplikasi ini memiliki nilai 83% pada kategori isi (content), nilai 83.67% pada kategori ketepatan (accuracy), nilai 82.5% pada kategori bentuk (format), nilai 80.75% pada kategori kemudahan pengguna (ease of use), dan nilai 85% pada kategori ketepatan waktu (timeless) yang artinya pengguna merasa puas dengen produk yang direkomendasikan pada aplikasi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	EUCS, FP-Growth, marketplace, rekomendasi, Skala Likert
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	20 Jul 2022 04:12
Last Modified:	25 Aug 2023 05:47
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/22216

Actions (login required)

View Item