Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil Listrik Menggunakan Algoritma VIKOR

Tandiono, Ricky (2023) Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil Listrik Menggunakan Algoritma VIKOR. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (684kB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (209kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (207kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (251kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (1MB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (199kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Mobil listrik/BEV (Battery Electric Vehicle) merupakan sebuah kendaraan yang terdiri dari baterai yang menyediakan energi sebagai penggerak. Dalam rangka memberikan kontribusi pencapaian zero carbon pada tahun 2060, maka pemerintah melakukan migrasi mobil konvensional menjadi mobil listrik. Dikarenakan banyaknya merk dan spesifikasi dari masing-masing mobil listrik membuat beberapa orang di lingkungan sekitar belum tahu untuk menentukan merk, tipe dan harga mobil listrik yang sesuai serta dalam rangka membantu pemerintah dalam melakukan migrasi mobil listrik. Aplikasi website sistem rekomendasi mobil listrik ini merupakan sebuah aplikasi sistem rekomendasi yang dibangun dengan tujuan untuk membantu pengguna dalam menentukan mobil listrik yang sesuai dengan kriteria pengguna. Hasil rekomendasi didapatkan dari perhitungan yang telah diinput oleh pengguna, kemudian akan diproses dengan menggunakan metode VIKOR (Vise Kriterijumska Optimizajica I Kompromisno Resenje), dan akan menampilkan enam produk mobil listrik dengan rank tertinggi kepada pengguna. Hasil penilaian atau evaluasi terhadap sistem rekomendasi mobil listrik ini didapatkan dengan cara menyebarkan kuesioner dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS) dan dihitung dengan menggunakan Skala Likert. Persentase yang didapatkan dari hasil penilaian atau evaluasi terhadap sistem rekomendasi ini berdasarkan kuesioner yang telah direkapitulasi mencapai angka 92.5% yang membuktikan bahwa para pengguna sangat setuju terhadap sistem rekomendasi mobil listrik ini.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Battery Electric Vehicle, End User Computing Satisfaction, Sistem Rekomendasi, Skala Likert, VIKOR
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++ 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.4 System Programming, Operating System, Computer Interface
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	06 Jul 2023 09:50
Last Modified:	08 Aug 2023 06:20
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25751

Actions (login required)

View Item