Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Restoran dengan Metode Hybrid Collaborative dan Content-Based Filtering Berbasis Mobile

Matthew Marvelio, Christopher (2024) Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Restoran dengan Metode Hybrid Collaborative dan Content-Based Filtering Berbasis Mobile. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (708kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (214kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (263kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (705kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (212kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (210kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Latar Belakang penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan dalam pemilihan restoran yang sesuai dengan preferensi pengguna. Dalam era digital saat ini, teknologi dapat dimanfaatkan untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal dan akurat. Namun, pendekatan yang hanya menggunakan satu metode filtering seringkali kurang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi restoran berbasis mobile yang menggabungkan metode hybrid collaborative dan content-based filtering untuk meningkatkan akurasi rekomendasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penggabungan kedua metode filtering tersebut yang diimplementasikan dalam aplikasi mobile menggunakan Expo, React Native, Express, dan Flask. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan memiliki tingkat kepuasan sebesar 93.9% berdasarkan evaluasi End-User Computing Satisfaction yang dilakukan. Kesimpulan dari penelitian ini perancangan sistem rekomendasi restoran dengan metode hybrid collaborative dan content-based filtering yang diimplementasikan dalam aplikasi mobile diterima dengan baik dengan tingkat kepuasan sistem sebesar 93.9%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Aplikasi Mobile, Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Hybrid Filtering, Rekomendasi Restoran
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	09 Nov 2024 12:07
Last Modified:	09 Nov 2024 12:07
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/33979

Actions (login required)

View Item