SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOMPONEN PERSONAL COMPUTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING

Suhendri Suhendri, Dadan Zaliluddin, Agus Muharom
{"title":"SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOMPONEN PERSONAL COMPUTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING","authors":"Suhendri Suhendri, Dadan Zaliluddin, Agus Muharom","doi":"10.31949/infotech.v8i1.2232","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Komputer adalah seperangkat alat atau peralatan elektronik yang bekerja bersama-sama secara otomatis, menerima input dan memproses data sehingga menghasilkan output secara logis, cepat dan tepat berdasarkan perintah-perintah tertentu (Abdillah, 2015). Karena manfaat dan fungsinya, banyak sekali orang yang menginginkan sebuah komputer pribadi yang sesuai dengan budget dan komponen terbaik. Namun, ketika ingin membeli sebuah komponen PC, ada masalah berupa kesesuaian harga dengan kualitas komponen dan rata-rata masyarakat tidak mengetahui cara memilih komponen yang baik antara komponen satu dengan yang lainnya. Dari permasalahan yang telah disebutkan, maka dari itu harus ada sebuah sistem rekomendasi (recommendation system) yang dapat memberikan saran ataupun   rekomendasi Personal Computer berdasarkan ketertarikan dan kebutuhan dalam pencarian referensi. Algoritma atau metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Collaborative filtering dengan mengambil metode Item-Based Collaborative filtering. Metode item based collaborative filtering juga memiliki kelebihan diantaranya mampu untuk mengeksplorasi asosiasi implisit yaitu asosiasi yang salah satunya bisa dihasilkan dari riwayat pilihan pengguna, sehingga dengan kelebihan ini dapat meningkatkan ketepatan rekomendasi objek yang dihasilkan. Pada penelitian ini algoritma untuk Collaborative filtering menggunakan Adjusted-Cossine Similarity untuk menghitung kemiripan antar user dan algoritma Weighted Sum untuk perhitungan prediksinya.","PeriodicalId":259913,"journal":{"name":"INFOTECH journal","volume":"41 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"INFOTECH journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31949/infotech.v8i1.2232","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Komputer adalah seperangkat alat atau peralatan elektronik yang bekerja bersama-sama secara otomatis, menerima input dan memproses data sehingga menghasilkan output secara logis, cepat dan tepat berdasarkan perintah-perintah tertentu (Abdillah, 2015). Karena manfaat dan fungsinya, banyak sekali orang yang menginginkan sebuah komputer pribadi yang sesuai dengan budget dan komponen terbaik. Namun, ketika ingin membeli sebuah komponen PC, ada masalah berupa kesesuaian harga dengan kualitas komponen dan rata-rata masyarakat tidak mengetahui cara memilih komponen yang baik antara komponen satu dengan yang lainnya. Dari permasalahan yang telah disebutkan, maka dari itu harus ada sebuah sistem rekomendasi (recommendation system) yang dapat memberikan saran ataupun   rekomendasi Personal Computer berdasarkan ketertarikan dan kebutuhan dalam pencarian referensi. Algoritma atau metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Collaborative filtering dengan mengambil metode Item-Based Collaborative filtering. Metode item based collaborative filtering juga memiliki kelebihan diantaranya mampu untuk mengeksplorasi asosiasi implisit yaitu asosiasi yang salah satunya bisa dihasilkan dari riwayat pilihan pengguna, sehingga dengan kelebihan ini dapat meningkatkan ketepatan rekomendasi objek yang dihasilkan. Pada penelitian ini algoritma untuk Collaborative filtering menggunakan Adjusted-Cossine Similarity untuk menghitung kemiripan antar user dan algoritma Weighted Sum untuk perhitungan prediksinya.
采用基于企业过滤的方法选择个人计算机组件决策系统
计算机是一组自动共享、接收输入和处理数据的电子设备,它们根据特定的命令(Abdillah, 2015)以逻辑、快速、精确的方式产生输出。由于功能和功能,许多人想要一台适合预算和最好部件的个人电脑。然而,当你购买PC组件时,价格与组件质量的一致性是一个问题,而普通公众不知道如何在这些组件之间选择好的组件。在已经提到的问题中,必须有一个建议系统,它可以根据引用的兴趣和需求提供个人计算机建议或建议。本研究使用的算法或方法是采用基于合作过滤法的合作过滤法。基于合作过滤的项目方法也有其优点,即可以从用户选择历史中创建的“隐含关联”,从而增加所产生对象的推荐准确性。在这项研究中,合作过滤算法使用类似的Adjusted-Cossine来计算用户之间的相似性和weighsum算法进行预测计算。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信