IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN
PROFILE MATCHING PADA APLIKASI REKOMENDASI
PRODUK PAKAIAN
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author
Sholafudin, Muhamad
Swanjaya, Daniel
WULANNINGRUM, RESTY
Swanjaya, Daniel
WULANNINGRUM, RESTY
Subject
457 Computer engineering
Datestamp
2022-09-03 06:26:38
Abstract :
Di era digital sekarang ini persaingan dalam dunia bisnis semakin berkembang pesat terutama dalam hal sistem pemasaran online. Setiap pengelola pasar dituntut dapat selalu memperhatikan kebutuhan dan kemauan untuk kepentingan kepuasan konsumen dalam membeli produk di toko online. Namun permasalahan yang sering dikeluhkan oleh konsumen yaitu penggunaan sizechart pakaian yang terdapat di toko online tidak sesuai dengan ukuran tubuh konsumen. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengurangi kekecewaan pada konsumen saat membeli pakaian secara online dan agar tidak ada retur produk ketika membeli secara online. Berdasarkan permasalahan tersebut perlunya perbaikan dalam segi pemilihan pakaian agar mencapai kepuasan bagi pelanggan secara optimal maka aplikasi ini dirancang menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Profile Matching untuk dapat menentukan pakaian mana yang paling sesuai dengan ukuran tubuh konsumen. Berdasarkan uji coba pada salah satu konsumen penelitian menghasilkan 5 rekomendasi baju dengan nilai akurasi Baju 55 = 4,75, Baju 44 = 4,75, Baju 41 = 4,75, Baju 48 = 4.375, dan Baju 72 = 3,5. Penentuan hasil perangkingan diperoleh dari pemilihan kriteria, dimana presentase sistem penentuan prioritas dari nilai tertinggi yaitu 4,75 pada Baju 55 dan 3,5 pada baju 72 sebagai nilai terendah sekaligus ranking terakhir. Hasil dari aplikasi ini membuktikan bahwa aplikasi ini dapat membantu konsumen dalam merekomendasikan pakaian yang paling sesuai dengan ukuran tubuh konsumen.
Di era digital sekarang ini persaingan dalam dunia bisnis semakin berkembang pesat terutama dalam hal sistem pemasaran online. Setiap pengelola pasar dituntut dapat selalu memperhatikan kebutuhan dan kemauan untuk kepentingan kepuasan konsumen dalam membeli produk di toko online. Namun permasalahan yang sering dikeluhkan oleh konsumen yaitu penggunaan sizechart pakaian yang terdapat di toko online tidak sesuai dengan ukuran tubuh konsumen. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengurangi kekecewaan pada konsumen saat membeli pakaian secara online dan agar tidak ada retur produk ketika membeli secara online. Berdasarkan permasalahan tersebut perlunya perbaikan dalam segi pemilihan pakaian agar mencapai kepuasan bagi pelanggan secara optimal maka aplikasi ini dirancang menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Profile Matching untuk dapat menentukan pakaian mana yang paling sesuai dengan ukuran tubuh konsumen. Berdasarkan uji coba pada salah satu konsumen penelitian menghasilkan 5 rekomendasi baju dengan nilai akurasi Baju 55 = 4,75, Baju 44 = 4,75, Baju 41 = 4,75, Baju 48 = 4.375, dan Baju 72 = 3,5. Penentuan hasil perangkingan diperoleh dari pemilihan kriteria, dimana presentase sistem penentuan prioritas dari nilai tertinggi yaitu 4,75 pada Baju 55 dan 3,5 pada baju 72 sebagai nilai terendah sekaligus ranking terakhir. Hasil dari aplikasi ini membuktikan bahwa aplikasi ini dapat membantu konsumen dalam merekomendasikan pakaian yang paling sesuai dengan ukuran tubuh konsumen.
File :
RAMA_55201_18103020041.pdf
RAMA_55201_18103020041_SIMILARITY.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_01_front_ref.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_02.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_03.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_04.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_05.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_06_ref.pdf
RAMA_55201_18103020041_0723098303_0719068702_07_lamp.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
