PERANCANGAN SISTEM APLIKASI TOKO ONLINE BERBASIS
WEBSITE DENGAN METODE COLLABORATIVE FILLTERING DAN METODE FP-GROWTH
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Muhammad Kazruni, Yahya
Subject
005.262 Programming in Specific Program Language/Pemrograman untuk Bahasa Pemrograman Tertentu
Datestamp
2022-05-20 03:24:54
Abstract :
Pada Toko Ganghan?s, ditemukan permasalahan pada sistem pengontrolan ketersediaan barang terlaris yaitu, dalam pencatatan stock bahan baju masih menggunakan cara manual, sehingga mengakibatkan data produk baju di gudang tidak tersinkronisasi dengan benar. Adanya persediaan produk baju yang cukup diharapkan Ganghan Store mampu melakukan proses produksi sesuai kebutuhan, selain itu dengan adanya persediaan produk baju dapat memperlancar kegiatan produksi. Besarnya persediaan produk baju terkadang dapat menyebabkan terbuangnya produk baju itu sendiri, karena terlalu lamanya penyimpanan persediaan produk baju sehingga dapat menimbulkan kualitas produk baju tersebut menurun serta menimbulkan biaya penyimpanan yang tinggi.Berdasarkan permasalahan diatas pada Toko Ganghan, peneliti bertujuan untuk membantu membuat sistem website perusahaan dalam pengontrolan ketersediaan bahan produk sebagai suatu usaha memonitor dan menentukan tingkat pembelian yang paling laris. Metode dalam CF Recommendation Ada dua pendekatan utama dalam metode collaborative filtering, yaitu: a. User-based collaborative filtering Pendekatan ini bersandar pada fakta bahwa seorang user mengikuti kelompok (group) lebih besar (yang perilaku individunya sama). Rekomendasi didasarkan pada item-item yang sering dibeli/disukai oleh berbagai anggota kelompok. Metode yang paling umum digunakan adalah nearest neighbors method.Berdasar pada item-item yang telah dipilih oleh tetangga terdekat seorang user, item-item yang kemungkinan akan dipilih oleh user tersebut di masa yang akan datang diprediksi. Algoritma yang sering digunakan antara lain algoritma Pearson correlation coefficient (PCC) dan algoritma vector space similarity (VSS). b. Item-based collaborative filtering Pendekatan ini bersandar pada relasi antar item, dianalisa dari informasi historis sehingga pembelian dari suatu item mengarahkan pembelian terhadap item lain (himpunan item).
Pada Toko Ganghan?s, ditemukan permasalahan pada sistem pengontrolan ketersediaan barang terlaris yaitu, dalam pencatatan stock bahan baju masih menggunakan cara manual, sehingga mengakibatkan data produk baju di gudang tidak tersinkronisasi dengan benar. Adanya persediaan produk baju yang cukup diharapkan Ganghan Store mampu melakukan proses produksi sesuai kebutuhan, selain itu dengan adanya persediaan produk baju dapat memperlancar kegiatan produksi. Besarnya persediaan produk baju terkadang dapat menyebabkan terbuangnya produk baju itu sendiri, karena terlalu lamanya penyimpanan persediaan produk baju sehingga dapat menimbulkan kualitas produk baju tersebut menurun serta menimbulkan biaya penyimpanan yang tinggi.Berdasarkan permasalahan diatas pada Toko Ganghan, peneliti bertujuan untuk membantu membuat sistem website perusahaan dalam pengontrolan ketersediaan bahan produk sebagai suatu usaha memonitor dan menentukan tingkat pembelian yang paling laris. Metode dalam CF Recommendation Ada dua pendekatan utama dalam metode collaborative filtering, yaitu: a. User-based collaborative filtering Pendekatan ini bersandar pada fakta bahwa seorang user mengikuti kelompok (group) lebih besar (yang perilaku individunya sama). Rekomendasi didasarkan pada item-item yang sering dibeli/disukai oleh berbagai anggota kelompok. Metode yang paling umum digunakan adalah nearest neighbors method.Berdasar pada item-item yang telah dipilih oleh tetangga terdekat seorang user, item-item yang kemungkinan akan dipilih oleh user tersebut di masa yang akan datang diprediksi. Algoritma yang sering digunakan antara lain algoritma Pearson correlation coefficient (PCC) dan algoritma vector space similarity (VSS). b. Item-based collaborative filtering Pendekatan ini bersandar pada relasi antar item, dianalisa dari informasi historis sehingga pembelian dari suatu item mengarahkan pembelian terhadap item lain (himpunan item).
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
