Rekomendasi Pemilihan Sepeda Motor Menggunakan Metode Content Based Filtering Dan Item Based Colaborative Filtering
DOI:
https://doi.org/10.33592/jutis.v12i2.5149Keywords:
Content Based Filtering, Item Based Collaborative Filtering, Sepeda motorAbstract
Sepeda motor menjadi andalan moda transportasi yang paling dibutuhkan orang tua dan remaja saat ini. Pemilihan sepeda motor sebagai alat transportasi yang paling diminati saat ini didasari oleh keunggulan sepeda motor itu sendiri dalam hal perawatan, bahan bakar, waktu tempuh yang lebih cepat, dan kemampuan mengatasi kemacetan yang terjadi di jalan kota. peneliti melakukan penggabungan dari kedua metode yang pertama yaitu content-based filtering dimana metode ini berdasarkan preferensi pengguna berdasarkan interaksi dengan data atau informasi selanjutnya akan dicocokkan dengan serangkaian karakteristik atribut dari barang yang akan direkomendasikan. Barang dengan tingkat kecocokan tertinggi akan menjadi rekomendasi untuk pengguna untuk metode yang kedua yaitu item based collaborative filtering metode ini menghitung kemiripan item yang disuaki oleh pengguna dengan menggunakan cosine similarity kemudian item yang memiliki nilai kesamaannya disimpan dan digunakan sebagai nilai untuk menghasilkan suatu rekomendasi. evaluasi pada penelitian ini menggunakan precesion, recall dan f1-score yang berguna untuk mengukur kinerja dari sistem rekomendasi. Hasil dari evaluasi memberikan hasil precesion 54.5 %, recall 97.0% dan f1-score 69.6% Dengan hasil ini untuk sistem rekomendasi sepeda motor dengan menggunakan metode content based filtering dan item based collaborative filtering memiliki hasil baik berdasarkan hasil evaluasi dan dapat diimplementasikan kedalam sistem rekomendasi yang dapat membantu pengguna dalam mencari sepeda motor yang sesuai dengan kriteria dan kebutuhan pengguna
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.