UPT Perpustakaan Unitama

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Sembako Menggunakan Metode Content-Based Filtering Dengan Algoritma Cosine Similarity
Penanda Bagikan

CD Skripsi

Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Sembako Menggunakan Metode Content-Based Filtering Dengan Algoritma Cosine Similarity

Salsa Nur Sabila - Nama Orang;

ABSTRAK

SALSA NUR SABILA. Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Sembako Menggunakan Metode Content-Based Filtering Dengan ALgoritma Cosine Similarity (dibimbing oleh Markani dan Wisda)
Perkembangan teknologi digital menuntut toko semabko beradaptasi dalam meningkatkan promosi dan penjualan. Konsumen serin kesulitan menemukan produk sesuai preferensi karena banyaknya pilihan. Maka dari itu, diperlukan sistem rekomendasi berbasis web dengan metode Content_based Filtering dan algoritma Cosine Similarity agar rekomendasi lebih relevan, personal, sekaligus mendukung optimalisasi promosi serta kepuasan pelanggan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang serta mengimplementasikan sistem rekomendasi berbasis web yang mampu memberikan saran produk relevan dan kepuasan pelanggan. Data diperoleh melalui studi pustaka. Penelitian ini menggunakan metode Content-Based Filtering dengan algoritma Cosine Similarity untuk menganalisa kesamaan atribut produk, seperti kategori, merek, rasa, an harga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi berbasis Content-Based Filtering dengan algoritma Cosine Similarity berjalan sesuai rancangan. Perhitungan manual menghasilkan nilai kesamaan 0.739 dan 0,472 yang konsisten dengan rekomendai sistem. Uji coba black-box berhasil, serta kuesioner 16 responden menunjukkan kepuasan rata-rata 82,87%, membuktikan sistem efektif memberikan kepuasan dalam. Penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem rekomendasi berbasis Content-Based Filtering dengan algoritma Cosine Similarity berhasil dibangun dan berfungsi baik. Perhitungan manual maupun hasil kuesioner mendukung keakuratan sistem. rekomendasi produk yang dihasilkan relevan dengan preferensi pelanggaran serta epuasan berbelanja.

Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering, Cosine Similarity, Toko Sembako, Promosi Produk.


Ketersediaan
#
Perpustakaan STMIK AKBA (A / 971) CD/SKR/TI/2025 REF SAL s
2925/CD/SKR-Ti/25
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
CDSKR SAL s
Penerbit
Makassar : UNITAMA., 2025
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
REF SAL s
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
Pembimbing I: Markani dan Pembimbing II: Wisda Penguji: Tatik Maslihati, Listia Utami dan Nurzaenab
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

UPT Perpustakaan Unitama
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2026 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?