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 Implementasi Metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis Dengan Pendekatan K-Means Clustering Untuk Rekomendasi Fashion Berdasarkan Gaya Dan Tren
Penanda Bagikan

Skripsi

Implementasi Metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis Dengan Pendekatan K-Means Clustering Untuk Rekomendasi Fashion Berdasarkan Gaya Dan Tren

Andi Rahayu Oktavia - Nama Orang;

ABSTRAK
ANDI RAHAYU OKTAVIA, Implementasi Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis Dengan Pendekatan K-Means
Clustering Untuk Rekomendasi Fashion Berdasarkan Gaya Dan Tren (dibimbing oleh Andi Yulia Muniar dan A. Sumardin)

Perkembangan industri fashion yang pesat menuntut adanya sistem rekomendasi yang mampu menyesuaikan dengan tren dan preferensi gaya
individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi fashion berbasis web dengan menggabungkan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan K-Means Clustering. Data diperoleh melalui studi pustaka dan survei preferensi pengguna serta produk fashion dari marketplace. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi produk yang relevan dan personal. Evaluasi akurasi melalui perhitungan manual dan pengujian kuesioner terhadap 15 responden menghasilkan skor yang tinggi, yaitu 84,67% untuk aspek kegunaan, 80,19% untuk kualitas informasi, 80,22% untuk interaksi pelayanan, dan 86,67% untuk kualitas antarmuka pengguna, dengan kesan keseluruhan mencapai 86,67%. Dengan demikian, kombinasi metode K-Means dan MOORA terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem rekomendasi fashion.

Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, MOORA, K-Means Clustering, Fashion, Preferensi Gaya, SPK


Ketersediaan
#
Perpustakaan STMIK AKBA (A / 945) SKR/TI/2025 REF AND i
2938/SKR-Ti/AKBA/25
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SKR AND i
Penerbit
Makassar : UNITAMA., 2025
Deskripsi Fisik
xv + 92 hlm., 28,5 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
REF AND i
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
Pembimbing I: Andi Yulia Muniar dan Pembimbing II: A. Sumardin Penguji: Andi Maulidinnawati A. K. P, Ilham dan Suryadi Syamsu
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?