Sistem rekomendasi berita menggunakan metode collaborative filtering

Wiwaha, Bagja Agung (2018) Sistem rekomendasi berita menggunakan metode collaborative filtering. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (77kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (92kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (110kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (74kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (237kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (817kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (910kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (49kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (119kB) | Request a copy

Abstract

Dalam pemilihan suatu item pengguna selalu dihadapkan pada banyaknya pilihan yang dimana item tersebut tidak sesuai dengan apa yang pengguna inginkan maka rekomendasi menjadi kebutuhan sangat penting pada saat ini untuk bisa memberikan kemudahan pemilihan suatu item untuk pengguna sesuai dengan apa yang diinginkan pengguna tersebut. Collaborative Filtering (CF) adalah salah satu pendekatan yang populer untuk membangun Recommender System dengan memanfaatkan informasi dan preferensi dari user lain untuk memberikan rekomendasi item. Secara umum terdapat dua tipe algoritma pada CF yaitumemory-based dan model-based yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pada penelitian ini, digunakan algoritma memory-based CF yaitu data rating yang menjadi parameter untuk dijadikannya sebuah rekomendasi antara sesame pengguna. Berdasarkan hasil penelitian Nilai akurasi berita benar pada penelitian ini yaitu sebesar 84.2.% diambil dari 19 data keluaran prediksi.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Collaborative Filtering; Recommender System; Berita;
Subjects: Technology, Applied Sciences
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Bagja Wiwaha
Date Deposited: 17 Jan 2019 06:51
Last Modified: 17 Jan 2019 06:51
URI: https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/18026

Actions (login required)

View Item View Item