RACHMADAN, DEDE (2018) SISTEM ANALISIS SELLER TERBAIK TOKOPEDIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES. Undergraduate thesis, UPN Veteran Jawa Timur.
|
Text (cover)
cover.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (bab 1)
bab 1.pdf Download (188kB) | Preview |
|
Text (bab 2)
bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (457kB) |
||
Text (bab 3)
bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (761kB) |
||
Text (bab 4)
bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
||
|
Text (bab 5)
bab 5.pdf Download (179kB) | Preview |
|
|
Text (daftar pustaka)
dftar pustaka.pdf Download (183kB) | Preview |
Abstract
Salah satu kategori populer di tokopedia.com adalah produk smartphone. Dengan banyak toko atau seller smartphone di tokopedia.com, perlu kejelian masyarakat untuk mengetahui seller yang memiliki reputasi baik. Oleh karena itu, diusulkan sistem analisa sentimen pembeli di tokopedia khusunya kategori smartphone dengan menggunakan metode association rule apriori. sistem analisis berada di hosting server pihak ketiga. Pengguna dapat melakukan akses sistem melalui jaringan internet dengan menggunakan browser pada perangkat komputer yang digunakan. Sistem analisis melakukan pengambilan data komentar pada website Tokopedia. Proses pengambilan data menggunakan teknis scrapping melalui jaringan internet. Pemberian rekomendasi pada penelitian ini menggunakan metode Content Based Fitering (CBF) dengan algoritma Association Rule Apriori. sistem mencari pola hubungan dari beberapa review produk-produk menjadi suatu dataset. Pada proses, sistem melakukan pengolahan data teks (teks mining) pada setiap kalimat review pembeli produk hingga membentuk data kata. Data kata yang didapatkan dikelompokkan menjadi dataset untuk di analisa dengan proses preprocessing. Setiap data kata diberi nilai bobot berdasarkan jumlah frekuensi data. Frekuensi data akan dihitung invers dokumen sehingga meghasilkan perhitungan TF-IDF, Hasil dari perhitungan memberikan kesamaan bobot komentar yang memiliki nilai Positif rekomendasi seller yang menjual produk berdasarkan review terbaik. Hasil penelitian ini berupa aplikasi berbasis Web untuk menganalisis seller terbaik tokopedia yang mana pola yang dihasilkan dapat dijadikan rekomendasi dalam menentukan seller terbaik oleh masyarakat. Kata Kunci : E-Commerce, Tokopedia, Association Rule Apriori, Content Based Filtering(CBF), Teks Mining, Preprocessing, TF-IDF, Scrapping
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Contributors: |
|
||||||||||||
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software | ||||||||||||
Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics | ||||||||||||
Depositing User: | Lisa nadya irawan | ||||||||||||
Date Deposited: | 08 Mar 2024 09:06 | ||||||||||||
Last Modified: | 08 Mar 2024 09:06 | ||||||||||||
URI: | http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/20666 |
Actions (login required)
View Item |