Ristias, Arsya Amalia (2024) KOMPARASI KINERJA METODE COSINE DAN JACCARD SIMILARITY DALAM CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS (CBRS) PADA APLIKASI EVENTHINGS. Undergraduate thesis, UPN Veteran Jawa Timur.
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Cover)
20082010089_Cover.pdf Download (1MB) |
|
Text (Bab 1)
20082010089_Bab 1.pdf Download (397kB) |
|
Text (Bab 2)
20082010089_Bab 2.pdf Restricted to Registered users only until 3 July 2027. Download (654kB) |
|
Text (Bab 3)
20082010089_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only until 3 July 2027. Download (583kB) |
|
Text (Bab 4)
20082010089_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only until 3 July 2027. Download (5MB) |
|
Text (Bab 5)
20082010089_Bab 5.pdf Download (125kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
20082010089_Daftar Pustaka.pdf Download (201kB) |
|
Text (Lampiran)
20082010089_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only until 3 July 2027. Download (185kB) |
Abstract
Industri perencanaan acara di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, mendorong kebutuhan akan platform yang efisien untuk menghubungkan penyelenggara acara dengan vendor dan layanan yang tepat. Eventhings hadir sebagai platform yang menyederhanakan proses tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Content-Based Recommendation System (CBRS) untuk merekomendasikan vendor yang optimal berdasarkan kemiripan vendor yang telah dipilih sebelumnya. Dengan menggunakan dua metode kemiripan (similarity), yakni Cosine dan Jaccard Similarity, serta teknik-teknik pembobotan diimplementasikan dan dikomparasikan untuk menentukan metode dan teknik yang paling optimal dalam meningkatkan kualitas rekomendasi. Hasil penelitian dengan diversity evaluation metric menunjukkan bahwa teknik pembobotan TF-PDF dengan metode Cosine Similarity menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan (66%) dibandingkan Jaccard Similarity (49%). Hal ini disebabkan oleh kemampuan Cosine Similarity dalam mempertimbangkan bobot kata dan konteks dokumen dengan lebih baik dimana memiliki nilai antara 50% hingga 80%.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||||||
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming T Technology > T Technology (General) |
||||||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems | ||||||||||||
| Depositing User: | Arsya Amalia Ristias | ||||||||||||
| Date Deposited: | 04 Jul 2024 04:51 | ||||||||||||
| Last Modified: | 04 Jul 2024 04:51 | ||||||||||||
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/25453 |
Actions (login required)
 |
View Item |