Image of Peningkatan Kinerja Sistem Rekomendasi Wisata Melalui Penerapan Algoritma Collaborative Filtering Dan K-Nearest Neighbors Dengan Metode Klasterisasi K-Means

Electronic Resource

Peningkatan Kinerja Sistem Rekomendasi Wisata Melalui Penerapan Algoritma Collaborative Filtering Dan K-Nearest Neighbors Dengan Metode Klasterisasi K-Means

Sistem rekomendasi mengolah data untuk dijadikan informasi yang
disajikan untuk user. Banyak algoritma yang dapat diterapkan dalam sistem
rekomendasi. Dari banyaknya algoritma yang dapat digunakan untuk membuat
sistem rekomendasi tentunya ada kekurangan dan kelebihanya. Kekurangan yang
ada pada algoritma Collaborative Filtering adalah Masalah kecepatan yang jika
dibiarkan akan berdampak pada kinerja sistem rekomendasi wisata. Untuk
mempercepat sistem rekomendasi wisata yang menggunakan algoritma
Collaborative Filtering dilakukan dengan cara klasifikasi dan klasterisasi data
pelanggan berdasarkan histori kunjungan wisata. Klasterisasi dilakukan
menggunakan K Means dan klasifikasi dilakukan menggunakan K-Nearest
Neighbors. Klasifikasi diharapkan dapat mempermudah proses filtering karena data
telah dikelompokan dengan kategori tertentu. Sedangkan Klasterisasi diharapkan
dapat mempercepat proses filtering karena data dibagi menjadi beberapa klaster.
Oleh karena itu algoritma K-Nearest Neighbors dan K-Means dipilih dalam
penelitian ini. Setelah Pengukuran diketahui bahwa Collaborative Filtering dan KNearest Neighbors dengan Klasifikasi K-Means memiliki akurasi rekomendasi
yang lebih tinggi dengan peningkatan Precision dari 0.06 menjadi 0.35, Recall dari
0.06 menjadi 0.36, dan F1-Score dari 0.06 menjadi 0.35. namun kecepatan tanpa
algoritma lebih tinggi yaitu 0.002626 second per proses dibandingkan dengan
menggunakan algoritma yaitu 0.0919808 second per proses. Proses klasterisasi dan
klasifikasi tidak dapat meningkatkan kecepatan sistem rekomendasi namun dapat
meningkatkan akurasinya.

Ketersediaan
SB00833SKKI 001.6 SYA p/sTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
KKI 001.6 SYA p/s
Penerbit
Malang : Prodi Teknik Informatika,.,
Deskripsi Fisik
vii, 36 hlm 26 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
001.6
Tipe Isi
text
Tipe Media
PDF
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
1
Subjek
Aplikasi
Sistem
Algoritma
Rekomendasi
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar