SAPUTRI, ANINDA (2024) SISTEM REKOMENDASI MI INSTAN MENGGUNAKAN METODE MULTI-CRITERIA COLLABORATIVE FILTERING (STUDI KASUS : INDOMIE VARIAN KULINER INDONESIA. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (202kB)
	Text Abstrak.pdf Download (182kB)
	Text Bab I.pdf Download (412kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (414kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Mi Instan Indomie merupakan salah satu merk mi instan terpopuler dan paling sering dikonsumsi masyarakat Indonesia, menawarkan beragam varian rasa yang memenuhi selera konsumen salah satunya varian Kuliner Indonesia. Namun banyaknya pilhan rasa dari varian Kuliner Indonesia, konsumen sering kali mengalami kesulitan dalam memilih yang sesuai dengan preferensi mereka. Mengingat jika mencoba semua rasa dapat menjadi tidak efisien dari segi waktu maupun biaya. Konsumen juga kerap mempertimbangkan harga, kemasan dan nilai gizi yang tepat, terutama bagi mereka yang mengikuti program diet atau memperhatikan kesehatan tubuh. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi yang efektif dan efisien dalam membantu konsumen memilih rasa dari varian Kuliner Indonesia yang paling sesuai dengan selera mereka. Penelitian menggunakan metode Multicriteria Itembased Collaborative Filtering dengan mempertimbangkan empat kriteria : rasa, harga, kemasan dan nilai nutrisi dengan dataset yang digunakan sebanyak 392 data rating. Pengujian kesalahan model sistem menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem menunjukkan kinerja paling baik pada tingkat sparsity (kekosongan) data 10%, dengan nilai rata-rata MAE terendah yaitu 0,5625. Selain itu, sistem juga berhasil menangani data dengan tingkat sparsity hingga 60% dengan nilai rata-rata MAE sebesar 0,838491379 yang berarti peforma sistem yang dibangun sudah cukup baik dan menunjukkan bahwa metode Multicriteria Item-based Collaborative Filtering efektif dalam konteks sistem rekomendasi mi instan Indomie.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	ANINDA SAPUTRI
Date Deposited:	22 Jul 2024 02:22
Last Modified:	22 Jul 2024 02:22
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/3409

Actions (login required)

View Item