Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Asa Dilla Safitri
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Rekomendasi Produk Sepatu Menggunakan Metode Knowledge Base Rekomendation Asa Dilla Safitri; Atik Sulami; Jamilatun Safitri
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 4, No 03 (2023): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v4i03.8767

Abstract

Banyak sistem rekomendasi telah dibuat menjadikan perkembangan teknologi modern. Salah satu sistem rekomendasi yang kami buat yaitu sistem rekomendasi produk sepatu di toko Solo Sepatu. Karena toko ini memiliki banyak produk sepatu yang di jual sehingga banyak pelanggan yang mengalami kesulitan dalam memilih produk sepatu.  sistem ini dibuat dengan pemodelan Knowledge Base Recommendation untuk membantu permasalahan user dalam pemilihan produk sepatu, sehingga user lebih mudah dalam membeli sepatu sesuai keinginan user tanpa harus memilih produk secara langsung. Metode pengembangan sistem ini menggunakan Waterfall dengan tahahapan communication, Planning, Modeling, Construction, Deployment. Dengan menentukan tingkat kesamaan antara kebutuhan pengguna dan kualitas produk sepatu, knowledge based recommendation memiliki keuntungan memungkinkan pengguna untuk memprioritaskan produk tergantung pada kebutuhan mereka. Sistem ini menggunakan pemodelan sistem knowledge based recommendation dapat menawarkan 5 opsi untuk parameter pencarian produk pakaian, termasuk jenis produk, harga, bahan, warna, dan ukuran. Nilai similarity antara keinginan pengguna dengan kualitas yang dipunyai oleh setiap produk sepatu akan dihitung, dimungkinkan untuk menyampaikan saran produk sepatu sesuai kriteria yang diberikan oleh pengguna. Hasil saran produk sepatu dari 20 sampel data dan metode pemodelan knowledge based recommendation , khusus mencapai nilai tertinggi dari similarity 1.0 untuk item Ivy Shoes. Hasil dari pemodelan ini bisa digunakan sebagai panduan saat membuat sistem rekomendasi untuk sepatu
Sistem rekomendasi buku menggunakan metode content-based filtering Asa Dilla Safitri; Vihi Atina; Anisatul Farida
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 5 No 2 (2024): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi (In Progress)
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v5i2.1302

Abstract

Membaca buku adalah cara untuk memperoleh ilmu dan pemahaman yang luas. Meskipun informasi tentang buku kini telah banyak tersedia di internet, namun tidak dapat dipungkiri bahwa budaya membaca masyarakat Indonesia masih cukup rendah. Untuk mendorong minat membaca masyarakat Indonesia, maka diperlukan penyediaan bahan bacaan yang beragam dan mudah diakses oleh masyarakat. Dengan adanya teknologi internet yang ada pada saat ini, masyarakat dapat dengan mudah mengakses ke berbagai layanan penyedia buku seperti Penerbit Haru, Gramedia, Togamas, dll. Penerbit Haru adalah salah satu e-commerce yang menyediakan berbagai genre buku seperti novel, komik, hingga buku non-fiksi. Namun, sistem penjualan buku di website Penerbit Haru masih berdasarkan abjad, sehingga pelanggan sering kali mengalami kesulitan untuk menemukan buku yang sesuai dengan kebutuhan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat Sistem Rekomendasi menggunakan metode Content-Based Filtering. Penelitian ini menggunakan Prototype sebagai metode pengembangan sistem, yang mencakup pengumpulan kebutuhan dan analisis sistem, desain cepat, dan membangun prototype. Pemodelan content-based filtering untuk sistem rekomendasi pemilihan buku ini menggunakan 25 data sampel dengan 8 pilihan atribut pencarian yaitu, judul buku, tahun terbit, genre, sinopsis, penulis, terjemahan, review, dan harga. Data buku yang digunakan diambil dari website Penerbit Haru dan untuk data review diambil dari website goodreads. Sistem ini akan memberikan rekomendasi buku berdasarkan preferensi pelanggan dengan menghitung nilai similarity dan atribut setiap buku. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan rekomendasi buku dengan tingkat nilai similarity sebesar 0,6.
Co-Authors Anisatul Farida Atik Sulami Jamilatun Safitri Vihi Atina