Nursyaban, Dzikri
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Sistem Rekomendasi Pemilihan Pengepul Limbah di PT. Pituku Cordova International Menggunakan Algoritma Haversine Kurniadi, Dede; Sutedi, Ade; Nursyaban, Dzikri; Mulyani, Asri
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241117694

Abstract

Seiring dengan semakin banyaknya mitra serta volume pesanan pada platformPituku menjadikan pihak perusahaan kesulitan dalam menentukan pengepul limbah yang cocok untuk menangani suatu pesanan. Idealnya, pengepul yang dipilih merupakan pengepul yang terletak paling dekat secara geografis dengan pemesan limbah sehingga biaya pengiriman dapat di minimalkan dan pemesan dapat segera menerima limbah pesananannya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem rekomendasi yang dapat merekomendasikan daftar pengepul limbah yang diurutkan dari yang paling dekat ke pembeli limbah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi pemilihan pengepul limbah di PT. Pituku Cordova International yang dapat membantu merekomendasikan daftar pengepul limbah yang diurutkan dari yang paling dekat dengan pembeli limbah sehingga proses pemilihan pengepul limbah menjadi lebih efektif. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Throwaway Prototyping Modelyang dimana tahapan yang dilakukan meliputi outline requirements, develop protoype, evaluate prototype, specify system, develop software, dan validate system. Algoritma Haversine formuladigunakan dalam sistem rekomendasi dimana koordinat garis lintang dan garis bujur dihitung untuk mendapatkan jarak antara pembeli dan pengepul limbah dalam satuan km kemudian berdasarkan jarak tersebut daftar pengepul limbah diurutkan dari yang paling dekat ke yang paling jauh. Metrik evaluasi menggunakan NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) yangmengukur akurasi rangkingsistem rekomendasi. Berdasarkan hasil evaluasidiperoleh informasi bahwasistem rekomendasi memiliki score NDCG rata-rata sebesar 1 yang artinya sistem rekomendasi memberikan item rekomendasi dengan rangkingyang diharapkan