SISTEM REKOMENDASI PRODUK PADA E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DAN CLUSTERING K-MEANS - Pradana, Andrianto Gusti; Wicaksono, Mahad; Purwanto, Purwanto (Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi produk smartphone pada e-commerce dengan mempertimbangkan evaluasi multi-kriteria dan segmentasi produk agar keputusan pembelian lebih efektif dan relevan. Metode penelitian yang digunakan adalah kombinasi Simple Additive Weighting (SAW) untuk perankingan produk berdasarkan kriteria harga, RAM, memori internal, kapasitas baterai, dan rating pengguna, serta clustering K-Means untuk membentuk segmen produk (entry-level, mid-range, dan high-end). Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi SAW dan K-Means menghasilkan rekomendasi yang kontekstual dan terarah, di mana tiap segmen memiliki alternatif terbaik sesuai preferensi pengguna; misalnya S5 direkomendasikan untuk segmen mid-range, sedangkan S3 dan S10 menempati peringkat tertinggi pada segmen high-end. Simpulan, bahwa pendekatan SAW + K-Means mampu meningkatkan keterarahan rekomendasi produk, memudahkan pengguna dalam memilih smartphone sesuai kebutuhan, serta memberikan dasar pengambilan keputusan yang transparan dan dapat dijelaskan.