<![CDATA[AC Split adalah salah satu jenis pendingin ruangan yang dipasang pada ruang ATM, mesin ATM sendiri suhunya harus dalam kondisi stabil untuk menjaga agar mesin dan CPU ATM tidak overheat dan error jika kondisi suhu panas, maka dari itu setiap ruangan wajib dipasang AC Split untuk menjaga kondisi suhu ruangan. AC juga menjadi kendala yaitu sering trouble atau rusak, jadi masa pemakaian AC Split tidak lebih dari 3 tahun kebanyakan sudah rusak dan diganti dengan yang baru. Dalam kasus ini User masih kesulitan untuk menentukan produk AC Split yang akan digunakan untuk mengganti produk yang rusak karena minimnya pengetahuan tentang produk yang akan dipilih oleh User. Dalam membantu pemilihan dan penggantian unit AC Split pihak dari User meminta agar dibuatkan rancangan sistem rekomendasi sehingga memudahkan dalam pemilihan dan pembelian unit AC Split. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat pemodelan Hybrid Recommendation untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk AC Split. Desain pemodelan Hybrid Recommendation yang digunakan dalam penelitian ini adalah Parallelized Hybridization dimana recommender pertama dalam sistem ini adalah Content Based dengan teknik Naive Bayes dan recommender kedua yang menggunakan pemodelan Knowledge Based dengan teknik Case Based yang akan menjadi input dari Hybrid Rekomendation. Berdasarkan hasil pemodelan Hybrid Recommendation dengan teknik Parallelized Hybridization dengan 15 data yang dapat memberikan rekomendasi produk AC Split berdasarkan kriteria yang dibutuhkan oleh user dengan menghitung nilai similarity. Produk unit AC Split LG T09EV5 dengan nilai similarity yang tertinggi yaitu 0,664849624 akan ditampilkan sebagai hasil rekomendasi produk AC Split.]]>
Copyrights © 2025
