Beragam komponen komputer berkembang dengan pesat karena meningkatnya kebutuhan pengguna merakit PC atau personal computer untuk sesuai kebutuhan pekerjaan seperti pekerjaan 3D, desain grafis, video editing, gaming, dan lain-lain. Namun variasi, kompatibilitas, dan harga sering membuat banyak pengguna kesulitan menentukan kombinasi yang optimal dan sebanding dengan biaya yang dikeluarkan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi komponen rakit pc sederhana yang dapat memberikan saran komponen terbaik sesuai anggaran pengguna. Sistem ini menerapkan Algoritma Greedy dengan tambahan konteks untuk memilih komponen. Pemilihan diprioritaskan berdasarkan skor CPU Mark dan G3D Mark. Rule-based filtering yang ketat diterapkan di awal untuk menyaring komponen berkualitas rendah, memastikan hanya ada komponen yang modern dan andal. Sistem dikembangkan dengan memanfaatkan dataset komponen PC yang didapat dari PCPartPicker yang mencakup komponen inti dari PC seperti CPU, RAM, storage, case, dan PSU. Hasil pengujian menunjukan sistem rekomendasi sederhana yang dibangun dengan algoritma Greedy dan Rule-Based Filtering dapat menghasilkan rakitan PC yang efisien dan sesuai anggaran. Kombinasi antara kedua metode menghasilkan sistem rekomendasi yang cepat, akurat, dan relevan dengan hasil yang dikeluarkan.
Copyrights © 2026