Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Rekomendasi berbasis Website guna mengatasi inefisiensi proses penjualan manual di Showroom Mukrindo Motor. Dengan menerapkan metode Hierarchical Clustering (Agglomerative), sistem ini dirancang untuk membantu calon pembeli menemukan unit mobil bekas yang paling sesuai berdasarkan kemiripan atribut seperti harga, tahun, merek, transmisi, dan kapasitas mesin. Sistem dibangun menggunakan arsitektur three-tier yang mencakup Frontend React.js (Next.js), Backend Node.js (Express.js), Database MongoDB, dan Python untuk pemrosesan algoritma. Hasil implementasi menunjukkan bahwa algoritma clustering berhasil memberikan rekomendasi mobil serupa yang relevan secara real-time. Pengujian Black Box pada 17 skenario fungsionalitas utama menghasilkan status "Valid", sedangkan evaluasi pengguna melalui kuesioner terhadap 47 responden menunjukkan tingkat penerimaan positif, di mana 72,3% menyatakan "Sangat Setuju" terhadap relevansi fitur rekomendasi. Dengan demikian, aplikasi ini efektif menjadi solusi yang akurat dan objektif untuk mempercepat proses pengambilan keputusan pembelian mobil bekas.
Copyrights © 2026