<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi mendorong pertumbuhan pesat e-commerce, termasuk penjualan laptop melalui platform Tokopedia. Banyaknya pilihan merek, spesifikasi, dan harga seringkali menyulitkan konsumen menentukan laptop yang paling sesuai kebutuhan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan laptop menggunakan metode Fuzzy Support Vector Machine (Fuzzy SVM). Metode ini menggabungkan kemampuan klasifikasi SVM dengan logika fuzzy untuk menangani ketidakpastian dan ambiguitas dalam data preferensi konsumen. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.000 data produk laptop dari Tokopedia dengan atribut harga, RAM, SSD, dan rating. Setelah fuzzifikasi dan normalisasi, model menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) dengan fungsi skor berbobot: Score = (Harga×0,4) + (RAM×0,3) + (SSD×0,3), dengan ambang batas rekomendasi sebesar 0,25. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengklasifikasikan preferensi pembelian laptop secara konsisten. Laptop dengan nilai score tertinggi (0,44) adalah HP EliteBook 14 Gen 4 (RAM 64 GB, SSD 1024 GB, harga Rp 3.560.460). Kombinasi metode Fuzzy dan SVM terbukti efektif menganalisis preferensi konsumen di platform e-commerce.]]>
Copyrights © 2026
