Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pencarian Produk Property dengan Menggunakan Metode Association Rule Berbasis Android dan IOS

Fachrudin, Ahmad (2020) Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pencarian Produk Property dengan Menggunakan Metode Association Rule Berbasis Android dan IOS. Undergraduate thesis, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya.

	Text Abstrak.pdf Download (2MB)
	Text Bab1.pdf Restricted to Registered users only Download (98kB) | Request a copy
	Text Bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (238kB) | Request a copy
	Text Bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (325kB) | Request a copy
	Text Bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text Bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (105kB) | Request a copy
	Text Lampiran.pdf Download (103kB)
	Text Jurnal.pdf Download (543kB)
	Text Turnitin.pdf Download (2MB)

Abstract

Properti atau tempat tinggal telah menjadi kebutuhan pokok masyarakat. Selain itu properti juga menjadi sarana investasi. Hal ini yang turut menjadi dasar usaha PT. Brighton Indonesa dan PT. Xavier Marks Realty untuk membantu masyarakat mendapatkan properti yang diharapkan. Salah satu upaya dari perusahaan adalah menyediakan saran pencarian properti secara online. Namun sistem yang berjalan saat ini tidak dilengkapi dengan rekomendasi properti berdasarkan pola penggunaan sistem. Pembelajaran pola aktifitas pengguna dapat dilakukan dengan menerapkan metode association rule apriori. Sistem mencatat data iklan yang dibuka oleh pengguna pada sistem dan melakukan pembelajaran pola data. Setiap data dihitung nilai frekuensi kemunculan data dan dieliminasi dengan mengacu pada nilai support. Data yang lolos seleksi selanjutnya di cross product secara berpasangan sehingga terbentuk dataset baru dan dihitung kembali nilai frekuensi kemunculan datanya. Begitu seterusnya hingga terbentuk dataset akhir yang memiliki nilai frekuensi terbesar. Hasil penelitian ini berhasil membuktikan bahwa metode association rule dapat menghasilkan rekomendasi produk properti berdasarkan pola pengguna pada sistem. Penentuan nilai support mempengaruhi hasil analisa dan nilai confidence menjadi dasar validasi ketepatan hasil analisa. Hasil analisa pada penelitian ini menunjukkan nilai support yang terbaik adalah separuh atau 50 % dari nilai maksimum frekuensi kemunculan item atau kriteria dan nilai confidence diatas 80% yang berarti hubungan antar item atau kriteria kuat.

Actions (login required)

View Item