PENGEMBANGAN APLIKASI MARKETPLACE DENGAN PENERAPAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING BERBASIS WEB

Reza Ferdian, Sayed Achmady, Zulfa Razi

Abstrak


Abstrak - Kemajuan teknologi dan sistem informasi saat ini berkembang sangat pesat di era milenial, terutama di Indonesia. Hal ini terlihat dari kehidupan sehari-hari masyarakat yang semakin mengandalkan digitalisasi. Perkembangan ini membantu mempermudah pekerjaan manusia jika dibandingkan dengan proses manual yang sepenuhnya dilakukan oleh tenaga manusia. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu pengguna aplikasi menemukan produk sesuai dengan preferensinya, dengan cara merekomendasikan produk yang sering di lihat oleh user. Adapun manfaat nya yaitu membantu meningkatkan kualitas dari aplikasi, memberikan rekomendasi yang sesuai kepada pengguna. Metode rekomendasi yang digunakan adalah metode Content-Based Filtering, metode yang digunakan dalam sistem rekomendasi dan analisis data untuk merekomendasikan item yang mirip dengan item yang disukai pengguna. Metode ini menggunakan atribut atau fitur item untuk menentukan kesamaan antara item dan preferensi pengguna. Rekomendasi Sistem merupakan sebuah sistem dan teknik dalam memberika saran yaitu berupa produk yang kemungkinan besar disukai/menarik bagi pengguna tertentu. Sistem rekomendasi diharapkan dapat membantu pengguna dalam mengambil sebuah keputusan.

Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Marketplace, Content-based-Filtering.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Aghniya, F. U., & Komala, A. R. (2022). Lebarkan Sayap Penjualan Melalui Marketplace. Journal of Economics, Management, Business and Accounting (JEMBA), 2(1), 110-118.

Bajari, P., Nekipelov, D., Ryan, S. P., & Yang, M. (2015). Machine learning methods for demand estimation. American Economic Review, 105(5), 481–485.

Fajar Rohman Hariri, L. W. (2022). Sistem Rekomendasi Produk Aplikasi Marketplace Berdasarkan. TEKNIKA, Volume 11(3), hal: 208-217.

Kadek Cahya Dewi, P. I. (2022). PEMODELAN SISTEM REKOMENDASI CERDAS. Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi, 1-7.

Kratsch, W., Manderscheid, J., Röglinger, M., & Seyfried, J. (2020). Machine Learning in Business Process Monitoring: A Comparison of Deep Learning and Classical Approaches Used for Outcome Prediction. Business & Information Systems Engineering. Diakses dari https://doi.org/10.1007/s12599-02000645-0

Laksana, E. A. (2014). Collaborative Filtering dan Aplikasinya. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 1(2407–3911), 36–40.

Mandala, R. (2006). Evaluasi Efektifitas Metode Machine-Learning pada Search-Engine. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2006 (SNATI 2006), 2006 (Snati)

Muhammad Ridwan, I. F. (2021). Rancang Bangun Marketplace Berbasis Website menggunakan. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 5(2), hal: 173-184.

Pambudi, H. K., Kusuma, P. G. A., Yulianti, F., & Julian, K. A. (2020). REDIKSI STATUS PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan, 6(2), 100–109. https://doi.org/10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396

Primartha, R (2018). Belajar Machine Learning. Informatika. Bandung.

Putra, A. I., & Santika, R. R. (2020). Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika, 4(1), 121–130. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2162

Stormer, H. (2007). Improving Ecommerce recommender systems by the identification of seasonal products. AAAI Workshop - Technical Report, WS-07-08, 92–99.

Theodorus, D., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Machine Learning Rekomendasi Produk dalam Penjualan Menggunakan Metode Item-Based Collaborative Filtering. Jurnal Informasi dan Teknologi, 202-208.

Widyayanti, E. R. (2019). Pengaruh Marketplace Terhadap Peningkatan Pendapatan Pada Umkm (Studi Pada Umkm Di Daerah Istimewa Yogyakarta). Jrunal Optimum , 1-14.

Wiputra, M. M., & Shandi, Y. J. (2021). Perancangan Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Collaborative Filtering dengan Studi Kasus Perancangan Website Rekomendasi Film. Media Informatika, 20(1), 1–18. https://doi.org/10.37595/mediainfo.v20i1.54




DOI: https://doi.org/10.47647/jurnal%20liteinfo.v3i3.2751

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


ISSN : p - XXXX-XXXX , e - 2987-9035

Indexed By :




Creative Commons License

Jurnal Literasi Informatika Universitas Jabal Ghafur is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.