Cover Image

Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Sparepart dan Modifikasi Motor dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Bengkel Mj Performance Team)

Main Author: Putra Emellyo, Bayu
Format: Thesis NonPeerReviewed application/pdf
Bahasa: eng
Terbitan: , 2020
Subjects:
T58.5-58.64 Information technology
Online Access: http://kc.umn.ac.id/12983/1/HALAMAN_AWAL.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/3/BAB_I.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/4/BAB_II.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/5/BAB_III.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/6/BAB_IV.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/7/BAB_V.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/8/LAMPIRAN.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/
ctrlnum 12983
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://kc.umn.ac.id/12983/</relation><title>Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Sparepart dan Modifikasi Motor dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Bengkel Mj Performance Team)</title><creator>Putra Emellyo, Bayu</creator><subject>T58.5-58.64 Information technology</subject><description>Pada zaman kini mempunyai kendaraan merupakan suatu kebutuhan di lingkup kota besar maupun daerah. Kendaraan roda dua atau motor di Indonesia merupakan kendaraan yang paling banyak menurut Badan Pusat Statistik. Salah satu hal yang harus diperhatikan saat mempunyai kendaraan motor adalah perawatan dan juga memilih sparepart yang asli dan berkualitas. Skripsi ini menjabarkan pembuatan sistem rekomendasi yang berguna untuk pemilihan sparepart dengan menggunakan algoritma apriori berbasis web. Sistem rekomendasi dibuat berdasarkan data transaksi dari bengkel MJ performance Team meliputi apa saja barang atau pilihan sparepart maupun modifikasi yang sering dibeli dibengkel. Berdasarkan data transaksi tersebut, pengguna sistem dapat melihat sparepart atau pilihan modifkasi apa saja yang sering ada pada transaksi yang nanti nya akan direkomendasikan kepada pengguna sistem dengan algoritma apriori. Perancangan dan pembuatan sistem rekomendasi ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, CSS, dan HTML, berbasiskan framework CodeIgniter dan basis data MySQL. Hasil pengukuran uji kepuasan pengguna menggunakan metrik End-User Computing Satisfaction (EUCS) memiliki nilai 82.83% yang menunjukkan bahwa responden setuju bahwa sistem rekomendasi pemilihan sparepart dan modifikasi motor ini sukses untuk memberikan rekomendasi sparepar dan pilihan modifikasi yang sesuai.</description><date>2020</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/1/HALAMAN_AWAL.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/3/BAB_I.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/4/BAB_II.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/5/BAB_III.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/6/BAB_IV.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/7/BAB_V.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/12983/8/LAMPIRAN.pdf</identifier><identifier> Putra Emellyo, Bayu (2020) Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Sparepart dan Modifikasi Motor dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Bengkel Mj Performance Team). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara. </identifier><recordID>12983</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
File:application/pdf
File
author Putra Emellyo, Bayu
title Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Sparepart dan Modifikasi Motor dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Bengkel Mj Performance Team)
publishDate 2020
topic T58.5-58.64 Information technology
url http://kc.umn.ac.id/12983/1/HALAMAN_AWAL.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/3/BAB_I.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/4/BAB_II.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/5/BAB_III.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/6/BAB_IV.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/7/BAB_V.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/8/LAMPIRAN.pdf
http://kc.umn.ac.id/12983/
contents Pada zaman kini mempunyai kendaraan merupakan suatu kebutuhan di lingkup kota besar maupun daerah. Kendaraan roda dua atau motor di Indonesia merupakan kendaraan yang paling banyak menurut Badan Pusat Statistik. Salah satu hal yang harus diperhatikan saat mempunyai kendaraan motor adalah perawatan dan juga memilih sparepart yang asli dan berkualitas. Skripsi ini menjabarkan pembuatan sistem rekomendasi yang berguna untuk pemilihan sparepart dengan menggunakan algoritma apriori berbasis web. Sistem rekomendasi dibuat berdasarkan data transaksi dari bengkel MJ performance Team meliputi apa saja barang atau pilihan sparepart maupun modifikasi yang sering dibeli dibengkel. Berdasarkan data transaksi tersebut, pengguna sistem dapat melihat sparepart atau pilihan modifkasi apa saja yang sering ada pada transaksi yang nanti nya akan direkomendasikan kepada pengguna sistem dengan algoritma apriori. Perancangan dan pembuatan sistem rekomendasi ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, CSS, dan HTML, berbasiskan framework CodeIgniter dan basis data MySQL. Hasil pengukuran uji kepuasan pengguna menggunakan metrik End-User Computing Satisfaction (EUCS) memiliki nilai 82.83% yang menunjukkan bahwa responden setuju bahwa sistem rekomendasi pemilihan sparepart dan modifikasi motor ini sukses untuk memberikan rekomendasi sparepar dan pilihan modifikasi yang sesuai.
id IOS6965.12983
institution Universitas Multimedia Nusantara
institution_id 355
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Multimedia Nusantara
library_id 306
collection Knowledge Center UMN
repository_id 6965
subject_area Business/Bisnis
Communication/Komunikasi
Art Apreciation/Apresiasi Seni
Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
city TANGERANG
province BANTEN
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS6965
first_indexed 2020-12-19T03:50:19Z
last_indexed 2020-12-19T03:50:19Z
recordtype dc
_version_ 1686477457523212288
score 17.538404

Lihat Juga