SISTEM REKOMENDASI KREDIT PERUMAHAN RAKYAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING

Agus Pamuji(1*)

(1) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Dikota besar seperti Jakarta, Bandung, Surabaya, dan lainnya, kebutuhan akan tempat tinggal memiliki peranan sangat penting ketika menunjang kebutuhan bisnis. Contoh kebutuhan bisnis itu sendiri adalah tempat bekerja, berdagang dan sebagainya. Meskipun demikian, kebutuhan akan rumah atau tempat tinggal dikota besar seperti Jakarta dan sekitarnya sulit untuk menentukan lokasi. Hal ini menjadi alasan agar setiap orang ingin terbebas dari kemacetan. Disamping itu, lahan di Jakarta sangat terbatas, sehingga sebagian orang akan memilih lokasi disekitar kota Jakarta seperti Tangrang, Bekasi, Depok, dan Bogor. Sistem rekomendasi akan membantu merekomendasikan kepada pencari tempat tinggal agar mudah mencarinya. Oleh sebab itu, didalam penelitian ini akan membuat sistem rekomendasi dengan menggunakan metode Collaborative Filtering. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa hasil prediksi rating setiap developer untuk masing-masing pengguna dengan menggunakan metode collaborative filtering kurang efektif. Hal tersebut menunjukan bahwa semakin banyak jumlah data yang digunakan dan jika terdapat pengguna yang belum pernah merating, maka sistem yang dihasilkan relatif tidak akurat dan menghasilkan rekomendasi yang tidak efektif.


Full Text:

PDF (Indonesian)


DOI: http://dx.doi.org/10.30998/faktorexacta.v10i1.1208

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




DOAJ faktor exacta Garuda ISSN BRIN sinta

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Flag Counter

site
stats View Faktor Exacta Stats


pkp index