Penerapan Data Mining Untuk Merekomendasikan Seri Produk NAS Kepada Calon Konsumen Toko Storage Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes

Pub Date : 2022-09-15 DOI:10.31253/algor.v4i1.1498
Fernando Verdy Sunata, S. Hariyanto, Dicky Surya Dwi Putra, Hartana Wijaya
{"title":"Penerapan Data Mining Untuk Merekomendasikan Seri Produk NAS Kepada Calon Konsumen Toko Storage Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes","authors":"Fernando Verdy Sunata, S. Hariyanto, Dicky Surya Dwi Putra, Hartana Wijaya","doi":"10.31253/algor.v4i1.1498","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Toko Storage merupakan nama dagang yang digunakan oleh PT. Distributor Trimitra Indonesia untuk menjual berbagai macam produk NAS (Network Attached Storage). Banyaknya produk NAS yang dijual dengan harga dan spesifikasi yang berbeda-beda, terkadang membuat bingung bahkan membuat calon konsumen kesulitan dalam memilih produk NAS yang tepat. Sehingga tidak jarang dari mereka yang bertanya mengenai rekomendasi NAS kepada admin toko. Proses pemberian rekomendasi dilakukan melalui sesi tanya jawab terkait dengan kebutuhan NAS. Proses pemberian rekomendasi terkadang memakan waktu yang lama karena harus menunggu jawaban dari calon konsumen. Karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi seri produk NAS kepada calon konsumen dengan menerapkan metode data mining dan algoritma multinomial naïve bayes (MNB). Hasil dari penerapan metode dan algoritma yang digunakan terbukti berhasil diimplementasikan pada data yang digunakan, hal ini dibuktikan dari hasil pengujian dan evaluasi yang dilakukan menggunakan bantuan aplikasi Weka yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,5556%. Hasil akhir dari penelitian ini berupa rancangan sistem rekomendasi seri produk NAS berbasis web yang dapat digunakan oleh pengguna untuk mendapatkan rekomendasi seri produk NAS secara cepat dan tepat, hanya dengan memasukan kriteria NAS yang dicari.","PeriodicalId":0,"journal":{"name":"","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"","FirstCategoryId":"100","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31253/algor.v4i1.1498","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Toko Storage merupakan nama dagang yang digunakan oleh PT. Distributor Trimitra Indonesia untuk menjual berbagai macam produk NAS (Network Attached Storage). Banyaknya produk NAS yang dijual dengan harga dan spesifikasi yang berbeda-beda, terkadang membuat bingung bahkan membuat calon konsumen kesulitan dalam memilih produk NAS yang tepat. Sehingga tidak jarang dari mereka yang bertanya mengenai rekomendasi NAS kepada admin toko. Proses pemberian rekomendasi dilakukan melalui sesi tanya jawab terkait dengan kebutuhan NAS. Proses pemberian rekomendasi terkadang memakan waktu yang lama karena harus menunggu jawaban dari calon konsumen. Karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi seri produk NAS kepada calon konsumen dengan menerapkan metode data mining dan algoritma multinomial naïve bayes (MNB). Hasil dari penerapan metode dan algoritma yang digunakan terbukti berhasil diimplementasikan pada data yang digunakan, hal ini dibuktikan dari hasil pengujian dan evaluasi yang dilakukan menggunakan bantuan aplikasi Weka yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,5556%. Hasil akhir dari penelitian ini berupa rancangan sistem rekomendasi seri produk NAS berbasis web yang dapat digunakan oleh pengguna untuk mendapatkan rekomendasi seri produk NAS secara cepat dan tepat, hanya dengan memasukan kriteria NAS yang dicari.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
数据挖掘应用商店推荐消费者对未来的NAS产品系列存储使用‘Multinomial¯有一个贝叶斯算法
存储店是印尼分销商Trimitra用来销售各种NAS产品的商标。以不同的价格和规格销售的NAS产品的数量有时会让消费者感到困惑,甚至让潜在消费者难以选择合适的NAS产品。因此,向商店管理员询问NAS的推荐并不罕见。推荐过程是通过与NAS需求相关的问答环节进行的。推荐过程有时需要很长时间,因为它必须等待潜在消费者的答案。因此,旨在设计一个系统的研究能力进行NAS产品系列推荐给潜在消费者应用数据挖掘方法和‘multinomial¯有一个贝叶斯算法(MNB)。使用的方法和算法的应用结果被证明是成功地应用于所使用的数据的,这可以从Weka应用程序帮助下的测试和评估中得到证明,这些测试和评估产生了95.5556%的准确性值。本研究的最终结果是基于基于web的NAS产品系列推荐系统的设计,用户可以通过输入所需的NAS标准来快速、准确地获得NAS系列推荐系统。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1