Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPesatnya perkembangan teknologi infomzasi saat ini, telah berdampak terhadap tmnsaksi perdagangan, dimana proses perdagangan tidak hanya menggunakan cara konvensional teiapi telah memanfaatkan teknologi informasi. Keberadaan suatu sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna atau lebih dikenal dengan istilah sistem rekomendasi mulai banyak diperhitungkan. Yang menjadi permasalahan adalah apakah nekomendasi yang diberikan telah sesuai dengan keinginan dan kebutuhkan pcngguna. Tesis ini menguraikan tentang analisis akurasi prediksi yang diperoleh dari sistem rekomcndasi berdasarkan metode collaborative _filtering dengan menggunakan teknik Non-Negative Matrix Factor-ization (NA09. Hasii pengujian menunjukkan bahwa akurasi prediksi yang dihasilkan telah relatifbaik dengan nilai kesalahan sebesar 0,95049l.

---

Abstract

Perfomance Analysis of Non-Negative Matrix Factorization (NMF) in Recommendation Systems The rapid development of infonnation technology today, has an impact on trade transactions, where the trade is not only using conventional means but it has been using infonnation technology. The existence of a system that can provide recommendations to the user, or better known as a recommendation system began many counts. What matters is whether the recommendations are in accordance with the wishes and the needs of users. This thesis describes the analysis ofthe accuracy of predictions obtained from a recommendation system based on collaborative filtering method using the technique of Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Test mults show that the resulting prediction accuracy was relatively good with an error value of 0.950491."

"ABSTRAKPerkembangan teknologi khususnya internet berkembang begitu pesat dewasa ini. Oleh karena itu, arus informasi meningkat begitu cepat yang menyebabkan informasi diperoleh sangat banyak. Media sosial pun menjadi salah satu sarana penyedia informasi, salah satunya adalah Twitter. Pendeteksian topik menjadi suatu kebutuhan bagi masyarakat untuk mengetahui hal-hal yang bicarakan pada waktu tertentu. Maka, dibutuhkan suatu cara yang cepat dan tepat untuk mendapatkan topik dari tweet yang terkirim pada Twitter. Dengan jumlah dokumen yang sangat besar, diperlukan suatu metode otomatis. Salah satu metode otomatis untuk pendeteksian topik adalah model yang berbasis faktorisasi matriks yaitu Non-negative Matrix Factorization (NMF). Metode NMF yang digunakan pada penelitian ini difokuskan pada wilayah Jakarta dan sekitarnya guna melihat topik yang dibahas masyarakat Jakarta dan sekitarnya pada kurun waktu tertentu. Hasil yang didapatkan lewat metode NMF ini selanjutnya akan dievaluasi dengan cara melihat tingkat akurasi yang dihasilkan lalu disimulasikan dalam bentuk tren berdasarkan frekuensi masing-masing topik.

---

ABSTRACTDevelopment of technology spesifically in internet grows so fast nowadays. Therefore, flow of information increase rapidly that leads information to be obtained so much. Social media become the one information provider, such as Twitter. Topic detection become a public society to know the things that being discussed at a certain time. Hence, needed a quick and precise method to obatain topic from tweet posted from twitter. With large amount of document, needed an automaticly method. One of automaticly method that based on matrix factorization is Non-negative Matrix Factorization as usually being called as NMF. Non-negative matrix factorization method on this research focused on region of Jakarta in order to know what are being discussed by society there in a period of time. The result have been obtain with NMF method will be evaluated by calculating the accuracy and finally will be simulated in the form of trend plot based on the frequency of the topic."