scholarly journals Pembuatan Modul Rekomendasi pada OpenCart Menggunakan Metode Item-Based Collaborative Filtering

2013 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 9
Author(s):  
Kirana Nuryunita ◽  
Yani Nurhadryani
Keyword(s):  
Collaborative Filtering ◽  
Recommender System ◽  
Management System ◽  
Mean Absolute Error ◽  
Absolute Error ◽  
Content Management ◽  
Cosine Similarity ◽  
Weighted Sum ◽  
Content Management System

<p>Penelitian ini bertujuan menambahkan modul rekomendasi pada content management system Opencart. Salah satu pendekatan dalam rekomendasi adalah item-based collaborative filtering. Metode item-based collaborative filtering dapat mengurangi waktu eksekusi perhitungan. Metode item-based collaborative filtering pada penelitian ini menggunakan perhitungan adjusted cosine similarity untuk menghitung nilai kemiripan antarbuku dan weighted sum untuk menghitung nilai prediksi rate buku. Untuk mendapatkan rekomendasi, pengguna harus melakukan login dan memberikan rate pada buku. Berdasarkan rate pengguna, nilai kemiripan dihitung menggunakan adjusted cosine similarity. Berdasarkan kemiripan antarbuku, nilai prediksi rate buku dicari menggunakan weighted sum. Sebelum buku direkomendasikan kepada pengguna, kategori prediksi buku dicocokkan dengan kategori buku yang telah diberi rate oleh pengguna. Penelitian ini menggunakan 300 buku dan 30 pengguna sebagai data. Dari hasil penelitian, hanya 17 pengguna yang mendapatkan rekomendasi. Pengujian dilakukan dengan menganalisis waktu eksekusi dan keakuratan rekomendasi. Waktu eksekusi dalam pengujian ini adalah 1.60 detik. Untuk menghitung keakuratan rekomendasi, penelitian ini menggunakan mean absolute error dengan hasil perhitungan 0.15.</p><p>Kata kunci: e-commerce, item-based collaborative filtering, recommender system.</p>

Optimalisasi Informasi Manajemen Laporan Assignment Pada Website Berbasis Content Management System

2019 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 213-223 ◽  
Author(s):  
Untung Rahardja ◽  
Qurotul Aini ◽  
Desy Apriani ◽  
Alfiah Khoirunisa
Keyword(s):  
Management System ◽  
Content Management ◽  
Content Management System ◽  
Website Content

Seperti yang kita ketahui saat ini , Indonesia sudah memasuki era revolusi 4.0 yang mana pada era tersebut memiliki pengaruh besar terhadap perubahan yang terjadi di semua bidang. Termasuk dalam bidang pendidikan khususnya, perubahan yang terjadi di dunia pendidikan saat ini begitu pesat dengan ditinggalkannya metode belajar yang masih menggunakan cara konvensional. Mengerjakan tugas dengan buku, komunikasi tatap muka, mengumpulkan assignment dalam bentuk hardcopy, yang tentunya akan menyebabkan banyak kerugian dalam jangka waktu tertentu, seperti banyak assignment yang lama tertimbun dan sulit untuk ditemukan ketika dibutuhkan. Metode tersebut tentunya dianggap sebagai cara yang membosankan dan membuang banyak waktu, di mana mahasiswa tidak dapat mengeksplorasi dalam proses pembelajaran yang akan memakan waktu lama untuk melakukan pencarian manual untuk jumlah file yang telah dikumpulkan. Pada saat ini penerapan metode pembelajaran dengan konsep menata banyak laporan pengerjaan assignment dalam sebuah website content management system. Metode pembelajaran ini dibuat untuk memaksimalkan cara menata laporan assignment mahasiswa guna efisiensi manajemen waktu, oleh karena itu metode pembelajaran ini dapat diterapkan sebagai manajemen pendidikan di pendidikan tinggi. Diharapkan dengan adanya metode ini dapat meningkatkan manajemen waktu dalam belajar sehingga memotivasi untuk mengeksplorasi kemampuan dalam proses pembelajaran yang ada. Kata kunci: Management, Content Management System, Assignment

Conceptualising the Benefit Framework of an Enterprise Content Management System (ECMS)

2018 ◽  
Vol 15 (2) ◽  
pp. 17
Author(s):  
Mohamad Rahimi Mohamad Rosman ◽  
Mohammad Azhan Abdul Aziz
Keyword(s):  
Management System ◽  
Content Management ◽  
Extensive Review ◽  
Content Management System ◽  
Field Of Study ◽  
Factors Influencing ◽  
Digital Format ◽  
Enterprise Content Management ◽  
The Subject

Content management is an organisational effort of managing content, particularly in digital format. Although it has been over 25 years since content management was introduced, this field of study is still considered an emerging topic with unresolved issues-in particular, the subject of benefit achievement. Therefore, grounded on an extensive review of 135 articles, the purpose of this study is to investigate the benefits that organisations can gain through the proper use of an Enterprise Content Management System (ECMS). Subsequently, this paper identifies a list of ECMS benefits and proposes an ECMS benefit framework for further exploration into this field. Our result shows that although ECMS does bring benefits to organisations, these benefits are diverse; indicating that there are certain determinants or factors influencing the achievement of such benefits. Moreover, it is also found that in the context of the benefit framework of Shang and Seddon [10], three categories were found relevant to the field of content management: operational benefit, managerial benefit, and strategic benefit.

A Content Management System for Online Shopping Carts

2020 ◽  
Vol 24 (1) ◽  
pp. 976-985
Author(s):  
Mardiana Andarwati ◽  
Petrus Loo ◽  
Dedy Lazuardi ◽  
E. Laxmi Lydia ◽  
Robbi Rahim
Keyword(s):  
Management System ◽  
Online Shopping ◽  
Content Management ◽  
Content Management System

Optimized Collaborative Filtering Recommendation Based on User’s Social Relationships

2014 ◽  
Vol 1044-1045 ◽  
pp. 1484-1488
Author(s):  
Yue Kun Fan ◽  
Xin Ye Li ◽  
Meng Meng Cao
Keyword(s):  
Collaborative Filtering ◽  
Social Relationships ◽  
Digital Libraries ◽  
Social Relationship ◽  
Nearest Neighbor ◽  
Mean Absolute Error ◽  
Absolute Error ◽  
Personalized Recommendation ◽  
Recommendation Algorithm

Currently collaborative filtering is widely used in e-commerce, digital libraries and other areas of personalized recommendation service system. Nearest-neighbor algorithm is the earliest proposed and the main collaborative filtering recommendation algorithm, but the data sparsity and cold-start problems seriously affect the recommendation quality. To solve these problems, A collaborative filtering recommendation algorithm based on users' social relationships is proposed. 0n the basis of traditional filtering recommendation technology, it combines with the interested objects of user's social relationship and takes the advantage of the tags to projects marked by users and their interested objects to improve the methods of recommendation. The experimental results of MAE ((Mean Absolute Error)) verify that this method can get better quality of recommendation.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document