Rekomendasi Pemilihan Restoran Berdasarkan Rating Online Menggunakan Algoritma C4.5

Authors

  • Muhammad Farid Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
  • Devi Fitrianah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.22441/incomtech.v11i1.9791

Keywords:

Algoritma C4.5, Decision Tree, Klasifikasi, Rekomendasi,

Abstract

Restoran adalah suatu usaha yang menyediakan tempat untuk menikmati hidangan kepada pelanggan serta menetapkan tarif tertentu. Tersedianya banyak pilihan restoran menjadi faktor penting yang dibutuhkan dalam memilih restoran. Masalah akan muncul secara langsung akibat banyaknya restoran yang tersedia sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan pilihan. Hal ini disebabkan oleh penyebaran informasi yang tidak merata dan pengambilan keputusan yang tidak akurat sehingga pelanggan kesulitan untuk menentukan pilihan restoran. Dengan adanya rekomendasi pemilihan restoran untuk pelanggan akan mendukung pengambilan keputusan dalam menentukan restoran atau tempat makan. Latar belakang dipilihnya algoritma C4.5 sebagai pengambilan keputusan untuk menentukan rekomendasi pemilihan restoran berdasarkan rating. Data yang digunakan diambil dari Zomato API untuk dilakukan pengujian dengan menggunakan 1003 sampel data restoran. Hasil yang didapatkan dengan ten-fold cross validation yaitu menghasilkan akurasi 86,24% dengan rating yang paling dominan dan sesuai untuk direkomendasi adalah Rating Good. Hal ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi untuk menentukan beberapa pilihan restoran yang sesuai untuk dikunjungi berdasarkan rating tersebut.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2021-04-01

How to Cite

[1]
M. Farid and D. Fitrianah, “Rekomendasi Pemilihan Restoran Berdasarkan Rating Online Menggunakan Algoritma C4.5”, InComTech, vol. 11, no. 1, pp. 9–22, Apr. 2021.

Issue

Section

Articles

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 7 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.