Repository logo
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Luthfi, Naufal Syuja"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    IMPLEMENTASI ALGORITMA LEVENSHTEIN DALAM SIMILARITY NAMA PRODUK DAN CLUSTERING K-MEDOIDS UNTUK SEGMENTASI PASAR PRODUK TERHADAP PRODUK TERHADAP PLATFORM E-COMMERCE
    (Program Studi S1 Informatika, 2024) Luthfi, Naufal Syuja; Ulil Surtia Zulpratita (Pembimbing)
    E-commerce atau perdagangan elektronik merupakan salah satu bisnis yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk melakukan transaksi jual beli produk atau jasa secara online. Dalam persaingan e-commerce, salah satu faktor yang mempengaruhi pembelian pelanggan adalah nama produk yang memiliki nama sama dan banyak produk terjual yang ditampilkan oleh platform untuk tujuan melakukan segmentasi pasar. Metode algortima levenshtein berhasil melakukan implementasi data yang didapatkan dari platform e-commerce Shopee dan Lazada berdasarkan induk kategori elektronik dan sub kategori untuk mencari kesamaan produk menggunakan algoritma levenshtein berdasarkan nama produk dengan data tipe string. Hasil implementasi yang didapatkan menggunakan algoritma levenshtein. Berhasil mendapatkan diatas 70% dengan total data 168 yang dimana hasil yang melebihi 70% kemungkinan barang dari platform Shopee dan Lazada tersebut sama. Metode Clustering yang digunakan yaitu k-medoids saat dilakukan implementasi, melakukan pencarian k optimal menggunakan Silhouette Score dengan skor tertinggi 0,47 pada K=3. Hasil dari cluster 0 mendeskripsikan harga rendah dan penjualan dengan total data 82. Untuk cluster 1 mendeskripsikan harga sedang hingga harga tinggi dan penjualan rendah dengan total data 39. Hasil cluster 2 mendeskripsikan harga rendah namun penjualan tinggi dengan total data 41.

PTI copyright © 2002-2026

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback