IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK REKOMENDASI PARFUM TERBAIK PADA APLIKASI E-COMMERCE FLOWERY PARFUM

• Kategori : Skripsi
• Penulis : ADHIM
• Identitas : 210511150 - Teknik Informatika
• Abstrak :
  

  IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)UNTUK REKOMENDASI PARFUM TERBAIK PADA APLIKASI E-COMMERCE FLOWERY PARFUM Adhim 1 , Harry Gunawan 2 , Maksudi 3 1,2,3 Program Studi, Fakultas, Institusi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Cirebon Jl. Fatahillah Watubelah, Kec. Sumber, Cirebon, Jawa Barat, Indonesia, 45611 e-mail: 1adhimm234@gmail.com, 2harygunawan@umc.ac.id, 3maksudi@umc.ac.id Abstrak Pemilihan parfum yang sesuai dengan preferensi konsumen seringkali menjadi tantangan karena banyaknya pilihan produk yang tersedia serta keterbatasan informasi yang tersedia pada platform e-commerce. Hal ini menyebabkan keputusan pembelian menjadi subjektif dan seringkali menimbulkan ketidakpuasan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi parfum terbaik berbasis web dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai pendekatan dalam pengambilan keputusan multikriteria. Kriteria yang digunakan mencakup jenis aroma, daya tahan, harga, rating, dan penjualan dengan bobot yang ditentukan berdasarkan hasil survei pengguna. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, normalisasi, pembobotan, perhitungan nilai preferensi, dan penyajian rekomendasi produk terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa parfum Edelweiss mendapatkan skor tertinggi dengan nilai preferensi 0,75 sehingga direkomendasikan sebagai produk utama. Sistem ini terbukti mampu memberikan rekomendasi yang objektif, cepat, dan terukur dibandingkan dengan keputusan subjektif konsumen. Namun, keterbatasan penelitian ini terletak pada jumlah kriteria yang masih terbatas dan bobot yang ditentukan secara manual. Hasil penelitian ini sangat penting karena dapat meningkatkan pengalaman berbelanja konsumen sekaligus membantu pelaku usaha dalam memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan dan akurat. Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Simple Additive Weighting, Parfum, Multikriteria

Preview