Rekomendasi Pembelian Personal Komputer dengan Metode Ranked Clustering

Perkembangan teknologi berdampak pada persaingan perusahaan yang cukup ketat, produksi yang beragam dan variatif membuat produk komputer memiliki banyak spesifikasi yang berbeda, tentu hal itu akan semakin menyulitkan bagian pemasaran dalam mempromosikan produk komputer. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan komputer dengan spesifikasi yang diinginkan oleh calon pembeli, dengan cara menganalisa basis data produk komputer untuk kemudian di klasifikasi berdasarkan karakteristik tertentu. Implementasi Recommendation system ini menggunakan algoritma AHP dan algoritma K-means, dimana metode untuk proses ranking menggunakan AHP dengan menganalisa basis data produk komputer dan analisis kluster untuk mengelompokkan individu atau objek menjadi beberapa kelompok yang sama mempunyai kemiripan satu dengan yang lain di bandingkan dengan anggota cluster lain. Hasil dari kombinasi algoritma AHP dan K-Means yaitu rekomendasi produk komputer lebih variatif. Pengolahan data menggunakan kombinasi algoritma AHP dan K-Means menghasilkan rekomendasi produk kepada pengguna yang lebih heterogen dibandingkan dengan rekomendasi produk dari data yang diolah hanya menggunakan algoritma AHP tanpa di-cluster K-Means. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa proses clustering akan menghasilkan kaidah-kaidah asosiasi dengan kualitas yang lebih baik