Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-1595 (Softcopy SK-1077)
Collection Type Skripsi
Title Klasifikasi Situs E-Commerce Menggunakan Analisis Konten
Author Galuh Tungga Dewi Sahid;
Publisher Depok : Fak. Ilmu Komputer, 2018
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-1595 (Softcopy SK-1077) TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 45743
ABSTRAK Nama : GaluhTunggadewiSahid ProgramStudi : IlmuKomputer Judul : KlasifikasiSitusE-CommerceMenggunakanAnalisisKonten Dengan pesatnya perkembangan e-commerce, klasifikasi e-commerce merchant telah menjadi pekerjaan yang penting yang menjadi bagian dari berbagai proses di dalam e-commerce. Salah satu dari proses tersebut adalah proses merchant onboarding, di mana klasifikasi merchant sendiri merupakan indikator yang baik dalam menentukan risiko dari sebuah merchant. Namun, karena pada umumnya bisnise-commercetidakmemilikitokoofflineyangdapatkitanilaisecaralangsung, maka satu-satunya sumber informasi terkait merchant tersebut adalah situsnya sendiri. Oleh karena itu, kita dapat melihat permasalahan klasifikasi e-commerce merchant sebagai permasalahan klasifikasi situs, di mana situs-situs e-commerce tersebut diklasifikasikan ke dalam sebuah kategori. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem klasifikasi untuk situs-situs e-commerce. Beberapa tantangan terkait permasalahan ini meliputi sifat tidak terstruktur dari sebuah situs dan bagaimana kelas-kelas yang ada pada data yang dimiliki tidak seimbang dari segi banyaknya data, karena pada kenyataannya beberapa kategori situs terdiri dari situs yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan kategori lain. Tantangan lainnya adalah situs e-commerce yang harus diklasifikasi bisa dalam bahasa Indonesia maupun bahasa Inggris. Hal ini disebabkan karena meskipun pada umumnya situs e-commerce di Indonesia berbahasa Indonesia, namun banyak juga situs yang berbahasa Inggris. Kontribusi dari riset ini adalah mengajukan sebuah sistem klasifikasi untuk situs e-commerce berbahasa Indonesia dan Inggris yang mampu melakukan klasifikasi situs terhadap 37 kategori berbeda, dengan hasil terbaik mencapaiakurasisebesar0.84dannilaiF-scoresebesar0.83. KataKunci: Klasifikasisitus,e-commerce