dc.contributor.author | Suharyadi, Rudy | |
dc.date.accessioned | 2022-04-07T06:35:49Z | |
dc.date.available | 2022-04-07T06:35:49Z | |
dc.date.issued | 2011 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.uc.ac.id/handle/123456789/4869 | |
dc.description | Everyone in the world who loves music always wants to keep up with the
latest music trends. Today, music content can be retrieved from various sources
on the internet. However, problems arise as users only want to listen to songs that
they like. To solve this problem, there is a need to utilize a recommender system.
Recommender systems are software and techniques that are able to
provide recommendations about certain items or content that maybe of use to the
users. Using recommender systems, a user can tell the application to learn of his
or her preferences. The more the user uses the application, the smarter and the
more accurate the application becomes.
In this thesis, a recommender system will be built using personal
intelligence. Personal intelligence means that only invididual intelligence can
affect the system’s intelligence. The algorithm that will be used is the neural
network algorithm. The neural network algorithm is an artificial intelligence that
tries to replicates the intelligence of humans by mimicking the working process in
a human brain. It is hoped that by using personal intelligence and neural network
algorithm, the recommender system will be able to provide recommendations that
suit the preferences of the user. | en_US |
dc.description.abstract | Setiap orang di seluruh dunia yang menyukai musik selalu ingin
mendapatkan informasi mengenai lagu-lagu terbaru. Saat ini, konten musik dapat
didapatkan dari berbagai sumber di internet. Masalah timbul ketika pengguna
hanya ingin mendengarkan lagu yang mereka sukai. Untuk mengatasi masalah ini,
diperlukan recommender system.
Recommender system adalah perangkat lunak dan teknik-teknik yang dapat
memberikan masukan kepada pengguna mengenai item atau konten yang ia
inginkan. Dengan menggunakan recommender system, pengguna dapat
memberikan pembelajaran kepada aplikasi agar aplikasi menjadi mengerti apa
yang diinginkan oleh pengguna. Semakin sering pengguna melakukan tindakan,
maka aplikasi akan semakin cerdas dan semakin akurat dalam menampilkan apa
yang diinginkan oleh pengguna.
Recommender system akan dibuat dengan menggunakan Personal
Intelligence. Personal intelligence berarti hanya kecerdasan individu yang dapat
mempengaruhi tingkat kecerdasan sebuah sistem. Algoritma yang akan dipakai
adalah algoritma Neural Network dengan metode Back Propagation. Algoritma
Neural Network adalah algoritma kecerdasan buatan yang berusaha untuk meniru
kecerdasan manusia dengan menirukan sistem kerja otak. Diharapkan dengan
menggunakan teknik personal intelligence dan algoritma neural network ini dapat
memberikan recommender system yang sesuai dengan apa yang diingikan oleh
pengguna. | en_US |
dc.language.iso | id | en_US |
dc.publisher | Universitas Ciputra Surabaya | en_US |
dc.subject | Recommender System | en_US |
dc.subject | Neural Network | en_US |
dc.subject | Personal Intelligence | en_US |
dc.title | IMPLEMENTASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN METODE BACK PROPAGATION PADA RECOMMENDER SYSTEM DALAM RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE PENYEDIA KONTEN MUSIK | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.identifier.nidn | 8946910021 | |
dc.identifier.kodeprodi | 55201 | |
dc.identifier.nim | 2010707 | |
dc.identifier.dosenpembimbing | Tony Antonio | |