Abstract
Parfum adalah cairan yang memiliki bau yang berbeda-beda. Parfum umumnya digunakan seseorang untuk menghilangkan bau tak sedap dalam diri. Dalam pembagian parfum menurut ubaidillah dibagi menjadi 4 kelompok yaitu floral,fresh,orietal dan woody. Semakin banyak parfum yang beredar dimasyaakat menjadikan masyarakat bingung untuk memilih jenis parfum yang tepat. Maka diperlukan perancangan sistem rekomendasi jenis parfum. Rancangan ini menggunakan UML dengan metode Naive Bayes. Metode naive bayes memeliki kelebihan yaitu algoritma yang sederhana dan memiliki akurasi tinggi. Dalam menentukan data training dan data testing dalam metode naive bayes membutuhkan data yang relatif kecil untuk menentukan estimasi parameter dalam pengklasifikasian. Dan dari hasil yang didapatkan dengan model pengujian 70% data training dan 30 data testing didapatkan akurasi sebesar 85%.
References
B. Dengan, M. Kromatografi, A. Farmasi, F. Farmasi, and U. B. Kencana, “Purwaniati et al.;Analisis Senyawa Dalam Parfum…..Pharmacoscript Volume 4 No. 2 , Agustus 2021,” vol. 4, no. 2, pp. 141–151, 2021.
M. P. Hirarki and A. H. Process, “Sistem pendukung keputusan pemilihan merk parfum pada wanita menggunakan metode ahp,” vol. 4, no. 3, pp. 99–105, 2022.
H. Pohan and D. E. Sinaga, “Penerapan Metode Moora Dalam Menentukan Parfume Terbaik Berdasarkan Kepribadian,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen), vol. 1, no. 2, pp. 59–63, 2020, doi: 10.30645/kesatria.v1i2.21.
U. Hikmah, “Buku parfum,” 2017.
H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
D. Suryam Dora, “Optimasi Naïve Bayes Classifier dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Data Iris,” Stud. Var. MILK Prod. IT’S Const. Dur. Differ. Seas. STAGE Lact. Parit. GIR COWS M.V.Sc D SURYAM DORA Livest., vol. 4, no. September, pp. 6–18, 2017.
E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.
T. Rosandy, “Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier dengan Metode Decision Tree Untuk Menganalisa Kelancaran Pembiayaan,” J. TIM Darmajaya, vol. 02, no. 01, pp. 52–62, 2016.
Rayuwati, Husna Gemasih, and Irma Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek., vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
L. Setiyani, “Desain Sistem : Use Case Diagram Pendahuluan,” Pros. Semin. Nas. Inov. Adopsi Teknol. 2021, no. September, pp. 246–260, 2021, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/19517
S. Nabila, A. R. Putri, A. Hafizhah, F. H. Rahmah, and R. Muslikhah, “Pemodelan Diagram UML Pada Perancangan Sistem Aplikasi Konsultasi Hewan Peliharaan Berbasis Android (Studi Kasus: Alopet),” J. Ilmu Komput. dan Bisnis, vol. 12, no. 2, pp. 130–139, 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i2.150.
P. K. Kognisi et al., “PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MENGGAMBAR DIAGRAM BERBASIS ANDROID,” Ind. High. Educ., vol. 3, no. 1, pp. 1689–1699, 2021, [Online]. Available: http://journal.unilak.ac.id/index.php/JIEB/article/view/3845%0Ahttp://dspace.uc.ac.id/handle/123456789/1288
M. Sumiati, R. Abdillah, and A. Cahyo, “Uml 21,” vol. 11, no. 2, pp. 79–86, 2021.
M. Syarif and W. Nugraha, “Pemodelan Diagram Uml Sistem Pembayaran Tunai Pada Transaksi E-Commerce,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 4, no. 1, pp. 64–70, 2020, doi: 10.59697/jtik.v4i1.636.
R. Pakaya, A. R. Tapate, and S. Suleman, “Perancangan Aplikasi Penjualan Hewan Ternak Untuk Qurban Dan Aqiqah Dengan Metode Unified Modeling Language (Uml),” J. Technopreneur, vol. 8, no. 1, pp. 31–40, 2020, doi: 10.30869/jtech.v8i1.531.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2024 Dewi Zulaikah, Daniel Swanjaya, Siti Rochana