IDENTIFIKASI KELOMPOK MAKANAN DAN MINUMAN BERDASARKAN PENILAIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS


Author (Penulis)

IHDATUL NIMAH
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

14.1.03.02.0130

Abstract

ABSTRAK

 

               Loji Resto & Cafe merupakan salah satu tempat berkumpul anak muda serta keluarga untuk menikmati makanan dan suasana di cafe tersebut. Loji Cafe dapat dimanfaatkan sebagai ruang untuk bersantai atau sebagai meeting point bersama rekan bisnis dengan konsep out door ala garden. Loji Resto & Cafe membutuhkan penilaian konsumen untuk menilai menu makanan dan minuman yang menjadi menu tetap di cafe tersebut. Konsumen menilai makanan dan minuman yang mereka pesan dengan nilai yang sudah di tentukan, maka dari itu perlu adanya aplikasi dalam mengidentifikasi kelompok makanan dan minuman.

Self Organizing Maps merupakan salah satu jaringan saraf tiruan yang sering digunakan dalam penyelesaian beberapa permasalah terutama pengelompokkan. Tahap implementasi aplikasi identifikasi kelompok makanan dan minuman di Loji Resto & Cafe adalah admin memasukkan data makanan dan data minuman serta data kuisioner bulan Agustus 2018.  Berdasarkan hasil dari simpulan dihasilkan identifikasi kelompok makanan dan minuman berdasarkan penilaian konsumen menggunakan metode self organizing maps berbasis web dengan interface bersifat user friendly, yang di bangun sesuai dengan perancangan yang telah dibuat dengan jumlah menu makanan dan minuman sebanyak 20 macam,hasil dari sistem ini diperoleh 3 kelompok dari 20 menu makanan dan minuman  ,dari jumlah data makanan dan minuman tersebut di gunakan untuk mengetahui 5 kriteria penilaian, yaitu Rasa, Porsi, Kebersihan, Harga, Penampilan.

 

KATA KUNCI  : Identifikasi, Kelompok , Makanan dan Minuman, Self Organizing Maps.

 


Keyword

a

Reference

V. Daftar Pustaka

[1]           Arief, M. R., 2011, PemogramanWeb Dinamis Menggunakan PHP danMYSQL,  Andi, Yogyakarta.

 

[2]  Anis, Yunus dkk., 2014. Penerapan Metode Self Organizing Maps (SOM UntukVisualisasi Data Geospasial Pada Informasi Sebaran Data Pemilih Tetap. Jurnal Sistem Informasi Bisnis.

 

[3]   Akik. H., Rahmi. N. S.., 2016. Self Organizing Maps (SOM) Suatu Metode UntukPengenalan Aksara Jawa Vol. 2. No. 1.

 

[4] Budi, G.S. dkk 2008. Cluster Analisis untuk Memprediksi Talenta Pemain BasketMenggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Maps (SOM). Jurnal Informatika Vol 9, No.1, Mei 2008.

 

[5] Dega. S. W., Toni. P., Achmad. W., 2014. Diagnosa Kerusakan Bantalan GelindingPada Sistem Industri dengan Metode SOM.

 

[6]. Eko H., ,  Ahmad F, Tria  H. K.. 2016. Pengelompokkan Kelas Menggunakan   Self Organizing Map Neural Network pada SMK N 1 Depok Vol. 2, No. 2.

 

[7] Elisabet D. S, dan Nadia N. S., ..2014. Persepsi Konsumen MilenialTerhadap Kualitas Layanan Pasar Tradisional Vol. 30.

 

[8] Kanthi W., Akhmad F., 2014 . “Implementasi Self Organizing Maps UntukClustering Ketahanan Dan Kerentanan Pangan Desa Di Kabupaten Magetan”.

 

[9]   Kartika Purwandari, Candra Dewi,

Imam Cholisodin 2016. Identification

Of Patchouli Quality Using Self Organizng Maps (Som) Artificial Neural Network. Vol.03 No. 01.

 

 

[10] Kohonen, 1989,. Fausett, 1993. Metode pembelajaran yang digunakan SOM adalah tanpa bimbingan dari suatu data input-target atau unsupervised learning yang mengasumsikan sebuah topologi yang terstruktur menjadian unit-unit kelas/cluster.


PUBLISHED

2019-02-15

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 03 No. 02 Tahun 2019

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade
LPPM Server - Powered by BSI