Rekomendasi Artikel Menggunakan Algoritma Apriori Pada Website

Authors

  • Ivan Yusuf Rahadika Universitas Kanjuruhan Malang
  • Amak Yunus Universitas Kanjuruhan Malang
  • Moh Ahsan Universitas Kanjuruhan Malang

DOI:

https://doi.org/10.21067/jtst.v1i1.3056

Keywords:

Website, PHP, algoritma apriori

Abstract

Abstract. Website is a group of sites which shows many kinds of interesting and benificial article to visitors. Art7wing is one of the website focuses on technology information and entertainment which only shows published article. Hence the many articles are having less opportunity to be read. Apriori Algorithm is data mining used to show recommended article. This study aimed to know the implementation of algoritma Apriori in giving article recommendation in Art7wing. The result showed that Apriori Algorithm could shows article recommendation. It is proved from the successful recommeded articles which appeared in Art7wing website.

Keywords - website, PHP, apriori algorithm

 Abstrak. Website adalah kumpulan halaman-halaman situs yang menampilkan banyak macam artikel yang menarik dan bermanfaat bagi pengunjung. Art7wing merupakan salah satu website yang fokus pada informasi teknologi dan hiburan, yang hanya menampilkan artikel yang baru dipublish, sehingga banyak artikel yang memiliki kesempatan sedikit untuk dikunjungi. Algoritma Apriori merupakan data mining yang digunakan untuk menanmpilkan rekomendasi artikel. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan algoritma Apriori dalam memberikan rekomendasi artikel pada website Art7wing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat menampilkan rekomendasi artikel. Terbukti dengan berhasilnya rekomendasi artikel yang tampil pada halaman artikel website Art7wing.

Kata Kunci - Website, PHP, algoritma apriori

Downloads

Published

2019-03-30

How to Cite

Rahadika, I. Y., Yunus, A., & Ahsan, M. (2019). Rekomendasi Artikel Menggunakan Algoritma Apriori Pada Website. RAINSTEK: Jurnal Terapan Sains Dan Teknologi, 1(1), 1–9. https://doi.org/10.21067/jtst.v1i1.3056

Issue

Section

Articles

Most read articles by the same author(s)