Case Base Reasoning Untuk Menentukan Nominal Funding Dan Paket Pinjaman Studi Kasus : Pt. Sinarmas Finance Kudus

Telah dikembangkan sebuah Case Base Reasoning untuk menentukan nominal funding dan paket pinjaman. Case Base Reasoning (CBR) ini adalah sistem yang dibuat untuk perusahaan jasa leasing yang bergerak dalam bidang pemberian kredit mobil. CBR ini terdiri dari bagian input, proses dan output, bagian input terdiri dari input kasus, adaptasi dan seting user, bagian proses terdiri dari perhitungan similirity dan pencarian kasus menggunakan indexing, bagian ouput berisi solusi kasus yang diinputkan ke sistem. Tahapan proses dari sistem CBR ini adalah dari new case, retrieve, retrieved case, reuse, derived solution, revison and adaptation, tested solution, saving, learned case, case library in knowledge base. Hasil dari penelitian ini adalah mendapatkan perhitungan similirity antara parameter dalam menentukan nominal funding dan paket pinjaman, menentukan adaptasi solusi problem baru, melakukan retrieval pada problem baru, menggunakan kembali kasus dan dicoba untuk menyelesaikan masalah, dan peninjauan kembali solusi yang diusulkan Pengaruh dari sistem Case base Reasoning untuk menentukan Nominal Funding dan Paket Pinjaman terhadap Objek penelitian agar dapat meningkatkan layanan publik dalam menganalisa nominal pencairan pinjaman pada saat masyarakat mengajukan pinjaman, dan membantu objek penelitian dalam menentukan paket – paket pinjaman yang ada di perusahaan

Factors Influencing User’s Adoption of Conversational Recommender System Based on Product Functional Requirements

Conversational recommender system (CRS) helps customers get products fitted their needs by repeated interaction mechanisms. When customers want to buy products having many and high tech features (e.g., cars, smartphones, notebook, etc.), most users are not familiar with product technical features. The more natural way to elicit customers’ needs is by asking what they really want to use with the product they want (we call as product functional requirements). In this paper, we analyze four factors, e.g., perceived usefulness, perceived ease of use, trust and perceived enjoyment  associated to user’s intention to adopt the interaction model (in CRS) based on product functional requirements. Result of experiment using technology acceptance model (TAM) indicates that, for users who aren’t familiar with technical features, perceives usefulness is a main factor influencing users’ adoption. Meanwhile, perceived enjoyment plays a role on user’s intention to adopt this interaction model, for users who are familiar with technical features of product

Δυναμικοί διάλογοι συστημάτων συστάσεων: εφαρμογή στην ηλεκτρονική διακυβέρνηση

Διπλωματική εργασία--Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Θεσσαλονίκη, 2010.Το πρόβλημα στο οποίο εντρυφήσαμε στην παρούσα εργασία είναι το πώς μπορούν οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται στα Συστήματα Συστάσεων ηλεκτρονικού εμπορίου για την σύσταση του καταλληλότερου προϊόντος να εφαρμοστούν και στις υπηρεσίες ηλεκτρονικής διακυβέρνησης προκειμένου να λάβει ο πολίτης πληροφορίες σχετικά με τις δημόσιες υπηρεσίες, όπως για παράδειγμα τα δικαιολογητικά που απαιτούνται κατά περίσταση. Μας απασχόλησε, λοιπόν, η εύρεση του καταλληλότερου αλγορίθμου για την δημιουργία ενός δυναμικού διαλόγου ανάμεσα στον πολίτη και στην υπηρεσία. Αυτό σημαίνει πως σκοπός ήταν η δημιουργία ενός δυναμικού συστήματος ερωτήσεων/απαντήσεων, όπου η επόμενη ερώτηση που θα γίνει στον χρήστη καθορίζεται στον χρόνο εκτέλεσης του προγράμματος σύμφωνα με την απάντησή του στην προηγούμενη ερώτηση. Στο τέλος του διαλόγου, η υπηρεσία θα πρέπει να έχει προσωποποιηθεί σύμφωνα με το προφίλ του πολίτη. Με βάση το πρόβλημα αυτό, υλοποιήθηκε στο NetBeans 6.7 η online εφαρμογή «Δήλωση Ακινήτου στο Κτηματολόγιο». Η εφαρμογή αυτή επιτρέπει στους χρήστες, απαντώντας ένα online ερωτηματολόγιο οι οποίοι απαντώντας το να πληροφορούνται για τα δικαιολογητικά και έγγραφα που πρέπει να καταθέσουν στο Γραφείο Κτηματογράφησης, ανάλογα με την κατηγορία που ανήκει το ακίνητο τους

Conversational Recommender System: Berbasis pada Kebutuhan Fungsional Produk

Menyatakan kebutuhan berdasarkan fitur teknis produk sering menyulitkan banyak calon pembeli, khususnya untuk produk multi fungsi dan mempunyai banyak fitur, seperti mobil, notebook, smartphone, server, kamera, dan sebagainya, dsb-dan sebagainya. Hal ini dikarenakan tidak semua orang familiar terhadap fitur teknis dari produk-produk tersebut. Menanyakan kebutuhan pengguna aspek kegunaan (kebutuhan fungsional) dari produk yang akan dibeli, adalah cara yang lebih natural dalam menggali kebutuhan pengguna. Oleh karena itu, buku ini menyajikan bagaimana membangun sebuah conversational recommender system (CRS) yang memperhatikan aspek kebutuhan fungsional produk. Ontologi dipilih sebagai pengetahuan dari sistem, karena nature dari struktur ontologi, memungkinkan untuk membuat pemetaan yang lebih fleksibel antara kebutuhan fungsional produk, spesifikasi, dan produk. Selain itu, dalam ontologi, memungkinkan untuk penyusunan masingmasing konsep (entitas) secara hirarkis, dan struktur seperti ini sangat menguntungkan, terutama untuk mendukung pengembangan model pembangkitan pertanyaan. Struktur ontologi ini mempunyai 3 kelas utama, yaitu FuncReq (merepresentassikan kebutuhan fungsional), Specification (merepresentasikan gradasi kualitas fitur teknis) dan Product (merepresentasikan klasifikasi produk). Ontologi merupakan basis pengetahuan dari sistem. Mekanisme interaksi dilakukan melalui dialog tanya jawab, rekomendasi produk dan penjelasan mengapa suatu produk direkomendasikan, seperti layaknya interaksi antara calon pembeli dengan professional sales support. Model komputasional untuk membangkitkan interaksi dikembangkan dengan memanfaatkan eksplorasi relasi semantik dalam ontologi. Dengan model dan struktur ontologi ini, diharapkan pengembangan CRS yang disajikan dalam buku ini, dapat juga diterapkan untuk berbagai domain yang berbeda, khususnya untuk domain produk yang bersifat multi fungsi dan mempunyai banyak fitur (notebook, server, PC, mobil, kamera, smartphone, dan sebagainya, dsbdan sebagainya). iv Conversational Recommender System Berbasis Pada Kebutuhan Fungsional Produk Evaluasi terhadap CRS yang dibangun meliputi evaluasi dari sisi efisiensi maupun efektifitas. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model interaksi dalam CRS berbasis kebutuhan fungsional mampu melakukan mekanisme query requirement dengan efisien, berdasarkan pengurangan jumlah sisa record secara signifikan dalam 4 interaksi. Dalam 4 interaksi, jumlah produk yang direkomendasikan kurang dari 20 dari 288 produk yang ada (< 0.6.9%). Dari sisi efektifitas, dilakukan user study yang melibatkan pengguna yang familiar (expert user) maupun tidak familiar (novice user) dengan fitur teknis produk. Hasil pengujian menunjukkan, CRS berbasis kebutuhan fungsional cukup efektif dalam memandu pengguna. Hal ini ditunjukkan dengan, baik expert maupun novice user lebih menyukai model interaksi CRS berbasis kebutuhan fungsional daripada model interaksi pada aplikasi pencarian produk berbasis pada fitur teknis produk (expert user: 86.67%, novice user: 90%). User study selanjutnya menunjukkan, interaksi dalam CRS berbasis kebutuhan fungsional mampu meningkatkan persepsi positif pengguna, dibandingkan dengan interaksi yang berbasis pada fitur teknis produk, dilihat dari perceived ease of use, perceived enjoyment, trust dan perceived usefulness. Selain itu, model interaksi juga efektif dalam mempengaruhi pengguna untuk tertarik mengadopsi sistem, namun terdapat perbedaan dalam faktor-faktor yang mempengaruhi hal tersebut. Untuk expert user, perceived enjoyment merupakan faktor yang mempengaruhi secara langsung untuk adopsi sistem, sedangkan perceived usefulness merupakan faktor yang secara langsung mempengaruhi adopsi sistem, bagi novice use