Sistem Negosiasi Untuk Customer To Customer E-Commercemenggunakan Logika Fuzzy

Negosiasi tradisional terjadi tanpa adanya strategi tawar-menawar dan dilakukan oleh satu penjual dan satu pembeli. Demikian pula,aktifitas negoisai pada e-commerce antara customer dengan customer(C2C e-commerce) lain dilakukan secara off-line,di mana ketersediaanlaman hanya bersifat sebagai media iklan penjualan.Pada saat ini belum tersediasistem e-commerce yang menyediakan fasilitas negosiasi jual-beli barang antar penggunanyayang melibatkan banyak penjual maupun banyak pembeli disertai proses tawar-menawar yang terus berlangsung hingga batas harga kedua belah pihak terpenuhi. Sistem tersebut ini tidak dapat diselesaikan menggunakan metode probabilitas atau aritmatika sederhana karenatidak dapat memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat komplek dan toleran terhadap data yang tidak harus presisi. Dalam penelitian ini, sistem negosiasi C2C e-commerce berbasis logika fuzzydikembangkanuntuk memperoleh sharga negosiasi jual-beli yang dilakukan oleh banyak penjual dan banyak pembeli. Dalam proses negosiasi, tingkat penurunan harga pihak penjual dan tingkat kenaikan harga pihak pembeli dipengaruhi oleh strategi masing-masing pihak. Dengan menggunakan aturan dasar “IF kenaikan harga beli sebesar XTHEN harga jual diturunkan sebesar Y” pada pihak penjual dan “IF harga jual diturunkan sebesar Q THEN harga beli dinaikkan sebesar R”, maka tingkat kenaikan dan penurunan harga yang dijadikan sebagai parameter masukan dari sisten negosiasi dapat ditentukan dengan melibatkan fungsi keanggotaan fuzzy yang terdiri dari nilai rendah, sedang, dan tinggi.Dengan menggunakan fungsi defuzzifikasi, harga negosiasi akhri dapat diperoleh dengan mentransformasikan nilai-nilai fuzzy yang diperoleh selama proses negosiasi. Hasil uji coba sistem negosiasi C2C e-commerceyang dikembangkan menunjukkan bahwa sistem negosiasi terlah dapat melakukan fungsi negosiasi sesuai dengan yang diinginkan. Sistem tersebut memungkinkan semua pengguna melakukan transaksi negosiasi secara individual dengan menerapkan strategi jualbeli. Harga negosiasi ditetapkan oleh agen mediator secara otomatis dengan menggunakan logika fuzzy berdasar strategi yang ditentukan oleh pihak penjual dan pihak pembeli. Negosiasi dapat dilakukan dengan mengacu pada konsep banyak penjual dan banyak pembeli, sehingga masing-masing pihak mendapatkan harga negosiasi untuk barang yang sama dengan harga bervariasi =============================================================================================== Traditional negotiations occur without any bargaining strategy and carried out by one seller and one buyer. Similarly, negotiations on e-commerce, negotiations take place between the customer activity with another customer is done off-line, the website merely as an advertising media sales. As of yet there are e-commerce facilities and selling goods negotiations between customers who are able to produce price negotiations and involves many sellers and buyers so that each party get the best prices on the same goods. Bargaining process continues until the limit price of the two sides met. It can not be solved using the method of probability or arithmetic because it can not model non-linear functions are very complex and tolerance for data that is not appropriate. The process of negotiating the acquisition price can be automatically performed by using fuzzy logic This study uses fuzzy logic to obtain price negotiations by implementing the strategy of buying and selling is done by many sellers and many buyers. The negotiation process requires non-linear functions and tolerance data is not the right price. Rate of decline in the price of the seller and the buyer rate of price increase is influenced by the strategy of each party. By using the basic rules "IF increase in the purchase price by X THEN selling price reduced by Y" on the part of the seller and the "IF the price is lowered by Q THEN purchase price increased by R". Inaccuracy of data lies in the rate of increase and decrease in price is used as input parameters. The rate of increase and decrease in the price used to establish a fuzzy set (low, medium, high), then performed defuzzyfication and inference to obtain price negotiations. Negotiation system customer to customer e-commerce can be used by many sellers and many buyers. Each party get the price negotiation varied so that each party get the best prices on goods negotiated. Price negotiations immediately obtained when the buyer states to negotiate

The evaluation of intelligent agent performance - An example of B2C e-commerce negotiation

[[abstract]]Increasing demand for sophisticated software capable to collaborate, control, and organize all distributed activities has encouraged researchers in various disciplines to utilize and implement Intelligent Agent (IA). This paper develops a methodology to appraise performance of the IA and demonstrate the use in the B2C e-commerce negotiation process. An experiment was conducted to acquire empirical data and a survey was implemented to confirm advantage of the use of the IA. The computational results indicate that the proposed approach successfully evaluates IA performance and significantly distinguishes groups of using (vs. not using) the negotiation mechanism in B2C e-commerce. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.[[note]]SC

Mise en oeuvre d’une approche sociotechnique de la vie privée pour les systèmes de paiement et de recommandation en ligne

Depuis ses fondements, le domaine de l’Interaction Homme-Machine (IHM) est marqué par le souci constant de concevoir et de produire des systèmes numériques utiles et utilisables, c’est-à-dire adaptés aux utilisateurs dans leur contexte. Vu le développement exponentiel des recherches dans les IHM, deux états des lieux s’imposent dans les environnements en ligne : le concept de confiance et le comportement de l’usager. Ces deux états ne cessent de proliférer dans la plupart des solutions conçues et sont à la croisée des travaux dans les interfaces de paiements en ligne et dans les systèmes de recommandation. Devant les progrès des solutions conçues, l’objectif de cette recherche réside dans le fait de mieux comprendre les différents enjeux dans ces deux domaines, apporter des améliorations et proposer de nouvelles solutions adéquates aux usagers en matière de perception et de comportement en ligne. Outre l’état de l’art et les problématiques, ce travail est divisé en cinq parties principales, chacune contribue à mieux enrichir l’expérience de l’usager en ligne en matière de paiement et recommandations en ligne : • Analyse des multi-craintes en ligne : nous analysons les différents facteurs des sites de commerce électronique qui influent directement sur le comportement des consommateurs en matière de prise de décision et de craintes en ligne. Nous élaborons une méthodologie pour mesurer avec précision le moment où surviennent la question de la confidentialité, les perceptions en ligne et les craintes de divulgation et de pertes financières. • Intégration de personnalisation, contrôle et paiement conditionnel : nous proposons une nouvelle plateforme de paiement en ligne qui supporte à la fois la personnalisation et les paiements multiples et conditionnels, tout en préservant la vie privée du détenteur de carte. • Exploration de l’interaction des usagers en ligne versus la sensibilisation à la cybersécurité : nous relatons une expérience de magasinage en ligne qui met en relief la perception du risque de cybercriminalité dans les activités en ligne et le comportement des utilisateurs lié à leur préoccupation en matière de confidentialité. • Équilibre entre utilité des données et vie privée : nous proposons un modèle de préservation de vie privée basé sur l’algorithme « k-means » et sur le modèle « k-coRating » afin de soutenir l’utilité des données dans les recommandations en ligne tout en préservant la vie privée des usagers. • Métrique de stabilité des préférences des utilisateurs : nous ciblons une meilleure méthode de recommandation qui respecte le changement des préférences des usagers par l’intermédiaire d’un réseau neural. Ce qui constitue une amélioration à la fois efficace et performante pour les systèmes de recommandation. Cette thèse porte essentiellement sur quatre aspects majeurs liés : 1) aux plateformes des paiements en ligne, 2) au comportement de l’usager dans les transactions de paiement en ligne (prise de décision, multi-craintes, cybersécurité, perception du risque), 3) à la stabilité de ses préférences dans les recommandations en ligne, 4) à l’équilibre entre vie privée et utilité des données en ligne pour les systèmes de recommandation.Technologies in Human-Machine Interaction (HMI) are playing a vital role across the entire production process to design and deliver advanced digital systems. Given the exponential development of research in this field, two concepts are largely addressed to increase performance and efficiency of online environments: trust and user behavior. These two extents continue to proliferate in most designed solutions and are increasingly enriched by continuous investments in online payments and recommender systems. Along with the trend of digitalization, the objective of this research is to gain a better understanding of the various challenges in these two areas, make improvements and propose solutions more convenient to the users in terms of online perception and user behavior. In addition to the state of the art and challenges, this work is divided into five main parts, each one contributes to better enrich the online user experience in both online payments and system recommendations: • Online customer fears: We analyze different components of the website that may affect customer behavior in decision-making and online fears. We focus on customer perceptions regarding privacy violations and financial loss. We examine the influence on trust and payment security perception as well as their joint effect on three fundamentally important customers’ aspects: confidentiality, privacy concerns and financial fear perception. • Personalization, control and conditional payment: we propose a new online payment platform that supports both personalization and conditional multi-payments, while preserving the privacy of the cardholder. • Exploring user behavior and cybersecurity knowledge: we design a new website to conduct an experimental study in online shopping. The results highlight the impact of user’s perception in cybersecurity and privacy concerns on his online behavior when dealing with shopping activities. • Balance between data utility and user privacy: we propose a privacy-preserving method based on the “k-means” algorithm and the “k-coRating” model to support the utility of data in online recommendations while preserving user’s privacy. • User interest constancy metric: we propose a neural network to predict the user’s interests in recommender systems. Our aim is to provide an efficient method that respects the constancy and variations in user preferences. In this thesis, we focus on four major contributions related to: 1) online payment platforms, 2) user behavior in online payments regarding decision making, multi-fears and cyber security 3) user interest constancy in online recommendations, 4) balance between privacy and utility of online data in recommender systems