TA : Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konten Terpopuler menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Akun Instagram Badminton Tips)

Hutama, Kalingga Razak (2023) TA : Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konten Terpopuler menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Akun Instagram Badminton Tips). Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

	Text 16410100118-2023-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version Download (4MB)
	Text 16410100118-2023-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Search this title on : |

Abstract

Badminton Tips merupakan sebuah akun Instagram yang dibuat pada tahun 2019 dengan fokus utama yaitu menyajikan konten berupa video pendek yang didominasi oleh tips bermain bulutangkis dari pemain bulutangkis profesional. Sampai dengan penelitian ini dibuat, akun Instagram dengan username @badminton.tips telah memposting 99 konten video dan telah memiliki sekitar 19 ribu lebih pengikut aktif yang berasal dari dalam maupun luar negeri. Konten utama yang disajikan pada Badminton Tips berupa postingan video pendek teknik bermain bulutangkis dengan durasi maksimal 1 menit. Terdapat 7 kategori konten yang ada pada akun Badminton Tips, yaitu: backhand, defense, footwork, netting, service, smash, dan strategi. Permasalahan yang dialami saat ini pada Badminton Tips adalah admin mengalami kendala untuk menemukan konten apa yang paling populer pada akun tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu Admin dalam memilih konten terpopuler pada akun Instagram Badminton Tips dengan harapan sistem mempu memberikan rekomendasi pilihan konten terpopuler. Metode yang digunakan pada sistem pendukung keputusan konten terpopuler pada akun @badminton.tips adalah TOPSIS dengan mempertimbangkan 3 kriteria yaitu likes, share, dan views. Hasil dari penelitian ini, aplikasi telah berhasil melakukan pemilihan konten terpopuler pada kategori backhand menggunakan metode TOPSIS dengan hasil sebuah konten yang paling populer yaitu How To Get Powerful Backhand dengan nilai kedekatan relatif 0.56326243885697. Hasil berikutnya pada penelitian yaitu bila jumlah dari salah satu dari kriteria (likes, share, dan views) lebih tinggi dibandingkan dengan konten yang lainnya, tidak menjamin suatu konten menempati ranking kepopuleran yang lebih tinggi, bisa jadi menempati ranking yang lebih rendah begitupun juga sebaliknya.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item