1. Home
  2. Lainnya

Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah

1

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Saat ini aplikasi mobile terus berkembang dengan pesat seiring meningkatnya penjualan smartphone. Seperti yang dikemukakan Junifer Network Inc dalam penelitiannya pada triwulan kedua tahun 2012, angka penjualan Samsung mampu meraih meraih total pengiriman 52 juta unit, iPhone 26 juta unit , Nokia 10.2 juta unit, dan RIM 7.4 juta unit [www.teknoup.com, 2012]. Perusahaan pengembang software terus mengembangkan aplikasi mobile untuk menarik minat konsumen. Perusahaan pengembang software mengedepankan inovasi-inovasi baru untuk pemerolehan informasi dibidang bisnis dan hiburan. Seperti yang dikemukakan Presiden SAP Asia Tenggara “SAP akan menekankan solusi bisnis dengan meluncurkan SAP mobility [Okezone.com, 2012]. Aplikasi mobile sangat cocok untuk mendukung kerja marketing yang bersifat mobile atau selalu berpindah. Tenaga marketing selalu berpindah-pindah karena pembeli berada ditempat yang jauh dan berbeda. Salah satu tenaga penjual tersebut adalah sales obat kerena mereka selu mengunjungi dokter di klinik atau rumah sakit tempat yang jauh dan berbeda. Dalam menjalankan bisnis yang bersifat mobile, sales obat memerlukan informasi yang real time dan akurat. Hal ini dikemukakan oleh beberapa sales obat di sebuah rumah sakit swasta di Yogyakata, bahwa sales obat memerlukan aplikasi mobile yang mampu memberikan informasi secara real time dan akurat terkait dokter yang akan dikunjungi. Penelitian ini mencoba untuk menyelesaikan permasalahan sales obat dengan pendekatan data mining dan information retrival. Metode data mining dan information retrival ini akan diterapkan dalam aplikasi moible. Dengan demikian diharpkan dengan pendekatan ini dapat menghasilkan rekomendasi dokter yang akurat dan real time. 2

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah penelitin ini adalah: 1. Bagaimana membuat rekomendasi dokter yang akan dikunjungi oleh sales obat? 2. Mengukur sejauh mana informasi rekomendasi dokter yang dihasilkan aplikasi dengan pendekatan k-mean clustering dan eculidean distance dapat memberikan informasi yang akurat.

C. Tujuan Penelitian

Dokumen yang terkait

Pembangunan aplikasi image retrieval dengan menggunakan metode histogram euclidean distance berdasarkan warna

2 22 100

Perbandingan divide And Conquer Dan Euclidean Distance Untuk Speech Recognition Pada Aplikasi Game Catur

3 23 118

Aplikasi Jejaring Sosial Berbasis Lokasi Menggunakan Metode K-Means Clustering untuk Rekomendasi Teman dan Lokasi.

1 5 15

Identifikasi Suara Tangisan Bayi menggunakan Metode LPC dan Euclidean Distance

0 1 12

Aplikasi Pengenalan Jenis Tanah Untuk Lahan Pertanian Dengan Menggunakan Metode Euclidean Distance

0 0 10

1 APLIKASI PENGELOMPOKKAN FASE CITRA LUKA SAYATAN PADA MARMUT (Cavia porcellus) MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC DAN EUCLIDEAN DISTANCE

0 0 8

Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan Metode Euclidean Distance Dan Wavelet Haar

0 0 8

Rekomendasi Lokasi Wisata Kuliner Menggunakan Metode K-Means Clustering Dan Simple Additive Weighting

0 1 8

ANALISA PERBANDINGAN METODE MAHALANOBIS DISTANCE DAN EUCLIDEAN DISTANCE PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH

0 0 6

APLIKASI REKOMENDASI DOKTER UNTUK SALES OBAT PADA ANDROID MENGGUNAKAN METODE K-MEAN CLUSTERING DAN EUCLIDEAN DISTANCE

0 1 130