Pengembangan Sistem Rekomendasi Pembimbing Tugas Akhir Menggunakan Teknik Content Based Filtering
Abstract
Pemilihan dosen pembimbing untuk tugas akhir merupakan tahapan penting bagi mahasiswa di jenjang pendidikan tinggi. Proses ini membutuhkan kecocokan antara bidang keahlian dosen dan topik penelitian mahasiswa, dengan tetap memperhatikan kendala seperti kapasitas pembimbing yang tersedia. Meninjau profil dosen dan rekam jejak penelitian secara manual dapat menjadi proses yang lambat dan kurang efisien. Untuk mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini merancang sebuah sistem rekomendasi pembimbing tugas akhir dengan pendekatan Content-Based Filtering. Sistem ini memanfaatkan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menilai relevansi istilah dalam abstrak penelitian, serta Cosine Similarity untuk mengukur kedekatan antara topik mahasiswa dan bidang penelitian dosen. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu memberikan rekomendasi dosen pembimbing secara akurat berdasarkan kesamaan tertinggi dari judul proyek akhir yang diajukan, sehingga mempercepat dan meningkatkan ketepatan proses pemilihan. Sistem ini menjadi solusi praktis bagi mahasiswa dalam menentukan pembimbing yang sesuai dengan kebutuhan akademiknya, serta berpotensi meningkatkan kualitas proses bimbingan. Ke depan, penelitian lebih lanjut dapat mengembangkan integrasi dengan pendekatan penyaringan kolaboratif atau model rekomendasi hibrida guna menyempurnakan hasil rekomendasi yang dihasilkan.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
C. M. Evans, “Student outcomes from high-quality project-based learning: A case study for PBLWorks,” Cent. Assessment, Dover, NH, 2019, [Online]. Available: https://www.pblworks.org/sites/default/files/2020-01/PBLWorks HQPBL Teacher Case Study Report_FINAL.pdf
M. Todd, P. Bannister, and S. Clegg, “Independent inquiry and the undergraduate dissertation: Perceptions and experiences of final-year social science students,” Assess. Eval. High. Educ., vol. 29, no. 3, pp. 335–355, 2004, doi: 10.1080/0260293042000188285.
LEONARD A. JASON and D. S. GLENWICK, METHODOLOGICAL APPROACHES TO COMMUNITY-BASED RESEARCH. 2016.
D. Van Damme and D. Zahner, Does Higher Education Teach Students to Think Critically? 2022. doi: 10.1787/cc9fa6aa-en.
R. Shatnawi, Q. Althebyan, B. Ghaleb, and M. Al-Maolegi, “A student advising system using association rule mining,” Int. J. Web-Based Learn. Teach. Technol., vol. 16, no. 3, pp. 65–78, 2021, doi: 10.4018/IJWLTT.20210501.oa5.
R. Rismanto, A. R. Syulistyo, and B. P. C. Agusta, “Research supervisor recommendation system based on topic conformity,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci., vol. 12, no. 1, pp. 26–34, 2020, doi: 10.5815/ijmecs.2020.01.04.
A. H. J. P. Juni Permana and Agung Toto Wibowo, “Movie Recommendation System Based on Synopsis Using Content-Based Filtering with TF-IDF and Cosine Similarity,” Int. J. Inf. Commun. Technol., vol. 9, no. 2, pp. 1–14, 2023, doi: 10.21108/ijoict.v9i2.747.
S. Zhang, Restaurant Recommendation System Based on TF-IDF Vectorization: Integrating Content-Based and Collaborative Filtering Approaches, no. Dai 2023. Atlantis Press International BV, 2024. doi: 10.2991/978-94-6463-370-2_62.
J. Ni, Y. Cai, G. Tang, and Y. Xie, “Collaborative filtering recommendation algorithm based on TF-IDF and user characteristics,” Appl. Sci., vol. 11, no. 20, 2021, doi: 10.3390/app11209554.
W. Zhang, T. Yoshida, and X. Tang, “A comparative study of TF*IDF, LSI and multi-words for text classification,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 3, pp. 2758–2765, 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2010.08.066.
R. K. Dey and A. K. Das, “Modified term frequency-inverse document frequency based deep hybrid framework for sentiment analysis,” Multimed. Tools Appl., vol. 82, no. 21, pp. 32967–32990, 2023, doi: 10.1007/s11042-023-14653-1.
R. Saptono, H. Prasetyo, and A. Irawan, “Combination of cosine similarity method and conditional probability for plagiarism detection in the thesis documents vector space model,” J. Telecommun. Electron. Comput. Eng., vol. 10, no. 2–4, pp. 139–143, 2018.
M. T. Sharad Phalle and P. S. Bhushan, “Content Based Filtering And Collaborative Filtering: A Comparative Study,” J. Adv. Zool., vol. 45, pp. 96–100, 2024, doi: 10.53555/jaz.v45is4.4158.
DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v9i2.1599
Article Metrics
Abstract view : 0 timesPDF (Bahasa Indonesia) - 0 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2025 Femi Dwi Astuti, Widyastuti Andriyani