Hasballah Askar Sapolo, 4111418036 (2023) Penerapan Recommendation System pada E-Learning Platform Menggunakan Content Based Filtering dengan Algoritma Jaccard Similarity dan Cosine Similarity. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Recommendation System dengan metode Content Based Filtering dengan algoritma Jaccard Similarity dan Cosine Similarity pada E-Learning Platform. Recommendation System berhubungan dengan bagaimana memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna secara efisien. Metode Content Based Filtering dengan algoritma Jaccard Similarity dan Cosine Similarity dapat digunakan untuk menghitung nilai kesamaan antara E-Course pada E�Learning Platform. Penerapan untuk Recommendation System menggunakan Google Colaboratory dengan bahasa pemrograman Python. Dalam penerapan Recommendation System dataset Coursera Free Dataset yang terdiri dari 975 instance. Hasil rekomendasi menggunakan algoritma Jaccard Similarity dengan rata – rata nilai similarity yaitu 0,3 sedangkan nilai Cosine Similarity dengan rata – rata nilai similarity yaitu 0,6 dimana nilai similarity dari Cosine Similarity lebih tinggi. Berdasarkan hasil Mean Absolute Error pada sistem rekomendasi rendah, pada algoritma Jaccard Similarity rata – rata nilai MAE untuk semua iterasi yaitu 0,013 dan untuk algoritma Cosine Similarity rata – rata nilai MAE untuk semua iterasi yaitu 0,01377. Ini menunjukkan bahwa Recommendation System dengan algoritma Jaccard Similarity dan Cosine Similarity dapat digunakan pada E-Learning Platfrom dapat memberikan solusi efisiensi untuk rekomendasi yang dipersonalisasi.

Actions (login required)

View Item