IMPLEMENTASI PENDEKATAN COLLABORATIVE FILTERING DAN K-MEANS CLUSTERING PADA SISTEM REKOMENDASI MATA KULIAH

Edward Fernando, Panca Mudjiraharjo, Muhammad Aswin

Abstract


Dalam perkuliahan, mahasiswa akan menjalani beberapa rangkaian mata kuliah, secara umum prodi akan menyiapkan daftar mata kuliah baik yang bersifat wajib dan pilihan. Prodi telah menyiapkan kurikulum yang berlaku dalam bentuk silabus, namun tidak jarang mahasiswa ragu dalam mengambil keputusan mata kuliah pilihan apa yang akan mereka ambil, terlebih lagi pada awal menentukan konsentrasi keminatan prodi. Hal ini dapat berakibat kurang maksimalnya perolehan nilai mata kuliah mahasiswa hingga mundurnya masa studi. Penelitian terdahulu telah melakukan pendekatan sistem pakar dan data mining untuk menentukan  rekomendasi mata kuliah sesuai bakat dan kemampuan individu. Namun dalam implementasinya, tidak jarang mata kuliah yang direkomendasikan terlalu luas dan kurang sesuai dengan profil pengguna, dengan demikian perlu adanya metode optimalisasi rekomendasi untuk meningkatkan akurasi rekomendasi dengan meminimalisir keluarnya rekomendasi mata kuliah yang kurang sesuai dengan profil data uji. Dalam penelitian ini, sistem rekomendasi akan dibangun dengan pendekatan collaborative filtering menggunakan metode jaccard, euclidean distance, cosine similiarity, dan pearson correlation. Setelah itu, k-means clustering digunakan untuk mengoptimalisasi nilai akurasi dari sistem rekomendasi dengan . Dari penelitian yang dilakukan, pendekatan collaborative filtering menggunakan metode cosine similiarity menghasilkan nilai akurasi 64.76%, euclidean distance menghasilkan nilai akurasi 62.04%, jaccard menghasilkan nilai akurasi 53.66%, dan pearson correlation menghasilkan nilai akurasi 43.71%. Optimalisasi akurasi rekomendasi menggunakan k-means clustering juga berhasil meningkatkan performa nilai akurasi hingga 9.92%.


References


G. Engin, B. Aksoyer, D. Bozanli, U. Hanay, D. Maden and G. Ertek. 2014. "Rule-based Expert System for Supporting University Students," in 2nd International Conference on Information Technology and Quantitive Management, Istanbul, Turkey.

H. Bydovská and L. Popelínský. 2013. "Predicting Student Performance in Higher Education," in 24th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, Los Alamitos, CA, USA.

S. B. Sailesh, K. J. Lu and M. A. Aali. 2016. "Profiling students on their course-taking patterns in Higher Educational Institutions (HEIs)," in International Conference on Information Science (ICIS), Kochi, India.

P. Mudjiraharjo, A. Fauzi and H. Tolle. 2018. "The Recommendation System of Thesis Topics Selection Based on Fuzzy-AHP and Fuzzy-ANP (Case Study: D-IV Nursing Program of Health Polytechnic, Department of Health, Malang)," in The 9th International Electrical Power, Electronics, Communications, Control, and Informatics Seminar (EECCIS), Malang.

J. S. Yoo, Y.-S. Woo and S. J. Park. 2017. "Mining Course Trajectories of Successful and Failure Students: A Case Study," in 2017 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK), Hefei, China.

S. Srivastava, S. Karigar, R. Khanna and R. Agarwal. 2018. "Educational Data Mining: Classifier Comparison for the Course Selection Process," in International Conference on Smart Computing and Electronic Enterprise (ICSCEE).

T. Cunha, C. Soares and A. de Carvalho. 2018. "Metalearning and Recommender Systems: A literature review and empirical study on the algorithm selection problem for Collaborative Filtering," Information Sciences, pp. 128-144.

A. Cakmak. 2017. "Predicting Student Success in Courses via Collaborative Filtering," International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 10-17.

A. Rana and K. Deeba. 2019. "Online Book Recommendation System using Collaborative Filtering (With Jaccard Similarity)," in International Conference on Physics and Photonics Processes in Nano Sciences, Eluru, India.

D. Adeniyi, Z. Wei and Y. Yongquan. 2016. "Automated web usage data mining and recommendation system using K-Nearest Neighbor (KNN) classification method," Applied Computing and Informatics, vol. 12, no. 1, pp. 90-108.

A. R. Lahitani. 2022. "Automated Essay Scoring menggunakan Cosine Similarity pada Penilaian Esai Multi Soal," Jurnal Kajian Ilmiah, vol. 22, no. 2, pp. 107-118.

B. Prasetyo, H. Haryanto, S. Astuti, E. Z. Astuti and Y. Rahayu. 2019. "Implementasi Metode Item-Based Collaborative Filtering dalam Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris Smartphone," Jurnal Eksplora Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 17-27.

R. J. Hablum, A. Khairan and Rosihan. 2019. "Clustering Hasil Tangkapan Ikan di Pelabuhan Perikanan Nusantara (PNN) Ternate Menggunakan Algoritma K-Means," Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 02, no. 1, pp. 26-33.

R. Adhitama, A. Burhanuddin and R. Ananda. 2020. "Penentuan Jumlah Cluster Ideal SMK di Jawa Tengah dengan Metode X-Means Clustering dan K-Means Clustering," Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 1-5.

H. Prapcoyo. 2018. "Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Moving Average," Telematika, vol. 15, no. 01, pp. 66-75.

R. Aggarwal and P. Ranganathan. 2016. "Common pitfalls in statistical analysis: The use of correlation techniques," Perspectives in clinical research Vol. 7,4, pp. 187-190.




DOI: https://doi.org/10.33387/jiko.v5i2.4559

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
slot gacor slot