SISTEM REKOMENDASI SUMBER PUSTAKA BERBASIS PENELITIAN BAGI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE KeyBERT DAN COSINE SIMILARITY

Fariha, Nurul (2024) SISTEM REKOMENDASI SUMBER PUSTAKA BERBASIS PENELITIAN BAGI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE KeyBERT DAN COSINE SIMILARITY. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32602000105_fullpdf.pdf Download (2MB)
	Text Teknik Informatika_32602000105_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (122kB)

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi sumber pustaka berbasis penelitian bagi mahasiswa yang menggunakan kombinasi KeyBERT untuk ekstraksi kata kunci dan Cosine Similarity untuk pengukuran kesamaan. Sistem ini dirancang untuk membantu para mahasiswa mencari sumber pustaka yang relevan dan berkualitas dalam mendukung penelitian akademik mereka, dengan mengintegrasikan proses penerjemahan dari Bahasa Indonesia ke Bahasa Inggris. Metode preprocessing teks yang komprehensif, termasuk penghapusan stopword, tokenisasi, dan lemmatisasi, diterapkan untuk meningkatkan kualitas input. Evaluasi kinerja sistem menggunakan metrik Mean Average Precision at K (MAP@K) menunjukkan hasil yang sangat memuaskan. Hasil ini mengindikasikan bahwa sistem mampu memberikan lima rekomendasi teratas yang sepenuhnya relevan dengan query pengguna. Keberhasilan ini menegaskan efektivitas pendekatan yang digunakan dalam ekstraksi kata kunci, pencocokan similarity, dan proses penerjemahan lintas bahasa. Sistem rekomendasi ini mendemonstrasikan potensi signifikan dalam memfasilitasi pencarian sumber pustaka berbasis peneitian yang releva. Penelitian lebih lanjut dapat diarahkan pada peningkatan skalabilitas sistem dan eksplorasi teknik pembelajaran mesin lanjutan untuk meningkatkan performa pada dataset yang lebih besar dan beragam. Melalui pendekatan ini, sistem berhasil meningkatkan kualitas rekomendasi dengan mengarahkan pengguna pada sumber pustaka yang paling relevan berbasis penelitian, sesuai dengan kebutuhan akademis mereka. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi KeyBERT dan cosine similarity efektif dalam membangun sistem rekomendasi yang dapat diandalkan di lingkungan pendidikan. Kata Kunci: KeyBERT, Cosine Similarity, Sistem Rekomendasi, GARUDA, Repository Unissula

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	10 Feb 2025 02:17
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/37555

Actions (login required)

View Item