YANUARTANTI, ISKA (2021) REKOMENDASI PENCARIAN MATERI KULIAH ON-LINE MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). Masters thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text COVER.pdf Baca Disini (605kB) | Download (605kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Baca Disini (544kB) | Download (544kB)
	Text ABSTRAK.pdf Baca Disini (328kB) | Download (328kB)
	Text BAB I.pdf Baca Disini (374kB) | Download (374kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (778kB) | Download (778kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (881kB) | Download (881kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (871kB) | Download (871kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (343kB) | Download (343kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Baca Disini (349kB) | Download (349kB)
	Text PERNYATAAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (277kB) | Download (277kB)
	Text Magister Teknik Elektro_20601900009_fullpdf.pdf Baca Disini (2MB) | Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini menitikberatkan pada pencarian bahan ajar agar mendapatkan informasi bahan ajar yang relevan secara tepat untuk selanjutnya digunakan sebagai bahan rekomendasi materi kuliah kepada mahasiswa dengan menggunakan metode Cosine Similarity serta menghitung pembobotan menggunakan metode Simple Additive Weighting(SAW). Dengan metode SAW ini ditentukan 3 kriteria dan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan. Sehingga pada akhirnya dapat ditampilkan hasil pencarian yang terangking sesuai urutan similaritas dan paling relevan untuk kemudian dipilih dan dijadikan rekomendasi dalam system pembelajaran e-learning mahasiswanya. Dari hasil penelitian, Metode Cosine Similarity dan SAW telah memberikan rekomendasi yang cukup baik/efektif dengan hasil rata-rata Precission sebesar 0,7867 dan Recall sebesar 0.766 sehingga metode ini layak ditempatkan di e-Learning kampus.
Kata kunci – Sistem Rekomendasi, e-Learning, Cosine Similarity, Simple Additive Weighting (SAW)

Dosen Pembimbing:	Subroto, Imam Much Ibnu and Marwanto, Arief | nidn0613037301, nidn0628097501
Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery
Divisions:	Pascasarjana Pascasarjana > Magister Teknik elektro
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	15 Jun 2022 07:27
Last Modified:	15 Jun 2022 07:27
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/23002

Actions (login required)

View Item