Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Rivaldi Faqih Rahmawan
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING UNTUK REKOMENDASI PROGRAM STUDI BERDASARKAN MINAT DAN PRESTASI AKADEMIK SISWA Rivaldi Faqih Rahmawan; Aprilisa Arum Sari; Hanifah Permatasari
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemilihan program studi kuliah merupakan salah satu keputusan penting bagi siswa SMA karena berpengaruh terhadap arah pendidikan dan karier di masa depan. Namun, siswa sering mengalami kesulitan dalam menentukan program studi yang sesuai dengan bidang minat dan kemampuan akademiknya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Content-Based Filtering pada sistem rekomendasi program studi berdasarkan data alumni SMA Negeri 1 Nguter tahun 2025. Data yang digunakan meliputi bidang minat, program studi alumni, mata pelajaran pendukung, nilai mata pelajaran pendukung, dan rata-rata rapor. Proses rekomendasi dilakukan dengan membentuk profil alumni dan profil siswa menjadi fitur teks, kemudian dilakukan pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency atau TF-IDF dan perhitungan kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Sistem menghasilkan tiga rekomendasi program studi dengan nilai kemiripan tertinggi. Berdasarkan contoh pengujian pada bidang minat Teknologi, sistem merekomendasikan Sistem Informasi, Teknik Informatika, dan Ilmu Komputer dengan nilai Precision@3 sebesar 100%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Content-Based Filtering dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi program studi yang relevan berdasarkan bidang minat dan karakteristik akademik siswa.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Permatasari, Hanifah