Penerapan Algoritma Content Based Filtering dan Frequent Pattern Growth pada Sistem Rekomendasi Program Mahasiswa Wirausaha di Universitas Negeri Surabaya - Atikah Adawiyyah; Salamun Rohman Nuddin (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2021)
Sistem rekomendasi mulai sering digunakan seiring dengan perkembangan aktivitas dan media berbasis internet. Saat ini belum ada sistem untuk mendukung mahasiswa yang ingin mengikuti kegiatan Program Mahasiswa Wirausaha (PMW) dengan memberikan informasi gambaran judul PMW yang pernah diterima dengan merekomendasikan judul dan perkiraan dana yang sesuai dengan ide dan minat mahasiswa. Sehingga perlu dilakukan analisis terhadap kesesuaian ide dan minat mahasiswa dengan merekomendasikan judul dan perkiraan dana berdasarkan mahasiswa yang sudah lolos PMW sebelumnya. Proses penentuan dan analisis program mahasiswa wirausaha di Universitas Negeri Surabaya dapat dikerjakan dengan menyusun sistem asosiasi. Di dalam data mining, untuk menyusun sistem asosiasi dapat menggunakan algoritma Content Based Filtering dan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Pencarian judul dan perkiraan dana menjadi lebih mudah dengan adanya sistem yang dibangun. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem rekomendasi program mahasiswa wirausaha di Universitas Negeri Surabaya untuk mahasiswa yang mengikuti kegiatan PMW. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi Content Based Filtering dengan mengukur nilai Cosine Similarity terhadap vektorisasi dokumen lebih memudahkan mahasiswa untuk melakukan pencarian terhadap judul dan perkiraan dana yang di butuhkan. Dari hasil 10 pengujian terhadap data baru kemiripan tertinggi yaitu 47.83% dengan rata-rata 44.2%. Dan kemiripan terendah yaitu 23.43% dengan rata-rata 19.29%. Kata Kunci— Sistem Rekomendasi, Content Based Filtering, FP-Growth, Wirausaha, PMW