Sistem Rekomendasi Perguruan Tinggi Swasta Menggunakan Metode LSTM - MOHAMAD ARDAN; VINY CHRISTANTI MAWARDI; TRI SUTRISNO (Institut Teknologi Nasional Bandung, 2025)
AbstrakPenelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) untuk membantu calon mahasiswa dalam memilih perguruan tinggi swasta yang sesuai. Data dikumpulkan melalui UiPath dari situs resmi perguruan tinggi dan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI). Sistem ini dilengkapi dengan chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) untuk memahami kebutuhan pengguna dan memberikan informasi sesuai dengan preferensi pengguna. Pemilihan model LSTM didasarkan pada kemampuannya dalam menangani data sekuensial dan memahami konteks, sehingga mampu menghasilkan rekomendasi yang akurat. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi rekomendasi sebesar 90% dalam memberikan rekomendasi dan informasi yang tepat. Selain itu, tingkat kepercayaan chatbot dalam menjawab pertanyaan pengguna mencapai 100%, menunjukkan efektivitas tinggi dalam memberikan berbasis data.Kata kunci: chatbot, rekomendasi, LSTM, web scraping, PDDIKTI.AbstractThis research aims to develop a recommendation system based on Long Short-Term Memory (LSTM) to assist prospective students in choosing a suitable private university. Data was collected through UiPath from the official websites of universities and the Higher Education Database (PDDIKTI). The system is equipped with a Natural Language Processing (NLP) based chatbot to understand user needs and provide information according to user preferences. The selection of the LSTM model is based on its ability to handle sequential data and understand context, so as to produce accurate recommendations. The evaluation results show a recommendation accuracy rate of 90% in providing the right recommendations and information. In addition, the level of confidence of the chatbot in answering user questions reached 100%, indicating high effectiveness in providing data-based.Keywords: chatbot, recommendation, LSTM, web scraping, PDDIKTI.