Pemodelan sistem rekomendasi judul tugas akhir mahasiswa berdasarkan personalisasi mahasiswa tingkat akhir dan implementasi model berbasis situs web - Eko Abdul Goffar; Dwi Diana Wazaumi (LPPMPK - Universitas Muhammadiyah Cileungsi, 2026)
Mahasiswa tingkat akhir sering mengalami kesulitan dalam menentukan judul dan tujuan Tugas Akhir yang sesuai dengan minat, kompetensi, dan bidang keilmuan. Permasalahan ini didukung oleh hasil survei terhadap 30 mahasiswa program studi teknologi informasi melalui kuesioner daring, yang menunjukkan bahwa sebagian besar responden mengalami kendala dalam pemilihan topik Tugas Akhir akibat keterbatasan referensi yang relevan dan terarah. Meskipun literatur ilmiah tersedia dalam jumlah besar, belum terdapat sistem yang secara khusus membantu mahasiswa dalam merekomendasikan judul Tugas Akhir secara personal dan berbasis data. Penelitian ini mengembangkan model sistem rekomendasi judul Tugas Akhir menggunakan pendekatan content-based filtering berbasis pembelajaran mesin. Tahapan pengembangan meliputi pra-pemrosesan data berupa ekstraksi fitur teks dan pemodelan profil mahasiswa, yang selanjutnya dihitung tingkat kesamaannya menggunakan metode cosine similarity. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Precision at K dengan nilai K = 10 dan menghasilkan tingkat presisi sebesar 99% pada data uji. Kontribusi penelitian ini terletak pada perancangan model rekomendasi yang mengintegrasikan profil mahasiswa dan konten referensi ilmiah secara efektif. Model yang dikembangkan diimplementasikan dalam prototipe berbasis web menggunakan framework Flask sebagai alat bantu penentuan judul Tugas Akhir.