<![CDATA[Seiring dengan kemajuan teknologi informasi, semakin banyak bahasa pemrograman yang tersedia. Sebagai contoh adalah pengembangan dari bahasa C yang sekarang memiliki banyak turunan seperti Python dan PHP, walaupun berasal dari induk yang sama namun antara Python dan PHP memiliki karakternya masing-masing dalam penulisan kode programnya. Untungnya di zaman serba keterbukaan saat ini tidak sulit untuk menemukan studi literatur online atau website untuk belajar bahasa pemrograman. Website tersebut menyampaikan materi tentang tata cara melakukan pengkodean sesuai dengan bahasa pemrograman yang akan dipelajari. Dari sekian banyak website, muncul sebuah masalah yaitu seseorang yang ingin mempelajari suatu bahasa pemrograman mengalami kesulitan untuk bisa menemukan website terbaik yang bisa menjadi rujukan untuk belajar. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sistem rekomendasi yang memberikan output berupa daftar website yang bisa menjadi tempat belajar bahasa pemrograman. Penelitian ini menggunakan pendekatan Rapid Application Development (RAD) yang terdiri dari tahapan seperti pemodelan bisnis, pemodelan data, dan pemodelan proses. Pemodelan sistem rekomendasi ini dapat memberikan lima pilihan atribut pencarian untuk website, yaitu bahasa pemrograman, jenis pembelajaran, target perangkat, bahasa website, dan harga. Berdasarkan hasil pemodelan metode content-based naive bayes dengan sepuluh sampel data, pemodelan sistem ini dapat memberikan rekomendasi untuk website malas ngoding dengan nilai kemiripan tertinggi yaitu 0,150 berdasarkan kriteria yang dibutuhkan oleh pengguna untuk atribut yang dimiliki masing-masing website.]]>
Copyrights © 2023
