<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengimplementasikan sistem rekomendasi tugas akhir mahasiswa berbasis Content-Based Filtering dengan memanfaatkan metode Cosine Similarity. Sistem yang dikembangkan dirancang untuk membantu mahasiswa menemukan topik tugas akhir yang relevan berdasarkan minat dan referensi penelitian sebelumnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data dari repository melalui Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH), preprocessing teks dengan menghapus stop words dalam bahasa Indonesia, pembentukan matriks TF-IDF, serta perhitungan kemiripan antardokumen menggunakan cosine similarity. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini berhasil memberikan rekomendasi yang relevan dengan nilai precision dan recall yang memadai, serta waktu respons yang cepat, sehingga layak diterapkan dalam aplikasi nyata. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan Content-Based Filtering dengan cosine similarity efektif dalam menangkap kemiripan konten tugas akhir mahasiswa serta memberikan rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat menjadi solusi yang efisien dan akurat untuk membantu mahasiswa menentukan topik tugas akhir yang tepat, sekaligus mempermudah akses terhadap referensi akademik yang relevan.]]>
Copyrights © 2026
