KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA
Jurnal Riset InformatikaJurnal Riset InformatikaPertumbuhan industri game digital yang sangat pesat menyebabkan pengguna menghadapi kesulitan dalam menemukan game yang sesuai dengan preferensi mereka akibat keterbatasan informasi yang terpersonalisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi game berbasis web dengan pendekatan hybrid yang mengombinasikan metode K-Means Clustering dan Content-Based Filtering guna meningkatkan akurasi serta relevansi rekomendasi. Dataset yang digunakan berasal dari RAWG API dengan total 1.000 data game yang memiliki atribut utama berupa nama game, genre, platform, rating, dan kategori usia (ESRB). Tahapan penelitian meliputi proses pengumpulan data, data preparation, analisis eksploratif, transformasi dan preprocessing data, penerapan algoritma K-Means untuk melakukan segmentasi game, serta perhitungan tingkat kemiripan menggunakan metode cosine similarity. Pendekatan hybrid diterapkan dengan membatasi proses rekomendasi hanya pada game yang berada dalam cluster yang sama sebelum dilakukan perhitungan kesamaan konten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kedua metode mampu menghasilkan rekomendasi yang lebih relevan dan kontekstual dibandingkan penggunaan satu metode tunggal. Visualisasi menggunakan UMAP dan t-SNE memperlihatkan pemisahan cluster yang jelas dan representatif. Sistem rekomendasi yang dikembangkan diimplementasikan menggunakan framework Django dan dideploy pada Google Cloud Platform sehingga dapat diakses secara real-time, adaptif, dan efisien bagi pengguna.
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi sistem rekomendasi game menggunakan metode K-Means Clustering dan Content-Based Filtering, dapat disimpulkan bahwa sistem berhasil dikembangkan dengan menggabungkan pendekatan content-based, memungkinkan generasi rekomendasi yang lebih kontekstual dan relevan.000 entri game dari RAWG API—yang mencakup atribut seperti genre, platform, rating, dan kategori usia (ESRB)—dengan efektif digunakan dalam proses pemodelan.Algoritma K-Means mampu mengelompokkan game menjadi cluster homogen, yang kemudian divisualisasikan menggunakan t-SNE dan UMAP untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang distribusi data.Selain itu, metode Content-Based Filtering dengan cosine similarity terbukti efektif dalam merekomendasikan game dengan karakteristik konten yang serupa.Pendekatan hybrid ini meningkatkan efisiensi dan akurasi proses rekomendasi dengan menyempitkan ruang pencarian ke cluster yang relevan dengan game yang dipilih.Akhirnya, sistem berhasil dideploy sebagai aplikasi web menggunakan Django dan Google Cloud Platform, sehingga mudah diakses oleh pengguna akhir.
Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem dengan menambahkan metode evaluasi kuantitatif seperti precision, recall, dan F1-score untuk mengukur kualitas rekomendasi secara objektif. Selain itu, penggunaan dataset yang lebih besar dan integrasi umpan balik pengguna secara real-time dapat meningkatkan akurasi dan relevansi rekomendasi. Peneliti juga dapat menggabungkan data historis pengguna (jika tersedia) untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang lebih personalisasi berbasis kolaboratif atau hybrid. Terakhir, pendekatan serupa dapat diterapkan pada produk digital lain seperti film, musik, atau buku dengan penyesuaian fitur sesuai karakteristik domain tersebut.
| File size | 902.81 KB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Implikasi praktis penelitian ini adalah kebutuhan untuk meningkatkan kualitas sistem, pelatihan pengguna, dan dukungan infrastruktur untuk mendorong adopsiImplikasi praktis penelitian ini adalah kebutuhan untuk meningkatkan kualitas sistem, pelatihan pengguna, dan dukungan infrastruktur untuk mendorong adopsi
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Proses analisis termasuk uji stasioneritas, identifikasi parameter, estimasi model, dan evaluasi akurasi menunjukkan bahwa ARIMA efektif menangkap polaProses analisis termasuk uji stasioneritas, identifikasi parameter, estimasi model, dan evaluasi akurasi menunjukkan bahwa ARIMA efektif menangkap pola
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Agar mendapatkan hasil yang lebih akurat, maka perlu dilakukan beberapa tahapan preprocessing dengan melalui beberapa langkah yaitu cleaning, case folding,Agar mendapatkan hasil yang lebih akurat, maka perlu dilakukan beberapa tahapan preprocessing dengan melalui beberapa langkah yaitu cleaning, case folding,
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Mayoritas sentimen masyarakat terhadap kebijakan ini cenderung positif, meskipun masih ada sebagian kecil komentar negatif. Dengan demikian, metode NaïveMayoritas sentimen masyarakat terhadap kebijakan ini cenderung positif, meskipun masih ada sebagian kecil komentar negatif. Dengan demikian, metode Naïve
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Peserta lelang umumnya diharuskan hadir secara fisik, yang membatasi jumlah peserta dan mengurangi transparansi serta kecepatan transaksi. BerdasarkanPeserta lelang umumnya diharuskan hadir secara fisik, yang membatasi jumlah peserta dan mengurangi transparansi serta kecepatan transaksi. Berdasarkan
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA 991 dan metrik precision, recall, dan F1-score yang seimbang di seluruh kelas. Tantangan distribusi kelas yang tidak seimbang pada data awal diatasi melalui991 dan metrik precision, recall, dan F1-score yang seimbang di seluruh kelas. Tantangan distribusi kelas yang tidak seimbang pada data awal diatasi melalui
AIBPMAIBPM Hal ini dikarenakan pembelajaran tatap muka masih memiliki peran penting dalam kegiatan mengajar dan belajar di universitas dan harus didukung oleh metodeHal ini dikarenakan pembelajaran tatap muka masih memiliki peran penting dalam kegiatan mengajar dan belajar di universitas dan harus didukung oleh metode
AIBPMAIBPM Indikator penawaran khusus memiliki nilai terendah, sehingga perlu dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa promosi sangat menarik bagi penggemarIndikator penawaran khusus memiliki nilai terendah, sehingga perlu dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa promosi sangat menarik bagi penggemar
Useful /
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA js sebagai framework frontend dan MySQL sebagai basis data. Dashboard menampilkan data PDRB ADHB, ADHK, komponen pengeluaran, serta sektor lapangan usahajs sebagai framework frontend dan MySQL sebagai basis data. Dashboard menampilkan data PDRB ADHB, ADHK, komponen pengeluaran, serta sektor lapangan usaha
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Data dikategorikan menjadi dua, yaitu depression dan suicidewatch, kemudian melalui tahap preprocessing, pembagian data train dan test dengan rasio 80:20,Data dikategorikan menjadi dua, yaitu depression dan suicidewatch, kemudian melalui tahap preprocessing, pembagian data train dan test dengan rasio 80:20,
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Secara komputasi, sistem mencapai throughput 7. 2 FPS pada perangkat keras pengujian. Sistem ini terbukti akurat dan fungsional untuk tugas presensi, meskipunSecara komputasi, sistem mencapai throughput 7. 2 FPS pada perangkat keras pengujian. Sistem ini terbukti akurat dan fungsional untuk tugas presensi, meskipun
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Fitur utama seperti pemesanan, pembayaran, dan pelaporan berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjutFitur utama seperti pemesanan, pembayaran, dan pelaporan berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut