Sistem rekomendasi program studi berdasarkan minat siswa dengan metode content-based filtering

ABSTRAK:

Sistem rekomendasi program studi berbasis minat siswa telah menjadi solusi potensial untuk membantu siswa SMA memilih program studi yang sesuai dengan minat dan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi program studi menggunakan metode Content-Based Filtering, yang bekerja dengan menganalisis kesamaan antara minat siswa dan atribut program studi berdasarkan data yang telah dikumpulkan. Pemilihan program studi merupakan keputusan krusial bagi siswa yang dapat memengaruhi masa depan karier mereka. Namun, banyak siswa kesulitan menentukan pilihan program studi yang sesuai dengan minat, potensi, dan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi program studi berbasis metode Content-Based Filtering. Metode ini dipilih karena kemampuannya untuk menganalisis kesesuaian antara data siswa dengan karakteristik program studi yang tersedia. Sistem ini memanfaatkan data minat siswa yang diperoleh melalui kuesioner atau asesmen minat bakat, kemudian mencocokkannya dengan deskripsi program studi berdasarkan kurikulum, mata kuliah, dan prospek karier. Tahapan pengembangan sistem meliputi pengumpulan data, analisis fitur, implementasi algoritma Content-Based Filtering, dan evaluasi kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan sesuai dengan minat siswa. Tingkat akurasi rekomendasi diukur melalui evaluasi berbasis feedback dari siswa, dengan rata-rata kepuasan mencapai 85%. Selain itu, sistem ini juga fleksibel untuk diperbarui dengan data baru, memungkinkan penyesuaian terhadap perubahan kurikulum dan tren minat siswa. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi edukasi dengan menawarkan solusi praktis untuk membantu siswa membuat keputusan yang lebih terinformasi dalam memilih program studi. Dengan implementasi yang lebih luas, sistem rekomendasi ini berpotensi meningkatkan tingkat keberhasilan akademik dan kepuasan siswa terhadap pilihan studinya. Di masa depan, integrasi metode lain, seperti Collaborative Filtering atau machine learning, dapat meningkatkan kualitas rekomendasi, sekaligus memperluas cakupan aplikasi sistem ini.

ABSTRACT:

A student interest-based study program recommendation system has become a potential solution to assist high school students in choosing study programs that align with their interests and abilities. This research aims to develop a study program recommendation system using the Content-Based Filtering method, which works by analyzing the similarity between students' interests and the attributes of study programs based on collected data. Choosing a study program is a critical decision for students as it can influence their future careers. However, many students struggle to determine a study program that matches their interests, potential, and capabilities. This study focuses on designing and implementing a study program recommendation system based on the Content-Based Filtering method. This method is chosen for its ability to analyze the compatibility between student data and the characteristics of available study programs. The system leverages student interest data obtained through questionnaires or interest and aptitude assessments, then matches it with study program descriptions based on curriculum, courses, and career prospects. The system development stages include data collection, feature analysis, implementation of the Content-Based Filtering algorithm, and system performance evaluation. Testing results indicate that the system can provide recommendations that are relevant and align with students' interests. The recommendation accuracy is measured through feedback-based evaluations from students, with an average satisfaction rate of 85%. Furthermore, this system is flexible enough to be updated with new data, allowing it to adapt to curriculum changes and shifts in student interest trends. This research contributes to the development of educational technology by offering a practical solution to help students make more informed decisions in selecting study programs. With broader implementation, this recommendation system has the potential to improve academic success rates and student satisfaction with their study program choices. In the future, integrating other methods, such as Collaborative Filtering or machine learning, could enhance the quality of recommendations and expand the system's application scope.

مستخلص البحث:

نأصبح نظام التوصية بالبرامج الدراسية بناءً على اهتمامات الطلاب حلاً محتملاً لمساعدة طلاب المدارس الثانوية على اختيار البرامج الدراسية التي تناسب اهتماماتهم وقدراتهم. يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام توصية لبرامج الدراسة باستخدام طريقة التصفية المستندة إلى المحتوى، والتي تعمل من خلال تحليل أوجه التشابه بين اهتمامات الطلاب وسمات برنامج الدراسة بناءً على البيانات التي تم جمعها. يعد اختيار برنامج الدراسة قرارًا حاسمًا للطلاب ويمكن أن يؤثر على حياتهم المهنية المستقبلية. ومع ذلك، يواجه العديد من الطلاب صعوبة في اختيار برنامج الدراسة الذي يناسب اهتماماتهم وإمكانياتهم وقدراتهم. يهدف هذا البحث إلى تصميم وتنفيذ نظام توصية لبرنامج الدراسة يعتمد على طريقة الترشيح المبني على المحتوى. وقد تم اختيار هذه الطريقة لقدرتها على تحليل التطابق بين بيانات الطلاب وخصائص البرامج الدراسية المتاحة. يستخدم هذا النظام بيانات اهتمامات الطلاب التي يتم الحصول عليها من خلال الاستبيانات أو تقييمات اهتمامات المواهب، ثم يطابقها مع أوصاف برامج الدراسة بناءً على المناهج الدراسية والدورات التدريبية وآفاق العمل. تتضمن مراحل تطوير النظام جمع البيانات، وتحليل الميزات، وتنفيذ خوارزمية التصفية المستندة إلى المحتوى، وتقييم أداء النظام. تظهر نتائج الاختبار أن النظام قادر على تقديم توصيات ذات صلة وتتوافق مع اهتمامات الطلاب. ويتم قياس مستوى دقة التوصية من خلال التقييم المبني على التغذية الراجعة من الطلاب، حيث يصل متوسط الرضا إلى 85%. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع النظام أيضًا بالمرونة للتحديث بالبيانات الجديدة، مما يسمح بإجراء تعديلات على تغييرات المناهج الدراسية واتجاهات اهتمامات الطلاب. يساهم هذا البحث في تطوير تكنولوجيا التعليم من خلال تقديم حلول عملية لمساعدة الطلاب على اتخاذ قرارات أكثر استنارة في اختيار برنامج الدراسة. ومع التنفيذ على نطاق أوسع، فإن نظام التوصيات هذا لديه القدرة على زيادة مستويات النجاح الأكاديمي ورضا الطلاب عن خياراتهم الدراسية. في المستقبل، يمكن أن يؤدي تكامل الأساليب الأخرى، مثل التصفية التعاونية أو التعلم الآلي، إلى تحسين جودة التوصيات، مع توسيع نطاق تطبيق هذا النظام.