Personalisasi pemilihan gaya Kaligrafi menggunakan sistem rekomendasi berbasis Collaborative Filtering pada Platform Serious Game

INDONESIA:

Penelitian ini mengembangkan game “Try Calligraphy” dengan menerapkan metode User-Based Collaborative Filtering (UBCF) untuk membangun sistem rekomendasi gaya khat kaligrafi Arab berbasis performa pemain. Proses pengembangan sistem meliputi pengumpulan dan normalisasi skor pemain, perhitungan tingkat kemiripan antar pemain berdasarkan nilai pada khat yang sama, serta prediksi skor untuk khat yang belum pernah dicoba menggunakan pembobotan similarity. Hasil prediksi tersebut digunakan untuk menghasilkan tiga rekomendasi gaya khat dengan nilai tertinggi bagi setiap pemain. Pengujian pada dua skenario menunjukkan bahwa UBCF mampu bekerja secara adaptif terhadap penambahan data. Pada Skenario A dan B, penambahan jumlah pemain dan variasi skor menghasilkan perhitungan kemiripan yang lebih stabil dan prediksi yang lebih representatif. Dari 28 percobaan rekomendasi yang dianalisis, diperoleh 32% direct match, yaitu ketika pemain memilih tepat salah satu khat yang direkomendasikan, dan 46% visual match, yaitu ketika pemain memilih khat yang tidak direkomendasikan secara eksplisit tetapi memiliki kemiripan bentuk dengan rekomendasi. Sebanyak 21% percobaan tidak menunjukkan kecocokan, mengindikasikan perlunya integrasi aspek kesamaan visual dalam model. Evaluasi evaluasi usability menggunakan instrumen GUESS-18 dengan 10 responden menunjukkan nilai rata-rata di atas 4,0 pada seluruh konstruk. Skor tertinggi terdapat pada Personal Gratification (6.95), Visual Aesthetics (6.82), dan Creative Freedom (6.73), menandakan pengalaman bermain yang memuaskan, estetika visual yang baik, serta ruang kreativitas yang luas. Sementara itu, skor rendah pada konstruk Narratives (2.55) dan Social Connectivity (4.23) mengindikasikan perlunya penguatan unsur cerita dan interaksi sosial dalam game. Temuan ini menegaskan bahwa sistem rekomendasi pada “Try Calligraphy” relevan, adaptif, dan mampu mendukung personalisasi pembelajaran kaligrafi Arab secara digital.

ENGLISH:

This study developed the ‘Try Calligraphy’ game by applying the User-Based Collaborative Filtering (UBCF) method to build an Arabic calligraphy style recommendation system based on player performance. The system development process included collecting and normalising player scores, calculating the similarity level between players based on the values of the same calligraphy style, and predicting scores for styles that had never been tried using similarity weighting. The prediction results are used to generate three recommendations for the highest-scoring styles for each player. Testing in two scenarios shows that UBCF is able to work adaptively with the addition of data. In Scenarios A and B, the addition of players and score variations resulted in more stable similarity calculations and more representative predictions. From the 28 recommendation trials analysed, 32% were direct matches, where the player chose one of the recommended khats, and 46% were visual matches, where the player chose a khat that was not explicitly recommended but was similar in form to the recommendations. A total of 21% of trials showed no match, indicating the need to integrate visual similarity aspects into the model. Usability evaluation using the GUESS-18 instrument with 10 respondents showed an average score above 4.0 across all constructs. The highest scores were in Personal Gratification (6.95), Visual Aesthetics (6.82), and Creative Freedom (6.73) indicates a satisfying gaming experience, good visual aesthetics, and ample room for creativity. Meanwhile, low scores on the Narratives (2.55) and Social Connectivity (4.23) constructs indicate a need to strengthen the story and social interaction elements in the game. These findings confirm that the recommendation system in ‘Try Calligraphy’ is relevant, adaptive, and capable of supporting the personalisation of digital Arabic calligraphy learning.

ARABIC:

هذه الدراسة لعبة "جرّب الخط" بالاعتماد على منهج الترشيح التعاوني المعتمد على المستخدم (UBCF) لبناء نظام توصية لأنماط الخط العربي قائم على أداء اللاعبين. شمل تطوير النظام جمع درجات اللاعبين وتطبيعها، وحساب مستوى التشابه بين اللاعبين استناداً إلى القيم الخاصة بالخطوط نفسها، إضافةً إلى التنبؤ بالدرجات لأنماط الخط التي لم يجرّبها اللاعب اعتماداً على أوزان التشابه. وتُستخدم نتائج التنبؤ لإنتاج ثلاثة أنماط خط مـوصى بها ذات أعلى درجات لكل لاعب. وتُظهر نتائج الاختبار في سيناريوهين أن خوارزمية UBCF تعمل بصورة تكيفية مع زيادة البيانات؛ ففي السيناريوهين (A) و(B) أدّى توسع عدد اللاعبين وتنوع الدرجات إلى حسابات تشابه أكثر استقراراً وتنبؤات أكثر تمثيلاً. ومن خلال تحليل 28 تجربة توصية، تبين أن 32% منها تمثل تطابقاً مباشراً، حيث يختار اللاعب أحد الخطوط الموصى بها فعلياً، بينما شكّلت 46% تطابقاً بصرياً، إذ يختار اللاعب خطاً غير مذكور ضمن التوصيات ولكنه قريب بصرياً من الأنماط الموصى بها. أما 21% من التجارب فلم تُظهر أي تطابق، مما يشير إلى الحاجة لدمج عامل التشابه البصري بين الخطوط ضمن نموذج التوصية. كما أظهر تقييم قابلية الاستخدام عبر استبيان GUESS-18 الذي شارك فيه 10 مستجيبين متوسطاً يفوق 4.0 في جميع المحاور. وجاءت أعلى الدرجات في الإشباع الشخصي (6.95) والجماليات البصرية (6.82) وحرية الإبداع (6.73)، مما يعكس تجربة لعب مُرضية وتصميماً بصرياً جيداً ومساحة واسعة للإبداع. في المقابل حصل محورا السرد القصصي (2.55) والتواصل الاجتماعي (4.23) على أدنى الدرجات، مما يدل على الحاجة إلى تعزيز عناصر القصة والتفاعل الاجتماعي في اللعبة. وتؤكد هذه النتائج أن نظام التوصية في "جرّب الخط" نظام فعّال وتكيفي، وقادر على دعم تخصيص تعلم الخط العربي رقمياً.