Sistem rekomendasi mobil pada game menggunakan metode Content-Based Filtering

INDONESIA :
Industri game simulasi kendaraan menuntut pemain untuk memilih kendaraan yang tepat agar dapat menyelesaikan tantangan di berbagai kondisi lintasan. Permasalahan yang sering terjadi adalah pemain kesulitan menentukan mobil yang paling sesuai dengan gaya bermain dan kebutuhan mode permainan (Balap, Offroad, dan Penumpang) karena banyaknya variasi spesifikasi teknis kendaraan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan metode Content-Based Filtering (CBF) dalam game "Perfect Car" guna memberikan rekomendasi mobil secara otomatis. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis kemiripan spesifikasi kendaraan berdasarkan fitur akselerasi, kecepatan maksimal, Handling, suspensi, dan kapasitas menggunakan algoritma Cosine Similarity. Sistem akan merekomendasikan mobil yang memiliki karakteristik paling mirip dengan kendaraan yang digunakan pemain sebelumnya. Hasil pengujian kesesuaian rekomendasi menunjukkan tingkat relevansi sebesar 86,67%. Selanjutnya, pengujian kelayakan menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 78,56 yang termasuk kategori baik (Acceptable). Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif dalam membantu pemain memilih kendaraan yang tepat dan meningkatkan pengalaman bermain secara keseluruhan.

ENGLISH :
The vehicle simulation game industry requires players to choose the right vehicle to complete challenges in various track conditions. The problem that often occurs is that players struggle to determine the car that best suits their playing style and game mode needs (Racing, Offroad, and Passenger) due to the wide variety of vehicle technical specifications. To overcome these problems, this research applies the Content-Based Filtering (CBF) method in the "Perfect Car" game to provide automatic car recommendations. This method was chosen because it is able to analyze the similarity of vehicle specifications based on acceleration, maximum speed, Handling, suspension, and capacity features using the Cosine Similarity algorithm. The system recommends cars that have the most similar characteristics to the vehicle used by the player previously. The results of the recommendation suitability test showed a relevance rate of 86.67%. Furthermore, feasibility testing using the System Usability Scale (SUS) obtained an average score of 78.56 which is in the good category (Acceptable). These findings indicate that the developed system is effective in helping players choose the right vehicle and improving the overall gaming experience.

ARABIC :
تمامي، إخوان. ٢٠٢٥. نظام توصية السيارات في اللعبة باستخدام طريقة التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering). البحث الجامعي، قسم الهندسة المعلوماتية، كلية العلوم والتكنولوجيا، جامعة مولانا مالك إبراهيم الإسلامية الحكومية مالانج. المشرف: (الأول) الدكتور فريسي نوغروهو الماجستير، (الثاني) أحمد فهمي كرامي الماجستير.

الكلمات المفتاحية: نظام التوصية، لعبة المحاكاة، التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering)، التشابه بجيب التمام (Cosine Similarity)، مقياس قابلية استخدام النظام (SUS).

تتطلب صناعة ألعاب محاكاة المركبات من اللاعبين اختيار المركبة المناسبة لإكمال التحديات في ظروف المسار المختلفة. المشكلة التي تحدث غالبًا هي أن اللاعبين يجدون صعوبة في تحديد السيارة التي تناسب أسلوب لعبهم واحتياجات وضع اللعبة (السباق، والطرق الوعرة، والسائق) نظرًا للتنوع الكبير في المواصفات الفنية للمركبة. للتغلب على هذه المشكلة، يطبق هذا البحث طريقة التصفية القائمة على المحتوى (CBF) في لعبة "ڤۤرڤيچت چار" لتقديم توصيات تلقائية للسيارات. تم اختيار هذه الطريقة لقدرتها على تحليل تشابه مواصفات المركبة بناءً على ميزات التسارع، والسرعة القصوى، والتحكم، والتعليق، والسعة باستخدام خوارزمية التشابه بجيب التمام (Cosine Similarity). يقوم النظام بتوصية السيارات التي لها خصائص مشابهة جدًا للمركبة التي استخدمها اللاعب سابقًا. أظهرت نتائج اختبار ملاءمة التوصية معدل صلة بنسبة 86.67%. علاوة على ذلك، حصل اختبار الجدوى باستخدام مقياس قابلية استخدام النظام (SUS) على متوسط درجة 78.56 مما يضعه في الفئة الجيدة (مقبول). تشير هذه النتائج إلى أن النظام المطور فعال في مساعدة اللاعبين على اختيار المركبة المناسبة وتحسين تجربة اللعب بشكل عام.