Implementasi Item-Based Collaborative Filtering untuk pemilihan alat kebersihan dalam game

INDONESIA

Permasalahan sampah merupakan salah satu isu lingkungan yang memerlukan peningkatan kesadaran masyarakat dalam pengelolaannya. Salah satu media yang dapat digunakan untuk mendukung proses edukasi mengenai pengelolaan sampah adalah game edukasi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi pemilihan alat kebersihan menggunakan metode Item-Based Collaborative Filtering pada game edukasi Satria Pandawara. Metode Item-Based Collaborative Filtering digunakan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan tingkat kemiripan antar item menggunakan perhitungan Cosine Similarity dan prediksi rating menggunakan metode Weighted Sum. Data yang digunakan diperoleh dari hasil pengumpulan data awal pengguna yang kemudian diolah untuk membentuk basis rekomendasi. Implementasi metode dilakukan pada sistem pemilihan alat dalam game sehingga pemain memperoleh rekomendasi item yang dapat digunakan pada misi berikutnya berdasarkan data preferensi yang telah tersimpan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk mengetahui tingkat usability game dan fitur rekomendasi alat kebersihan dari sudut pandang pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Item-Based Collaborative Filtering berhasil diimplementasikan pada game Satria Pandawara dan mampu menghasilkan rekomendasi alat kebersihan berdasarkan data yang tersedia sehingga dapat membantu pemain dalam menentukan item yang sesuai untuk digunakan pada setiap misi permainan.

ENGLISH

The problem of waste is one of the environmental issues that requires increased public awareness regarding its management. One medium that can be used to support the educational process on waste management is educational games. This study aims to provide recommendations for selecting cleaning tools using the Item-Based Collaborative Filtering method in the 3D educational game Satria Pandawara. The Item-Based Collaborative Filtering method was used to generate recommendations based on the similarity between items using the Cosine Similarity calculation and to predict ratings using the Weighted Sum method. The data used was obtained from initial user data collection, which was then processed to form a recommendation database. The method was implemented in the game’s tool-selection system so that players receive recommendations for items they can use in subsequent missions based on their stored preference data. System testing was conducted using the System Usability Scale (SUS) method to determine the usability of the game and the cleaning tool recommendation feature from the user’s perspective. The research results show that the Item-Based Collaborative Filtering method was successfully implemented in the Satria Pandawara game and is capable of generating cleaning tool recommendations based on available data, thereby helping players determine the appropriate items to use in each game mission.

ARAB

تُعد مشكلة النفايات أحد القضايا البيئية التي تتطلب زيادة وعي المجتمع في إدارتها. ومن الوسائل التي يمكن استخدامها لدعم عملية التعليم بشأن إدارة النفايات هي الألعاب التعليمية. هدف هذا البحث إلى تقديم توصية لاختيار أدوات التنظيف باستخدام طريقة التصفية التعاونية القائمة على العناصر في اللعبة التعليمية Satria Pandawara. تُستخدم طريقة التصفية التعاونية القائمة على العناصر لإنتاج التوصيات بناءً على مستوى التشابه بين العناصر باستخدام حساب تشابه جيب التمام وتقدير التقييم باستخدام طريقة المجموع المرجح. وتم الحصول على البيانات المستخدمة من نتائج جمع البيانات الأولية للمستخدمين، والتي تم معالجتها لاحقًا لتشكيل قاعدة التوصيات. تم تنفيذ الطريقة على نظام اختيار الأدوات في اللعبة بحيث يحصل اللاعب على توصيات بالعناصر التي يمكن استخدامها في المهمة التالية استنادًا إلى بيانات التفضيلات المخزنة. تم اختبار النظام باستخدام طريقة مقياس سهولة استخدام النظام (SUS) لمعرفة مستوى سهولة استخدام اللعبة وميزة توصية أدوات التنظيف من وجهة نظر المستخدمين. أظهرت نتائج البحث أن طريقة التصفية التعاونية القائمة على العناصر (Item-Based Collaborative Filtering) تم تنفيذها بنجاح في لعبة Satria Pandawara وقادرة على إنتاج توصيات لأدوات التنظيف استنادًا إلى البيانات المتاحة، مما يساعد اللاعب في تحديد العناصر المناسبة لاستخدامها في كل مهمة من مهام اللعبة.