View/Open

Author
Nabila, Muthia Putri

Advisor
Ir. Mugi, Praseptiawan, S.T., M.Kom.
Meida Cahyo, Untoro, S.Kom., M.Kom.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Terobosan Massive Open Online Course (MOOC) telah membantu bidang pendidikan dengan membuat pembelajaran menjadi mudah diakses bagi banyak orang di seluruh dunia. Namun, pengguna sering kali merasa kesulitan dalam memilih kursus yang sesuai dengan kebutuhan dan minat mereka karena banyaknya sumber daya yang ditawarkan oleh MOOC. Penelitian ini menjelaskan bagaimana sistem rekomendasi yang menerapkan metode Collaborative Filtering dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini mengusulkan pemodelan sistem rekomendasi untuk platform MOOC yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan rekomendasi kursus berdasarkan penilaian mereka. Dengan menggunakan interaksi dan pilihan pengguna, pendekatan Collaborative Filtering menyarankan kursus yang secara khusus disesuaikan kepada semua pengguna. Memanfaatkan metode berbasis pengguna, penilaian pengguna diprediksi dengan membandingkannya dengan pengguna lain. Kemampuan interpretasi sistem rekomendasi ditingkatkan dengan integrasi XAI menggunakan LIME. Penilaian kuantitatif terhadap akurasi prediksi dikomputasi oleh evaluasi kinerja sistem rekomendasi dengan menggunakan metrik RMSE, yang memiliki hasil 1.17 untuk model prediksinya.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2406060042

Keyword
MOOC Sistem rekomendasi Collaborative Filtering Explainable AI