Skripsi

Klasifikasi kualitas buku digital melalui smart behaviour recognising dan algoritma sistem rekomendasi collaborative filtering pada reading teks, game dan AR media / Dicki Dwi Prasetya

Abstrak
RINGKASAN Prasetya Dicki D. 2019. Klasifikasi Kualitas Buku Digital Melalui Smart Behaviour Recognising Dan Algoritma Sistem Rekomendasi Collaborative Filtering Pada Reading Teks Game Dan Ar Media. Skripsi Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Dr. Eng. Muhammad Ashar S.T. M.T. (II) Ilham Ari Elbaith Zaeni S.T. M.T. Ph.D. Kata Kunci Klasifikasi data Smart Behaviour Recognising Collaborative Filtering. Di dalam suatu proses pendidikan diperlukan alat pendidikan sebagai upaya untuk mencapai tujuan pendidikan. Salah satu media pendidikan yang diperlukan adalah buku. Buku sebagai media pendidikan menyediakan berbagai materi pembelajaran tertentu bagi kegiatan belajar mengajar dalam tingkat dasar sampai dengan perguruan tinggi.Perkembangan buku yang sebelumnya bersifat cetak atau fisik kini dapat disajikan dalam bentuk digital sehingga lebih praktis dan ringkas. Namun tak sedikit tentunya buku digital yang tersedia memiliki kualitas kurang baik. Oleh karena itu diperlukannya suatu sistem yang dapat mengklasifikasi dan merekomendasi kualitas buku digital sesuai dengan pemahaman pemabaca menggunakan Smart Behaviour Recognising. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan dalam pengembangan sistem klasifikasi buku digital menggunakan Smart Behaviour Recognising ini adalah Collaborative Filtering. Metode Collaborative Filtering merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menyusun sistem rekomendasi. Metode ini memberikan informasi yang melibatkan kolaborasi antara beberapa pengguna beberapa sudut pandang dan informasi pengguna. Metode Collaborative Filteringtelah diterapkan dalam beberapa penelitian sebelumnya dan memberikan nilai akurasi yang cukup baik. Oleh karena itu Penelitian ini menggunakan metode Collaborative Filtering untuk klasifikasi sebagai rekomendasi kualitas buku digital. Perhitungan rekomendasi rating ini menggunakan K-Nearest Neighbour dengan nilai K 3 menunjukkan nilai error sebesar 0 19 atau akurasi yang diperoleh sebesar 81% pada perhitungan MAE. Hal ini membuktikan bahwa metode Collaborative Filtering dengan Smart Behaviour Recognising digunakan dalam rekomendasi rating buku digital menunjukkan performa akurasi yang baik.

Informasi Detail

DDC

Rs 006.76 PRA k

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2019.

Deskripsi Fisik

xiii, 43 lembar : il., tab. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

No Reg

06256/KI/19

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2019

Subjek

1. ALGORITMA (PEMROGRAMAN KOMPUTER)
2. ALGORITHMS (COMPUTER PROGRAMMING)

Pembimbing

1. Muhammad Ashar; 2. Ilham Ari Elbaith Zaeni

Lampiran Berkas