Mihada, Muhammad Ardho (2025) PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI HYBRID UNTUK SQUAD BUILDER EA FC 2025 BERBASIS CONTENT-BASED DAN COLLABORATIVE FILTERING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (221kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (297kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (58kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (146kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.12.2045.zip Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (623kB) |
Abstract
Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi pemain untuk squad builder EA FC 2025 menggunakan metode hybrid recommendation system. Masalahnya adalah sulitnya pemain game menemukan kombinasi pemain yang optimal sesuai formasi dan statistik pemain. Tujuannya membantu pemain mendapatkan rekomendasi pemain yang sesuai berdasarkan karakteristik dan kebutuhan posisi dalam tim mereka. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem dengan menerapkan hybrid recommendation system yang menggabungkan content-based filtering dan collaborative filtering. Proses pengembangan meliputi pengumpulan dataset pemain EA FC 2025, preprocessing data, implementasi sistem rekomendasi menggunakan algoritma cosine similarity dan K-Means clustering, serta pengujian akurasi rekomendasi sistem.Hasil penelitian menunjukkan sistem rekomendasi hybrid berhasil memberikan rekomendasi pemain yang sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan posisi dalam formasi 4-3-3 holding. Sistem dapat memproses input statistik pemain dan menghasilkan rekomendasi berdasarkan perhitungan similarity score, dengan mempertimbangkan atribut seperti overall rating, kecepatan, shooting, dan passing. Sistem rekomendasi hybrid untuk squad builder EA FC 2025 berhasil dikembangkan dan dapat membantu pemain dalam memilih pemain yang optimal. Sistem ini efektif dalam memberikan rekomendasi berdasarkan karakteristik pemain dan kebutuhan posisi, memudahkan proses pembentukan tim dengan mempertimbangkan statistik individu dan kesesuaian formasi 4-3-3 holding.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Sistem Rekomendasi, Hybrid Recommendation System, Squad Builder, EA FC 2025, Content-based Filtering | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 10 Apr 2025 06:30 | ||
| Last Modified: | 10 Apr 2025 06:30 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29256 |
Actions (login required)
 |
View Item |