Aji, Rifandi Sapto (2026) PENERAPAN METODE SENTENCE-BERT UNTUK SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN PROGRAM STUDI. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER - ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version Download (769kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version Download (193kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (621kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (402kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (991kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version Download (92kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (170kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 22.12.2455.zip Restricted to Repository staff only Download (123kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (916kB) |
Abstract
Pemilihan program studi merupakan keputusan penting bagi calon mahasiswa agar sesuai dengan minat dan arah pengembangan karier di masa depan. Namun, banyaknya pilihan program studi pada bidang komputer sering kali menimbulkan kebingungan karena informasi yang tersedia masih berupa teks deskriptif yang belum diolah secara terstruktur untuk mendukung pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem rekomendasi pemilihan program studi berbasis web menggunakan metode Sentence-BERT (SBERT). Penelitian ini menggunakan dataset 23 deskripsi program studi yang diekstraksi dari 8 Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di bawah naungan LLDIKTI Wilayah V Daerah Istimewa Yogyakarta. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan teks (case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming), ekstraksi fitur menggunakan arsitektur SBERT (model paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2), perhitungan tingkat kemiripan semantik menggunakan Cosine Similarity, serta implementasi antarmuka menggunakan framework Streamlit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SBERT berhasil memahami konteks dan kedekatan makna semantik antara input minat pengguna dengan kurikulum program studi, bukan sekadar melakukan pencocokan kata kunci secara leksikal. Evaluasi sistem membuktikan efektivitas yang sangat baik, dibuktikan dengan capaian nilai Precision@5 sebesar 60% dan skor sempurna pada Mean Reciprocal Rank (MRR) sebesar 1.0. Sistem rekomendasi ini diharapkan dapat membantu calon mahasiswa dalam mengambil keputusan pemilihan program studi secara lebih objektif dan relevan berdasarkan penjabaran minat mereka.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Sistem rekomendasi, Pemilihan program studi, Perguruan tinggi, Bidang komputer, Sistem informasi, Recommendation system, Study program selection, Higher education, Computer field, Information system. | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 22 Sep 2026 04:06 | ||
| Last Modified: | 22 Sep 2026 04:06 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32919 |
Actions (login required)
 |
View Item |