eprintid: 7914 rev_number: 7 eprint_status: archive userid: 46 dir: disk0/00/00/79/14 datestamp: 2024-07-03 06:23:12 lastmod: 2024-07-03 06:23:12 status_changed: 2024-07-03 06:23:12 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Ahmad Farhan, Ahmad Farhan creators_name: Harsani, Prihastuti creators_name: Andini, Siska creators_NPM: 065118240 contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC contributors_name: Ahmad Farhan, Ahmad Farhan contributors_name: Harsani, Prihastuti contributors_name: Andini, Siska corp_creators: Universitas Pakuan corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer title: Sistem Rekomendasi Saluran Youtube Edukasi Secara Semantik Menggunakan Neural Network Word Embeddings ispublished: pub subjects: QK divisions: sch_ecs full_text_status: public abstract: Sistem Rekomendasi Saluran Youtube Edukasi Secara Semantik Menggunakan Neural Network Word Embeddings Ahmad Farhan Setiawan, Prihastuti Harsani, Siska Andriani Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan Email : ahmad065118240@unpak.ac.id Abstrak Sistem Rekomendasi Saluran Youtube Edukasi Secara Semantik Menggunakan Neural Network Word Embeddings merupakan sistem yang dapat merekomendasikan beberapa saluran Youtube edukasi berdasarkan nama saluran lain ataupun kata kunci yang diinputkan pengguna secara semantik. Sistem ini dapat merekomendasikan data serupa tidak hanya berdasarkan kemunculan kata pada atribut di masing-masing data, namun juga dapat merekomendasikan data melalui kesamaan semantik dari masing-masing kata yang ada pada atribut di masing-masing data berkat metode Neural Network Word Embeddings. Neural Network Word Embeddings bekerja dengan cara mengambil kamus kata yang besar sebagai input, lalu menghasilkan representasi vektor berupa hidden layer dari setiap kata yang ada pada kamus kata tersebut sebagai output. Setiap kata akan melihat, memprediksi, dan menghasilkan nilai vektor yang hampir sama dengan nilai vektor dari kata sebelum dan sesudah kata sesuai jumlah window size yang diinisialisasi secara berulang-ulang. Sistem rekomendasi diuji terhadap 3 partisipan dengan masing-masing partisipan menguji sistem dengan 4 query yang berbeda. Nilai precision yang didapat adalah sebesar 0.842. Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Word Embeddings, Word2Vec, Saluran Youtube date: 2023-01-01 date_type: published pages: 18 institution: Universitas Pakuan department: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam thesis_type: Skripsi thesis_name: Sarjana citation: Ahmad Farhan, Ahmad Farhan and Harsani, Prihastuti and Andini, Siska (2023) Sistem Rekomendasi Saluran Youtube Edukasi Secara Semantik Menggunakan Neural Network Word Embeddings. Skripsi thesis, Universitas Pakuan. document_url: http://eprints.unpak.ac.id/7914/1/Laporan%20Skripsi_065118240_Ahmad%20Farhan%20Setiawan.pdf