VOKASI NEWS – Mahasiswa Fakultas Vokasi UNAIR mengembangkan sistem rekomendasi komik cerdas berbasis kecerdasan buatan untuk memberikan saran bacaan yang lebih personal dan akurat.
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan semakin membuka peluang baru dalam dunia hiburan digital. Salah satu inovasi menarik hadir melalui pengembangan sistem rekomendasi komik cerdas berbasis machine learning. Sistem ini dirancang untuk membantu pembaca menemukan komik sesuai minat dan kesukaan secara otomatis berdasarkan analisis data yang sangat luas.
Penelitian dilaksanakan selama semester genap tahun akademik 2024/2025 sebagai bagian dari tugas akhir pada Program Studi D4 Teknik Informatika, Fakultas Vokasi Universitas Airlangga. Sistem rekomendasi yang dikembangkan menggunakan pendekatan hybrid model-based, yaitu kombinasi antara metode berbasis konten dan pembelajaran model prediktif. Pendekatan ini memanfaatkan algoritma XGBoost (Extreme Gradient Boosting). Memprediksi tingkat kesukaan pengguna terhadap komik tertentu berdasarkan atribut seperti genre, deskripsi, dan rating komik.
Analisis Data dan Uji Kinerja Sistem
Dalam proses pengujian, sistem menggunakan lebih dari 70.000 data komik yang telah melalui tahap preprocessing dan analisis fitur. Setiap komik diolah menggunakan teknik TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) untuk mendeteksi kesamaan deskripsi antarjudul, serta one-hot encoding untuk mengenali kemiripan pada kategori genre. Dengan kombinasi metode tersebut, sistem mampu memberikan rekomendasi yang lebih personal dan akurat. Bahkan ketika pengguna hanya memasukkan kata kunci atau deskripsi singkat.
Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan saran bacaan yang relevan berdasarkan preferensi pengguna, sekaligus menampilkan informasi pendukung seperti tahun rilis, rating asli, dan sinopsis singkat. Evaluasi kinerja sistem dilakukan menggunakan metode Mean Opinion Score (MOS) dengan melibatkan sejumlah pengguna sebagai responden. Hasil penilaian menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi terhadap kualitas rekomendasi yang dihasilkan. Pertanda bahwa keberhasilan integrasi antara analisis data dan pengalaman pengguna.
Dampak dan Potensi Pengembangan di Masa Depan
Pengembangan sistem ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi terciptanya aplikasi hiburan berbasis kecerdasan buatan yang lebih interaktif dan adaptif. Teknologi serupa berpotensi diterapkan pada berbagai bidang lain, seperti film, musik, hingga platform pembelajaran digital. Melalui inovasi ini, kemampuan analisis data dan penerapan algoritma pembelajaran mesin dapat dimanfaatkan secara nyata untuk memberikan pengalaman yang lebih cerdas bagi pengguna.
Keberhasilan penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan machine learning dan pendekatan hybrid dapat memberikan kontribusi nyata dalam peningkatan kualitas layanan digital di bidang hiburan. Dengan dukungan riset terapan dan pendekatan ilmiah, hasil penelitian ini diharapkan menjadi inspirasi bagi pengembangan teknologi serupa di masa depan.
[BACA JUGA: Analisis Antara Cybercampus V1 dan V2 Untuk Aksesibilitas Informasi Civitas Akademika]
***
Penulis: Raghib Abdien Bahtiar
Pembimbing: Alifian Sukma
