Serious Game Sistem Rekomendasi Pemilihan Kostum Menggunakan Knowledge-Based Filtering

Firnas, M. Jahfal (2024) Serious Game Sistem Rekomendasi Pemilihan Kostum Menggunakan Knowledge-Based Filtering. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211940000002_Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (41MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi yang sangat pesat seiring berjalannya waktu membuat manusia terus dituntut untuk menguasai teknologi yang baru kemudian mengadaptasikannya dalam kehidupan secara langsung dimana salah satu teknologi yang saat ini sedang memengaruhi manusia adalah metaverse. Dalam metaverse tersebut, manusia dapat merasakan komunikasi dengan manusia lainnya tanpa harus berada dalam satu ruangan fisik yang sama dengan menggunakan avatar yang telah dikustomisasi untuk mirip dengan pengguna dalam dunia nyata. Pembuatan avatar tersebut dapat memakan waktu yang lama bagi seorang pengguna yang baru saja masuk dengan kostum merupakan salah satu bagian yang menghabiskan waktu cukup lama ketika terlalu banyak pilihan yang diberikan. Serious game yang mana menggabungkan esensi menyenangkan serta serius menjadi satu media untuk pengaplikasian metaverse dan sistem rekomendasi yang memberikan rekomendasi kepada pengguna untuk mempercepat proses pemilihan tersebut sehingga pengguna dapat segera merasakan teknologi yang berada dalam metaverse. Kostum yang dikenakan pengguna dalam penelitian ini adalah batik klasik atau tradisional. Knowledge-based filtering merupakan metode untuk merancang suatu sistem rekomendasi apabila tidak ada riwayat data pengguna atau data historis dari barang yang akan direkomendasikan sehingga cocok untuk digunakan pada awal berjalannya suatu sistem rekomendasi. Metodologi penelitian yang diusulkan adalah pengumpulan data, penyusunan database dari data, pembuatan sistem rekomendasi, dan pembuatan antarmuka dalam UE5. Hasil yang didapatkan adalah rancangan suatu sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi berupa kombinasi dari varian pola motif dalam batik dengan warnanya.
=========================================================================================================
The advancement of technology as the time passes forces human to master new technologies to adapt in real life whereas the latest technology that currently affects human is metaverse. In the metaverse, humans were able to communicate with other humans without the needs of being in the same physical room with other human. Instead, by using virtual avatar that has been customized to look alike as the user who uses them. The process of making the avatar could waste a lot of time for new users, especially the costume part where a lot of choices were given to be selected. Serious game, which combines the essence of fun and serious into a media to implement in the metaverse and recommender system to give recommendations towards users to hasten the choice-making process so the users could experience the technologies inside the metaverse more quickly. Costumes worn by user's avatar in this research were classic or traditional Batik. Knowledge-based filtering is one of the method used to create a recommender system when there is no history of users or items that were about to be recommend, so it is better to be used for early run of a recommender system. Method of research flow in this research includes data gathering, creating database based on data gathered, recommender system designing, and making user interface inside Unreal Engine 5. The results expected from this research is the designed recommender system that could give recommendation in forms of combination from variant of batik motif with its colors.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	costume, knowledge-based filtering, recommender system, kostum, sistem rekomendasi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9.I58 Recommender systems (Information filtering)
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	M. Jahfal Firnas
Date Deposited:	08 Aug 2024 07:15
Last Modified:	08 Aug 2024 07:15
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/111802

Actions (login required)

View Item