Pengembangan Algoritma Rekomendasi Konten Edukatif

Perkembangan pesat teknologi informasi telah mentransformasi lanskap pendidikan, memunculkan kebutuhan akan solusi yang mampu mengelola dan menyajikan konten edukatif secara efektif. Platform pembelajaran daring (e-learning) semakin populer, namun seringkali pengguna dihadapkan pada volume materi yang sangat besar, sehingga menyulitkan mereka menemukan sumber daya yang paling sesuai dengan kebutuhan belajar individu. Keterbatasan dalam personalisasi rekomendasi dapat menyebabkan penurunan motivasi belajar dan efektivitas pembelajaran.

Algoritma rekomendasi tradisional, baik yang berbasis kolaboratif maupun konten, memiliki keterbatasan dalam menangani keragaman preferensi dan pola belajar pengguna. Algoritma kolaboratif mungkin menghadapi masalah cold-start bagi pengguna baru atau konten baru, sementara algoritma berbasis konten terkadang gagal menangkap nuansa preferensi yang kompleks. Oleh karena itu, diperlukan sebuah pendekatan yang lebih canggih dan adaptif.

Pendekatan hybrid, yang menggabungkan kekuatan dari berbagai jenis algoritma rekomendasi, menawarkan solusi potensial untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Dengan mengintegrasikan teknik machine learning, sistem rekomendasi dapat belajar dari interaksi pengguna, karakteristik konten, dan bahkan pola belajar, untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat, relevan, dan adaptif seiring waktu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem rekomendasi konten edukatif adaptif yang memanfaatkan keunggulan pendekatan hybrid berbasis machine learning.