SISTEM REKOMENDASI BERITA FAKTA NUSANTARA MENGGUNAKAN CONTENT-BASED FILTERING PADA BAPAS SURAKARTA

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya jumlah berita pada platform Fakta Nusantara di Balai Pemasyarakatan (BAPAS) Surakarta yang belum didukung oleh sistem rekomendasi otomatis. Permasalahan yang terjadi adalah pengguna masih mengalami kesulitan dalam menemukan berita yang relevan karena proses pencarian informasi belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi berita menggunakan metode Content-Based Filtering agar informasi yang ditampilkan lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data berita dari Firebase Firestore, preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta perhitungan kemiripan antar berita menggunakan Cosine Similarity. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi berita berdasarkan kesamaan konten berupa judul, kategori, dan isi berita. Nilai similarity digunakan sebagai dasar perangkingan untuk menentukan berita yang paling relevan. Dengan demikian, sistem rekomendasi yang dibangun dapat membantu pengguna menemukan informasi secara lebih cepat, tepat, dan efektif pada platform Fakta Nusantara