Sistem Rekomendasi Mobil pada Game Simulasi Balap “Perfect Car” Menggunakan Knowledge-Based Filtering

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem rekomendasi pemilihan kendaraan pada game simulasi balap “Perfect Car” menggunakan metode Knowledge-Based Filtering (KBF). Sistem dirancang untuk membantu pemain memilih mobil yang sesuai dengan tiga mode permainan: Balap Sirkuit, Offroad, dan Pengantaran Barang. Metode KBF diterapkan melalui dua pendekatan: rekomendasi pra-misi menggunakan Rank Order Centroid (ROC) dan Weighted Sum Model (WSM), serta rekomendasi pasca-misi yang bersifat adaptif berdasarkan performa pemain. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sistem pra-misi sebesar 80,95% dan efektivitas sistem pasca-misi mencapai 85,71%. Pengujian kelayakan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 78,01, yang mengkategorikan sistem ini dalam predikat “Good Usability”.