How to cite: Puspa  Setia  Pratiwi  (2022)  Perancangan  Sistem  Rekomendasi  Berbasis  Model  Ontologi  Untuk  Rekomendasi Tempat Magang Mahasiswa, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (6). E-ISSN: 2548-1398
Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 6, Juni 2022

## PERANCANGAN  SISTEM  REKOMENDASI  BERBASIS  MODEL  ONTOLOGI UNTUK REKOMENDASI TEMPAT MAGANG MAHASISWA

## Puspa Setia Pratiwi
Institut Internasional Bioscientia Indonesia Jakarta, Indonesia Email: puspa.pratiwi@i3l.ac.id

## Abstrak
Memilih  tempat  magang  pendidikan  tinggi  di  universitas  bukanlah  tugas  yang mudah bagi mahasiswa. Berbagai macam tempat magang ditawarkan oleh masing- masing  universitas  yang  cara  penyampaian  dan  persyaratan  masuknya  berbeda. Sistem  rekomendasi  yang  dipersonalisasi  dapat  menjadi  cara  yang  efektif  untuk menyarankan  tempat  magang  yang  relevan  kepada  calon  siswa.  Makalah  ini memperkenalkan  pendekatan  baru  yang  mempersonalisasi  rekomendasi  tempat magang  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  individu  pengguna.  Pendekatan  yang diusulkan  mengembangkan  kerangka  kerja  sistem  penyaringan  hibrida  berbasis ontologi  yang  disebut  rekomendasi  tempat  magang  pribadi  berbasis  ontologi (RMBO). Pendekatan ini bertujuan untuk mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber  berdasarkan  kesamaan  ontologi  hierarkis  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  kepuasan  pengguna  dan  untuk  memberikan rekomendasi  yang  sesuai  kepada  siswa. Ontologi  digunakan  untuk  memformalkan dan  mensistematisasikan  representasi  domain  yang  diminati  dengan  mengonsep pengetahuan  tentang  domain ini dan mengekspresikan pengetahuan tersebut  dalam format  yang  dapat  dibaca  mesin  serta  dapat  dibaca  manusia.  Sistem  kami mengeksplorasi  ontologi  terutama  untuk  tujuan  pembuatan  profil  pengguna. Pengetahuan  yang  digunakan  dalam  ontologi  dapat  digunakan  untuk  memberikan gambaran  lengkap  tentang  profil  pengguna.  Untuk  pekerjaan  di  masa depan,  kami akan memperkaya repositori kami dengan menyerap lebih banyak sumber data dan menggabungkan  pendekatan  penyaringan  informasi  seperti  memanfaatkan pendekatan penyaringan hibrida yang menggabungkan penyaringan berbasis konten dan penyaringan berbasis kolaboratif.
Kata  kunci :  Ontology  modelling,  Recommendation  System,  Ontology-based  user profiles.

## Abstract
Choosing  a  higher  education  internship  at  a  university  is  not  an  easy  task  for students. Different types of internships are offered by each university, with different delivery  methods  and  entry  requirements.  A  personalized  recommendation  system can be an effective way to suggest relevant internships to prospective students. This paper  introduces  a  new  approach  that  personalizes  internship  recommendations according  to  the  user's  individual  needs.  The  proposed  approach  develops  an ontology-based  hybrid  screening  system  framework  called  ontology-based  private internship recommendation (RMBO). This approach aims to integrate information
from  various  sources  based  on  similar  hierarchical  ontologies  with  the  aim  of increasing  user  efficiency  and  satisfaction  and  to  provide  appropriate recommendations  to  students.  Ontologies  are  used  to  formalize  and  systematize representations  of  domains  of  interest  by  conceptualizing  knowledge  about  these domains  and  expressing  that  knowledge  in  both  machine-readable  and  human- readable formats. Our system explores ontologies primarily for the purpose of user profiling.  The  knowledge  used  in  the  ontology  can  be  used  to  provide  a  complete picture  of  a  user's  profile.  For  future  work,  we  will  enrich  our  repository  by absorbing  more  data  sources  and  incorporating  information  filtering  approaches such as utilizing a hybrid filtering approach combining content based filtering and collaborative based filtering.

## Keywords: Ontology modelling, Recommendation System, Ontology-based user
profiles.

## Pendahuluan
Ontologi  digunakan  untuk  memformalkan  dan  mensistematisasikan  representasi domain  yang  diminati  dengan  mengonsep  pengetahuan  tentang  domain  ini  dan mengekspresikan    pengetahuan  tersebut  dalam  format  yang  dapat  dibaca  mesin  serta dapat  dibaca  manusia  (Sosnovsky  &  Dicheva,  2010).  Ontologi  dianggap  sebagai  cara yang efektif untuk memodelkan, mengelola, dan memanfaatkan konten berbasis internet dengan  lebih  baik.  Dibandingkan  dengan  metode  lain,  seperti  pembelajaran  mesin  dan teknik penambangan data, sistem berbasis Ontologi menawarkan pengetahuan berbasis domain  yang  lebih  dalam,  konseptualisasi  dan  representasi  domain  yang  lebih  tepat, benar  dan  eksplisit,  serta  representasi  model  pengguna  yang  lebih  kaya  dan  tidak ambigu yang memfasilitasi fleksibilitas, penggunaan kembali, dan interoperabilitas dari desain  dan  implementasi  sistem  (Gauch,  Speretta,  Chandramouli,  &  Micarelli,  2007). Ontologi pengetahuan domain sebagai representasi hierarkis dari pengetahuan deklaratif yang  diperlukan  untuk  tugas  rekomendasi.  Model  menjelaskan  bagaimana  pedoman praktik  klinis,  teori  perubahan  perilaku,  dan  strategi  perubahan  perilaku  terkait  akan berinteraksi  dalam  model.  Juga,  tindakan  yang  dapat  membantu  pengguna  dalam mencapai  tujuan  yang  sedang  mereka  kerjakan.  Pengetahuan  domain  diperoleh  dari pedoman  pakar  domain  kemudian  diubah  menjadi  ontologi  domain  setelah mendefinisikan hubungan logis di antara sumber- sumber pengetahuan.
Ontologi telah menjadi semakin penting untuk mendukung sistem, sesuai dengan web semantik, telah menjadi bagian integral dari web semantik, dan sekarang dianggap sebagai  salah  satu  elemen  inti  dari  tumpukan  web  semantik  dan  "kunci  pengaktifan kunci  "web  semantik teknologi"  (Kristanto,  n.d.).  Saat  ini,  beberapa  metodologi pengembangan ontologi ada untuk membantu insinyur ontologi dan pakar domain untuk membuat,  menggunakan  kembali,  dan  memelihara  ontologi  mereka.  Metodologi tinjauan pertama yang dibangun untuk pengembangan ontologi adalah METONTOLOGY    terdiri  dari  empat  tahap  (i)  mengidentifikasi  tujuan  dan  ruang lingkup  (yaitu  menentukan  mengapa  ontologi  diinginkan  dan  memutuskan  seberapa formal  ontologi  perlu)  (ii)  membangun  ontologi  tersebut  (Fernández-López,  Gómez-
Pérez, & Juristo, 1997). Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pendekatan hybrid dan  menggunakan  metodologi  yang  ada  untuk  mengembangkan    solusi    untuk merepresentasikan.  pengetahuan  pekerjaan  secara  semantik.  Dalam  melakukannya, metodologi  pengembangan  ontologi  yang  ada  diambil  seperti  METONTOLOGY  yang memberikan panduan untuk membuat dan memelihara ontologi (Fernández-López et al., 1997).
Penelitian di bidang personalisasi telah dilakukan dalam kecerdasan  buatan (AI), pengambilan data, dan penambangan data  (Schiaffino & Amandi, 2009). Implementasi sistem  rekomendasi  yang  dihasilkan  dari  upaya  ini  memanfaatkan  teknik  AI  seperti representasi  pengetahuan.  Personalisasi  biasanya  didasarkan  pada  profil  pengguna. Profil  tersebut  menangkap  preferensi  pengguna  dan  karakteristik  lain  yang memungkinkan  sistem  untuk  menyajikan  informasi  yang  relevan  (Fernández-López  et al.,  1997).  Profil  pengguna  adalah  bagian  dari  informasi  penting  tentang  seseorang. Dalam  konteks  sistem  kami,  untuk  mengumpulkan  data  untuk  pembuatan  profil pengguna,  sistem  mengumpulkan  data  mentah  dari  Pengguna  baik  secara  eksplisit dengan  intervensi  manusia  langsung  atau  secara  implisit  dengan  secara  otomatis memantau  tindakan  atau  perilaku  pengguna  (Cipta,  2018).  Personalisasi  biasanya didasarkan  pada  profil  pengguna.  Profil  tersebut  menangkap  preferensi  Pengguna  dan karakteristik lain yang memungkinkan sistem untuk menyajikan informasi yang relevan. Studi  sebelumnya  telah  mendefinisikan  atau  menggunakan  kembali  ontologi  untuk mewakili pengguna.
Definisi  personalisasi  yang  paling  diterima  dalam  literatur  adalah  “memberikan pengguna  apa  yang  mereka  inginkan  dan  perlukan  tanpa  mengharuskan  mereka  untuk memintanya  secara  eksplisit”(Germanakos  &  Belk,  2016).  Personalisasi  adalah penyediaan  produk,  layanan,  atau  informasi  yang  disesuaikan  untuk  individu  yang terkait  dengan  produk  atau  layanan”.  Personalisasi  dapat  dipahami  sebagai  sistem rekomendasi  yang  menyediakan  item  yang  relevan  kepada  pengguna,  untuk meningkatkan  atau  meningkatkan  pengalaman  mereka  saat  menggunakan  web,  sesuai dengan kebutuhan pengguna dan umpan balik yang dikumpulkan oleh sistem (Saragih, Manullang, & Hutahaean, 2020).
Secara   khusus,   kontribusi   utama adalah  desain  arsitektur  sistem  yang diusulkan berdasarkan kombinasi ontologi dan aturan. Arsitektur sistem menggabungkan tiga (3) layer (lapisan) yang berbeda (Afdhal, 2013).

## Figure 1 Rancangan Arsitektur Sistem
1. Pertama,  adalah  lapisan  Data  yang  mengumpulkan  informasi  tentang  karakteristik pengguna untuk akhirnya membangun representasi semantik dari pengetahuan ini.
2. Kedua, layer Modeling berisi mesin penalaran dan seperangkat aturan.
3.Terakhir,  lapisan  ketiga  adalah  lapisan  Aplikasi  yang  menyediakan  alat  bagi pengembang  tidak  hanya  untuk  membuat  sistem  dipersonalisasi,  tetapi  juga  untuk menambah,  mengedit,  dan  menghapus  pengetahuan  dan  aturan.  Informasi  yang ditangkap  dalam  arsitektur  ini  dibagi  menjadi  empat  entitas  utama:  pengguna, aktivitas,  dan  strategi  pembinaan.  Informasi  ini  dimodelkan  sebagai  ontologi  di lapisan  Modeling.  Informasi  yang  dimodelkan  meliputi  karakteristik  pengguna, strategi dan tujuan pembinaan serta fitur adaptasi. Aktivitas seperti tingkat intensitas aktivitas  fisik  pengguna.  Dengan  demikian,  kita  dapat  merepresentasikan  desain arsitektur sistem yang ditunjukkan pada Gambar di bawah ini.
Dalam  sistem  ini,  pengguna  diwakili  melalui  ontologi  profil  Pengguna,  yang berisi  informasi  tentang  pengguna  yang  perlu  menghasilkan  proses  dan  aktivitas pembinaan yang dipersonalisasi. Setelah pengguna masuk  ke sistem melalui antarmuka Pengguna,  profil  yang  sesuai  dibuat dan  dimasukkan  dalam  basis  pengetahuan,  yang sebelumnya berisi model-model ontologi.
Arsitektur  terdiri  dari  tiga  komponen  utama:  (1)  Database  Server  (2)  Knowledge Engine  Server;  dan  (3)  Server  Aplikasi  (App.  Server),  yang  dijelaskan  sebagai berikut:
● Server Basis Data
● Server Mesin Pengetahuan; dan
● Server Aplikasi
Mesin pengetahuan ontologis dikerahkan di server ini, yang terdiri dari basis pengetahuan dan modul inferensi. Modul inferensi terdiri dari Aturan, yang diperoleh dari pakar domain dalam sebagian besar aturan yang dikodekan, dalam format Bahasa Aturan Web Semantik (SWRL). SWRL adalah bahasa aturan dari web semantik.

## Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penulisan artikel ini adalah literature review.Yaitu sebuah  pencarian  literatur  baik  internasional  maupun  nasional  yang  dilakukan  dengan
menggunakan  database  EBSCO,  ScienceDirect,  dan  Proquest.  Pada  tahap  awal pencarian  artikel  jurnal  diperoleh  21.939  artikel  dari  2007  sampai  2015  menggunakan kata  kunci  "Model  Ontologi",  "Rekomendasi  tempat  magang”  dieksplorasi  relevansi dengan  artikel  untuk  dikompilasi.  Dari  jumlah  tersebut  hanya  sekitar  53  artikel  yang dianggap relevan. Dari jumlah artikel karena tidak ada 10 artikel yang memiliki kriteria penuh,  8  artikel  yang  berkualitas  menengah,  dan  dua  artikel  yang  berkualitas  rendah (Ariyanti, 2020).

## Hasil dan Pembahasan
Bagian ini membahas tentang bagaimana pengembangan ontologi.
Tahap  I:  Mempelajari  terminologi  yang  digunakan  dalam  website  aplikasi  magang  di internet.
Penelitian  ini  akan  diawali  dengan  kajian  pada  website  aplikasi  magang khususnya  untuk  mahasiswa  IT  di  internet.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memahami teknik dan aplikasi terkini yang ditawarkan oleh situs web aplikasi magang sebagai  layanan  kepada  pengguna.  Kajian  ini  melakukan  review  pada  website aplikasi magang  akan  membantu  untuk  menemukan  teknologi  dan  aplikasi  baru  untuk meningkatkan  pengalaman  aplikasi  magang  pengguna  saat  berselancar  untuk  aplikasi magang  di  web.  Berbagai  situs  web  aplikasi  magang  dibandingkan  dan  fitur-fitur  di setiap  situs  dipelajari  secara  menyeluruh  untuk  membuat  aplikasi  magang  baru  untuk dimasukkan ke dalam portal komunitas aplikasi magang.
Tahap  II:  Mempelajari  teknologi  web  dan  bagaimana  itu  dapat  diintegrasikan dengan  teknologi  internet  dalam  aplikasi  posisi  magang  studi  lebih  lanjut  tentang teknologi  web  akan  membantu  menentukan  kelayakan  integrasi  teknologi  web  dan sistem  posisi  magang  untuk  mengembangkan  portal  komunitas  aplikasi  magang  satu atap  yang  menawarkan  layanan  yang  nyaman,  andal,  dan  personal  bagi  pengguna. Berbagai portal komunitas aplikasi magang dipelajari untuk mengungkapkan teknologi web yang digunakan untuk mempromosikan layanan posisi magang di portal.
Tahap  III:  Meninjau  dan  membandingkan  metodologi  model  ontologi  dan mengusulkan model ideal untuk rekomendasi posisi magang di sistem yang diusulkan. Ada  banyak  metode  untuk  rekayasa  ontologi.  Namun,  tidak  ada  kesepakatan  tentang prinsip-prinsip  yang  harus  memandu  pemodelan  ontologis.  Tampaknya  pendekatan  ini heterogen, dan belum ada yang siap. Dalam kasus kami, ontologi profil pengguna yang diusulkan  mengikuti  metodologi  Methontology  [6].  Oleh  karena  itu,  meninjau  model berbasis pengetahuan akan mengungkapkan lebih banyak petunjuk dalam mengusulkan model yang ideal untuk rekomendasi posisi magang di sistem yang diusulkan.
Pilihan Methontology didorong oleh kebutuhan untuk mengadopsi konsep dalam langkah-langkah  yang  terdefinisi  dengan  baik.  Dengan  demikian,  adopsi  metodologi yang  memiliki  definisi  yang  jelas  tentang  tugas  yang  harus  dilakukan  lebih  disukai. Pendekatan  ini  terdiri  dari  tujuh  tahap:  Spesifikasi,  Perolehan  Pengetahuan, Konseptualisasi,  Integrasi,  Implementasi,  Evaluasi,  dan  Dokumentasi.  Studi  ini  juga
akan membandingkan model berbasis pengetahuan dan mengusulkan model yang ideal untuk rekomendasi posisi magang.

## Figure 2 Contoh Model Ontologi yang digunakan untuk profil tempat Magang
Tahap IV: Mengumpulkan dan menganalisis data untuk kebutuhan system.
Untuk mengumpulkan pengetahuan dan persyaratan untuk posisi magang, kami menggunakan  situs  web  magang  resmi  sebagai  sumber  utama  informasi  magang. Panel  ahli  akan  diundang  untuk  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini.  Pengetahuan dalam  domain  tertentu  dapat  diperoleh  melalui  komunikasi  dengan  pakar.  Melalui konsultasi  dengan  pakar  dan  literatur  yang  relevan,  pengetahuan  yang  diperoleh memberikan  dasar-dasar  untuk  membangun  model  konseptual  yang  mewakili pengetahuan. Tujuan menerapkan ilmu yang diperoleh dalam penelitian ini adalah:
● untuk mengidentifikasi pengetahuan domain
● untuk  dikembangkan  dan  secara  eksplisit  mewakili  aturan  untuk  proses pengambilan keputusan
● untuk membangun model pengetahuan
● untuk menguraikan dan menganalisis proses pengambilan keputusan
Keberhasilan  sistem  berbasis  pengetahuan  adalah  bahwa  pengetahuan  yang digunakan kaya dan spesifik domain. Sangat penting untuk memahami dan memutuskan pengetahuan  apa  yang  harus  digunakan,  bagaimana  memperoleh  pengetahuan  ini, metode  apa  yang  paling  cocok  untuk  menganalisis  pengetahuan  yang  diperoleh  ini, bagaimana  menafsirkan  hasil  analisis  dan  kemudian  mensistematisasikan  interpretasi untuk mewakili pengetahuan yang diperoleh, menghasilkan aturan dari model berbasis pengetahuan dan mengaturnya sedemikian rupa sehingga dapat dikodekan dengan  tepat (Rahman, 2020). Pengenalan domain dan identifikasi masalah adalah tahap pertama dari metodologi  penelitian.  Tahap  ini  memberikan  latar  belakang  yang  diperlukan  untuk memahami  masalah  keputusan  untuk  mengidentifikasi  ruang  lingkup  dan  kedalaman masalah  sebelum  memulai  lebih  jauh  dengan  elisitasi  pengetahuan  itu.  Pendekatan untuk pengenalan domain dan identifikasi masalah ini tidak boleh terbatas pada bahan bacaan  saja  (misalnya  buku  teks)  (Prawira,  2017).  Pada  awalnya,  mengalami  domain
masalah  dan  lingkungannya  akan  memberikan  lebih  banyak  wawasan dan pemahaman yang lebih dalam tentang yang dipelajari.
Tahap V: Membangun dan model berbasis ontologi.
Kami  membangun  tiga  ontologi  dalam  sistem  yang  diusulkan.  Ini  adalah ontologi  kursus,  ontologi  siswa dan  ontologi  pekerjaan.  Pengetahuan,  diwakili  oleh ontologi, dapat digabungkan menjadi satu ontologi tunggal, seperti yang ditunjukkan dalam makalah  ini.  Untuk  menguji  sistem  kami,  diputuskan  bahwa  ontologi  domain adalah kursus Grafik Komputer.
Tahap VI: Mengembangkan prototipe modul rekomendasi posisi magang.
Setelah  membangun  model  berbasis  ontologi,  tahap  pengembangan  dimulai dengan  prototipe  modul  rekomendasi  posisi  magang.  Modul  ini  akan  diintegrasikan dengan  teknologi  web  agar  dapat  diakses  secara  online.  Kami  menerapkan  kerangka kerja sistem yang diusulkan di Java dan menjalankannya pada prosesor Intel(R) Core i5, dengan CPU 1 GHz.

## Figure 3 Metode Pengembangan Aplikasi Sistem Rekomendasi
Tahap  VII: Evaluasi  modul  terhadap  kriteria  kinerja.  Evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan  pendekatan  offline  dan  online,  yang  memanfaatkan  beberapa  metrik evaluasi seperti akurasi relevansi daftar dan akurasi peringkat

## Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  kami  telah  menganalisis  sumber  pengetahuan  dan mengembangkan  model  ontologis.  Kerangka  kerja  yang  diusulkan  dapat  dimanfaatkan melalui  model  ontologis  untuk  menyaring  item  untuk  posisi  magang  yang  ditawarkan oleh perusahaan atau universitas. Sistem kami mengeksplorasi ontologi terutama untuk tujuan pembuatan profil pengguna. Pengetahuan yang digunakan dalam ontologi dapat digunakan  untuk  memberikan  gambaran  lengkap  tentang  profil  pengguna.  Untuk pekerjaan  di  masa  depan,  kami  akan  memperkaya  repositori  kami  dengan  menyerap lebih  banyak  sumber  data  dan  menggabungkan  pendekatan  penyaringan  informasi seperti  memanfaatkan  pendekatan  penyaringan  hibrida  yang  menggabungkan
penyaringan  berbasis  konten  dan  penyaringan  berbasis  kolaboratif.  Pada  fase berikutnya,  kami  berencana  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  pengguna  melalui pendekatan  implisit  dengan  mengumpulkan  informasi  pengguna  dari  jejaring  sosial, seperti LinkedIn, untuk menyebutkan beberapa. Kami berencana untuk menggabungkan penyaringan  berbasis  kolaboratif  dengan  penyaringan  berbasis  konten  pada  sistem  ini (RMBO).
Ini  juga  mempertimbangkan  konsep-konsep  terkait  yang  akrab  yang  terbukti dalam  profil  siswa  dan  tempat  magang,  menentukan  kesamaan  di  antara  mereka. Selanjutnya, RMBO dapat menggunakan teknik pemetaan ontologi, merekomendasikan pekerjaan  yang  akan  tersedia  setelah  selesainya  setiap  tempat  magang.  Metode  ini memungkinkan  siswa  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  komprehensif  tentang tempat  magang  berdasarkan  relevansinya,  menggunakan  pemetaan  ontologi  dinamis untuk menghubungkan profil tempat magang dan profil siswa dengan profil pekerjaan. Selain itu, kami berencana untuk melakukan lebih banyak eksperimen dengan berbagai siswa yang sebenarnya dari berbagai jurusan universitas dan latar belakang pendidikan untuk  meningkatkan  proses  rekomendasi.  Selain  itu,  kami  bertujuan  untuk  membuat prototipe untuk memungkinkan pengiriman rekomendasi.

## BIBLIOGRAFI
Afdhal,  Afdhal.  (2013).  Studi  Perbandingan  Layanan  Cloud  Computing. Jurnal Rekayasa Elektrika , 10 (4), 192–201.
Ariyanti,  Amalia  Dewi.  (2020).  Penggunaan  Teknologi  Virtual  Reality  Dalam Penurunan Rasa Nyeri Pada Anak. Jurnal Keperawatan , 10 (1), 49–56.
Cipta, Anggun. (2018). Analisis Feature dan Machine Learning Untuk Pencarian Web. Jurnal Sistem Cerdas , 1 (1), 1–9.
Fernández-López,  Mariano,  Gómez-Pérez,  Asunción,  &  Juristo,  Natalia.  (1997).
Methontology: from ontological art towards ontological engineering .
Gauch,  Susan,  Speretta,  Mirco,  Chandramouli,  Aravind,  &  Micarelli,  Alessandro. (2007). User profiles for personalized information access. The Adaptive  Web , 54– 89.
Germanakos,  Panagiotis,  &  Belk,  Marios.  (2016).  User  Modeling.  In Human-Centred Web Adaptation and Personalization (pp. 79–102). Springer.
Kristanto,  L.  Y.  Dedy.  (n.d.). Program  Magister  Ilmu  Religi  dan  Budaya  Universitas Sanata Dharma Yogyakarta .
Prawira,  Zetry.  (2017). Pengaruh  Animal  Spirits  Terhadap  Evaluasi  Keputusan Investasi  TI  (Studi  Kasus:  Industri  Startup  TI) .  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.
Rahman, M. Taufiq. (2020). Filsafat Ilmu Pengetahuan . Prodi S2 Studi Agama-Agama UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
Saragih,  Megasari  Gusandra,  Manullang,  Sardjana  Orba,  &  Hutahaean,  Jeperson.
(2020). Marketing Era Digital . CV. Andalan Bintang Ghonim.
Schiaffino,  Silvia,  &  Amandi,  Analía.  (2009).  Intelligent  user  profiling.  In Artificial intelligence an international perspective (pp. 193–216). Springer.
Sosnovsky,  Sergey,  &  Dicheva,  Darina.  (2010).  Ontological  technologies  for  user modelling. International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies , 5 (1), 32– 71.

## Copyright holder:
Puspa Setia Pratiwi (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: