Recommendation System for Collegian Student's Weekly Course Schedule - Susana Limanto; Heru Arwoko; Jason Austin Juwono (Jurnal Komputer Terapan, 2022)
Selama ini, penelitian terkait dengan penjawalan mata kuliah hanya  dilakukan dengan mempertimbangkan sisi institusi.  Namun, biasanya mahasiswa memiliki pertimbangan lain, seperti kegiatan rutin di luar kuliah, waktu perkuliahan, hari libur kuliah, dan jeda waktu tunggu antar mata kuliah.  Kondisi ini tidak pernah dipertimbangkan dalam penelitian yang ada. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi dengan menggunakan gabungan antara metode Depth First Search dan Simple Multi Attribute Ranking Technique. Metode Depth First Search digunakan untuk mencari semua kemungkinan alternatif jadwal. Semua alternatif jadwal yang didapatkan akan digunakan untuk menentukan jadwal yang paling sesuai dengan preferensi mahasiswa menggunakan metode Simple Multi Attribute Ranking Technique. Kinerja dari sistem dievaluasi melalui simulasi untuk mendapatkan rekomendasi jadwal mata kuliah bagi 28 mahasiswa. Hasil simulasi kemudian dibandingkan dengan jadwal ideal yang diinginkan oleh mahasiswa dan jadwal mata kuliah yang riil dijalani mahasiswa.  Akurasi dari jadwal yang direkomendasikan terhadap jadwal ideal yang diinginkan mahasiswa mencapai 70,8% dengan rata-rata waktu untuk menghasilkan jadwal yang direkomendasikan adalah 1,05 detik. Akurasi jadwal yang direkomendasikan meningkat menjadi sekitar 91% jika dibandingkan dengan jadwal mata kuliah yang riil dijalani oleh mahasiswa yang bersangkutan.  Jadi dapat disimpulkan bahwa penelitian yang dilakukan dapat membantu merekomendasikan jadwal kuliah mingguan mahasiswa secara riil