REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN KAMPUS DENGAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING

Abstract

Artikel ini menawarkan alternatif solusi atas banyaknya jumlah buku yang terdapat dalam perpustakaan sehingga membuat beberapa mahasiswa kesulitan dalam menentukan pilihan mengenai buku yang tepat sesuai dengan ketertarikan mahasiswa. Metode rekomendasi yang akurat bisa menjadi sebuah solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut.  Metode item-based collaborative filtering merupakan metode yang memberikan prediksi sebuah item kepada pengguna berdasarkan ketertarikan dan opini dari pengguna lain. Penelitian ini menggunakan metode item-based collaborative filtering yang diterapkan pada rekomendasi untuk memberikan rekomendasi buku kepada mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data buku dan pengunjung dari tahun 2016 hingga 2019. Metode item-based collaborative bekerja dengan mencari nilai kemiripan suatu item yang belum pernah diberikan rating dengan item yang telah diberi rating menggunakan persamaan cosine similarity. Hasil perhitungan kemiripan antar item digunakan pada perhitungan prediksi rating menggunakan persamaan Weighted sum yang nilai prediksinya akan dijadikan rekomendasi kepada mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode item-based collaborative filtering mampu memberikan rekomendasi kepada mahasiswa dengan persentase pengujian akurasi MAPE sebesar 22% dan pengujian akurasi MAE sebesar 0.568.