Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Maulana Az Zahra Yusuf
Teknik Informatika/Fakultas Ilmu Komputer (Universitas Duta Bangsa Surakarta)
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode User-Based Collaborative Filtering pada Sistem Rekomendasi Buku Berbasis Dataset Publik Maulana Az Zahra Yusuf; Dwi Hartanti; Bondan Wahyu Pamekas
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan jumlah koleksi buku digital yang tersedia, sehingga pengguna sering mengalami kesulitan dalam menemukan buku yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi buku menggunakan metode User-Based Collaborative Filtering dengan memanfaatkan dataset publik Book-Crossing. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembentukan User-Item Matrix, perhitungan tingkat kemiripan antar pengguna menggunakan metode Cosine Similarity, serta proses pemberian rekomendasi berdasarkan weighted recommendation score. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Streamlit sehingga menyediakan antarmuka bagi pengguna untuk memperoleh rekomendasi buku dan dashboard admin untuk menampilkan hasil analisis data. Kinerja sistem dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), serta metrik Precision dan Recall. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi buku berdasarkan kemiripan preferensi pengguna dengan nilai RMSE sebesar 1,796, Precision sebesar 0,003, dan Recall sebesar 0,017. Selain itu, sistem berhasil menampilkan informasi analisis dataset, distribusi rating, buku terpopuler, pengguna paling aktif, serta visualisasi evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode User-Based Collaborative Filtering mampu diterapkan pada sistem rekomendasi buku berbasis dataset publik dan memberikan rekomendasi yang relevan sesuai pola penilaian pengguna.
Co-Authors Bondan Wahyu Pamekas Dwi Hartanti