Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Muhammad Ainul Rozi
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Item-Based Collaborative Filtering untuk Rekomendasi Buku Sastra Muhammad Ainul Rozi; Anggi Yhurinda Perdana Putri; Sulistyowati Sulistyowati; Resa Uttungga
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2022: SNESTIK II
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (615.599 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2022.2877

Abstract

Buku merupakan hasil karya yang ditulis atau dicetak dengan halaman-halaman yang dijilid, pada satu sisi atau hasil karya ditujukan untuk sebuah penerbitan, buku dianggap berhasil jika buku tersebut dapat menggugah minat dari khalayak umum (sasaran) dalam memahami isi dari buku tersebut dan buku sastra merupakan buku yang memuat sebuah inspirasi dari keindahan. Sastra adalah semua buku yang berisi perasaan kemanusiaan kebenaran yang benar dan bermoral kesucian. dengan sentuhan, luas pandang dan bentuk yang mempesona. Dengan sangat pesatnya era digital di masa sekarang terdapat beberapa sistem yang dapat mendukung keputusan diantaranya adala sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi dapat membantu para pembaca buku dalam menentukan buku sastra yang akan dibaca, permasalahan tersebut dapat terjawab dengan menggunakan sistem rekomendasi menggunakan metode item-based collaborative filtering. Sistem rekomendasi dengan pendekatan item-based collaborative filtering ini mempunyai user (pengguna sistem) sebanyak 70 dan terdapat buku sastra sebanyak 35 buku, dengan melakukan proses kemiripan beberapa buku sastra yang ada pada metode lalu sistem dapat melanjutkan ke tahap proses pencarian prediksi dan nilai prediksi tertinggi yang akan mendapatkan rekomendasi buku sastra. Dari user dan buku sastra yang ada maka dilakukan pengujian (MAE) untuk menentukan besarnya error sehingga diperoleh nilai pengujian (MAE) sebesar 0,07.
Co-Authors Putri, Anggi Yhurinda Perdana Resa Uttungga Sulistyowati Sulistyowati