Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.313
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Indonesia Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Creative Information Technology Journal INTEGER: Journal of Information Technology Best Journal (Biology Education, Sains and Technology) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Soft Computing Exploration Jurnal Informatika Terpadu International Journal of Community Service Journal of Innovation Research and Knowledge Jurnal Riset Rumpun Ilmu Teknik (JURRITEK) Jurnal Riset Rumpun Ilmu Kesehatan (JURRIKES) Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Innovative: Journal Of Social Science Research Indonesian Vocational Research Journal Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi IJENSET Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
Mufti Ari Bianto
Universitas Muhammadiyah Lamongan
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)

 1 
Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Sekolah menggunakan Metode Content-Based Filtering Ryky Ardiansyah; Mufti Ari Bianto; Bagus Dwi Saputra
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5131

Abstract

Buku adalah sumber pengetahuan dan informasi yang dapat meningkatkan pemahaman siswa tentang berbagai topik. Siswa seringkali kesulitan dalam menemukan buku yang sesuai dengan preferensi yang diinginkan siswa karena kurangnya informasi mengenai berbagai jenis buku. Salah satu cara mengelola informasi ini adalah melalui penggunaan sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi telah terbukti efektif dalam mengatasi jumlah informasi yang tersedia dan memberikan rekomendasi buku sesuai dengan keinginan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan mengembangkan sistem yang dapat memberikan rekomendasi buku kepada siswa berdasarkan minat mereka dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Data buku yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 517 data buku yang berasal dari perpustakaan SMA Muhammadiyah 8 Sukodadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah content-based filtering. Untuk melakukan pembobotan dan menghitung tingkat kemiripan antar data buku, peneliti menggunakan algoritma TF-IDF dan cosine similarity untuk mengukur tingkat kemiripan antara vektor A dan vektor B. Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dibangun, sistem ini mampu memberikan rekomendasi berdasarkan tingkat kemiripan antar buku dengan menghasilkan nilai pembobotan cosine similarity sebesar 0,358. Angka tersebut menunjukkan bahwa perhitungan yang dilakukan oleh sistem berhasil dan memberikan rekomendasi yang sesuai dengan perhitungan skor menggunakan metode cosine similarity.
Recommendation Implementation of a Digital Book Recommendation System Using Item-Based Collaborative Filtering in a University Library Application.: Item-Based Collaborative Filtering, recommendation system, digital library, Pearson correlation, MAE. Mutsna, Mutsna; Mufti Ari Bianto; M. Cahyo Kriswantoro
Computer Science and Information Technology Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v6i2.10011

Abstract

This study implements the Item-Based Collaborative Filtering (IBCF) method for a digital book recommendation system within a web-based library application. The system accommodates two user types (administrator and student) with features for managing physical/digital books, barcode-based borrowing, and ebook rating functionality. The similarity matrix was calculated using Pearson Correlation based on student ratings, with predictions evaluated via Mean Absolute Error (MAE) to measure accuracy. Evaluation results show an MAE of [your MAE value], indicating a low level of prediction error. Book recommendations are displayed on the student dashboard based on highest ratings, enhancing user experience in reading material selection. This implementation demonstrates IBCF's effectiveness for limited datasets within a university library context.
Co-Authors A, Dwi Putra Adam Rizky Al’insani Adhani, Hamka Lukmanul Hakim AF Suryaning Ati MZ Afifah Agustin Ahmad Abdullah Fahmi Arbiansyah, Lutfi Ardian Hudi Ramadhani Aris Widodo Badriyatul Musyarofah Bagus Dwi Jauhari Bagus Dwi Saputra Bufa Al badi Eko Handoyo Fiqrul Labib Abdullah Hanif Azhar Ramadhan Heri Ardiansyah Hidayah, Septina Alfiani Kusrini Kusrini Kusrini, Kusrini M. Cahyo Kriswantoro Mala Rosa Aprillya Moch. Ryan Nurfebrianto Mohammad Hisyam Romadhon Mohammad Huda Adi Sanjaya Mubaarok, Ahmad Husni Muhammad Syaifuddin Alamsyah Mutsna, Mutsna Pratama, Alif Nanda Ramadhan, Bayu Putra Rifki Noor Rohman Rofiatun Solekha Ryky Ardiansyah Salasun Nisah SAPUTRA, BAGUS DWI Setiyowati, Putri Ayu Ika Sholikha, Hidayatin Sudarmawan Sudarmawan Tsalits Wildan Hamid Uswatun Chasanah Vico Tegar Rawo Wijoyo Wijayanti, Lusi Salsabilla Yuni Furoida Maknuna Zafi, Ali Zamani, Sevian Nadi Zufar Faiil Haq