Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku Berbasis Content-Based Filtering dengan Pembobotan TF-RF - Sadesty Rahmadhani; Lutfi Hakim; Galih Hendra Wibowo (Jurnal Informatika Polinema, 2024)
Aplikasi manajemen buku di perpustakaan biasanya menyediakan berbagai buku digital yang dapat diakses secara online. Ini memungkinkan pengguna menggunakan fitur pencarian yang didukung teknologi sistem rekomendasi untuk menemukan buku sesuai minat mereka. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi pencarian buku dengan metode Content-Based Filtering yang dikombinasikan dengan algoritma Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF) untuk meningkatkan akurasi sistem pencarian pada aplikasi E-Library Perpustakaan Politeknik Negeri Banyuwangi. Pada penelitian ini, 6148 judul buku berbahasa Indonesia digunakan sebagai dataset. Proses pengembangan melibatkan beberapa tahap, yaitu pengumpulan data, preprocessing, pembobotan TF-RF, perhitungan kemiripan menggunakan Cosine Similarity, pengambilan nilai tertinggi dengan Quick Sort, dan evaluasi dengan mencari nilai presisi. Setelah melalui tahap evaluasi menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan memiliki nilai presisi rata-rata 86%, dibandingkan dengan 51% pada sistem pencarian buku di aplikasi E-Library yang ada. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Content-Based Filtering dengan algoritma TF-RF dapat secara signifikan memperbaiki akurasi dan relevansi sistem pencarian buku, meskipun masih ada keterbatasan dalam menangani kata kunci yang tidak lengkap atau lebih dari satu suku kata. Penelitian ini menyimpulkan bahwa implementasi metode Content-Based Filtering dan TF-RF dapat meningkatkan performa sistem rekomendasi pencarian buku secara signifikan, menawarkan solusi yang lebih efektif dan efisien bagi pengguna dalam menemukan buku yang diinginkan di E-Library Perpustakaan Politeknik Negeri Banyuwangi.