Sistem Rekomendasi Pemilihan Buku Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering pada Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sukabumi - Ergina Kamilia Putri (STMIK IKMI Cirebon, 2021)
Abstract- The book is a reference because it has a function, it is available in the library so that it can be used by everyone. Almost every book is in the library, it's just that some people are still confused in choosing what books to read. Therefore, a book recommendation system was created, especially now that almost every library system runs online. With the recommendation system, library users can read books according to the recommendations that have been given. The purpose of this study was to create a book recommendation system at the Muhammadiyah University of Sukabumi library and to see the value of accuracy in making a recommendation system. The method used in this research is using the Collaborative Filtering method, with various calculations from finding the similarity, predictive value to the accuracy value of the recommendations obtained. Based on the results of the research that has been done, it shows that Collaborative Filtering produces an accuracy value of 93%, which means that the recommendation system with this method has very good accuracy results. Abstrak- Buku merupakan sebuah referensi karena memiliki fungsi, tersedia di dalam perpustakaan sehingga dapat dipakai oleh semua orang. Hampir setiap buku ada di dalam perpustakaan hanya saja beberapa orang masih kebingungan dalam pemilihan buku apa yang harus dibaca. Maka dari itu dibuat sebuah sistem rekomendasi buku terutama saat ini hampir setiap sistem perpustakaan berjalan secara online. Dengan adanya sistem rekomendasi, para pengguna perpustakaan dapat membaca buku sesuai dengan hasil rekomendasi yang telah diberikan. Tujuan dari penelitian ini untuk membuat sistem rekomendasi buku pada perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sukabumi dan melihat nilai akurasi dalam pembuatan sistem rekomendasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan metode Collaborative Filtering, dengan adanya berbagai perhitungan dari pencarian nilai kemiripan ataupun similarity, nilai prediksi hingga ke nilai akurasi dari hasil rekomendasi yang didapatkan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa Collaborative Filtering menghasilkan nilai akurasi 93% yang artinya sistem rekomendasi dengan metode ini sangat baik hasil akurasinya.