IMPLEMENTASI ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING UNTUK REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU PERPUSTAKAAN BERBASIS WEB STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UKDW

23090495, Edwin Yakub Winarto (2014) IMPLEMENTASI ALGORITMA COLLABORATIVE FILTERING UNTUK REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU PERPUSTAKAAN BERBASIS WEB STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UKDW. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Sistem Informasi) 23090495_Bab1_Bab5_Daftarpustaka.pdf Download (4MB)
	Text (Skripsi Sistem Informasi) 23090495_Bab2-sd-Bab4_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (12MB) | Request a copy

Abstract

Perpustakaan Universitas Kristen Duta Wacana (UKDW) melayani civitas akademika dengan mendukung mereka dalam menyediakan fasilitas dan layanan perpustakaan yang membantu dalam proses belajar mengajar mahasiswa, melakukan penelitian, hingga mengembangkan diri sesuai dengan bidang minat masing-masing program studi. Program studi ikut mengambil peran dalam mengembangkan koleksi perpustakaan berdasarkan kemajuan kurikulum dan perkembangan ilmu pengetahuan. Permasalahan mulai terjadi ketika dalam mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan yang begitu cepat, koleksi buku-buku di perpustakaan terus bertambah hingga banyak buku yang terabaikan oleh mahasiswa karena berbagai faktor, salah satunya ialah kurangnya promosi atau penawaran dari perpustakaan akan buku-buku yang mereka miliki. Dalam penelitian ini, dibangun suatu sistem yang dapat merekomendasikan buku perpustakaan pada mahasiswa. Rekomendasi dibuat berdasarkan riwayat peminjaman mahasiswa yang diolah dengan algoritma Collaborative Filtering. Algoritma Collaborative Filtering bekerja dengan menemukan himpunan subjek yang mirip, dan hanya merekomendasikan objek yang ada pada himpunan tersebut. Hasil rekomendasi akan keluar setiap mahasiswa melakukan transaksi peminjaman di perpustakaan maupun menambahkan data peminjaman buku dari dalam sistem. Sistem akan menampilkan dua jenis rekomendasi yaitu User Based Collaborative Filtering yang menampilkan semua buku yang belum pernah dipinjam pengguna yang diberi rekomendasi namun sudah pernah dipinjam pengguna lain yang memiliki riwayat peminjaman yang mirip dengan pengguna yang akan diberi rekomendasi, dan Item Based Collaborative Filtering yang bekerja berdasarkan masukan dari pengguna berupa buku yang menarik perhatian mereka dan menampilkan buku buku yang mirip karena kesamaan peminjam buku tersebut. Penelitian ini akan menghasilkan suatu program bantu bagi perpustakaan dan mahasiswa dalam menunjang pembelajaran terhadap program studi yang ditekuni. Algoritma Collaborative Filtering bekerja melalui dua tahap, tahap pertama dengan menghitung Sim atau kemiripan antara dua pengguna dengan membandingkan selisih frekuensi peminjaman buku yang sama di keduanya. Tahap kedua menghitung nilai rekomendasi akhir buku melalui total hasil kali Sim dengan frekuensi peminjaman buku yang akan ditawarkan milik pengguna lain dibagi dengan total Sim. Besar kecilnya Sim dan frekuensi peminjaman akan mempengaruhi naik turunnya nilai akhir rekomendasi.

Actions (login required)

View Item