SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN METODE HYBRID FILTERING DENGAN MENGGABUNGKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT BASED FILTERING

IQBAL, RAMADHANY MUHAMMAD (2024) SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN METODE HYBRID FILTERING DENGAN MENGGABUNGKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT BASED FILTERING. Diploma thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

[thumbnail of SKRIPSI FULL_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
SKRIPSI FULL_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[thumbnail of COVER_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
COVER_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (146kB)
[thumbnail of ABSTRAK_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
ABSTRAK_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (33kB)
[thumbnail of Pengesahan Pembimbing_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
Pengesahan Pembimbing_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (440kB)
[thumbnail of Pengesahan Penguji_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
Pengesahan Penguji_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (461kB)
[thumbnail of DAFTAR ISI_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
DAFTAR ISI_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (142kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf] Text
DAFTAR PUSTAKA_123170042_RAMADHANY MUHAMMAD IQBAL.pdf

Download (163kB)

Abstract

Seiring berkembangnya teknologi informasi dan komunikasi telah ada banyak sistem
rekomendasi yang dibuat agar dapat sesuai dengan minat pengguna. Namun dengan kondisi
tersebut berdasarkan penelitian terdahulu masih banyak mesin pencari yang memberikan
hasil yang tidak sesuai dengan apa yang dicari oleh penggunanya (Adityatama, 2017).
Seperti contoh ketika pengguna mencari rekomendasi sebuah buku, hasil dari rekomendasi
tersebut masih kurang beragam. Sebagian besar penelitian dalam sistem rekomendasi hanya
berfokus pada peningkatan akurasi rekomendasi, namun akurasi bukanlah satu-satunya
faktor yang berkontribusi terhadap kualitas sistem rekomendasi. Keberagaman daftar
rekomendasi menjadi salah satu faktor penting lainnya (Ge et al., 2008). Oleh karena itu
dibutuhkan sebuah sistem pencari atau rekomendasi yang lebih akurat dan beragam.
Metode content based filtering sendiri adalah terbatasnya rekomendasi hanya pada
buku buku yang mirip metode tersebut memiliki kelemahan dimana harus sesuai dengan
rating dari user lain oleh karena itu metode hybrid filtering untuk yang merupakan gabungan
dari content based filtering dan juga collaborative filtering sehingga dapat mengatasi
kelemahan dari kedua metode tersebut dan dapat memberikan rekomendasi yang sesuai
dengan minat pengguna.
Hasil pengujian penerapan metode hybrid filtering pada sistem rekomendasi buku
didapatkan parameter k = 5 dari K-Nearest Neighbor dalam model hybrid filtering
merupakan parameter k yang paling optimal, hal ini dapat dilihat pada hasil pengujian
dengan Mean Absolute Error (MAE) sedangkan rasio pembagian dataset sebesar 80:20 dari
K-Nearest Neighbor dalam model hybrid filtering merupakan parameter k yang paling
optimal, hal ini dapat dilihat pada hasil pengujian dengan Mean Absolute Error (MAE)
mendapatkan hasil terendah yaitu sebesar 1.261. dan akurasi content based filtering
menghasilkan ketepatan 76% yang berarti dari 5 data rekomendasi menghasilkan rata-rata 3
sampai 4 data relevan.
Kata kunci : Buku, sistem rekomendasi, Hybrid Filtering, Collaboratice Filtering,
Content Based Filtering

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Buku, sistem rekomendasi, Hybrid Filtering, Collaboratice Filtering, Content Based Filtering
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: A.Md.SI Indah Lestari Wulan Aji
Date Deposited: 20 Jun 2024 03:49
Last Modified: 10 Jul 2024 07:21
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/39811

Actions (login required)

View Item View Item