ZAIDAH, HASNA (2024) PENERAPAN TEKNIK PERSONALISASI UNTUK SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN CONTENT-BASED FILTERING (TA.2.24.026). Diploma thesis, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional.
Full text not available from this repository.Abstract
ABSTRAK Di era digital saat ini, akses terhadap buku semakin mudah berkat platform daring yang menyediakan ribuan judul buku. Ada begitu banyak buku yang tersedia sehingga pembaca mungkin akan kesulitan untuk memilih buku yang sesuai dengan selera mereka. Sistem rekomendasi berbasis konten dikembangkan untuk membantu menyarankan buku yang sesuai dengan tujuan penelitian ini. Dengan meningkatnya jumlah buku yang tersedia di platform daring, menemukan buku yang sesuai dengan preferensi pembaca menjadi tantangan tersendiri. Data penelitian ini berasal dari set data buku yang diunduh dari Kaggle, yang kemudian diolah melalui berbagai tahap seperti prapemrosesan teks, perhitungan TF-IDF, dan cosine similarity. Pendekatan CRISP-DM digunakan dalam penelitian ini. Proses text-preprocessing dilakukan. Pembobotan TF-IDF diterapkan untuk mengukur pentingnya setiap kata dalam dokumen, diikuti dengan perhitungan cosine similarity untuk menentukan kesamaan antar buku. Hasil evaluasi model menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai Mean Average Precision (MAP) 96.71%, dan Mean Reciprocal Rank (MRR) 95.88%. Model yang telah dibangun kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web menggunakan framework Flask, yang memudahkan pengguna dalam mendapatkan rekomendasi buku yang relevan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu menciptakan sistem rekomendasi yang lebih baik yang disesuaikan dengan masing-masing pengguna dan meningkatkan proses untuk membantu mereka menemukan buku-buku yang menarik bagi mereka. Kata kunci : Sistem rekomendasi, Buku, Content-based filtering, TF-IDF, Flask.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | Unnamed user with email [email protected] |
| Date Deposited: | 21 Nov 2024 07:28 |
| Last Modified: | 21 Nov 2024 07:28 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/2691 |
Actions (login required)
 |
View Item |
