## SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING
Andrew Hans Ritdrix *1) , Panji Wisnu Wirawan *2)
** Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro
1) andrewhansr@gmail.com, 2) maspanji@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  permasalahan  yang  sering  dijumpai  oleh  para  pembaca  buku  adalah  menentukan buku-buku yang akan mereka baca selanjutnya. Kesulitan pembaca buku dalam menentukan buku yang akan dibaca disebabkan oleh banyaknya jumlah buku dan beragamnya jumlah buku yang ada.  Solusi  untuk  permasalahan  yang  dialami  pembaca  adalah  dengan  menerapkan  sistem rekomendasi  buku  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  buku  kepada  pembaca  buku.  Metode item-based  collaborative  filtering  dipilih  sebagai  metode  yang  diterapkan  pada  sistem rekomendasi  buku  dikarenakan  metode  item-based  collaborative  filtering  memberikan  hasil rekomendasi berdasarkan nilai kemiripan antar buku. Pengguna akan lebih tertarik dengan buku yang  memiliki  nilai  kemiripan  yang  sama.  Artikel  ini  mengusulkan  pengembangan  sistem rekomendasi buku berbasis web yang memanfaatkan metode item-based collaborative filtering untuk  rekomendasi  buku  dengan  nilai  MAE  0,962858.  Pengembangan  sistem  rekomendasi  ini menggunakan  model  pengembangan  waterfall,  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan sistem  manajemen  basis  data  MySQL.  Sistem  ini  akan  menghasilkan  rekomendasi  buku  yang memudahkan pengguna dalam menentukan buku yang akan dibaca selanjutnya.

## Kata Kunci: sistem rekomendasi, collaborative filtering, item-based

## ABSTRACT
One of the problems which often faced by the book readers is to decide which books to read next. This struggle faced by the book readers to decide which books to read are caused by the amount of  books  and  the  variety  of  the  books.  The  solution  to  the  problem  is  by  applying  book recommendation system which recommends books to the book readers. Item-based collaborative filtering method selected as the method applied to the book recommendation system because item- based collaborative filtering method provide the recommendation based on the similarity of the books. Users are more interested in the books which have something in common or similar. This article suggests the development of web-based book recommendation systems by using item-based collaborative  filtering  method  for  book  recommendation  with  MAE  value  0,962858.  The development  of  this  system  using  waterfall  model,  PHP  as  the  programming  language,  and MySQL  as  the  database  management  system.  The  book  recommendation  system  helps  by providing the recommended books to the users.
Keywords: recommendation system, collaborative filtering, item-based

## 1. P ENDAHULUAN
Sistem  rekomendasi  dapat  digunakan untuk  memprediksi  barang  tertentu  yang disukai oleh pengguna atau untuk mengidentifikasi  beberapa  barang  yang mungkin disukai oleh pengguna tertentu [2].
Sistem rekomendasi memberikan rekomendasi barang-barang kepada penggunanya berdasarkan preferensi eksplisit  dan  implisit,  preferensi  dari pengguna lain, dan atribut dari barang yang direkomendasikan  [8].  Sistem  rekomendasi dapat  ditemukan  pada  situs-situs  belanja online seperti  eBay,  Alibaba,  OLX,  yang menjual  pakaian,  barang-barang elektronik, peralatan  rumah  tangga,  dan  yang  lainnya. Sistem  rekomendasi  juga  dapat  ditemukan pada situs yang murni memberikan rekomendasi  kepada  penggunanya,  seperti situs  MovieLens  dan  Internet  Movie Database (IMDb) yang memberikan rekomendasi film yang akan ditonton kepada penggunanya.
Banyaknya  jumlah  buku  membuat pembaca terkadang kesulitan dalam menentukan buku yang hendak mereka baca selanjutnya.Terkadang  dijumpai  pembaca yang hanya ingin membaca buku-buku yang dengan reputasi penjualan terbaik. Ada pula pembaca  yang  hanya  ingin  membaca  buku yang  mirip  dengan  buku-buku  yang  pernah dibaca  sebelumnya.  Tidak  jarang  juga ditemui  pembaca  yang  menentukan  buku- buku yang akan dibaca selanjutnya berdasarkan rating dari  buku-buku  yang telah dilihatnya. Semakin tinggi rating dari buku  tersebut,  semakin  tertarik  pula pembaca  untuk  membacanya.  Semakin rendah rating dari  buku  tersebut,  maka pembaca cenderung enggan untuk membacanya.  Tinggi  rendahnya rating tersebut  mempengaruhi  buku-buku  yang akan  direkomendasikan.  Nilai  kemiripan antar buku dan rating buku dapat dijadikan
landasan  untuk  memberikan  rekomendasi buku kepada pembaca.
Sistem rekomendasi memberikan solusi terhadap permasalahan dalam menentukan buku yang belum pernah dibaca oleh  pengguna.  Sistem  rekomendasi  buku menggunakan metode item-based collaborative  filtering diharapkan  dapat membantu pembaca buku untuk menentukan buku yang layak dibaca dan buku yang tidak layak  dibaca,  buku  yang  termasuk  dalam preferensi  atau  selera  pembaca  dan  yang tidak termasuk berdasarkan kemiripan antar buku.  Penentuan  rekomendasi  dengan metode item-based collaborative filtering ini diambil  berdasarkan  fitur  yang  dimiliki sistem  yang  memungkinkan  penggunanya untuk memberikan rating atau nilai terhadap buku-buku  yang  telah  dibaca  sebelumnya. Penerapan metode item-based collaborative filtering menggunakan lebih sedikit memori dan waktu dalam menghitung nilai kemiripan  antar  buku,  penerapan  metode item-based collaborative filtering juga lebih baik  digunakan  untuk  data  yang  cenderung statis  [6].  Penerapan  metode item-based collaborative  filtering juga  menghasilkan rekomendasi  yang  lebih  cepat  [7].  Dengan mencari  kemiripan  antara  buku-buku  yang pernah  dinilai  akan  didapatkan  nilai kemiripan  yang  dapat  digunakan  sistem untuk memberikan rekomendasi buku-buku yang belum pernah dinilai oleh pembaca.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah menghasilkan  penerapan  dari  metode item- based  collaborative  filtering sebagai  salah satu  pendekatan  dari  sistem  rekomendasi dan  menghasilkan knowledge mengenai penyaringan  informasi  untuk  menentukan rekomendasi  buku  dengan  menggunakan metode item-based collaborative filtering . Sedangkan manfaat yang ingin dicapai dari  pembuatan  sistem  yang  diusulkan tersebut  adalah  memberikan  informasi
dalam  bentuk  rekomendasi  buku  yang ditentukan berdasarkan rating dari pembaca.

## 2. T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 S ISTEM R EKOMENDASI
Sistem rekomendasi merupakan perangkat lunak yang memberikan masukan atau  rekomendasi  produk  atau  barang kepada pengguna tertentu. Rekomendasi ini berkaitan dengan berbagai proses pengambilan  keputusan  dalam  kehidupan sehari-hari, seperti barang apa yang hendak dibeli,  lagu  yang  hendak  didengarkan, maupun surat kabar atau buku yang hendak dibaca. Sistem rekomendasi ditujukan untuk individu  yang  belum  memiliki  pengalaman atau  kompetensi  untuk  menentukan  pilihan dari  banyaknya  alternatif  yang  ditawarkan. Pengembangan sistem rekomendasi barawal dari  observasi  yang  sederhana,  bahwa hampir  setiap  individu  bergantung  pada rekomendasi yang diberikan oleh orang lain dalam  menentukan  pilihan  yang  dijumpai pada  aktifitas  sehari-hari.  Contohnya  untuk menentukan  film  yang  hendak  ditonton, buku  yang  hendak  dibaca,  tempat  makan yang  layak  untuk  dikunjungi,  dan  hal-hal lainnya [6].
Berdasarkan  cara  rekomendasi  itu dibuat, sistem rekomendasi biasanya dibagi menjadi  tiga  tipe,  yaitu content-based recommendation , collaborative recommendation, dan hybrid  approaches [1].  Pada content-based  recommendation , user diberikan  rekomendasi  barang  yang sesuai  dengan  barang-barang  yang  disukai sebelumnya.  Sistem  rekomendasi  berbasis konten  ini  menganalisa  sekumpulan  barang atau  deskripsi  dari  barang  yang  menjadi preferensi  dari user ,  lalu  membuat  model atau  profil  dari user berdasarkan  fitur-fitur
yang  terdapat  pada  barang-barang  tersebut [5].

## 2.2 C OLLABORATIVE F ILTERING
Collaborative  filtering dalam  sistem rekomendasi  merupakan  salah  satu  metode yang memanfaatkan informasi dari pengguna  yang  berupa  nilai  peringkat produk atau pilihan sesuai dengan keinginan atau  preferensi  pengguna  [4].  Metode kolaboratif menghasilkan spesifikasi rekomendasi  pengguna  dari  produk  yang berdasarkan nilai peringkat atau pemakaian seperti  pembelian  produk  atau  pengguna memberikan  peringkat  pada  produk  terkait [6].
Collaborative filtering dibagi menjadi dua  metode  dalam  pengambilan  informasi dalam  pengolahan  data  peringkat.  Dua metode tersebut adalah kolaboratif berdasarkan pengguna ( user-based collaborative  filtering )  dan  kolaboratif berdasarkan produk ( item-based collaborative filtering ) [3].

## 2.3 I TEM- B ASED C OLLABORATIVE

## F ILTERING
Item-based collaborative filtering atau kolaboratif berdasarkan produk memberikan rekomendasi kepada pengguna lain berdasarkan  nilai  kemiripan item atau produk  yang  dihitung  berdasarkan  nilai peringkat  yang  diberikan  oleh  pengguna. Hal  yang  melatarbelakangi  pendekatan metode  ini  adalah  pengguna  akan  lebih tertarik  dengan  barang  yang  memiliki kemiripan dengan barang yang disukai oleh pengguna  tersebut  dan  cenderung  akan menghindari  barang  yang  mirip  dengan barang  yang  tidak  disukai  oleh  pengguna tersebut. Dalam penerapan metode ini tidak diperlukan  identifikasi  dari  kelompok pengguna  yang  memiliki  kemiripan  untuk menghasilkan rekomendasi, metode ini juga
menghasilkan rekomendasi yang lebih cepat [7].
Metode item-based collaborative filtering melihat  barang-barang  yang  telah dinilai  oleh  pengguna  yang  dituju  dan melakukan perhitungan mengenai kemiripan barang-barang  tersebut  dengan  barang tujuan  yang  belum  pernah  dinilai  oleh pengguna. Setelah ditemukan barang-barang yang  memiliki  nilai  kemiripan  yang  sama, maka dilakukan perhitungan prediksi untuk menentukan  barang  mana  yang  akan direkomendasi  kepada  pengguna  tersebut [7].

## 2.4 A DJUSTED C OSINE S IMILARITY
Salah satu tahap penting dalam metode item-based  collaborative  filtering adalah menghitung nilai kemiripan antar barang dan memilih  barang  yang  paling  mirip.  Ide mendasar dalam menghitung nilai kemiripan antara dua item i dan j yang pertama adalah dengan  memisahkan  atau  mengisolasi pengguna-pengguna yang telah menilai baik item  i maupun item  j dan  menerapkan perhitungan  kemiripan  untuk  menentukan nilai kemiripan (Si,j) antara item i dan item j [7].
Gambar 1 Prinsip Dasar Metode Item-Based

## Collaborative Filtering
Gambar 1 menunjukkan bahwa perhitungan nilai kemiripan antar item hanya dilakukan terhadap pengguna 1, pengguna u , dan  pengguna m-1 karena  ketiga  pengguna tersebut  telah  menilai  kedua item yang
hendak  dihitung  nilai  kemiripannya,  yaitu item i dan item j . Nilai kemiripan antar buku yang dihasilkan memiliki skala nilai antara 0 hingga 1, nilai yang mendekati 1 mengindikasikan  tingkat  kemiripan  yang kuat.  [4].  Metode  yang  digunakan  untuk mencari  nilai  kemiripan  ini  adalah  metode adjusted  cosine  similarity .  Dengan  rumus persamaan sebagai berikut.
𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗) = ∑ (𝑅 𝑢,𝑖 −   𝑅̅ 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 (𝑅 𝑢,𝑗 −  𝑅̅ 𝑢 ) √∑ (𝑅 𝑢,𝑖 −   𝑅̅ 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 2 √∑ (𝑅 𝑢,𝑗 −   𝑅̅ 𝑢 ) 𝑢∈𝑈 2 𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗) = Nilai kemiripan antara item i dan j 𝑢 ∈ 𝑈 = Himpunan pengguna yang me rating baik item i dan item j 𝑅 𝑢,𝑖 = Rating pengguna u pada item i 𝑅 𝑢,𝑗 = Rating pengguna u pada item j 𝑅̅ 𝑢 = Nilai rating rata-rata pengguna u

## 2.5 A DJUSTED W EIGHTED S UM
Langkah  yang  paling  penting  dalam metode item-based  collaborative  filtering adalah  menghasilkan  antarmuka  keluaran dalam  bentuk  prediksi.  Setelah  dilakukan pemisahan  pasangan item-item yang  mirip berdasarkan  nilai  kemiripannya,  langkah selanjutnya  adalah  melihat  nilai  dari  target pengguna  dan  menggunakan  teknik  untuk mendapatkan  prediksi  berdasarkan rating
dari item yang mirip [7]. Metode perhitungan yang digunakan adalah metode adjusted  weighted  sum dengan  persamaan sebagai berikut.
𝑃 𝑢,𝑗 =   𝑅̅ 𝑗 + ∑ (𝑅 𝑢,𝑖 −   𝑅̅ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ×  𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗)
∑ |𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗)| 𝑛 𝑖=1
𝑃 𝑢,𝑗 =  Prediksi  nilai item  j untuk pengguna u 𝑅̅ 𝑗 = Nilai rating rata-rata item j 𝑅 𝑢,𝑖 = Rating pengguna u pada item i 𝑅̅ 𝑖 = Nilai rating rata-rata item i 𝑠𝑖𝑚(𝑖, 𝑗)
= Nilai kemiripan antara item i dan item j

## 2.6 P ERHITUNGAN A KURASI R EKOMENDASI
Perhitungan akurasi rekomendasi bukan merupakan inti dari sistem rekomendasi. Perhitungan akurasi rekomendasi  dilakukan  untuk  mencari  nilai error atau kesalahan dari sistem rekomendasi.  Perhitungan  ini  dilakukan dengan  membandingkan  nilai  prediksi  dan nilai aktual yang diberikan pengguna untuk setiap  pasangan  pengguna  dan item . Perhitungan  nilai  akurasi  rekomendasi  ini dilakukan dengan pendekatan Mean Absolute  Error  (MAE) yang  ditunjukkan dalam persamaan berikut [7].
𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑃 𝑢,𝑖 − 𝑅 𝑢,𝑖 | 𝑁 𝑢=1 𝑁
𝑀𝐴𝐸 = Nilai Mean Absolute Error
𝑃 𝑢,𝑖 = Nilai prediksi pengguna u terhadap
item i 𝑅 𝑢,𝑖 =  Nilai  aktual  yang  diberikan pengguna u
terhadap item i
𝑁
= Jumlah pasangan dari nilai prediksi
dan nilai aktual

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Tabel 1 Data Sampel Uji Rekomendasi
Dari  tabel  1,  langkah  pertama  yang dilakukan adalah mencari nilai rata-rata dari setiap buku. Nilai rata-rata dari setiap buku dapat  dilihat  pada  tabel  1  kolom  AVG. Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai similaritas  atau  nilai  kemiripan  antar  buku dengan  menggunakan  metode adjusted cosine similarity.

## Tabel 2 Hasil Perhitaungan Nilai Similaritas
Antar Buku Sim(i,j) Nilai Sim(buku1,buku2) 0,310923 Sim(buku1,buku3) 0,154152 Sim(buku1,buku4) -0,04385 Sim(buku1,buku5) -0,28628 Sim(buku1,buku6) 0,219871 Sim(buku1,buku7) 0,381713 Sim(buku1,buku8) 0,606606 Sim(buku1,buku9) -0,31851 Sim(buku1,buku10) 0,22833 Sim(buku2,buku3) 0,59185 Sim(buku2,buku4) -0,02894 Sim(buku2,buku5) -0,17142 Sim(buku2,buku6) 0,250159 Sim(buku2,buku7) -0,1528 Sim(buku2,buku8) 0,268318 Sim(buku2,buku9) -0,07635 Sim(buku2,buku10) 0,200611 Sim(buku3,buku4) 0,138007 Sim(buku3,buku5) 0,52742 Sim(buku3,buku6) 0,180942 Sim(buku3,buku7) 0,159391 Sim(buku3,buku8) -0,11249 Sim(buku3,buku9) 0,324171 Sim(buku3,buku10) 0,340635 Sim(buku4,buku5) 0,064389
Sim(buku4,buku6) 0,322476 Sim(buku4,buku7) 0,215377 Sim(buku4,buku8) 0,146762 Sim(buku4,buku9) 0,089564 Sim(buku4,buku10) 0,681487 Sim(buku5,buku6) 0,180611 Sim(buku5,buku7) 0,074366 Sim(buku5,buku8) -0,33722 Sim(buku5,buku9) 0,613369 Sim(buku5,buku10) 0,084056 Sim(buku6,buku7) 0,227635 Sim(buku6,buku8) 0,263717 Sim(buku6,buku9) 0,605779 Sim(buku6,buku10) 0,586602 Sim(buku7,buku8) 0,489315 Sim(buku7,buku9) 0,311992 Sim(buku7,buku10) 0,603038 Sim(buku8,buku9) -0,23492 Sim(buku8,buku10) 0,334151 Sim(buku9,buku10) 0,469928
Setelah  didapatkan  nilai  similaritas antar buku pada tabel 2, langkah selanjutnya adalah mencari nilai prediksi yang dilakukan dengan  menggunakan  rumus adjusted weighted sum .
Tabel 3 Hasil Perhitungan Prediksi Prediksi Nilai Pred(user1,buku1) 7,565584 Pred(user1,buku2) 6,970053 Pred(user1,buku3) 7,175331 Pred(user1,buku4) 4,877437 Pred(user1,buku5) 6,937654 Pred(user1,buku6) 6,35436 Pred(user1,buku7) 5,658022 Pred(user1,buku8) 7,027375 Pred(user1,buku9) 5,310387 Pred(user1,buku10) 5,741311 Pred(user2,buku1) 9,030214 Pred(user2,buku2) 6,307294 Pred(user2,buku3) 4,756041
Pred(user2,buku4) 4,843046 Pred(user2,buku5) 4,152292 Pred(user2,buku6) 5,263426 Pred(user2,buku7) 5,94454 Pred(user2,buku8) 8,417431 Pred(user2,buku9) 3,511614 Pred(user2,buku10) 4,901986 Pred(user3,buku1) 9,073426 Pred(user3,buku2) 8,0709 Pred(user3,buku3) 6,77209 Pred(user3,buku4) 6,35594 Pred(user3,buku5) 5,515885 Pred(user3,buku6) 6,760208 Pred(user3,buku7) 7,073894 Pred(user3,buku8) 8,927083 Pred(user3,buku9) 4,92915 Pred(user3,buku10) 6,113193 Pred(user4,buku1) 8,814723 Pred(user4,buku2) 7,41177 Pred(user4,buku3) 6,71173 Pred(user4,buku4) 5,53039 Pred(user4,buku5) 5,902427 Pred(user4,buku6) 6,522571 Pred(user4,buku7) 6,156956 Pred(user4,buku8) 7,48933 Pred(user4,buku9) 4,861264 Pred(user4,buku10) 5,380537 Pred(user5,buku1) 8,878094 Pred(user5,buku2) 7,036373 Pred(user5,buku3) 5,836581 Pred(user5,buku4) 5,469318 Pred(user5,buku5) 4,761071 Pred(user5,buku6) 6,086446 Pred(user5,buku7) 6,619038 Pred(user5,buku8) 7,567028 Pred(user5,buku9) 4,647503 Pred(user5,buku10) 5,41815 Pred(user6,buku1) 7,163633 Pred(user6,buku2) 6,541021 Pred(user6,buku3) 7,587459 Pred(user6,buku4) 6,503996 Pred(user6,buku5) 7,471327
Pred(user6,buku6) 7,592895 Pred(user6,buku7) 7,209184 Pred(user6,buku8) 7,156324 Pred(user6,buku9) 6,096894 Pred(user6,buku10) 6,269172 Pred(user7,buku1) 8,030751 Pred(user7,buku2) 6,625319 Pred(user7,buku3) 6,289649 Pred(user7,buku4) 5,114329 Pred(user7,buku5) 5,704647 Pred(user7,buku6) 6,13567 Pred(user7,buku7) 6,118256 Pred(user7,buku8) 7,43003 Pred(user7,buku9) 5,164459 Pred(user7,buku10) 5,7516 Pred(user8,buku1) 7,64926 Pred(user8,buku2) 6,459377 Pred(user8,buku3) 7,37225 Pred(user8,buku4) 5,309 Pred(user8,buku5) 6,409254 Pred(user8,buku6) 6,536777 Pred(user8,buku7) 6,299112 Pred(user8,buku8) 6,523106 Pred(user8,buku9) 5,58757 Pred(user8,buku10) 5,956626 Pred(user9,buku1) 9,382584 Pred(user9,buku2) 7,435321 Pred(user9,buku3) 6,252072 Pred(user9,buku4) 6,746191 Pred(user9,buku5) 6,094944 Pred(user9,buku6) 6,983252 Pred(user9,buku7) 7,396341 Pred(user9,buku8) 8,333063 Pred(user9,buku9) 4,703966 Pred(user9,buku10) 6,398604 Pred(user10,buku1) 7,411732 Pred(user10,buku2) 7,142573 Pred(user10,buku3) 8,246796 Pred(user10,buku4) 7,250354 Pred(user10,buku5) 8,050498 Pred(user10,buku6) 7,764395 Pred(user10,buku7) 7,524659
Pred(user10,buku8) 7,12923 Pred(user10,buku9) 7,197191 Pred(user10,buku10) 7,06882
Dari  tabel  3,  buku-buku  yang direkomendasikan kepada pengguna terlebih dahulu diurutkan dari nilai prediksi terbesar hingga nilai prediksi terkecil, lalu diberikan batasan jumlah buku yang akan direkomendasikan.  Jika  jumlah  buku  yang direkomendasikan kepada pengguna
berjumlah 3, maka buku yang direkomendasikan  merupakan  tiga  buku yang memiliki nilai prediksi tertinggi. Buku yang  direkomendasikan  untuk  pengguna tertentu dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4 Buku yang Direkomendasikan kepada
Pengguna User Buku Nilai Prediksi User 1 Buku 1 7,565584 Buku 3 7,175331 Buku 8 7,027375 User2 Buku 1 9,030214 Buku 8 8,417431 Buku 2 6,307294 User 3 Buku 1 9,073426 Buku 8 8,927083 Buku 2 8,0709 User 4 Buku 1 8,814723 Buku 8 7,48933 Buku 2 7,41177 User 5 Buku 1 8,878094 Buku 8 7,567028 Buku 2 7,036373
User Buku Nilai Prediksi User 6 Buku 6 7,592895 Buku 3 7,587459 Buku 5 7,471327 User 7 Buku 1 8,030751 Buku 8 7,43003 Buku 2 6,625319 User 8 Buku 1 7,64926 Buku 3 7,37225 Buku 6 6,536777 User 9 Buku 1 9,382584 Buku 8 8,333063 Buku 2 7,435321 User 10 Buku 3 8,246796 Buku 5 8,050498 Buku 6 7,764395 Perhitungan akurasi rekomendasi dilakukan  dengan  menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Perhitungan akurasi digunakan  untuk  mencari  nilai  error  atau kesalahan  dari  metode  rekomendasi  yang digunakan. Error atau kesalahan merupakan selisih  dari  nilai  rating  aktual  atau sebenarnya dengan nilai rating prediksi.
𝑀𝐴𝐸 = 1 10 ∗ (|7,565584 − 8|
+ |6,970053 − 9| + |7,175331 − 9| + |4,877437 − 5| + |6,937654 − 7| + |6,35436 − 6| + |5,658022 − 6| + |7,027375 − 5| + |5,310387 − 6|
+ |5,741311 − 4|)
= 0,962858

## 4. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## 4.1 K ESIMPULAN
Sistem rekomendasi buku menggunakan metode item-based collaborative filtering memiliki fungsi untuk memberikan rekomendasi buku-buku kepada  penggunanya.  Di  dalam  sistem rekomendasi  buku  tidak  ditemukan  adanya kesalahan  dalam  menentukan  buku  yang direkomendasi  kepada  pengguna.  Sistem rekomendasi ini menghasilkan rekomendasi buku  kepada  pengguna  dengan  nilai kesalahan atau MAE sebesar 0,962858.

## 4.2 S ARAN
Metode item-based collaborative filtering dapat  diterapkan  sebagai  fitur  dari e-commerce dalam memberikan rekomendasi  barang  kepada  penggunanya. Dalam  pengembangan  lebih  lanjut,  metode item-based  collaborative  filtering dapat digabungkan  dengan  metode user-based collaborative  filtering menjadi  metode hybrid collaborative filtering untuk mengatasi  kelemahan yang  ditemukan  dalam metode item-based collaborative filtering .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Adomavicus, G., & Tuzhilin, A. (2005). Toward the Next Generation of Recommender Systems: A  Survey  of  the  State-of-the-Art  and  Possible Extensions. IEEE  Transactions  on  Knowledge and Data Engineering , 734-739.
[2] Deshpande,  M.,  &  Karypis,  G.  (2004).  Item- Based  Top-N  Recommendation  Algorithms. ACM  Transactions  on  Information  Systems (TOIS) Volume 22 , 143-177.
[3] Desrosiers,  C.,  &  Karypis,  G.  (2011).  A Comprehensive  Survey  of  Neighborhood-based Recommendation  Methods.  In  F.  Ricci,  L. Rokach,  B.  Shapira,  &  P.  B.  Kantor, Recommender Systems Handbook (pp. 107-144). New York: Springer.
[4] Jannach,  D.,  Zanker,  M.,  Felfernig,  A.,  & Friedrich, G. (2011). Recommender Systems An Introduction. New York:  Cambridge University Press.
[5] Lops,  P.,  de  Gemmis,  M.,  &  Semeraro,  G. (2011).  Content-based  Recommender  Systems: State  of  the  Art  and  Trends.  In  F.  Ricci,  L. Rokach,  B.  Shapira,  &  P.  B.  Kantor, Recommender  Systems  Handbook (pp.  73-105).
New York: Springer.
[6] Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B., & Kantor, P. B.  (2011). Recommender  Systems  Handbook.
New York: Springer.
[7] Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001).  Item-Based  Collaborative  Filtering
Recommendation  Algorithms. Proceedings  of the  10th  International  Conference  on  World Wide Web (pp. 285-295). Minneapolis: University of Minnesota.
[8] Schein,  A.  I.,  Popescul,  A.,  Ungar,  L.  H.,  & Pennock,  D.  M.  (2005).  CROC:  A  New Evaluation Criterion for Recommender Systems.
Electronic  Commerce  Research  Volume  5 ,  51- 74.