Rosita, A., Puspitasari, N. and Kamila, V. Z. (2022) “Rekomendasi Buku Perpustakaan Kampus dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering”, Sebatik, 26(1).
Submitted:  2021-10-30 Accepted:  2022-01-01 Published:  2022-06-01

## REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN KAMPUS DENGAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING
Aliffia Rosita 1) , Novianti Puspitasari 2) , dan Vina Zahrotun Kamila 3) 1,2 Informatika, Universitas Mulawarman,
3 Sistem Informasi, Universitas Mulawarman
1,2,3 Jl. Kuaro, Gn. Kelua, Kec. Samarinda Ulu, Kota Samarinda, 75119 E-mail : aliffia.rosita@gmail.com 1) , novia.ftik.unmul@gmail.com 2) , vinakamila@ft.unmul.ac.id 3)

## ABSTRAK
Artikel ini menawarkan alternatif solusi atas banyaknya jumlah buku yang terdapat dalam perpustakaan sehingga membuat beberapa mahasiswa kesulitan dalam menentukan pilihan mengenai buku yang tepat sesuai dengan ketertarikan mahasiswa. Metode rekomendasi yang akurat bisa menjadi sebuah solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut.  Metode item-based collaborative  filtering merupakan  metode  yang  memberikan  prediksi  sebuah item kepada  pengguna  berdasarkan ketertarikan  dan  opini  dari  pengguna  lain.  Penelitian  ini  menggunakan  metode item-based  collaborative  filtering yang diterapkan  pada  rekomendasi  untuk  memberikan  rekomendasi  buku  kepada  mahasiswa.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  buku  dan  pengunjung  dari  tahun  2016  hingga  2019.  Metode item-based collaborative  bekerja dengan  mencari  nilai  kemiripan  suatu item yang  belum  pernah  diberikan rating dengan item yang  telah  diberi rating menggunakan  persamaan cosine  similarity .  Hasil  perhitungan  kemiripan  antar item digunakan  pada  perhitungan  prediksi rating menggunakan  persamaan Weighted  sum yang  nilai  prediksinya  akan  dijadikan  rekomendasi  kepada  mahasiswa. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa  metode item-based collaborative filtering mampu  memberikan rekomendasi  kepada mahasiswa dengan persentase pengujian akurasi MAPE sebesar 22% dan pengujian akurasi MAE sebesar 0.568.
Kata Kunci: Item-Based Collaborative Filtering, Rekomendasi, Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan salah satu fasilitas penyedia informasi,  sumber  ilmu  pengetahuan,  dan  sarana penunjang  proses  kegiatan  belajar  dan  mengajar  bagi para  pelajar  untuk  mendapatkan  informasi  yang diinginkan.  Dengan  adanya  perpustakaan,  proses pembelajaran  mahasiswa  tidak  hanya  terpaku  pada materi  yang  diajarkan  pada  dosen  di  kelas.  Mahasiswa dapat  mendalami  materi  perkuliahan  dengan  mencari referensi  berupa  buku,  laporan,  dan  tugas  akhir  di perpustakaan.
Mahasiswa akan terbantu apabila perpustakaan dapat memberikan  rekomendasi  sebuah  buku  yang  sesuai dengan ketertarikan pembaca. Tetapi tidak memungkinkan  jika  proses  rekomendasi  buku  ini dilakukan  secara  manual.  Oleh  sebab  itu  dibangun sebuah  sistem  rekomendasi  ( recommender  system ) otomatis  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  buku sesuai  dengan  ketertarikan  mahasiswa  sehingga  dapat membantu dalam pencarian referensi untuk mahasiswa.
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang menyarankan informasi yang berguna atau menduga apa yang  akan  dilakukan  seseorang  untuk  mencapai tujuannya (Kurniawan, 2016). Penerapan rekomendasi di dalam  sebuah  sistem  biasanya  melakukan  prediksi  di dalam  sebuah item ,  seperti  rekomendasi  film,  musik, buku,  berita  dan  lain  sebagainya.  Sistem  rekomendasi memiliki banyak  metode, salah satu  metode  yang sering digunakan untuk mencari rekomendasi adalah
collaborative  filtering (Jaja,  Susanto,  &  Sasongko, 2020) .  Collaborative  filtering memberikan  rekomendasi berdasarkan  kumpulan  dari  pendapat,  minat  dan ketertarikan beberapa pengguna yang biasanya diberikan dalam  bentuk rating yang  diberikan  pengguna  kepada suatu item (Badriyah, Restuningtyas, & Setyorini, 2017). Metode Item-based  collaborative  filtering memberikan rekomendasi kepada user , dengan menentukan item yang mirip  dengan item lain  yang  disukai  oleh user . Pendekatan collaborative  filtering pada  dasarnya  dibagi menjadi  dua  kategori  yaitu user-based collaborative filtering dan Item-based collaborative filtering . Pendekatan item-based memiliki  hubungan  antar item yang  lebih  statis,  sehingga  membutuhkan  perhitungan yang  lebih  sedikit  tetapi  memiliki  kualitas  yang  sama dibandingkan pendekatan user-based (Kurniawan, 2016). Metode Item-based  collaborative  filtering yang diimplementasikan  pada  sistem  rekomendasi  wisata  di Kabupaten  Malang  memiliki  kelebihan  yang  dapat meningkatkan  ketepatan  rekomendasi  objek  yang dihasilkan  karena  tingkat error yang  dihasilkan  hanya sebesar 3.8% (Islamiyah, Subekti, & Dwi Andini, 2019). Rekomendasi  yang  dihasilkan  dari  metode item-based pada  sistem  rekomendasi  konsentrasi  mata  kuliah  di STIMIK  STIKOM  Bali  memberikan  rekomendasi  yang cukup  baik  (Jepriana  &  Hanief,  2020).  Metode Item- based collaborative filtering yang diterapkan pada sistem rekomendasi  peminjaman  buku  di  UPT  Perpustakaan UNS  memberikan  hasil  yang  baik  dengan  menguji
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
accuracy , precision dan recall (Prasasti,  Saptono,  & Winarno, 2017).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan permasalahan. Penelitian ini hanya dilakukan pada UPT Perpustakaan Universitas Mulawarman.
Samarinda.
2. Batasan-batasan penelitian.
Agar penelitian lebih terarah dan menghindari adanya penyimpangan  maupun  pelebaran  pokok  masalah, berikut  beberapa  batasan  masalah  dalam  penelitian ini:
1) Aplikasi  rekomendasi  buku  perpustakaan  ini berbasis mobile  android (android  versi lollipop 5.0 ke atas).
2) Aplikasi  yang  dibangun  merupakan  alat  untuk memberikan  rekomendasi  buku  perpustakaan berdasarkan  penilaian  mahasiswa  Universitas Mulawarman.
3) Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode item based collaborative filtering .
4) Aplikasi  yang  dibangun  ditargetkan  kepada pengunjung perpustakaan yang berstatus mahasiswa Universitas Mulawarman.
5) Data  yang  digunakan  adalah  data  perpustakaan tahun 2016 sampai dengan tahun 2019.
3. Rencana hasil yang didapatkan. Rencana  hasil  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem rekomendasi buku perpustakaan Universitas Mulawarman  berbasis mobile  android dengan menerapkan metode Item-based collaborative filtering sebagai alat untuk mendapatkan rekomendasi  buku  sesuai  dengan  ketertarikan mahasiswa.

## 3. BAHAN DAN METODE
Bahan  dan  metode  penelitian  didasari  atas  beberapa teori  data  mining.  Sedangkan  rekomendasi  dihasilkan ( generated )  dalam  suatu  sistem  rekomendasi  yang menggunakan Item-based  collaborative  filtering. Teori dan metode tersebut akan dijelaskan pada bab ini.
3.1 Data Mining
Data  mining adalah  proses  ekstraksi  suatu  data (sebelumnya  tidak  diketahui,  bersifat  implisit,  dan dianggap  tidak  berguna)  menjadi  informasi  atau pengetahuan  atau  pola  dari  data  yang  jumlahnya  besar (Suntoro, 2019). Secara umum terdapat 5 (lima) peranan dalam data  mining ,  yaitu  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering ,  dan  asosiasi.  Pada  prosesnya  data  mining akan  mengekstrak  informasi  yang  berharga  dengan  cara menganalisis  adanya  pola-pola  ataupun  hubungan keterkaitan  tertentu  dari  data-data  yang  berukuran  besar (Mutoi  Siregar  &  Puspabhuana,  2017).  Penggunaan algoritma  pada  data  mining  dikelompokkan  berdasarkan masing-masing peranan data mining .

## 3.2 Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  merupakan  suatu  aplikasi  untuk menyediakan  dan  merekomendasikan  suatu item dalam membuat  suatu  keputusan  yang  diinginkan  oleh pengguna  (Puspita  HSM,  Siti;  S.Si.  M.Kom.  Dr.tech Khabib,  2016).  Tujuan  dari  pengembangan  sistem rekomendasi  adalah  untuk  mengurangi  informasi  yang berlebihan  dengan  mengambil  informasi  dan  layanan yang  paling  relevan  dari  sejumlah  besar  data,  sehingga memberikan layanan pribadi.  Penerapan rekomendasi di dalam  sebuah  sistem  biasanya  melakukan  prediksi  di dalam sebuah sistem biasanya  melakukan prediksi  suatu item ,  seperti  rekomendasi  film,  musik,  buku,  berita  dan lain  sebagainya  yang  menarik user .  Sistem  ini  berjalan dengan  mengumpulkan  data  dari user secara  langsung maupun  tidak  (Fathrrahman,  Nurjanah,  &  Rismala, 2017).

## 3.3 Collaborative filtering
Metode rekomendasi Item-based collaborative filtering adalah  metode  yang  bersumber  pada  kemiripan antara  pemberi rating terhadap  suatu item (Prasetyo, Haryanto,  Astuti,  Astuti,  &  Rahayu,  2019).  Pendekatan Item-based collaborative filtering memberikan rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  antar item . Item yang  telah  diberikan  nilai rating oleh  pengguna  akan menjadi  patokan  untuk  mencari  sejumlah item lainnya yang  berkorelasi  dengan item yang  telah  diberikan  nilai rating oleh  pengguna  (Wijaya  &  Alfian,  2018).  Metode ini  bekerja  berdasarkan  asumsi  bahwa  kedua item yang di- rating dengan  pola  yang  sama  oleh  beberapa pengguna, maka kedua item ini memiliki kemiripan yang besar  tanpa  memikirkan  kemiripan  tersebut  berdasarkan content yang dimilikinya.
3.4 Item-based collaborative filtering
Metode rekomendasi Item-based collaborative filtering adalah  metode  yang  bersumber  pada  kemiripan antara  pemberi rating terhadap  suatu item (Prasetyo  et al., 2019). Pendekatan Item-based collaborative filtering memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kemiripan  antar item . Item yang  telah  diberikan  nilai rating oleh pengguna akan menjadi patokan untuk mencari sejumlah item lainnya  yang  berkorelasi  dengan item yang  telah diberikan  nilai rating oleh  pengguna  (Wijaya  &  Alfian, 2018).  Metode  ini  bekerja  berdasarkan  asumsi  bahwa kedua item yang  di- rating dengan  pola  yang  sama  oleh beberapa  pengguna,  maka  kedua item ini  memiliki kemiripan  yang  besar  tanpa  memikirkan  kemiripan tersebut berdasarkan content yang dimilikinya.
3.5 Cosine similarity
Cosine  similarity adalah  metode  untuk  menghitung similarity (tingkat  kesamaan)  antar  dua  buah  objek (Yasni,  Subroto,  &  Haviana,  2018).  Semakin  relevan atau  mirip,  nilai similarity akan  bernilai  satu,  dan sebaliknya  semakin  tidak  relevan  atau  tidak  mirip,  nilai similarity akan  bernilai  nol.  Metode  ini  akan
memberikan  nilai  berupa  angka  diantara  nol  sampai dengan satu (Muliadi & Lestari, 2019). Menghitung nilai kemiripan  dengan Cosine  similarity menggunakan persamaan (1):
(    ) ∑ (    )(    ) √∑ (    ) √∑ (    ) (1)
Dimana similarity (k,l)  adalah  nilai similarity antara item k dan item l, m adalah total user memberikan rating item k  dan item l,  R(u,k)  dan  R(u,l)  adalah rating yang diberikan oleh user u kepada item k dan item l.

## 3.6 Weighted sum
Weigted sum digunakan untuk mencari nilai prediksi item yang  akan  direkomendasikan  kepada  pengguna dengan  menghitung total rating yang diberikan terhadap item yang  mirip  dengan item yang  ingin  diprediksi berkorelasi  (Wijaya  &  Alfian,  2018).  Algoritma weighted  sum tidak  dapat  dihitung  apabila  terdapat pengguna  yang  belum  pernah  mengisi  nilai rating (Tommy  et  al.,  2020).  Berikut  rumus  perhitungannya pada persamaan (2):
∑ (   ) ∑ |   (   )| (2)
Dengan  P_(u,k)  adalah  prediksi rating item k  untuk user u, n adalah jumlah rating item user u, R_(u,l) adalah rating dari user u untuk item l dan  sim(k,l) adalah nilai similarity antara item k dengan seluruh rating item l.
3.7 Mean absolute error
Mean  absolute  error (MAE)  adalah  metode  yang umum  digunakan  untuk  pengujian  sistem  rekomendasi. MAE  digunakan  untuk  menghitung  perbedaan  antara nilai  prediksi rating dengan  nilai rating pengguna sesungguhnya.  Nilai  MAE  sendiri,  berkisar  antara  0 hingga  1  (Muliadi  &  Lestari,  2019).    Semakin  rendah nilai  MAE,  semakin  akurat  prediksi  yang  telah dihasilkan.  MAE  menghitung  penyimpangan  nilai prediksi  dari  nilai  sesungguhnya,  untuk  setiap  pasangan nilai prediksi dan nilai sesungguhnya(Jepriana & Hanief, 2020). Berikut rumus MAE pada persamaan (3):
∑ |     | (3)
Dapat  dilihat  pada  tabel  1  adalah  hasil  kuesioner rating Buku berdasarkan 23  ID Pengunjung.
Tabel 1. Tabel Hasil Kuesioner Rating Buku
No ID pengunjung ID buku 1 2 3 …  48  49  50 1 1770 4 … 2 3093 5 4 4 …  5 5 4 3 5505 1 …  3 3 2 4 7006 2 2 3 …  1 1 2 5 7726 …  5 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 19 13220 5 5 5 …  5 5 5 20 13221 2 3 3 …  3 2 3 21 13222 3 2 4 …  2 2 3 22 13223 5 4 5 …  4 1 1 23 13224 4 4 … 5

## 4. PEMBAHASAN
Proses rekomendasi buku menggunakan tahapan dari metode  CRISP-DM.  Tahap  pertama  dalam  proses CRISP-DM  adalah business  understanding .  Pada  tahap ini dilakukan pendeskripsian tujuan pemberian rekomendasi  buku  untuk  meningkatkan  minat  baca mahasiswa  serta  memberikan  rekomendasi  buku  sesuai dengan ketertarikan pembaca di perpustakaan Universitas  Mulawarman.  Tahap  kedua  dalam  proses CRISP-DM adalah data understanding , dimana dilakukan  pemahaman  data  buku  dan  pengunjung  yang didapatkan  dari  perpustakaan  Universitas  Mulawarman. Tahap  ketiga  dilakukan  proses  data preparation yaitu dilakukan  data  cleaning  and  integration  dan data transformation and selection pada data rating , buku dan pengunjung perpustakaan. Pengolahan
data menghasilkan  total  data  pengunjung  sebanyak  13.224, data rating sebanyak  589  dan  data  buku  sebanyak 16.381.  Tahap  selanjutnya  adalah modeling yaitu dilakukan  pemilihan  algoritma  atau  metode  berdasarkan jenis  data  yang  telah  diolah  yaitu  metode Item-based collaborative  filtering .    Pada  perancangan  sistem rekomendasi yang dibangun menggunakan metode Item- based  collaborative  filtering masukan  data  awal  adalah nilai rating dari  kuesioner  yang  disebarkan  kepada pengunjung perpustakaan Universitas Mulawaran. Kemudian  menghitung  nilai similarity antar  buku menggunakan cosine  similarity dan weighted  sum untuk menghitung prediksi antar buku.
Skala  pemberian rating dalam  kuesioner  yang digunakan  berupa  nilai  rentang  dari  1  hingga  5  dengan keterangan  sangat  tidak  bagus  hingga  sangat  bagus. Terdapat  39  buku  yang  memiliki  nilai rating dan  23 pengunjung  yang  telah  mengisi rating buku  yang ditampilkan pada Tabel 2.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
Tabel 2. Tabel Rating Setelah Pengolahan Data
No ID pengunjung ID buku 1 2 3 …  37  38  39 1 1770 4 … 2 3093 5 4 4 …  5 5 4
3 5505 1 …  3 3 2 4 7006 2 2 3 …  1 1 2 5 7726 …  5 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 19 13220 5 5 5 …  5 5 5 20 13221 2 3 3 …  3 2 3 21 13222 3 2 4 …  2 2 3 22 13223 5 4 5 …  4 1 1 23 13224 4 4 … 5
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai kemiripan menggunakan persamaan 1 dengan menentukan  pasangan item yang  akan  dihitung  nilai kemiripannya.  Nilai  kemiripan  yang  dihitung  adalah antara item yang  sudah  pernah  di rating user dan item yang  belum  pernah  di rating .  Sebagai  contoh  untuk  id pengunjung  1770  nilai similarity yang  akan  dihitung adalah buku id 1 dan 2, 1 dan 21, 1 dan 32, 3 dan 1 dan seterusnya.  Berikut  perhitungan similarity untuk  id pengunjung 1770 menggunakan persamaan 1.
(   )
( )( ) ( )( )   ( )( ) √( )  ( )    ( ) √( )  ( )    ( )
(    ) ( )( ) ( )( )   ( )( ) √( )  ( )    ( ) √( )  ( )    ( )
⁝
(     ) ( )( ) ( )( )   ( )( )
√( )  ( )    ( ) √( )  ( )    ( )
(     )
( )( ) ( )( )   ( )( ) √( )  ( )    ( ) √( )  ( )    ( )
Nilai  kemiripan  dapat  dihitung  jika  terdapat  2  atau lebih rating dari user lain  terhadap  kedua item tersebut. Seperti  sim(1,2), user lain  yang  memberikan rating adalah  3093,  7006,  13102  dan  seterusnya.  Hasil perhitungan  kemiripan  ( similarity )  disimpan  didalam tabel similarity yang  akan  digunakan  untuk  menghitung nilai  prediksi.  Sehingga  hasil similarity keseluruhan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Nilai Similarity Buku Id Buku id1 Buku id2 Pengunjung Id Nilai Cosine 1 1 2 1770 0.974 2 1 21 1770 0.947 3 1 32 1770 0.939 4 3 2 1770 0.958 5 3 21 1770 0.923 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 2546 38 31 13224 0.963 2547 38 32 13224 0.974 2548 38 35 13224 0.981 2549 38 36 13224 0.964 2550 38 39 13224 0.97
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai prediksi menggunakan persamaan 2. Pertama sekali yang dilakukan  dalam  menghitung  prediksi  adalah  membaca tabel similarity pada database dimana  data  diurutkan secara  descending  dari  data  yang  memiliki  nilai similarity terbesar  hingga  terkecil.  Berikut  perhitungan prediksi  untuk  id  pengunjung  1770  menggunakan persamaan 2.
(      ) ( )(     ) ( )(     ) ( )(     ) |                 |
(      ) ( )(     ) ( )(     ) ( )(     ) |                 |
⁝
(       ) ( )(     ) ( )(     ) ( )(     ) |                 |
(       ) ( )(    ) ( )(     ) ( )(     ) |                |
Nilai prediksi yang didapatkan disimpan ke database kemudian  ditampilkan  sebagai output dari  sistem rekomendasi.  Ketika  semua  data  prediksi rating terkumpul,  dilakukan  pengurutan  nilai  prediksi  mulai dari  terbesar  hingga  terkecil.  Hasil  dari  perhitungan prediksi  untuk  seluruh  pengunjung  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai Prediksi Id nilai_prediksi buku_id pengunjung_id 1 4.328 1 1770 2 4.329 3 1770 3 4.332 4 1770 4 4.332 5 1770 5 4.331 6 1770 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 304 4.27 26 13224 305 4.269 33 13224 306 4.27 34 13224 307 4.267 37 13224 308 4.268 38 13224 Tahap CRISP-DM yang selanjutnya adalah evaluation yaitu tahap pengukuran akurasi  metode Item- based collaborative filtering. Pengujian akurasi rekomendasi  atau  ketepatan  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya dihitung dengan Mean absolute error (MAE) dan Mean absolute percentage error (MAPE). Pengujian dilakukan pada data rating yang terdiri dari 10 pengguna dan  39  buku  dengan  jumlah  sel rating yang  terisi sebanyak  390 rating. Data  yang  digunakan  untuk pengujian  hanya  data  yang  nilai rating nya  terisi  atau nilai rating -nya tidak  sama dengan  nol. Pengujian MAE dan  MAPE  dilakukan  sebanyak  5  percobaan  dengan persentase  data rating yang  dihilangkan/dikosongkan sebesar 25%, 50% dan 75%.
Langkah  awal  perhitungan  MAE  dan  MAPE  adalah menentukan  residual  antara  nilai  prediksi  dan  nilai aktual.  Residual  adalah  selisih  antara  nilai  prediksi dengan  nilai  aktual.  Setelah  residual  ditentukan, menghitung nilai MAE menggunakan persamaan 3 yang dijabarkan sebagai berikut:

## (      )
(      )
⁝
(      )
(      )
Sedangkan  nilai  MAPE  dihitung  menggunakan persamaan 4 yang dijabarkan sebagai berikut:
(      )
(      )
⁝
(      )
(      )
Sehingga  grafik  pengujian  akurasi  menggunakan MAE  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Pengosongan  50% dalam  kelima  percobaan  menghasilkan  nilai  MAE tertinggi, dan pengosongan 75% dalam kelima percobaan
menghasilkan  nilai  MAE  terendah.  Hal  ini  dikarenakan pada  persentase  pengosongan  50%,  total  rekomendasi buku  yang  dihasilkan  sama  besarnya  dengan  total  data rating yang  dikosongkan.  Sedangkan  pada  pengosongan 75%,  total  data rating yang  dikosongkan  lebih  banyak dari jumlah rekomendasi. Hal ini menyebabkan sebagian besar  buku  tidak  dapat  dihitung  menggunakan  metode Item-based collaborative filtering.

## Gambar 1. Hasil Evaluasi Nilai MAE
Dari  gambar  2  persentase  pengosongan  25%,  50% dan  75%    nilai  MAPE  yang  dihasilkan  berbeda  dengan pengujian  MAE  karena  selisih  nilai error yang dihasilkan  cenderung  kurang  stabil  pada  kelima percobaan,  akan  tetapi  nilai  MAPE  terendah  dan tertinggi  sama  halnya  dengan  MAE  dihasilkan  pada persentase pengosongan 75% dan 50%.

## Gambar 2. Hasil Evaluasi Nilai MAPE
Berdasarkan gambar 3 dihasilkan nilai rata-rata MAE dan  MAPE  dari  kelima  percobaan.  Nilai  rata-rata  MAE
0,412 0,555
0,498 0,571 0,556 0,579 0,574 0,520 0,599 0,570 0,320 0,332 0,272 0,328 0,250
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 Evaluasi MAE
Pengosongan 25%
Pengosongan 50%
Pengosongan 75%
15% 24% 17% 24% 24% 25% 23%
19% 24% 22% 13% 13% 12% 14%
10% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Evaluasi MAPE Pengosongan 25% Pengosongan 50%
Pengosongan 75%
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
yang  didapatkan  pada  pengosongan  25%  sebesar  0.519, dan  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar  21%.  Nilai  rata-rata MAE  pada  persentase  pengosongan  50%  sebesar  0.568, dan  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar  22%.  Nilai  rata-rata MAE  pada  persentase  pengosongan  75%  sebesar  0.30 dan nilai MAPE sebesar 12%. Sehingga Nilai MAE dan MAPE  terendah  terdapat  pada  pengosongan  75%,  dan nilai MAE dan MAPE tertinggi pada pengosongan 50%.

## Gambar 3. Perbandingan Evaluasi Rata-rata MAE dan MAPE
Hasil  nilai  rata-rata  MAE  dan  MAPE  tertinggi terdapat pada persentase pengosongan 50% dengan  nilai MAE sebesar 0.568 dan nilai MAPE sebesar 22%, maka pengujian  MAE  dan  MAPE  pada  metode Item-based collaborative  filtering untuk  memberikan  rekomendasi buku  menunjukkan  bahwa  metode  ini  cukup  akurat dengan hasil nilai rata-rata MAE tertinggi tidak melebihi angka 1 dan nilai MAPE tertinggi tidak melebihi 50%.

## 5. KESIMPULAN
Metode Item-based  collaborative  filtering telah diterapkan  untuk  rekomendasi  buku  perpustakaan Universitas  Mulawarman.  Akurasi  rekomendasi Item- based  collaborative  filtering diuji  menggunakan  MAE dan  MAPE  yang  menghasilkan  rata-rata  nilai  MAE terbesar  sebesar  0.568  dan  nilai  MAPE  sebesar  22% yang  menunjukkan  bahwa  metode  ini  cukup  akurat dalam memberikan rekomendasi buku.

## 6. SARAN
Penelitian lebih lanjut dapat menggunakan data yang lebih besar serta bisa dikembangkan dengan menggunakan  metode  rekomendasi  lainnya  seperti metode content -based  filtering,  atau  metode  kombinasi dengan  metode  ini.  Untuk  pengujian  akurasi  dapat menggunakan  beberapa  metode  evaluasi  yang  berbeda, sehingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dapat dibandingkan dengan metode yang lain.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Badriyah,  T.,  Restuningtyas,  I.,  &  Setyorini,  F.  (2017).
Sistem Rekomendasi Collaborative filtering Berbasis User Algoritma Adjusted Cosine similarity . Prosiding  Seminar  Nasional  Sisfotek , 10 (1), 38–45.
Fathrrahman, M. I., Nurjanah, D., & Rismala, R. (2017).
Sistem Rekomendasi Pada Buku Dengan Menggunakan Metode Trust-Aware Recommendation. e-Proceeding  of  Engineering , 4 (3), 4966–4977.
Islamiyah,  M.,  Subekti,  P.,  &  Dwi  Andini,  T.  (2019). Pemanfaatan  Metode Item Based Collaborative filtering Untuk Rekomendasi WIsata Di Kabupaten Malang. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Asia , 13 (2), 143–150.
Jaja,  V.  L.,  Susanto,  B.,  &  Sasongko,  L.  R.  (2020). Penerapan Metode Item-based collaborative filtering Untuk Sistem Rekomendasi Data MovieLens. d’CARTESIAN , 9 (2), 78.
https://doi.org/10.35799/dc.9.2.2020.28274
Jepriana,  I.  W.,  &  Hanief,  S.  (2020).  Analisis  dan Implementasi  Metode Item-based  collaborative filtering untuk Sistem Rekomendasi Konsentrasi di STMIK  Stikom  Bali. Jurnal  Nasional  Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI , 9 (2), 171–180.
Kurniawan,  A.  (2016).  Sistem  Rekomendasi  Produk Sepatu  Dengan  Menggunakan. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi , 2016 (Sentika), 610–614. Diambil dari https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/201 6/92.pdf Muliadi, K. H., & Lestari, C. C. (2019). Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Tempat Makan Menggunakan Algoritma Typicality Based Collaborative  filtering . Techno.Com , 18 (4),  275– 287. https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2515 Mutoi  Siregar,  A.,  &  Puspabhuana,  A.  (2017). Data Mining  Pengolahan  data  menjadi  informasi dengan RapidMiner . CV Kekata Group. Pranoto,  Y.  M.,  Reddy,  A.,  &  Harianto,  I.  (2020). Pemanfatan  Arima  Untuk  Prediksi  Harga  Emas Dalam Sistem Rekomendasi Trading Gold Option. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 4 (4),  863– 871. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2246
Prasasti,  M.,  Saptono,  R.,  &  Winarno.  (2017).  Sistem
Rekomendasi Peminjaman Buku di UPT
Perpustakaan  UNS  dengan  Metode Item-based collaborative filtering dan Rating Implisit. Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer (SNIK) , 1 (October),  280–287.  Diambil  dari https://www.researchgate.net/publication/3250101 83_Sistem_Rekomendasi_Peminjaman_Buku_di_ UPT_Perpustakaan_UNS_dengan_Metode_ Item - based_Collaborative_Filtering_dan_ Rating _Implisi t/link/5af123dba6fdcc24364ad5f8/download
Prasetyo,  B.,  Haryanto,  H.,  Astuti,  S.,  Astuti,  E.  Z.,  &
Rahayu,  Y.  (2019).  Implementasi  Metode Item-
0,519 0,568 0,300 21% 22% 12% 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 Pengosongan 25% Pengosongan 50%
Pengosongan 75%

## Evaluasi Rata-Rata MAE dan
MAPE MAE MAPE
based  collaborative  filtering dalam  Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris Smartphone. Eksplora  Informatika , 9 (1),  17–27.
https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.244 Puspita  HSM,  Siti;  S.Si.  M.Kom.  Dr.tech  Khabib,  M.
(2016). Sistem Rekomendasi untuk Artikel Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode
Hybrid Filtering .
Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H.  (2018).
Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  ( Studi  Kasus :  PDAM  Kota  Malang  ). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 2 (11),
4679–4686.
Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining  Algoritma  dan
Implementasi dengan Pemrograman PHP .
Tommy,  L.,  Novianto,  D.,  Japriadi,  Y.  S.,  Informatika, T.,  Sains,  I.,  &  Luhur,  A.  (2020).  Sistem Rekomendasi  Hybrid  untuk  Pemesanan  Hidangan Berdasarkan  Karakteristik  dan Rating Hidangan. Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing (JAIC) , 4 (2), 137–145.
Wijaya, A. E., & Alfian, D. (2018). Sistem Rekomendasi Laptop  Menggunakan Collaborative  filtering Dan Content -Based  Filtering. Jurnal  Computech  & Bisnis , 12 (1), 11–27.
Yasni, L., Subroto, I. M. I., & Haviana, S. F. C. (2018). Implementasi Cosine  similarity Matching  Dalam Penentuan  Dosen  Pembimbing  Tugas  Akhir.
Transmisi , 20 (1), 22. https://doi.org/10.14710/transmisi.20.1.22-28