## SISTEM PAKAR REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI ADISUTJIPTO YOGYAKARTA DENGAN METODE PENYARINGAN KOLABORATIF
Piniel Romulia Hasibuan, Anton Setiawan Honggowibowo, Hero Wintolo Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Library  of Sekolah  Tinggi  Teknologi  “Adisutjipto”  Yogyakarta has  developed  rapidly according  to  the  world  development  and  the  increasing  number  of  library  members  and  book collections  that  are  owned  by  the  library.  The  billing  system  which  is  running  now  is  able  to serve  books  borrowing  and  returning  services  to  the  members,  but  is  unable  to  provide  an alternative book recommendation according to a certain book borrowed by a member.
Book  Recommendation  Expert  System  for  Library  of Sekolah  Tinggi  Teknologi “Adisutjipto” Yogyakarta with collaborative filtering method uses historic book borrowing data, building,  and  maintaining  profiles  of  the  members  of  library  based  on  the  major  taken  by  the member  and  the  favourite  reading  topic  of  each  member  in  order  to  provide  some  alternatives when a member borrow a book.
After  passing  the  test  period,  this  system  is  claimed  effective  to  be  used  in  the  library, make the library service become more efficient in providing alternative book recommendations, and is able to provide user satisfied alternative book recommendations.
Keywords: Expert System, Lending Book Recommendations, Collaborative Filtering Method

## ABSTRAK
Perpustakaan  Sekolah  Tinggi  Teknologi  “Adisutjipto”  Yogyakarta  berkembang  pesat seiring perkembangan jaman dan bertambahnya jumlah anggota perpustakaan  serta koleksi buku yang  dimiliki.  Sistem billing yang  dimiliki  oleh  perpustakaan  sudah  mampu  melayani peminjaman  dan  pengembalian  buku,  namun  belum  dapat  memberikan  rekomendasi  buku alternatif yang dapat dipinjam oleh seorang anggota yang meminjam buku tertentu.
Sistem Pakar Rekomendasi Peminjaman Buku di Perpustakaan Sekolah Tinggi Teknologi “Adisutjipto”  Yogyakarta  dengan  metode  penyaringan  kolaboratif  memanfaatkan  data-data historis  peminjaman  buku  dan  membentuk  serta  mengelola  profil  setiap  anggota  perpustakaan berdasarkan  jurusan  dan  topik  bacaan  kegemaran  anggota,  sehingga  ketika  seorang  anggota perpustakaan  meminjam  sebuah  buku  tertentu,  sistem  ini  dapat  memberikan  beberapa rekomendasi buku alternatif yang dapat dipinjam oleh anggota tersebut.
Setelah  melalui  tahap  uji  coba,  sistem  ini  dinyatakan  efektif  apabila  diterapkan  di perpustakaan Sekolah Tinggi Teknologi “Adisutjipto” Yogyakarta, dapat meningkatkan efisiensi kinerja  perpustakaan dalam memberikan rekomendasi buku alternatif kepada pengunjung, serta dapat memberikan hasil rekomendasi buku alternatif yang memuaskan.
Kata  Kunci:  Sistem  Pakar,  Rekomendasi  Peminjaman  Buku,  Metode  Penyaringan Kolaboratif

## 1. Pendahuluan
Sistem  pakar  berawal  dari  keinginan  manusia  untuk  menggunakan  kemampuan  yang dimiliki oleh para ahli/ pakar tanpa adanya keterbatasan waktu dan tempat.Dengan adanya sistem pakar, semua pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar dapat direkam dalam komputer dan digunakan  untuk  memecahkan  persoalan-persoalan  yang  biasanya  memerlukan  keahlian  pakar tersebut.  Sistem  pakar  telah  berkembang  sangat  pesat  seiring  dengan  perkembangan  teknologi informasi  dan  meningkatnya  kebutuhan  akan  sistem  pakar  tersebut,  dan  kini  sistem  pakar  telah digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti:  kedokteran,  pendidikan,  penelitian,  bisnis,  dan sebagainya. Perpustakaan Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta didirikan bersamaan dengan berdirinya Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta, dan perpustakaan ini telah berkembang  pesat,  baik  dari  segi  penambahan  jumlah  buku,  pemanfaatan  sistem  informasi, peningkatan  kualitas  pegawai,  dan  meningkatnya  jumlah  anggota.  Perpustakaan  telah menerapkan  sistem billing untuk  peminjaman  buku,  namun  sistem billing ini  masih  memiliki keterbatasan  dalam  hal  ketidaktersediaan  sistem  rekomendasi  untuk  peminjaman  buku.  Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  buku  yang  akan dipinjam  oleh  pengunjung  perpustakaan.  Proses  rekomendasi  akan  dilakukan  dengan menggunakan metode penyaringan kolaboratif yang akan membagi pengunjung perpustakaan ke dalam  kelompok-kelompok  dengan  kebutuhan  serupa,  sehingga  sistem  yang  baru  nanti  dapat memprediksi  preferensi  pengguna  berdasarkan  kecocokan  antara  profil  pengguna  sekarang dengan profil pengguna lama yang tersimpan di dalam database .
Dari  uraian  latar  belakang  masalah  di  atas  dapat  dirumuskan  sebuah  masalah  yaitu bagaimana  cara  merekomendasikan  buku  alternatif  yang  dapat  dipinjam  ketika  seorang pengunjung perpustakaan meminjam suatu buku tertentu dengan metode penyaringan kolaboratif.

## 2. Landasan Teori
Terdapat  dua  kelompok  pendekatan  dalam  mendefinisikan  sistem,  yaitu  yang menekankan pada prosedur dan pendekatan yang menekankan pada komponen atau elemen yang dimiliki sistem. Pendekatan sistem yang lebih menekankan  pada prosedur mendefinisikan sistem sebagai  suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedur  yang  saling  berhubungan,  berkumpul bersama-sama  untuk  melakukan    suatu  kegiatan  atau  untuk  menyelesaikan  suatu  sasaran  yang tertentu.  Menurut  Jerry  Fitzgerald,  Ardra  F.  Fitzgerald  dan  Warren  D.  Stallings,  Jr.,  prosedur adalah urut-urutan yang tepat dari tahapan-tahapan instruksi  yang menerangkan apa ( what ) yang harus  dikerjakan,  dan  siapa  ( who )  yang  mengerjakannya  mengerjakannya,  kapan  ( when ) dikerjakan dan bagaimana ( how ) mengerjakannya.
Pendekatan  sistem  yang  lebih  menekankan  pada  elemen  atau  komponennya mendefiniskan  sistem  sebagai  kumpulan  dari  elemen-elemen  yang  berinteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan tertentu
Kedua  kelompok  definisi  tersebut  adalah  benar  dan  tidak  bertentangan,  yang  berbeda adalah  cara  pendekatannya.  Pendekatan  sistem  yang  merupakan  kumpulan  elemen-elemen  atau komponen-komponen  atau  subsistem-subsistem  merupakan  definisi  yang  lebih  luas.Definisi  ini lebih  banyak  diterima,  karena  kenyataannya  suatu  sistem  dapat  terdiri  dari  beberapa  subsistem atau sistem bagian.

## Konsep Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti  keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar.  Kemampuan  yang dimiliki oleh suatu sistem pakar sesuai dengan bidang kepakaran dari ahli/ pakar yang  menjadi sumber basis pengetahuan ( knowledge base ) dari sistem pakar tersebut.
Menurut  Marimin  (1992),  “sistem  pakar  adalah  sistem  perangkat  lunak  komputer  yang menggunakan  ilmu,  fakta,  dan  teknik  berpikir  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan.”
Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference  rules )  dengan  basis  pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau  lebih  pakar dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.
Menurut  Staugaard  (1987),  sebuah  sistem  pakar  tersusun  atas  tiga  buah  modul  utama, yaitu:
1. Modul Penerimaan Pengetahuan ( Knowledge Acquisition Mode ) Sistem  berada  pada  modul  ini,  pada  saat  sistem  tersebut  menerima  pengetahuan  dari  pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk pengembangan sistem  dilakukan  dengan  bantuan knowledge  engineer .  Peran knowledge  engineer adalah sebagai penghubung antara suatu sistem pakar dengan pakarnya.
2. Modul Konsultasi ( Consultation Mode )
Pada  saat  sistem  berada  pada  posisi  memberikan  jawaban  atas  permasalahan  yang  diajukan oleh  pengguna,  sistem  pakar  berada  dalam  modul  konsultasi.Pada  modul  ini,  pengguna berinteraksi  dengan  sistem  dengan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  oleh sistem.
3. Modul Penjelasan ( Explanation Mode )
Modul  ini  menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan  oleh  sistem,  yakni  bagaimana  suatu keputusan dapat diperoleh.
Komponen utama pada struktur sistem pakar (Hu et al, 1987) meliputi:

## 1. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base )
Basis  pengetahuan  merupakan  inti  dari  suatu  sistem  pakar,  yaitu  berupa  representasi pengetahuan  dari  pakar.Basis  pengetahuan  tersusun  atas  fakta  dan  kaidah.Fakta  adalah informasi  tentang  objek,  peristiwa,  atau  situasi.  Kaidah  adalah  cara  untuk  membangkitkan suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui. Menurut Gondran (1986) dan Utami (2002), basis  pengetahuan  merupakan  representasi  dari  seorang  pakar,  yang  kemudian  dapat dimasukkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman  khusus  untuk  kecerdasan  buatan  (misalnya PROLOG atau LISP )  atau shell sistem  pakar  (misalnya EXSYS , PC - PLUS , CRYSTAL ,  dan sebagainya.)
2. Mesin Inferensi ( Inference Engine )
Mesin  inferensi  berperan  sebagai  otak  dari  sistem  pakar.  Mesin  inferensi  berfungsi  untuk memandu proses penalaran terhadap suatu kondisi, berdasarkan pada basis pengetahuan yang tersedia.  Di  dalam  mesin  inferensi  terjadi  proses  untuk  memanipulasi  dan  mengarahkan kaidah,  model,  dan  fakta  yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan  dalam  rangka  mencapai solusi  atau  kesimpulan.  Dalam  prosesnya,  mesin  inferensi  menggunakan  strategi  penalaran dan  strategi  pengendalian.  Strategi  penalaran  terdiri  dari  strategi  penalaran  pasti  ( exact reasoning )  dan  strategi  penalaran  tak  pasti  ( inexact  reasoning ). Exact  reasoning akan dilakukan  jika  semua  data  yang  dibutuhkan  untuk  menarik  suatu  kesimpulan  tersedia, sedangkan inexact  reasoning dilakukan  pada  keadaan  sebaliknya.  Strategi  pengendalian berfungsi  sebagai  panduan  arah  dalam  melakukan  prose  penalaran.Terdapat  tiga  teknik pengendalian  yang  sering  digunakan,  yaitu forward  chaining , backward  chaining ,  dan gabungan dari kedua tehnik pengendalian tersebut.
3. Basis Data ( Database )
Basis  data  terdiri  atas  semua  fakta  yang  diperlukan,  dimana  fakta-fakta  tersebut  digunakan untuk  memenuhi  kondisi  dari  kaidah-kaidah  dalam  sistem.  Basis  data  menyimpan  semua fakta, baik fakta awal pada saat sistem mulai beroperasi, maupun fakta-fakta yang diperoleh pada  saat  proses  penarikan  kesimpulan  sedang  dilaksanakan.  Basis  data  digunakan  untuk menyimpan data hasil observasi dan data lain yang dibutuhkan selama pemrosesan.
4. Antarmuka Pemakai ( User Interface )
Fasilitas ini digunakan sebagai perantara komunikasi antara pemakai dengan sistem.
Representasi  pengetahuan  adalah  suatu  teknik  untuk  merepresentasikan  basis  pengetahuan yang  diperoleh  ke  dalam  suatu  skema/  diagram  tertentu  sehingga  dapat  diketahui  relasi/ keterhubungan  antara  suatu  data  dengan  data  yang  lain.  Teknik  ini  membantu knowledge engineer dalam memahami struktur pengetahuan yang akan dibuat sistem pakarnya.
Terdapat  beberapa  teknik  representasi  pengetahuan  yang  sering  digunakan  dalam pengembangan suatu sistem pakar, yaitu:

## 1. Rule-Based Knowledge
Pengetahuan  direpresentasikan  dalam  suatu  bentuk  fakta  ( facts )  dan  aturan  ( rules ).Bentuk representasi ini terdiri atas premis dan kesimpulan.
2. Frame-Based Knowledge
Pengetahuan direpresentasikan dalam suatu bentuk hierarki atau jaringan frame .
3. Object-Based Knowledge
Pengetahuan direpresentasikan sebagai jaringan dari obyek-obyek. Obyek adalah elemen data yang terdiri dari data dan metode ( proses ). 4. Case-Base Reasoning
Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk kesimpulan kasus ( cases ). Kategori permasalahan sistem pakar secara umum, antara lain: 1. Interpretasi, yakni membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulandata mentah.
2. Prediksi , yakni memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan darisituasi-situasi tertentu.
3.  Diagnosis,  yakni  menentukan  sebab  malfungsi dalam situasi kompleks  yang didasarkan pada gejala-gejala yang teramati.
4.  Desain,  yakni  menentukan  konfigurasi  komponen-komponen  sistem  yang  cocok  dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu.
5.  Perencanaan,  yakni  merencanakan  serangkaian tindakan  yang  akan dapat  mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu.
6. Debugging dan repair , yakni menentukan dan menginterpretasikan cara-cara untuk mengatasi malfungsi.
7.  Instruksi, yaknimendeteksi dan mengoreksi defisiensi dalam pemahaman domain subyek.
8.  Pengendalian, yakni mengatur tingkah laku suatu lingkunganyang kompleks.
9. Selection , yakni mengidentifikasi pilihan terbaik dari sekumpulan ( list )  kemungkinan.
10. Simulation , yakni pemodelan interaksi antara komponen-komponen sistem.
11. Monitoring , yakni membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi  yang diharapkan.

## Sistem Rekomendasi Berbasis Web
Sistem  rekomendasi  berbasis web adalah  sistem  cerdas  yang  dapat  mengidentifikasi  minat pengunjung website dari penggunaan data yang telah ada dan berdasarkan hal tersebut membuat usulan  untuk  meningkatkan  loyalitas  pengunjung  serta  mencapai  tingkat  konversi  atau  retensi yang lebih tinggi.
Profil  pengguna  merupakan  dasar  untuk  merancang  sebagian  besar  fungsi  sistem rekomendasi.  Fungsi-fungsi  tersebut  dibagi  dalam  dua  kategori  utama,  yaitu:  pembuatan  dan pengelolaan  profil,  serta  eksploitasi  dan  rekomendasi  profil  (Montaner,  2003).  Sistem  perlu membangun  dan  memelihara  profil  pengguna  dan  kemudian  mengolah  informasi  yang  berguna untuk membuat suatu rekomendasi.

## Penyaringan Kolaboratif
Penyaringan  kolaboratif  menggunakan  konsep  segmentasi  pasar  (membagi  pengunjung  ke dalam kelompok-kelompok  dengan kebutuhan serupa) dalam  memprediksi preferensi pengguna. Intinya ialah membandingkan profil pengguna sekarang (misalnya sejarah peminjaman, perilaku browsing ) dengan profil pengguna di bagian lain populasi untuk mengidentifikasi pengguna pada database yang mungkin mirip dengan pengguna sekarang. Minat yang ditemukan dari pengguna serupa  digunakan  untuk  menyimpulkan  minat  pengguna  sekarang,  dan  rekomendasi  dibuat berdasarkan hal tersebut.
Data  yang  dikumpulkan  dalam  sistem  penyaringan  kolaboratif  umumnya  terdiri  atas matriks  dua  dimensi  pengguna-produk  yang  barisnya  menyatakan  pengguna,  dan  kolomnya menyatakan  produk,  misalnya  buku.Preferensi  pengguna  dari  setiap  produk  direpresentasikan oleh  nilai  pada  sel  dalam  matriks.  Sayangnya,  urutan  organisasi  data  ini  sering  menyebabkan penskalaan  dan  masalah  performa  yang  buruk  pada  saat  himpunan  data  menjadi  sangat  besar, misalnya  pada  saat  jutaan  pengguna  dan  produk  direpresentasikan  dalam  matriks  pengguna- produk.  Di  samping  itu,  ketika  semakin  banyak  pengguna  yang  menolak  untuk  memberikan evaluasi  produk  atau  cenderung  hanya  meminjam  sejumlah  kecil  item  dalam  katalog  produk, matriks  pengguna-produk  pun  cenderung  sangat  ramping  dan  menjadi  tidak  efisien  pada  saat diaplikasikan pada skala besar. Masalah ini sebagian mungkin dapat diatasi dengan menggunakan teknik reduksi dimensionalitas, seperti pengelompokan dan analisis komponen utama.
Secara  umum,  sistem  penyaringan  kolaboratif  membuat  rekomendasi  dengan  memprediksi preferensi  seseorang  sebagai  nilai  bobot  dari  preferensi  orang  lain  dalam  himpunan  bagiannya, dengan  bobot  yang  disesuaikan  terhadap  kekuatan  korelasi  di  antara  dua  individu.  Perlu diperhatikan bahwa pendekatan ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena algoritmanya bekerja dengan mengelompokkan pengunjung ke dalam himpunan bagian, rekomendasi buruk dapat saja diberikan  kepada  pengguna  yang  seleranya  berbeda  dengan  sebagian  lain  dari  populasi.  Sistem juga  gagal  untuk  member  pengguna  alasan  rekomendasi.Selain  itu,  karena  algoritmanya  hanya dapat digunakan pada saat database berisi data preferensi item tertentu, maka tidak dapat dibuat rekomendasi  untuk  produk  baru  yang  belum  digunakan  atau  dinilai  oleh  seorangpun.Misalnya, sebagian  besar  algoritma  penyaringan  kolaboratif  tidak  dapat  merekomendasi  pengguna  apakah suatu  buku  baru  adalah  buku  yang  bagus.  Gambar  1  memperlihatkan  arsitektur  sistem rekomendasi kolaboratif pada sebuah website e-commerce .
Gambar 1. Arsitektur sistem rekomendasi kolaboratif pada sebuah web e-commerce

## 3. Perancangan Sistem Diagram Konteks
Terdapat 2 entitas, yaitu: (admin dan pengguna). Yang pertama adalah admin.Untuk dapat masuk ke dalam sistem, admin harus login terlebih dahulu.Kemudian admin dapat mengolah data yang  terdapat  pada  menu  admin,  termasuk  data  buku  dan  data  pengguna  sistem.Yang  kedua adalah  pengguna  umum,  yang  dapat  mengirimkan  data-data  pribadinya,  preferensi,  serta  kritik dan saran ( feedback ) untuk meningkatkan kualitas hasil rekomendasi.

## Gambar 2. Diagram konteks sistem rekomendasi peminjaman buku

## DAD Level 1
Sistem  yang  akan  dibangun  memiliki  empat  buah  proses,  yaitu:  pengolahan  data,  yakni  proses yang  meliputi  proses  menambahkan  data,  menampilkan,  mengubah,  maupun  menghapus  data- data  yang  ada  di  dalam database .  Proses  kedua  adalah  menampilkan  data  buku.  Dalam  hal  ini, yang  menampilkan  data  buku  adalah  pengguna  sistem  secara  umum,  bukan  seorang administrator . Proses ketiga adalah peminjaman  buku  yang dilakukan dengan  mengisikan  judul buku  yang  akan  dipinjam  oleh  pengguna  sistem.  Proses  keempat  adalah  pengolahan  data pengguna  yang  meliputi  pendaftaran  pengguna  baru,  dan  pemberian  umpan  balik  ( feedback ) setiap kali pengguna menerima suatu rekomendasi buku. Proses pertama membutuhkan hak akses tingkat administrator , sedangkan proses yang lain dapat diakses langsung oleh semua pengguna sistem.  Apabila  terdapat  kesalahan  saat  pengisian  data  diri  maupun  saat  pengguna  hendak melakukan pengubahan data diri, pengguna  harus  menghubungi administrator untuk melakukan pembaharuan data.

## Gambar 3. DAD Level 1

## DAD Level 2 Proses 1
Seorang admin yang  terverifikasi  dapat  mengakses  dan  memodifikasi  semua  data  yang tersimpan dalam database .

## Gambar 4. DAD Level 2 Proses 1

## DAD Level 2 Proses 2
Seorang pengguna dapat melihat data buku yang ada dengan memasukkan kata kunci sesuai dengan judul buku, nama pengarang, ataupun penerbit buku tersebut.

## Gambar 5. DAD Level 2 Proses 2

## DAD Level 2 Proses 3
Seorang  pengguna  dapat  meminjam  buku  di  perpustakaan  dengan  memberikan  data  dirinya dan  data  buku  yang  akan  dipinjam.  Apabila  pengguna  tersebut  meminjam  2  buah  buku,  maka data peminjaman tersebut akan disimpan ke dalam tabel rekomendasi. Namun, apabila pengguna
meminjam  hanya  satu  buku,  maka  sistem  akan  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  data historis yang tersimpan dalam tabel rekomendasi.

## Gambar 6. DAD Level 2 Proses 3

## DAD Level 2 Proses 4
Pengguna  perpustakaan  yang  terus  bertambah  mengharuskan  sistem  untuk  dapat menambahkan  pengguna  baru  ke  dalam database .  Pengguna  baru  dapat  mendaftarkan  diri  ke dalam sistem dengan mengisikan data diri, meliputi: nomor induk mahasiswa (nim), nama, jenis kelamin,  agama,  alamat,  nomor  telepon,  tempat,  tanggal  lahir,  jurusan,  dan  topik  bacaan kegemaran  pengguna  yang  bersangkutan.  Untuk  perubahan  data,  pengguna  harus  mengubungi administrator sistem untuk menjamin bahwa hanya pengguna yang bersangkutan saja yang dapat melakukan  pengubahan/  pembaharuan  data.Selain  itu,  pengguna  juga  dapat  meberikan  umpan balik  ( feedback )  untuk  meningkatkan  kualitas  hasil  rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem, serta untuk melaporkan adanya kejanggalan ( bug ) saat pengguna menggunakan sistem.
Gambar 7. DAD Level 2 Proses 4
Perancangan Basis Data
Gambar 8. ERD system
Perancangan basis data merupakan suatu tahapan untuk memenuhi kebutuhan akan informasi dari  pengguna  dan  sistem,  untuk  menyediakan  struktur  informasi  yang  natural  dan  mudah dimengerti  oleh pengguna, serta mendukung kebutuhan pemrosesan dan beberapa obyek kinerja dari suatu sistem basis data.Perancangan ERD bertujuan untuk memudahkan pemahaman tentang hubungan  (relasi)  antar  tiap  tabel  yang  ada  dalam  basis  data.Gambar  8  memuat  informasi mengenai Entity Relationship Diagram sistem.

## Perancangan Diagram Alir Sistem
Flowchart merupakan  diagram  alir  dari  proses  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara sistematis.  Dalam  aplikasi  sistem  rekomendasi  peminjaman  buku  di  perpustakaan  STTA Yogyakarta,  penyelesaian  permasalahan  dapat  digambarkan  pada  diagram  alir  ( flowchart )  pada gambar 9.

## Gambar 9. Diagram alir sistem

## Perancangan Aturan
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  berdasarkan  pada  aturan-aturan  sebagai  prosedur penyelesaian permasalahan (Gondran, 1986).Demikian halnya dengan sistem pakar rekomendasi peminjaman  buku  di  perpustakaan  STT  “Adisutjipto”  Yogyakarta  dengan  metode  kolaboratif ini.Adapun  aturan-aturan  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  meliputi  aturan-aturan  untuk pembentukan  profil  pengguna  dan  aturan-aturan  untuk  memberikan  rekomendasi  buku  kepada pengguna berdasarkan buku yang dipinjam dan profil pengguna tersebut.
Dalam melakukan pengelompokan terhadap pengguna sistem, sistem ini menerapkan aturan- aturan sebagai berikut.
Rule 1: IF hobi baca teknologi informasi dan telekomunikasi AND jurusan teknik informatika atau teknik elektro THEN profil 1. Rule 2: IF hobi baca teknologi informasi dan telekomunikasi AND jurusan teknik penerbangan atau teknik mesin THEN profil 2. Rule 3: IF hobi baca teknologi informasi dan telekomunikasi AND jurusan teknik industry THEN profil 3.
Rule 4: IF hobi baca kedirgantaraan AND jurusan teknik informatika atau teknik elektro THEN profil 2.
Rule 5: IF hobi baca kedirgantaraan AND jurusan teknik penerbangan atau teknik mesin THEN profil 4.
Rule 6: IF hobi baca kedirgantaraan AND jurusan teknik industri THEN profil 5. Rule 7: IF hobi  baca  dunia  perindustrian  dan  perdagangan AND jurusan  teknik informatika atau teknik elektro THEN profil 3. Rule 8: IF hobi  baca  dunia  perindustrian  dan  perdagangan AND jurusan  teknik penerbangan atau teknik mesin THEN profil 5. Rule 9: IF hobi  baca  dunia  perindustrian  dan  perdagangan AND jurusan  teknik industri THEN profil 6.
Rule 10: IF hobi  baca  musik  dan  kesenian AND jurusan  teknik  informatika  atau teknik elektro THEN profil 7.
Rule 11: IF hobi  baca  musik  dan  kesenian AND jurusan  teknik  penerbangan  atau teknik mesin THEN profil 8.
Rule 12: IF hobi  baca  musik  dan  kesenian AND jurusan  teknik  industri THEN profil 9.
Rule 13: IF hobi baca lainnya THEN profil 10.
Dari  aturan-aturan  di  atas,  dapat  diketahui  teknik  yang  digunakan  oleh  sistem  untuk mengelompokkan  pengguna  sistem.Sebagai  contoh,  seorang  pengguna  dengan  data  diri  seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Contoh Pengelompokkan Pengguna
Dari  data  pada  tabel  5  dan  aturan  pengelompokan  pengguna  yang  ada,  dapat  disimpulkan bahwa pengguna tersebut akan tergolong ke dalam kelompok profil 1, yakni kelompok pengguna yang gemar membaca buku dengan topik teknologi informasi dan telekomunikasi, serta menjadi mahasiswa jurusan teknik informatika.
Untuk menghasilkan suatu rekomendasi, sistem ini menerapkan aturan-aturan berikut ini. Rule 1: IF buku  pertama  dengan  kelompok  profil  pengguna  ada  dalam  daftar rekomendasi THEN rekomendasi buku adalah maksimum tiga buah buku kedua dengan rating tertinggi dalam daftar rekomendasi.
Rule 2: IF buku pertama dengan kelompok profil pengguna tidak ada dalam daftar rekomendasi THENIF buku kedua dengan kelompok profil pengguna ada dalam daftar rekomendasi  THEN  rekomendasi  buku  adalah  maksimum  tiga  buah  buku  pertama dengan rating tertinggi dalam daftar rekomendasi.
Rule 3: IF buku  kedua  dengan  profil  pengguna  tidak  ada  dalam  daftar rekomendasi THEN rekomendasi  adalah  maksimum  tiga  buah  buku  dengan  rating tertinggi untuk kelompok profil pengguna.
Dari  aturan-aturan  di  atas,  dapat  diketahui  teknik  yang  digunakan  oleh  sistem  untuk mengelompokkan pengguna sistem.Sebagai contoh, seorang pengguna dengan kelompok profil 1 dan data rekomendasi buku seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Data Rekomendasi Buku
Dengan  aturan  yang  ada,  maka  hasil  rekomendasi  yang  akan  muncul  apabila  seorang pengguna dengan kelompok profil 1 meminjam buku dengan kode buku 45 adalah buku dengan kode 46, 44, dan 43.

## 4. Implementasi dan Analisa Sistem
Setelah pembuatan sistem selesai, maka dilakukan pengujian terhadap sistem yang dilakukan dalam  dua  cara,  yakni  pengujian  secara  teoritik  maupun  pengujian  secara  praktek,  yakni pengujian  langsung kepada para calon  pengguna  sistem,  yakni para  mahasiswa STT Adisutjipto Yogyakarta.
Menurut  A.  Kumar  (2010),  “sebuah  sistem  rekomendasi  membandingkan  profil  pengguna terhadap  suatu  karakteristik  referensi  dan  mencari  prediksi rating yang  akan  diberikan  oleh seorang  pengguna  terhadap  suatu item yang  belum  mereka  pertimbangkan.”  Menurut  Paolo Buono (2000), “sebuah komponen personalisasi  membangun dan  mengeksploitasi  model-model atau profil-profil dari semua pengguna yang berinteraksi dengan sistem.”
Setelah pengguna mendaftarkan diri, maka sistem akan mengolah data-data pribadi pengguna dan  mengelompokkan  pengguna  berdasarkan  aturan  tersebut,  dan  apabila  pengguna  melakukan peminjaman  sebuah  buku,  maka  sistem  akan  menggunakan  data-data  historis  peminjaman  buku yang  pernah  terjadi  sebelumnya  dan  memadukannya  dengan  data  profil  pengguna  yang melakukan  peminjaman  buku  untuk  menghasilkan  sebuah  rekomendasi  buku  yang  berkaitan dengan profil pengguna dan buku yang dipinjam oleh pengguna.
Hal  inilah  yang  menjadi  keunikan  tersendiri  dari  metode  penyaringan  kolaboratif sebagaimana  diungkapkan  oleh  Buono  (2000),  “rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  penyaringan kolaboratif  bisa  berarti  suatu  kurva  pembelajaran  yang  panjang,  karena  pada  mulanya  ketika jumlah  pengguna  sedikit,  kualitas  rekomendasi  adalah  rendah.Hasil  rekomendasi  ini  secara bertahap  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  pengguna  yang  berpartisipasi.” Semakin  banyak  pengguna,  dan  semakin  banyak  peminjaman  buku  yang  terjadi,  maka  daftar rekomendasi  pun  akan  semakin  banyak  jumlahnya,  dan  dengan  demikian  akan  menghasilkan kualitas rekomendasi yang semakin berkualitas.

## Pengujian Secara Praktek
Dari  uraian  sebalumnya,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  jumlah  data  yang  ada  di  dalam daftar  rekomendasi  akan  sangat  menentukan  kualitas  hasil  rekomendasi  yang  diberikan  oleh sistem.  Oleh  karena  itu,  dalam  tahap  pengujian  sistem  secara  langsung,  diambil sample seratus sepuluh orang mahasiswa STT “Adisutjipto” Yogyakarta untuk mewakili seluruh mahasiswa STT “Adisutjipto”  Yogyakarta.Jumlah  ini  dianggap  cukup  memenuhi  syarat  untuk  mewakili keseluruhan  mahasiswa  yang  ada,  karena  mencakup  hampir  sepuluh  persen  dari  populasi
mahasiswa  STT  “Adisutjipto”  Yogyakarta  berdasarkan  pada  hasil  wawancara  dengan  staf akademik. Diagram alir untuk proses uji coba melibatkan pengguna diberikan dalam gambar 13.

## Gambar 13. Diagram alir proses uji coba sistem

## Hasil Pengujian
Dari seluruh data yang terkumpul, diperoleh grafik tingkat efektifitas sistem berdasarkan jajak pendapat  yang  diisi  oleh  pengguna  sistem  seperti  pada  gambar  14,  yakni  96,6%  reponden menyatakan  sistem  efektif  apabila  diterapkan  di  perpustakaan  STT  Adisutjipto  Yogyakarta, sedangkan 3,6% responden menyatakan sistem tidak efektif. Dari pengujian yang sama mengenai tingkat  efisiensi  sistem  apabila  diterapkan  di  perpustakaan  STT  Adisutjipto  Yogyakarta, diperoleh  hasil  100%  responden  menyatakan  bahwa  sistem  efisien.Hal  ini  ditunjukkan  pada gambar  16.  Dari  pengujian  yang  sama,  diperoleh  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem seperti  ditunjukkan  pada  gambar  18,  yakni  39,1%  menyatakan  sangat  puas,  50,6%  menyatakan cukup puas, 1,1% menyatakan kurang puas, 1,1% menyatakan tidak puas terhadap kinerja sistem.
Gambar 14. Tingkat Efektifitas Sistem
Gambar 15. Detail Tingkat Efektifitas Sistem Per
Jurusan
Gambar 16. Tingkat Efisiensi Sistem Gambar 17. Detail Tingkat Efisiensi Sistem
Gambar 18. Tingkat Kepuasan Pengguna Sistem

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  jajak  pendapat  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  sistem  pakar rekomendasi  peminjaman  buku  di  perpustakaan  STT  “Adisutjipto”  Yogyakarta  dengan  metode penyaringan kolaboratif ini efektif, dapat meningkatkan efisiensi kinerja perpustakaan dalam hal pemberian rekomendasi  buku  berdasarkan profil  pengguna dan  buku  yang dipinjam, serta  dapat menghasilkan rekomendasi buku yang memuaskan.

## 6. Daftar Pustaka
Al-Bahra, Ladjamudin. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Buono, P., Costabile, M.F., Guida, S., Piccinno, A., Tesoro, G., 2000, Integrating User Data and Collaborative  Filtering  in  a  Web  Recommendation  System,  Journal  of  Dipartimento  di Informatica, Universita di Bari, p. 1-12.
Kumar,  A.,  Thambidurai,  P.,  2010, Collaborative  Web  Recommendation  Systems  –  A  Survey Approach, Global journal of Computer Science and Technology, Vol. 9 Issue 5 (Ver. 2.0), p. 30-35.
Liang,  T.P.,  Lai,  H.J.,  Ku,  Y.C.,  2007. Personalized  Content  Recommendation  and  User Satisfaction:  Theoretical  Synthesis  and  Empirical  Findings,Journal  of  Management Information Systems, ME Sharp, Inc., Vol. 23, No. 3, pp. 45-70.
Turban  E.,  Aronson  J.E.,  Liang  T.P.,  2003, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) . Yogyakarta : Andi Offset.