SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING DAN RATING IMPLISIT - UNS Institutional Repository

  

SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT

PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED

COLLABORATIVE FILTERING DAN RATING IMPLISIT

HALAMAN JUDUL

SKRIPSI

  

Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu

Program Studi Informatika

Disusun Oleh:

MIRRA PRASASTI

  

NIM M0512035

PROGRAM STUDI INFORMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2017 HALAMAN PERSETUJUAN

  

SKRIPSI

HALAMAN PERSETUJUAN

SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT

PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED

  Disusun Oleh : MIRRA PRASASTI NIM. M0512035 telah disetujui oleh pembimbing pada tanggal 7 November 2017

  Pembimbing I, Pembimbing II,

  Ristu Saptono, S. Si., M. T. Winarno, S. Si,. M. Eng NIP. 19790210 200212 1 001 NIP. 19820520 200604 1 001

  

SKRIPSI

HALAMAN PENGESAHAN

SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT

PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED

  Disusun Oleh : MIRRA PRASASTI M0512035 telah dipertahankan di hadapan dewan penguji pada tanggal 21 November 2017

  Susunan Dewan Penguji

  1. Ristu Saptono, S. Si., M.T. (Ketua) ( ) NIP. 19790210 200212 1 001

  2. Winarno S. Si., M. Eng (Sekretaris) ( ) NIP 19820520 200604 1 001

  3. Abdul Aziz S.Kom., M.Cs. (Anggota) ( ) NIP. 19810413 200501 1 001

  4.DENIS EKA CAHYANI S.Kom.,M.Kom. (Anggota) ( ) NIP. 19910310 2016 1 001

  Disahkan Oleh Kepala Program Studi Informatika

  

Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc., Ph.D

NIP. 19621130 199103 1 002

  

MOTTO

“Apa pun yang terjadi, hadapi. Bagaimana pun, hidup harus terus berlanjut.”

  Mirra Prasasti

  

“janganlah takut, sebab Aku menyertai engkau, janganlah bimbang, sebab Aku

ini Allahmu; Aku akan meneguhkan, bahkan akan menolong engkau; Aku akan

memegang engkau dengan tangan kanan- Ku yang membawa kemenangan.”

  Yesaya 41 : 10

  

“Sebab TUHAN, Dia sendiri akan berjalan di depanmu, Dia sendiri akan

menyertai engkau, Dia tidak akan membiarkan engkau dan tidak akan

meninggalkan engkau; janganlah takut dan janganlah patah hati.”

  Ulangan 31 : 8

  

PERSEMBAHAN

Skripsi ini dipersembahkan untuk keluarga tercinta dan para sahabat.

  

SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT

PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED

COLLABORATIVE FILTERING DAN RATING IMPLISIT

MIRRA PRASASTI

  Program Studi Informatika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret

  

ABSTRAK

Perpustakaan merupakan salah satu penunjang penting dalam institusi pendidikan.

  Pelayanan utama perpustakaan adalah memfasilitasi transaksi peminjaman buku. Untuk memudahkan para anggotanya menemukan buku yang tepat, perpustakaan seringkali dilengkapi dengan sistem pencarian buku. Tetapi sistem pencarian buku saja tidak cukup membantu untuk menemukan buku yang tepat bagi anggota yang belum menentukan buku yang akan dipinjam. Masalah tersebut dapat diatasi dengan sistem rekomendasi. Item-based Collaborative Filtering merupakan salah satu metode sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi secara personal bagi user. Pada penelitian ini, Item-based Collaborative Filtering dengan menggunakan rating implisit diterapkan untuk membuat sistem rekomendasi peminjaman buku di UPT Perpustakaan UNS. Pengujian dilakukan dengan mengosongkan rating mulai dari 10%, 20%, 30%, 40%, dan 50%, dengan 40 kali perulangan percobaan pada setiap pengosongan rating. Berdasarkan hasil pengujian, metode Item-based Collaborative Filtering dengan menggunakan

  

rating implisit menghasilkan rata-rata accuracy, precision, dan recall masing-

masing 0,9640; 0,5028; dan 0,5264 pada setiap level pengosongan rating.

  

Kata kunci: Item-based Collaborative Filtering, Naïve Bayes, Rating Implisit,

  Sistem Rekomendasi Peminjaman Buku

  

RECOMMENDER SYSTEM FOR UPT LIBRARY UNS BY USING ITEM-

BASED COLLABORATIVE FILTERING AND IMPLICIT RATING

MIRRA PRASASTI

  Department of Informatics, Faculty of Mathematics and Natural Science,

Sebelas Maret University

ABSTRACT

  

Library is one of the important support in educational institutions. The main

service of library is to facilitate the transaction of book lending. To help members

to find the right book, the library is often equipped with a book search system. But

these system is not helpful enough to find the right book for members who have

not yet decided which books to borrow. These problem can be solved with a

recommender system. Item-based Collaborative Filtering is one method of

recommender system that can provide personalized recommendations for users. In

this research, Item-based Collaborative Filtering using implisit rating was

applied to make recommender system for UPT Library UNS. Testing was done by

clearing the ratings from 10%, 20%, 30%, 40%, and 50%, with 40 repetition of

experiment on each level testing set. Based on the test results, the proposed

method produce in accuracy, precision, and recall respectively 0,9640; 0,5028;

and 0,5264 at each level testing set.

  

Keywords: Book Recommender System, Implicit Rating, Item-based Collaborative

Filtering, Naïve Bayes

KATA PENGANTAR

  Puji syukur kepada Tuhan Yesus Kristus yang telah melimpahkan berkat dan kasih-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir dengan judul “Sistem Rekomendasi Peminjaman Buku di UPT Perpustakaan UNS dengan Metode Item-based Collaborative Filtering dan Rating Implisit ”.

  Penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu proses pengerjaan Tugas Akhir ini sehingga dapat berwujud sebagaimana yang diharapkan, yaitu kepada : 1.

  Keluarga yang telah memberikan dukungan moral dan material.

  2. Bapak Ristu Saptono, S.Si., M.T. dan Bapak Winarno, S. Si., M. Eng selaku dosen pembimbing I dan pembimbing II atas ilmu, bimbingan, dan kesabaran yang diberikan selama pelaksanaan Tugas Akhir 3. Edith, Martha, Lisa, Mbak Reta, Mbak Natalia, Mbak Mona, dan Mas

  Yohanes Jatmiko serta Mbak Vikaris atas dukungan, perhatian, dan doa yang tak henti-hentinya selama penulis menyusun Tugas Akhir

  4. Mahmud, Dian Adi, Adip, Cantya, Mega, Ardi, Zainal, Iis, Amel, dan Yonatan yang telah menemani dan membantu penulis selama mengerjakan Tugas Akhir.

  5. Keluarga Informatika UNS 2012 atas momen, pengalaman indah, dukungan, dan motivasi yang telah diberikan kepada penulis.

  Penulis berharap Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi berbagai pihak.

  Surakarta, 21 November 2017 Penulis

  

DAFTAR ISI

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Konsep Receiver Operating Characteristic (ROC) .............................. 21Tabel 2.2 Penelitian Terkait .................................................................................. 26

  

Tabel 4.1 Representasi matriks user-item rating .................................................. 36Tabel 4.2 Representasi matriks user-item rating pada basis data ......................... 37

  

Tabel 4.4 N-tetangga terdekat setiap item ............................................................. 39Tabel 4.5 Tabel class dan parameter untuk U1 terhadap I3 .................................. 39Tabel 4.6 Pengujian Threshold pada Level Pengosongan Rating 10% ................ 44Tabel 4.7 Jumlah item yang mempunyai n-tetangga terdekat pada pengosongan

  

Tabel 4.8 Hasil pengujian pada pengosongan rating 10% .................................... 45Tabel 4.9 Hasil pengujian pada pengosongan rating 20% .................................... 47Tabel 4.10 Hasil pengujian pada pengosongan rating 30% .................................. 48Tabel 4.11 Hasil pengujian pada pengosongan rating 40% .................................. 50Tabel 4.12 Hasil pengujian pada pengosongan rating 50% .................................. 51Tabel 4.13 Perbandingan rata-rata nilai accuracy, precision, dan recall.............. 52Tabel 4.14 Hasil pengujian nilai precision ........................................................... 53Tabel 4.15 Hasil pengujian nilai recall ................................................................. 54

  

  

  

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Proses Collaborative Filtering (Sarwar et al, 2001) ......................... 13Gambar 2.2 Proses User-based Collaborative Filtering....................................... 14Gambar 2.3 Proses Item-based Collaborative Filtering ....................................... 14Gambar 3.1 Diagram Metode Penelitian ............................................................... 29