PERBANDINGAN EFEKTIVITAS MODEL TF-IDF DAN WORD2VEC DALAM SISTEM REKOMENDASI BUKU BERBASIS CONTENT-BASED

Fauzan, Muhammad Hadziq (2026) PERBANDINGAN EFEKTIVITAS MODEL TF-IDF DAN WORD2VEC DALAM SISTEM REKOMENDASI BUKU BERBASIS CONTENT-BASED. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

[img] Text (COVER - ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version
Download (1MB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version
Download (201kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (773kB)
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (255kB)
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version
Download (108kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only
Download (193kB)
[img] Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 22.12.2655.zip
Restricted to Repository staff only
Download (16kB)
[img] Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (969kB)

Abstract

Secara global, industri penerbitan buku terus mengalami pertumbuhan. Berdasarkan data UNESCO dan International Publishers Association (IPA), setiap tahun diterbitkan lebih dari dua juta judul buku baru di seluruh dunia. Di Indonesia sendiri, menurut data Perpustakaan Nasional (PERPUSNAS) tahun 2020 dan 2021, tercatat hampir 150.000 buku diterbitkan dalam satu tahun lebih tinggi dibanding 2019 berada di angka 120.000 buku. Peningkatan jumlah publikasi tersebut menunjukkan berkembangnya aktivitas penerbitan dan ketersediaan bahan bacaan, namun juga menimbulkan tantangan dalam membantu pembaca menemukan buku yang relevan dengan minat dan kebutuhannya. Dengan adanya sebuah sistem rekomendasi yang menerapkan berbagai macam algoritma dengan kebutuhan yang bermacam-macam tentu juga menjadi tantangan lagi bagi para pengelola untuk menghasilkan rekomendasi yang dapat disesuaikan dengan para pembaca. Dengan adanya kedua masalah tersebut penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja antara dua pendekatan algoritma dalam sistem rekomendasi buku, yaitu Word2Vec dan Cosine Similarity dengan metode ContentBased Filtering. Kedua metode ini memiliki karakteristik yang berbeda dalam menghasilkan sebuah rekomendasi, namun keduanya tetaplah memiliki kebutuhan data yang minim dengan hanya memerlukan data dari konten atau buku itu sendiri. Maka dari itu pengujian ini dilakukan dengan menggunakan dataset buku yang mencakup informasi seperti judul, penulis, kategori, dan rating pembaca. Melalui perbandingan ini diharapkan dapat diperoleh pemahaman mengenai algoritma yang lebih efektif dalam meningkatkan relevansi rekomendasi serta memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem rekomendasi yang cocok dengan pembaca maupun pengguna sistem hingga penelitian kedepannya.

Item Type: Thesis (S1 - Sarjana)
Contributor:
Pembimbing
Prabowo, Donni
Uncontrolled Keywords: Rekomendasi, Buku, Perbandingan, Efektivitas, Analisis, Recommendation, Book, Comparative, Effectiveness, Analysis.
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus
000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 020 Ilmu perpustakaan dan informasi > 025 Operasional perpustakaan, arsip dan pusat informasi, pelayanan dan pengelolaan perpustakaan
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Depositing User: RC Universitas AMIKOM Yogyakarta
Date Deposited: 24 Sep 2026 03:43
Last Modified: 24 Sep 2026 03:43
URI: http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32982

Actions (login required)

View Item View Item