Pemodelan personalisasi rekomendasi buku dengan pendekatan association rule mining

Abstract

Pengantar. Perpustakaan X adalah perpustakaan akademik di Jakarta, Indonesia. Library X telah menyediakan Katalog Akses Publik Online (OPAC) sebagai alat untuk memberikan informasi terkait koleksi. Namun, terkadang informasi yang ditampilkan tidak menunjukkan relevansi yang tinggi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan mengembangkan sistem rekomendasi buku berbasis kebutuhan pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model personalisasi rekomendasi buku di Perpustakaan X. Metode Pengumpulan Data. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah asosiasi rule mining menggunakan algoritma Apriori. Hasil dan Diskusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan buku untuk dukungan minimum adalah 0,1% dan kepercayaan minimum adalah 10% dan menghasilkan 42 aturan asosiasi. Tercatat bahwa 657 (Akuntansi) dan 658 (Manajemen) ditemukan mendukung 2,6% dengan tingkat kepercayaan 14%. Kesimpulan. Rekomendasi buku dirumuskan dengan memilih aturan dengan dukungan dan kepercayaan maksimal. Sistem rekomendasi dirancang untuk diintegrasikan ke aplikasi web dan email pengguna