Sistem Rekomendasi Buku Di Perpustakaan Uin Jambi Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) Dan Algoritma Cosine Similarity

Indah Pajriyanti; Mhd Theo Ari Bangsa

doi:10.69693/ijmst.v4i3.12070

Authors

Indah Pajriyanti Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi Jambi
Mhd Theo Ari Bangsa Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi Jambi

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i3.12070

Keywords:

Sistem Rekomendasi, Buku, K-Nearest Neighbor (K-NN), Cosine Similarity, Python, Website

Abstract

Sistem rekomendasi memainkan peran penting dalam membantu pengguna menemukan buku yang sesuai dengan minat dan preferensi mereka. Studi ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi buku berbasis web di perpustakaan UIN Jambi dengan mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Cosine Similarity. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python, di mana data atribut seperti judul buku, jenis buku, penulis, dan tahun publikasi diproses dengan pembobotan TF-IDF melalui tahapan Case folding, Tokenizing, Filtering, dan Stemming. Setelah itu, data diproses menggunakan algoritma dan diimplementasikan pada web menggunakan framework Flash dan menghasilkan nilai kinerja sistem, yaitu presisi 84,86%, recall 81,42%, dan F1-Score 81,26%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi yang sesuai dengan minat dan preferensi pengguna. Dengan demikian, sistem rekomendasi yang dibangun dapat menjadi solusi optimal bagi mahasiswa atau pengunjung dalam menemukan buku dengan cepat, akurat, dan relevan.

References

Aisyah, S., & Rahmah, E. (2025). Peran Perpustakaan Dalam Mendukung Proses Pembelajaran Bagi Mahasiswa Universitas Negeri Padang. Journal Homepage: Https://Sj.Eastasouth-Institute.Com/Index.Php/Spp, 3(01), 14–25. Https://Doi.Org/10.58812/Spp.V3i01

Alrajak, M. S., Ernawati, I., & Nurlaili, I. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan PT PLN Di Jakarta Pada Twitter Dengan Algoritma K- Nearest Neighbor. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA), 110–122.

ARIYANTO, B. A. J. (2022). Sistem Rekomendasi Lowongan Pekerjaan Menggunakan Metode Cosine Similarity Berbasis Website. Skripsi, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

Az Zayyad, M. R. (2021). Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Metode Content Based Filtering. Skripsi. Universitas Islam Indonesia.

Baharuddin, M. M., Hasanuddin, T., & Azis, H. (2019). Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca. ILKOM : Jurnal Ilmiah, 11(28), 269–274.

Bangsa, M. T. A., Priyanto, S., & Suyanto, Y. (2020). Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pasar Online Ulasan Menggunakan Jaringan Syaraf Konvolusional. IJCCS (Jurnal Sistem Komputasi Dan Sibernetika Indonesia), 14(2), 123–134. Https://Doi.Org/10.22146/Ijccs.51646

Candra, A. P. (2025). Analisis Data Menggunakan Python : Memperkenalkan Pandas Dan Numpy. Journal Of Information System And Education Development, 3(1), 11–16.

Daulay, R.S.A. (2024). Analisis Kritis Dan Pengembangan Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ): Sebuah Tinjauan Literatur. Jurnal Pendidikan Sains Dan Komputer, 4(2), 131–141.

Ekayanti, Retno. (2023). Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Pearson Correlation Dan Weight Rata-Rata Sebagai Sistem Rekomendasi E-Commerce Wisata Pulau Lombok. Tesis Diploma, Universitas Nasional.

Fahriza, M. N., & Riza, N. (2023). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Chat Generative Pre-Trained Tranformer GPT Menggunakan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor ( KNN ) Sistematic Literature Review. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(2), 1351–1358.

Faruqi, M. Al. (2021). Sistem Pemetaan Posisi Objek Kendaraan Menggunakan Pengolahan Citra Pada Area 360°. Skripsi, Universitas Komputer Indonesia.

Hariri, F. R., & Rochim, L. W. (2022). Sistem Rekomendasi Produk Aplikasi Marketplace Berdasarkan Karakteristik Pembeli Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering. TEKNIKA, 11(3), 208–217. Https://Doi.Org/10.34148/Teknika.V11i3.538

Hasbi, B. I., & Putro, I. S. (2025). Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk E- Commerce Menggunakan Pembobotan TF-IDF. Ikraith-Informatika, 9(2), 123–133.

Herdian, C., Kamila, A., Agung, I. G., & Budidarma, M. (2024). Studi Kasus Feature Engineering Untuk Data Teks : Perbandingan Label Encoding Dan One-Hot Encoding Pada Metode Linear Regresi. Jurnal Technologia, 15(1).

Indrayuni, E. (2018). Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Review Film. Jurnal PILAR Nusa Mandiri, 14(2).

Kumalasari, I., Saputra, A.A., Pakpahan, A.G.S., Kurtubi, A., Amiruddin, A., Fridaniarta, B., Wicaksono, E.Y., Saputra, H., Putra, M.Y.A., & Azahra, R.Y. (2023). Pelatihan Dan Pembuatan Website Menggunakan HTML DAN CSS. Jurnal Pemberdayaan Dan Pengabdian Pada Masyarakat, 1, 119–125.

Kurniawan, R. F., & Arif, M. F. (2022). Implementasi Text Mining Menggunakan Metode Cosine Similarity Untuk Klasifikasi Konten Berita Di Postingan Group Facebook Info Lantas Dan Kriminal Pasuruan. Jurnal Ahli Muda Indonesia Journal Homepage: Https://Journal.Akb.Ac.Id/ IMPLEMENTASI, JAMI Vol.3(1).

Kurniawan, S., & Agustian, S. (2021). Music Information Retrieval Menggunakan K-NN Dan Cosine Similarity. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (SNTIKI), 13(11), 94–101.

Lahitani, A. R. (2022). Automated Essay Scoring Menggunakan Cosine Similarity Pada Penilaian Esai Multi Soal. Jurnal Kajian Ilmiah : Http://Ejurnal.Ubharajaya.Ac.Id/Index.Php/JKI, 22(2), 107–118.

Nagari, D. S. (2024). Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Aplikasi Ipusnas Menggunakan Metode Naive Bayes. Skripsi, Universitas Islam Negeri Maulana Ibrahim Malang.

Novindri, G.F., & Saian, P.O.N. (2022). Implementasi Flash Pada Sistem Penetuan Minimal Order Untuk Tiap Item Barang Di Distribution Center Pada PT XYZ Berbasis Website. Jurnal MNEMONIC, 5(2), 80–85.

Nur Ihsani, I. (2021). Perancangan Media Pembelajaran Interaktif Pada Mata Kuliah Riset Operasi. Skripsi, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

Pardede, J., & Darmawan, D. (2025). Perbandingan Algoritma Stemming Porter, Sastrawi, Idris, Dan Arifin & Setiono Pada Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 12(1). Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.2025128860

Pratondo, D. A. (2023). Pengembangan Sistem Rekomendasi Berbasis Content-Based Filtering Pada Data Dinamis. Skripsi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.

Putra, R. F., Zebua, R. S. Y., Budiman, B., Rahayu, P. W., Bangsa, M. T. A., Zulfadhilah, M., Choirina, P., Wahyudi, F., & Andiyan, A. (2023). Data Mining Algoritma Dan Penerapannya. (2023). PT. Sonpedia Publishing Indonesia.

Rosita, A., Puspitasari, N. And Kamila, V. Z. (2022). Rekomendasi Buku Perpustakaan Kampus Dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering. Sebatik, 26(1), 340–346. Https://Doi.Org/10.46984/Sebatik.V26i1.1551

Rubangi, & Rianto. (2022). Sistem Rekomendasi Pada Tokopedia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 8(2), 174–180. Https://Doi.Org/10.31294/Jtk.V4i2

Samuel, R., Natan, R., & Syafiqoh, U. (2018). Application Of Cosine Similarity And K-Nearest Neighbor (K-NN) In Classification And Book Search. Journal Of Big Data Analytic And Artificial Intelligence, 1(1), 9–14.

Sanu, I., Wong, J., & Irsyad, H. (2025). Implementasi TF-IDF, Cosine Similarity, Dan Logistic Regression Pada Rekomendasi Buku Berdasarkan Mood Pembaca Dengan Data Oversampling. Journal Of Information System, Computer Science And Information Technology, 6(1), 142–154.

Supriady, & Safitri, A. N. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Koperasi Serba Usaha Masyarakat Berbasis Web. Jurnal Teknik Informatika, 14(1), 47–53.

Suryawan, M. A., Israwan, L. M. F., & Arland, F. (2024). Penerapan Algoritma Stemming Nazief-Adriani Dengan Metode Cosine Similarity Dalam Aplikasi Ujian Esai. Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi (SISFOTEK), 8, 237–243.

Syafi’i, N. F., Harahap, R. R., & Rizal, C. (2025). Pembuatan Aplikasi Berita Menggunakan Flask Python. Jurnal Minfo Polgan, 13(2), 2515–2520.

Tarigan, A., Sahputra, I., & Multazam, T. (2024). Analisis Algoritma Naïve Bayes Classifer Untuk Mendeteksi Berita Hoax Pada Dinas Kominikasi Informatika Dan Persandian. SISFO : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 8(1), 1–13.

Trianto, R. B., Triyono, A., Malita, D., Arum, P., Purwodadi, K., & Grobogan, K. (2022). Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor Dengan Cosine Similarity Untuk Prediksi Serangan Firewall Pada Jaringan Komputer. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6(4), 672–679.

Utami, L. D., Yusuf, L., & Nurlaela, D. (2021). Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vectors Machine Pada Analisis Sentimen SMS HAM Dan SPAM. Jurnal Informatika Dan Teknologi, 4(2), 249–258.