Font Size: 

Banyaknya koleksi buku di perpustakaan sering kali menyulitkan pengguna dalam mencari buku yang dibutuhkan, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang mampu memberikan daftar buku yang relevan dengan pencarian pengguna. Sistem rekomendasi pada penelitian ini menerapkan metode content-based filtering dengan menggunakan algoritma Best Matching 25 (BM25). Sistem rekomendasi ini dibangun dengan menghitung relevansi antara kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna dan judul buku dalam dataset. Sebelum proses perhitungan dilakukan, baik judul buku maupun kata kunci pengguna akan melalui tahap preprocessing. Nilai relevansi yang dihasilkan digunakan untuk menentukan urutan buku yang ditampilkan sebagai rekomendasi. Berdasarkan hasil evaluasi sistem dalam penelitian ini, sistem berhasil menampilkan judul-judul buku yang relevan di posisi teratas pada hasil rekomendasi. Precision @K dihitung pada beberapa nilai K, yaitu @3, @5, @7, dan @9. Precision @3 menunjukkan bahwa performa terbaik dengan rata-rata nilai tertinggi sebesar 0,77. Hal ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi mampu menampilkan buku-buku yang paling relevan pada posisi tiga teratas. Dari sisi kepuasan pengguna, sistem memperoleh skor 92% untuk aspek fungsionalitas dan 90,8% untuk aspek kemudahan penggunaan, yang keduanya termasuk kategori “sangat setuju”.

Algoritma Best Matching 25, Buku, Content-Based Filtering, Sistem Rekomendasi