SISTEM REKOMENDASI BUKU DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL COLLABORATIVE FILTERING
Dalam era digitalisasi, minat masyarakat dunia terhadap buku digital meningkat seiring bertambahnya platform perpustakaan dan toko buku online. Dengan meningkatnya jumlah buku digital, muncul masalah baru dalam memandu pembaca melalui kerumitan dan kelimpahan informasi untuk menemukan buku yang sesuai dengan minat dan preferensi pembaca. Oleh karena itu, sistem rekomendasi diperlukan untuk menyaring informasi bagi pembaca. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi buku digital menggunakan algoritma Neural Collaborative Filtering (NCF). Pengujian menggunakan dataset 9.998 judul buku, 53.424 pengguna, dan 981.756 rating dengan skala 1-5. Model dilatih menggunakan tiga optimizer, yaitu Adam, Adagrad, dan SGD, dan dievaluasi dengan metrik Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil menunjukkan bahwa optimizer Adagrad dengan learning rate 0,1 memberikan kinerja terbaik dengan nilai MSE 0.56349 dan RMSE 0,75066.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2410230006
Keyword
buku digital, Neural Collaborative Filtering (NCF)