Implementasi Sistem E-Book Rekomendasi Berbasis Web Sederhana Menggunakan Content-Based Filtering
https://doi.org/10.58466/aicoms.v4i1.1789
Kata Kunci:
Rekomendasi e-book, content-based filtering, Next.js, performa web, cosine similarityAbstrak
Pesatnya perkembangan perpustakaan digital menuntut adanya sistem rekomendasi yang efisien untuk membantu pengguna menemukan e-book yang relevan. Penelitian ini membahas implementasi sistem rekomendasi e-book berbasis web menggunakan content-based filtering, dikembangkan dengan framework Next.js untuk meningkatkan kecepatan pemuatan halaman dan performa web. Sistem ini menganalisis metadata dan konten teks e-book untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi pengguna. Fitur utama yang diterapkan mencakup antarmuka pengguna yang responsif, perhitungan kesamaan e-book menggunakan dan cosine similarity, serta rekomendasi yang diperbarui secara dinamis. Dengan memanfaatkan Next.js, sistem ini mengadopsi server-side rendering (SSR) dan static site generation (SSG) guna memastikan waktu muat halaman yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang lebih optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa content-based filtering mampu memberikan rekomendasi e-book yang relevan, meskipun masih menghadapi tantangan seperti masalah cold-start. Pengembangan lebih lanjut dapat mengintegrasikan teknik hybrid filtering untuk meningkatkan akurasi rekomendasi dan keterlibatan pengguna.
Referensi
D. C. Utomo, V. Atina, and P. Widyaningsih, “PENERAPAN METODE CONTENT BASED FILTERING PADA SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN BUKU REFERENSI RUMAH BELAJAR PANCASILA,” Infotech: Journal of Technology Information, vol. 10, no. 1, pp. 121–128, Jun. 2024, doi: 10.37365/jti.v10i1.262.
C. Zhang, G. Long, T. Zhou, Z. Zhang, P. Yan, and B. Yang, “When Federated Recommendation Meets Cold-Start Problem: Separating Item Attributes and User Interactions,” in WWW 2024 - Proceedings of the ACM Web Conference, Association for Computing Machinery, Inc, May 2024, pp. 3632–3642. doi: 10.1145/3589334.3645525.
E. Kannout, M. Grzegorowski, M. Grodzki, and H. S. Nguyen, “Clustering-Based Frequent Pattern Mining Framework for Solving Cold-Start Problem in Recommender Systems,” IEEE Access, vol. 12, pp. 13678–13698, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3355057.
Faris, “Panduan Lengkap Menggunakan Next.js: Framework React untuk Pengembangan Web Modern,” https://soaltekno.lokercepat.id/tutorial-menggunakan-next-js/?utm_source=chatgpt.com.
R. Prasetyo, A. Nugroho, and A. Sugandi, “Meningkatkan Performa Frontend dengan Menggunakan Framework Next.Js dalam Pengembangan Website,” Journal of Cyber Health and Computer, vol. 2, no. 2, 2024, doi: 10.18196/jochac.v3i4.
M. Azis Ramadhan, I. Najiyah, R. Muhammad Abillutfi, R. Musaropah, and N. Dian Pramanik, “IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM REKOMENDASI MUSIK BERBASIS LIRIK DENGAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF).”
T. Ridwansyah, B. Subartini, and S. Sylviani, “Penerapan Metode Content-Based Filtering pada Sistem Rekomendasi,” Mathematical Sciences and Applications Journal, vol. 4, no. 2, pp. 70–77, Apr. 2024, doi: 10.22437/msa.v4i2.32136.
Asa Dilla Safitri, Vihi Atina, and Anisatul Farida, “Sistem rekomendasi buku menggunakan metode content-based filtering,” INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi, vol. 5, no. 2, pp. 218–227, Dec. 2024, doi: 10.37373/infotech.v5i2.1302.
A. A. Fikhri and N. Nurdin, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA SISTEM PEMANTAU SUHU DAN KELEMBAPAN RUANG SERVER MENGGUNAKAN PROTOKOL MQTT BERBASIS IOT,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3S1, Oct. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3S1.5422.
L. Cahyani, N. Sephiana, M. Tahir, J. Aisyiah, and S. Artikel, “Jurnal Explore IT|31 Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner Madura Menggunakan Content Based Filtering Madura Culinary Tourism Recommendation System Using Content Based Filtering INFO ARTIKEL ABSTRAK,” 2024, doi: 10.35891/explorit.
A. Sanjaya, A. Bagus Setiawan, U. Mahdiyah, I. Nur Farida, A. Risky Prasetyo, and U. Nusantara PGRI Kediri, “PENGUKURAN KEMIRIPAN MAKNA MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY DAN BASIS DATA SINONIM KATA MEASUREMENT OF MEANING SIMILARITY USING COSINE SIMILARITY AND WORD SYNONYMS DATABASE,” vol. 10, no. 4, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023106864.
E. P. Putra, C. Batara, and E. Dephtios, “Perancangan E-Commerce Pada Toko Boxermks Dengan Penerapan Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Cosine Similarity,” 2024.
S. Rahmadhani et al., “JIP (Jurnal Informatika Polinema) SISTEM REKOMENDASI PENELUSURAN BUKU BERBASIS CONTENT-BASED FILTERING DENGAN PEMBOBOTAN TF-RF”.
Angga Risky S, “Belajar Pake Next JS, Bikin Website Jadi Modern!,” https://buildwithangga.com/tips/belajar-pake-next-js-bikin-website-jadi-modern.
I. Dhimas Maulana and Y. A. Susetyo, “Implementasi Fetch API dalam pengembangan Backend Website Daftar Film dengan Next.JS,” 2025.
Murtafi Digital, “Panduan Menggunakan Next.js untuk Desain Website Perusahaan,” https://www.murtafidigital.co.id/panduan-menggunakan-next-js-untuk-desain-website-perusahaan/.
K. R. PUTRA and M. A. RACHMAN, “Perbandingan Metode Content-based, Collaborative dan Hybrid Filtering pada Sistem Rekomendasi Lagu,” MIND Journal, vol. 9, no. 2, pp. 179–193, Dec. 2024, doi: 10.26760/mindjournal.v9i2.179-193.
S. Pati and Y. Zaki, “Evaluating the Efficacy of Next.js: A Comparative Analysis with React.js on Performance, SEO, and Global Network Equity,” Jan. 2025, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2502.15707
H. H. Ben kora and M. S. Manita, “Modern Front-End Web Architecture Using React.js and Next.js,” University of Zawia Journal of Engineering Sciences and Technology, vol. 2, no. 1, pp. 1–13, Aug. 2024, doi: 10.26629/uzjest.2024.01.
R. I. Prasetyo, “Membaca Pikiran Pengguna dalam Strategi UX/UI (Menciptakan Pengalaman Digital yang Menarik dan Berkesan).” [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/389494123
##submission.downloads##
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Bertrand Supoyo, Xavier Fabiano Antonius Mamangkey, Riky Martien Mengko, I Made Hendy Wijaya, Victor Tarigan, Ade Yusupa
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
