PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN CONTENT-BASED FILTERING PADA INTEGRATED LIBRARY SYSTEM LITE (INLISLITE)

Perpustakaan digital memiliki peran penting dalam menyediakan akses informasi yang luas bagi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi buku menggunakan metode content-based filtering pada Integrated Library System Lite (INLISLite). Data yang digunakan berupa judul dan metadata buku yang melalui tahapan preprocessing teks, meliputi case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Representasi teks dilakukan menggunakan dua metode, yaitu Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Word2Vec, sedangkan tingkat kemiripan antar buku dihitung menggunakan metode cosine similarity. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metrik precision dan recall untuk mengukur kinerja rekomendasi yang dihasilkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode TF-IDF menghasilkan nilai precision sebesar 81,51% dan recall sebesar 96,92%, sedangkan metode Word2Vec menghasilkan precision sebesar 84,12% dan recall sebesar 94,33%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem rekomendasi mampu memberikan rekomendasi buku yang relevan dengan tingkat recall yang tinggi, sehingga efektif digunakan sebagai fitur pendukung pencarian dan rekomendasi buku pada INLISLite. Kata kunci: Sistem Rekomendasi Buku, Content-Based Filtering, TF-IDF, Word2Vec, Cosine Similarity, INLISLite.