SISTEM REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN SOCIAL TRUST PATH BERBASIS MOBILE DAN WEB

Sistem Rekomendasi saat ini banyak menerapkan metode Collaborative Filtering (CF) yang hanya sebatas mengolah data rating yang diberikan oleh pengguna sehingga dapat memprediksi selera buku dari pengguna ke depannya. Namun sistem rekomendasi yang berbasis pada CF memiliki kelemahan inheren di proses menemukan pengguna serupa. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dapat diterapkan metode berbasis kepercayaan terhadap user lainnya menggunakan Social Trust Path. memperoleh sistem rekomendasi menggunakan informasi kepercayaan antara user berdasarkan jalur pertemanan dan rating. Data kepercayaan dan rating akan digunakan untuk memprediksi nilai pada matriks user-item. Berdasarkan hubungan pertemanan, akan dibuat Social Network. Metode Social Trust Path akan menghitung korelasi user-item dan rumusan kalkulasi kepercayaan. Pengujian aplikasi menggunakan metode Blackbox Testing dan Mean Absolute Error (MAE) menggunakan 2094 dataset rating berjumlah 2094 data, dan dataset buku berjumlah 500 data, dataset user berjumlah 100 data, dan dataset pertemanan berjumlah 282 data. Berdasarkan hasil pengujian MAE, diperoleh kesimpulan bahwa nilai parameter alpha 0.5 adalah nilai alpha yang paling cocok digunakan dalam metode Social Trust Path karena tingkat akurasi yang konsisten dan jumlah data rekomendasi yang dihasilkan lebih banyak.