Perpustakaan Digital ITB

Fisika sebagai bidang ilmu yang mempelajari fenomena alam telah mengalami perkembangan, salah satunya dengan kemunculan bidang studi sistem kompleks. Sistem kompleks menjelaskan bagaimana interaksi antar bagian penyusun sistem baik itu keadaan makro maupun mikro akan saling mempengaruhi satu sama lain secara dinamis. Hal ini menyerupai interaksi antar manusia termasuk perilaku yang memengaruhi interaksi tersebut terjadi. Berangkat dari kondisi di atas, penulis tertarik untuk mengkaji penerapan konsep fisika dalam bidang sosiofisika guna memahami kompleksitas interaksi sosial manusia. Tugas Akhir ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest untuk meramalkan peringkat buku yang belum dibaca oleh pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN cenderung menghasilkan peringkat buku yang relatif seragam dan berurutan, menunjukkan indikasi potensi overfitting. Sebaliknya, model RF menunjukkan variasi signifikan dalam peringkat buku-buku yang terdaftar. Evaluasi metrik, seperti Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Overall Accuracy (OA), digunakan untuk membandingkan kinerja kedua metode. Temuan empiris menunjukkan bahwa RF (MAPE: 7,90 %; MAE:0,3; RMSE: 0,40; OA: 0,84) secara konsisten lebih unggul daripada KNN (MAPE: 16,74%; MAE: 0,6: RMSE: 0,68; OA: 0,28). .