Abstrak— Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk pengelolaan layanan perpustakaan. The Room 19, sebagai perpustakaan independen yang berlokasi di Bandung, menghadapi tantangan dalam menyediakan layanan pencarian buku yang adaptif, efisien, dan sesuai preferensi pengguna. Ketiadaan sistem pencarian berbasis preferensi menyebabkan pengguna, khususnya yang baru pertama kali berkunjung, mengalami kesulitan dalam menemukan bacaan yang relevan. Untuk menjawab kebutuhan tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah modul sistem rekomendasi berbasis content-based filtering yang terintegrasi dalam website perpustakaan. Sistem dirancang untuk menghasilkan saran bacaan personal berdasarkan minat pengguna, yang diperoleh melalui kuesioner digital. Pengembangan dilakukan melalui pendekatan metodologis gabungan antara CRISP-DM sebagai kerangka proses eksplorasi dan pemodelan data, serta iterative incremental sebagai model rekayasa sistem yang memungkinkan pengembangan modular dan adaptif. Teknologi yang digunakan mencakup framework Next.js untuk pengembangan antarmuka pengguna, serta PostgreSQL dan Supabase untuk pengelolaan data dan autentikasi. Evaluasi sistem mencakup pengujian fungsional melalui metode black-box testing dan analisis kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS), dengan skor akhir sebesar 83,5 yang dikategorikan "Excellent". Kinerja sistem rekomendasi turut dianalisis menggunakan metrik precision@5 dan recall@5, yang masing-masing menunjukkan nilai 0.9620 dan 0.1164. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan content-based filtering dapat diimplementasikan secara efektif untuk meningkatkan kualitas layanan informasi dan pengalaman pengguna dalam ekosistem perpustakaan berbasis komunitas.
Kata kunci— sistem rekomendasi buku, personalisasi literasi, content-based filtering, CRISP-DM, website perpustakaan