Daya baca mahasiswa di Indonesia masih sangat rendah. Banyak faktor yang melatarbelakangi hal ini, salah satunya mahasiswa kekurangan referensi mengenai buku apa yang sesuai dengan minat maupun kebutuhan mereka. Perpustakaan Universitas Brawijaya adalah perpustakaan yang memiliki literatur yang cukup lengkap. Namun karena banyaknya koleksi buku tersebut mahasiswa sering mendapat kesulitan menemukan buku yang sesuai dengan minat dan kebutuhannya. Dengan permasalahan tersebut maka diusulkan penelitian tentang sistem rekomendasi pencarian buku dengan menggunakan metode item-based collaborative filtering  yang akan memberikan rekomendasi buku kepada mahasiswa berdasarkan korelasi peminjaman yang pernah dilakukan user dengan yang dilakukan user lain. Data peminjaman akan diubah menjadi nilai kemudian dilakukan perhitungan dengan algoritma Adjusted Cossine Similarity dan Weight Sum sehingga menghasilkan prediksi nilai rating terhadap buku yang belum pernah dipinjam oleh mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan nilai MAE terendah didapatkan ketika tingkat sparsity sebesar 30% yaitu rata-rata 0,44251. Sistem dapat mengatasi tingkat sparsity hingga 60% dengan rata-rata MAE yang diperoleh sebesar 0,8376. Dari hasil pengujian  Relevansi dengan nomor DDC menghasilkan rekomendasi buku yang relevan dengan user sebanyak 57%. Dari pengujian waktu eksekusi sistem yang dibutuhkan ternyata dipengaruhi oleh jumlah item dan tingkat sparsity. Meningkatnya jumlah item diiringi dengan peningkatan waktu eksekusi yang dibutuhkan. Sedangkan untuk tingkat sparsity semakin tinggi tingkat sparsity-nya waktu eksekusi yang dibutuhkan relatif lebih sedikit.