Penelitian untuk mengimplementasikan algoritma Collaborative Filtering dalam sistem rekomendasi untuk forum diskusi telah dilakukan. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Collaborative Filtering digunakan untuk menghasilkan rekomendasi thread. Rekomendasi dibuat berdasarkan pengolahan data aktivitas pengguna dalam forum diskusi SCeLE. Setelah itu dilakukan penghitungan rating dan nilai kemiripan antar pengguna maupun thread. Hasil dari kedua proses tersebut digunakan untuk menghitung nilai prediksi thread yang akan direkomendasikan. Ada tiga jenis metode Collaborative Filtering yang digunakan, yaitu user-based, item-based, dan hybrid. Selisih antara nilai prediksi dan rating asli yang dihasilkan masing-masing metode kemudian dibandingkan untuk menentukan metode yang menghasilkan selisih paling kecil. Semakin kecil selisihnya maka semakin baik prediksi yang dihasilkan. Hasilnya adalah metode hybrid lebih baik daripada kedua metode lainnya karena memiliki rata-rata selisih yang lebih rendah 35 persen.