SISTEM REKOMENDASI FILM DENGAN PENDEKATAN BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

ABSTRAK
Film merupakan sarana hiburan bagi masyarakat hingga saat ini, dimana
dalam mencari film yang cocok untuk pengguna sangat tidaklah mudah. Rekomendasi
film diperlukan untuk pengguna dalam mencari referensi atau sekedar melihat – lihat
saja. Sistem rekomendasi sangat berguna yang menggunakan sebuah perangkat lunak
untuk mengaksesnya, karena fitur tersebut bisa mempermudah pengguna dalam hal
mencari film yang cocok untuk dirinya. Sistem rekomendasi pada tugas akhir
menggunakan pendekatan berbasis konten / content based, dimana pendekatan ini
meninjau dari profil pengguna. Metode k-nearest neighbor digunakan sebagai proses
klasifikasi film, yang mana untuk menghitung jaraknya menggunakan cosine similarity,
dimana cosine similarity menghitung antara dokumen film dan pengguna. Kemudian
akan dilakukan pengujian, dimana sistem dalam menghasilkan rekomendasi film
sudah sesuai atau masih terjadi tidak kecocokan pada pengguna. Hasil dari sistem
rekomendasi menghasilkan rata – rata nilai precission sebesar 76,43%, recall sebesar
58,57%, accuracy sebesar 92,42% dan f1-score sebesar 64,52%.

Kata kunci : film, sistem rekomendasi, content based, k-nn, cosine similarity

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1936

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

film, sistem rekomendasi, content based, k-nn

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2014.1.06401 Nilai : C+

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Dian Puspita Hapsari, S.Kom, M.Kom

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar