Browsing by Author "Saputra, Rasyid Arazak"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT BASED FILTERING BERBASIS WEB
    (Program Studi S1 Informatika, 2023) Saputra, Rasyid Arazak; Yan Puspitarani (Pembimbing)
    Sistem rekomendasi film menjadi salah satu teknologi yang cukup krusial dalam platform streaming film seperti Netflix, Vidio, dan Amazon Prime untuk memberikan rekomendasi film kepada penggunanya. Metode Collaborative Filtering dan Content Based Filtering adalah dua pendekatan yang bisa digunakan untuk menghasilkan rekomendasi film. Pada penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem rekomendasi film berbasis web menggunakan kedua metode tersebut dan mengetahui keakuratannya. Metode Collaborative Filtering digunakan untuk merekomendasikan film berdasarkan perilaku pengguna, seperti rating film yang diberikan oleh pengguna sebelumnya. Sedangkan Metode Content Based Filtering merekomendasikan berdasarkan informasi konten film seperti genre film itu sendiri. Evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), yang membandingkan nilai riil dengan nilai prediksi. Penelitian ini menggunakan teknologi web sebagai platform pengembangan sistem rekomendasi film. Sistem dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel. Data film menggunakan dataset dari MovieLens. Hasil penelitian menggunakan satu dataset uji masing-masing pada kedua metode, berhasil menghasilkan rekomendasi dengan skor MAE yang bervariasi berdasarkan jumlah hasil rekomendasi yang ditampilkan. Dalam pengujian menggunakan dataset uji, sistem rekomendasi film yang berhasil menghasilkan skor MAE yang lebih rendah membuktikan hasil rekomendasi memiliki tingkat akurasi yang lebih akurat.