Perancangan Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Collaborative Filtering dengan Studi Kasus Perancangan Website Rekomendasi Film

  • Wiputra M
  • Shandi Y
N/ACitations
Citations of this article
120Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Dalam era digitalisasi yang berkembang membuat data dan informasi bisa didapatkan mudah dan cepat, hal ini dapat menyebabkan informasi yang tersedia sangat banyak dan membuat orang kesulitan dalam menentukan pilihan. Sistem rekomendasi berperan penting untuk menyediakan informasi sesuai dengan minat user. Salah satu metode yang bisa digunakan dalam membangun sistem rekomendasi adalah dengan menggunakan metode collaborative filtering, pada penelitian ini metode tersebut diterapkan dengan pada sebuah website rekomendasi film. Pada website ini sistem rekomendasi user-based collaborative filtering digunakan untuk menampilkan rekomendasi pada tampilan utama. Metode ini akan mencari pengguna yang memiliki kemiripan paling dekat dalam minat akan suatu kelompok film tertentu (user-neighborhood), dan memberikan rekomendasi film bedasarkan hal tersebut. Jika suatu film disukai oleh seorang pengguna A, maka film tersebut juga kemungkinan akan disukai oleh pengguna B yang memiliki kemiripan dengan pengguna A. Sistem rekomendasi akan menampilkan rekomendasi ketika pengguna telah memenuhi kriteria, dikarenakan sistem yang dibuat merupakan sistem rekomendasi terpesonalisasi dimana perhitungan rekomendasi didasarkan pada perhitungan nilai similarity antar pengguna yang telah melakukan penilaian terhadap suatu film sehingga dibutuhkan data awal untuk mengetahui preferensi dan minat pengguna yang akan digunakan untuk perhitungan prediksi rekomendasi.

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Cite

CITATION STYLE

APA

Wiputra, M. M., & Shandi, Y. J. (2021). Perancangan Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Collaborative Filtering dengan Studi Kasus Perancangan Website Rekomendasi Film. Media Informatika, 20(1), 1–18. https://doi.org/10.37595/mediainfo.v20i1.54

Readers over time

‘21‘22‘23‘24‘25015304560

Readers' Seniority

Tooltip

PhD / Post grad / Masters / Doc 1

50%

Researcher 1

50%

Readers' Discipline

Tooltip

Computer Science 5

63%

Biochemistry, Genetics and Molecular Bi... 1

13%

Mathematics 1

13%

Engineering 1

13%

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free
0