Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Rekomendasi Film dan Klasifikasi Rating pada Platform Netflix

Abstract

Sebagai salah satu platform video streaming terbesar di dunia, Netflix telah berkembang pesat sejak pendiriannya pada tahun 1997, awalnya berfokus pada penyewaan DVD, namun kemudian beralih ke layanan streaming online pada tahun 2007. Dengan jutaan pelanggan global, Netflix terus berinovasi dengan paket langganan, produksi konten eksklusif, dan teknologi analisis data serta machine learning untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree untuk meningkatkan sistem rekomendasi dan klasifikasi rating di Netflix. Menggunakan dua dataset utama, movies_df dan ratings_df, penelitian melibatkan langkah-langkah pengumpulan dan penggabungan data, penentuan fitur dan variabel target, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi. Hasilnya mencakup evaluasi model Decision Tree dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk setiap kategori rating, serta visualisasi grafik batang tentang jumlah rating film dan presentase rating dari 1-5. Rekomendasi film berdasarkan model Decision Tree juga disajikan, memberikan wawasan tentang peningkatan sistem rekomendasi di Netflix. Kesimpulan menunjukkan bahwa implementasi algoritma Decision Tree dapat meningkatkan akurasi rekomendasi film dan klasifikasi rating di Netflix, berkontribusi pada pengalaman pengguna yang lebih personal di era layanan streaming online.