SISTEM REKOMEDASI FILM BERDASARKAN KEMIRIPAN DESKRIPSI CERITA MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING

Rizky Maulana Harahap; Andi Nur Rachman

doi:10.23960/jitet.v13i3.6577

Rizky Maulana Harahap
Universitas Siliwangi
Andi Nur Rachman
Universitas Siliwangi

DOI: https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.6577

Abstract Views (Last 12 Months)

1116 Abstract Views

612 Downloads

Abstract

Era digital telah menghadirkan ribuan film baru setiap tahun, menciptakan tantangan bagi penikmat film untuk menemukan konten yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini mengimplementasikan sistem rekomendasi film berbasis kemiripan deskripsi menggunakan metode Content-based filtering dengan algoritma TF-IDF dan Cosine Similarity. Dataset yang digunakan berasal dari TMDb, mencakup 4803 film dengan atribut deskriptif yang kaya. Hasil analisis menunjukkan representasi semantik yang efektif dengan rata-rata 85 kata per deskripsi dan 11.520 istilah unik. Sistem berhasil mengidentifikasi pola kemiripan semantik antara film-film dalam universe yang sama tanpa memerlukan informasi eksplisit tentang franchise. Distribusi nilai kemiripan menunjukkan diversitas konten dengan mayoritas film memiliki nilai kemiripan rendah hingga sedang (0.1-0.4). Keunggulan pendekatan ini terletak pada kemampuannya mengatasi cold-start problem karena tidak memerlukan data interaksi pengguna. Implementasi antarmuka web dengan Flask memberikan pengalaman pengguna yang interaktif untuk menemukan film berdasarkan kemiripan naratif.

Downloads

Download data is not yet available.

References

tashim Billah et al., Penerapan Collaborative Filtering, PCA dan K-Means dalam Pembangunan Sistem Rekomendasi Ongoing dan Upcoming Film Animasi Jepang. 2021.

A. Halim, H. Gohzali, D. Maria Panjaitan, and I. Maulana, Sistem Rekomendasi Film menggunakan Bisecting K-Means dan Collaborative Filtering, vol. 4567789, no. 061. CITISEE, 2017. [Online]. Available: http://imdb.com

V. S. Saputra, A. Ridwan, and T. G. Pratama, “RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI BUKU BERBASIS ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 13, no. 1, Jan. 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i1.5995.

D. Rizki, P. Noordi, H. Hasanah, and S. Sumarlinda, “Marvel Movie Recommendation System Using Hybrid Item-Based and Content-Based Filtering Methods,” TIERS Information Technology Journal, vol. 5, no. 1, pp. 13–19, 2024, doi: 10.38043/tiers.v4i1.5209.

K. Wibowo and P. Studi Teknik Informatika STMIK TIME Medan, “Perancangan Website Rekomendasi Film Dengan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering,” 2021. [Online]. Available: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/

S. Rosetya Wardhana and R. Kembang Hapsari, “Sistem Rekomendasi Film dengan Menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering Berdasarkan Class,” Prosiding Seminar Implementasi Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.31284/p.semtik.2023-1.4153.

T. Ridwansyah, B. Subartini, and S. Sylviani, “Penerapan Metode Content-Based Filtering pada Sistem Rekomendasi,” Mathematical Sciences and Applications Journal, vol. 4, no. 2, pp. 70–77, Apr. 2024, doi: 10.22437/msa.v4i2.32136.

S. Lestari and M. M. Ramdhani, “SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING STUDI KASUS MATERI DATA MINING DI SMK IDN BOARDING SCHOOL,” Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi, vol. 4, no. 3, pp. 1581–1587, Sep. 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.381.

D. Laras and H. Hasrullah, “Analisis Kinerja Sistem Rekomendasi Film Berbasis Deep Learning Menggunakan Model Neural Network Pada Dataset Movielens,” Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian, vol. 4, no. 1, pp. 1047–1054, Jan. 2025, doi: 10.58344/locus.v4i1.3768.

S. Castrena Abadi et al., “SISTEM REKOMENDASI FILM BERBASIS JEJARING SOSIAL (TWITTER) MENGGUNAKAN IBM BLUEMIX.”

D. A. Nouvalina and K. Hati, “Sistem Rekomendasi Produk Skin Care Berdasarkan Permasalahan Kulit Wajah dengan Metode Content Based Filtering”.

A. Irvandani, K. Auliasari, and R. Primaswara Prasetya, “SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN FOTOGRAFER DENGAN METODE HAVERSINE DAN TF-IDF DI MALANG RAYA,” 2020.

R. Harjo Utomo, G. Susrama, M. Diyasa, U. Pembangunan, N. " Veteran, and J. Timur, “MOVIEMU : SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY,” vol. 4, no. 2, pp. 22–32, 2024.

M. S. Negara and A. Zafrullah, “IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DENGAN METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED FILTERING PADA APLIKASI MOBILE TRAVEL (BANGKIT ACADEMY) (Implementation of Machine Learning with Collaborative Filtering and Content-Based Filtering Methods in Mobile Travel Application (Bangkit Academy)).” [Online]. Available: http://begawe.unram.ac.id/index.php/JBTI/

R. A. Sari, S. Fajar Isnaini, and E. Seniwati, “Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering,” 2025. [Online]. Available: https://subset.id/index.php/IJCSR