SISTEM REKOMENDASI CHANNEL YOUTUBE RESEP MASAKAN MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING

Abstract

Sistem rekomendasi Channel youtube yang bertemakan masakan merupakan solusi dalam membantu pengguna dalam menemukan Channel yang sesuai dengan selera dan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Rekomendasi Channel YouTube Resep Masakan menggunakan metode Collaborative Filtering dengan menggabungkan teknik Cosine Similarity dan Weighted Sum. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Channel resep masakan dari platform YouTube. Tahapan pada penelitian ini meliputi proses pengumpulan data, preprocessing data, pembuatan model sistem rekomendasi, dan pengujian model. Metode Cosine Similarity digunakan untuk mengukur kemiripan antara Channel yang telah dilihat oleh pengguna. Metode ini digunakan dalam tahap rekomendasi item berdasarkan histori tontonan pengguna. Sedangkan metode Weighted Sum digunakan untuk menghitung bobot dari setiap item resep masakan yang direkomendasikan, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai dengan selera pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi Channelyoutube dengan tingkat akurasi yang cukup baik dan sesuai dengan selera pengguna. Penelitian ini membuat sistem rekomendasi Channel youtube menggunakan metode coloborative filtering yang menghasilkan nilai rata-rata MAE 2.103042813696612 dan menggunakan 1000 data untuk jumlah baris dari API youtube yang diambil pada bulan September 2023. Kemudian data latih rating pengguna berjumlah 100 channel yang digunakan untuk diuji coba mengggunakan coloborative filtering sesuai dengan user yang diambil.