PENERAPAN METODE COLLABORATIVE FILTERING PADA SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN MOVIELENS DATASET

Abstract

Perkembangan layanan streaming film digital menyebabkan jumlah konten yang tersedia semakin banyak sehingga pengguna sering mengalami kesulitan dalam menemukan film yang sesuai dengan preferensinya. Kondisi tersebut menimbulkan permasalahan information overload yang dapat mengurangi efektivitas pengguna dalam menentukan pilihan tontonan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi film berbasis web menggunakan metode Collaborative Filtering dengan memanfaatkan MovieLens Dataset sebagai sumber data utama. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah prototype yang meliputi pengumpulan dataset, preprocessing data, perhitungan tingkat kemiripan pengguna menggunakan Cosine Similarity, prediksi rating, implementasi sistem, dan pengujian fungsionalitas. Dataset yang digunakan terdiri dari data pengguna, data film, dan data rating yang tersedia pada MovieLens. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengolah data rating pengguna untuk menghasilkan rekomendasi film berdasarkan kesamaan preferensi serta menampilkan daftar rekomendasi secara otomatis sesuai histori penilaian pengguna. Sistem yang dihasilkan dapat digunakan sebagai sarana pendukung dalam membantu pengguna menemukan film yang lebih relevan dan sesuai dengan minat mereka.