OPTIMASI SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE HYBRID FILTERING

Hendrawan, Septa (2025) OPTIMASI SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE HYBRID FILTERING. Skripsi thesis, Universitas Buddhi Dharma.

	Text COVER - BAB III.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf - Published Version Download (912kB)

Abstract

Transformasi digital dalam industri hiburan mendorong kebutuhan akan sistem rekomendasi yang cerdas dan adaptif, khususnya untuk platform streaming berskala mikro. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi film anime dengan pendekatan Hybrid Filtering melalui studi kasus simulatif pada platform streaming mikro MJ CELL. Metode yang digunakan menggabungkan Collaborative Filtering (CF) berbasis algoritma Singular Value Decomposition (SVD) dan Content-Based Filtering (CBF) berbasis TF-IDF dan Cosine Similarity. Dataset sekunder diambil dari MyAnimeList melalui Kaggle, mencakup lebih dari 73.000 pengguna dan 12.000 judul anime. Pengembangan sistem mengikuti tahapan CRISP-DM, mulai dari preprocessing hingga evaluasi kinerja menggunakan metrik RMSE, MAE, Precision@10, Recall@10, dan F1-Score@10. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CF memberikan akurasi prediktif terbaik (RMSE = 1,1488; Precision@10 = 81,22%), sementara model hybrid menghasilkan keseimbangan optimal antara akurasi dan cakupan rekomendasi (RMSE = 1,1490; F1@10 = 0,6059). Sistem diimplementasikan dalam bentuk prototipe web berbasis Flask, lengkap dengan fitur autentikasi pengguna, pemberian rating, dan tampilan rekomendasi personal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan Hybrid Filtering efektif untuk meningkatkan kualitas rekomendasi dan relevan diterapkan pada platform streaming simulatif berskala kecil yang memiliki keterbatasan data pengguna.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Hybrid Filtering, Rekomendasi Anime, Sistem Cerdas
Subjects:	000 Karya Umum > 005 Pemograman > 005.8 Keamanan Data
Divisions:	Fakultas Sains & Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User:	Hariyanto Rie
Date Deposited:	13 Mar 2026 08:56
Last Modified:	13 Mar 2026 08:56
URI:	https://repositori.buddhidharma.ac.id//id/eprint/3082

Actions (login required)

View Item