Penerapan Collaborative Filtering, PCA dan K-Means dalam Pembangunan Sistem Rekomendasi Ongoing dan Upcoming Film Animasi Jepang

Komalasari, Desy and Billah, Mu'tashim and Zartesya, M.Aidil (2020) Penerapan Collaborative Filtering, PCA dan K-Means dalam Pembangunan Sistem Rekomendasi Ongoing dan Upcoming Film Animasi Jepang. Other. Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen dan Ilmu Komputer ESQ, Jakarta.

[img] Text
Laporan Penelitian.pdf

Download (717kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi film menggunakan kombinasi dari Collaborative Filtering, PCA, dan K-Means. Metode PCA diterapkan pada data agar waktu yang dibutuhkan saat proses clustering lebih cepat. Rata-rata kompleksitas waktu yang dihasilkan adalah 1.061282. Proses clustering akan menentukan karakteristik seorang user berdasarkan tingkat kemiripan dengan user lainnya. Didapatkan hasil k terbaik dari pengujian Silhouette Coefficient dan pengujian Elbow terletak pada k = 3. Rekomendasi yang dihasilkan kemudian dihitung dengan Mean Reciprocal Rank (MRR) untuk mengetahui tingkat ketepatan sebuah rekomendasi. Rata-rata MRR yang dihasilkan adalah 0.44533417402269865. Dari nilai tersebut dapat dikatakan rekomendasi yang dihasilkan kurang tepat.

Item Type: Monograph (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Fahru Abdhul Aziz
Date Deposited: 22 Jul 2023 09:54
Last Modified: 16 Aug 2023 01:08
URI: http://repository.esqbs.ac.id/id/eprint/266

Actions (login required)

View Item View Item