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.

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:	?? T1 ??
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.uag.ac.id/id/eprint/266

Actions (login required)

View Item