SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN ANIME MENGGUNAKAN USER-BASED COLLABORATIVE FILTERING

Nazhif Muafa Roziqiin
M. Faisal


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4222

Abstract


Dalam era digital saat ini, banyak orang memiliki akses ke internet dan menikmati menonton anime sebagai hiburan. Namun, dengan banyaknya pilihan anime yang tersedia, seringkali sulit bagi seseorang untuk memilih anime yang ingin ditonton. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang dapat membantu pengguna dalam memilih anime sesuai dengan preferensinya. Penelitian ini menggunakan metode User-based collaborative filtering (UCF) dalam pembuatan sistem rekomendasi anime. Metode UCF menggunakan kesamaan preferensi antara pengguna untuk merekomendasikan anime kepada pengguna lain. Dalam penelitian ini, data anime dan data rating pengguna diperoleh dari platform Kaggle.com. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembersihan data, pemodelan machine learning, pemberian rekomendasi, dan penampilan hasil rekomendasi. Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem rekomendasi anime yang dapat memberikan rekomendasi 5 anime teratas berdasarkan preferensi pengguna. Evaluasi kinerja menunjukkan bahwa sistem rekomendasi ini memiliki MAE sebesar 2.9449, yang menunjukkan kualitas yang baik. Dengan demikian, sistem rekomendasi ini dapat membantu pengguna dalam memilih anime yang sesuai dengan preferensi mereka.

Keywords


Sistem Rekomendasi; User-Based Collabo-rative Filtering; Data Science; Anime; Ma-chine Learning

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


L. Aeschliman, “WHAT IS ANIME?,” http://www.bellaonline.com/articles/art4260.asp, 2022.

I. Aisyah, “ANIME DAN GAYA HIDUP MAHASISWA,” 2019. Accessed: Jun. 06, 2023. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/45316

I. Jayaperwira, A. T. Wibowo, and D. Nurjanah, “Anime rekomendasi menggunakan Collaborative Filtering”, Accessed: Jun. 06, 2023. [Online]. Available: https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/185894/jurnal_eproc/anime-rekomendasi-menggunakan-collaborative-filtering.pdf

R. P. Raharjo, V. A. Permadi, and N. H. Cahyana, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Pengembangan Model k-NN Collaborative Filtering pada Pendekatan User-Based untuk Sistem Rekomendasi Improvement of KNN Collaborative Filtering Model in User-based Approach on Anime Recommendation System,” 2023. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

L. Tommy, C. Kirana, and V. Lindawati, “RECOMMENDER SYSTEM DENGAN KOMBINASI APRIORI DAN CONTENT-BASED FILTERING PADA APLIKASI PEMESANAN PRODUK,” 2019.

Z. D. Zhao and M. S. Shang, “User-based collaborative-filtering recommendation algorithms on hadoop,” 3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, WKDD 2010, pp. 478–481, 2010, doi: 10.1109/WKDD.2010.54.

Nuurshadieq and A. T. Wibowo, “Leveraging Side Information to Anime Recommender System using Deep learning,” 2020 3rd International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI 2020, pp. 62–67, 2020, doi: 10.1109/ISRITI51436.2020.9315363.

tashim Billah et al., Penerapan Collaborative Filtering, PCA dan K-Means dalam Pembangunan Sistem Rek-omendasi Film. 2021.

H. Februariyanti, A. Dwi Laksono, J. Sasongko Wibowo, and M. Siswo Utomo, “IMPLEMENTASI METODE COLLABORATIVE FILTERING UNTUK SISTEM REKOMENDASI PENJUALAN PADA TOKO MEBEL,” 2021, [Online]. Available: www.unisbank.ac.id

G. Ferio, R. Intan, and S. Rostianingsih, “Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity.”

I. D. A. C. Putra and I. K. G. Suhartana, “Sistem Rekomendasi Anime dengan Metode Content Based Filtering,” 2022. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/CooperUnion/anime-recommendations-database

B. Prasetyo, H. Haryanto, S. Astuti, E. Z. Astuti, and Y. Rahayu, “Implementasi Metode Item-Based Collabora-tive Filtering dalam Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris Smartphone,” Eksplora Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 17–27, Sep. 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.244.

A. N. Khusna, K. P. Delasano, and D. C. E. Saputra, “Penerapan User-Based Collaborative Filtering Algorithm,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 2, pp. 293–304, May 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1124.

A. Tangkelayuk and E. Mailoa, “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes Dan Deci-sion Tree,” vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id

S. Indrawati, N. Nafi’iyah, and H. Susilo, “PENERAPAN ALGORITMA USER-BASED FILTERING DALAM MEMBERIKAN REKOMENDASI BARANG PADA TOKO BIN WAHAB,” Jurnal Insand Comtech, vol. 5, no. 1, 2020.