Sistem Rekomendasi Pemilihan Film Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering (INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2025)
Perkembangan teknologi di era modern telah mempermudah akses terhadap berbagai layanan digital, termasuk hiburan seperti film dan serial televisi yang dapat dinikmati melalui platform streaming. Meskipun memberikan banyak pilihan, keberagaman film yang tersedia sering kali membuat penonton kesulitan dalam menentukan tontonan yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi film berbasis metode Collaborative Filtering (CF) dan Content-Based Filtering (CBF) guna memberikan rekomendasi film yang lebih akurat dan personal. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah MovieLens, yang berisi data rating film oleh pengguna serta informasi konten film seperti genre dan tag. Dengan membandingkan antara CF dan CBF, sistem rekomendasi ini dapat memberikan hasil yang lebih relevan dengan mengidentifikasi kesamaan preferensi antar pengguna serta karakteristik film. Hasil penelitian ini berupa platform berbasis website yang menampilkan rekomendasi film yang sesuai dengan minat pengguna. Dari hasil penyebaran kuesioner bagi responden maka pada metode yang direkomendasikan didapatkan bahwa metode CF lebih diminati dibandingkan dengan CBF, hasil tersebut didukung dari pertanyaan ke-11 yang menyatakan CF bermanfaat bagi responden sebesar 53%. Sedangkan CBF hanya sebesar 39% dengan sisanya memilih rekomendasi trending sebesar 8%.
Keywords: Rekomendasi Film; Collaborative Filtering; Content-Based Filtering; MovieLens; Sistem Rekomendasi