Abstract:
Meningkatnya jumlah konten film dan drama di platform streaming digital
seperti VIU menyebabkan pengguna kesulitan dalam menemukan tontonan yang
sesuai dengan preferensi mereka. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini
mengembangkan sistem rekomendasi film berbasis Collaborative Filtering
menggunakan pendekatan Matrix Factorization dengan algoritma Singular Value
Decomposition (SVD). Sistem ini memanfaatkan data rating pengguna terhadap
film untuk memprediksi kemungkinan ketertarikan pengguna terhadap film lain
yang belum ditonton. Dalam penelitian ini, Data yang digunakan meliputi 200 data
pengguna, 30 data film, dan 10 data prediksi rating hasil dari model. Sistem
memungkinkan pengguna memasukkan ID untuk melihat daftar film yang
direkomendasikan secara khusus. Selain itu, evaluasi dilakukan menggunakan
metrik klasifikasi (accuracy bernilai 0.8, precision bernilai 1.0, recall bernilai
0.6667, dan F1-score bernilai 0.8) serta Mean Absolute Error (MAE) untuk
mengetahui tingkat akurasi sistem bernilai 0.4551. Hasilnya menunjukkan bahwa
sistem dapat memberikan rekomendasi yang cukup sesuai dengan preferensi
pengguna.
