SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
HERDITA MUTIASARI
Informasi Umum
Kode
21.04.2857
Klasifikasi
005.1 - software engineering
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Software Engineering
Dilihat
508 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Ketika kita berbicara mengenai tayangan hiburan khususnya film, ada kategori yang dibuat untuk membuat segmentasi penonton seperti batasan usia dan pemilihan genre dalam setiap film yang di produksi. Sehingga dibutuhkan sistem rekomendasi untuk memilih genre film yang sesuai selera dan usia penonton. Sistem rekomendasi film adalah sistem yang dibangun agar pemilihan film lebih mudah untuk para penggemar film. Sistem rekomendasi ini bertujuan agar para penggemar film dapat memilih film melalui rekomendasi rating atau pemilihan genre dan batasan usia yang telah dipilih oleh para pengguna. Pada Tugas Akhir ini menggunakan metode K-Means Clustering dengan jumlah cluster sebanyak 2. Kelompok nilai berdasarkan rating merupakan Cluster 1 dan kelompok nilai berdasarkan genre merupakan Cluster 2. Implementasi tugas akhir ini menggunakan sebuah aplikasi berbasis website dengan Bahasa pemrograman PHP. Pengujian website menggunakan metode alpha beta sehingga meminimalisir adanya kesalahan di sisi implementasi. Hasil pengujian dilakukan dengan 3,4,5 preferences genre, dari hasil pengujian 4 preferences genre menghasilkan nilai error yang lebih kecil yaitu 0,44%.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | HERDITA MUTIASARI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Tito Waluyo Purboyo, RATNA ASTUTI NUGRAHAENIi |
| Penerjemah | Indonesia |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2021 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
