Informasi Umum

Kode

25.04.3447

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Tugas Akhir

Dilihat

133 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<div>Sistem rekomendasi adalah sistem yang digunakan untuk memberikan prediksi</div>

<div>berupa ratings suatu item yang diberikan kepada sejumlah pengguna sehingga</div>

<div>pengguna memperoleh informasi item baru yang sesuai dengan apa yang disukai</div>

<div>dan preferensi masing-masing pengguna. Sistem rekomendasi ini banyak</div>

<div>digunakan di beberapa aplikasi seperti platform musik online, youtube, instagram,</div>

<div>dan platform film online. Sistem rekomendasi hanya bergantung pada rating</div>

<div>numerik untuk menghasilkan rekomendasi tetapi tidak mempertimbangkan review</div>

<div>dari pengguna, sehingga memungkin sistem memberi saran yang kurang akurat.</div>

<div>Opini dari pengguna dibutuhkan untuk meningkatkan personalisasi dan akurasi</div>

<div>dari rekomendasi. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis sentimen dari</div>

<div>review. Hasil dari analisis sentimen akan digabungkan dengan prediksi rating dari</div>

<div>sistem rekomendasi sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat. Pada</div>

<div>penelitian ini metode yang digunakan adalah Bidirectional Long Short-Term</div>

<div>Memory (BiLSTM) sebagai model sentimen dan menggunakan Word2Vec sebagai</div>

<div>word embeddings, serta Collaborative Filtering (CF) Recommendation System</div>

<div>untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna berdasarkan sentimen dari</div>

<div>review film. Dari pengujian ini, didapatkan hasil akurasi Analysis Sentiment</div>

<div>dengan rata-rata 0,74 dan tingkat error pada sistem rekomendasi dengan RMSE</div>

<div>0,27 dan MAE 0,21.</div>

<div>Kata Kunci: analisis sentimen, rekomendasi sistem, collaborative filtering,</div>

<div>BiLSTM, word embeddings.</div>

  • CAK4FAA4 - Tugas Akhir

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama RIZAL MUHAMMAD FAUZAN
Jenis Perorangan
Penyunting Agung Toto Wibowo
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Informatika
Kota Bandung
Tahun 2025

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi