Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan Hybrid filltering dan sistem rekomendasi film berbasis K-Nearest Neighbors (KNN). KNN adalah metode sederhana untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kesamaan dengan tetangga dekat, sedangkan Hybrid Filtering mengintegrasikan berbagai strategi rekomendasi, termasuk Collaborative filltering dan filtrasi berbasis konten. Kaggle's Rotten Tomatoes adalah sumber data, yang berisi rincian tentang nama Kriket, genre film, dan topik ulasan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan mesin rekomendasi yang dapat dipertimbangkan berdasarkan peringkat pengguna di Disney+ Hotstar dan efektivitasnya menggunakan metrik MAE (Mean Absolute Error) dan Confusion Matrix.
Kata kunci : Pengisian hybrid, KNN, MAE, Disney+ Hostar, Kaggle,