Film merupakan salah satu bentuk hiburan yang sangat populer, namun tantangannya adalah menemukan konten yang sesuai dengan preferensi dari jutaan judul film yang terus bertambah setiap tahunnya. Mengatasi kebanyakan pilihan ini bisa menjadi rumit dan memakan waktu bagi para user. Oleh karena itu, sistem rekomendasi menjadi sangat berharga dalam menghadapi situasi ini.Sistem rekomendasi memungkinkan para user untuk dengan mudah menemukan film-film yang cocok dengan minat dan preferensi mereka. Dengan menggunakan teknologi dan algoritma tertentu, sistem rekomendasi dapat menganalisis data dari user, seperti riwayat penontonannya, dan menyajikan rekomendasi yang relevan berdasarkan informasi tersebut.Dalam konteks permasalahan ini, user dapat dengan mudah menemukan film yang menarik bagi mereka tanpa harus menghadapi kesulitan mencari di antara begitu banyak judul film yang ada. Dengan bantuan sistem rekomendasi, pengalaman menonton film dapat menjadi lebih menyenangkan dan efisien. Maka dari itu penilitian ini membangun sebuah sistem rekomendasi Film dengan user-based collaborative filtering menggunakan metode K Nearest Neighbor (KNN). Dan dilakukan pengukuran akurasi menggunakan metode MAE dan didapatkan hasil akurasi MAE sebesar 0,7634.