Film merupakan salah satu media hiburan yang banyak digemari masyarakat dan sering dipilih sebagai kegiatan saat liburan akhir pekan. Seiring berjalannya waktu, dunia perfilman terus berkembang dengan berbagai genre, cerita, dan visual yang menarik dan menghibur. Karena film merupakan salah satu media hiburan yang dapat menghilangkan stress dari tugas kerja ataupun perkuliahan dan saat ini produksi film juga semakin berkembang sehingga semakin banyak film yang diproduksi hingga akhirnya masyarakat menjadi bingung dalam memilih film yang akan mereka tonton. Untuk mengatasi kendala yang dihadapi maka diperlukan informasi film yang dapat membantu masyarakat dalam menemukan film yang sesuai dengan preferensi pengguna, sehingga pengguna memerlukan suatu sistem yang dapat merekomendasikan film. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode content-based filtering untuk mencari rekomendasi film. Substansi yang digunakan adalah genre film. Perhitungan Check Vectorization digunakan untuk mengetahui nilai bobot term/kata pada setiap record dan kemudian nilai tersebut digunakan sebagai faktor kedekatan Cosine untuk mengetahui persamaan antar arsip. Hasil dari proyek terakhir ini sistem dapat menghasilkan semacam rekomendasi 10 film paling mirip. Hasil pengujian dari tugas akhir ini adalah sistem berjalan dengan baik dan reliabel dengan hasil pengujian alpha sebesar 100%, dan hasil pengujian reliabilitas sebesar 0,7.