Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Tekno Insentif
Nugraha, Maulidhan Ady
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan User-Based dan Item-Based pada Sistem Rekomendasi Film Kombinasi Teknik Reduksi Dimensi dan Clustering Pratama, Rizki Ashuri; Safi'i, Yunus; Nugraha, Maulidhan Ady; Sobihah, Anis Satus; Ifada, Noor
Jurnal Tekno Insentif Vol 19 No 1 (2025): Jurnal Tekno Insentif
Publisher : Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi Wilayah IV

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36787/jti.v19i1.1662

Abstract

Sistem rekomendasi mampu menghasilkan daftar film hasil personalisasi yang mungkin menarik bagi user dengan mempelajari kegiatan user dalam memberikan rating. Sistem rekomendasi diklasifikasikan dalam tiga pendekatan: Content-Based Filtering, Collaborative Filtering (CF), dan Hybrid Filtering. Pendekatan CF lebih popular dibandingkan dua pendekatan lainnya. CF memiliki dua model, yakni CF user-based (UB) dan CF item-based (IB). Namun, pada CF terdapat permasalahan yaitu waktu komputasi yang lama karena dimensi data yang besar, kelangkaan data dan akurasinya. Untuk mengatasinya terdapat dua tahap yang dapat dikombinasikan pada CF, yaitu reduksi dimensi menggunakan algoritma Singular Value Decomposition (SVD) dan clustering menggunakan algoritma K-Means (KM). Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan perbandingan hasil akurasi antara sistem rekomendasi film yang menggunakan metode SVD-KM-UB dan SVD-KM-IB pada dataset MovieLens. Hasil yang didapatkan pada dataset MovieLens, metode SVD-KM-UB lebih unggul daripada metode SVD-KM-IB. Metode SVD-KM-UB mengalami persentase kenaikan pada seluruh variasi dengan peningkatan terbesar pada , yaitu sebesar 5836,4%.
Co-Authors Noor Ifada Pratama, Rizki Ashuri Safi'i, Yunus Sobihah, Anis Satus