Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Oscar, M Iqbal Praditya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengembangan Aplikasi Website Rekomendasi Anime Menggunakan Metode Content-Based Filtering Oscar, M Iqbal Praditya; Priyambadha, Bayu; Brata, Adam Hendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Anime telah menjadi hiburan populer di berbagai kalangan, termasuk di Indonesia, dengan beragam genre dan alur cerita yang menarik. Namun, platform rekomendasi anime seperti MyAnimeList belum memiliki fitur rekomendasi yang spesifik berdasarkan preferensi pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi website rekomendasi anime menggunakan metode Content-Based Filtering untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal sesuai dengan riwayat dan preferensi pengguna. Metode ini menganalisis properti anime seperti genre, tahun rilis, dan rating untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Pengembangan sistem dilakukan dalam dua iterasi menggunakan pendekatan Model-View-Controller (MVC) dengan framework Laravel, Bootstrap, dan basis data PostgreSQL. Kebutuhan fungsional mencakup fitur umum seperti pencarian anime dan manajemen akun, serta fitur khusus seperti bookmarking dan rekomendasi berbasis preferensi. Pengujian dilakukan melalui beberapa tahapan seperti pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian validasi, dan pengujian kompatibilitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas berjalan sesuai harapan dan sistem kompatibel dengan berbagai web web browser versi terbaru, sehingga sistem ini dapat menjadi alternatif bagi penggemar anime dalam menemukan rekomendasi yang lebih personal.
Co-Authors Adam Hendra Brata Bayu Priyambadha