Aplikasi Prediksi Rating Film dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan KNN Berbasis Website Menggunakan Framework Codeigniter - Andrew Ryan Yosafat; Yusuf Kurnia (ALGOR, 2019)
Pada saat ini industri perfilman di dunia sudah sangat hebat, dikarenakan perkembangan teknologi yang sangat pesat sehingga memberi pengaruh yang besar terhadap industri perfilman. Berkat perkembangan teknologi inilah yang membuat film-film yang dibuat menjadi semakin menarik, bahkan banyak munculnya kreator-kreator baru yang belajar membuat film dengan budget yang kecil mulai dari membuat film pendek maupun film cerita (feature film). Film yang berhasil cenderung memiliki rating film tinggi, sungguh menarik bukan jika dapat mengetahui keberhasilan suatu film yang telah dibuat atau belum dibuat dengan memprediksi seberapa tinggi rating film tersebut. Untuk memprediksi rating film digunakanlah metode data mining yaitu Naïve Bayes dan KNN, Naïve Bayes dan KNN adalah metode pengelompokkan statistik yang dipakai untuk memprediksi probabilitas anggota suatu class. Prediksi menggunakan faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi keberhasilan film sebagai variabel independent dan rating film sebagai variabel dependent. Dari sistem yang dibuat dapat diketahui rating film sebuah film dan faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan sebuah film. Dengan sistem ini diharapkan dapat mengefektifkan dan mengefisiensikan produksi sebuah film.