PREDIKSI RATING FILM PADA WEBSITE IMDB MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK - Vincentius Riandaru Prasetyo; Mirella Mercifia; Anasthasya Averina; Lauren Sunyoto; Budiarjo Budiarjo (Network Engineering Research Operation, 2022)
Film adalah sebuah rekaman gambar bergerak yang menceritakan sebuah cerita atau kejadian yang dapat ditonton pada bioskop atau televisi. Kualitas atau kesuksesan dari film dapat dinilai dengan menggunakan sistem angka yang disebut rating. Rating biasanya diasosiasikan dengan rentang angka 0 sampai 5 atau 0 sampai 10. Rating film dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti alur cerita, sinematografi, pemeran, musik dan lainnya. Faktor-faktor tersebut merupakan data kualitatif sehingga untuk menentukan rating film berdasarkan rentang angka merupakan hal yang sulit. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibuatlah sistem untuk memprediksi rating film berdasarkan kriteria-kriteria yang dimiliki oleh suatu film. Label Encoding, Normalizer, MinMax Scaler, dan Standard Scaler akan dipakai untuk preprocessing pada penelitian ini. Proses prediksi rating akan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Convolutional Neural Network (CNN). Dari hasil pengujian dengan menggunakan CNN didapatkan nilai akurasi sebesar 76.45%, dan hasil pengujian menggunakan ANN didapatkan nilai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 85.27%.