Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Rekomendasi Film - Adrian Jala Putra Mahardika; Danang Wahyu Widodo; Ardi Sanjaya (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Sistem rekomendasi film sering kali menghadapi kesulitan dalam menggabungkan berbagai elemen seperti genre, rating, tahun rilis, dan sutradara untuk memberikan rekomendasi yang tepat. Penelitian ini merancang sebuah sistem rekomendasi berbasis web yang memanfaatkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan film berdasarkan kesamaan atribut tersebut. Proses ini meliputi pengumpulan dan pra-pemrosesan data dari Kaggle, penerapan K-Means untuk pengelompokan, serta evaluasi model dengan menggunakan metrik Silhouette Score untuk memastikan kualitas dari setiap cluster yang terbentuk. Sistem ini mampu menyajikan rekomendasi film yang lebih sesuai dengan preferensi pengguna, serta memberikan informasi yang dapat digunakan oleh pengelola bioskop dalam menentukan film yang layak untuk dipromosikan dan ditayangkan secara lebih strategis.