OPTIMALISASI PENANGANAN SPARSITY MENGGUNAKAN RANDOM FOREST, DEEP LEANING, DAN HOT-DECK IMPUTATION - Lestari, Sri; Satrio, Rafli Banu; Kurniawan, Hendra; Saleh, Sushanty (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2026)
Sparsity data dalam sistem rekomendasi dapat menurunkan akurasi prediksi dan relevansi saran. Penelitian ini membandingkan tiga metode imputasi—Random Forest Imputation, Deep Learning-Based Imputa-tion, dan Hot-Deck Imputation—dengan evaluasi menggunakan RMSE pada berbagai tingkat sparsitas. Hasil menunjukkan bahwa Random Forest Imputation consistently menghasilkan RMSE terendah di semua kondisi. Pada sparsitas 20%, metode ini lebih unggul dibandingkan Deep Learning-Based Imputation dengan selisih hingga 0.443 dan Hot-Deck Imputation hingga 0.338. Perbedaan RMSE se-makin meningkat seiring bertambahnya sparsitas, dengan selisih terbesar pada sparsitas tertinggi masing-masing dataset. Secara kese-luruhan, Random Forest Imputation terbukti paling efektif dalam me-nangani sparsitas dan meningkatkan akurasi rekomendasi.