Implementasi K-Means Clustering Pada Big Data Di Sistem Rekomendasi Film - Widianti, Evani Putri; Lestari, Sri (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2024)
Perkembangan data yang sangat pesat ini, bisa juga disebut dengan ledakan data. Ledakan data terjadi karena kumpulan data yang besar dan terus berkembang setiap waktu atau biasa dikenal dengan big data. Ledakan data ini berdampak pada infrastruktur teknologi telekomunikasi, kecepatan akses dan volume data. Selain itu, dampaknya akan terasa sulit untuk menentukan data yang dibutuhkan, berbagi data, dan menjaga data tetap konsisten Skalabilitas adalah kemampuan suatu sistem untuk terus berfungsi secara efisien dan efektif ketika dihadapkan dengan peningkatan ukuran dataset dan kompleksitas algoritma. Dalam konteks sistem rekomendasi film menggunakan K-Means Clustering, tantangan skalabilitas mencakup beberapa aspek penting yang perlu dipahami. Dalam konteks big data, waktu eksekusi yang lama dapat mengurangi responsivitas sistem dan membuat pengguna tidak sabar dalam menerima rekomendasi. Kedua, kompleksitas algoritma k-means clustering juga merupakan faktor kunci dalam menilai skalabilitas sistem rekomendasi Semakin tinggi dimensi data dan jumlah atribut yang diperhitungkan dalam proses pengelompokan, semakin rumit perhitungan dan analisis yang diperlukan. Penerapan K-Means Clustering pada Big Data dalam sistem rekomendasi film berdasarkan usia dan rating menghadapi beberapa permasalahan, yaitu banyaknya data film, sehingga terdapat kendala dalam pengelolaan dan klasifikasi big data (skalabilitas) untuk menentukan rekomendasi film.