Penerapan Text Mining menggunakan Metode TF-IDF untuk Menentukan Genre Film - Ma’Arif, Andi Anugrah; Hamud, Chalifahdien; Zulkaidah, Jumain; Ashabul, Ashabul; Saputra, Reksa Leo; Alimuddin, Muhammad Faiz (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2025)
Klasifikasi genre film berdasarkan sinopsis merupakan tantangan dalam bidang text mining karena kompleksitas bahasa dan ambiguitas teks. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi genre film menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) berbasis pencocokan kata kunci untuk mengidentifikasi 5 genre utama: horor, komedi, drama, aksi, dan romansa. Data penelitian terdiri dari 500 sinopsis film yang dikumpulkan dari IMDb dan TMDb pada periode Januari-Maret 2024. Metode TF-IDF diterapkan dengan tahapan preprocessing meliputi tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming untuk mengekstraksi fitur penting dari sinopsis film. Sistem klasifikasi berbasis aturan (rule-based) menggunakan 40 kata kunci yang telah ditentukan untuk setiap genre. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 78,5% dengan presisi tertinggi pada genre horor (85,2%) dan terendah pada genre drama (72,1%). Kontribusi utama penelitian ini adalah implementasi metode TF-IDF yang efisien untuk klasifikasi genre film dengan pendekatan berbasis kata kunci, memberikan alternatif solusi praktis untuk sistem rekomendasi film. Sistem yang dikembangkan dapat membantu platform streaming dalam mengkategorikan konten secara otomatis dan meningkatkan pengalaman pengguna dalam pencarian film berdasarkan preferensi genre.