OPTIMALISASI PENANGANAN SPARSITY MENGGUNAKAN RANDOM FOREST, DEEP LEANING, DAN HOT-DECK IMPUTATION - Lestari, Sri; Satrio, Rafli Banu; Kurniawan, Hendra; Saleh, Sushanty (STKIP PGRI Tulungagung, 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.