<![CDATA[Anime telah menjadi hiburan populer di berbagai kalangan, termasuk di Indonesia, dengan beragam genre dan alur cerita yang menarik. Namun, platform rekomendasi anime seperti MyAnimeList belum memiliki fitur rekomendasi yang spesifik berdasarkan preferensi pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi website rekomendasi anime menggunakan metode Content-Based Filtering untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal sesuai dengan riwayat dan preferensi pengguna. Metode ini menganalisis properti anime seperti genre, tahun rilis, dan rating untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Pengembangan sistem dilakukan dalam dua iterasi menggunakan pendekatan Model-View-Controller (MVC) dengan framework Laravel, Bootstrap, dan basis data PostgreSQL. Kebutuhan fungsional mencakup fitur umum seperti pencarian anime dan manajemen akun, serta fitur khusus seperti bookmarking dan rekomendasi berbasis preferensi. Pengujian dilakukan melalui beberapa tahapan seperti pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian validasi, dan pengujian kompatibilitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas berjalan sesuai harapan dan sistem kompatibel dengan berbagai web web browser versi terbaru, sehingga sistem ini dapat menjadi alternatif bagi penggemar anime dalam menemukan rekomendasi yang lebih personal.]]>
Copyrights © 2025
