<![CDATA[Era digital membawa peningkatan signifikan dalam kebutuhan hiburan, terutama terhadap tayangan drama Korea yang digemari oleh berbagai kalangan. Banyaknya judul yang terus bertambah sering kali menyulitkan pengguna dalam menentukan tontonan yang sesuai dengan minat mereka. Sistem rekomendasi dirancang untuk membantu pengguna menemukan tayangan yang relevan dengan preferensi individu, menggunakan metode Content-Based Filtering yang dipadukan dengan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Data diambil dari sumber terbuka seperti Kaggle dan Drakor.id, lalu diolah dalam aplikasi berbasis web. Sistem menganalisis atribut tayangan seperti genre, aktor, sutradara, dan rating untuk menghitung tingkat kemiripan antar drama. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan rekomendasi akurat berdasarkan input pengguna, meskipun tanpa riwayat tontonan sebelumnya. Antarmuka yang sederhana juga memberikan kemudahan dalam penggunaan serta meningkatkan kepuasan dalam memilih tayangan yang sesuai. Metode Content-Based Filtering yang dikombinasikan dengan algoritma K-Nearest Neighbors terbukti efektif dalam menghasilkan rekomendasi yang personal dan mendukung pengalaman menonton yang lebih efisien dan menyenangkan di tengah banyaknya pilihan konten.]]>
Copyrights © 2025
