LLDIKTI4LLDIKTI4
Jurnal Tekno InsentifJurnal Tekno InsentifSistem rekomendasi mampu menghasilkan daftar film hasil personalisasi yang mungkin menarik bagi pengguna dengan mempelajari kegiatan pengguna dalam memberikan rating. Sistem rekomendasi diklasifikasikan dalam tiga pendekatan: Content-Based Filtering, Collaborative Filtering (CF), dan Hybrid Filtering. Pendekatan CF lebih populer dibandingkan dua pendekatan lainnya. CF memiliki dua model, yakni CF user-based (UB) dan CF item-based (IB). Namun, masalah yang dihadapi dalam CF adalah waktu komputasi yang lama karena dimensi data yang besar, kelangkaan data, dan akurasinya. Untuk mengatasi masalah ini, terdapat dua tahap yang dapat dikombinasikan pada CF, yaitu reduksi dimensi menggunakan algoritma Singular Value Decomposition (SVD) dan clustering menggunakan algoritma K-Means (KM). Tujuan penelitian ini adalah melakukan perbandingan hasil akurasi antara sistem rekomendasi film yang menggunakan metode SVD-KM-UB dan SVD-KM-IB pada dataset MovieLens.
Setelah dilakukan skenario eksperimen dan penelitian, dapat disimpulkan bahwa model pada metode SVD-KM-UB menggunakan nilai K = 16 untuk K-Means dan F = 20 untuk pendekatan CF.Sedangkan model untuk metode SVD-KM-IB adalah K = 17 dan F = 20.Pada perbandingan nilai NDCG variasi Top-N untuk model metode SVD-KM-UB dan SVD-KM-IB dengan menggunakan dataset MovieLens, diketahui bahwa metode SVD-KM-UB secara keseluruhan Top-N selalu unggul dibandingkan metode SVD-KM-IB dengan persentase kenaikan terbesar terdapat pada Top-20, yaitu sebesar 5836,4%.Kesimpulannya, sistem rekomendasi film yang menggunakan metode SVD-KM-UB lebih unggul dibandingkan metode SVD-KM-IB pada dataset MovieLens.
Berdasarkan hasil penelitian, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan. Pertama, dapat dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi teknik reduksi dimensi dan clustering yang berbeda untuk meningkatkan akurasi sistem rekomendasi film. Kedua, penelitian dapat dilakukan untuk mengoptimalkan parameter-parameter dalam algoritma SVD dan K-Means agar dapat menghasilkan sistem rekomendasi yang lebih akurat. Ketiga, penelitian dapat dilakukan untuk menggabungkan teknik-teknik lain, seperti hybrid filtering, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem rekomendasi film.
| File size | 535.81 KB |
| Pages | 14 |
| DMCA | Report |
Related /
UNJUNJ Maka dirancang sebuah sistem presensi kehadiran mahasiswa menggunakan QR code dan fingerprint bertujuan untuk mempermudah dalam merekapitulasi presensiMaka dirancang sebuah sistem presensi kehadiran mahasiswa menggunakan QR code dan fingerprint bertujuan untuk mempermudah dalam merekapitulasi presensi
APTIKOMAPTIKOM Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web yang mampu memproses data kuantitatif dan kualitatif dengan memanfaatkan metode Fuzzy.Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web yang mampu memproses data kuantitatif dan kualitatif dengan memanfaatkan metode Fuzzy.
UWKSUWKS Pengujian kalibrasi load cell menunjukkan rata-rata eror sebesar 1,56 %, sedangkan uji multibeban menghasilkan eror rata‑rata 1,94 %. Setelah logikaPengujian kalibrasi load cell menunjukkan rata-rata eror sebesar 1,56 %, sedangkan uji multibeban menghasilkan eror rata‑rata 1,94 %. Setelah logika
WESTSCIENCESWESTSCIENCES Penelitian ini memberikan kontribusi pada literatur dengan menunjukkan dinamika independensi auditor dan pengaruhnya terhadap kualitas audit dalam konteksPenelitian ini memberikan kontribusi pada literatur dengan menunjukkan dinamika independensi auditor dan pengaruhnya terhadap kualitas audit dalam konteks
WESTSCIENCESWESTSCIENCES Subjek penelitian meliputi berbagai pihak yang terlibat, termasuk pihak dari CV Mandiri Jaya (seperti manajer, asisten manajer, head marketing, admin).Subjek penelitian meliputi berbagai pihak yang terlibat, termasuk pihak dari CV Mandiri Jaya (seperti manajer, asisten manajer, head marketing, admin).
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Pendekatan Agile-Scrum memungkinkan proses pengembangan yang iteratif dan adaptif, meliputi desain UI/UX, pengembangan backend dan frontend, serta pengujianPendekatan Agile-Scrum memungkinkan proses pengembangan yang iteratif dan adaptif, meliputi desain UI/UX, pengembangan backend dan frontend, serta pengujian
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Sensor infrared 1 mendeteksi objek yang melewati pintu masuk, menutup pintu, dan meningkatkan jumlah orang di ruangan yang ditampilkan pada LCD. SensorSensor infrared 1 mendeteksi objek yang melewati pintu masuk, menutup pintu, dan meningkatkan jumlah orang di ruangan yang ditampilkan pada LCD. Sensor
UNKLABUNKLAB Memilih GPU yang tepat bagi pengguna adalah hal yang penting untuk memastikan kinerja maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pengambilanMemilih GPU yang tepat bagi pengguna adalah hal yang penting untuk memastikan kinerja maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pengambilan
Useful /
UWKSUWKS Dimana sistem ini dirancang untuk memudahkan pada proses penginputan data arsip atau surat masuk telah melalui fitur OCR yang merubah gambar menjadi text.Dimana sistem ini dirancang untuk memudahkan pada proses penginputan data arsip atau surat masuk telah melalui fitur OCR yang merubah gambar menjadi text.
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Melalui penyempurnaan desain yang cermat dan optimasi pengalaman pengguna, penelitian ini menunjukkan bagaimana teknologi dapat mengubah penyampaian layananMelalui penyempurnaan desain yang cermat dan optimasi pengalaman pengguna, penelitian ini menunjukkan bagaimana teknologi dapat mengubah penyampaian layanan
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Algoritma Latent Semantic Analysis memberikan tingkat akurasi rata-rata sebesar 83,49%, lebih unggul dibandingkan penelitian sebelumnya. Kesimpulan penelitianAlgoritma Latent Semantic Analysis memberikan tingkat akurasi rata-rata sebesar 83,49%, lebih unggul dibandingkan penelitian sebelumnya. Kesimpulan penelitian
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Penelitian ini membandingkan tiga metode klasifikasi utama, yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Convolutional Neural Network (CNN),Penelitian ini membandingkan tiga metode klasifikasi utama, yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Convolutional Neural Network (CNN),