Saputri, Sofia (2026) ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA METODE COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT BASED FILTERING UNTUK SISTEM REKOMENDASI DRAMA KOREA. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

[img] Text
COVER.pdf

Download (2MB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (2MB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (2MB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (2MB)
[img] Text
skripsi sofi.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
Official URL: https://unimal.ac.id/

Abstract

ABSTRAK Perkembangan Korean Wave meningkatkan konsumsi drama Korea, namun penambahan judul baru menyebabkan information overload. Karena drama Korea kaya metadata namun matriks rating sparse, penelitian ini membandingkan ItemBased Collaborative Filtering (IBCF) dan Content-Based Filtering (CBF) untuk rekomendasi drama Korea. Dataset dari MyDramaList terdiri atas 404 judul dan 404.000 rating dari 9.352 pengguna periode 2016 - 2025. IBCF menggunakan cosine similarity dan weighted sum, sedangkan CBF menerapkan featureaugmented dengan menggabungkan TF-IDF dari genre, sinopsis, pemain, sutradara, penulis, dan tags secara horizontal serta augmentasi average rating (bobot 30%). Data dibagi 80:20 per-user split, dievaluasi dengan RMSE dan MAE. IBCF optimal di K=5 menghasilkan RMSE = 1,7233 dan MAE = 1,0687, sementara CBF mencapai RMSE = 1,2969 dan MAE = 0,9199. CBF unggul dengan RMSE 24,7% dan MAE 13,9% lebih rendah, lebih cepat, dan lebih baik menangani cold start. IBCF unggul dalam serendipity karena rekomendasi lintas genre. Hasil ini menunjukkan CBF lebih praktis untuk katalog baru dengan riwayat pengguna minim. Penelitian menyimpulkan CBF dengan augmentasi rating lebih sesuai untuk dataset drama Korea yang kaya metadata namun sparse, dan merekomendasikan pengembangan hybrid di masa depan. Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, RMSE, MAE

Item Type: Thesis (S1)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User: Sofia Sofia Sofia
Date Deposited: 03 Sep 2026 04:20
Last Modified: 03 Sep 2026 04:20
URI: https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22221

Actions (login required)

View Item View Item

Latest Collections

Top Downloaded Items

Top Authors

This repository has been indexed by