SISTEM REKOMENDASI FILM DENGAN ALGORITHMA K-NN BERBASIS FRAMEWORK STREAMLIT

• Faruq Khodlori
• 2023

---

Dalam era digital yang dipenuhi dengan berbagai pilihan film, sistem rekomendasi film menjadi semakin penting. Pengguna sering kali menghadapi kesulitan dalam memilih film yang sesuai dengan preferensi mereka di tengah banyaknya pilihan yang tersedia. Untuk mengatasi masalah ini, pengembangan sistem rekomendasi film menjadi fokus perhatian. Salah satu pendekatan yang umum digunakan adalah menggunakan algoritma KNN (K Nearest Neighbors) berbasis framework Streamlit. Algoritma KNN memanfaatkan kemiripan antara preferensi pengguna untuk mengidentifikasi film-film yang paling mirip dengan preferensi pengguna, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang relevan. Film adalah karya bergerak yang terlihat dan terdengar yang didasarkan pada prisip-prinsip sinema dalam pembuatannya dan direkam dengan menggunakan teknik perekaman seperti piringan video dan pita video. Wasabifavor adalah sebuah website film rekomendasi yang menampilkan seputar potong-potongan film atau trailer yang sedang tayang atau akan tayang

• Sistem
• Film

Adhi Putra, A. D. (2021). Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(2), 636–646. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i2.962 

Fajriansyah, M., Adikara, P. P., & Widodo, A. W. (2021). Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode Content Based Filtering. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(6), 2188–2199. 

Fitrianti, A. R., Rohmani, A., & Widjanarto, W. (2020). Sistem Rekomendasi Film Berbasis Website Dengan Metode Prototype Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). JOINS (Journal of Information System), 5(2), 278–287. 
https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.4168 

Fransistio, O., & Nugraha, D. A. (2019). Forecasting Data Penunggakan Pembayaran Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Di Pdam Kota Malang. Semnas SENASTEK, 2, 118–127.
 
Prasetyo, A. B., & Laksana, T. G. (2022). Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbors dengan Teknik Cross Validation Dengan Streamlit (Studi Data: Penyakit Diabetes). Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), 6(2), 194. 

Rahmat, A., Auliasari, K., & Pranoto, Y. A. (2020). IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya). In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 4, Issue 2). 

Rizki, K., Adil, A., Bumigora, S., Ismail, M. J., & Mataram, M. (2018). IMPLEMENTASI GOOGLE MAPS API BERBASIS ANDROID UNTUK LOKASI FASILITAS UMUM DI KABUPATEN SUMBAWA. http://maps.google.com/. 

Rochman, A., Hanafri, M. I., & Wandira, A. (2020). Implementasi Website Profil SMK Kartini Sebagai Media Promosi dan Informasi Berbasis Open Source. Academic Journal of Computer Science Research, 2(1), 46–51.

 https://doi.org/10.38101/ajcsr.v2i1.272 Syahrudin, A. N., & Kurniawan, T. (2018). Input dan Output pada Bahasa Pemrograman Python. Jurnal Dasar Pemrograman Python STMIK, June 2018, 1–7. 

Wahono, H., & Riana, D. (2020). Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(1), 7. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1953 

Wardah, M. I., & Putra, S. D. (2022). Implementasi Machine Learning Untuk Rekomendasi Film Di Imdb Menggunakan Collaborative Filtering Berdasarkan Analisa Sentimen IMDB. Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta, 2(3), 243. 
https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868