Implementasi Algoritma Cosine Similarity Dalam Menganalisis Referensi Pengguna Untuk Memilih Jenis Film Terpopuler

Guruh Guniawan, . (2024) Implementasi Algoritma Cosine Similarity Dalam Menganalisis Referensi Pengguna Untuk Memilih Jenis Film Terpopuler. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (221kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (566kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (494kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (583kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (181kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (150kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Cosine Similarity dalam menganalisis referensi pengguna guna memilih jenis film terpopuler. Dalam era digital yang kaya akan data, pemahaman terhadap preferensi pengguna menjadi kunci bagi layanan rekomendasi untuk memberikan saran yang relevan dan tepat sasaran. Algoritma Cosine Similarity digunakan untuk mengukur kesamaan antara dua vektor dalam ruang multidimensi, yang dalam konteks ini diterapkan pada profil pengguna dan atribut film. Data yang digunakan meliputi genre, rating film, dan lain-lainya yang disukai pengguna. Melalui perhitungan Cosine Similarity, sistem dapat mengidentifikasi film yang paling sesuai dengan preferensi individu berdasarkan pola kesamaan yang ditemukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Cosine Similarity efektif dengan tingginya nilai akurasi (1.0) menunjukkan bahwa prediksi yang dibuat oleh sistem sangat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna dalam merekomendasikan film. Implementasi ini juga memungkinkan pengembangan lebih lanjut pada sistem rekomendasi untuk berbagai aplikasi lain di bidang e-commerce, musik, dan media lainnya.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Film, Algoritma Cosine Similarity dan Rekomendasi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Sri Lestari
Date Deposited:	22 Nov 2024 02:42
Last Modified:	22 Nov 2024 02:42
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/15215

Actions (login required)

View Item