Perancangan Sistem Rekomendasi Film Indonesia Menggunakan Content-Based Filtering

Authors

  • Ikhsan Nur Purwanto Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Muhammad Zamharir Rioga Putra Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Galuh Wisma Safitri Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Nur Elsa Widyaningrum Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Joevan Maulana Florian Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta

Keywords:

Sistem Rekomendasi, Film, Content-Based Filtering, TF-IDF, Cosine Similarity

Abstract

Perkembangan layanan hiburan digital menyebabkan jumlah pilihan film semakin banyak, sehingga pengguna sering mengalami kesulitan dalam menentukan film yang sesuai dengan minatnya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi film berdasarkan kemiripan konten dan metadata film menggunakan metode Content-Based Filtering. Data yang digunakan terdiri dari 20 data film dengan atribut judul film, tahun, genre, sinopsis singkat, kata kunci, sutradara, dan pemain utama. Lima variabel utama yang digunakan dalam proses rekomendasi adalah genre, sinopsis, kata kunci, sutradara, dan pemain utama. Tahapan perancangan meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), normalisasi vektor, perhitungan kemiripan antarfilm menggunakan Cosine Similarity, dan perancangan antarmuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada film acuan "Dilan 1990", film yang direkomendasikan adalah "Dilan 1991" dengan nilai similarity sebesar 0,568. Sementara itu, pada film acuan "KKN di Desa Penari", film yang direkomendasikan adalah "Badarawuhi di Desa Penari" dengan nilai similarity sebesar 0,304. Hasil tersebut menunjukkan bahwa rancangan metode dapat menggambarkan proses rekomendasi film berdasarkan kesamaan konten dan metadata. Namun, penelitian ini masih terbatas pada tahap perancangan dan menggunakan dataset kecil, sehingga hasilnya bersifat ilustratif dan belum dapat membuktikan efektivitas sistem secara empiris.

References

[1] P. Lestari, "Sistem Rekomendasi untuk Maksimalisasi Industri Film dengan Metode Demographic Filtering dan Content Based Filtering," J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, pp. 1-10, 2024, doi: 10.54082/jiki.104.

[2] T. Ridwansyah, B. Subartini, and S. Sylviani, "Penerapan Metode Content-Based Filtering pada Sistem Rekomendasi," vol. 4, no. 2, 2024.

[3] R. Eka, P. Wardhani, and A. N. Rohman, "SISTEM REKOMENDASI FILM BERBASIS CONTENT-BASED FILTERING," vol. 11, no. 1, pp. 1809-1817, 2026.

[4] M. Fajriansyah, P. P. Adikara, and A. W. Widodo, "Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering," vol. 5, no. 6, 2021.

[5] C. Y. Fuady, V. C. Mawardi, and T. Sutrisno, "IMPLEMENTASI METODE CONTENT BASED FILTERING UNTUK REKOMENDASI FILM BERDASARKAN GENRE DAN SINOPSIS," vol. 01, no. 02, pp. 227-236, 2023.

[6] V. No, D. T. Santoso, V. Atina, D. Hartanti, and V. No, "Infotek?: Jurnal Informatika dan Teknologi Prototipe Sistem Rekomendasi Film Indonesia Menggunakan Pendekatan Content Based Filtering dan Metode Vector Space Model Infotek?: Jurnal Informatika dan Teknologi Film , menurut Pratista dalam bukunya " Memahami," vol. 7, no. 2, 2024.

[7] A. Zakharia, A. D. Ulhaq, A. B. Suryono, and N. C. Nugroho, "Sistem Rekomendasi Film Indonesia Menggunakan Metode Content-Based Filtering," vol. 2, no. 4, pp. 671-678, 2024.

[8] A. Febrian and E. D. Permana, "Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode Content Based Filtering Dengan Algoritma Tf-Idf," Al-Aqlu J. Mat. Tek. dan Sains, vol. 4, no. 1, pp. 19-25, 2026, doi: 10.59896/aqlu.v4i1.494.

[9] R. M. Harahap and A. N. Rachman, "Film Kemiripan Deskripsi Cerita Menggunakan," vol. 13, no. 3, 2025.

[10] A. H. J. P. J. P. A. T. Wibowo, "Movie Recommendation System Based on Synopsis Using Content-Based Filtering with TF-IDF and Cosine Similarity," Int. J. Inf. Commun. Technol., no. Vol. 9 No. 2 (2023): Vol.9 No. 2 Dec 2023, pp. 1-14, 2023.

[11] T. Wahyu Intan Permadani, D. Adi Prasetya, E. Daniati, and P. Korespondens, "Sistem Rekomendasi Film Berdasarkan Genre Menggunakan Metode Content-Based Filtering dengan Algoritma Cosine Similarity," Pros. SEMNAS INOTEK (Seminar Nas. Inov. Teknol., vol. 9, no. 3, pp. 1835-1843, 2025, [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/7189

[12] E. Z. Irabela, "Implementation of Content-Based Cosine Similarity Algorithm With TF-IDF and SBERT for Movie Recommendation," vol. 09, no. 01, pp. 114-122, 2026.

[13] B. Syava, A. Bana, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, "Sistem Rekomendasi Film Berdasarkan Deskripsi Pengguna," vol. 5, pp. 97-105, 2026.

[14] J. Ring, R. Utara, and D. I. Yogyakarta, "Penerapan Content-Based Filtering untuk Rekomendasi Film Netflix Berdasarkan Genre dan Klasifikasi Usia Penonton," vol. 5, no. November, 2025.

[15] S. Lestari and M. M. Ramdhani, "Manajemen Informatika dan Komunikasi SISTEM REKOMENDASI FILM MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING STUDI KASUS MATERI DATA MINING DI SMK IDN BOARDING Jurnal Indonesia?: Manajemen Informatika dan Komunikasi," vol. 4, no. 3, pp. 1581-1587, 2023.

Downloads

Published

2026-07-25

Issue

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026

Section

Articles