PENGGUNAAN METODE APRIORI UNTUK REKOMENDASI JUDUL FILM

RAMBU LUBA, INDAHYA (2019) PENGGUNAAN METODE APRIORI UNTUK REKOMENDASI JUDUL FILM. S1 thesis, UAJY.

[img]
Preview
Text (HALAMAN AWAL)
TF085480.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
TF085481.pdf

Download (577kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB II)
TF085482.pdf

Download (500kB) | Preview
[img] Text (BAB III)
TF085483.pdf
Restricted to Registered users only

Download (834kB)
[img] Text (BAB IV)
TF085484.pdf
Restricted to Registered users only

Download (297kB)
[img] Text (BAB V)
TF085485.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img]
Preview
Text (BAB VI)
TF085486.pdf

Download (397kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB VII)
TF085487.pdf

Download (483kB) | Preview

Abstract

Saat ini berbagai macam judul dan genre film yang telah beredar membuat masyarakat bingung untuk menentukan film yang menarik, sesuai ataupun sebaiknya untuk ditonton. Mungkin bagi sebagian orang semua film sama saja yang penting tetap bisa ditonton. Tapi bagi penikmat film (misalnya orang-orang yang membutuhkan hiburan melalui film) tentunya hal ini akan mengganggu karna bisa saja film yang ditonton tidak sesuai dengan minat yang disukai sehingga penonton tidak dapat menikmati suatu film yang menyebabkan ketidak puasan. Jika hal ini terjadi, film akan dianggap kehilangan fungsinya sebagai media hiburan. Bukannya akan mendapat hiburan mereka malah akan membuang waktu untuk hal yang tidak disukai. Tujuan dari penelitian ini adalah merekomendasikan film kepada pengguna berdasarkan algoritma Apriori (Association Rules) saat terdapat banyak judul-judul film yang telah beredar yang membuat pengguna sulit untuk menemukan film yang sebaiknya ditonton. Dalam data mining terdapat beberapa metode yang bisa digunakan. Salah satunya adalah aturan asosiasi. Dengan menggunakan metode asosiasi maka pengguna dapat memperoleh rekomendasi film menggunakan data yang telah ada. Jadi metode asosiasi akan menemukan pola tertentu yang nantinya dapat digunakan untuk mendapatkan rekomendasi film. Penelitian ini ingin menguji algoritma Apriori yang digunakan untuk melihat rekomendasi terhadap film yang telah beredar. Data yang digunakan adalah MovieLens Dataset 20M. Dataset ini terdiri dari 20.000.000 ratings yang diberikan oleh 138.000 pengguna dari 27.000 judul film. Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa algoritma yang diterapkan dapat menghasilkan aturan asosiasi untuk memberikan rekomendasi paket film kepada pengguna.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Sistem Rekomendasi, Apriori, Association Rules, Film, MovieLens Dataset 20M
Subjects: Teknik Informatika > Soft Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 17 Jan 2020 02:22
Last Modified: 17 Jan 2020 02:22
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/20974

Actions (login required)

View Item View Item