e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
Prototipe Sistem Rekomendasi Film Indonesia Menggunakan Pendekatan Content Based Filtering dan Metode Vector Space Model
Daniel Theo Santoso 1 * , Vihi Atina 2 , Dwi Hartanti 3
1,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa
2 Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Duta Bangsa *202030298@mhs.udb.ac.id

## Abstrak
Film  merupakan  perpaduan  antara  narasi  dan  aspek  sinematografi  dalam  bentuk  audio-visual.  Film  juga memberikan pengalaman visual, auditif, dan emosional yang menarik. Industri film di Indonesia menunjukkan pertumbuhan signifikan. Pada tahun 2015, penonton bioskop berjumlah 16,2 juta dan meningkat menjadi 51,2 juta pada tahun 2019. Pandemi COVID-19 mengakibatkan penurunan drastis pada jumlah penonton, dengan hanya 4,5 juta pada tahun 2021. Namun, industri ini berhasil pulih dengan cepat, mencapai 54,07 juta penonton pada tahun 2022 dan 55 juta pada tahun 2023, dan diperkirakan akan mencapai 60 juta pada tahun 2024. Dengan meningkatnya ketersediaan film dan platform streaming, Menemukan film yang sesuai dengan preferensi sering menjadi tantangan bagi pengguna. Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi film menggunakan metode Content Based Filtering dan Vector Space Model agar pengguna dapat lebih mudah menemukan film yang sesuai dengan  preferensi  mereka.  Content  Based  Filtering  merekomendasikan  film  berdasarkan  kesamaan  konten, sedangkan Vector Space Model mengukur kesamaan konten menggunakan metrik seperti cosine similarity atau euclidean distance. Berdasarkan percobaan menggunakan 20 sampel film, hasil menunjukkan bahwa sistem yang dirancang dapat memberikan rekomendasi film secara akurat dan tepat berdasarkan kata kunci yang diberikan oleh pengguna. Film "Pengabdi Setan 2: Communion" memiliki nilai similarity tertinggi, yaitu 0.3018, diikuti oleh "Nana", "Menjelang Magrib", "Jailangkung: Sandekala", dan "Qorin" dengan nilai similarity masing-masing 0.0865, 0.0138, 0.0136, dan 0.0125.
Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Film, Content Based Filtering, Vector Space Model

## Abstract
Film represents a combination of narrative and cinematographic aspects in an audio-visual form. Films also provide an  engaging  visual,  auditory, and  emotional  experience.  The  film industry  in  Indonesia has  shown  significant growth. In 2015, cinema audiences numbered 16.2 million, increasing to 51.2 million in 2019. The COVID-19 pandemic caused a drastic decline in the number of viewers, with only 4.5 million in 2021. However, the industry quickly recovered, reaching 54.07 million viewers in 2022 and 55 million in 2023, and is projected to reach 60 million in 2024. With the increasing availability of films and streaming platforms, finding movies that match user preferences often becomes a challenge. This study proposes a film recommendation system using the Content- Based  Filtering  method  and  the  Vector  Space  Model  to  help  users  more  easily  find  movies  that  match  their preferences. Content-Based Filtering recommends films based on content similarity, while the Vector Space Model measures content similarity using metrics such as cosine similarity or euclidean distance. Based on experiments using  20  sample  films,  the  results  show  that  the  designed  system  can  provide  accurate  and  precise  movie recommendations  based  on  keywords  provided  by  users.  The  film  "Pengabdi  Setan  2:  Communion"  has  the highest similarity score of 0.3018, followed by "Nana," "Menjelang Magrib," "Jailangkung: Sandekala," and "Qorin," with similarity scores of 0.0865, 0.0138, 0.0136, and 0.0125, respectively.
Keywords: Recommendation System, Movie, Content Based Filtering, Vector Space Model.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083

## 1. Pendahuluan
Film,  menurut  Pratista  dalam  bukunya “Memahami  Film”,  adalah  media  audio-visual yang menggabungkan unsur naratif dan sinematik [1]. Film menjadi salah satu media hiburan yang digemari karena memberikan pengalaman visual, auditif,  dan  emosional  yang  menarik.  Banyak orang  mengisi  waktu  luang  mereka  dengan menonton film di bioskop, televisi, atau platform online. Industri film di Indonesia telah berkembang pesat,  dengan  jumlah  penonton  bioskop meningkat dari 16,2 juta pada tahun 2015 menjadi 51,2  juta  pada  tahun  2019.  Namun,  pandemi COVID-19  mengakibatkan  penurunan  drastis jumlah penonton menjadi 19 juta pada tahun 2020 dan  4,5  juta  pada  tahun  2021.  Meski  demikian, industri  ini  pulih  dengan  cepat,  mencapai  54,07 juta penonton pada tahun 2022 dan diperkirakan akan mencapai 60 juta pada tahun 2024 [2], [3], [4].
Film menawarkan berbagai pilihan sesuai selera penonton,  dikategorikan  berdasarkan  genre seperti drama, komedi, aksi, horor, dan lainnya.
Namun,  dengan  semakin  banyaknya  film  yang tersedia,  penonton  sering  kali  kesulitan menemukan film yang sesuai preferensi. Laporan
Nielsen, State of Play mencatat bahwa penonton di Amerika Serikat kini memiliki akses ke lebih dari 817.000  judul  program,  meningkat  18%  dari 646.000  judul  pada  akhir  tahun  2019  [5].  Di Indonesia,  Klik  Film  menjadi  repositori  film
terbesar  dengan  koleksi  450  film  nasional  pada tahun  2020,  diikuti  Disney+  Hotstar  dan  Netflix dengan  koleksi  220  dan  196  film  Indonesia masing-masing  [6].  Keberagaman  ini,  meski memberikan banyak pilihan, sering kali membuat penonton bingung dan kesulitan memilih film yang sesuai  selera,  menyebabkan  rasa  kecewa  atau tidak puas.
Sebagai  solusi,  penelitian  ini  mengusulkan pembangunan sistem rekomendasi film menggunakan pendekatan Content-Based Filtering  dan  metode  Vector  Space  Model. Content-Based  Filtering  merekomendasikan  film berdasarkan  kesamaan  konten  antara  film  yang disukai  pengguna  dengan  film  lain  dalam database. Vector Space Model merepresentasikan  konten  film  sebagai  vektor dalam  ruang  multidimensi,  memungkinkan pengukuran kesamaan konten film menggunakan metrik  seperti  cosine  similarity  atau  euclidean distance.  Dengan  pendekatan  ini,  penelitian  ini berharap dapat menghasilkan sistem rekomendasi  yang  memberikan  saran  film relevan, menarik, dan bervariasi bagi pengguna..

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  penulisan  sesuai  dengan yang akan di teliti sebagai pendukung penelitian ini, antara lain:
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
- Berdasarkan  penelitian  berjudul  "Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode K-
Means  Clustering"  yang  ditulis  oleh  Herdita
Mutiasari,  Tito  Waluyo  Purboyo,  dan  Ratna
Astuti  Nugrahaeni  (2021),  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah aplikasi  yang  dapat  membantu  pengguna mendapatkan  rekomendasi  film  sesuai dengan preferensi mereka. Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma
K-Means  dengan  4  bobot  preferensi menghasilkan  tingkat  kesalahan  yang  lebih rendah,  yaitu  0,44%,  dibandingkan  dengan penggunaan 3 atau 5 bobot preferensi [7].
- Penelitian  oleh  Dodi  Nugraha,  Tito  Waluyo Purboyo, dan Ratna Astuti Nugrahaeni (2021) berjudul "Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering" bertujuan
mengembangkan  sistem  yang  memberikan rekomendasi  film  untuk  menarik  minat penonton  terhadap  berbagai  film.  Sistem  ini memberikan informasi jelas kepada masyarakat  tentang  film-film  yang  mungkin ingin mereka tonton. Rekomendasi dihasilkan menggunakan  metode  Machine  Learning, dengan aplikasi yang menggunakan 5 bobot preferensi  dalam  algoritma  User-Based
Collaborative  Filtering.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  memiliki tingkat  kesalahan  yang  lebih  rendah,  yaitu
0,73%, dibandingkan dengan penggunaan 3 atau 4 preferensi [8].
- Penelitian  oleh  Arif  Akbarul  Huda,  Rohmad Fajarudin, dan  Arifiyanto  Hadinegoro  (2022) berjudul  "Sistem  Rekomendasi  Content-
Based Filtering Menggunakan TF-IDF Vector Similarity Untuk Rekomendasi Artikel Berita" membahas  masalah  yang  muncul  akibat keberagaman  dan  banyaknya  artikel  berita yang  terus  diproduksi.  Meski  jumlah  artikel yang  tersedia  terus  bertambah,  mahasiswa sering kewalahan memilih artikel yang sesuai dengan minat mereka. Hasil evaluasi dengan nilai  Recall@5  sekitar  73%  dan  Recall@10 sekitar  80%  menunjukkan  bahwa  sistem rekomendasi  yang  dikembangkan  mampu memberikan daftar rekomendasi artikel yang relevan.  Dengan  ini,  mahasiswa  dapat  lebih mudah  menemukan  artikel  yang  sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka [9].
- Penelitian oleh Joni, Andy, dan Karin Wibowo (2021)  berjudul  "Perancangan  Website Rekomendasi  Film  dengan  Metode  User- Based  Collaborative  Filtering"  membahas kebingungan  dalam  memilih  film  di  tengah banyaknya  pilihan.  Sering  kali,  penonton kesulitan menentukan film yang ingin ditonton karena  variasi  kualitas  dalam  genre  yang sama. Untuk mengatasi masalah ini, metode
User-Based Collaborative
Filtering
diterapkan, memberikan rekomendasi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
berdasarkan pola rating dan ulasan pengguna lain.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem rekomendasi ini mampu memberikan saran  film  yang  lebih  akurat  dan  relevan,
memudahkan  penonton  menemukan  film berdasarkan preferensi mereka [10].
- Penelitian oleh Eggy Ryana Agustian, Munir, dan Eddy Prasetyo Nugroho (2020) berjudul
"Sistem  Rekomendasi  Film  Menggunakan
Metode Collaborative Filtering dan K-Nearest
Neighbors"  membahas  masalah  pemilihan
film  di  tengah  banyaknya  pilihan.  Dengan pesatnya perkembangan industri film, banyak penonton  kesulitan  memilih  film  yang  ingin ditonton. Penelitian ini menggunakan metode
Collaborative Filtering (CF) untuk
memberikan  rekomendasi  film  berdasarkan
preferensi pengguna lain, memprediksi rating film  dari  pola  rating  pengguna  lain  yang
memiliki  preferensi  mirip.  Aplikasi  berbasis website ini memungkinkan pengguna melihat rekomendasi film yang sesuai dengan selera mereka. Metode weight sum digunakan untuk mengurutkan  hasil  rekomendasi  dari  rating tertinggi ke terendah, memudahkan penonton dalam memilih film [11].
2.2. Landasan Teori
1. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  dirancang  sebagai  model aplikasi  yang  memfasilitasi  pengguna  dalam
mengidentifikasi dan  merekomendasikan  produk yang  paling  sesuai  dengan  preferensi  serta keinginan  mereka,  sekaligus  memudahkan pengguna  dalam  pengambilan  keputusan  [12]. Metode-metode  seperti  Collaborative  Filtering,
Content-Based  Filtering,  dan  Hybrid  Filtering digunakan untuk membuat rekomendasi, masing- masing  dengan  kelebihan  dan  kekurangan tersendiri dalam hal teknik, dataset, platform, dan metrik kinerja yang digunakan.
Dengan  adanya  perubahan  pola  penggunaan komputer,  personalisasi,  dan  kemudahan mengakses  internet,  informasi  online  menjadi sangat  banyak dan beragam.  Sistem rekomendasi  adalah  alat  yang  dapat  membantu menyortir  informasi  online  sesuai  dengan kebutuhan dan minat pengguna [13].
2. Content Based Filtering
Content  Based  Filtering  merupakan  teknik rekomendasi yang menggunakan sifat, ciri, atau elemen  dari  suatu  item,  yang  kemudian digunakan  untuk  mengukur  kemiripan  antara item-item  dalam  memberikan  rekomendasi  [14]. Teknik  ini  tidak  membutuhkan  informasi  tentang preferensi pengguna lain, sehingga lebih mudah diimplementasikan dan dijelaskan.
3. Vector Space Model
Vector Space Model (VSM) adalah sebuah model yang digunakan untuk mengukur kesamaan atau relevansi  antara  dokumen  dan  query  dalam pengambilan informasi. Model ini
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
merepresentasikan dokumen dan query sebagai vektor dari term yang ada dalam korpus, dengan menggunakan  bobot  term  seperti  TF-IDF  untuk menunjukkan  pentingnya  serta  spesifiknya  term untuk  dokumen  atau  query.  Model  ini  juga menggunakan cosine similarity untuk menghitung kesamaan  antara  vektor  dokumen  dan  query.
Model  ini  memiliki  keuntungan  seperti  mudah diimplementasikan, intuitif, dan fleksibel [15].
4. Film
Film adalah karya seni yang tercipta dari imajinasi dan kreativitas orang-orang yang berperan dalam proses pembuatannya. Film bisa berupa selaput tipis dari seluloid yang berisi gambar negatif atau positif, atau bisa juga berupa cerita dalam hidup.
Film bisa menjadi media untuk mengekspresikan kemampuan  kreatif  yang  bisa  menciptakan realitas fiktif yang berbeda dari realitas nyata. Film bisa  menampilkan  keindahan  atau  hiburan  bagi penontonnya.  Film  telah  menjadi  media  yang semakin populer di kalangan masyarakat sebagai sarana  untuk  menghibur  dan  menghadirkan beragam  cerita,  musik,  drama,  komedi,  dan berbagai  aspek  teknis  lainnya  [16].  Film  bisa dibedakan berdasarkan genre atau kategori yang memiliki kesamaan dalam bentuk, tema, suasana dan sebagainya [17]
3. Metode Penelitian
3.1. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Observasi adalah metode yang digunakan untuk melakukan pengamatan langsung terhadap objek penelitian,  dalam  hal  ini  adalah  data  film  yang diambil dari situs web themoviedb.org. Tujuan dari observasi  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi variabel-variabel  yang  terdapat  dalam  data tersebut. Dengan melakukan observasi, penelitian  dapat  memahami  secara  langsung berbagai  aspek  dan  karakteristik  yang  terdapat pada setiap variabel dalam dataset film tersebut.
1. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah yang dilakukan untuk mencari jurnal, laporan, artikel ilmiah, dan referensi  lain  yang  berkaitan  dengan  penelitian.
Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengumpulkan informasi  yang  relevan  dan  mendalam  tentang topik  penelitian  dari  berbagai  sumber  yang terpercaya..

## 3.2. Metode Pengembangan Sistem
Metode Prototipe adalah suatu pendekatan dalam pengembangan perangkat lunak di mana sebuah prototipe  atau  model  awal  dibuat,  diuji,  dan diperbaiki hingga mencapai prototipe yang dapat diterima.  Prototipe  adalah  visualisasi  sederhana dari  produk  untuk  menguji  konsep.  Prototipe memungkinkan  pembangunan  versi  awal  dari produk  untuk  menguji  konsep  dan  proses.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
Keuntungan  dari  model  Prototipe  termasuk mendapatkan  umpan  balik  pengguna  di  tahap awal proyek, mengidentifikasi fungsi yang hilang dengan  mudah,  dan  mengurangi  biaya.  Berikut adalah langkah-langkah dalam metode Prototipe:
1. Definisi: Pengumpulan dan Analisis Persyaratan:  Menentukan  kebutuhan  sistem melalui wawancara dengan pengguna.
2. Desain Cepat: Membuat desain dasar sistem untuk  memberikan  gambaran  awal  kepada pengguna.
3. Pembuatan  Prototipe:  Mengembangkan Prototipe  awal  berdasarkan  desain  cepat untuk memahami lebih lanjut tentang desain.
4. Evaluasi  Awal  oleh  Pengguna:  Menyajikan sistem kepada klien untuk pengujian awal dan mengumpulkan umpan balik.
5. Pengembangan  Prototipe  yang  Diperbaiki: Memperbaiki  prototipe  berdasarkan  umpan balik pengguna.
6. Implementasi  Produk  dan  Pemeliharaan: Mengujikan  sistem  akhir  sepenuhnya, mendistribusikannya  ke  produksi,  dan melakukan pemeliharaan rutin..

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Pembuatan Prototipe
Penelitian  ini  menggunakan  20  sampel  film Indonesia  yang  dirilis  pada  tahun  2022.  Hasil perhitungan  ditampilkan  menggunakan  satu sampel  film  berjudul  "Pengabdi  Setan  2:
Communion". Langkah pertama dalam perancangan  sistem  rekomendasi  adalah pengumpulan  data  melalui  API.  Sebelum disimpan  ke  database,  data  tersebut  diproses terlebih  dahulu  untuk  mengekstraksi  kata-kata penting  dari  judul,  genre,  dan  ringkasan  film. Setelah  data  disimpan,  dilakukan  perhitungan menggunakan  metode  Vector  Space  Model dengan  Cosine  Similarity  untuk  mendapatkan rekomendasi  film  berdasarkan  kata  kunci  yang dimasukkan. Berikut adalah proses dan hasil dari tahap preprocessing dan perhitungan tersebut:

## 4.2. Text Preprocessing
Text  Preprocessing  merupakan  langkah  yang dilakukan  untuk  membersihkan  dan  mengolah teks  agar  siap  untuk  diproses  pada  tahap selanjutnya.  Contoh  data  yang  akan  digunakan tercantum pada Tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Film
No. Variabel Teks
1 Judul Pengabdi Setan 2: Communion Ringkasan Setelah  pindah  dari  rumah mereka  ke  gedung  apartemen, teror  baru  menunggu  keluarga Rini. Genre Drama, Horor, Misteri 2 Judul Sri Asih
Ringkasan Alana  menemukan  kebenaran tentang  asalnya:  dia  bukan manusia  biasa.  Dia  mungkin menjadi hadiah untuk kemanusiaan dan menjadi pelindungnya  sebagai  Sri  Asih.
Atau  kehancuran,  jika  dia  tidak bisa mengendalikan kemarahannya. Genre Aksi,  Petualangan,  Fiksi  Ilmiah, Fantasi, Drama
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083

## 1. Cleaning
Cleaning adalah tahap di mana teks dibersihkan dari  elemen-elemen  yang  tidak  diinginkan  atau tidak  relevan  untuk  memastikan  bahwa  teks dalam  kondisi  optimal  sebelum  analisis  lebih lanjut,  seperti  tanda  baca, karakter  khusus,  dan spasi  yang  berlebihan.  Hasil  Cleaning  dari  data sampel dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Cleaning
Masukkan Hasil Pengabdi Setan 2: Communion. Setelah pindah dari rumah mereka ke  gedung  apartemen, teror  baru  menunggu keluarga  Rini.  Drama, Horor, Misteri Pengabdi Setan Communion Setelah pindah dari rumah mereka ke  gedung  apartemen teror  baru  menunggu keluarga  Rini  Drama Horor Misteri Sri Asih Alana menemukan  kebenaran tentang  asalnya:  dia bukan manusia biasa. Dia mungkin  menjadi  hadiah untuk  kemanusiaan  dan menjadi pelindungnya sebagai  Sri  Asih.  Atau kehancuran, jika dia tidak bisa mengendalikan kemarahannya. Aksi, Petualangan, Fiksi Ilmiah, Fantasi, Drama Sri Asih Alana menemukan  kebenaran tentang asalnya dia bukan manusia biasa Dia mungkin  menjadi  hadiah untuk  kemanusiaan  dan menjadi pelindungnya sebagai  Sri  Asih  Atau kehancuran  jika  dia  tidak bisa mengendalikan kemarahannya Aksi Petualangan  Fiksi  Ilmiah Fantasi Drama

## 2. Case Folding
Pada  proses  Case  Folding,  semua  huruf  dalam teks  atau  dokumen  diubah  menjadi  huruf  kecil (lowercase). Tabel 3 menampilkan hasil dari Case Folding pada data sampel.
Tabel 3. Hasil Case Folding
Masukkan Hasil Pengabdi Setan Communion Setelah pindah dari rumah mereka ke  gedung  apartemen pengabdi setan
communion setelah pindah dari rumah mereka ke  gedung  apartemen
Masukkan Hasil teror  baru  menunggu keluarga  Rini  Drama Horor Misteri teror  baru  menunggu keluarga  rini  drama  horor misteri Sri Asih Alana menemukan  kebenaran tentang asalnya dia bukan manusia biasa Dia mungkin  menjadi  hadiah untuk  kemanusiaan  dan menjadi pelindungnya sebagai  Sri  Asih  Atau kehancuran  jika  dia  tidak bisa mengendalikan kemarahannya Aksi Petualangan  Fiksi  Ilmiah Fantasi Drama sri asih alana menemukan kebenaran tentang asalnya dia bukan manusia biasa dia mungkin  menjadi  hadiah untuk  kemanusiaan  dan menjadi pelindungnya sebagai  sri  asih  atau kehancuran  jika  dia  tidak bisa mengendalikan kemarahannya aksi petualangan  fiksi  ilmiah fantasi drama

## 3. Tokenization
Tokenization adalah langkah untuk membagi teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, dikenal sebagai token. Token ini bisa berupa kata, kalimat, atau karakter.  Dalam  penelitian  ini,  token  yang digunakan  adalah  kata.  Tabel  4  menampilkan hasil Tokenization dari data sampel.

## Tabel 4. Hasil Tokenization
Masukkan Hasil pengabdi setan communion setelah pindah dari  rumah  mereka  ke gedung  apartemen  teror baru  menunggu  keluarga rini drama horor misteri ["pengabdi", "setan", "communion",  "setelah", "pindah",  "dari",  "rumah", "mereka",  "ke",  "gedung", "apartemen", "teror", "baru", "menunggu", "keluarga",  "rini",  "drama", "horor", "misteri"] sri asih alana menemukan kebenaran tentang asalnya dia bukan manusia biasa dia mungkin  menjadi  hadiah untuk  kemanusiaan  dan menjadi pelindungnya sebagai  sri  asih  atau kehancuran  jika  dia  tidak bisa mengendalikan kemarahannya aksi petualangan  fiksi  ilmiah fantasi drama ["sri",  "asih",  "alana", "menemukan", "kebenaran", "tentang", "asalnya",  "dia",  "bukan", "manusia",  "biasa",  "dia", "mungkin", "menjadi", "hadiah", "untuk", "kemanusiaan", "dan", "menjadi",  "pelindungnya", "sebagai",  "sri",  "asih", "atau", "kehancuran", "jika", "dia", "tidak", "bisa", "mengendalikan",
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
"kemarahannya",  "aksi",
"petualangan", "fiksi", "ilmiah", "fantasi", "drama"]

## 4. Stopwords Removal
Stopwords
Removal merupakan tahap penghapusan  kata-kata  umum  yang  tidak memberikan kontribusi signifikan dalam analisis.
Penghapusan stopwords ini membantu mengurangi  noise  dan  memastikan  fokus  pada kata-kata  yang  lebih  informatif.  Hasil  Stopwords Removal  dari  data  sampel  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Stopwords Removal
Masukkan Hasil ["pengabdi", "setan", "communion", "setelah", "pindah",  "dari",  "rumah", "mereka",  "ke",  "gedung",
"apartemen", "teror", "baru",
"menunggu", "keluarga", "rini",  "drama",  "horor", "misteri"]
["pengabdi", "setan", "communion",  "pindah", "rumah", "gedung", "apartemen", "teror", “menunggu”,  "keluarga", "rini",  "drama",  "horor", "misteri"]
["sri", "asih", "alana",
"menemukan", "kebenaran", "tentang",
"asalnya",  "dia",  "bukan", "manusia",  "biasa",  "dia", "mungkin", "menjadi",
"hadiah",
"untuk",
"kemanusiaan", "dan", "menjadi",  "pelindungnya", "sebagai",  "sri",  "asih",
"atau", "kehancuran", "jika",
"dia", "tidak", "bisa", "mengendalikan",
"kemarahannya", "aksi", "petualangan", "fiksi",
"ilmiah", "fantasi", "drama"]
["sri",  "asih",  "alana",
"menemukan", "kebenaran",  "asalnya", "manusia", "hadiah", "kemanusiaan", "pelindungnya", "sri", "asih", "kehancuran", "mengendalikan", "kemarahannya",  "aksi", "petualangan",
"fiksi",
"ilmiah",
"fantasi", "drama"]

## 5. Stemming
Stemming  merupakan  proses  untuk  mereduksi kata-kata  menjadi  bentuk  dasar  atau  akarnya.
Bertujuan  untuk  menghilangkan  variasi  bentuk kata  dan  menyederhanakan  analisis.  Teknik  ini membantu  mengurangi  kompleksitas  dan memastikan konsistensi dalam analisis teks. Hasil Stemming  dari  data  sampel  dapat  dilihat  pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Stemming
Masukkan Hasil ["pengabdi", "setan", "communion",  "pindah", "rumah", "gedung", "apartemen", "teror", “menunggu”,  "keluarga", "rini",  "drama",  "horor", "misteri"] ["pengabdi", "setan", "communion",  "pindah", "rumah", "gedung", "apartemen", "teror", "tunggu", "keluarga", "rini", "drama", "horor", "misteri"] ["sri",  "asih",  "alana", "menemukan", "kebenaran",  "asalnya", "manusia", "hadiah", "kemanusiaan", "pelindungnya", "sri", "asih", "kehancuran", "mengendalikan", "kemarahannya",  "aksi", "petualangan", "fiksi", "ilmiah", "fantasi", "drama"] [  "sri",  "asih",  "alana", "temu",  "benar",  "asal", "manusia", "hadiah", "manusia", "lindung", "sri", "asih", "hancur", "mengendalikan", "marah", "aksi", "tualang", "fiksi",  "ilmiah",  "fantasi",
"drama"]

## 4.3. Perhitungan
Di  tahap  ini,  data  yang  sudah  dibersihkan  dan diolah  akan  dihitung  bobot  serta  similarity-nya guna  mendapatkan  hasil  rekomendasi  yang sesuai  dengan  kata  kunci  yang  diberikan.  Kata kunci yang dipakai untuk perhitungan ini adalah “Horor Rumah Setan Hantu”.
1. Term Frequency (TF)
Term Frequency (TF) mengukur seberapa sering suatu istilah muncul dalam suatu item (dokumen). Rumus untuk menghitung TF untuk sebuah istilah
𝑡 dalam sebuah dokumen 𝑑 adalah:
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
𝑇𝐹(𝑡, 𝑑) = 𝑓 𝑡,𝑑 𝑇 𝑑 (1)
Keterangan:
𝑓 𝑡,𝑑 :  Frekuensi kemunculan istilah 𝑡 pada dokumen 𝑑
𝑇 𝑑 :  Total jumlah istilah pada dokumen 𝑑
Hasil perhitungan Term Frequency dari kata kunci dan sampel film dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Perhitungan TF
Kata Term Frequency Kata Kunci Pengabdi Setan 2: Communion ... Horor 0.25 0.07142857142857142 ... Rumah  0.25 0.07142857142857142 ... Setan  0.25 0.07142857142857142 ... Hantu  0.25 0 ... ... ... ... ...

## 2. Inverse Document Frequency (IDF)
Inverse  Document  Frequency  (IDF)  mengukur seberapa  umum  atau  langka  suatu  istilah  di antara semua dokumen. Rumus untuk IDF untuk istilah 𝑡 adalah:
𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝐷) = log ( 𝑁 𝑛 𝑡 + 1 ) (2)
Keterangan:
𝑁 :  Total jumlah dokumen dalam koleksi
𝑛 𝑡 :  Jumlah  dokumen  yang  mengandung
istilah 𝑡
Tabel  8  menunjukkan  perhitungan  Document
Frequency  (DF)  dan  Inverse  Document Frequency  (IDF).  Document  Frequency  adalah jumlah  dokumen  dalam  korpus  di  mana  istilah tertentu muncul setidaknya satu kali.
Penambahan angka 1 pada penyebut mencegah
pembagian dengan nol.  Pada  percobaan  ini, 20 film digunakan sebagai data.
Tabel 8. Perhitungan DF dan IDF Kata DF IDF Horor 10 0.3010299956639812 Rumah 3 0.8239087409443188 Setan 2 1 Hantu 1 1.3010299956639813 ... ... ...

## 3. Term  Frequency  –  Inverse  Document
Frequency (TF-IDF)
TF-IDF  adalah  kombinasi  dari  TF  dan  IDF, memberikan bobot yang lebih tinggi pada istilah yang  sering  muncul  dalam  dokumen  tertentu tetapi jarang di dokumen lainnya. Rumus TF-IDF untuk istilah t dalam dokumen adalah:
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑) = 𝑇𝐹(𝑡, 𝑑) × 𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝐷)(3)
Hasil  perhitungan  bobot  TF-IDF  dari  kata  kunci dan sampel film dapat dilihat di Tabel 9.

## Tabel 9. Perhitungan TF-IDF
Kata TF-IDF Kata Kunci Pengabdi Setan 2: Communion ... Horor 0.0752574989159 953 0.0215021425474 27227 ... Rumah 0.2059771852360 797 0.0588506243531 65626 ... Setan 0.25 0.0714285714285 7142 ... Hantu 0.3252574989159 953 0 ... ... ... ... ...

## 4. Cosine Similarity
Cosine  Similarity  mengukur  sudut  antara  dua vektor.  Dalam  konteks  Content  Based  Filtering, hitung  kesamaan  antara  dua  dokumen  yang
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
direpresentasikan sebagai vektor. Rumus Cosine
Similarity antara dua vektor A dan B adalah:
cos(𝜃) = 𝐴 ⋅ 𝐵 ‖𝐴‖ × ‖𝐵‖ (4)
Keterangan:
𝐴 ⋅ 𝐵 : Dot product antara dua vektor
‖𝐴‖ dan
‖𝐵‖ :  Norm  (panjang)  dari  masing- masing vektor
Untuk  panjang  vektor  A  dapat  dihitung  dengan rumus sebagai berikut:
‖𝐴‖ = √∑ 𝑎 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Keterangan:
𝑛 :  Jumlah komponen dalam vektor 𝐴
𝑎 𝑖 :  Komponen ke- 𝑖 dari vektor 𝐴
Pada  Tabel  11,  terdapat  hasil  perhitungan  dot product dari dua vektor, yaitu vektor A dan vektor B. Vektor A adalah bobot TF-IDF pada kata kunci, sedangkan  Vektor  B  adalah  bobot  TF-IDF  pada dokumen (film).

## Tabel 11. Perhitungan Dot Product
Kata 𝑨 ⋅ 𝑩 Pengabdi Setan 2: Communion ... Horor 0.001618197469454581 ... Rumah 0.012121885953650938 ... Setan 0.017857142857142856 ... Hantu 0 ... ... ... ... Total 0.03159722628024837 ...
Pada  Tabel  12,  terdapat  hasil  perhitungan panjang vektor dari kata kunci dan sampel film.

## Tabel 12. Perhitungan Panjang Vektor
Kata Panjang Vektor Kata Kunci Pengabdi Setan 2: Communion ... Horor 0.005663691143 091034 0.000462342134129880 24 ... Rumah 0.042426600837 778286 0.003463395986757411 ... Setan 0.0625 0.00510204081632653 ... Hantu 0.105792440601 0887 0 ... ... ... ... ... Total 0.216382732581 958 0.3274815631096327 ... Akar 0.465169574007 11195 0.5722600485003585 ...

## Tabel 13 menunjukkan hasil perhitungan Cosine
Similarity untuk setiap film.

## Tabel 13. Perhitungan Cosine Similarity
No. Judul Film Cosine Similarity 1 Sri Asih 0 2 KKN di Desa Penari 0.010277949656955642 3 Miracle in Cell No. 7 0 4 Satria Dewa: Gatotkaca 0 5 Ashiap Man 0 6 The Big 4 0 7 Mendarat Darurat 0 8 Cinta Subuh 0 9 Jailangkung: Sandekala 0.013642053217759516 10 Ivanna 0.009607091124026404 11 Jagat Arwah 0.009370975140788647 12 Ben & Jody 0 13 Inang 0.011809511068126805 14 Nana 0.08648166002115475 15 Pengabdi Setan 2: Communion 0.3017973948727392 16 Menjelang Magrib 0.013764795453227476 17 Like & Share 0 18 Qodrat 0.011045044071225111 19 Qorin 0.012541726359332844 20 PSK Belia 0

## 4.4. Hasil Rekomendasi
Setelah perhitungan dilakukan, didapatkan tingkat kemiripan  (similarity)  pada  setiap  judul  film. Tingkat kemiripan ini berguna untuk menentukan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
sejauh  mana  suatu  film  memiliki  kesamaan dengan kata kunci yang diberikan. Semakin tinggi angka  kemiripan,  semakin  dekat  kesesuaian antara  film  dengan  kata  kunci  tersebut.  Hasil perhitungan dengan 20 sampel data, yang telah diurutkan  dari  nilai  terkecil  ke  terbesar, ditampilkan pada Tabel 14.

## Tabel 14. Hasil Rekomendasi
No.
Judul Film Cosine Similarity 1 Pengabdi  Setan  2: Communion 0.3017973948727392 2 Nana 0.08648166002115475 3 Menjelang Magrib 0.013764795453227476 4 Jailangkung: Sandekala 0.013642053217759516 5 Qorin 0.012541726359332844 6 Inang 0.011809511068126805 7 Qodrat 0.011045044071225111 8 KKN di Desa Penari 0.010277949656955642 9 Ivanna 0.009607091124026404 10 Jagat Arwah 0.009370975140788647 11 Sri Asih 0 12 Miracle in Cell No. 7  0 13 Satria Dewa: Gatotkaca 0 14 Ashiap Man 0 15 The Big 4 0 16 Mendarat Darurat 0 17 Cinta Subuh 0 18 Ben & Jody 0 19 Like & Share 0 20 PSK Belia 0
Berdasarkan  Tabel  14  di  atas,  judul-judul  film yang direkomendasikan adalah “Pengabdi Setan 2:  Communion”,  “Nana”,  “Menjelang  Magrib”,
“Jailangkung:  Sandekala”,  “Qorin”,  “Inang”,
“Qodrat”,  “KKN  di  Desa  Penari”,  “Ivanna”,  dan
“Jagat  Arwah”.  Sistem  akan  menampilkan maksimal  10  film  yang  diurutkan  berdasarkan tingkat kesamaan tertinggi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  percobaan  menggunakan  20 sampel  film,  sistem  yang  dirancang  mampu memberikan  rekomendasi  film  dengan  akurasi dan  ketepatan  yang  tinggi  sesuai  dengan  kata kunci yang dimasukkan. Film “Pengabdi Setan 2: Communion” menunjukkan nilai similarity tertinggi sebesar  0.3018,  diikuti  oleh  “Nana”,  “Menjelang Magrib”,  “Jailangkung:  Sandekala”,  dan  “Qorin” dengan  nilai  similarity  masing-masing  0.0865, 0.0138, 0.0136, dan 0.0125. Meskipun demikian, penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa kekurangan  yang  dapat  diperbaiki  untuk meningkatkan performa sistem rekomendasi ini.

## 6. Daftar Pustaka
[1] H.  Pratista, Memahami  Film .  Yogyakarta: Homerian Pustaka, 2008.
[2] “Indonesia.go.id  -  Tren  Positif  Film Indonesia,”  Indonesia.go.id.  Diakses:  2 April 2024.
[3] W. M. C. Nababan, “Tahun 2023, Penonton Film  Indonesia  Ditargetkan  Pecahkan Rekor  Baru  -  Kompas.id,”  Kompas. Diakses: 2 April 2024.
[4] Y. D. R. Pusparisa, “Industri Film Indonesia Akan  Makin  Atraktif  pada  2024  - Kompas.id,”  Kompas.  Diakses:  2  April 2024.
[5] “Streaming  is  the  future  of  TV,  but  the abundance  of  platform  choice  is overwhelming  for  viewers  |  Nielsen,” Nielsen.  Diakses:  2  April  2024.  [Daring]. Tersedia pada: https://www.nielsen.com/insights/2022/stre aming-is-the-future-of-tv-but-abundance- of-platform-choice-is-overwhelming-for- viewers/
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26083 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26083
[6] Y.  Pusparisa,  “Platform  Menonton  Film Indonesia  Secara  Online,”  databoks. Diakses:  2  April  2024.  [Daring].  Tersedia pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish /2021/03/30/platform-menonton-film- indonesia-secara-online
[7] H.  Mutiasari,  T.  W.  Purboyo,  dan  R.  A.
Nugrahaeni,  “Sistem  Rekomendasi  Film Menggunakan Metode K-Means Clustering,” e-Proceeding  of  Engineering , vol. 8, no. 5, 2021.
[8] D.  Nugraha,  T.  W.  Purboyo,  dan  R.  A. Nugrahaeni,  “Sistem  Rekomendasi  Film Menggunakan  Metode  User  Based Collaborative  Filtering,” e-Proceeding  of Engineering , vol. 8, no. 5, 2021.
[9] A.  A.  Huda,  R.  Fajarudin,  dan  A. Hadinegoro, “Sistem Rekomendasi Content-based Filtering Menggunakan TF- IDF  Vector  Similarity  Untuk  Rekomendasi Artikel  Berita,” Building  of  Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 3, Des 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2511.
[10] Joni, Andy, dan K. Wibowo, “Perancangan Website  Rekomendasi  Film  Dengan Menggunakan  Metode  User  Based Collaborative  Filtering,” Jurnal  Ilmiah Teknik Informatika , vol. 1, no. 2, hlm. 37– 43,  Okt  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/
[11] E. Ryana Agustian, Munir, dan E. Prasetyo Nugroho,  “Sistem  Rekomendasi  Film Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan K-Nearest Neighbors,” Jurnal
Aplikasi  dan  Teori  Ilmu  Komputer ,  vol.  3, no.  1,  Mar  2020,  Diakses:  10  Mei  2024.
[Daring]. Tersedia
pada: https://ejournal.upi.edu/index.php/JATIKO
M
[12] V.  Atina  dan  D.  Hartanti,  “KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION MODELING FOR CLOTHING PRODUCT SELECTION RECOMMENDATION  SYSTEM,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 3, no. 5, hlm.
1407–1413, Okt 2022, doi:
10.20884/1.jutif.2022.3.5.584. [13] D. Roy dan M. Dutta, “A systematic review and research perspective on recommender systems,” J  Big  Data ,  vol.  9,  no.  1,  Des 2022, doi: 10.1186/s40537-022-00592-5.
[14] D.  A.  Putri,  D.  Pramesti,  D.  I,  dan  W. Santiyasa,  “Penerapan  Metode  Content-
Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi  Video  Game,” JNATIA ,  vol. 1, no. 1, 2022.
[15] R. Huang, “Improved content recommendation  algorithm  integrating semantic information,” J Big Data , vol. 10, no. 1, Des 2023, doi: 10.1186/s40537-023- 00776-7.
[16] R. W. Pratiwi dan Y. S. Nugroho, “Prediksi Rating  Film  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” Duta.com: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  12,  no.  1, hlm.  91–108,  2017,  [Daring].  Tersedia pada: https://www.kaggle.com
[17] S.  Rosetya  Wardhana  dan  R.  Kembang Hapsari,  “Sistem  Rekomendasi  Film dengan Menggunakan Pendekatan Collaborative Filtering Berdasarkan Class,” Prosiding Seminar Implementasi Teknologi Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  2,  no.  1, 2023, doi: 10.31284/p.semtik.2023-1.4153.