## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 570-579 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Decision Tree Algorithm for Movie Recommendation and Rating Classification on the Netflix Platform

## Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Rekomendasi Film dan Klasifikasi Rating pada Platform Netflix
Dimas Aditya Mukhsinin 1 , M Rafliansyah 2 , Sang Adji Ibrahim 3 , Rahmaddeni 4* , Denok Wulandari 5
1,4 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Indonesia
5 Program Studi Teknik Komputer, Institut Az-Zuhra, Indonesia
E-Mail: 1 dimasadityamukhsinin@gmail.com, 2 raxaraxa61@gmail.com, 3 mr.adji00@gmail.com,
4 rahmaddeni@sar.ac.id, 5 denokwulandari18@gmail.com
Received Dec 20th 2023; Revised Feb 10th 2024; Accepted Mar 5th 2024 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
As one of the world's largest video streaming platforms, Netflix has experienced rapid growth since its founding in 1997, initially  focusing  on  DVD  rentals  before  transitioning  to  online  streaming  services  in  2007.  With  millions  of  global subscribers, Netflix continues to innovate with subscription packages, exclusive content production, and the utilization of data analysis technology and machine learning to enhance user experience. This research implements the Decision Tree algorithm  to  improve  recommendation  systems  and  rating  classification  on  Netflix.  Utilizing  two  primary  datasets, movies_df  and  ratings_df,  the  study  involves  steps  such  as  data  collection  and  merging,  feature  and  target  variable determination, data partitioning, model training, and evaluation. Results include Decision Tree model evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics for each rating category, along with bar chart visualization depicting the number of film ratings and the percentage of ratings from 1-5. Film recommendations based on the Decision Tree model are also presented, providing insights into enhancing recommendation systems on Netflix. The conclusion demonstrates that implementing the Decision Tree algorithm can enhance film recommendation accuracy and rating classification on Netflix, contributing to a more personalized user experience in the era of online streaming services.
Keywords: Decision Tree, Film Recommendations, Netflix, Rating Classification

## Abstrak
Sebagai salah satu platform video streaming terbesar di dunia, Netflix telah  berkembang pesat sejak pendiriannya pada tahun 1997, awalnya berfokus pada penyewaan DVD, namun kemudian beralih ke layanan streaming online pada tahun 2007. Dengan jutaan pelanggan global, Netflix terus berinovasi dengan paket langganan, produksi konten eksklusif, dan teknologi  analisis  data  serta  machine  learning  untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna.  Penelitian  ini  menerapkan algoritma  Decision  Tree  untuk  meningkatkan  sistem  rekomendasi  dan  klasifikasi  rating  di  Netflix.  Menggunakan  dua dataset utama, movies_df dan ratings_df, penelitian melibatkan langkah-langkah pengumpulan dan penggabungan data, penentuan fitur dan variabel target, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi. Hasilnya mencakup evaluasi model Decision Tree dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk setiap kategori rating, serta visualisasi grafik batang tentang jumlah rating film dan presentase rating dari 1-5. Rekomendasi film berdasarkan model Decision Tree juga disajikan,  memberikan  wawasan  tentang  peningkatan  sistem  rekomendasi  di  Netflix.  Kesimpulan  menunjukkan  bahwa implementasi  algoritma  Decision  Tree  dapat  meningkatkan  akurasi  rekomendasi  film  dan  klasifikasi  rating  di  Netflix, berkontribusi pada pengalaman pengguna yang lebih personal di era layanan streaming online.
Kata Kunci: Decision Tree, Klasifikasi Rating, Netflix, Rekomendasi Film

## 1. PENDAHULUAN
Netflix merupakan salah satu platform video streaming terbesar di dunia, yang didirikan di Amerika Serikat pada tahun 1997. Pada awalnya, platform ini hanya berfokus pada penyewaan DVD melalui media pos. Namun, sejak tahun 2007, Netflix sudah mudah berkembang dan memperluas bisnissnya ke layanan streaming
video online . Netflix adalah layanan online berbasis langganan yang memungkinkan para member yang ada menonton acara TV dan film tanpa iklan di perangkat yang terhubung ke Internet atau dengan kata lain adalah adalah layanan yang memungkinkan pengguna atau penononton, menonton tayangan kesukaan mereka di mana pun, kapan pun, bisa menggunakan smartphone, smartTV, tablet, PC, dan laptop [1][2].
Netflix menawarkan berbagai banyak fitur terbaru salah satunya yaitu jenis paket langganan. Fitur ini menawarkan  paket  dasar,  standar,  dan  premium  dengan  harga  yang  berbeda-beda  tergantung  pada  kualitas video  dan  jumlah  perangkat  yang  dapat  digunakan  untuk  streaming.  Selain  itu,  Netflix  juga  mampu mengembangkan berbagai jenis konten eksklusif, seperti film dan serial yang diproduksikan oleh pihak Netflix sendiri. Netflix juga telah mengubah cara bercerita dengan menerapkan strategi produksi yang berbeda dalam serial.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  Netflix  dan  platform  video  streaming  lainnya  semakin  mengadopsi teknologi  analisis  data  dan machine  learning untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna.  Netflix menggunakan data analisis untuk memahami perilaku pengguna dan preferensi pengguna, sehingga pengguna dapat memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan dan personal. Salah satu teknik analisis data yang digunakan  oleh  Netflix  adalah  klasifikasi  atau  pengelompokan.  Klasifikasi  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  konten  berdasarkan  preferensi  tontonan  pengguna,  sehingga  Netflix  dapat  memberikan rekomendasi  konten  yang  lebih  spesifik  dan  relevan.  Selain  itu,  klasifikasi  juga  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan konten berdasarkan karakteristik, sehingga pengguna dapat lebih mudah menemukan konten yang sesuai dengan preferensi pengguna [3][4][5].
Netflix  telah  menggunakan  berbagai  teknik  untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  penggunanya, termasuk  pemanfaatan  algoritma  Decision  Tree.  Algoritma  ini,  yang  telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai aplikasi klasifikasi, memiliki potensi untuk meningkatkan sistem rekomendasi Netflix. Penerapan algoritma Decision Tree dalam sistem rekomendasi film Netflix menjadi pilihan yang menarik karena keputusan yang dihasilkan oleh algoritma ini dapat dijelaskan dengan mudah melalui struktur pohon yang intuitif [6] [7][8].
Salah  satu  aspek  penting  dari  sistem  rekomendasi  adalah  klasifikasi,  yang  membantu  pengguna membuat  keputusan  tentang  film  apa  yang  ingin  ditonton.  Rating  film  juga  memberikan  gambaran  tentang kualitasnya. Namun, tantangan terbesar dalam implementasi sistem rekomendasi film adalah jumlah data film yang besar dan beragam di dataset Netflix [9][10][11].
Penggunaan algoritma Decision Tree dalam klasifikasi rating film untuk sistem rekomendasi Netflix menawarkan beberapa keunggulan. Keuntungan-keuntungan tersebut meliputi interpretabilitas algoritma untuk membuat visualisasi yang mudah dipahami serta skalabilitasnya dalam mengelola dataset yang besar. Dengan demikian,  penggabungan  antara  klasifikasi  rating  dan  penggunaan  algoritma  Decision  Tree  dapat  menjadi langkah yang bermanfaat dalam memperbaiki sistem rekomendasi Netflix [12][13][14].
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Decision Tree untuk rekomendasi film dan klasifikasi rating pada platform Netflix. Rekomendasi film akan diambil berdasarkan nama film, sementara klasifikasi rating akan dilakukan dari id film dan tahun. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  baru  tentang  bagaimana  meningkatkan  sistem  rekomendasi  dan  klasifikasi  rating  di Netflix menggunakan algoritma Decision Tree.

## 2. BAHAN DAN METODE
1.1 Netflix
Netflix merupakan suatu layanan streaming video yang memberikan kemampuan bagi pengguna untuk menyaksikan  film,  serial  televisi,  dan  berbagai  program  lainnya  secara online melalui  internet.  Selain  itu, Netflix juga memanfaatkan teknologi streaming agar pengguna dapat menonton video secara langsung tanpa harus  menunggu  sampai  proses  pengunduhan  selesai.  Secara  finansial,  Netflix  merupakan  salah  satu perusahaan  teknologi  terbesar  didunia  dan  memiliki  jutaan  pelanggan  di  seluruh  dunia.  Netflix  telah berkembang  menjadi  salah  satu platform yang streaming terbesar  di  dunia  dengan  jangkauan  global  dan keanggotaan  yang  meliputi  jutaan  orang  diberbagai  negara.  Perusahaan  ini  juga  terus  berinvestasi  dalam produksi secara eksklusif untuk netflix. Oleh karena itu, Netflix akan terus mengoptimalkan dan meningkatkan kualitas produk dan layanan mereka yang dapat diakses dengan mudah dan fleksibel ke berbagai jenis konten melalui platform yang inovatif dan populer di seluruh dunia [2][4][9].

## 1.2 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  topik  utama  dalam data mining atau machine  learning .  Klasifikasi adalah suatu pengelompokan data dimana data yang digunakan tersebut mempunyai kelas label atau target. Sehingga algoritma-algoritma untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dikategorisasikan ke dalam supervised learning atau pembelajaran yang diawasi. Maksud dari pembelajaran yang diawasi adalah data label atau target ikut berperan sebagai ‘supervisor’ atau ‘guru’ yang mengawasi proses pembelajaran dalam mencapai tingkat akurasi atau presisi tertentu [15][16][17].

## 1.3 Decision Tree
Decision  tree  adalah  metode  pemodelan  prediktif  dalam  analisis  data  yang  menggunakan  struktur pohon. Tujuan decision tree adalah untuk menggambarkan serta membuat keputusan berdasarkan serangkaian aturan dan kondisi. Dikutip dari pengertian lainnya, decision tree juga disebut sebagai alat yang kuat dalam machine learning, dan dapat digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan serangkaian fitur atau variabel input [18]. Persamaan umum dari Decision tree adalah sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑐 𝑖 ⋅ 𝐼(𝑥 ∈ 𝑅 𝑖 ) 𝑁 𝑖=1
(1)
di mana:
f(x)   = prediksi yang dihasilkan oleh decision tree untuk input x.
N = jumlah simpul daun. ci = nilai kelas yang diberikan pada simpul daun ke-i. Ri   = wilayah yang diwakili oleh simpul daun ke-i.
Struktur data decision tree yang terdiri dari node dan rusuk (tepi). Ada tiga jenis node pada decision tree yaitu  simpul  akar  ( root/node ),  simpul  percabangan/internal  ( branch /simpul  internal),  dan  simpul  daun ( leaf/node ).
Decision tree merupakan penyederhanaan teknik klasifikasi untuk sejumlah kelas yang terbatas, dengan internal simpul dan simpul akar diberi label sebagai nama atribut, rusuk diberi label sebagai nilai atribut yang mungkin, dan simpul daun diberi label sebagai kelas yang berbeda [19][20].
Decision tree merupakan salah satu teknik pembelajaran mesin ( machine learning ) yang menggunakan hierarki aturan klasifikasi struktur berurutan dengan mempartisi dataset pelatihan secara rekursif [21]. Decision tree adalah astruktur diagram alur berbentuk seperti pohon, dimana setiap simpul bagian dalam menandakan pengujian  suatu  atribut,  dengan  hasilnya  cabang  menunjukkan  hasil  pengujian,  dan  simpul  daun  mewakili distribusi kelas [22][23][24].

## 1.4 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  dari  Netflix  yang  berisi  informasi  tentang  film  dan  rating  yang diberikan  oleh  pengguna.  Algoritma  Decision  Tree  diimplementasikan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Python dan library Scikit-learn. Proses ini melibatkan beberapa tahap, termasuk pra-pemrosesan data, membersihkan data dan mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan oleh model dan pelatihan model, lalu menggunakan sebagian data untuk mengajarkan model bagaimana membuat prediksi dan evaluasi model, setelah itu dilakukan pengujian kinerja model pada data yang tidak digunakan selama pelatihan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  sebelum  melakukan  proses  pengaplikasian  program Algoritma  Decision  Tree  untuk  sistem  rekomendasi  film  dengan  tahapan-tahapannya  antara  lain  yaitu perumusan masalah, studi literatur, tujuan, pengumpulan data dalam hal ini adalah data primer yaitu dataset film dan data sekunder yaitu data user , lalu proses pengolahan data yang mencangkup penggabungan, pelatihan dan visualisasi, selain itu dari hasil di lakukan Analisa dan kesimpulan. Secara detail dapat ditunjukkan pada gambar 1.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pertama-tama, penelitian dimulai dengan pengumpulan data. Dua dataset utama yang digunakan adalah movies_df dan ratings_df. Dataset ini mencakup informasi penting tentang film-film, termasuk judul, tahun rilis, dan ID film. Selain itu, dataset ratings_df memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna memberi rating kepada  film-film  tersebut.  Pengumpulan  data  yang  cermat  dan  representatif  merupakan  fondasi  yang kuat untuk analisis lebih lanjut.

## 2.2. Penggabungan Data
Setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah  menggabungkan  dataset.  Dalam  kasus  ini, penggabungan  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  pd.merge  untuk  menggabungkan  dataset  film  dan dataset rating. Melalui langkah ini, akan menciptakan hubungan yang erat antara informasi film dan penilaian yang diberikan oleh pengguna. Penggabungan data ini menjadi landasan penting untuk analisis lebih lanjut, menggabungkan konteks film dan ulasan pengguna.

## 2.3. Fitur dan Variabel Target
Penentuan fitur dan variabel target adalah tahap yang penting dalam pengembangan model klasifikasi rating. Dalam penelitian ini, dilakukan pememilihan 'Movie_ID' dan 'Year' sebagai fitur yang digunakan untuk melatih model, sementara 'Rating' dijadikan variabel target. Pemilihan fitur ini didasarkan pada asumsi bahwa
tahun  dan  ID  film  dapat  memberikan  informasi  kritikal  terkait  faktor-faktor  yang  memengaruhi  rating pengguna.
Gambar 1. Flowchart metodologi

## 2.4. Pembagian Data
Pembagian  data  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian  merupakan  langkah  esensial  dalam mengembangkan  model  klasifikasi  yang  efektif.  Dalam  implementasi  program  ini,  penggunaan  fungsi train_test_split  dilakukan  untuk  memisahkan  data  menjadi  dua  bagian,  dengan  80%  digunakan  sebagai  set pelatihan  dan  20%  sebagai  set  pengujian.  Proporsi  ini  dipilih  untuk  memastikan  model  dapat  belajar  dari sebagian besar data tetapi juga diuji pada data yang belum pernah dilihat.

## 2.5. Pelatihan Model
Langkah  berikutnya  adalah  pelatihan  model,  yang  dalam  kasus  ini  menggunakan  Decision  Tree Classifier.  Decision  Tree  dipilih  karena  kemampuannya  untuk  menangani  klasifikasi  dengan  baik  dan kemampuan mudah dipahami. Proses pelatihan melibatkan fitting model pada set pelatihan, di mana model belajar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara fitur dan variabel target.

## 2.6. Evaluasi Model
Setelah  pelatihan,  model  dievaluasi  pada  set  pengujian.  Metrik  evaluasi  seperti  akurasi, confusion matrix ,  dan classification  report digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  mengklasifikasikan rating  dengan  akurat.  Hasil  evaluasi  ini  menjadi  landasan  untuk  menganalisis  keefektifan  model  dan mengidentifikasi area yang mungkin perlu ditingkatkan.
Dengan  proses  setiap  tahap  secara  rinci,  penelitian  ini  memastikan  bahwa  setiap  aspek  metodologi diperlakukan  secara  komprehensif.  Dengan  kombinasi  langkah-langkah  ini,  analisis  klasifikasi  rating  dapat memberikan rekomendasi film berdasarkan rating film di platform Netflix.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset yang digunakan adalah movies_df dan ratings_df, yang akan di proses untuk digunakan dalam melakukan  klasifikasi  rating  dan  rekomendasi  film  netflix  dimana  pada  dataset  movies_df  mencangkup  3 kolom data sebagai berikut.
1. Movie_ID  : pengidentifikasi unik untuk setiap film.
2. Year
: tahun ketika film dirilis.
3. Name
: judul film.
Dan ratings_df yang juga mencangkup 3 kolom data sebagai berikut.
1. User_ID : pengidentifikasi unik untuk pengguna yang memberi peringkat.
2. Rating : rating yang diberikan pengguna untuk film tertentu - mungkin merupakan variabel target
yang baik untuk klasifikasi.
3. Movie_ID  : pengidentifikasi unik untuk setiap film yang diberi rating.
Sebelum dilakukan evaluasi Decision Tree, dataset akan dilakukan pemrosesan data lebih lanjut dengan memetakan User_ID dan Movie_ID ke nilai unik yang lebih kecil.
Hasil  evaluasi  model  Decision  Tree  pada  dataset  "movies.csv"  dan  "ratings.csv"  dapat  dilihat  pada Tabel 1. Tabel yang disajikan adalah Classification Report , yang memberikan metrik evaluasi kinerja model klasifikasi untuk setiap kelas target. Setiap kelas memiliki precision , recall , dan f1- score . Ini adalah:
1. Precision : Persentase prediksi positif yang benar dari semua prediksi positif yang dibuat oleh model. Dalam konteks ini, semakin tinggi nilai precision , semakin sedikit hasil false positive yang dihasilkan oleh model untuk kelas tertentu.
2. Recall : Persentase instance positif yang telah diidentifikasi dengan benar dari semua instance positif yang  ada  dalam  dataset.  Dalam  konteks  ini,  semakin  tinggi  nilai recall ,  semakin  sedikit  hasil false negative yang dihasilkan oleh model untuk kelas tertentu.
3. F1- score :  Rata-rata  harmonik  dari precision dan  recall.  F1- score memberikan  keseimbangan  antara precision dan recall . Nilai F1- score yang tinggi menunjukkan kinerja yang baik dari model.
4. Support : Jumlah instance dalam setiap kelas.
Selain itu, terdapat juga metrik evaluasi untuk keseluruhan model:
1. Accuracy : Persentase prediksi yang benar secara keseluruhan dari model.
2. Macro  avg :  Rata-rata  dari  metrik  evaluasi  untuk  setiap  kelas,  tanpa  memperhatikan  jumlah  instance dalam setiap kelas.
3. Weighted avg : Rata-rata dari metrik evaluasi untuk setiap kelas, dengan memperhatikan jumlah instance dalam setiap kelas .
Dari tabel 1, dapat dilihat bahwa model memiliki kinerja yang cukup baik dalam mengidentifikasi kelas 3 dan 4 (yang memiliki nilai precision dan recall yang relatif tinggi), sementara kinerja untuk kelas 1, 2, dan 5 terbilang rendah.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Model Decision Tree precision recall f1-score support 1 0.346121 0.013847 0.026628 1.446540 2 0.322599 0.012711 0.024458 3.515070 3 0.383132 0.465972 0.420511 1.036425 4 0.386423 0.572739 0.461485 1.180680 5 0.463987 0.269075 0.340618 7.542260 accuracy 0.394689 0.394689 0.394689 3.420789 macro avg 0.380453 0.266869 0.254740 3.467492 weighted avg 0.394160 0.394689 0.360505 3.467492
Grafik batang untuk metrik-metrik ini dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar ini memberikan visualisasi yang lebih jelas tentang performa model untuk setiap kategori rating.
Gambar 3. Grafik Jumlah Rating Pada Film
Pada keseluruhan dataset ratings, dapat kita lihat bahwa retribusi nilai rating paling umum dilakukan oleh user atau terbanyak adalah rating nilai 4 dengan rata-rata 34.0% dari rata-rata user yang dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Retribusi Rating
Grafik 4 menunjukkan distribusi rating pada dataset yang telah digabungkan (merged_df). Di dalam grafik, setiap bagian dari pie chart mewakili persentase dari masing-masing rating. Dengan menggunakan kode merged_df['Rating'].value_counts().plot.pie(),  kita  dapat  melihat  seberapa  sering  masing-masing  rating muncul dalam dataset. Sedangkan autopct='%1.1f%%' menampilkan persentase dari setiap bagian dengan satu angka  di  belakang  koma.  Warna  yang  digunakan  untuk  setiap  bagian pie  chart juga  didefinisikan,  dimana warna yang berbeda membantu membedakan antara kategori rating. Titik awal angle untuk menggambar pie dimulai  dari  90  derajat,  yang  berarti  dimulai  dari  bagian  atas.  Dengan  demikian,  grafik  ini  memberikan gambaran  visual  tentang  seberapa  umum  masing-masing  rating  pada  platform  Netflix.  Selain  itu,  kode common_rating  =  merged_df['Rating'].mode().values[0]  juga  memberikan  informasi  tentang  rating  yang paling umum dalam bentuk teks yang dicetak, memungkinkan untuk melihat rating yang paling dominan secara langsung di samping grafik. Retribusi rating dapat ditunjukkan pada gambar 5.
Gabungan  dari  dataset  menghasilkan  perbandingan  berupa  10  film  dengan  jumlah  rata-rata  rating pengguna terhadap data film yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 5. Retribusi Rating
Gambar 6. Retribusi Rating
Setelah  dilakukan  penggabungan  dataset  movies  dan  ratings,  dilakukan  penghitungan  untuk  melihat jumlah rating terbanyak pada top 10 film. Hasilnya, beberapa rekomendasi teratas dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Top 10 Rating Film Terbanyak Nama Film Jumlah Rating Pirates of the Caribbean: The Curse of the Black Pearl 117075 Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring 102721 The Sixth Sense 102376 American Beauty 101450 Bruce Almighty 98545 The Silence of the Lambs 95053 Finding Nemo (Widescreen) 94235 The Italian Job 93886 Shrek 2 92893 Braveheart 91502
dilakukan kembali perhitungan untuk mencari top 10 film terpopuler yang didapatkan dengan mencari hasil rata-rata rating yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Top 10 Film Terpopuler Nama Film Rata-rata Rating Lost: Season 1 4.665432 The Simpsons: Season 6 4.589824 Family Guy: Freakin' Sweet Collection 4.520766 Six Feet Under: Season 4 4.461601 Inu-Yasha 4.457774 Stargate SG-1: Season 8 4.456026 The Best of Friends: Vol. 4 4.449168
Nama Film Rata-rata Rating The West Wing: Season 3 4.436258 Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring 4.431489 Gilmore Girls: Season 3 4.428943
Presentase  rata-rata user yang  memberikan  rating  antara  1-5  dapat  dilihat  pada  gambar  7  dibawah dimana nilai rating dengan presentase user rata-rata berjumlah 4000 memberikan rating 4 lalu di ikuti dengan rating 3, 5, 2 hingga 1.
Gambar 7. Presentase user memberikan rating dari 1-5
Hasil rata-rata user yang memberikan rating, klasifikasi dibuat untuk mengidentifikasi siapa user yang paling banyak memberikan rating terhadap film yang ada dimana dapat diliihat pada grafik batang tabel 4.
Tabel 4. Top 10 User yang Memberikan Rating Terbanyak
User ID Jumlah Rating 16592 1344 21168 1339 132092 1324 114829 1305 90366 1257 39086 1169 71577 1132 111457 1072 100658 1053 141109 1039
Hasil  pelatihan  Decision  Tree  di  jalankan  dalam  bentuk function dimana function ini  akan  bekerja dengan memproses kata kunci yang dituliskan user yang nantinya akan menampilkan rekomendasi film dengan kata kunci serupa, dalam contoh pada tabel 5 bisa dilihat hasil dari rekomendasi dengan keywoard Toy Story .
Tabel 5. Top 10 Rekomendasi Film Hasil Evaluasi Model Decision Tree
Name Year 13672 Toy Story 1995 3839 The Toy 1982 12676 Toy Soldiers 1991 4894 Toy Soldiers 1984 1954 The Story of Us 1999 1251 The Story of O 1975 9131 L.A. Story 1991 15560 VeggieTales: The Toy That Saved Christmas 1996 8693 Love Story 1981 9036 Love Story 1970

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mencapai  tujuannya  untuk  meningkatkan  sistem  rekomendasi  dan  klasifikasi rating di platform Netflix dengan mengimplementasikan algoritma Decision Tree. Melalui langkah-langkah metodologi  yang  mencakup  pengumpulan  data,  penggabungan  data,  pemilihan  fitur  dan  variabel  target, pembagian data, pelatihan model, dan evaluasi model, penelitian ini berhasil membangun sistem rekomendasi yang  mampu  memberikan  rekomendasi  film  yang  relevan  berdasarkan  kata  kunci  yang  dimasukkan  oleh pengguna. Evaluasi model menunjukkan performa yang baik dalam klasifikasi rating, dengan metrik seperti akurasi, precision , recall ,  dan  F1- score memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  model  dapat mengklasifikasikan rating dengan akurat. Selain itu, analisis data juga memberikan wawasan tentang perilaku pengguna dalam memberikan rating, yang dapat memperkaya konten yang ditawarkan oleh platform Netflix. Dengan  demikian,  implementasi  ini  berhasil  memberikan  kontribusi  dalam  mengoptimalkan  pengalaman pengguna dan meningkatkan kualitas layanan yang ditawarkan oleh platform streaming video ini.

## REFERENSI
[1] B.  G.  Sudarsono,  M.  I.  Leo,  A.  Santoso,  and  F.  Hendrawan,  “Analisis  Data  Mining  Data  Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE-Journal of Business and Audit Information Systems , vol. 4, no. 1, 2021.
[2] A. D. Lotz, O. Eklund, and S. Soroka, “Netflix, library analysis, and globalization: rethinking mass media flows,” Journal of Communication , vol. 72, no. 4, pp. 511–521, 2022.
[3] S. Chris and D. Susilawati, “Analisis Perancangan Sistem untuk Kepuasan Pelanggan pada UD. Shinta Elektronic dengan Menggunakan Metode Algoritma C4. 5,” ALGOR , vol. 1, no. 2, pp. 52–58, 2020.
[4] M.  L.  Wayne,  “Netflix  audience  data,  streaming  industry  discourse,  and  the  emerging  realities  of ‘popular’television,” Media Cult Soc , vol. 44, no. 2, pp. 193–209, 2022.
[5] Natalie  Sherman,  “Netflix:  Four  things  which  have  driven  its  success.”  Accessed:  Jan.  14,  2024. [Online]. Available: https://www.bbc.com/news/business-55723926
[6] J.  Fadlil  and  W.  F.  Mahmudy,  “Pembuatan  Sistem  Rekomendasi  Menggunakan  Decision  Tree  dan Clustering,” Jurnal Ilmiah Kursor , vol. 3, no. 1, 2007.
[7] H.  Steck,  L.  Baltrunas,  E.  Elahi,  D.  Liang,  Y.  Raimond,  and  J.  Basilico,  “Deep  learning  for recommender systems: A Netflix case study,” AI Mag , vol. 42, no. 3, pp. 7–18, 2021.
[8] C. A. Gomez-Uribe and N. Hunt, “The netflix recommender system: Algorithms, business value, and innovation,” ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS) , vol. 6, no. 4, pp. 1–19, 2015.
[9] Kait  Fore,  “The  Impact  of  Streaming  Services  on  the  Movie  Industry.”  Accessed:  Jan.  16,  2024. [Online]. Available: https://motionpicture.edu/socialcinema/2023/06/19/the-impact-of-streaming- services-on-the-movie-industry/
[10] S. Jayalakshmi, N. Ganesh, R. Čep, and J. Senthil Murugan, “Movie recommender systems: Concepts, methods, challenges, and future directions,” Sensors , vol. 22, no. 13, p. 4904, 2022.
[11] Y.  Ali et  al. ,  “A  hybrid  group-based  movie  recommendation  framework  with  overlapping memberships,” PLoS One , vol. 17, no. 3, p. e0266103, 2022.
[12] M. R. A. Zayyad and A. Kurniawardhani, “Penerapan Metode Deep Learning pada Sistem Rekomendasi Film,” AUTOMATA , vol. 2, no. 1, 2021.
[13] Sarah  Juliandiny,  “Aplikasi  Data  Science:  Sistem  Rekomendasi  Netflix.”  Accessed:  Jan.  16,  2024. [Online]. Available: https://pacmann.io/blog/aplikasi-data-science-pada-recommendation-system- netflix
[14] R.  Rusito  and  M.  Firmansyah,  “Implementasi  Metode  Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.  5  Untuk Klasifikasi Data Nasabah Bank,” Jurnal Ilmiah Infokam , vol. 12, no. 2, 2016.
[15] Antoni Wibowo, “Klasifikasi.”
[16] R.-C. Chen, C. Dewi, S.-W. Huang, and R. E. Caraka, “Selecting critical features for data classification based on machine learning methods,” J Big Data , vol. 7, no. 1, p. 52, 2020.
[17] T. Sasao, Classification Functions for Machine Learning and Data Mining . Springer Nature, 2023.
[18] “Decision Tree: Pengertian, Manfaat, Cara Buat & Plus Minusnya.” Accessed: Jan. 14, 2024. [Online]. Available: https://www.ocbc.id/id/article/2023/06/20/decision-tree-adalah
[19] I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 217–224, 2018.
[20] G. D. M. Zulma and N. Chamidah, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree Dan K-Nearest Neighbor Pada Data Log Firewall,” in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya , 2021, pp. 679–688.
[21] J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4. 5,” 2018.
[22] K.  F.  L.  Simanjuntak,  A.  C.  B.  Barus,  and  A.  Anita,  “Implementasi  Metode  Decision  Tree  Dan Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Kepribadian Masyarakat,” JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) , vol. 5, no. 1, pp. 51–59, 2021.
[23] S. B. Kotsiantis, “Decision trees: a recent overview,” Artif Intell Rev , vol. 39, pp. 261–283, 2013.
[24] V.  Podgorelec,  P.  Kokol,  B.  Stiglic,  and  I.  Rozman,  “Decision  trees:  an  overview  and  their  use  in medicine,” J Med Syst , vol. 26, pp. 445–463, 2002.