Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## METODE COSINE SIMILARITY UNTUK REKOMENDASI JUDUL KOMIK

## THE COSINE SIMILARITY METHOD FOR COMIC TITLE RECOMMENDATIONS
Rina Candra Noor Santi 1 , Sri Eniyati 2 , Sugiyamta 3 , Arba’i Kurniaji 4 1,2,3,4 Fakultas Teknik Informatika dan Industri, Universitas Stikubank Semarang r_candra_ns@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Comics  are  the  art  of  still  images  and  their  content  consists  of  pictures  and  writing  that  are  arranged  into  a story. There are many types of comics that can be found, such as serial physical book comics, online comics in digital  format,  to  comic  strips,  aka  short  comics.  Comics  currently  have  many  types  of  interesting  plots  and stories  so that readers are easily interested in  reading. So, with so many plots, readers are sometimes a little confused  about  following  the  story  line.  So  this  problem  can  be  solved  by  creating  a  recommendation  for selecting comics to read using Cosine Similarity .
Keyword: Comics, Digital Format, Cosine Similarity

## ABSTRAK
Komik  adalah seni  gambar  tidak  bergerak  dan  isinya  terdiri  dari  gambar-gambar  serta  tulisan  yang  disusun menjadi  sebuah cerita .  Ada  banyak  jenis komik  yang  bisa ditemukan, seperti komik  buku  fisik  berseri, komik online dalam format digital, hingga komik strip alias komik pendek. Komik pada saat ini memiliki banyak jenis alur  dan  cerita  yang  menarik  agar  pembaca  mudah  tertarik  untuk  membaca.  Sehingga  dari  alur  yang  begitu banyaknya,  membuat  pembaca  kadang  sedikit  bingung  untuk  mengikuti  jalur  ceritanya.  Sehingga  dari permasalahan  ini  dapat  diselesaikan  dengan  membuat  rekomendasi  untuk  memilih  komik  yang  akan  dibaca dengan menggunakan Cosine Similarity.
Kata Kunci : Komik, Format Digital, Cosine Similarity

## PENDAHULUAN
Komik adalah cerita bergambar yang umumnya  mudah  dicerna  pembaca  karena lucu  (KBBI,  2023).  Tetapi  mengikuti perkembangan jaman komik sendiri sekarang  memiliki  cerita  dan  alur  yang bermacam-macam  serta  memiliki  genre yang  bermacam-macam.  Terdapat  juga pengertian Komik  adalah  sebuah  media atau  karya  seni  yang  menggabungkan gambar dan teks untuk menceritakan cerita atau menyampaikan pesan kepada pembaca.
Secara  umum,  komik  terdiri  dari panel-panel  gambar  yang  disusun  secara berurutan,  yang  bisa  berisi  dialog,  narasi, atau  kombinasi  keduanya.  (Soedarso, 2015).  Komik  juga  bisa  dikatakan  sebagai sastra gambar serta menjadi alat komunikasi  visual  yang  dapat  digunakan untuk  menyampaikan  sebuah  informasi agar  dapat  dengan  mudah  dimengerti. Komik  biasanya  dicetak  pada  kertas  yang
biasa  kita  lihat  pada  koran  dalam  bentuk strip  atau  dicetak  dalam  bentuk  buku (Maharsi,  2011).  Banyaknya  komik  yang beredar  serta  memiliki  alur  cerita  dan genre yang beragam menjadi masalah bagi orang yang ingin membaca komik. Hal ini membuat  orang  yang  ingin  membaca komik mengalami kesusahan untuk memilih komik yang akan dibaca, sehingga  perlu  adanya  rekomendasi  atau saran untuk baacn komik. Fungsi rekomendasi ini untuk mempermudah para pembaca dalam mencari genre komik yang disukai.  Dan  juga  fungsi  rekomendasi komik  adalah  untuk  membantu  pembaca menemukan  dan  menikmati  komik-komik yang  sesuai  dengan  minat  dan  preferensi mereka. Berikut ini beberapa fungsi utama dari rekomendasi komik:
1. Memudahkan Pencarian : Dengan jumlah komik yang sangat banyak, baik dalam  bentuk  cetak  maupun  digital, rekomendasi membantu pembaca
menemukan  komik-komik  baru  yang mungkin belum mereka ketahui sebelumnya.
2. Personalisasi :  Rekomendasi  komik sering kali disesuaikan dengan preferensi  pembaca  berdasarkan  genre favorit,  tema  cerita,  gaya  gambar,  atau penulis/penyunting yang disukai pembaca. 3. Menambah Diversitas Bacaan : Pembaca  dapat  menemukan  komik- komik  dari  genre  yang  berbeda  atau dari  budaya  yang  beragam,  yang mungkin  tidak  mereka  perhatikan sebelumnya.
4. Meningkatkan Pengalaman Membaca :  Dengan  rekomendasi  yang baik, pembaca dapat menemukan cerita- cerita  yang  mendalam,  menarik,  dan memuaskan untuk dinikmati.
5. Mendorong  Interaksi  dan  Diskusi :
Rekomendasi komik sering kali dipertukarkan  antar  pembaca  melalui forum,  platform  daring,  atau  media sosial, yang dapat meningkatkan pengalaman  membaca  dengan  berbagi pendapat dan kesan.
6. Promosi untuk Pembuat Komik : Bagi pembuat  komik,  rekomendasi  dapat meningkatkan  eksposur  karya  mereka kepada  audiens  yang  lebih  luas, membantu mereka mendapatkan pengakuan  dan  dukungan  yang  lebih besar.
Dengan demikian, rekomendasi komik  tidak  hanya  membantu  pembaca menemukan  hiburan  yang  sesuai  dengan minat  mereka,  tetapi  juga  memainkan peran  penting  dalam  memajukan  industri komik  dengan  memperluas  jangkauan  dan apresiasi terhadap karya-karya yang ada

## METODE
Ada  beberapa  metode  yang  umum digunakan  untuk  melakukan  rekomendasi komik  kepada  pembaca.  Salah  satunya
Content-Based Filtering (Filtering Berbasis Konten) . Content-Based
Filtering menggunakan  informasi  terkait konten komik seperti genre, tema,
karakter, dan elemen-elemen cerita lainnya untuk  membuat  rekomendasi.  Sistem  ini mencari kesamaan antara komik yang telah disukai  oleh  pengguna  dengan  komik  lain berdasarkan  analisis  terhadap  atribut- atribut tersebut.
Cosine  similarity adalah  salah  satu teknik  yang  sering  digunakan  dalam content-based  filtering  untuk  menentukan seberapa mirip antara item (seperti komik) berdasarkan atribut-atribut mereka.
Berikut ini adalah kaitannya:
1. Pengukuran Kemiripan Berbasis
Konten : Dalam content-based filtering, setiap item (misalnya komik) direpresentasikan  sebagai  vektor  fitur berdasarkan atribut-atribut tertentu seperti  genre,  tema,  karakter,  dan elemen cerita lainnya. Cosine similarity digunakan  untuk  mengukur  seberapa mirip  vektor  fitur  dari  dua  item. Semakin  tinggi  nilai  cosine  similarity antara  dua  komik,  semakin  mirip mereka  dalam  konteks  atribut-atribut ini.
2. Perhitungan  Similarity :  Untuk  setiap pasangan  item  (A  dan  B),  cosine similarity dihitung dengan menggunakan  vektor  fitur  dari  masing- masing item.
3. Penggunaan  dalam  Rekomendasi : Cosine  similarity  digunakan  dalam content-based
filtering untuk
menyajikan rekomendasi kepada pengguna  berdasarkan  kesamaan  antara komik  yang  disukai  oleh  pengguna dengan  komik  lainnya.  Misalnya,  jika seorang  pengguna  menikmati  komik dengan genre fantasy dan tema petualangan,  sistem  rekomendasi  dapat menggunakan  cosine  similarity  untuk menemukan  komik  lain  yang  memiliki atribut serupa.
4. Keuntungan  Cosine  Similarity :  Salah satu keuntungan  cosine similarity adalah kemampuannya untuk menangkap kemiripan berdasarkan orientasi  atau  arah  vektor  fitur,  tanpa memperhatikan  magnitudo  (besar)  dari vektor  tersebut.  Hal  ini  cocok  dalam
konteks content-based filtering di mana penting untuk menentukan sejauh mana
dua item mirip berdasarkan karakteristik mereka. Dengan menggunakan
cosine similarity  dalam  content-based  filtering, sistem  rekomendasi  dapat  memberikan rekomendasi  yang  lebih  personal  dan relevan  kepada  pengguna  berdasarkan preferensi  mereka  terhadap  atribut-atribut tertentu dari komik yang mereka nikmati.

## Metode Cosine Similirity
Metode  cosine  similarity  adalah salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mengambil  keputusan  seberapa  mirip antara  item  (seperti  komik)  berdasarkan atribut-atributnya. Dalam pembuatan sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  cosine  similirity  ada  metode  yang bisa  digunakan  dalam  mengidentifikasi item  atau  data  berupa  teks  yaitu  dengan menggunakan  metode  TF-IDF  ( Term Frequency Inverse Document Frequency ). Beberapa  tahapan  yang  dilakukan pada  sistem  rekomendasi  ini  adalah pre- processing, perhitungan tf-idf dan normalisasi.
Gambar 1. Alur Pembuatan  Rekomendasi 1. Pre-Processing Pre-processing (pre-pemrosesan) adalah  tahap  yang  penting  dalam  analisis data  atau  pengolahan  informasi  di  mana data  mentah  atau  input awal  dipersiapkan, dibersihkan,  dan  diubah  menjadi  format yang  lebih  sesuai  untuk  analisis  atau aplikasi tertentu. Tujuan  dari  pre-processing  adalah untuk meningkatkan kualitas data, menghilangkan noise atau gangguan,  serta mengubah  data  ke  dalam  format  yang lebih  mudah  diolah  dan  diinterpretasikan oleh  sistem  atau  algoritma  yang  akan digunakan..
Tahapan yang dilakukan pada proses ini  pertama  clean  data  dimana  data  teks akan diubah menjadi huruf kecil, menghilangkan tanda baca dan menghilangkan  angka.  Tahapan pre- processing adalah tahapan untuk mempersiapkan  item  atau  data  yang berupa  teks  untuk  dapat  dilakukan  analisa dan  perhitungan.  Dalam  tahapan pre- processing ini  meliputi  proses clean  data , tokenisasi, dan filtering . Clean data adalah
tahapan dimana data akan dibersihkan dari noise seperti mengubah data menjadi huruf kecil,  menghapus  angka  dan  menghapus tanda  baca.  Tokenisasi  adalah  proses dimana  data  berupa  teks  akan  dipisah menjadi  kata  per  kata.  Hal  ini  bertujuan untuk  mempermudah  proses  perhitungan term nantinya. Dan Filtering adalah proses memfilter  atau  menghapus  kata-kata  yang tidak  dibutuhkan  pada  proses  perhitungan atau  analisis  data.  Proses  ini  juga  bisa disebut dengan stop word removal .

## 2. Perhitungan TF-IDF
Setelah  data  dibersihkan  kemudian data  dapat  dihitung  dengan  menggunakan metode  TF-IDF.  TF-IDF  adalah  nilai statistik yang mencerminkan atau menunjukan  kemiripan  suatu  term  dengan beberapa  data  dalam  dokumen  yang membuat  term  tersebut  bisa  menjadi  kata kunci dari dokumen tersebut. Nilai TF-IDF diambil  dari  perhitungan Term  Frequency (TF)    yang  menggambarkan  frekuensi kemunculan  istilah  atau  kata  yang  muncul dari  dokumen  yang  ada,  dan Inverse Document Frequency (IDF) yang
menggambarkan  frekuensi  dokumen  yang memiliki  istilah  dalam  koleksi.  Berikut adalah rumus perhitungan dari TF :
(    )             ( ) Keterangan : tf (d,t)  =  Nilai  TF  untuk  kata  ke-t  dalam dokumen ke-d f dt = Jumlah kata ke-t dalam dokumen ke-d
Berikut  adalah  rumus  perhitungan  dari IDF:
( )
Keterangan :
IDF(t)  =  Nilai  IDF  untuk  kata  ke-t  pada item
Df = Jumlah dokumen yang mengandung kata ke-t D = Total jumlah dokumen pada item Berikut adalah rumus yang digunakan dalam proses TF-IDF :
(    )      ( )
Keterangan : d = dokumen ke-d
t
= kata ke-t dari kata kunci W =  bobot  dokumen  d  terhadap  kata
ke-t

## 3. Normalisasi
Tahapan  normalisasi  pada  cosine similarity  adalah  proses  untuk  mengubah vektor  fitur  dari  item-item  yang  akan dibandingkan ke dalam bentuk yang setara atau terstandarisasi, sehingga hasil perhitungan cosine similarity tidak terpengaruh  oleh  magnitudo  (besarnya) dari vektor tersebut. Normalisasi dilakukan untuk memastikan bahwa cosine similarity hanya  mempertimbangkan  orientasi  atau arah  dari  vektor  fitur,  bukan  besarnya.. Cosine  Similarity sering  digunakan  untuk melakukan  analisis  data  dan  untuk pembuatan  sistem  rekomendasi.  Berikut adalah rumus dari cosine similarity.
( ) ‖ ‖‖ ‖ ∑ √∑ √∑
Keterangan : A = vektor B = vektor Ai = bobot term i dalam blok Ai Bi = bobot term i dalam blok Bi I = jumlah term dalam kalimat
N = jumlah vektor

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  sistem  rekomendasi  ini proses  pengumpulan  data  menggunakan metode  dataset  statistik  yaitu  dengan mengumpulkan  atau  mendapatkan  data melalui website penyedia  dataset.  Data yang dikumpulkan pada penelitian ini akan dipilih  lagi  dan  dipisah  menjadi  9  kolom yaitu  id,  nama,  genre,  komikus,  rating, sinopsis, volume, status dan tipe. Sedangkan  kolom  yang  akan  dijadikan kriteria  adalah  kolom  genre,  komikus  dan sinopsis. Jumlah data yang akan digunakan pada  pembuatan  sistem  rekomendasi  ini adalah 200 data komik
Berikut  data  yang  dikumpulkan  dalam format csv:
Dalam sistem rekomendasi ini tahapan pre-processing meliputi clean data , tokenisasi dan filtering.
1. Clean Data
Berikut adalah tabel proses yang terjadi pada  tahapan  clean  data  beserta  kode program untuk mengimplementasikannya.
df_comic [ 'clean_plot' ] = df_comic [ 'Synopsis' ]. str . lower () df_comic [ 'clean_plot' ] = df_comic [ 'clean_plot' ]. apply ( lambda x : re . sub ( '[^a-zA-Z]' , ' ' , str ( x ))) df_comic [ 'clean_plot' ] = df_comic [ 'clean_plot' ]. apply ( lambda x : re . sub ( '/s+' , ' ' , str ( x )))
2. Tokenisasi Tahapan  tokenisasi  merupakan  tahapan yang  bertujuan  untuk  mengubah  data teks  menjadi  kata-kata  yang  terpisah atau  memisahkan  kata-kata.  Berikut adalah tabel dan kode untuk mengimplementasi pada proses tokenisasi. df_comic [ 'clean_plot' ] = df_comic [ 'clean_plot' ]. apply ( lambda x : nltk . word_tokenize ( x ))
3. Filtering Tahapan  filtering  merupakan  tahapan yang  berguna  untuk  memfilter  atau menghilangkan  kata-kata  yang  tidak dibutuhkan dalam proses analisis dokumen.  Berikut  adalah  table  dan kode untuk mengimplementasikan proses filtering.
stop_words =
nltk.corpus.stopwords.words( 'english' ) plot = [] for sentence in df_comic[ 'clean_plot' ]: temp = []
for word in sentence:
if word notin stop_words or len (word) >= 3 : temp.append(word) plot.append(temp) 4. Penggabungan Data Pada tahapan ini adalah
menggabungkan  data  sinopis  yang sudah dilakukan pre-processing dengan data genre dan komikus
Berikut adalah kodenya. df_comic[ 'Author' ] = df_comic[ 'Author' ].apply( lambda x : str (x).split( ',' )) df_comic[ 'Genre' ] = df_comic[ 'Genre' ].apply( lambda x :
str (x).split( ',' )) def clean ( sentences ): temp = [] for word in sentences: temp.append(word.lower().replace ( ' ' , '' )) return temp df_comic[ 'Author' ] = [clean(x) for x in df_comic[ 'Author' ]] df_comic[ 'Genre' ] = [clean(x) for x in df_comic[ 'Genre' ]]
5. Hitung TF-IDF TF-IDF  ( Term  Frequency  -  Inverse Document Frequency ) merupakan sebuah  metode  yang  digunakan  untuk menghitung  bobot  kata  pada  sebuah dokumen atau data. Dalam penggunaan metode ini mempertimbangkan frekuensi kemunculan kata pada sebuah dokumen  dan  frekuensi  kemunculan kata  pada  semua  dokumen.  Pada pembuatan  sistem  rekomendasi  ini dibantu  dengan  menggunakan library python yaitu scikit-learn dengan memanggil TfidfVectorizer().
Kemudian menggunakan method fit_transform() pada objek TfidfVectorizer() tersebut untuk menghasilkan vektor fitur yang merupakan  representasi  TF-IDF  dari dataset  yang  telah  dibuat.  Hasil  vektor
kemudian  disimpan  pada features . Berikut adalah kode untuk mengimplementasikannya. tfidf = TfidfVectorizer() features = tfidf.fit_transform(df_comic[ 'clean' ])
Hasil dan Pembahasan Cosine Similarity 1. Normalisasi
Pada  tahapan  normalisasi  dilakukan untuk  menormalisasikan  nilai  pada  TF- IDF  agar  memiliki  rentan  nilai  yang sama. Normalisasi yang dilakukan pada sistem  rekomendasi  ini  menggunakan Cosine Similarity .
Proses Cosine  Similarity ini  akan dilakukan setelah pengguna menginputkan judul komik yang dijadikan  preferensi. Cosine  similarity akan  menghitung  kemiripan  antara  dua dokumen dalam bentuk vektor berdasarkan  sudut  antara  vektor-vektor tersebut.  Semakin  kecil  sudut  antara vektor-vektor, maka semakin mirip pula dokumen-dokumen tersebut.
Berikut  adalah  kode  dari  implementasi tahapan normalisasi.
cosine_sim_matrix = cosine_similarity ( features , features ) def get_recommendations ( comic_tit le , cosine_sim_matrix = cosine_sim_m atrix , comic_df = df_comic ): indices = pd . Series ( comic_df . index , index = comic_df [ 'Name' ]) idx = indices [ comic_title ] cosine_scores = list ( enumerate ( cosine_sim_matrix [ i dx ])) cosine_scores = sorted ( cosine_scores , key = lambda x : x [ 1 ], reverse = True ) cosine_scores = cosine_scores [ 1 : 11 ] comic_indices = [ i [ 0 ] for i in cosine_scores ]
recommendation_scores = [ i [ 1 ] for i in cosine_scores ] return comic_df [ 'Name' ]. iloc [ co mic_indices ], recommendation_scores Berikut  merupakan  tabel  hasil  cosine similarity  dengan  preferensi  judul komik contoh  Ao Ashi Tabel 1.  Perhitungan Cosine Similarity Judul Komik Cosine Similarity Darwin's Game 0.08803 Kuroko's Basketball 0.10375 Eyeshield 21 0.09680 Be Blues! Ao ni Nare 0.09921 ..... ........ Days 0.09085

## 2. Pemeringkatan
Tahapan  pemeringkatan adalah  tahapan dimana sistem akan mengurutkan dokumen-dokumen  berdasarkan  hasil dari Cosine  Similarity dan  kemudian akan  diambil  peringkat  10  besar dokumen teratas secara menurun.  Kode pada  tahap  ini  ada  pada  bagian normalisasi berikut adalah kodenya.
cosine_scores = list ( enumerate ( cosine_sim_matrix [ i dx ])) cosine_scores = sorted ( cosine_scores , key = lambda x : x [ 1 ], reverse = True ) cosine_scores = cosine_scores [ 1 : 11 ] comic_indices = [ i [ 0 ] for i in cosine_scores ]
Berikut merupakan tabel hasil cosine similarity dan pemeringkatan dengan preferensi judul komik Ao Ashi :
Tabel 2. Pemeringkatan Berdasarkan
Cosine Similarity Judul Komik Cosine Similarity Giant Killing 0.1390 1 Blue Lock 0.1212 3 Ariadne  in  the  Blue Sky 0.1119 4 Ace of the Diamond 0.1086 5 Kuroko's Basketball 0.1037
5 Be Blues! Ao ni Nare 0.0992 1 Tokyo Ghoul:re 0.0985 9 Eyeshield 21 0.0968 0 Days 0.0908 5 That Time I Got Reincarnated as a Slime
0.0904 6

## 3. Pengujian Dan Analisa
Pada  fase  ini,  kami  menguji  sistem dengan  melakukan  eksperimen  untuk mengambil  rekomendasi  buku  komik dan menganalisis skor kemiripan.
Pada penelitian ini pengujiannya menggunakan  komik  Aoaashi  sebagai komik  pilihan.  Sistem  mencari  skor kemiripan  yang  paling  dekat  dengan komik Aoashi. Setelah dilakukan perhitungan, nilai cosine-similarity pada  manga  “Aoashi”  adalah  sebesar 0,13901.  Tabel  3  menunjukkan  hasil rekomendasi,  nilai  cosine-similarity, dan  tingkat  kemiripan  pada  pengujian dengan  Komik  Aoashi  sebagai  komik prioritas.
Tabel 3. Tabel Perhitungan Cosine
Similarity dan Persentase Kemiripan Judul Komik Cosine Similarity Persentase Kemiripan Giant Killing 0.13901 100% Blue Lock 0.12123 87.21% Ariadne  in  the Blue Sky 0.11194 80.53% Ace of the Diamond 0.10865 78.16% Kuroko's Basketball 0.10375 74.64% Be  Blues!  Ao ni Nare 0.09921 71.37% Tokyo Ghoul:re 0.09859 70.92% Eyeshield 21 0.09680 69.64% Days 0.09085 65.36% That  Time  I Got Reincarnated as a Slime 0.09046 65.08% Dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  nilai peringkat  pertama  yaitu  komik  Giant
Killing mempunyai nilai cosine kemiripan  yang  sama  dengan  komik pilihan  yaitu  0,13901  dan  tingkat kemiripannya  sebesar  100%.  Komik
peringkat
10 “Saat
Itu Aku Bereinkarnasi  sebagai  Slime”  memiliki skor  kesamaan  kosinus  0,09046  dan tingkat kesamaan 65,08%. Seluruh hasil rekomendasi  yang  diperoleh  diberikan skor kemiripan cosinus yang mendekati atau  mirip  dengan  komik  Aoashi,  dan seluruh tingkat kemiripan yang diperoleh berada di atas 50%. Rata-rata hasil  rekomendasi  menghasilkan  nilai 0,10604 yang merupakan tingkat kemiripan sebesar 76,38%.
Hal  ini  menandakan  bahwa  hasil rekomendasi yang diberikan kompatibel dan  mirip  dengan  komik  atau  Aoashi yang disukai. Tingkat kemiripan sebesar  76,38%  juga  menunjukkan bahwa sistem berfungsi dan memberikan  hasil  rekomendasi  yang baik

## SIMPULAN
Hal  ini  didasarkan  pada  penelitian yang  dilakukan  dengan  menggunakan teknik
content-based filtering menggunakan TF-IDF dan cosine kemiripan pada sistem rekomendasi komik untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi yang  sesuai  berdasarkan  konten  komik. Metode TF-IDF digunakan untuk menghitung  kemiripan  kata  dalam  komik berdasarkan  frekuensi  kemunculannya, dan  cosine-similarity  digunakan  untuk menghitung kemiripan antar komik berdasarkan  representasi  vektor  TF-IDF. Kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem rekomendasi ini adalah  konten, genre, dan artis manga.
Hasil rekomendasi akan menemukan 10 rekomendasi manga berdasarkan preferensi manga Anda

## DAFTAR PUSTAKA
Alkaff,  M.,  Khatimi,  H.,  &  Eriadi,  A. (2020).  Sistem  Rekomendasi  Buku Menggunakan
Weighted Tree Similarity dan Content Based Filtering. MATRIK  J.  Manajemen, Tek. Inform. Dan Rekayasa Komput ,
20 (1), 193–202.
Arfisko,  H.  H.,  &  Wibowo,  A.  T.  (2022). Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode Hybrid Collaborative Filtering Dan Content- Based  Filtering. EProceedings  of Engineering , 9 (3).
Bonneff,  M.  (1998). Komik  indonesia .
Kepustakaan Populer Gramedia. Christian,  Y.,  &  Kelvin,  K.  (2022).
Rancang  Bangun  Aplikasi  Kursus Online Berbasis Web Dengan Sistem Rekomendasi Metode Content-Based Filtering. Rabit:  Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 7 (1), 23–36.
Fajriansyah, M., Adikara, P. P., & Widodo, A.  W.  (2021).  Sistem  Rekomendasi Film  Menggunakan  Content  Based Filtering. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (6), 2188–2199.
Fathoroni,  A.,  Fatonah,  R.  N.  S., Andarsyah,  R.,  &  Riza,  N.  (2020). Buku  tutorial  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  dosen menggunakan  metode  360  degree feedback . CV. Kreatif Industri Nusantara.
Limbong,  T.,  Muttaqin,  M.,  Iskandar,  A.,
Windarto,  A.  P.,  Simarmata,  J., Mesran,  M.,  Sulaiman,  O.  K., Siregar,  D.,  Nofriansyah,  D.,  & Napitupulu, D. (2020). Sistem Pendukung  Keputusan:  Metode  &
Implementasi . Yayasan Kita Menulis.
Lindang,  D.  N.,  Muniar,  A.  Y.,  Halid,  A., Muhajirin,  M.,  &  Amiruddin,  A. (2023). Sistem Penentuan Kemiripan Antar  Skripsi  Menggunakan  Metode Cosine Similarity Pada Perpustakaan. Seminar Nasional
Teknik  Elektro  Dan  Informatika
(SNTEI) , 8 (1), 321–324. Maharsi, I. (2011). Komik . Dwi-Quantum.
Nastiti,  P.  (2019).  Penerapan  Metode
Content  Based Filtering  dalam Implementasi  Sistem  Rekomendasi
Tanaman  Pangan. Teknika , 8 (1),  1–
10.
Putra,  A.  I.,  &  Santika,  R.  R.  (2020).
Implementasi Machine Learning dalam Penentuan Rekomendasi Musik  dengan  Metode  Content-
Based  Filtering. Edumatic:  Jurnal Pendidikan  Informatika , 4 (1),  121–
130.
Putri,  I.  H.,  Nurakhmadyavi,  S.  M.  K.  H., & Wahyudi, E. E. (2022).  Literature Review:  Sistem  Rekomendasi  untuk Buku  dan  Film. Prosiding  Seminar Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem Informasi,  Dan  Teknik  Informatika (SNESTIK) , 1 (1), 75–81.
Soedarso,  N.  (2015).  Komik:  karya  sastra bergambar. Humaniora , 6 (4),  496– 506.
Sugiyono.  (2013). Metodelogi  Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Dan R&D . ALFABETA. Turban,  E.  (2003). Decision  Support System and Intelligen System (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas),  Jilid  1,  Andi  Offset . Yogyakarta.
Ula, N., Setianingsih, C., & Nugrahaeni, R.
A.  (2021).  Sistem  Rekomendasi Lagu Dengan Metode Content Based Filtering Berbasis Website. EProceedings of Engineering , 8 (6).
Widjaja,  A.  A.,  &  Palit,  H.  N.  (2022). Hybrid  Recommendation  System untuk Peminjaman Buku
Perpustakaan  dengan  Collaborative dan  Content-Based  Filtering. Jurnal
Infra , 10 (2), 1–6.