## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.15, No.1, Juli 2017, pp. 10 - 21 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■ page 10

## Sistem  Rekomendasi  Film  pada  Platform  Streaming Menggunakan Metode Content-Based Filtering
Jeremia  Maheswara  Azri  Saputra 1* ,  Lenny  Margaretta  Huizen 2 ,  Khoirudin 3 ,  April Firmandaru 4 , Dede Brahma Arianto 5 1 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50196, e-mail: jmahesazri@gmail.com
2 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50196, e-mail: lenny@usm.ac.id 3 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50196, e-mail: khoirudin@usm.ac.id 4 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50196, e-mail: firman@usm.ac.id 5 Universitas Islam Indonesia Jl.  Kaliurang  No.Km.  14,5,  Krawitan,  Umbulmartani,  Ngemplak,  Kabupaten  Sleman,  Daerah Istimewa Yogyakarta 55584, e-mail: dede.brahma2@gmail.com

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 9 Juni 2023 Received in revised form 10 Juni 2024 Accepted 12 Juli 2024 Available online 8 Agustus 2024

## Keywords:
Film Recommendation System; Streaming Platform; Content-Based Filtering; TF-IDF; Cosine Similarity
* Correspondece:
Telepon:
-
E-mail:
jmahesazri@gmail.com

## ABSTRACT
The development of digital technology has affected many  aspects  of  life,  including  the  film  industry. Nowadays,  watching  films  can  be  done  through streaming  platforms.  However,  with  a  lot  of  films available  on  the  streaming  platform,  it  makes  the audiences take a long time in choosing films. In that case,  the  aim  of  this  research  is  to  implement  the Content-Based Filtering method to find similarities of films by calculating the word weight of a movie through the description of a film using the TF-IDF and Cosine Similarity methods, thus creating a Film Recommendation  System  that  can  help  people  in finding films similar to their favorite films, the Film Recommendation System in this research is divided into movie type recommendation system and show type  recommendation  system.  The  result  of  this research is the creation of a Film Recommendation System  on  the  streaming  platform  with  accuracy value is 0.7022 for movie type and 0.7973 for show type.

## 1. INTRODUCTION
Perkembangan teknologi digital telah mempengaruhi banyak aspek kehidupan, salah satunya di  bidang  industri  film.  Industri  perfilman  merupakan  salah  satu  sektor  industri  budaya  yang memiliki pasar yang luas secara global [1]. Demi memenuhi pangsa pasar industri film, dengan berkembangnya teknologi digital di industri film, saat ini menonton film dapat dilakukan dimana
saja dan kapan saja melalui platform streaming . Platform streaming adalah sebuah platform digital berbentuk website dan  aplikasi  yang  berisikan  banyak  film  yang  dapat  langsung  ditonton  oleh pengguna  secara online .  Akan  tetapi,  banyaknya  pilihan  film  yang  tersedia  juga  membuat  para penonton membutuhkan lebih banyak perhatian dalam memilih film yang akan ditonton, akibatnya banyak pengguna yang  menghabiskan lebih banyak waktu dalam menentukan pilihan film yang akan ditonton. Penyebab masalah para penonton dalam menentukan pilihan film yang akan ditonton adalah karena banyaknya pilihan film dari berbagai genre yang dapat ditonton [2], para penonton membutuhkan waktu lebih banyak dalam menyesuaikan selera mereka kedalam pilihan film yang akan mereka tonton, ataupun mencari film yang mirip dengan film kesukaan penonton.
Berdasarkan  situasi  di  atas,  solusi  untuk  mengatasi  permasalahan  pengguna  platform streaming yaitu dengan membuat suatu sistem rekomendasi film pada platform streaming , sehingga nantinya  para  penonton  tidak  menghabiskan  waktu  yang  lama  dalam  mencari  film  yang  akan ditonton  melalui  platform streaming .  Sistem  rekomendasi  film  dapat  dibuat  dengan  beberapa metode, seperti metode content-based filtering , metode collaborative filtering , dan metode k-means clustering .  Pada  penelitian  ini,  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming dibuat menggunakan  metode content-based  filtering karena  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini,  yaitu membuat sistem rekomendasi film yang dapat merekomendasikan film sesuai dengan preferensi atau  selera  pengguna,  dengan  cara  mencari  film  yang  mirip  dengan  film  kesukaan  pengguna sehingga  nantinya  pengguna  platform streaming dapat  dengan  cepat  memilih  film  yang  akan ditonton.  Sistem  rekomendasi  sendiri  merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk memberikan rekomendasi pada sebuah produk seperti buku, musik dan film dengan memberikan nilai  prediksi  tertinggi  pada  penggunanya  [3].  Sistem  rekomendasi  ini  dibuat  dengan  mencari kemiripan  dari  satu item dengan item lainnya  dan  membantu  dalam  mengatasi  informasi  yang meluap  dengan  memberikan  rekomendasi  spesifik  bagi  pengguna  dan  diharapkan  rekomendasi tersebut  bisa  memenuhi  keinginan  dan  kebutuhan  pengguna  sehingga  dididapatkan  sebuah rekomendasi yang dapat membantu pengguna [4].
Penerapan metode Content-Based Filtering dalam pembuatan sistem rekomendasi film pada platform streaming dapat  menjadi  solusi  dikarenakan  cara  kerja  metode  ini,  yaitu  dengan membandingkan isi konten dari satu produk dengan produk lainnya untuk dicari kesamaannya. Hal ini  dibuktikan  dengan  penelitian  yang  berhasil  dilakukan  oleh  Putra  dan  Santika  (2020)  dalam pembuatan  rekomendasi  musik  yang  sesuai  dengan  preferensi  pengguna  menggunakan  metode Content-Based  Filtering [5].  Selain  itu,  pada  penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  oleh Fajriansyah,  Adikara,  dan  Widodo  (2021)  mengenai  Sistem  Rekomendasi  Film  Menggunakan Content  Based  Filtering ,  penelitian  ini  memberikan  hasil  akurasi  pengujian  sebesar  0,823254 dalam memberikan rekomendasi berdasarkan kemiripan film [6], hal-hal ini yang menjadi acuan peneliti  dalam  melakukan  penelitian  pegembangan  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming menggunakan metode yang sama. Content-Based Filtering sendiri adalah metode yang mempertimbangkan  perilaku  dari  pengguna  dari  masa  lalu  yang  kemudian  diidentifikasi  pola perilakunya  untuk  merekomendasikan  barang  yang  sesuai  dengan  pola  perilaku  tersebut  [7]. Metode content-based filtering akan mengekstrak informasi yang terdapat pada barang kemudian membandingkannya dengan informasi barang yang pernah dilihat atau disukai oleh pengguna [8]. Dalam penelitian ini, metode Content-Based Filtering diterapkan untuk mencari persamaan film melalui  deskripsi  film  dengan  memanfaatkan  metode TF-IDF dan Cosine  Similarity untuk melakukan pembobotan kata pada deskripsi film. Metode TF-IDF dan Cosine Similarity merupakan metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  kata,  dimana  cara  kerja TF-IDF adalah dengan  memberikan  bobot  kepada  kata  yang  paling  sering  keluar,  sedangkan Cosine  Similarity memberikan  bobot  kata  dengan  menghitung  nilai  kosinus  sudut  kata  yang  memiliki  kesamaan,
dengan  menggunakan  konsep  derajat  kosinus  yang  hasilnya  dibatasi  antara  0  dan  1.  Hasil  dari pembobotan kata inilah yang nantinya akan digunakan untuk menyelesaikan tujuan dari penelitian ini,  yaitu  untuk  menciptakan  suatu  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming yang  bisa membantu  pengguna  dalam  menentukan  pilihan  film  yang  akan  ditonton  yang  sesuai  dengan preferensi selera mereka dan dalam waktu yang lebih cepat.

## RESEARCH METHODS
Metodologi penelitian atau langkah-langkah yang dilalui selama penelitian diperlukan agar penelitian  dapat  berjalan  dengan  lancar  dari  awal  hingga  akhir  penelitian.  Berikut  adalah metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming menggunakan metode content-based filtering dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
1. Data Collection
Data  Collection atau  pengumpulan  data  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menjaring data yang telah ditentukan sesuai dengan kebutuhan penelitian [9]. Pengumpulan data merupakan kegiatan yang sangat penting karena tanpa data penelitian tidak akan tercapai tujuannya [10]. Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data yang digunakan adalah teknik
pengumpulan data sekunder karena data diperoleh tidak secara langsung dari objek penelitian [11],  data  pada  penelitian  ini  diambil  dari  sumber  yang  telah  tersedia,  yaitu  webstite Kaggle.com.
1) Data-data yang akan digunakan adalah dataset film-film yang ada/tersedia di beberapa platform streaming, contohnya seperti judul film, deskripsi film, dan genre film.
2) Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan adalah dataset dari platform streaming Disney  Hotstar,  Netflix,  Paramount,  Apple  TV,  HBO,  dan  Amazon  Prime  Video, dataset ini dapat dilihat pada tautan berikut
( https://github.com/JeremiaMahes/DatasetSistemRekomendasiFilm ).

## 2. Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan  proses  penting  dalam  pengolahan  data  yang  dilakukan sebelum  data  dapat  digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan.  Tujuan  utama  dari  tahap  ini adalah untuk memastikan bahwa data yang akan digunakan untuk adalah akurat, lengkap, dan terstruktur  dengan  baik.  Data  yang  salah  dapat  berdampak  buruk  terhadap  data  yang  akan dianalisa  dan  dapat  menghasilkan  hasil  yang  tidak  akurat  [12].  Melihat  bagaimana karakteristik data itu sendiri, pemilihan metode preprocessing apa saja yang akan digunakan dapat  berpengaruh  pada  kualitas  data  keluaran  proses.  Pada  penelitian  ini,  tahapan  yang dilakukan  dalam  data preprocessing adalah  melakukan  pengecekan  dan  penanganan  data duplikat serta melakukan pengecekan dan penanganan missing values . Dimana data duplikat adalah  data  yang  memiliki  nilai  yang  sama  atau  kembar  dalam  semua  atribut  sedangkan missing  values adalah  data-data  yang  bernilai  kosong,  kedua  masalah  ini  harus  ditangani supaya data dapat diolah dengan baik.
3. Split Data
Split data atau pemisahan data dalam penelitian ini bertujuan untuk memisahkan data film sesuai dengan tipenya, data-data film dipisahkan menjadi dua tipe yaitu tipe movie dan tipe show . Film dengan tipe movie adalah film yang tidak memiliki episode, contohnya adalah film ‘ The  Silence ’,  sedangkan  film  dengan  tipe show adalah  film  yang  mempunyai  episode didalamnya, contohnya seperti drama Korea, anime, ataupun series Amerika. Pemisahan data ini  dilakukan  dengan  tujuan  supaya  di  dalam  penelitian  ini  akan  tercipta  suatu  sistem rekomendasi  yang  dapat  merekomendasikan  film  bukan  hanya  dari  kemiripannya  saja, melainkan juga sesuai tipe film yang ada, sehingga nantinya hal ini dapat membantu pengguna dalam mencari rekomendasi film yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## 4. Word Weighting
Penelitian ini melakukan word weighting atau pembobotan kata yang ada pada deskripsi film  dengan  menggunakan  metode tf-idf dan  juga cosine  similarity .  Metode  TF-IDF  ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ) merupakan metode untuk menghitung bobot suatu kata ( term ) terhadap dokumen [13], metode ini merupakan metode pembobotan term secara statistik yang banyak digunakan sebagai vektorisasi pada teks analisis [14]. Dalam penelitian ini,  pembobotan tf-idf dihitung  menggunakan library python yakni scikit  learn dengan persamaan sebagai berikut:
Rumus TF-IDF:
tf(𝑡, 𝑑) = 𝑓 𝑡,𝑑 ∑ 𝑓 𝑡′,𝑑 𝑡′∈𝑑 (1)
TRANSFORMATIKA , Vol.22, No.1, Juli 2024, pp. 10 - 21
idf(𝑡) = log 1+𝑛 1+𝑑𝑓(𝑡) + 1 (2) tfidf(𝑡, 𝑑) =  𝑡𝑓(𝑡, 𝑑)𝑥 𝑖𝑑𝑓(𝑡) (3)
Keterangan: 𝑓 𝑡,𝑑 = jumlah munculnya kata ( term ) ∑ 𝑓 𝑡 ′ ,𝑑 𝑡 ′ ∈𝑑 = jumlah dokumen yang mengandung term
𝑛 = jumlah total dokumen pada dokumen set 𝑑𝑓(𝑡) = jumlah dokumen di dalam dokumen set yang mengandung term
Selain TF-IDF , cosine  similarity juga  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai kemiripan antara 2 item  [15]. Setelah menghitung pembobotan kata menggunakan TF-IDF , langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  hasil TF-IDF menggunakan Cosine Similarity sehingga  nantinya  pembobotan  kata  menghasilkan  bobot  yang  maksimal  untuk  digunakan dalam  pembuatan  sistem  rekomendasi  film.  Metode Cosine  Similarity ini  menghitung  nilai kosinus  sudut  kata  yang  memiliki  kesamaan,  menggunakan  konsep  derajat  kosinus  yang hasilnya dibatasi antara 0 dan 1. Jika nilainya 0 maka dikatakan berbeda, namun apabila jika nilai  hasil  kesamaan  cosinus  adalah  1  maka  dikatakan  mirip  [16].  Penghitungan cosine similarity pada penelitian ini juga menggunakan library scikit learn dengan formulanya adalah sebagai berikut:
Rumus Cosine Similarity:
𝑘(𝑥, 𝑦) = 𝑥𝑦 ‖𝑥‖‖𝑦‖ (4) Keterangan:
𝑥 dan 𝑦 = vektor matrix tf-idf ‖𝑥‖ dan ‖𝑦‖ = norm dari 𝑥 dan 𝑦
Pada penelitian ini, penghitungan pembobotan kata menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity dibantu dengan library bahasa pemrograman Python , yaitu dengan menggunakan library Scikit-Learn .
Gambar 2. Pembobotan Kata dengan TF-IDF dan Cosine Similarity

## RESULTS
Penelitian  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming menggunakan  metode content-based filtering ini memanfaatkan tf-idf dan cosine similarity untuk melakukan pembobotan kata  pada  deskripsi  film  dari  data-data  film  yang  ada  pada  platform streaming ,  data-data  ini diperoleh  dari website Kaggle.com  dan  digabungkan  menjadi  satu  kesatuan  data  seperti  yang terlihat pada gambar di bawah.
Gambar 3. Data Film pada Platform Streaming
Data yang diperoleh berjumlah dua puluh lima ribu dua ratus empat puluh enam  (25.246) data, namun ini masih data mentah yang nantinya akan melalui proses preprocessing data untuk menghandling data duplikat dan missing values, sehingga data akan siap untuk diproses ke tahap berikutnya.
Tabel 1. Missing values Attribute Sebelum Penanganan Sesudah Penanganan description age_certification seasons imdb_id imdb_score imdb_votes tmdb_popularity tmdb_score 195 11981 17739 1950 2558 2618 720 3000 0 0 0 0 0
0 0 0
Gambar 4. Data yang Memiliki Duplikat
Setelah mengatasi missing values dan data duplikat, jumlah data yang diperoleh berkurang menjadi  delapan  belas  ribu  tiga  ratus  tujuh  puluh  empat  (18374)  data,  berikutnya  adalah memisahkan data sesuai dengan tipenya, yaitu menjadi data film dengan tipe movie dan data dengan tipe show .
Gambar 5. Data Film Tipe Movie
Gambar 6. Data Film Tipe Show
Kemudian sesudah memisahkan data sesuai tipenya, langkah selanjutnya adalah memberi bobot  kata  pada  deskripsi film menggunakan metode tf-idf dan cosine  similarity ,  berikut  adalah hasil dari pembobotan kata pada deskripsi film.
Tabel 2. Hasil Perhitungan TF-IDF Data Tipe Movie (Indeks Doc, Indeks Term) Nilai tf-idf (0, 3229) (0, 32155) (0, 18563) (0, 1) (0, 4753) (0, 10726) ………………. (13830, 29762) (13830, 9067) (13830, 11152) (13830, 18215) 0.1315725588151985 0.17416978494031507 0.12432100515641953 0.1436303044152082 0.12181721218786487 0.14675486790121026 ………………………. 0.2972132621957889 0.32741121482597724 0.21356582135494578 0.12047235237518195 Tabel 3. Hasil Perhitungan TF-IDF Data Tipe Show (Indeks Doc, Indeks Term) Nilai tf-idf (0, 3229) (0, 32155) (0, 18563) (0, 1) (0, 4753) (0, 10726) ………………. (13830, 29762) (13830, 9067) (13830, 11152) (13830, 18215) 0.1315725588151985 0.17416978494031507 0.12432100515641953 0.1436303044152082 0.12181721218786487 0.14675486790121026 ………………………. 0.2972132621957889 0.32741121482597724 0.21356582135494578 0.12047235237518195
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan TF-IDF akan  digunakan  untuk  dihitung  lagi menggunakan  metode cosine  similarity supaya  hasil  dari  pembobotan  kata  menjadi  semaksimal mungkin agar dapat memberikan rekomendasi yang sesuai dengan kemiripan film.
Gambar 7. Hasil Perhitungan Cosine Similarity Data Tipe Movie
Gambar 8. Hasil Perhitungan Cosine Similarity Data Tipe Show
Setelah data melewati berbagai proses pengolahan data, diantaranya yaitu preprocessing data, membagi pengelompokkan data sesuai dengan tipe film, dan pembobotan kata dari deskripsi film menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity , didapatkan hasil akhir berupa sebuah sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  film  yang  mirip  dan  sesuai  dengan  film kesukaan/selera pengguna.
Gambar 9. Rekomendasi Film Tipe Movie
Gambar di atas merupakan hasil dari rekomendasi film dengan tipe movie , yaitu film ‘ The Silence ’ yang rilis di tahun 2019 dengan rekomendasinya diantaranya adalah film ‘ A Quiet Place ’, film  ‘ A  Quiet  Place  Part  II ’,  dan  lain  sebagainya  seperti  yang  tertera  di  Gambar  9.  Selain memberikan  rekomendasi,  sistem  ini  juga  memberi  info  di  platform  mana  film-film  yang direkomendasikan tersebut dapat ditonton.
Gambar 10. Rekomendasi Film Tipe Show
Tidak hanya sistem rekomendasi film dengan tipe movie , namun sistem rekomendasi film dengan tipe show juga berhasil dibuat. Seperti yang terlihat pada Gambar 10, show dengan judul ‘ Stranger Things ’ yang dibuat pada tahun 2010 memiliki rekomendasi film yang mirip, yaitu film ‘ Home  Before  Dark ’,  ‘ Wolf  Pack ’,  dan  lainnya.  Sistem  ini  juga  memberikan  info  platform streaming mana yang memiliki koleksi film yang telah direkomendasikan sehingga para pengguna tidak  akan  kebingungan  lagi  dalam  mencari  rekomendasi  film  dan  tempat  atau  platform menontonnya.

## DISCUSSION
Hasil rekomendasi dari sistem rekomendasi film pada platform streaming selanjutnya akan di evaluasi menggunakan 3 metode, yaitu Precision @ K (P@K), Average Precision@K (AP@K), dan Mean  Average  Precision@K (MAP@K).  Hasil  rekomendasi  film  di  evaluasi  dengan mempertimbangkan jalan cerita atau plot film dan juga genre film, pengujian hasil rekomendasi film  ini  melibatkan  3  partisipan  untuk  menguji  masing-masing  3  film  untuk  setiap  hasil  sistem rekomendasi film pada platform streaming , baik itu hasil dari sistem rekomendasi film dengan tipe movie maupun hasil dari sistem rekomendasi film dengan tipe show .
Tabel 4. Hasil Perhitungan P@K dan AP@K Sistem Rekomendasi Film Tipe Movie Partisipan Judul Peringkat P@K AP@K Rata- rata Partisipan 1 Partisipan 2 The Silence
Frozen Avengers: Age of Ultron The Fast and the Furious Cars 1 ⋰
10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 1 ⋰ 0.76 1 ⋰ 0.5 1 ⋰ 0.5 1 ⋰ 1 1 ⋰ 0.728 0.672
0.79
0.722 0.585 0.73 0.674
Partisipan 3
Superman Justice League Toy Story
Percy Jackson & the Olympians: The Lightning Thief 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 0.33 1 ⋰ 0.43 1 ⋰ 0.48 1 ⋰ 0.51 1 ⋰ 0.6 0.715 0.7
0.688
0.72 0.70266 66667 Tabel 5. Hasil Perhitungan P @K dan AP@K Sistem Rekomendasi Film Tipe Show Partisipan Judul Peringkat P@K AP@K Rata- rata Partisipan 1 Partisipan 2 Partisipan 3
Stranger Things Power Rangers Ninja Steel Naruto Oh My Ghost Welcome to Waikiki Bluey The Walking Dead Wednesday
Bring it On, Ghost 1 ⋰
10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 10 1 ⋰ 1 ⋰ 0.67 1 ⋰ 0.88 0.9 ⋰ 0.63 0.9 ⋰ 0.62 0.86 ⋰ 0.43 1 ⋰ 0.9 0.72 ⋰ 0.44 1 ⋰ 0.56 1 ⋰ 0.856 0.793 0.7 0.782 0.862 0.827 0.801 0.748 0.807 0.783 0.82366 66667 0.78533 33
10 0.85
Perhitungan P@K dilihat  dari  relevansi hasil rekomendasi film  dengan  film  yang  dicari rekomendasinya,  jika  hasil  rekomendasi  film  relevan  dengan  film  yang  dicari  rekomendasinya maka  nilai  dari P@K adalah  1,  dan  jika  tidak  relevan  akan  dinilai  kurang  dari  1  dengan mempertimbangkan  kesamaan  plot  film  dan  juga  genre  film.  Setelah  mendapatkan  nilai P@K langkah selanjutnya adalah menghitung nilai AP@K dengan membuat rata-rata nilai P@K .
Tabel 6. Nilai MAP@K Pada Sistem Rekomendasi Film Pada Platform Streaming Sistem Rekomendasi Film Nilai MAP@K Tipe Movie Tipe Show 0.702222223 0.7973333222
Hasil evaluasi sistem rekomendasi film pada platform streaming dapat dilihat pada nilai MAP@K yang telah diperoleh dengan menghitung mean dari nilai AP@K yang telah didapatkan. Hasil  dari  evaluasi  sistem  rekomendasi  film  pada  platform streaming menunjukkan  performa terbaik sistem ini ada pada sistem rekomendasi film tipe show yaitu dengan skor 0.7973 sedangkan untuk sistem rekomendasi film tipe movie memperoleh skor akurasi sebesar 0.7022.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Penelitian  ini  menerapkan  metode Content-Based  Filtering dalam  pembuatan  sebuah sistem rekomendasi film pada platform streaming , metode ini digunakan untuk mencari kesamaan- kesamaan film dari deskripsi filmnya dengan memberikan pembobotan kata pada deskripsi film. Pembobotan dilakukan dengan menghitung bobot dari atribut deskripsi menggunakan metode TF- IDF dan Cosine Similarity , dengan membagi film berdasarkan tipenya, yaitu data dengan tipe movie dan  data  dengan  tipe show ,  sebuah  sistem  rekomendasi  film  pada  plaform streaming berhasil dibuat. Dengan membagi film sesuai tipenya, pengguna akan mendapatkan rekomendasi film yang lebih akurat, karena bukan hanya membuat rekomendasi berdasarkan kemiripan film saja, namun juga rekomendasi sesuai dengan tipe film. Skor evaluasi sistem rekomendasi film pada platform streaming menggunakan  metode content-based  filtering ini  adalah  0.7973  untuk  sistem rekomendasi film tipe show dan 0.7022 untuk sistem rekomendasi film tipe movie.
Dari  kesimpulan  penelitian  ini,  rekomendasi  untuk  penelitian  berikutnya  adalah  dengan menggunakan  dataset  yang  lebih  kaya  dan  beragam,  seperti  menambahkan  data  dari  platform streaming lain  yang  belum  ada  pada  penelitian  ini.  Selain  itu,  rekomendasi  untuk  penelitian selanjutnya  adalah  dengan  menambahkan  fitur-fitur custom atau  atribut  tambahan  yang  dapat meningkatkan akurasi rekomendasi, misalnya mempertimbangkan ulasan pengguna, aktor favorit, atau faktor lain yang dapat mempengaruhi preferensi pengguna.

## REFERENCES
[1] F.  T.  Laily  and  A.  P.  Purbantina,  “Digitalisasi  Industri  Perfilman  Korea  Selatan  Melalui  Netflix Sebagai Alternatif Pasar Ekspor Film,” Expose: Jurnal Ilmu Komunikasi , vol. 4, no. 2, p. 141, Dec. 2021, doi: 10.33021/exp.v4i2.1494.
[2] V.  Sandrya  and  D.  Arisandi,  “SISTEM  REKOMENDASI  FILM  MENGGUNAKAN  METODE MULTIPLE ATTRIBUTE UTILITY THEORY,” 2022.
[3] K.  Ratna  Sari,  W.  Suharso,  and  Y.  Azhar,  “Pembuatan  Sistem  Rekomendasi  Film  dengan Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering pada Apache Mahout,” REPOSITOR , vol. 2, no. 6, pp. 767–774, 2020.
[4] Y. Visher Laja Jaja, B. Susanto, L. Ricky Sasongko, and K. Kunci, “Penerapan Metode Item-Based Collaborative  Filtering  Untuk  Sistem  Rekomendasi  Data MovieLens,”  2020.  [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/decartesian
[5] A.  I.  Putra  and  R.  R.  Santika,  “Implementasi  Machine  Learning  dalam  Penentuan  Rekomendasi Musik dengan Metode Content-Based Filtering,” Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 121–130, Jun. 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2162.
[6] M.  Fajriansyah,  P.  P.  Adikara,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Rekomendasi  Film  Menggunakan Content Based Filtering,” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7] S.  Reddy,  S.  Nalluri,  S.  Kunisetti,  S.  Ashok,  and  B.  Venkatesh,  “Content-based  movie recommendation system using genre correlation,” in Smart Innovation, Systems and Technologies , Springer  Science  and  Business  Media  Deutschland  GmbH,  2019,  pp. 391–397.  doi:  10.1007/978- 981-13-1927-3_42.
[8] Fatoni  Batari  Agung  Larasati  and  Herny  Februariyanti,  “SISTEM  REKOMENDASI  PRODUCT EMINA  COSMETICS  DENGAN   MENGGUNAKAN  METODE  CONTENT  -  BASED FILTERING,” MISI  (Jurnal Manajemen  informatika &  Sistem  Informasi) ,  vol. 4,  pp. 45–54,  Jan. 2021.
[9] P. Darasa Panjaitan, E. Purba, and D. Damanik, “PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR TERHADAP INFLASI DI SUMATERA UTARA,” EKUILNOMI : Jurnal Ekonomi Pembangunan , vol. 3, no. 1, pp. 2614–7181, 2021, doi: 10.36985/ekuilnomi.v3i1.76.
[10] I.  Firdaus,  R.  Hidayati,  R.  S.  Hamidah,  R.  Rianti,  R.  Cahyuni,  and  K.  Khotimah,  “Model-Model Pengumpulan Data dalam Penelitian Tindakan Kelas,” Jurnal Kreativitas Mahasiswa , vol. 1, no. 2, pp. 105–113, 2023.
[11] Baharuddin,  Masnur,  and  Rismayani,  “APLIKASI  VIRTUAL  TOUR  FAKULTAS  TEKNIK BERBASIS ANDROID MOBILE,” JURNAL  SINTAKS  LOGIKA  (JSilog) ,  vol.  1, no.  2,  pp.  116– 122, 2021, doi: 10.31850/jsilog.v1i3.
[12] I. Hadi, L. W. Santoso, and A. N. Tjondrowiguno, “Sistem Rekomendasi Film menggunakan User- based Collaborative Filtering dan K-modes Clustering,” 2020.
[13] A. Riyani, M. Zidny Naf’an #2, and A. Burhanuddin, “Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” 2019.
[14] B. Bayu Baskoro, I. Susanto, and S. Khomsah, “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan  Metode  Random  Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan  Pelanggan  Pada  Situs TRIPADVISOR),” Journal  of  Informatics,  Information  System,  Software  Engineering  and Applications , vol. 3, no. 2, pp. 21–29, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3I2.
[15] S. A. Zulvian, K. Prihandani, and A. A. Ridha, “PERBANDINGAN METODE MSD DAN COSINE SIMILARITY PADA SISTEM REKOMENDASI ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 4, no. 2, 2021, [Online]. Available: https://nijianmo.github.io/.
[16] K.  Telaumbanua  and  L.  Nababan,  “Jurnal  IEED  (Informatics  Engineering  and  Electronic  Data) Implementasi Metode Cosine Similarity Dalam Mendeteksi Kemiripan Dan Perbedaan Gambar Hasil Scan Berbasis Android Article Info,” Online, 2022.