## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482

## Pengelompokkan Film Pada Platform Netflix Menggunakan Metode K-Means Clustering Sebagai Rekomendasi Film
Cahyani Budihartanti 1,* , Cyrill Ilario Ifaru 2 , Alfia Zahra 2 , Muhammad Hardithya Aenuddin 2 , Eri Nur Setiawan 2 , Cahyadi Anugrah Maulana 2 , Riky Putra Pratama 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RT.8/RW.13, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Depok Jl. Margonda Raya No.8, Pondok Cina, Kecamatan Beji, Kota Depok, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id, 2 cyrill.ilario2@gmail.com, 3 alfia.zahra99@gmail.com,
4 muhammadadhi2803@gmail.com, 5 erinurs2604@gmail.com, 6 cahyadi.am@gmail.com, 7 rikyputrapratama97@gmail.com Email Penulis Korespondensi: cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id Submitted: 03/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Netflix  telah  menjadi  ikon  utama  dalam  perkembangan  teknologi  di  dunia  hiburan.  Kemajuan  dalam  teknologi informasi memperkenankan kita untuk mempermudah melakukan akses ribuan judul film dan acara TV. Netflix adalah layanan berlangganan  yang  dapat  mempermudah  penggunanya  menonton  film  dan  acara  TV  tanpa  iklan  dalam  perangkat  yang terhubung ke Internet. Dengan semakin banyaknya judul film dan acara TV membuat penonton kesulitan dalam menentukan pilihan  film  yang  akan  ditonton.  Metode  K-Means  Clustering  digunakan  untuk  menganalisis  data  dari  berbagai  kelompok preferensi film di Netflix. Hasil analisis ini dapat membantu pengguna memilih rekomendasi film berdasarkan rating dan genre yang mereka inginkan. Dengan cara ini, pengguna akan lebih mudah dalam membuat pilihan untuk menonton film dan acara TV. Dataset yang diambil berasal dari kaggle sebanyak 9957 data. Hasil dari penelitian dengan menggunakan metode K-means Clustering dapat disimpulkan bahwa terdapat 3 cluster, dimana Cluster 0 merupakan film – film short movie hingga film – film layar lebar dengan rata – rata bergenre action 33% dan comedy 20%, cluster 1 merupakan film – film layar lebar hingga film biografi atau documenter dengan rata – rata bergenre action 37% dan drama 19%, dan cluster 2 merupakan film – film series atau short movie dengan rata – rata bergenre drama 32%, crime 24% dan action 22%.
Kata Kunci: Data Mining, K-Means Clustering, Netflix, Film, RapidMiner
Abstract −Netflix  has  become  a  major  icon  in  technological  developments  in  the  world  of  entertainment.  Advances  in information technology allow us to make it easier to access thousands of film and TV show titles. Netflix is  a subscription service that makes it easier for users to watch movies and TV shows without ads on devices connected to the Internet. With the increasing number of film and TV show titles, it makes it difficult for viewers to decide which film to watch. The K-Means Clustering method is used to analyze data from various film preference groups on Netflix. The results of this analysis can help users choose film recommendations based on the rating and genre they want. In this way, it will be easier for users to make choices for watching movies and TV shows. The dataset taken came from Kaggle with 9957 data. The results of research using the K-means Clustering method can be concluded that there are 3 clusters, where Cluster 0 is short films to feature films with an average of 33% action genre and 20% comedy, cluster 1 is films - feature films to biographical or documentary films with an average of 37% action genre and 19% drama, and cluster 2 is series or short films with an average of 32% drama genre, 24% crime and 22% action.
Keywords : Data Mining, K-Means Clustering, Netflix, Film, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  sudah  merubah  secara  drastis  kaidah  kita  menikmati  hiburan.  Layanan streaming  seperti  Netflix  kini  menjelma  sebagai  lambang  utama  peralihan  ini.  Kemajuan  dalam  teknologi informasi mempermudah masyarakat untuk melakukan akses ribuan acara TV dan film hanya dalam rumah dengan nyaman. Melalui era revolusi digital, Netflix dan platform serupa sudah menjadi sumber utama untuk memenuhi kebutuhan hiburan kita.
Netflix  merupakan  suatu  contoh  platform  streaming  video  terbesar  di  dunia,  yang  dibangun  di  Amerika Serikat sejak tahun 1997. Awal mula, platform ini fokus pada penyewaan DVD dengan pengiriman melalui pos. Akan tetapi, sejak tahun 2007, Netflix mengalami pertumbuhan yang cepat dan melapangkan layanannya menuju streaming video online. Netflix adalah layanan berlangganan yang memungkinkan anggotanya menonton film dan acara  TV  tanpa  iklan  melalui  perangkat  yang  terhubung  ke  Internet.  Dengan  Netflix,  pengguna  bisa  melihat tayangan favorit mereka di mana saja dan kapanpun mereka mau melalui smartphone, smart TV, tablet, PC, dan laptop [1] .
Keterlibatan  konsumen  yang  bertambah  besar,  bersamaan  dengan  hadirnya  tantangan  baru  untuk memberikan konten  yang sesuai dengan  kemauan  mereka,  mendorong kebutuhan akan analisis data  yang lebih mendalam.  Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  persepsi  tentang  popularitas  film  dapat  bervariasi  secara subjektif tergantung pada selera individu, kelompok, dan bagaimana data film dikelola di layanan Netflix. Dengan semakin banyaknya judul film dan acara TV membuat penonton kesulitan dalam menentukan pilihan film yang akan ditonton. Oleh karena itu diperlukan pengelompokkan film ke dalam beberapa  cluster agar dapat menjadi rekomendasi kepada para pengguna platform Netflix.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482
Data Mining adalah proses analisis suatu data guna mendeteksi pola  – pola pada sekumpulan data. Data mining adalah cabang atas kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Pada data mining, ada banyak metode yang bisa  digunakan  sebagai  alternatif  untuk  menyelesaikan  masalah,  tergantung  pada  pemanfaatannya,  termasuk prediksi, klarifikasi, klastering, dan estimasi [2].
Dalam  data  mining,  clustering  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  tujuan membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok.  Proses  clustering  ini  mengelompokkan  sekumpulan  data  ke  pada kelompok-kelompok  yang  mempunyai  kesamaan di dalam  satu  kelompok, sementara data  yang  tidak  memiliki kesamaan dimasukkan ke dalam kelompok yang berbeda [3].
Algoritma K-means kerap dipilih untuk pengelompokkan data karena kemudahan dan efisiensinya dalam mengelompokkan data ke dalam cluster-cluster yang signifikan. Algoritma ini diakui oleh IEEE sebagai salah satu algoritma data mining terkemuka karena keunggulannya dalam menganalisis data secara efektif [4].
Dalam penelitian ini, metode data mining yang akan dipakai untuk menyelesaikan masalah adalah metode KDD  (Knowledge  Data  Discovery).  KDD  adalah  pendekatan  penting  untuk  menggali  informasi  baru  yang tersembunyi  dalam  data  mentah.  Ini  merupakan  proses  sistematis  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola-pola berharga atau pengetahuan baru dari data yang tersedia [5].
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisa rekomendasi film popular yang banyak disukai oleh pengguna dengan metode clustering.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  pada  tahun  2022,  dimana  penelitian  yang mengangkat  dengan  tema  Rekomendasi  film  Netflix  menggunakan    k-means  clustering  dengan  collaborative filtering  dan  collaborative  filtering,  hasil  pengujian  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  k-means  clustering dengan  collaborative  filtering  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  prediksi  terbaik  sebesar  2.8466,  mendapatkan nilai MAE sebesar 0.5029, dan nilai RMSE sebesar 0.6354[6].
Penelitian  mengenai  rekomendasi  film  pada  platform  Netflix  juga  dilakukan  oleh  Mukhsinin  dkk  pada tahun  2024,  dimana  pada  penelitian  tersebut  menerapkan  metode  Decision  Tree,  penelitian  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.  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 [7].
Penelitian  mengenai  Rekomendasi  film  juga  dilakukan  oleh  Billah  dkk,  dimana  penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi film menggunakan kombinasi dari Collaborative Filtering, PCA, dan K-Means. Metode PCA diterapkan pada data agar waktu yang dibutuhkan saat proses clustering lebih cepat. Rata- rata kompleksitas waktu yang dihasilkan adalah 1.061282 [8]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan gambaran alur proses yang dilakukan pada penelitian. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  merupakan  langkah  –  langkah  dalam  tahapan  KDD  (Knowledge  Data  Discovery)  yang digunakan dalam penelitian, yakni sebagai berikut :
1. Data
Langkah pertama adalah mengumpulkan data melalui bermacam sumber yang valid dengan tujuan penelitian atau proses bisnis yang hendak dilakukan. Dataset ini didapatkan melalui sumber data Kaggle, dengan total 9957 dataset yang terkumpul.
2. Data Selection

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482
Menentukan  juga  menetapkan  data  mana  yang  mau  dipakai  pada  proses  klastering  dan  proses  KDD.  Data selection adalah pengambilan data dari sebuah dataset yang nantinya akan diolah [9].
3. Data Preprocessing
Bersihkan dan ubah data agar siap untuk dianalisis [10]. Mempersiapkan dan membersihkan data untuk proses pengklasteran dan analisis.
4. Data Transformation
Transformasi  data  sesuai  dengan  format  yang  dibutuhkan  adalah  Langkah  penting  dalam  pengolahan  data mining,  dimana  data  yang  tidak  sesuai  dengan  format  akan  disingkirkan  dan  menyisakan  data  yang  sesuai untuk digunakan [11].
5. Data Mining
Tahapan utama dari KDD ialah menggunakan teknik dan algoritma data mining untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau informasi berharga dari data yang telah dipersiapkan sebelumnya.
6. Evaluation
Tahap evaluasi ini menghasilkan model dan pola melalui teknik data mining, yang selanjutnya dievaluasi untuk menilai sejauh mana tujuan telah tercapai.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dipakai pada penelitian ini adalah jenis penelitian sekunder dimana sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data [12]. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan jenis public dataset dimana dataset diperoleh dari kaggle.

## 2.3 Tinjauan Pustaka
1. Data Mining
Data mining ialah proses penggunaan teknik-teknik pembelajaran mesin untuk secara otomatis menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan dari data [13]. Perkembangan data dimulai pada tahun 1960-an dengan sistem pengelolaan data yang masih primitif. Pada tahun 1970-an, pengelolaan data menjadi lebih terstruktur dengan adopsi  struktur  tabel  relasional.  Pada  periode  ini,  penggunaan  query,  antarmuka  pengguna  (user  interface), online transaction processing (OLTP), serta penerimaan, pengelolaan, dan penyimpanan data telah mengadopsi teknologi  yang lebih canggih [14]. Walaupun berakar pada pembelajaran  mesin dan statistika, data  mining juga  meluas  ke  beragam  bidang  ilmu  komputer  dan  disiplin  lainnya  seperti  jaringan,  lingkungan,  biologi, keuangan,  dan  bidang  lainnya  [15].  Oleh  karena  itu,  data  mining  mencakup  berbagai  disiplin  ilmu  seperti pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, statistik, dan manajemen basis data [16]. Karakteristik data mining, yaitu sebagai berikut [17]:
a. Data  mining  melibatkan  penemuan  informasi  yang  tersembunyi  dan  pola-pola  data  yang  data  yang sebelumnya tidak dikenali.
b. Data mining umumnya menggunakan data dalam skala besar untuk menghasilkan hasil yang lebih dapat diandalkan.
c. Data mining bermanfaat untuk membuat keputusan yang penting, terutama dalam strategi.
2. RapidMiner
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak  yang  kuat  untuk  ilmu  data  dan  pembelajaran  mesin.  Ini menyediakan  beragam  alat  untuk  persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi  [18].  RapidMiner menerima penghargaan dari Rexer Analytics Data Miner Survey sebagai salah satu perangkat lunak dengan rating  yang  paling  memuaskan.  Di  dalamnya  terdapat  aplikasi  yang  berdiri  sendiri  dalam  analisis  data  dan sebagai mesin data mining yang mencakup proses seperti perubahan data, memuat data, visualisasi data, dan metode  permodelan  data  [19].  Rapid  Miner  ini  memiliki  antarmuka  GUI  (Graphical  User  Interface)  yang mempemudah penggunaannya. Rapid Miner merupakan software sumber terbuka yang ditulis menggunakan bahasa  pemrograman  Java  dan  dilisensikan  di  bawah  GNU  Public  License,  sehingga  dapat  digunakan  pada berbagai sistem operasi [15].
3. Clustering
Clustering  adalah  proses  memilah  informasi  dalam  suatu  kumpulan  menjadi  sejumlah  kelompok  di  mana tingkat  kesamaan  informasinya  pada  suatu  kelompok  lebih  tinggi  dari  kesamaan  informasi  tersebut  atas informasi  pada  kelompok  lain  [20]. Tujuan  clustering  yakni  mengelompokkan  sejumlah  objek  atau  data  ke dalam kelompok atau cluster sedemikian rupa sehingga setiap cluster memuat data yang serupa atau memiliki kesamaan  sebanyak  mungkin  [21].  Tujuan  utamanya  adalah  agar  titik-titik  yang  berada  dalam  satu  cluster (intracluster) lebih mirip satu sama lain daripada dengan titik-titik dari cluster lain. Sebaliknya, titik data dari cluster yang berbeda (intercluster) memiliki perbedaan yang lebih jelas dibandingkan dengan titik data di dalam cluster yang sama [22]. Dengan metode ini, kita dapat mengidentifikasi apakah ada perbedaan yang signifikan antara  cluster  yang  terbentuk,  menjelajahi  profil  dan  karakteristik  dari  setiap  cluster  yang  dihasilkan,  serta mengevaluasi hubungan antara masing-masing objek dalam setiap cluster [18].
4. K-Means
Banyak aplikasi dalam Data Mining memanfaatkan algoritma K-Means karena algoritma klastering ini sering digunakan  dan  populer,  meskipun  terdapat  beberapa  algoritma  lain  yang  juga  dipakai.  K-Means  adalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
algoritma clustering yang bersifat iteratif. Tujuannya adalah guna mengelompokkan data ke dalam sejumlah klaster  yang  sudah  dipilih  sebelumnya  [23].  Algoritma  ini  mulai  dengan  menetapkan  nilai  awal  klaster  (K) secara acak sebagai centroid, yaitu titik pusat dari setiap klaster. Selanjutnya, algoritma menggunakan rumus Euclidean untuk menghitung jarak setiap data ke masing-masing centroid guna menentukan centroid terdekat. Selanjutnya, data dikelompokkan ke dalam klaster yang mempunyai centroid terdekat dengan masing-masing data.  Proses  ini  diulang  sampai  nilai  centroid  stabil,  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  lagi  perubahan  dalam klasifikasi  data  [7].  K-  Means  hanya  dapat  mengolah  data  yang  memiliki  atribut  numerik  [22].  Langkah- langkah pengelompokan data adalah [24][25]: a. Pilih jumlah klaster
b. Inisialisasi awal dan pusat klaster dilakukan secara random.
c. Setiap  data  ditempatkan  ke  pusat  klaster  terdekat  berdasarkan  jarak  antar  obyek.  Pada  tahap  ini  jarak dihitung  dengan  menentukan  kemiripan  atau  ketidakmiripan  data  dengan  metode  jarak  Euclidean (Euclidean Distance) dengan rumus seperti pada persamaan 1 :
d(x, y) =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)
dimana : d(x, y) = ukuran ketidakmiripan x i = ( x 1 , x 2 , …, x i ) yaitu variabel data y i = ( y 1 , y 2 , …, y i ) yaitu variabel pada titik pusat.
d. Hitung  pusat  klaster  yang  baru  dengan  keanggotaan  yang  baru  dengan  cara  menghitung  rata-rata  obyek pada klaster. Penghitungan bisa juga dengan menggunakan median.
e. Hitung kembali jarak tiap objek dengan pusat klaster yang baru, hingga klaster tidak berubah, maka proses pengklasteran selesai.
5. Netflix
Netflix ialah sebuah platform streaming video yang memungkinkan pengguna menonton acara televisi, film, dan  macam-macam  program  lainnya  secara  online  melalui  internet.  Layanan  ini  menggunakan  teknologi streaming yang memungkinkan pengguna untuk menonton video secara langsung tanpa perlu menanti proses pengunduhan. Netflix telah tumbuh sebagai suatu platform streaming terbesar di dunia dengan anggota dari berbagai  negara  dan  jumlah  keanggotaan  mencapai  jutaan.  Sebagai  hasilnya,  Netflix  berkomitmen  untuk meningkatkan terus kualitas layanan dan produk mereka, yang bisa diakses secara fleksibel dan mudah melalui platform inovatif yang populer di seluruh dunia [19] . Bukan hanya menanyangkan film atau series saja, namun juga memproduksi sendiri film atau series dengan tim produksi mereka [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Langkah pertama ialah mengumpulan data melalui bermacam sumber yang valid dengan tujuan penelitian atau proses bisnis  yang ingin dilancarkan. Dataset  ini diperoleh  dari Kaggle dengan total  sebanyak 9957 data. Data awal  pada  proses  data  mining  memiliki  atribut  seperti  “Title,  Year,  Certificate,  Duration,  Genre,  Rating, Description,  Stars,  Votes”.  Atribut  ini  akan  mempengaruhi  proses  data  mining  serta  membantu  mengurangi informasi yang tidak relevan atau noise, sehingga memudahkan interpretasi hasil dan pengambilan keputusan.
Tabel 1. Dataset Title Year Certifi cate Durati on Genre Rating  Description Stars Votes Cobra Kai (2018â€“ ) TV-14 30 min Action, Comedy, Drama 8.5 Decades after their 1984 All Valley Karate Tournament bout, a middle-aged Daniel LaRusso and Johnny Lawrence find themselves martial-arts rivals again. ['Ralph Macchio, ', 'William Zabka, ', 'Courtney Henggeler, ', 'Xolo MaridueÃ± a'] 177,03 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Title Year Certifi cate Durati on Genre Rating  Description Stars Votes The Crown (2016â€“ ) TV- MA 58 min Biograp hy, Drama, History 8.7 Follows the political rivalries and romance of Queen Elizabeth II's reign and the events that shaped the second half of the twentieth century. ['Claire Foy, ', 'Olivia Colman, ', 'Imelda Staunton, ', 'Matt Smith'] 199,88 5 Better Call Saul (2015â€“20 22) TV- MA 46 min Crime, Drama 8.9 The trials and tribulations of criminal lawyer Jimmy McGill before his fateful run- in with Walter White and Jesse Pinkman. ['Bob Odenkirk, ', 'Rhea Seehorn, ', 'Jonathan Banks, ', 'Patrick Fabian'] 501,38 4 Devil in Ohio -2022 TV- MA 356 min Drama, Horror, Mystery 5.9 When a psychiatrist shelters a mysterious cult escapee, her world is turned upside down as the girl's arrival threatens to tear her own family apart. ['Emily Deschanel, ', 'Sam Jaeger, ', 'Gerardo Celasco, ', 'Madeleine Arthur'] 9,773 Cyberpun k: Edgerunn ers (2022â€“ ) TV- MA 24 min Animati on, Action, Adventu re 8.6 A Street Kid trying to survive in a technology and body modification- obsessed city of the future. Having everything to lose, he chooses to stay alive by becoming an Edgerunner, a Mercenary outlaw also known as a Cyberpunk. ['Zach Aguilar, ', 'Kenichiro Ohashi, ', 'Emi Lo, ', 'Aoi YÃ»ki'] 15,413 The Sandman (2022â€“ ) TV- MA 45 min Drama, Fantasy, Horror 7.8 Upon escaping after decades of imprisonment by a mortal wizard, ['Tom Sturridge, ', 'Boyd Holbrook, ', 'Patton Oswalt, ', 116,35 8

## Journal of Information System Research (JOSH)
Title Year Certifi cate Durati on Genre Rating  Description Stars Votes Dream, the personificatio n of dreams, sets about to reclaim his lost equipment. 'Vivienne Acheampo ng'] Rick and Morty (2013â€“ ) TV- MA 23 min Animati on, Adventu re, Comedy 9.2 An animated series that follows the exploits of a super scientist and his not-so- bright grandson. ['Justin Roiland, ', 'Chris Parnell, ', 'Spencer Grammer, ', 'Sarah Chalke'] 502,16 Breaking Bad (2008â€“20 13) TV- MA 49 min Crime, Drama, Thriller 9.5 A high school chemistry teacher diagnosed with inoperable lung cancer turns to manufacturing and selling methampheta mine in order to secure his family's future. ['Bryan Cranston, ', 'Aaron Paul, ', 'Anna Gunn, ', 'Betsy Brandt'] 1,831,3 40 The Imperfect s (2022â€“ ) TV- MA 45 min Action, Adventu re, Drama 6.3 After an experimental gene therapy turns them into monsters, three twenty- somethings band together to hunt down the scientist responsible and force him to make them human again. ['Morgan Taylor Campbell, ', 'Italia Ricci, ', 'Rhianna Jagpal, ', 'IÃ±aki Godoy'] 3,123

## 3.2 Data Selection
Tahapan kedua adalah memilah data yang kosong, terisi sebagian, dan yang tidak diperlukan. Dari 9957 data kami membutuhkan 500 sample maka dari itu dari 9957 data diolah menggunakan pengambilan sampel acak sederhana sehingga mendapatkan hasil 500 data sesuai yang ingin digunakan dalam penelitian.

## 3.3 Data Preprocessing
Tahapan Ketiga adalah  memilah attribut  yang digunakan dalam algoritma K  – Means Clustering. Dari data set yang telah diperoleh maka untuk memenuhi clutering attribut yang akan digunakan “Title, Year, Duration, Rating, Votes, Genre”, dapat dilihat pada tabel 2 data Preprocessing
Tabel 2. Data Preprocessing
Title Year  Duration  Rating Votes Genre A Boy Called Christmas 2021 106 67 21273 Adventure

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482
Title Year  Duration  Rating Votes Genre A Knight's Tale 2001 132 69 186888  Action A Man Apart 2003 109 60 47628 Action A Prayer Before Dawn 2017 116 68 23669 Action A Very Long Engagement  2004 133 76 73958 Drama … … … … … … Young Royals 2021 50 83 30076 Drama Your Name. 2016 106 84 262352  Animation You're Next 2011 95 65 99371 Horror Zero Dark Thirty 2012 157 74 299829  Drama Zodiac 2007 157 77 536068  Crime

## 3.4 Data Transformation
Tahapan  keempat  ini  kami  mentranformasi  isi  dari  atribut  tittle,  year,  votes  dan  genre  dengan  kriteria  sebagai berikut.
1. Pada  tabel  3,  merupakan  transformasi  data  yang  diambil  dari  Judul  film  yang  disusun  sesuai  dengan  cara berurutan dengan cara ascending. Pada tabel 3, dapat dilihat terdapat 500 data film yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Data Judul Film Title Tranformasi Title A Boy Called Christmas 1 A Knight's Tale 2 A Man Apart 3 A Prayer Before Dawn 4 A Very Long Engagement 5 … … You’re Next 498 Zero Dark Thirty 499 Zodiac 500
2. Pada  tabel  4,  merupakan  transformasi  data  yang  diambil  dari  tahun  film  yang  disusun  sesuai  dengan  cara berurutan dengan cara ascending  yang dimulai dari tahun terkecil sampai terbesar. Pada tabel 4 terbagi menjadi 4 kategori tahun.
Tabel 4. Data Tahun Film Year Tranformasi Year 2000 - 2006 1 2007 - 2012 2 2013 - 2018 3 2019 - 2024 4
3. Pada tabel 5, merupakan transformasi data yang diambil dari votes film, dimana terbagi menjadi 3 kategori, yaitu: 1 untuk votes <100.000, 2 untuk votes >100.000 & <1.000.000, dan 3 untuk votes >1.000.000.
Tabel 5. Data Vote Votes Tranformasi Votes <100.000 1 >100.000 & <1.000.000 2 >1.000.000 3
4. Pada tabel 6, merupakan transformasi data yang diambil dari Genre film yang terbagi menjadi 14 kategori.
Tabel 6. Data Genre Film Genre Tranformasi Genre Action 1 Adventure 2 Animation 3 Biography 4 Comedy 5 Crime 6 Documentary 7

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482
Genre Tranformasi Genre Drama 8 Fantasy 9 Game-Show 10 Horror 11 Mystery 12 Sci-Fi 13 Thriller 14
5. Setelah mentranformasi isi atribut tittle, year, votes dan genre, maka didapatkan hasil data set seperti berikut supaya dapat diolah oleh algoritma K – Means Clustering, yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Transform Dataset Title  Year  Duration  Rating  Genre  Votes 1 4 106 67 1 2 2 1 132 69 2 1 3 1 109 60 1 1 4 3 116 68 1 1 5 1 133 76 1 8 … … … … … … 496 4 50 83 1 8 497 3 106 84 2 3 498 2 95 65 1 11 499 3 157 74 2 8 500 2 157 77 2 6
Pada tabel 7, merupakan bentuk transform dataset dengan atribut tittle, year, duration, rating, genre, dan votes.

## 3.5 Data Mining
Pada  tahap  kelima  ini,  kita  akan  mengeksekusi  data  memakai  algoritma  clustering  K-Means  dengan  bantuan software RapidMiner. Hal pertama yang dikerjakan pada algoritma K-means adalah menentukan jumlah cluster (K Cluster). Lalu, menentukan centroid secara acak disesuaikan dengan jumlah K cluster yang sudah ditentukan. Dalam  penelitian  ini,  nilai  K  cluster  yang  digunakan  ialah  3  K  cluster  sehingga  nantinya  akan  dikelompokkan sebanyak 3 cluster. Berikut pengolahan dataset menggunakan rapidminer dengan algoritma K – Means Clustering, yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pengolahan Dataset.
Pada gambar 2 merupakan pengolahan dataset menggunakan rapidminer.

## 3.6 Evaluation
Tahap  keenam  ini  merupakan  hasil  dari  data  mining  yang  telah  dilakukan  menggunakan  rapidminer  dengan algoritma K – Means Clustering.

## Gambar 3. Model Cluster
Gambar  3,  merupakan  hasil  pengolahan  data  set  menggunakan  Rapidminer,  dimana  pengolahan menghasilkan 3(tiga) cluster model, Cluster 0 sebanyak 316 items, Cluster 1 sebanyak 134 items dan Cluster 2 sebanyak 50 items.
Tabel 8. Model Cluster Attribute Cluster 0  Cluster 1  Cluster 2 Year 3.209 3.200 3.480

## Journal of Information System Research (JOSH)
Attribute Cluster 0  Cluster 1  Cluster 2 Duration 102.620 137.358 50.500 Rating 63.351 71.097 74.940 Genre 1.285 1.485 1.160 Votes 4.044 4.112 5.260
Pada Tabel 8, merupakan model cluster dari 5 attribute yang menghasilkan 3 cluster, yaitu cluster 0, cluster 1 dan cluster 2.
Gambar 4. Performance Vector
Pada gambar 4, merupakan hasil Performance vector hasil olah data menggunakan Rapidminer.
Gambar 5. Hasil Visual dari Clustering RapidMiner
Gambar 5 merupakan hasil dari pengelolaan menggunakan rapidminer, yang terbagi menjadi 3 cluster, yaitu: 1. Cluster 0 (Biru) adalah  film-film  yang berdurasi dari 78  menit  hingga 121  menit, rating  dari 33 hingga 89. Berikut list film dari cluster_0.
Tabel 9. Cluster_0 Title Year  Duration  Rating Votes Genre Cluster American Psycho 2000 102 76 598117 Crime cluster_0 The Emperor's New Groove  2000 78 74 203092 Animation cluster_0 Jurassic Park III 2001 92 59 321937 Action cluster_0 Legally Blonde 2001 96 64 216974 Comedy cluster_0 Serendipity 2001 90 68 113554 Comedy cluster_0 … … … … … … … The Man from Toronto 2022 110 58 43867 Action cluster_0 The Sea Beast 2022 115 71 36407 Animation cluster_0 The Tinder Swindler 2022 114 71 64227 Documentary cluster_0 The Weekend Away 2022 89 56 23932 Crime cluster_0 Windfall 2022 92 57 22612 Crime cluster_0
2. Cluster 1 (Hijau) adalah film-film yang berdurasi dari 118 menit hingga 236 menit, rating dari 38 hingga 91. Berikut list film dari cluster_1.
Tabel 10. Cluster_1 Title Year  Duration  Rating Votes Genre Cluster Gladiator 2000 155 85 1481531 Action cluster_1 A Knight's Tale 2001 132 69 186888 Action cluster_1 Spirited Away 2001 125 86 75118 Animation cluster_1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1392−1402 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5482
Title Year  Duration  Rating Votes Genre Cluster The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring 2001 178 88 1844055 Action cluster_1 Spider-Man 2002 121 74 809904 Action cluster_1 … … … … … … … Major 2022 150 82 25431 Action cluster_1 Purple Hearts 2022 122 67 32797 Drama cluster_1 RRR 2022 187 80 107203 Action cluster_1 The Bubble 2022 126 47 23324 Comedy cluster_1 The Woman in the House 2022 208 64 44195 Comedy cluster_1
3. Cluster 2 (orange) adalah film-film yang berdurasi dari 40 menit hingga 80 menit, rating dari 40 hingga 90. Berikut list film dari cluster_2.
Tabel 11. Cluster_2 Title Year Duration Rating Votes Genre Cluster NCIS 2003 60 78 145896 Action cluster_2 Grey's Anatomy 2005 41 76 303617 Drama cluster_2 Hell's Kitchen 2005 42 71 20887 Game-Show cluster_2 NCIS: Los Angeles  2009 43 67 53571 Action cluster_2 Blue Bloods 2010 43 77 40037 Crime cluster_2 … … … … … … … Archive 81 2022 60 73 48309 Drama cluster_2 First Kill 2022 60 64 25843 Drama cluster_2 Pieces of Her 2022 52 63 25208 Crime cluster_2 Resident Evil 2022 60 40 39033 Action cluster_2 Vikings: Valhalla 2022 51 72 37571 Action cluster_2

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian mengenai rekomendasi film di Netflix menggunakan metode K-Means Clustering, dapat disimpulkan bahwa Cluster 0 merupakan film – film short movie hingga film – film layar lebar dengan rata – rata bergenre action 33% dan comedy 20%, cluster 1 merupakan film – film layar lebar hingga film biografi atau documenter dengan rata – rata bergenre action 37% dan drama 19%, dan cluster 2 merupakan film – film series atau  short  movie  dengan  rata  –  rata  bergenre  drama  32%,  crime  24%  dan  action  22%.  Dengan  ini  dapat memudahkan para pengguna supaya dapat memilih film dengan preferensi yang sedang diinginkan dan terdapat juga rating dan genre sebagai bahan pertimbangan dalam memilih. Metode K-Means Clustering efektif digunakan untuk  mengelompokkan  film  berdasarkan  preferensi  pengguna.  Dengan  cara  ini,  pengguna  dapat  diberikan rekomendasi film yang lebih relevan dan sesuai dengan minat.

## REFERENCES
[1] I.  Fitrianti,  A.  Voutama,  and  Y.  Umaidah,  “Clustering  Film  Populer  Pada  Aplikasi  Netflix  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means Dan Metode CRISP-DM,” JTSI (Jurnal Teknol. Sist. Informasi), vol. 4, no. 2, pp. 301–311, 2023.
[2] A. S. Lubis, T. Tugiono, and H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier  Berganda,”  J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD),  vol.  1,  no.  6,  pp.  888–897,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i6.5732.
[3] S. Setyaningtyas, B. I. Nugroho, and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka Sistematis Pada Data Mining: Studi Kasus Algoritma K- Means Clustering,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022.
[4] N. Suarna, N. Hidayah, and W. Prihartono, “Pengelompokan Data Film Pada Netflix Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 6, pp. 3834–3842, 2023.
[5] Khoirunnisa  Hamidah  and  A.  Voutama,  “Analisis  Faktor  Tingkat  Kebahagiaan  Negara  Menggunakan  Data  World Happiness Report dengan Metode Regresi Linier,” Explor. IT J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform., vol. 15, no. 1, pp. 1– 7, 2023, doi: I https://doi.org/10.35891/explorit.
[6] M. T. M. Ramadhan and E. B. Setiawan, “Netflix Movie Recommendation System Using Collaborative Filtering With K-Means  Clustering  Method  on  Twitter,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  4,  pp.  2056–2063,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4571.
[7] D. A. Mukhsinin, M. Rafliansyah, S. A. Ibrahim, R. Rahmaddeni, and D. Wulandari, “Implementasi Algoritma Decision Tree  untuk  Rekomendasi  Film  dan  Klasifikasi  Rating  pada  Platform  Netflix,”  MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 570–579, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1255.
[8] M.  Billah,  M.  A.  Zartesya,  and  D.  S.  Prasvita,  “Penerapan  Collaborative  Filtering,  PCA  dan  K-Means  dalam Pembangunan  Sistem  Rekomendasi  Ongoing  dan  Upcoming  Film  Animasi  Jepang,”  in  Senamika  (Seminar  Nasional Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya),  2021,  no.  April,  pp.  579–587,  [Online].  Available:

## Journal of Information System Research (JOSH)
https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/1318/1089.
[9] F. Alghifari and D. Juardi, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[10]  N. Novitasari, N. D. Nuris, and R. Herdiana, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering Data Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Kota/Kabupaten di Jawabarat menggunakan Rapidminer,” J. Inform. Terpadu, vol. 9, no. 1, pp. 68– 73, 2023, doi: 10.54914/jit.v9i1.660.
[11]  A. Amna et al., Data Mining, Pertama. Padang, Sumatera Barat: PT Global Eksekutif Teknologi, 2023.
[12]  P. R. Andini, “Pengaruh Konten pada Official Akun TikTok Ruangguru terhadap Prestasi Belajar Followers,” J. Janaloka, vol. 1, no. 1, pp. 15–24, 2023, [Online]. Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/janaloka/article/view/7022.
[13]  H. Pratiwi, S. S. Handajani, and R. Respatiwulan, Clustering dan Penerapannya Dalam Bidang Seismologi. Yogyakarta: Deepublish, 2021.
[14]  U. Sa’adah, M. Y. Rochayani, D. W. Lestari, and D. A. Lusia, Kupas Tuntas Algoritma Data Mining dan Implementasi Menggunakan R. Universitas Brawij, 2021.
[15]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[16]  A. Z. Siregar, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa Baru,” Kesatria    J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  dan  Manajemen),  vol.  2,  no.  3,  pp.  133–137,  2021,  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/73.
[17]  J. Hutagalung, Kombinasi K-Means Clustering dan Metode Moora. Yogyakarta: Deepublish, 2021.
[18]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and A.  Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk Analisa  Penjualan  Pada  Toko  OJ  Cell,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  101–104,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.
[19]  F. Zafira, B. Irawan, and A. Bahtiar, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Stok Barang Dengan Metode K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 156–161, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8319.
[20]  I. Nuryani and D. Darwis, “Analisis Clustering Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means,” in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 190–211.
[21]  L. Muflikhah, D. E. P. Ratnawati, and R. R. Mardi, Data Mining. Malang: UB Press, 2018.
[22]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining dan Penerapan. Deepublish, 2020.
[23]  R. T. Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[24]  M. Wahyudi, M. Masitha, R. Saragih, and S. Solikhun, Data Mining : Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K- Medoids Clustering, Pertama., vol. 01. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[25]  S. Witanto, D. E. Ratnawati, and S. Anam, “Pengelompokan Fungsi Aktif Senyawa Data SMILES (Simplified Molecular Input  Line  Entry  System)  Menggunakan  Metode  K-Means  Dengan  Inisialisasi  Pusat  Klaster  Menggunakan  Metode Heuristic O (N LogN),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 702–707, 2019.
[26]  I. V. O. Situmeang, “Terpaan Media Streaming Netflix Dan Kualitas Aplikasi Netflix Terhadap Keputusan Penggunaan (Survei Pada Gen Z Di Perumahan Citra Gran, Cibubur),” IKRAITH-HUMANIORA J. Sos. dan Hum., vol. 6, no. 1, pp. 160–174, 2022, [Online]. Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-humaniora/issue/archive.