## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Implementasi Machine Learning Untuk Rekomendasi Film Di Imdb Menggunakan Collaborative Filtering Berdasarkan Analisa
Sentimen IMDB
1 Maylida Izattul Wardah, * 2 Syahrizal Dwi Putra
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul
Jl. Arjuna Utara No.9 Duri Kepa, Kec. Kb. Jeruk, Kota Jakarta barat
Email: maylidaww@gmail.com@email.com , syahrizal.dwi@esaunggul.ac.id
Received: May 26, 2022, Revised: June 28, 2022, Accepted: July 25, 2022

## Abstrak
Perkembangan industri perfilman di dunia sangat berkembang pesat. IMDB adalah website yang telah lama digunakan  untuk  menyajikan  informasi  dan  berbagi  opini  antar  penikmat  film  yang  ada  di  seluruh  dunia, tanggapan  mereka  menjadi  tolak  ukur  kesuksesan  dari  sebuah  film  terdapat  banyak  judul  film,  yang menyebabkan penonton kesulitan dalam memilih film. Meskipun dengan klasifikasi genre yang telah ada di website  IMDB, tetapi klasifikasi ini terbilang cukup umum karena masih belum dapat mengatasi preferensi genre  dari  penonton  yang  berbeda-beda,  seperti  penonton  dengan  preferensi  film  yang  memiliki  genre comedy  dengan  sedikit  bumbu  romance,  tentu  akan  berbeda  hasilnya  dengan  film  dengan  genre  comedy dengan  bumbu  action,  banyak  jenis  genre  film  yang  siap  dtonton,  tetapi  banyak  pengguna  atau  user  yang kebingungan film apa yang akan di tonton. Oleh karena itu dibutuhkan sistem untuk merekomendasikan film agar  sesuai  dengan  yang  pelanggan  atau  user  inginkan.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menerapkan  teknologi komputersasi dalam menganalisa rekomendasi film dengan Collaborative Filtering yaitu metode User-based Filtering dan Item-based Filtering untuk mencari kesamaan dan memprediksi item dan juga analisa sentmen untuk  melihat  hasil  ulasan  dan  mengklasifikasi  komentar  dari  komentar  pengunjung  IMDB  menggunakan Naive Bayes Classifier
Kata kunci: perfilman, metode User-based Filtering dan Item-based Filtering, Naive Bayes Classifier.
Abstract – The development of the film industry in the world is growing rapidly. IMDB is a website that has long been used to provide information and share opinions among moviegoers around the world, they are a benchmark for the success of a film. Even with the genre classification that already exists on the IMDB site, this  classification  is  quite  general  because  it  still  cannot  cope  with  the  genre  preferences  of  different audiences,  such  as  viewers  with  film  preferences  that  have  a  comedy  genre  with  a  little  romance  spice,  of course  the  results  will  be  different  from  those  of  the  audience.  films  with  the  comedy  genre  with  action spices,  many  types  of  films  are  ready  to be watched,  but  many users  or  users  confuse  what  films  to  watch. Therefore, a system is needed to recommend films to suit the customer or what the user wants. In this study, the authors apply computerized technology in analyzing film recommendations with Collaborative Filtering, namely  User-based  Filtering  and  Item-based  Filtering  methods  to  find  similarities  and  predict  items and  also  analyze  senders  to  see  the  results  of  reviews  and  classify  comments  from  IMDB  visitors  using Naive Bayes Classifiers

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Keywords: the film, User-based  Filtering  and  Item-based  Filtering  methods, Naive Bayes Classifiers

## 1 Pendahuluan
Film  merupakan  salah  satu  dunia  hiburan  yang  sangat  digemari  oleh  masyarakat  di  indonesia. Dikarenakan  dengan  semakin  ramainya  penggemar  film,  baik  film  Asia  maupun  film  Barat.  Maka  timbul pemikiran untuk mengembangkan informasi  seputar dunia industri perfilmanIMDb ( www.imdb.com ) Situs film  yang  memiliki  database  film  yang  lengkap  dan  menyediakan  beberapa  fasilitas,  antara  lain  untuk pencarian film dan dapat juga memberikan rekomendasi film. Rekomendasi film yang diberikan oleh IMDb adalah rekomendasi film berdasarkan keterkaitan film yang disukai oleh penonton
Permasalahan  yang  muncul  terkadang  para  penggemar  film  mengalami  kebingungan  saat  mencari dan mendapatkan informasi film di internet. Penggemar film terkadang mencari informasi film di beberapa situs  untuk  dibandingkan,  terutama  pada  bagian  rekomendasi  film,  padahal  rekomendasi  yang  dihasilkan terkadang berbeda.
Berdasarkan permasalahan yang ada penelitian ini dilakukan untuk menciptakan sebuah rekomendasi dengan Collaborative Filtering berdasarkan Sentiment Analysis IMDb. rekomendasi akan memunculkan film yang  dipilih  oleh  user  atau  rekomendasi  dari  genre  film  yang  sering  dilihat  berdasarkan  nilai  rating  dan ulasan yang sudah ada.

## 1.1
Identifikasi Masalah
Berdasarkan Latar Belakang maka permasalahan  yang akan diindefikasikan untuk penelitian ini yaitu:
1. Bagaimana penerapan metode Collaborative Filtering dalam sebuah sistem rekomendasi
?
2. Bagaimana cara menilai kecocokan rekomendasi film menggunakan User-based filtering dan Item-based filtering ?
3. Bagaimana tingkat akurasi film menggunakan metode MAE dan RMSE ?
4. Bagaimana melakukan analisa sentiment berdasarkan komentar pengunjung film ?

## 1.3 Tujuan Tugas Akhir
Adapun tujuan penulis membuat penelitian ini selain untuk memenuhi Tugas  Akhir yaitu:
1. Membangun sistem rekomendasi dengan metode Collaborative Filtering
2. Mengetahui tingkatan kecocokan rekomendasi film yang dibuat dengan User-based Filtering dan Item-based Filtering
3. Mengetahui akurasi  sistem  rekomendasi  film  menggunakan Algoritma MAE dan RMSE
4. Melakukan analisa sentiment berdasarkan komentar pengunjung film
1.4 Adapun tujuan penulis membuat penelitian ini selain untuk memenuhi Tugas Akhir yaitu:
1. Mengetahui tingkatan kecocokan sistem rekomendasi film  yang  dibuat  dengan review  film yang dibaca user
2. Membangun sistem rekomendasi dengan
3. Mengetahui akurasi  sistem  rekomendasi  film menggunakan metode Pearson Correlation
4. Mengetahui klasifikasi komentar positif dan negatif
2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
2.1 Sistem Rekomendasi

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 1: Contoh sistem rekomendasi film pemfilteran kolaboratif Sistem  Rekomendasi  adalah  suatu  program  yang  melakukan  prediksi  sesuatu  item,  seperti rekomendasi film, musik, buku, berita dan lain sebagainya yang menarik user (Scafer et al., 2001). rekomendasi  film,  musik,  buku,  berita  dan  lain  sebagainya  yang  menarik  user  (Scafer  et  al.,  2001). Sistem  ini  berjalan  dengan  mengumpulkan  data  dari  pengguna  secara  langsung  maupun  tidak.  Sistem  ini awalnya  merupakan  metode  penyaringan  informasi  atau  information  filtering,  sebuah  metode  untuk menyaring informasi sebagai akibat dari terlalu banyaknya informasi di internet dan media (Hidayat, 2007).

## 2.2 Collaborative Filtering
Collaborative  Filterng  merupakan  sebuah  metode  dalam  membuat  prediksi  dengan  cara  menyaring informasi  item  dari  opini  orang  lain.  Fokus  utama  dalam  sistem  rekomendasi  collaborative  filtering  adalah untuk memanfaatkan riwayat opini pengguna aktif lain untuk memprediksi item yang mungkin akan disukai atau  diminati  oleh  seorang  penguna.  Implementasi  yang  paling  sederhana  dari  pendekatan  ini  adalah membuat  rekoendasi  kepada  pengguna  aktif  berdasarkan  item  yang  disukai pengguna  ;lain dengan riwayat selera yang serupa(Ricci et.al.,2011)
2.1.1 User-based Filtering
Gambar 1 . Algoritma User-Based Collaborative Filtering User-based  filtering  mengasumsikan  bahwa  cara  untuk  menemukan  item  yang  menarik  bagi  user tertentu adalah dengan mencari user lain yang memiliki minat yang sama. Jadi, pada walanya User- based filtering mencoba untuk menemukan user lain berdasarkan pada user similarity dan kemudian setiap nilai rating dari user lain akan dijadikan bahan rekomendasi bagi user aktif (Yu, 2015).
2.2.2 Item-based Filtering
Gambar 2. Algoritma Item-Based Collaborative Filtering

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tujuan dari Item-based filtering adalah mencari pola pemberian rating terhadap sebuah item dan  kemudia  mencoba  memprediksi  rating  yang  akan  diberikan  seorang  pengguna  terhadap  item lain. Contohya Eric menyukai film “Forrest Gump” dan “Wall-E”. Namun dia belu menonton film. “Titanic”. Maka Eric melihat bahwa justin dan Kevin sudah memberikan peringkat yang sama pada film “ Titanic” dengan dua film sebelumya, maka Eric menyimpulkan bahwa dia juga akan meyukai film “Titanic” (Ricci at.al., 2011),

## 2.3 Similarity
Similarity adalah suatu metode pada machine learning yang berfungsi untuk menghitung kemiripan antara  2  data  atau  lebih.  Perhitungan  similarity  meggunakan  metode  algoritma  seperti  pearson  correlation, cosine similarity, jaccard similarity, dan masih banyak lagi.

## 2.3.1  Pearson Correlation
Pearson Correlation adalah salah satu algoritma yang biasa digunakan dalam menghitung similarity antara  user  satu  dengan  user  lainnya.  Korelasi  (correlation)  adalah  sebuah  teknik  pengukuran  yang menentukan kedekatan hubungan antara dua himpunan bilangan yang berbeda.  Perhitungan  korelasi memiliki  syarat  dimana  himpunan  bilangan  yang  dihitung harus memiliki urutan yang tetap dan berpasangan satu dengan lainnya antar kedua himpunan
3 Metode Penelitian (or Research Method)
Metode  Penelitian  adalah  langkah  atau  proses  dalam  penelitian  seperti  pengumpulan  data  yang dibutuhkan,  wawancara  dan  observasi  yang  digunakan,  beberapa  metode  yang  dapat  membantu  dalam penulisan  ini. Diantaranya adalah  sebagai berikut:
a. Menentukan Topik
Pada  tahap  ini  penulis  akan  menentukan  topik  yang  akan  di  kerjakan  oleh  penulis,  dan  juga menentukan  apa  saja  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk  membantu  penulis  untuk  menyelesaikan pengerjaan tugas akhir ini.
b. OBSERVASI
Teknik  observasi  dilakukan  dengan  cara  datang  secara  online  ke  website  IMDB  yang  akan dikunjungi, untuk mengamati objek-objek penelitian yang ingin di teliti.
c. Web Scrapping
Setelah  melakukan  observasi,  penulis  juga  melakukan  scrapping  Data  dari  website  IMDb.com menarik beberapa data  yang  akan dibutuhkan. Hasil dari proses  scrapping ini  kedalam format CSV atau xlxs dengan begitu data dapat mudah digunakan untuk keperluan analisis data d. Studi Kepustakaan
Tahapan ini melakukan penggalian data dan pengumpulan informasi dengan cara mempelajari serta memahami sebuah literatur yang berkaitan dengan penelitian ini berupa buku dan jurnal artikel, agar menjadi bahan referensi untuk pembuatan tugas akhir ini.
e. Metode Analisis Data
Peneliti  melalukan  analisis  data  menggunakan  metode  user-based  dan  item-based  filtering  untuk rekomendasi  film  serta  sentiment  analysis  untuk  mengetahui  nilai  ulasan  dari  pengguna. Collaborative  Filtering digunakan untuk mengetahui prediksi rating film pada semua pengguna dan juga  Analisa  Sentimen  digunakan  untuk  mengklasifikasi  komentar  user  menggunakan  naive  bayes classifer

## f. Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Proses  collaborative  filtering  ditanamkan  pada  salah  satu  laman  dari  sistem  rekomendasi  ini  dan disimpan  dalam  basisdata  guna  mendapatkan  hasil  yang  otomatis,  kemudian  hasil  tersebut  akan dipanggil  dalam  bentuk  tabel  matrix.  Untuk  dapat  dilakukan  perhitungan,  dibutuhkan  beberapa  data sampel 5 objek wisata dan pengguna yang memberikanrating di objek wisata,seperti terlihat pada tabel 1:

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 1. Rating pengguna No Nama Film Pengguna 1  Pengguna 2  Pengguna 3  Pengguna 4 Pengguna 5 1 Minions: The Rise of Gru 5 4 5 4 2 The Walking Dead 4 4 4 3 Blue Bloods 3 3 4 4 La casa de papel 4 2 4 5 Friends 5 4 4
Algoritma collaborative filtering selanjutnya akan melakukan perhitungan tingkat kemiripan setiap objek wisata dengan menggunakan metode pearson correlation. Intput data yang digunakan adalah rating  dari  pengguna.  Output  dari  perhitungan  tersebut  berupa  nilai  kemiripan  dari  objek  film pertama dan film kedua dibandingkan. Sehingga dihasilkan:
Tabel 2. Hasil perhitungan kemiripan Penggu na Film 1 Film 2 Kemirip an User 1 User 2 Minions: The Rise of Gru Blue Bloo ds -1,25 User 1 User 4 Minion s: The Rise of Gru Blue Bloo ds 0,75 ... ... ... ...
Setelah dilakukan proses kemiripan, metode weight sum dilakukan untuk mencari kemiripan dari objek film dan  rating  dari objek film  terrsebut. Output dari perhitungan  tersebut  akan  menghasilkan  prediksi nilai rating dari seorangpengguna terhadap objek tertentu film dengan menggunakan persamaan (2.4), dimana nilai prediksi tertinggi akanberada di posisi pertama, seperti yang didapat pada tabel.
Tabel 3 Prediksi rating Pengguna Objek Prediksi User 4 Minions: The Rise of Gru 4 User 4 Blue Bloods 4 User 4 La casa de papel  3 User 2 La casa de papel  3
Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses sentimen analisis untuk mengetahui nilai dari ulasan dari pengguna. Tahapan awal dari dalam sentiment analisis akan yang digunakan pada K-Nearest neighbors adalah  text  prepocessing,  terdapat  tiga  tahapan  prepocessing:  tokenizing,  filtering,  dan  stemming. Proses tokenizing merupakanproses pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Selain itu, spasi digunakan untuk memisahkan antar kata tersebut, seperti ditunjukkan pada tabel 4.

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 4. Proses sentiment analisis sebelum dan sesudah N o Dokum en Hasil text prepocessing 1 Nothing too impressive or new.. Te scenes look contrived. Learning kung-fu scenes were an utter waste of time. Too slapstick even for kids. Hope there will be a better storyline next time. Nothing too impressive.. Te scenes look contrived. Learning kung-fu scenes were an utter waste of time. Too slapstick even for kids 2 The stories, the characters, the way it changes from fighting zombies to fighting humans and back to zombies. Darryl, Michone and of course Rick are my favourite The stories, the characters, the way it changes from fighting zombies to fighting humans and back to zombies. 3 I don't like the show anymore. Gone full woke. It's a reflection of society and society sucks. Cancel the show. I don't like the show Gone full woke reflection of society and society sucks. 4 Female inspectors is dumb . Robber keep coming front of her she don't use her brain. . Don't waste your time with this series I'm in season 1 episode 3 I'm already bored. Female inspectors is dumb . Robber keep coming front of her she don't use her brain. . Don't waste your time with this series 5 Even in 2019 it is very funny. A really great show. Must watch 2019 it is very funny. A really great show. Must watch
Dari  tabel  tersebut,  terdapat  proses  tokenizing  dengan  menghilangkan  karakter  selain  ‘a’  sampai dengan  ‘z’  yangdianggap  sebagai  delimiter  dan  mengubah  kalimat  tersebut  menjadi  potongan  string kata  penyusunnya.  Selanjutnya  proses filtering  dijalankan  untuk  mengeliminasi  kata-kata  yang  kurang penting  seperti  kata  ‘untuk’  pada  ulasan  nomor  1,  kata  ‘disini’,  ‘selain’,  ‘itu’,  ‘agak’,  pada  ulasan lainnya.  Dan  dilanjutkan  dengan  proses  stemming  guna  mentransformasi  kata-kata  yang  terdapat dalam suatu dokumen ke kata-kata akarnya (dasar) dengan menggunakan aturan-aturan tertentu, seperti menghilangkan imbuhan pada kata’tempatnya’ menjadi ‘tempat’, ‘menyebabkan’ menjadi ‘sebab’ dan lain sebagainya..

## g. Kesimpulan
Proses perhitungan rekomendasi objek parawisata menggunakan metode collaborative filtering berhasil dilaksanakan  dan  diimplementasikan  pada  objek  film.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rating,  setiap pengguna  dapat  melihat  rekomendasi  objek  film  yang  terbaik  dan  layak  untuk  dikunjungi  terlebih dahulu.  Begitu  pula  dengan  melihat  hasil  ulasan  menggunakan  sentimen  analisis,  sistem  rekomendasi memberikan hasil yang terbaik dari perhitungan sentiment analisis menggunakan k-nearest neighboor. Kedua  metode  ini  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  jika  objek  wisata  yang  dijadikan  sebagai variabel  diperbanyak  sebanyak  mungkin  dan  setiap  objek  film  mendapatkan  rating-rating  dari  setiap pengguna.  Begitu  juga  dengan  prinsip  sentiment  analisis,  makin  banyak  ulasan  yang  diolah  maka sistem akan merekomendasikan objek film terbaik.

## Referensi (Reference)

## Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
[1]  Albertus  Bayu  Aji  Priyono  (2016).  Performa  Apriori  dan  Collaborative  Filtering  untuk  Sistem Rekomendasi(Studi Kasus: Rumah Sakit Yukum Medical Centre). Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
[2].  Muhammad  Fajriansyah,  dan  Putra  Pandu  Adikara,  dan  Agus  Wahyu  Widodo  (2016). Sistem Rekomendasi  Film  Menggunakan  Content  Based  Filtering (Studi  Kasus:  IMDb). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Kompute , 6, 2188-2199
[3].  Ampazis  N.  “.Collaborative  Filtering  via  Concept  Decomposition  on  the  Netflix  Dataset  “,
ECAI Workshop on Recommender Sistem. Pp. 26-30, Greece 2008 [4]. Tren
Positif Film
Indonesia
| Indonesia.go.id (2019).
Available at: https://indonesia.go.id/ragam/seni/sosial/tren-positif-film-indonesia (Accessed: 28 Desember 2021
[5].  Witta  Listiya  Ningrum.  Pendekatan  Deep  Learning  untuk  Sistem  Rekomendasi  Review  Film. https://docplayer.info/195391461-Pendekatan-deep-learning-untuk-sistem- rekomendasi-review-film.html
[6].  Reddy,  S.  R.  S.  et  al.  (2019).  ‘ Content  -  Based  Movie  Recommendation  System  Using  Genre Correlation ’, in Satapathy, S. C., Bhateja, V., and Das, S. (eds) Smart Intelligent Computing and Applications . Singapore: Springer Singapore, pp. 391 – 397
[7]. Badan Pusat
Statistik.
(2012, Februari) BPS. [Online]. Available:
http://www.bps.go.id/index.php/istilah/357.  Collaborative  Filtering:  Creating  the  Best Teams Ever.(2017,Februari)Maurits van der Goes [Online].Available:https://neo4j.com/blog/collaborative-filtering-creating-teams/