## Rancang bangun sistem rekomendasi pemilihan drama korea dengan metode content-based filtering
Design  of  a  korean  drama  selection  recommendation  system using the content-based filtering method
Jamilatun Safitri*, Vihi Atina, Nugroho Arif Sudibyo
* Jurusan Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa, Surakarta, Indonesia
INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History: Submission: 20-06-2024 Revised: 12-07-2024 Accepted: 19-07-2024
Kata Kunci : content-based filtering; cosine similarity; drama Korea; prototype; sistem rekomendasi.
Keywords: content-based filtering; cosine similarity; korean drama; prototype; recommendation system .
* Korespondensi: Jamilatun Safitri
202030335@mhs.udb.ac.id
Drama  Korea  telah  menjadi  salah  satu  hiburan  yang  sangat  populer  di berbagai  belahan  dunia,  termasuk  di  Indonesia.  Alasan  utama popularitasnya  adalah  alur  cerita  yang  menarik  dan  keberagaman  jenis drama.  Namun,  banyaknya  pilihan  drama  yang  menarik  justru  sering membuat  penonton  bingung  menentukan  drama  mana  yang  harus ditonton terlebih dahulu. Akibatnya, penonton sering kali merasa kecewa karena  memilih  drama  yang  tidak  sesuai  dengan  preferensi  penonton. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah sistem rekomendasi yang dapat  membantu  penonton  dalam  memilih  drama  yang  sesuai  dengan preferensi  pribadi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  rancang bangun  sistem rekomendasi pemilihan drama Korea dengan  menerapkan metode content-based  filtering .  Metode  ini  dipilih  karena  mampu menganalisis kesamaan antara drama berdasarkan konten, sehingga dapat memberikan  rekomendasi  yang  lebih  tepat dan sesuai  dengan  preferensi penonton.  Untuk  pengembangan  sistem  menggunakan  metode  prototype dengan  5  tahapan  yaitu  komunikasi,  perencanaan  cepat,  melakukan pemodelan, melakukan konstruksi, dan penyerahan hasil. Hasil penelitian ini adalah rancangan sistem rekomendasi pemilihan drama Korea dengan 5  atribut  pencarian  antara  lain  genre/jenis  drama,  penulis,  sutradara, penayangan,  dan  aktor  utama.  Berdasarkan  25  data  sampel  dan memasukkan kriteria  drama  yang diinginkan,  sistem akan memberikan 5 rekomendasi  drama  Korea  dengan  nilai  kemiripan  paling  tinggi.  Drama dengan  nilai  kemiripan  tertinggi  akan  ditampilkan  sebagai  hasil rekomendasi  drama.  Dalam  penelitian  ini  diperoleh  nilai  kemiripan tertinggi sebesar 0,6 untuk drama Korea berjudul A Time Called You .

## ABSTRACT
Korean  dramas  have  become  a  very  popular  form  of  entertainment  in various  parts  of  the  world,  including  in  Indonesia.  The  main  reason  for  its popularity is the interesting storyline and diversity of drama types. However, the large selection of interesting dramas often makes viewers confused about which  drama  to  watch  first.  As  a  result,  viewers  often  feel  disappointed because  they  choose  dramas that  do not match  the audience's  preferences. To overcome this problem, a recommendation system is needed that can help viewers  choose  dramas  that  suit  their  personal  preferences.  This  research aims  to  design  a  recommendation  system  for  selecting  Korean  dramas  by applying  the  content-based  filtering  method.  This  method  was  chosen because it is able to analyze similarities between dramas based on content, so  that  it  can  provide  recommendations  that  are  more  precise  and  in  line with audience preferences. To develop the system, use the prototype method
Volume 5, Nomor 2, Desember 2024, hlm 175-189 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
176 Jamilatun Safitri, Vihi Atina, Nugroho Arif Sudibyo Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content Based Filtering
with 5 stages, namely communication, fast planning, modeling, construction, and  delivery  of  results.  The  result  of  this  research  is  a  design  for  a recommendation  system  for  selecting  Korean  dramas  with  5  search attributes  including  genre/type  of  drama,  writer,  director,  broadcast  and main  actor.  Based  on  25  sample  data  and  entering  the  desired  drama criteria, the system will provide 5 recommendations for Korean dramas with the highest similarity scores. The drama with the highest similarity score will be displayed as a drama recommendation result. In this research, the highest similarity value was  obtained at 0.6 for  the  Korean  drama  entitled  A Time Called You.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  riset  Nielsen  yang  berjudul  “Drama  Korea  Makin  Populer  di  Indonesia” menunjukkan  bahwa  jumlah  penonton  drama  Korea  di  Indonesia  mengalami  kenaikan  yang signifikan yaitu 45% di tahun 2019, 56% di tahun 2020, 62% di tahun 2021 dan 71% di tahun 2022 [1] .  Peningkatan  tersebut,  membuktikan  bahwa  drama  Korea  berhasil  menarik  minat masyarakat Indonesia dan  menjadi  suatu fenomena baru  di  industri  hiburan  tanah  air.  Drama Korea  itu  sendiri  adalah  sebuah  karya  seni  yang  menggambarkan  kehidupan  manusia  dengan segala  kompleksitasnya  melalui  cerita  yang  dramatis  dan  emosional [2] .  Drama  Korea  sangat digemari oleh masyarakat Indonesia karena alur dari ceritanya sulit untuk ditebak [3] . Selain itu, drama  Korea  menawarkan  berbagai  genre/jenis  drama  mulai  dari  komedi, action, romantis, horor , criminal, slice of life dan lain-lain [4] .
Genre  yang  beragam  tersebut  menghasilkan  ketersedian  pilihan  drama  Korea  yang  sangat banyak.  Sehingga  penonton  memerlukan  informasi  lebih  lanjut  terkait  suatu  drama  sebelum memutuskan untuk menontonnya. Biasanya para penonton mencari drama berdasarkan trailer drama yang dirilis secara resmi di aplikasi streaming legal, melihat cuplikan drama yang beredar di media sosial, membaca sinopsis dan ulasan, ataupun rekomendasi pribadi dari para penonton drama  lain.  Hal  ini,  bisa  dibilang  kurang efisien karena  selera  setiap  penonton  berbeda-beda sehingga apa yang disukai oleh satu seseorang mungkin tidak menarik bagi orang lain. Maka dari itu,  terdapat  kebutuhan  untuk  mengembangkan  solusi  yang  dapat  membantu  penonton menemukan drama Korea  sesuai selera pribadi. Oleh karena itu, diperlukannya sebuah sistem rekomendasi pemilihan drama Korea.
Sistem rekomendasi adalah sebuah sistem yang berfungsi untuk memberikan rekomendasi yang dapat digunakan pengguna dalam membuat keputusan berdasarkan preferensi pribadi [5] . Tujuan  sistem  rekomendasi  dibuat  adalah  untuk  menghasilkan  rekomendasi  barang  atau produk  yang  bermanfaat  bagi  pengguna  yang  mungkin  menarik  bagi  mereka.  Saran  film  di netflix adalah contoh nyata dari penerapan sistem rekomendasi dalam dunia industri [6] . Sistem rekomendasi  dapat  diumpamakan  sebagai  cara  untuk  menggambarkan  kebutuhan  dan keinginan  pengguna  menggunakan  metode  rekomendasi  untuk  menemukan  dan merekomendasikan item yang sesuai harapan [7] . Guna menghadirkan sistem rekomendasi yang lebih akurat, penelitian ini memilih pendekatan metode content-based filtering . Content-based  filtering adalah  metode  rekomendasi  yang  memanfaatkan  informasi  dari konten suatu item untuk menyarankan item yang disukai oleh pengguna serta mencari item lain dengan  fitur  serupa  atau  mirip [8] .  Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  tidak  bergantung  pada preferensi  pengguna  lain [9] .  Sehingga  sistem  bisa  terus  dikembangkan  dan  disempurnakan dengan  berbagai  algoritma  dan  teknik  karena  bersifat  keterbukaan.  Untuk  algoritma  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  TF-IDF  dan cosine  similarity .  TF-IDF  atau Term Frequency-Inverse  Document adalah  metode  yang  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami untuk  memberi  bobot  pada  kata-kata  dalam  suatu  dokumen [10] .  Sedangkan cosine  similarity adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antara  data  atau  dokumen teks dengan mengukur dua vektor dan ruang multidimensional yang memiliki arah yang hampir sama.
Beberapa penelitian sebelumnya yang memiliki keterkaitan dengan penelitian ini antara lain pengembangan  sistem  rekomendasi  berbasis content-based  filtering yang  mampu merekomendasikan  data  dinamis  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi [5] ,  pembuatan  sistem
rekomendasi video youtube seputar information technology dengan memanfaatkan youtube API [11] ,  dan  penerapan content-based  filtering untuk  website  yang  bisa  merekomendasikan  film berdasarkan  tag  pengguna [12] .  Kelebihan  penelitian  ini  adalah  penggunaan  algoritma cosine similarity untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  dari  hasil  rekomendasi,  keterbaruan  dari  drama Korea  yang  disediakan  tidak  hanya  pada  drama  yang  sudah  tayang  melainkan  juga  meliputi drama  yang  akan  ditayangkan,  dan  menggunakan  beberapa  atribut  pencarian  yang  belum diterapkan oleh platform-platform informasi drama Korea saat ini yaitu pencarian berdasarkan sutradara  dan  penulis.  Dengan  demikian,  pembuatan  rancang  bangun  sistem  rekomendasi pemilihan  drama  Korea  dengan  metode content-based  filtering dapat  membantu  para  pencari drama Korea dalam memilih daftar tontonan yang sesuai selera pribadi.
2. METODE

## Alur penelitian
Gambar 1 merupakan alur penelitian dari pembuatan sistem rekomendasi pemilihan drama Korea  dengan  metode content-based  filtering yang  akan  diterapkan  dalam  penelitian  ini. Tahapan  alur  penelitian  meliputi  melakukan  observasi  pada  objek  penelitian,  studi  literatur terhadap  penelitian-penelitian  terdahulu, web  scraping ke  website  informasi  drama  Korea, penerapan  metode content-based  filtering dan  pembuatan  prototype  tampilan  antarmuka  dari website sistem rekomendasi.
Gambar 1 . Diagram alur penelitian
Observasi
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  observasi  untuk  memahami karakteristik  dan  kebutuhan  penonton  terkait  rekomendasi  drama  Korea.  Observasi  ini mencakup pengumpulan data melalui analisis perilaku penonton di platform streaming , forum diskusi,  dan  media  sosial.  Tujuan  utama  dari  observasi  adalah  mengidentifikasi  preferensi penonton, seperti genre yang disukai, sutradara favorit, dan aktor yang diidolakan.
Studi literatur
Studi  literatur dilakukan ke  beberapa  penelitian  terdahulu.  Salah  satu studi  literatur yang menjadi referensi dalam penelitian ini adalah studi yang dilakukan oleh Bambang Prasetyo, Vihi Atina dan Eko Purwanto pada tahun 2021 dengan judul artikel “Sistem Rekomendasi Pariwisata dengan  Metode content  based  recommendation  berbasis  website (Studi  Kasus  Dinas  Pariwisata dan  Budaya  Surakarta)” [13] .  Hasil  dari  penelitian  tersebut  berupa  sistem  rekomendasi  yang mampu  merekomendasikan  wisata  budaya  sesuai  atribut  yang  diinputkan  oleh  pengguna dengan nilai uji sebesar 100% nilai recall dan 89% nilai precision .
Web scraping
Web  scraping merupakan  suatu  proses  untuk  mengumpulkan  data  dari  website  secara otomatis [14] . Web scraping sering dikenal sebagai web data scraping, web data extraction, web harvesting dan screen  scraping .  Proses web  scraping memiliki  tujuan  untuk  menambang informasi dari berbagai situs web yang tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi format yang terstruktur dan mudah dipahami seperti spreadsheet, database dan file comma-separated values [15] .  Situs  website  yang  dijadikan  objek scraping yaitu  website  mydramalist.  Website mydramalist adalah sebuah platform daring yang bertujuan untuk membantu penggemar drama Korea dan drama asia lainnya dalam mengelola dan merinci drama-drama yang mereka tonton atau  ingin  tonton [16] .  Mydramalist  sangat  populer  di  kalangan  penggemar  drama  Asia  dan sering digunakan sebagai sumber referensi dan penilaian untuk menemukan drama baru yang menarik.  Situs  ini  menyediakan  informasi  tentang  drama-drama  tersebut,  termasuk  sinopsis,
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content Based Filtering
pemain, skor pengguna, ulasan, dan berbagai statistik terkait drama-drama tersebut [17] . Untuk Bahasa pemrograman yang dipakai dalam penelitian ini adalah Python. Python dikenal termasuk sebagai  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  yang  interaktif,  interpreter, object-oriented ,  dan dapat beroperasi di hampir semua platform seperti Linux, Mac, Windows, dan lainnya [18] .

## Content-based filtering
Penelitian ini menerapkan metode content-based filtering sebagai metode pendekatan untuk mendapatkan rekomendasi drama dengan menghitung nilai TF-IDF dan Cosine Similarity. Term Frequency (TF)  mengukur  seberapa  sering  kata  muncul  dalam  sebuah  dokumen,  sedangkan Inverse Document Frequency (IDF) mengukur seberapa  jarang kata tersebut muncul di  seluruh kumpulan dokumen [19] . Berikut ini rumus perhitungan TF-IDF:
𝑇𝐹 (𝑡, 𝑑) = (1) 𝐼𝐷𝐹 =  𝐿𝑜𝑔 (2) 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹 (3)
Keterangan:
t = kata yang dicari kemiripannya
d = dokumen dari kata yang dicari kemiripannya
N = total dokumen
DF = Jumlah kemunculan kata pada keseluruhan dokumen
Sementara cosine  similarity menghitung  kemiripan  antara  dua  data  berbentuk  vektor berdasarkan sudut di antara vektor-vektornya. Semakin kecil sudut antara kedua vektor, maka semakin  tinggi  tingkat  kemiripan  data  tersebut [20] .  Rumus  cosine  similarity  adalah  sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ∗ | |∗| | (4)
Keterangan:
WQ = bobot query WD = bobot dokumen |Q| = panjang vektor query |D| = panjang vektor dokumen
Metode prototype
Metode Prototype adalah  metode  pendekatan  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  yang memiliki  fokus  utama  pada  pembuatan  prototipe  yang  dapat  diuji  dan  dimodifikasi  secara berulang.  Metode  ini  membantu  pengembang  dalam  memahami  kebutuhan  pengguna  dengan lebih  baik [21] .  Metode prototype dianggap  sebagai  salah  satu  metode  paling  efektif  dalam perancangan  perangkat  lunak [22] .  Adapun  tahapan-tahapan  dalam  metode prototype adalah Komunikasi  ( Communication ),  Perencanaan  Cepat  ( Quick  Plan ),  Melakukan  Pemodelan ( Modelling  Quick  Design ),  Melakukan  Konstruksi  ( Construction  of  prototype ),  dan  Penyerahan Hasil [23] . Namun, pada penelitian ini hanya akan sampai tahap melakukan pemodelan. Berikut ini detail tahapan metode prototype pada penelitian ini.
A. Komunikasi
Tahap  pertama  yaitu  peneliti  melakukan  analisis  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun melalui  identifikasi  dan  pengamatan  ke  beberapa  platform  informasi  mengenai  drama  Korea yang  rilis  pada  tahun  2023  dan  2024  serta  melakukan  riset  terkait  drama yang  diminati  oleh penonton  atau  drama  populer  yang  tengah  tayang.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami  apa yang  diharapkan  penonton  dari  sistem  rekomendasi  dan  bagaimana  sistem  dapat  membantu penonton memilih drama Korea yang sesuai selera pribadi.
B. Perencanaan cepat Di tahap ini, peneliti memulai perencanaan cepat sebagai pedoman untuk membuat sistem rekomendasi.  Dalam  tahap  ini,  peneliti  merancang  sketsa  awal  sistem  dengan  mengacu  pada
data  yang  telah  dikumpulkan  di  tahap  sebelumnya.  Data  yang  diperoleh  itu  kemudian  diolah menggunakan metode content-based filtering .
C. Melakukan Pemodelan
Tahap  pemodelan  ini  merupakan  tahap  merancang  sistem  rekomendasi  pemilihan  drama Korea  dengan  metode content-based  filtering sesuai  selera  pribadi.  Pada  tahap  ini,  peneliti menggunakan  bahasa  pemrograman python untuk  melakukan  perhitungan content-based filtering dan cosine  similarity .  Di  tahap  ini  juga  peneliti  membuat  rancangan  prototype antarmuka  dari  website  sistem  rekomendasi  menggunakan  software  desain  figma.  Serta menggunakan MySQL untuk memanajemen dan pengolahan database.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Komunikasi
Tahap  Komunikasi  dalam  pembuatan  sistem  rekomendasi  pemilihan  drama  Korea melibatkan  peneliti  dan  penonton/pencari  drama  Korea  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan dasar yang diperlukan dalam sistem yang akan dibangun. Pencari drama Korea pada umumnya mengalami kesulitan dalam menentukan drama karena banyaknya informasi drama di internet dan bermacam-macam spoiler serta review terkait berbagai drama Korea di media sosial. Pada tahap  ini,  peneliti  menggunakan  teknik web  scraping pada  website  mydramalist  untuk mendapatkan  dataset.  Dataset  yang  telah  diperoleh  kemudian  disimpan  dalam  format  .csv ( comma  separated values ).  Berikut ini  25 data  sampel dari drama  Korea  yang  akan  digunakan dalam penelitian.
Tabel 1 . Daftar data sampel drama korea No. Judul Genre Penulis Sutradara  Penayangan Aktor Utama 1. A Time Called You Thriller, Mystery, Romance, Fantasi Choi Hyo Bi Kim Jin won  Netflix Ahn hyo seop Jeon yeo been Kang Hoon 2. Black Knight  Action, Adventure, Drama sci-fi Cho Ui Seok  Cho Ui Seok  Netflix Kim woo bin, Kang yooseok 3. Behind your touch Thriller, Mystery, Comedy, Supernatural Lee nam gyu Oh bohyun Kim dahee Kim seokyoon Choi boyoon JTBC Ha jimin Lee minki Suho exo 4. Celebrity Thriller, Mystery, Drama Kim Yi Young Kim Chul gyu Netflix Park gyu young Kang min hyuk 5. Crash Course in Romance Thriller, Mystery Comedy, Romance Yang Hee Seung Yoo Je won Netflix Tvn Jeon Do Yeon Jung Kyungho 6. Blood Free Thriller, sci-fi Lee soo yeon Park Chul Hwan Disney plus Ju jihoon, Han hyonjoo 7. Chief Detective 1958 Action , Thriller, Comedy, Mystery Kim youngsin Kim sunghoon MBC Lee jehoon, Lee dong hwi, Choi woo sung 8. Lovely runner Musik, Komedi, Romance, Fantasy Lee shi eun Yoon jong ho Kim tae yub Tving Tvn Byeon wooseok Kim hyeyoon 9. Parasyte the  Action Ryu yong Yeon sang Netflix Koo
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content
Based Filtering
No. Judul Genre Penulis Sutradara  Penayangan Aktor Utama grey Mystery Horror sci-fi jae yeon sang ho ho kyohwan Jeon sonee Lee junghyun 10. Pyramid game Action Thriller Psychological Choi soo yi Park so yeon Tving, tvn Bona WJSN Jang da ah 11. The midnight studio Romance, fantasy Kim yi rang Song hyun wook ENA, Genie tv Joo won, Kwon na ra, Yoo in so 12. Queen of tears Comedy, Romance, life Park jieun Kim heewon, jang youngwoo tvn Kim soohyun, Kim jiwon, Park sunghoon 13. The wedding impossible Comedy, romance oh hye won park seul-ki Kwon young il tvn Jeon jong seo moon sang min 14. Duty after school Action thriller sci-fi Lee Nam gyu Sung yong il  tving Shin hyun soo, Lee soon won 15. My perfect stranger mystery, romance, sci-fi baek soyeon  Kang sooyeon Lee wonghee KBS2 Kim dongwook, Jin kijoo 16. My demon Actio, comedy, fantasy Choi ahil Kim janghan Kwon dasom Netflix Kim youjung, songkang lee sang yi 17. Moving Action, Thriller, mystery, supernatural Kang full Park in je Disney+ Ryu seung ryong, han hyonjoo, jo insung 18. The worst of evil Action,, thriller, crime Jang min seok Park geun beom, han dong wook disney plus Ji changwook wi hajoon, Im semi 19. King the land Comedy, romance Choi rom im hyun wook, Choi sun min JTBC Netflix Lee jun ho Im yoon ah 20. Twinking watermelon Romance, youth, fantasy Jin soo wan Son jun hyun Tving Tvn Ryeoun Seol inah 21. Welcome to samdalri Comedy, romance, life Kwon hye joo Cha young hoon JTBC,Netflix Ji chang wook,Shin hye sun 22. Vigilante Action Thriller Psychological crime CG Kim kyusam Choi jeongyeol disney plus Nam joohyuk Yoo jitae Kim sojin 23. Death's game Thriller fantasy Ha byunghoon Ha byunghoon Tving Seo inguk Park sodan Go younjung
No. Judul Genre Penulis Sutradara  Penayangan Aktor Utama 24. Once upon of boyhood Action, thriller, comedy youth Kim jaehwan Lee myung woo Coupang tv Im siwan Lee sun bin Lee shi woo 25. The bequeathed Thriller, mystery Yeon sang ho Yeon sang ho, Min hongnam Netflix Kim hyunjoo Park heesoon Berdasarkan Tabel 1 , menunjukkan bahwa data drama berupa judul drama dan atribut lain seperti  genre,  penulis,  sutradara,  penayangan,  serta  aktor  utama.  Data-data  tersebut,  belum melalui proses olah data sehingga belum memiliki keselarasan penulisan.
Gambar 2 . Workflow sistem rekomendasi
Pada  tahap  ini,  peneliti  juga  membuat  rancangan workflow dari  sistem  rekomendasi  yang bisa di lihat di Gambar 2 , menampilkan alur sistem rekomendasi dengan 2 hak akses antara lain admin dan pencari drama  Korea. Alur pertama dari pihak admin yang melakukan pengelolaan terhadap  sistem  rekomendasi  mulai  dari  pengolahan  dataset,  perhitungan content-based filtering, dan  pemeliharaan  sistem  agar  mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  drama  Korea yang  sesuai  selera  pribadi.  Sedangkan  alur  kedua  dari  pihak  pencari  drama  Korea  yang  bisa mencari drama Korea dengan memasukkan  query sesuai  kebutuhan  dan atribut yang tersedia kemudian sistem rekomendasi akan mengecek kemiripan dan menampilkan hasil rekomendasi drama Korea.

## Perencanaan cepat
Tahap ini peneliti membuat perencanan cepat untuk dijadikan pedoman dalam membangun sistem rekomendasi. Perencanaan cepat meliputi pembuatan use case diagram, activity diagram dan  Entity  Relationship  Diagram  (ERD).  Masing-masing  diagram  dapat  dilihat  pada Gambar 3 , Gambar 4 dan Gambar 5 .
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content Based Filtering
Gambar 3 . Use case sistem rekomendasi
Gambar 4 . Activity diagram alur kerja sistem
Gambar 5 . Entity relationship diagram (ERD) Sistem
a. Penjelasan Gambar 3
Use  case  memberikan  gambaran  besar  mengenai  interaksi  antara  sistem  rekomendasi dengan pencari drama Korea dan admin. Pencari drama dapat melakukan pendaftaran, login, melihat drama baik drama lama maupun drama baru, mencari drama sesuai selera pribadi, melihat  rekomendasi  drama  lalu  menyimpan  drama  tersebut.  Sementara  admin  dapat melakukan login , mengelola drama, mengelola akun pencari drama, dan mengelola sistem
b. Penjelasan Gambar 4
Activity  Diagram  menunjukkan  alur  kerja  dari  sistem  rekomendasi  dimana  pencari  drama Korea  mengakses  website  sistem  rekomendasi  kemudian  sistem  akan  menampilkan halaman utama website yang berisi daftar drama dan detail informasi lainnya. Selanjutnya, pencari drama dapat mencari drama menggunakan query sesuai preferensi pribadi sehingga sistem akan menampilkan rekomendasi drama Korea berdasarkan query yang dimasukkan. Setelah  mendapatkan  rekomendasi,  pencari  drama  Korea  dapat  menyimpan  hasil rekomendasi dimana sistem akan menambahkan drama tersebut ke tersimpan.
c. Penjelasan Gambar 5
Entity  Relationship  Diagram  menggambarkan  hubungan  antar  entitas  dalam  sistem rekomendasi  pemilihan  drama  Korea.  Admin  bertanggung  jawab  untuk  mengelola  akun penonton  dan  data  drama.  Penonton  dapat  mencari,  menyimpan,  dan  mendapatkan rekomendasi  drama  Korea.  Tabel  Rekomendasi  dan  SimpanDrama  berperan  sebagai penghubung antara tabel Penonton dan Drama, dengan relasi one-to-many antara Penonton dengan  Rekomendasi  serta  SimpanDrama,  dan  relasi many-to-many antara  Drama  dan Penonton melalui Rekomendasi dan SimpanDrama.
Melakukan pemodelan
Berdasarkan  data  sampel  yang  telah  diperoleh  dari  hasil web  scraping dan  perencanaan cepat terkait sistem rekomendasi yang akan dibangun. Pada tahap ini, peneliti mulai membuat prototype  dengan  melakukan  perhitungan content-based  filtering dan  mendesain  rancangan antarmuka sistem rekomendasi pemilihan drama menggunakan software desain figma.
Pemodelan perhitungan content-based filtering
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content Based Filtering
Perhitungan  manual  metode content-based  filtering yang  akan  diterapkan  di  sistem rekomendasi  pemilihan  drama  Korea.  Sebagai  contoh  analisis  dalam  penelitian  ini,  dibuatlah permisalan dimana penonton/pencari drama membutuhkan suatu drama yang memiliki genre romance atau thriller yang dibintangi oleh aktor Ahn hyeo seop dan tayang di Netflix. Kemudian dilakukan  perhitungan  kemiripan  dengan  drama  berjudul celebrity dari  dataset.  Langkah pertama  adalah  melakukan  pengolahan  data  agar  memperoleh  data  siap  pakai  dengan menghilangkan data yang tidak diperlukan seperti kata hubung, simbol dan kata berulang atau biasa disebut dengan pre-processing . Dari proses tersebut diperoleh hasil data.
Q (Query) = drama thriller romance ahn hyeo seop netflix D (Drama Korea Celebrity ) = thriller mystery drama netflix park gyu young kang min hyuk N (jumlah dokumen) = 2
Tabel 2 . Perhitungan TF-IDF antara query dan drama 1 Frekuensi (tf) df idf Bobot (tf*idf) Bobot Q*Bobot D (WQ*WD) Panjang Vektor Kata Q D =Log(n/df) Q D |Q| |D| drama 0.14286  0.1  0.24286 0.91568 0.13081  0.09157  0.011978  0.01711  0.00838 thriller 0.14286  0.1  0.24286 0.91568 0.13081  0.09157  0.011978  0.01711  0.00838 romance  0.14286 0.14286 1.14613 0.16373 0 0 0.02681 0 ahn 0.14286 0.14286 1.14613 0.16373 0 0 0.02681 0 hyeo 0.14286 0.14286 1.14613 0.16373 0 0 0.02681 0 seop 0.14286 0.14286 1.14613 0.16373 0 0 0.02681 0 netflix 0.14286  0.1  0.24286 0.91568 0.13081  0.09157  0.011978  0.01711  0.00838 mystery 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 park 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 gyu 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 young 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 kang 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 min 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 hyuk 0.1 0.1 1.30103 0 0.1301 0 0 0.01693 Total 0.035934  0.39821 0.379
Untuk menghasilkan nilai seperti pada Tabel 2 , peneliti menggunakan kata ‘thriller’ sebagai gambaran cara menghitung nilai TF-IDF.
TF (thriller, query) =    = 0.14286
IDF = Log ( . ) = 0.91568
TF-IDF = 0.14286 * 0.91568 = 0.13081
Cara perhitungan diatas, diterapkan pada setiap kata kemudian hasil akhir dari keseluruhan nilai TF-IDF digunakan pada perhitungan cosine similarity .
𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = . . ∗  .
= 0.238
Jadi  nilai  kemiripan  antara  query  dan  drama  Korea  yang  berjudul Celebrity adalah  0.238, untuk  perhitungan  kemiripan  semua  drama  Korea  yang  ada  pada  dataset  dapat  dilakukan dengan perhitungan diatas.
Selanjutnya,  berikut  ini  perhitungan content-based  filtering dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman  python  dan code  editor visual  studio  code .  Versi  python  yang  digunakan  adalah 3.10.4. Untuk pengolahan data dan pemrosesan data menggunakan library pandas, numpy dan scikit-learn .
Tabel 3 . Tampilan data drama awal No. Judul …  Penayangan Aktor Utama 1. A Time Called You …  Netflix Ahn hyo seop Jeon yeo been Kang Hoon 2. Black Knight ...  Netflix Kim woo bin, Kang yooseok 3. Behind Your Touch …  JTBC Ha jimin Lee minki Suho exo 4. Celebrity …  Netflix Park gyu young Kang min hyuk 5. Crash Course in Romance  …  Netflix TVN  Jeon Do Yeon Jung Kyungho .. … …  … … 25.  The bequeathed …  Netflix Kim hyunjoo Park heesoon
Tabel  3 menampilkan  data  drama  Korea  yang  meliputi  judul,  genre,  penulis,  sutradara, penayangan, dan aktor utama. Data tersebut merupakan data awal yang belum diolah. Sehingga perlu dilakukan proses pre-processing .
Tabel 4 . Data setelah pre-processing dan cleaning No. Judul Combine_Features 1. A Time Called You thriller mystery romance fantasi choi hyo bi … 2. Black Knight Action adventure drama scifi cho ui seok … 3. Behind Your Touch thriller mystery comedy supranatural … 4. Celebrity thriller mystery drama kim yi young kim chul … 5. Crash Course in Romance  thriller scifi lee soo yeon park chul hwan … … … … 25.  The bequeathed thriller mystery yeon sang ho yeon sang ho …
Tabel 4 , menunjukkan data drama setelah pengolahan data berupa penghilangan kata yang tidak perlu, tanda koma, tanda petik dan tanda hubung. Kemudian untuk kolom genre, penulis, sutradara, penayangan dan aktor utama dijadikan satu.
Tabel 5 . Hasil kemiripan atau kesamaan No. Judul Similarity 1. A Time Called You 0,601403 2. Black Knight 0,116116 3. Behind Your Touch 0,020510 4. Celebrity 0,159010 5. Crash Course in Romance  0117122 .. … … 25.  The bequeathed 0.003292
Setelah data siap dipakai tahap selanjutnya adalah perhitungan TF-IDF dari data drama dan query. Sebagai percobaan query yang dimasukkan yaitu “Drama thriller romance Ahn hyo seop di Netflix”. Dengan menerapkan konsep content-based filtering menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity diperolehlah  hasil  seperti  pada Tabel  5 .  Hasil  tersebut,  baru  menampilkan  nilai kemiripan dari setiap drama Korea.
Tabel 6 . Hasil rekomendasi No. Judul Similarity 1. A Time Called You 0,601403 2. Celebrity 0,159010 3. Crash Course in Romance  0.117122 4. Black Knight 0116116 5. Welcome to samdalri 0.086674
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content Based Filtering
Kemudian sistem melakukan pengurutan drama Korea dari yang memiliki cosine similarity tertinggi  hingga  terendah.  Dari  pengurutan  tersebut,  sistem  akan  memberikan  rekomendasi  5 drama  Korea  dengan  kemiripan  paling  tinggi  seperti  yang  terlihat  pada Tabel  6 .  Nilai cosine similarity tertinggi adalah 0,601403 yang dimiliki oleh drama Korea yang berjudul a time called you .  Drama  itulah  yang  akan  muncul  paling  atas  pada  sistem  rekomendasi.  Berdasarkan  hal tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem rekomendasi pemilihan drama Korea dengan metode content-based filtering berhasil memberikan rekomendasi sesuai harapan.
Pemodelan desain antarmuka sistem rekomendasi
Peneliti  membuat  rancangan  prototype  sistem  rekomendasi  pemilihan  drama  Korea berbasis  website  dengan  menggunakan  software  desain  figma.  Berikut  ini  tampilan  halaman utama dan halaman rekomendasi dari prototype website sistem rekomendasi pemilihan drama Korea yang akan dibuat. Masing-masing tampilan bisa dilihat pada Gambar 6 sampai Gambar 8 .
Gambar 6 . Halaman utama
Pada  halaman  utama  menyajikan  drama-drama  yang  sedang  tayang  dalam  satu  minggu. Terdapat  menu calender yang  berisi  jadwal  rilis  setiap  episode  drama  dalam  satu  bulan  dan menu upcoming untuk  menginformasikan  daftar  drama  yang  diperkirakan  akan  tayang  dalam satu  tahun  penuh.  Kemudian  terdapat  menu  pencarian  dimana  pengguna  dapat  memasukkan query drama yang berkaitan dengan genre, penulis, sutradara, penayangan dan aktor utama. Di sebelah kolom pencarian terdapat ikon simpan dan akun. Ikon simpan berisi daftar drama yang disimpan  oleh  penonton sedangkan  ikon  akun  berisi detail  informasi  penonton. Untuk  display gambar menampilkan poster drama yang sedang tayang pada hari itu seperti yang ditampilkan Gambar 6 .
Gambar 7 . Tampilan kolom pencarian
Untuk mendapatkan rekomendasi, pencari drama Korea harus memasukkan query ke kolom pencarian  yang  telah  disediakan.  Sebagai  contoh,  peneliti  menggunakan  query  yang  sama dengan  query  pada  tahap  penerapan content-based  filtering sebelumnya  yaitu  ‘drama  thriller romance  ahn  hyeo  seop  di  Netflix.  Tampilan  website  ketika  akan  mencari  drama  Korea  yang diinginkan seperti yang tertera pada Gambar 7 .
Gambar 8 . Hasil rekomendasi
Berdasarkan query tersebut, sistem akan menampilkan 5 rekomendasi drama Korea. Setiap drama Korea yang direkomendasikan memuat detail informasi drama beserta trailernya. Drama Korea  yang  memiliki  nilai  kemiripan  paling  tinggi  akan  ditampilkan  paling  atas  secara  urut hingga drama Korea dengan nilai kemiripan paling rendah. Berdasarkan hasil perhitungan TF- IDF  dan  cosine  similarity  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  drama  berjudul a  time  called  you yang akan ditampilkan pertama seperti yang terlihat pada Gambar 8 .

## 4. SIMPULAN
Dari serangkaian pembahasan yang telah dipaparkan dapat diambil suatu simpulan yaitu Rancang bangun sistem rekomendasi ini memberikan 5 rekomendasi drama Korea yang sesuai dengan  selera  pribadi  dimana  terdapat  beberapa  atribut  pencarian  yaitu  genre,  penulis, sutradara,  penayangan,  dan  aktor  utama.  Hasil  dari  rekomendasi  diperoleh  dari  perhitungan dengan metode content-based filtering , TF-IDF dan cosine similarity yang dapat dikatakan akurat karena telah memberikan rekomendasi dengan nilai kemiripan diatas 0,5 yaitu 0,6 untuk drama berjudul A  Time  Called  You .  Dan  sistem  rekomendasi  pemilihan  drama  Korea  bisa  membantu mempersempit  daftar  drama  yang  harus  dipilih  penonton  drama  Korea  sehingga  dapat dikembangkan  lagi  untuk  penelitian  selanjutnya  terkait  pemilihan  drama  Korea  dengan mempertimbangkan ulasan dan metode hybrid sebagai pembaharuan.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti berterimakasih kepada Universitas Duta Bangsa atas dukungannya. Ucapan terima kasih  juga  peneliti  haturkan  kepada  kedua  orang  tua  yang  senantiasa  memberikan  dukungan spiritual melalui do'a baik dan semangat serta bagi teman-teman yang membantu penelitian ini dalam berbagai aspek. Peneliti juga berterima kasih kepada semua pihak yang sudah membantu dan berpartisipasi, sehingga penelitian ini dapat selesai dengan lancar dan tepat waktu .

## REFERENSI
[1] Nielsen,  “Drama  Korea  Makin  Populer  di  Indonesia,” 2023 .  [Online].  Available: https://www.nielsen.com.
188 Jamilatun Safitri, Vihi Atina, Nugroho Arif Sudibyo Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pemilihan Drama Korea Dengan Metode Content
Based Filtering
[2] R. Amaliah, “Analisis Semiotika Drama Korea Crash Landing on You,” 2020.
[3] S.  Kurniawati  and  R.  Z.  Pratiwi,  “Drama  Korea  Dan  Imitasi  Gaya  Hidup:  Studi  Korelasi Pada Mahasiswa Kpi Iain Surakarta,” Acad. J. Da’wa Commun. , vol. 2, no. 2, pp. 241–270, 2021, doi: 10.22515/ajdc.v2i2.3364.
[4] R.  Ramadhan  and  R.  Hadi,  “Pengaruh  Drama  Korea  terhadap  Etika  dan  Gaya  Hidup Mahasiswa  Semester  VI  Program  Studi  Ilmu  Komunikasi  Fakultas  Ilmu  Sosial  UIN Sumatera Utara,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 2, pp. 14233–14242, 2022.
[5] D.  A.  Pratondo,  “Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Berbasis  Content-based  Filtering Pada
Data Dinamis,” no. 17, 2023, [Online]. Available:
https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/66813
[6] A.  Yusmar, Implementasi  metode  collaborative  filtering  dengan  pendekatan  item  based untuk  rekomendasi  rumah  makan  menggunakan  algoritma  adjusted  cosine  similarity . 2020.
[7] A. S. Kusuma, D. C. Pratiwi, and V. Atina, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk UMKM Berbasis  Hybrid  Recommendation,” Pros.  Semin.  Nas.  … ,  pp.  96–105,  2023,  [Online]. Available: http://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/article/view/3014
[8] A.  K.  M.  .  Azim  and  M.  .  Islam,  “Content-Based  Filtering  for  Online  Recommendation System,” J. Big Data , 2022.
[9] S. Citra Aishwvarya, “Optimasi Model Sistem Rekomendasi Film Dengan Neural Network (Studi  Kasus:  Platform  Letterboxd),” ץראה ,  no.  8.5.2017,  pp.  2003–2005,  2022,  [Online]. Available: www.aging-us.com
[10]  R.  Setiawan,  Z.  Kisman,  and  A.  Imam,  “Analysis  of  Frequently  Appearing  Words  in  the Titles of 2023 Research Grant Winners in Indonesia Using the TF-IDF Method,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 5, no. 4, pp. 1508–1522, 2023, doi: 10.51519/journalisi.v5i4.599.
[11]  A.  B.  Witjaksana,  P.  Studi,  T.  Informatika,  J.  Teknik,  I.  Dan,  and  P.  N.  Jakarta,  “SISTEM REKOMENDASI  VIDEO  YOUTUBE  TOPIK  INFORMATION  TECHNOLOGY  DENGAN METODE CONTENT-BASED FILTERING,” 2023.
[12]  H.  GHOYATI,  “Implementasi  Content  Based  Filtering  Pada  Sistem  Rekomendasi  Film Berbasis Web,” 2021.
[13]  B. Prasetyo, V. Atina, and E. Purwanto, “Sistem Rekomendasi Pariwisata Dengan Metode Content  Based  Recommendation  Berbasis  Website  (Studi  Kasus:  Dinas  Pariwisata  Dan Budaya  Surakarta),” DutaCom ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  51–58,  2021,  doi: 10.47701/dutacom.v14i1.2017.
[14]  I.  Sa’diyah  and  M.  A.  Sibarani,  “Analisis  Ujaran  Kebencian  di  Kolom  Komentar  Youtube Puan Maharani,” Semin. Nas. Sains Data UPN Veteran Jawa Timur , 2022.
[15]  M.  R.  Zayyad,  “SISTEM  REKOMENDASI  BUKU  MENGGUNAKAN  METODE  CONTENT BASED FILTERING,” 2021.
[16]  N. Raisa, N. Riza, and W. R. Rahayu, “Analisis Sentimen Menggunakan SVM dan KNN pada Review Drama Korea Di MyDramaList,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 5, 2023.
[17]  H.  E.  Sugianto  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Markup  Web  pada  Website  Review  Drama  Asia MyDramaList,” no. September, 2023, doi: 10.13140/RG.2.2.18066.43206.
[18]  N.  M.  A.  Mahar,  Vihi  Atina,  and  Nugroho  Arif  Sudibyo,  “Pemodelan  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes Di Uniba,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 148–158, 2023, doi: 10.36595/misi.v6i2.875.
[19]  M.  Sovina,  Y.  Yusfrizal,  F.  A.  Harahap,  and  I.  Lazuly,  “Application  for  Recommending Tourist  Attractions  on  The  Island  of  Java  with  Content  Based  Filtering  Using  Cosine Similarity,” J.  Artif.  Intell.  Eng.  Appl. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  565–569,  2024,  doi: 10.59934/jaiea.v3i2.429.
[20]  A.  Kurniaji  and  R.  C.  N.  Santi,  “Implementasi  Metode  Content  Based  Filtering  Pada Pemilihan  Komik,” J.  Inform. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  109–117,  2023,  doi: 10.31294/inf.v10i2.16113.
[21]  C.  Rizal,  B.  Fachri,  and  B.  Sudrajat,  “Penerapan  Metode  Prototype  Sistem  Informasi,”
RESOLUSI    Rekayasa  Tek.  Inform.  dan  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  52–57,  2023,  [Online]. Available: http://doi.org/10.33395/remik.v4i1.10873%0Ahttp://djournals.com/resolusi/article/vi ew/611/396
[22]  M.  Yusuf  and  F.  Azima,  “Penerapan  Sistem  Rekomendasi  Content  Based  Filtering Menggunakan Algoritma Apriori Pada Mobile E-Commerce …,” 2020.
[23]  Muhammad  Rizqi  Rifaldi  and  Ashari  Imamuddin,  “Rancang  analisis  aplikasi  software sistem  pembayaran  koperasi  menggunakan  metode  prototyping,” INFOTECH    J.  Inform. Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 61–70, 2022, doi: 10.37373/infotech.v3i2.229.