## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Prediksi Rating Film Menggunakan Bayesian Regressor dan Gradient Boosting Regressor
1 Umniy Salamah
1 Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 umniy.salamah@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2022-07-28 Revised, 2022-10-25 Accepted, 2022-11-09
Salah satu fitur yang   cukup banyak dikembangkan untuk aplikasi adalah fitur penilaian  pengguna.  Informasi  tentang  peringkat  pengguna  ini  dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi terbaik tentang hal menarik bagi pengguna  lainnya.  Sebagai  contoh,  layanan  untuk  penjualan  film,  fitur  ini dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan peringkat pengguna dan mendorong peningkatan penjualan. Adapun tahapan penelitian  adalah  Data  Preprocessing,  Feature  Engineering,  Modelling  dan Evaluation. Penelitian ini menggunakan metode yaitu Bayesian Regressor dan Gradient Boosting Regressor untuk memprediksi movie rating. Penelitian ini menggunakan TMDB 5000 Movie Dataset yang terdiri dari kurang lebih 4800 data. Sebagai hasilnya, Gradient Boosting Regressor memiliki hasil yang lebih baik  dibandingkan  Bayesian  Ridge  Regressor.  Gradient  Boosting  Regressor memiliki nilai R^2 score sebesar 0.843.
Kata Kunci: Movie Rating Bayesian Regression
Gradient Boosting Regressor

## ABSTRACT
Keywords: Movie Rating Bayesian Regression Gradient Boosting Regressor One  of  the  features  that  have  been  widely  developed  for  applications  is  the user rating feature. This information about user ratings can be used to provide the best recommendations about things of interest to other users. For example, a  service  for  selling  movies,  this  feature  can  be  used  to  provide recommendations  according  to  user  ratings  and  drive  increased  sales.  The research stages are Data Preprocessing, Feature Engineering, Modeling, and Evaluation.  This  study  uses  the  Bayesian  Regressor  and  Gradient  Boosting Regressor methods to predict movie ratings. This study uses the TMDB 5000 Movie  Dataset,  which  consists of  approximately  4800 data.  As  a result,  the Gradient  Boosting  Regressor  has  better  results  than  the  Bayesian  Ridge Regressor. Gradient Boosting Regressor has an R ^ 2 score of 0.843.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Umniy Salamah Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: umniy.salamah@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  teknologi  informasi  dan  komunikasi  saat  ini,  pengembang  sistem  atau  aplikasi  telah memikirkan  cara  menyampaikan  layanan  dan  informasi  yang  dapat  memberikan  pengalaman  terbaik  bagi pengguna. Salah satu fitur yang   cukup banyak dikembangkan untuk aplikasi adalah fitur penilaian pengguna. Penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan peringkat suatu hal, barang atau produk  [1]–[6]. Penilaian pengguna  ini  dapat  dikembangkan  dengan  cara  memberikan  rekomendasi  peringkat  secara  otomatis. Perhitungan peringkat rekomendasi berdasarkan karakteristik yang pada hal, barang atau produk yang dinilai [2], [3], [7]–[12].
Informasi  tentang  peringkat  pengguna  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  terbaik tentang hal menarik bagi pengguna lainnya [13]. Sebagai contoh, layanan untuk penjualan film, fitur ini dapat digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  peringkat  pengguna  dan  mendorong

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
peningkatan penjualan. Fitur ini sangat berguna untuk menarik perhatian pengguna dan meningkatkan kualitas layanan dari aplikasi tersebut [2], [14], [15].
Data  interpretasi  yang  tepat  dari  data dari  pengguna  terhadap  objek  yang  dinilai  akan  meningkatkan prediksi peringkat penilaian menjadi lebih baik [16]. Selain itu, perlu pemilihan metode yang sesuai terhadap karakteristik data yang diproses perlu dipertimbangkan untuk membangun fitur prediksi yang akurat. Metode yang digunakan dapat bervariasi  tergantung dengan jumlah data dan karakteristik dari objek yang dinilai. [2], [17]–[19].
Penelitian mengenai prediksi penilaian ini telah dilakukan oleh beberapa peneliti, antara lain: [20]–[24]. Penelitian  oleh  Jeon  et  al.  (2009)  menggunakan  algoritma  gradient  boosting  machine  (XGBoost)  untuk melakukan rating prediction pada objek movie. Penelitian ini menggunakan MovieLens20M dataset. Penelitian ini  mendapatkan  nilai  MAE  (Mean  Absolute  Error)  sebesar  0.63399  dan  nilai  RMSE  (Root-mean  Squared Error) sebesar 0.82913 dalam melakukan movie rating prediction [22].
Penelitian  oleh  Purnomo  &  Endah  (2019)  menggunakan dissymmetrical  percentage  collaborative filtering algorithm (DSPCFA) dan collaborative filtering algorithm (CFA) untuk memprediksi movie ratings. Dari hasil penelitian, metode DSPCFA memperoleh nilai error yang lebih rendah dibandingkan metode CFA (perbedaaannya 5% untuk nilai RMSE (Root-mean Squared Error) dan 7% untuk nilai MAE (Mean Absolute Error) [23].
Penelitian oleh YuMin et al. (2018) menggunakan metode KNN, decision tree, SVM dan NBC untuk memprediksi movie rating. Sebagai hasilnya, penelitian ini memperoleh akurasi sebesar 89.8% untuk metode KNN, 48.0% untuk metode decision tree, 50.5% untuk SVM and 37.2% untuk NBC [24].
Berdasarkan latar belakang penelitian diatas, studi ini bertujuan untuk menggunakan metode lain yaitu Bayesian  Regressor  dan  Gradient  Boosting  Regressor  dalam  memprediksi  movie  rating.  Penelitian  ini menggunakan TMDB 5000 Movie Dataset yang terdiri dari kurang lebih 4800 data.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  benchmark  dengan  menggunakan  dataset  public.  Dataset  yang digunakan adalah TMDB 5000 Movie Dataset. Adapun tahapan penelitian adalah Data Preprocessing, Feature Engineering, Modelling dan Evaluation seperti yang ada pada Gambar berikut ini.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
1. Preprocessing data Pada pra-pengolahan data tahapan yang dilakukan dengan cara memformat fitur, menghapus data yang memiliki  fitur  kosong,  dan  menghapus  fitur  yang  tidak  diperlukan.  Pada  dataset,  fitur  dalam  format JSON sehingga akan dikonversi ke dalam format list menggunakan dataframe pada python. Kemudian, jika film tidak memiliki informasi untuk ‘cast’, ‘crew’, dan ‘production_companies’ maka film tidak masuk  kedalam  kriteria  data  valid,  sehingga  akan  dihapus  dari  dataset.  Selanjutnya  fitur  yang  tidak diperlukan juga akan dihapus untuk memudahkan dan mempercepat proses komputasi.
2. Feature Engineering
Feature  engierring  dilakukan  dengan  mengurutkan  fitur  dari  yang  paling  tinggi  asosiasinya  dengan ‘rating’, sampai yang paling rendah asosianya dengan ‘rating’. Dengan mengurutkan fitur, kita dapat melihat  fitur  yang  paling  tinggi  korelasinya  dengan  rating  film  dan  dapat  membuang  fitur  yang korelasinya  paling  rendah  dengan  rating  film.  Kemudian,  fitur  nominal  diubah  ke  bentuk  numerik menggunakan  teknik  pembobotan.  Selajutnya,  tahap  ini  melakukan  normalisasi  fitur  menggunakan MinMaxScaler dengan rentang 0-1.
Data Preprocessing Feature
Engineering
Modelling Evaluation

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## 3. Pembangunan Model
Model  yang  akan  diuji  coba  pada  eksperimen  ini  adalah  dua  model  regresi  yaitu  Bayesian  Ridge Regressor  dan  Gradient  Boosting  Regressor.  Alasan  pemilihan  model  Bayesian  Ridge  Regression adalah karena ideal untuk menangani data yang memiliki banyak outlier (pencilan). Sedangkan Gradient Boosting merupakan salah satu teknik paling powerful untuk membangun model prediksi. Kedua model ini telah disediakan oleh Scikit Learn.
Dataset  dibagi  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Pada  tahap  ini  data  akan  dibagi  menjadi  70% untuk training, 30% untuk testing untuk validasi. Tahap selanjutnya adalah pelatihan model. Pada tahap ini akan dilatih model dalam memetakan fitur dengan target pada data pelatihan. Selanjutnya pada tahap ini akan dilakukan testing pada model yang telah dihasilkan dengan data uji. Testing dilakukan dengan memprediksi target (dalam hal ini ‘rating’) menggunakan data fitur test.
4. Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan menghitung nilai R^2 score. R^2 score ideal untuk model regressi karena dapat mengukur seberapa baik variasi ‘rating’ dapat dijelaskan oleh fitur.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Salah satu fitur yang   cukup banyak dikembangkan untuk aplikasi adalah fitur penilaian pengguna. Informasi tentang peringkat pengguna ini dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi terbaik tentang hal menarik bagi  pengguna  lainnya.  Sebagai  contoh,  layanan  untuk  penjualan  film,  fitur  ini  dapat  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  peringkat  pengguna  dan  mendorong  peningkatan  penjualan. Adapun  tahapan  penelitian  adalah  Data  Preprocessing,  Feature  Engineering,  Modelling  dan  Evaluation. Penelitian  ini  menggunakan  metode  yaitu  Bayesian  Regressor  dan  Gradient  Boosting  Regressor  untuk memprediksi movie rating. Penelitian ini menggunakan TMDB 5000 Movie Dataset yang terdiri dari kurang lebih 4800 data.
Pada  tahap  preprocessing,  fitur  yang  digunakan  pada  eksperimen  ini  adalah:  ‘genres’,  ‘keywords’,  ‘cast’, ‘crew’, and ‘production_companies’. Sedangkan fitur seperti 'id' dan 'original_title' tidak dibutuhkan sehingga dihapus. Pada Gambar 2, memperlihatkan hasil perhitungan asosiasi fitur ‘genres’, ‘keywords’, ‘cast’, ‘crew’, and  ‘production_companies’  dengan  ‘rating’.  Berdasarkan  variance  yang  dihasilkan  fitur  ‘genre’  memiliki variance yang paling rendah, dapat dikatakan bahwa fitur ‘genre’ tidak berkorelasi dengan ‘rating’ sehingga tidak akan berguna untuk memprediksi ‘rating’. Sedangkan fitur ‘cast’, ‘crew’, ‘production_companies’, dan fitur ‘keywords’ memiliki variance yang tinggi dan akan berguna untuk memprediksi ‘rating’.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Gambar 2 Association of features with Rating
Pada tahap ini dikarenakan fitur ‘genre’ tidak dianggap memiliki korelasi dengan ‘rating’ maka fitur ‘genre’ dihapus  dari  fitur.  Sehingga  fitur  yang  digunakan  adalah:  ‘cast’,  ‘crew’,  ‘production  companies’,  dan ‘keywords’. Berikut hasil perbandingan R^2 score untuk Bayesian Ridge Regressor dan Gradient Boosting Regressor.
Tabel 2 Hasil Penelitian Model R^2 score Bayesian Ridge Regressor 0.801 Gradient Boosting Regressor 0.843
Hasil  evaluasi  menunjukkan  Gradient  Boosting  Regressor  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan Bayesian  Ridge  Regressor.  Gradient  Boosting  Regressor  memiliki  nilai  cukup  baik  yaitu  nilai  R^2  score sebesar 0.843, hal ini menunjukkan bahwa nilai ‘rating’ dapat dipengaruhi oleh fitur (‘cast’, ‘crew’, ‘production companies’, dan ‘keywords’).

## 4. KESIMPULAN
Salah satu fitur yang   cukup banyak dikembangkan untuk aplikasi adalah fitur penilaian pengguna. Informasi tentang peringkat pengguna ini dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi terbaik tentang hal menarik bagi  pengguna  lainnya.  Sebagai  contoh,  layanan  untuk  penjualan  film,  fitur  ini  dapat  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  peringkat  pengguna  dan  mendorong  peningkatan  penjualan. Adapun  tahapan  penelitian  adalah  Data  Preprocessing,  Feature  Engineering,  Modelling  dan  Evaluation. Penelitian  ini  menggunakan  metode  yaitu  Bayesian  Regressor  dan  Gradient  Boosting  Regressor  untuk memprediksi movie rating. Penelitian ini menggunakan TMDB 5000 Movie Dataset yang terdiri dari kurang lebih 4800 data. Sebagai hasilnya, Gradient Boosting Regressor memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan Bayesian Ridge Regressor. Gradient Boosting Regressor memiliki nilai R^2 score sebesar 0.843.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Pusat Penelitian (Biro Penelitian, Pengabdian Masyarakat & Publikasi UMB) yang telah mendanai penelitian ini dengan kontrak penelitian 02-5/891/B-SPK/III/2022

## REFERENSI
[1] S. Basu, “Movie rating prediction system based on opinion mining and artificial neural networks,” in International Conference on Advanced Computing Networking and Informatics , 2019, pp. 41–47.
[2] M. Marović, M. Mihoković, M. Mikša, S. Pribil, and A. Tus, “Automatic movie ratings prediction using machine learning,” in 2011 Proceedings of the 34th International Convention MIPRO , 2011, pp. 1640–1645.
[3] I. Nurhaida, V. Ayumi, D. Fitrianah, R. A. M. Zen, H. Noprisson, and H. Wei, “Implementation of deep neural networks (DNN) with batch normalization for batik pattern recognition,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 2045–2053, 2020.
[4] H. Noprisson, N. Husin, N. Zulkarnaim, P. Rahayu, A. Ramadhan, and D. I. Sensuse, “Antecedent Factors of Consumer Attitudes toward SMS , E-mail and Social Media for Advertising,” in ICACSIS 2016 , 2016.
[5] N. Ani, H. Noprisson, and N. M. Ali, “Measuring usability and purchase intention for online travel booking: A case study,” Int. Rev. Appl. Sci. Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 165–171, 2019.
[6] A.  Ratnasari,  D.  Fitrianah,  and  W.  H.  Haji,  “BPTrends  Redesign  Methodology  (BPRM)  for  the Development Disaster Management Prevention Information System,” in Proceedings of the 2020 2nd Asia Pacific Information Technology Conference , 2020, pp. 113–117.
[7] Y. Devianto and S. Dwiasnati, “Application electronic marketing to help marketing leading products village,” GSC Adv. Eng. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 65–74, 2021.
[8] E. M. Khan, M. S. H. Mukta, M. E. Ali, and J. Mahmud, “Predicting Users’ Movie Preference and Rating Behavior from Personality and Values,” ACM Trans. Interact. Intell. Syst. , vol. 10, no. 3, pp. 1–25, 2020.
[9] H.  Noprisson,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  M.  Purba,  and  H.  Setiawan,  “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[10] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and M. Utami, “Hand-Woven Fabric Motif Recognition Methods: A Systematic Literature Review,” in 2021 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 90–95.
[11] V. Ayumi, E. Ermatita, A. Abdiansah, H. Noprisson, M. Purba, and M. Utami, “A Study on Medicinal Plant  Leaf  Recognition  Using  Artificial  Intelligence,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 40–45.
[12] I.  Nurhaida et  al. ,  “Implementation  of  Deep  Learning  Predictor  (LSTM)  Algorithm  for  Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[13] W.  R.  Bristi,  Z.  Zaman,  and  N.  Sultana,  “Predicting  imdb  rating  of  movies  by  machine  learning techniques,” in 2019 10th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) , 2019, pp. 1–5.
[14] S. Dwiasnati and Y. Devianto, “Utilization of Prediction Data for Prospective Decision Customers Insurance  Using  the  Classification  Method  of  C.  45  and  Naive  Bayes  Algorithms,”  in Journal  of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1179, no. 1, p. 12023.
[15] K.  Pradeep,  C.  R.  TintuRosmin,  S.  S.  Durom,  and  G.  S.  Anisha,  “Decision  Tree  Algorithms  for Accurate  Prediction  of  Movie  Rating,”  in 2020  Fourth  International  Conference  on  Computing Methodologies and Communication (ICCMC) , 2020, pp. 853–858.
[16] R. Shrivastava and H. Singh, “K-means clustering based solution of sparsity problem in rating based movie recommendation system,” Int. J. Eng. Manag. Res. , vol. 7, no. 2, pp. 309–314, 2017.
[17] X. Ning, L. Yac, X. Wang, B. Benatallah, M. Dong, and S. Zhang, “Rating prediction via generative convolutional neural networks based regression,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 132, pp. 12–20, 2020.
[18] B. L. Devi, V. V. Bai, S. Ramasubbareddy, and K. Govinda, “Sentiment analysis on movie reviews,” in Emerging Research in Data Engineering Systems and Computer Communications , Springer, 2020, pp. 321–328.
[19] M. A. Shahjalal, Z. Ahmad, M. S. Arefin, and M. R. T. Hossain, “A user rating based collaborative filtering approach to predict movie preferences,” in 2017 3rd International Conference on Electrical Information and Communication Technology (EICT) , 2017, pp. 1–5.
[20] N. Choudhry, J. Xie, and X. Xia, “Big Data Analytics of Movie Rating Predictive System,” in Journal of Physics: Conference Series , 2020, vol. 1575, no. 1, p. 12063.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 203~208 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
[21] S. Gogineni and A. Pimpalshende, “Predicting IMDB Movie Rating Using Deep Learning,” in 2020 5th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES) , 2020, pp. 1139– 1144.
[22] T. Jeon, J. Cho, S. Lee, G. Baek, and S. Kim, “A movie rating prediction system of user propensity analysis based on collaborative filtering and fuzzy system,” in 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems , 2009, pp. 507–511.
[23] J. E. Purnomo and S. N. Endah, “Rating prediction on movie recommendation system: collaborative filtering algorithm (CFA) vs. dissymetrical percentage collaborative filtering algorithm (DSPCFA),” in 2019 3rd International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS) , 2019, pp. 1–6.
[24] S. YuMin, Z. Yuan, and Y. JinYao, “Neural Network Based Movie Rating Prediction,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Big Data and Computing , 2018, pp. 33–37.