## ANALISIS PREDIKSI GENRE FILM PADA INTERNET MOVIE DATABASE INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY
Dwi Novi Marito Tampubolon 1 , Valentina Vincensia Hulu 2 , Ryan Oktavianus Sipahutar 3 , Oloan Sihombing 4
1234 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: tampubolondwinovi151101@gmail.com, valentinavinchl@gmail.com, ryansipahutar10@gmail.com, oloansihombing007@gmail.com,

## Abstract
Currently, films and series have become the main attraction as a means of entertainment for various groups of society. Film production involves a producer who has an important role in managing the management and administrative aspects of film production. The challenge producers face is managing the business side of production to avoid losses, especially related to lack of audiences. Knowledge of the film genres that audiences are interested in is crucial to optimizing the success of the production. This research uses the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm to predict film genres that will be in demand on the Indonesian Internet Movie Database (IMDb) platform in the next few years. Using this method can help with efficient production planning and provide guidance to producers. The dataset used is from 2010 to 2022 taken from Kaggle.com. The research results show that the LSTM model can predict film genres with good accuracy, with Root Mean Square Error (RMSE) values below 2.50 on training and testing data. The results of this research  can  help  producers  in  planning  production,  choosing  locations,  actors,  creative  teams,  and production resources that suit the genres of interest to the audience, so as to increase efficiency and control production costs .
Keywords: Prediction, Genre, Movie, IMDb, Long Short Term Memory

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  ini,  perfilman,  series  atau lainnya  menjadi  pemikat  untuk  banyak  orang sebagai  sarana  hiburan.  Film  merupakan  suatu bentuk hiburan yang menarik perhatian berbagai kalangan  termasuk  anak-anak,  remaja,  orang dewasa  bahkan  orangtua  [1].  Dalam  suatu pembuatan  film,  pastinya  ada  seorang  produser dibaliknya.  Produser  film  adalah  orang  yang memprakarsai,  mengoordinasi,  mengawasi,  dan mengelola segala aspek manajemen dan administratif  pada  produksi  sebuah  film.  Salah satu  tugas  produser  film  adalah  mengelola  sisi bisnis  dari proses produksi. Sering sekali terjadi kerugian  dalam  pembuatan  film  dikarenakan banyak  aspek,  salah  satunya  adalah  sedikitnya penonton.  Melalui  hal  ini,  produser  haruslah mengetahui genre film apa yang paling diminati para penikmat film agar tidak terjadinya kerugian pada pembuatan film. Genre film adalah bentuk, kategori  atau  klasifikasi  tertentu  dari  beberapa
film yang memiliki kesamaan bentuk, latar, tema, suasana dan lainnya [2]. Genre film  memainkan peran  penting  dalam  strategi  pemasaran  dan distribusi.  Produser  dan  distributor  film  dapat menggunakan genre sebagai alat untuk mengidentifikasi  target  audiens  dan  merancang pemasaran yang tepat.
Internet Movie Database (IMDb) adalah database online didedikasikan untuk semua jenis informasi  tentang  berbagai  konten  film  seperti film, TV  dan acara streaming  online, serial,  dan lain-lain [3]. IMDb telah menjadi referensi utama bagi  penikmat  film  dalam  memilih  film  yang akan  ditonton.  Pada  IMDb  menyediakan informasi  yang  luas  tentang  film,  masih  sulit untuk memprediksi genre film yang diminati oleh penonton.  Genre  film  sangat  penting  untuk memudahkan seseorang dalam mencari referensi dan menambah wawasan tentang film. Selain itu, genre  juga  berfungsi  sebagai  sarana  antisipasi dari penonton terhadap film  yang akan ditonton.
Berdasarkan  banyaknya  penonton  peminat  film pada suatu genre dapat membantu para produser untuk mengetahui genre film yang paling banyak disukai  para  penonton.  Prediksi  atau  peramalan adalah kombinasi keterampilan dan pengetahuan ilmiah  yang  digunakan  untuk  meramalkan peristiwa yang akan terjadi di masa depan [4], [5], Fungsi  dari  peramalan  adalah  penunjang  dalam pengambilan  keputusan.  Keputusan  yang  baik didasarkan  atas  pertimbangan  terhadap  sesuatu yang  terjadi  pada  saat  keputusan  itu  diambil. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam peramalan  adalah  long  short-term  memory (LSTM) [6]. Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan  algoritma  Deep  Learning  yang popular untuk melakukan prediksi dan klasifikasi yang  berkorelasi  dengan  waktu.  Penggunaan metode  algoritma  ini  dapat  menyimpan  data informasi  dalam  jangka  waktu  yang  panjang, selain itu juga dapat digunakan untuk mengolah, meramalkan,  dan  mengklasifikasikan  informasi berdasarkan  deret  waktu  [7].  LSTM  dapat mempertimbangkan hubungan waktu dan merujuk pada penelitian terdahulu dan menghasilkan  penurunan  yang  signifikan  rata- rata  kesalahan  prediksi  dalam  model  yang  lain [8].  Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  peneliti mengusulkan  penelitian  tentang  penerapan algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM) untuk  memprediksi  genre film  yang akan dibuat untuk  beberapa  tahun  mendatang  pada  platform IMDb.  Penelitian  menggunakan  metode  Long Short  Term  Memory  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  prediksi  genre  film  pada  Internet  Movie Database (IMDb) Indonesia, serta menggunakan dataset  yang  bersumber  dari  Kaggle.com  dari tahun  2010  hingga  tahun  2022.  Hasil  penelitian ini  diharapkan  diharapkan  dapat  membantu perencanaan produksi yang efisien dan membantu  produser.  Dengan  mengetahui  genre film,  produser  dapat  memilih  lokasi,  pemeran, tim  kreatif,  dan  sumber  daya  produksi  yang sesuai  dengan  genre tersebut. Hal ini  membantu mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  dan mengurangi pemborosan, sehingga meningkatkan  efisiensi  dan  mengontrol  biaya produksi.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan prediksi menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM). LSTM dapat digunakan dalam konteks prediksi [9]. Metode ini digunakan untuk memprediksi  dan  klasifikasi  yang  berhubungan dengan  waktu.  Algoritma  ini  dapat  menyimpan informasi  dalam  jangka  waktu  yang  lama. Kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  dengan diagram alur penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  serta referensi  yang  berhubungan  dengan  topik  yang diteliti  [10].  Adapun  studi  literatur  yang dilakukan  adalah  dengan  mencari  referensi jurnal,  skripsi  dan  artikel  yang  berhubungan dengan  penelitian  terkait  dengan  analisis penelitian  prediksi  yang  menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory  yang  didapat  melalui jurnal  nasional  maupun  internasional  guna mendapatkan metode yang baru.

## 2.2. Data Acquasition
Data Acquisition bertujuan untuk berbagi dan mencari dataset yang baru untuk menambah kumpulan data [11]. Adapun data yang diperoleh diambil  melalui  website  Kaggle.com.  Dataset yang  digunakan  adalah  dataset  dari  tahun  2010 hingga  tahun  2022.  Adapun  keterangan  yang tersedia  pada  data  tersebut  yaitu  : Title,  year, description,  genre,  rating,  users  rating  votes, languages, directors, actors dan runtime . Contoh dataset dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 2. Dataset

## 2.3. Seleksi dan Transformasi Data
Seleksi  data adalah pemilihan  data yang akan digunakan dalam proses penelitian sedangkan  transformasi  data  adalah  proses pengubahan  data  kedalam  bentuk  yang  sesuai [12].  Seleksi  dan  transformasi  data  merupakan proses  lanjutan  setelah  proses  data  acquisition dalam pengembangan  model prediksi genre film pada  IMDb  Indonesia  menggunakan  metode LSTM.  Proses  ini  dilakukan  untuk  memastikan bahwa data yang digunakan dalam pengembangan  model  memiliki  kualitas  yang baik, bersih, dan relevan untuk tujuan analisis dan prediksi genre film.

## 2.4. Visualisasi Data
Visualisasi  data  adalah  proses  membuat grafik  atau  diagram  dari  data  yang  diolah, sehingga  depot  membantu  pengguna  untuk memahami  data  dengan  lebih  baik  [13].  Dalam konteks penelitian prediksi genre film pada IMDb Indonesia menggunakan metode
LSTM,
visualisasi data dapat membantu dalam memahami karakteristik data film yang digunakan  untuk  pengembangan  model.  Pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode Exploratory Data Analyst (EDA) dalam memvisualisasikan data. Dalam EDA, pengumpulan  data  tidak  diikuti  langsung  oleh penerapan  model  namun  memiliki  cara  yang terpisah dengan algoritma yang digunakan [14].

## 2.5.  Metode  Long  Short-Term  Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory  (LSTM) merupakan  algoritma  Deep  Learning  yang popular dan sesuai untuk melakukan prediksi dan klasifikasi  yang  berhubungan  dengan  waktu. Algoritma  ini  mampu  menyimpan  informasi
untuk jangka waktu. yang lama. Hal ini kemudian dapat digunakan untuk memproses, memprediksi, dan  mengklasifikasikan  informasi  berdasarkan deret  waktu  [15].  Pendekatan  pertama  adalah membangun jaringan LSTM yang pada umumnya dapat memproses data deret waktu dan mengenali  pola  unik  untuk  setiap  kelas  dari waktu ke waktu [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  beberapa langkah  yang  diterapkan  dan  dibuat  menjadi suatu Unified Modeling Language (UML). UML merupakan salah satu cara untuk menggambarkan  arsitektur  dan  struktur  model LSTM  untuk  prediksi  genre  film.  Melalui visualisasi  ini  dapat  dipahami  bagaimana  aliran informasi  di  dalam  jaringan  LSTM  dan bagaimana  data  film  dapat  diproses  untuk melakukan prediksi genre.
Gambar 3. Aliran Informasi Dalam Jaringan

## LSTM

## 3.1. Data Acquasition
Data acquisition adalah suatu proses pengumpulan  data  yang  berasal  dari  berbagai sumber untuk menganalisis dan memproses suatu data [17]. Data yang diambil dalam penelitian ini bersumber  dari  film  IMDb  Indonesia  yang disediakan oleh website Kaggle yang disediakan dalam Microsoft Excel (.xls). Adapun tujuan dari pengambilan dataset ini adalah untuk menganalisa  jumlah  genre  film  pada  Internet Movie  Database  (IMDb)  Indonesia  dalam beberapa tahun.
3.2. Pre-processing
Tujuan dari pre-processing data adalah untuk mempersiapkan  data agar  siap  digunakan  dalam proses  analisis  data.  Pada  tahapan  berikut, peneliti  membahas  tentang  beberapa  tahapan yang  dimulai  dari Data  Cleaning,  Data Transformation (Reshaping), Data Splitting, dan Data Normalization .

## 3.2.1. Data Cleaning
Data  cleaning adalah  salah  satu  tahapan  dari pre-processing data  yang  dilakukan  untuk memperbaiki,  membersihkan  dan  menghapus ketidaksesuaian pada data. Pada tahap ini, dataset yang  tersedia  akan  dilakukan  proses cleaning dengan  menghapus  dan  mengurangi  data  yang tidak  diperlukan.  Melalui  hal  ini,  peneliti mengurangi jumlah data menjadi 1676 data.

## 3.2.2. Data Transformation
Data transformation adalah proses pengubahan  atau  pengolahan  data  dari  satu bentuk  ke  bentuk  yang  lain.  Tujuan  dari data transformation untuk  menghadirkan  data  yang lebih  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  ataupun pemodelan  yang  akan  diproses.    Pada  tahap  ini, peneliti mengubah bentuk dataset dari format xls ke dalam format csv.
Gambar 4. Data Transformation
a. Reshaping
Reshaping dalam analisis data adalah proses untuk mengubah tata letak atau struktur data dari satu  bentuk  menjadi  bentuk  yang  berbeda. Reshaping sering  dilakukan  pada  data  tabular (tabel)  dengan  kolom  dan  baris,  seperti  data spreadsheet  atau  dataframe  dalam  bahasa pemrograman Python.
Adapun rumus dari reshaping adalah M × N Ket: M: Jumlah Baris
N:

## Jumlah Kolom
Setelah dilakukan reshaping, maka dihasilkan 156 baris dan 9 kolom yang tersedia pada data.

## 3.2.3. Data Splitting
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  data splitting  untuk  membagi  dataset  menjadi  dua subset  yang  digunakan  dalam  berbagai  tahap analisis  atau  pemodelan  data,  yaitu  subset pelatihan  ( training  set )  dan  subset  pengujian ( testing  set ).  Subset  pelatihan  digunakan  untuk melatih  model,  sementara  subset  pengujian digunakan  untuk  menguji  kemampuan  model pada data yang belum pernah ditemui sebelumnya. Pada umumnya, tahap data splitting akan  membagi  data  dengan  skala  70:30  80:20, dan 90:10.
Tabel 1. Komposisi Dataset No Data Train Data Test 1 70 % 30% 2 80% 20% 3 90% 10%
Dalam hal ini, data train harus memiliki skala yang  lebih  tinggi  dibandingkan  data  test  agar proses  prediksi  menjadi  lebih  akurat  [18].  Pada tahap ini, peneliti membagi dataset dengan skala 70:30, dimana data train 70% dan data test 30%. Hasil  yang  dikeluarkan  melalui  penerapan dengan  aplikasi Python adalah 109 untuk  data train dan 49 untuk data test.

## 3.2.4. Data Normalization
Data  normalization adalah  langkah  untuk mengubah nilai-nilai data dalam dataset menjadi bentuk  yang  lebih  terstandarisasi  atau  normal. Tujuannya adalah untuk menghilangkan perbedaan  skala  dan  satuan  pengukuran  yang tidak  seimbang  antara  variabel  dalam  dataset. Adapun rumus dari data normalization menggunakan Min-Max Scaler adalah
𝑿 𝒏𝒐𝒓𝒎= 𝑿−𝑿𝒎𝒊𝒏 𝑿𝒎𝒂𝒙−𝑿𝒎𝒊𝒏
Pada  penelitian  ini, data  normalization diterapkan  dengan  python  menggunakan Min- Max Scaler yang memiliki rentang [0, 1].

## 3.3. Visualisasi Data
Visualisasi data merupakan proses penggambaran informasi atau data dalam bentuk visual  seperti  diagram,  grafik,  dan  lain-lain. Visualisasi data memiliki tujuan untuk membantu memahami  pola  dalam  data  dengan  lebih  cepat dan  mudah.  EDA  ( Exploratory  Data  Analysis ) merupakan  aspek  penting  dari    visualisasi  data karena  dapat  membantu  menyampaikan  hasil analisis data dengan cepat dan efektif [19]. Pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  diagram lingkaran  agar  mudah  dalam  menampilkan jumlah genre yang paling banyak diminati.

## Gambar 5. Visualisasi Data
Berdasarkan dari diagram diatas bahwa genre drama  memiliki  jumlah  persentase  yang  lebih banyak  yaitu 30.8% dan  genre  adventure memiliki jumlah persentase yang lebih kecil yaitu 6.9%.

## 3.4. Metode Long Short-Term Memory
Metode Long  Short-Term  Memory (LSTM) adalah  teknik  dalam machine  learning yang digunakan untuk memproses data yang berurutan dengan  mempertahankan  dan  menggunakan informasi  jangka  panjang  serta  dirancang  untuk membuat  prediksi  yang  akurat  [17].  Adapun rumus dari LSTM yang diterapkan adalah
1. Input Gate (𝑖 𝑡 ) 𝑖𝑡 = 𝜎 ( 𝑊𝑖𝑆𝑡 −1 + 𝑊𝑖𝑋𝑡 )
𝑊𝑖 = Bobot dari Input Gate. 𝑆𝑡 −1 = State sebelumnya atau state pada waktu t-1.
𝑋𝑡 =  Input  pada  waktu  t. 𝜎 =  Fungsi aktivasi sigmoid.
2. Forget Gate ( 𝑓𝑡 )
𝑓𝑡 = 𝜎 ( 𝑊𝑓𝑆𝑡 −1 + 𝑊𝑓𝑋𝑡 ) 𝑊𝑓 =  Bobot  dari  forget  gate. 𝑆𝑡 −1  = State sebelumnya atau state pada waktu t - 1. 𝑋𝑡 = Input pada waktu t. 𝜎 = Fungsi aktivasi sigmoid.
3. Output Gate ( 𝑜𝑡 ) 𝑜𝑡 = 𝜎 ( 𝑊𝑜𝑆𝑡 −1 + 𝑊𝑜𝑋𝑡 ) ℎ 𝑡 = 𝑜𝑡 ∗ 𝑡𝑎𝑛 ℎ( 𝑐𝑡 ) 𝑊𝑜 = Bobot dari output gate. 𝑆𝑡 −1 = State  sebelumnya  atau  state  pada waktu t - 1. 𝑋𝑡 = Input pada waktu t. 𝜎 = Fungsi aktivasi sigmoid.

## 3.4.1 Pembangunan Model (Model Building)
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pembangunan model LSTM menggunakan arsitektur Sequential untuk  mendapatkan  gambaran  cara  kerja  model dan lapisan layer keras menggunakan Application  Programming  Interface  (API). Arsitektur LSTM terdiri dari serangkaian lapisan LSTM  yang  dihubungkan  secara  berurutan. Berdasarkan  proses  pembangunan  model  yang telah  diimplementasikan  ke  bahasa  program Python, maka diperoleh hasil yang terdapat pada tabel dibawah ini:
Layer (Type) Output Shape Parameter LSTM 10 480 DropOut 10 0 Dense 1 11 Total Parameters 491 491 0 Trainable
Parameters
Non-Trainabel
Parameters
3.4.2. Pelatihan dan Pengujian Model (Training & Testing)
Tahap ini akan memperhitungkan keakurasian prediksi dengan proses pelatihan dan pengujian.  Dalam  metode  LSTM  keakuratan suatu  prediksi  diperhitungkan  dengan  RMSE ( Root Mean Square Error ). RMSE adalah metrik yang  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual dalam  pemodelan  atau    prediksi  [18].  Semakin rendah  nilai  RMSEnya,  maka  semakin  akurat nilai prediksi tersebut. Adapun rumus dari RMSE adalah :
𝑅𝑴𝑺𝑬 = √ 𝟏 𝒏 ∑ = (𝒚 𝟏 − 𝒚 𝟐 )𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
Ket : 𝑦 1 adalah data yang disajikan 𝑦 2 adalah data yang diprediksi
n   adalah ukuran sampel
Pada tabel dibawah ini, tertera nilai RMSE pada setiap genre yang diprediksi.
Tabel 2. Hasil Train Score dan Test Score
Genre Train Score Test Score Drama 2.32 RMSE 2.08 RMSE Comedy 1.42 RMSE 1.17 RMSE Action 0.81 RMSE 0.65 RMSE Horror 1.46 RMSE 1.23 RMSE Romance 0.96 RMSE 0.77 RMSE Documentary 0.64 RMSE 0.49 RMSE Thriller 0.70 RMSE 0.55 RMSE Adventure 0.47 RMSE 0.47 RMSE
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai RMSE yang  dihasilkan  oleh  model  LSTM  yang  telah dibuat  cenderung  memiliki  nilai  di  bawah  3.00 dimana  model  LSTM  yang  dibuat telah  berhasil
menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik  karena menunjukkan  bahwa  model  LSTM  memiliki kesalahan  prediksi  yang  lebih  kecil  atau  lebih dekat dengan nilai sebenarnya.

## 3.4.3. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  yang  diperoleh  dari  model LSTM  menunjukkan  kemampuan  model  dalam memprediksi  genre  film  pada  IMDb  Movies Indonesia  cukup  baik  Grafik  di  bawah  ini memberikan  gambaran  visual  salah  satu  genre dari  delapan  genre  tentang  sejauh  mana  model LSTM dapat mengikuti tren dan pola data aktual. Hal  ini  akan  memperhitungkan  prediksi  selama 12  tahun  yaitu  dari  tahun  2023  hingga  tahun 2035.  Visualisasi  ini  menggunakan  skala  yang sesuai untuk sumbu genre dan waktu (bulan) agar grafik mudah dipahami. Data aktual ditampilkan sebagai garis biru, sedangkan data prediksi pada saat  pelatihan  ditampilkan  sebagai  garis  merah dan data prediksi pada saat pengujian ditampilkan sebagai garis hijau.
3.4.2 Pelatihan dan Pengujian Model
(Training & Testing)
Tahap ini akan memperhitungkan keakurasian prediksi dengan proses pelatihan dan pengujian.  Dalam  metode  LSTM  keakuratan suatu  prediksi  diperhitungkan  dengan  RMSE ( Root Mean Square Error ). RMSE adalah metrik yang  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual dalam  pemodelan  atau    prediksi  [19].  Semakin rendah  nilai  RMSEnya,  maka  semakin  akurat nilai prediksi tersebut. Adapun rumus dari RMSE adalah :
𝑅𝑴𝑺𝑬 = √ 𝟏 𝒏 ∑ = (𝒚 𝟏 − 𝒚 𝟐 )𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
Ket : 𝑦 1 adalah data yang disajikan 𝑦 2 adalah data yang diprediksi n   adalah ukuran sampel
Pada tabel dibawah ini, tertera nilai RMSE pada setiap genre yang diprediksi.
Tabel 3. Hasil Train Score dan Test Score
Genre Train Score Test Score Drama 2.32 RMSE 2.08 RMSE Comedy 1.42 RMSE 1.17 RMSE Action 0.81 RMSE 0.65 RMSE Horror 1.46 RMSE 1.23 RMSE Romance 0.96 RMSE 0.77 RMSE Documentar y 0.64 RMSE 0.49 RMSE Thriller 0.70 RMSE 0.55 RMSE Adventure 0.47 RMSE 0.47 RMSE
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  RMSE yang  dihasilkan  oleh  model  LSTM  yang  telah dibuat  cenderung  memiliki  nilai  di  bawah  3.00 dimana  model  LSTM  yang  dibuat telah  berhasil menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik  karena menunjukkan  bahwa  model  LSTM  memiliki kesalahan  prediksi  yang  lebih  kecil  atau  lebih dekat dengan nilai sebenarnya.

## 3.4.3 Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  yang  diperoleh  dari  model LSTM  menunjukkan  kemampuan  model  dalam memprediksi  genre  film  pada  IMDb  Movies Indonesia  cukup  baik  Grafik  di  bawah  ini memberikan  gambaran  visual  salah  satu  genre dari  delapan  genre  tentang  sejauh  mana  model LSTM dapat mengikuti tren dan pola data aktual [20].  Hal  ini  akan  memperhitungkan  prediksi selama  12  tahun  yaitu  dari  tahun  2023  hingga tahun  2035.  Visualisasi  ini  menggunakan  skala yang sesuai  untuk  sumbu  genre  dan  waktu (bulan)  agar  grafik  mudah  dipahami.  Data aktual  ditampilkan  sebagai  garis  biru, sedangkan  data  prediksi  pada  saat  pelatihan ditampilkan  sebagai  garis  merah  dan  data prediksi  pada  saat  pengujian  ditampilkan sebagai garis hijau.
Gambar 6. Grafik Hasil Prediksi
Berikut  adalah  tabel  grafik  hasil  rata-rata jumlah prediksi dari semua genre pada IMDb Movies Indonesia.
Tabel. 4. Hasil Rata-Rata Nilai Prediksi
Drama
Prediksi  rata-rata  film  dengan genre  drama  yang  akan  keluar setiap bulannya adalah 5 sampai 7. Hal ini dikarenakan Drama adalah genre yang paling diminati banyak penonton. Comedy Prediksi  rata-rata  film  dengan genre  comedy  yang  akan  keluar setiap bulannya adalah 2 sampai 4. Hal ini dikarenakan genre comedy juga diminati banyak penonton
Action Prediksi  rata-rata  film  dengan genre  action  yang  akan  keluar setiap bulannya adalah 1 sampai 2. Hal  ini  dikarenakan  genre  action memiliki  peminat  yang  konsisten setiap bulannya.
Horror
Prediksi  rata-rata  genre  horror yang  akan  keluar  setiap  bulannya adalah 2 sampai 4. Genre ini juga memiliki  peminat  yang  lumayan dan  genre  horror  juga  menjadi salah  satu  genre  yang  diminati dunia perfilman Indonesia.
Romance
Prediksi  rata-rata  genre  romance yang  akan  keluar  setiap  bulannya adalah 2 atau mungkin 3. Genre ini memiliki  peminat  yang  tidak konsisten setiap bulannya.
Documentary Prediksi rata-rata genre documentary  yang  keluar  setiap bulannya  adalah  1  atau  bahkan mencapai  2.  Hal  ini  dikarenakan genre documentary memiliki jumlah  peminat  yang  sedikit dalam perfilman Indonesia. Thriller Prediksi  rata-rata  genre  thriller yang  akan  keluar  setiap  bulannya adalah 1 bahkan dapat mencapai 2. Hal ini dikarenakan adanya konsistensi  genre  thriller  yang keluar setiap bulannya. Adventure Prediksi rata-rata genre adventure yang  akan  keluar  setiap  bulannya adalah 1 atau hampir mencapai 2. Genre adventure memang
memiliki  peminat  yang  sedikit pada dunia perfilman di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan penelitian yang telah dilakukan tentang Prediksi Genre Film Pada  Internet  Movie  Database  Indonesia Menggunakan Metode Long Short-Term Memory telah ditarik beberapa kesimpulan, yaitu dalam  data  training,  model  LSTM  dapat menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dengan  rata- rata  nilai  RMSE  dibawah  2.50.  Data  testing, model  LSTM  juga  dapat  menghasilkan  prediksi yang  akurat  dengan  rata-rata  nilai  RMSE dibawah 2.50. Grafik hasil prediksi menunjukkan bahwa  model  LSTM  mampu  menangkap  pola dan tren dari data genre IMDb Movies Indonesia. Genre Drama  memiliki  nilai prediksi yang lebih tinggi  untuk  dikeluarkan  beberapa  tahun kedepan.

## 5. REFERENSI
[1] M.  MAWARDIANTI,  “Analisis  naratif film dengan berita Arie Hanggara : Studi komparasi  teori  Tzvetan  Todorov,”  UIN Sunan Gunung Djati, 2019.
[2] W. M. D. R. Ruwantha, K. Banujan, and K.  Btgs,  “LSTM  and  Ensemble  Based
Approach  for  Predicting  the  Success  of Movies  Using  Metadata  and  Social
Media,” in 2021 International Conference on  Innovation  and  Intelligence  for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT) , Sep. 2021, pp. 626– 630. doi: 10.1109/3ICT53449.2021.9581601. [3] P.  A.  Qori,  D.  S.  Oktafani,  and  I.
Kharisudin,  “Analisis  Peramalan  dengan Long  Short  Term  Memory  pada  Data Kasus  Covid-19  di  Provinsi  Jawa Tengah,” Prism.  Pros.  Semin.  Nas.  Mat. , vol. 5, pp. 752–758, 2022.
[4] S.  Zahara,  Sugianto,  and  M.  Bahril Ilmiddafiq,  “Prediksi  Indeks  Harga Konsumen  Menggunakan  Metode  Long Short  Term  Memory  (LSTM)  Berbasis Cloud  Computing,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 357–363, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1086. [5] S.  L.  Hasibuan  and  Y.  Novialdi, “Prediction  of  Bulk  and  Packaged Cooking Oil Prices Using the Long Short- Term  Memory  (LSTM)  Algorithm,” J. Ilmu  Komput.  dan  Agri-Informatika 9(2)149-157 , vol. 9, 2022.
[6] M. T. Tombeng and Z. Ardian, “Prediksi Penjualan  Supermarket  Menggunakan Pendekatan  Deep  Learning,” CogITo Smart J. , vol. 7, no. 1, pp. 160–169, Jun.
2021, doi: 10.31154/cogito.v7i1.306.160- 169.
[7] T.  Jaelani,  “Machine  Learning  untuk Prediksi Produksi Gula Nasional,” JMPM (Jurnal  Mater.  dan  Proses  Manufaktur) , vol.  6,  no.  1,  Aug.  2022,  doi: 10.18196/jmpm.v6i1.14897.
[8] B. A. Habsy, “Seni Memehami Penelitian Kuliatatif Dalam Bimbingan Dan Konseling : Studi Literatur,” JURKAM J. Konseling Andi Matappa , vol. 1, no. 2, p. 90, Sep. 2017, doi: 10.31100/jurkam.v1i2.56. [9] B.  BİLEN  and  F.  HORASAN,  “LSTM Network  based  Sentiment  Analysis  for Customer  Reviews,” Politek.  Derg. ,  vol. 25,  no.  3,  pp.  959–966,  Oct.  2022,  doi: 10.2339/politeknik.844019.
[10] A.  Y.  Setiawan,  I.  G.  M.  Darmawiguna, and  G.  A.  Pradnyana,  “Sentiment
Summarization  Evaluasi  Pembelajaran
Menggunakan  Algoritma  LSTM  (long short  term  memory),” Kumpul.  Artik. Mhs.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.
2, pp. 183–191, 2022.
[11] M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul,
S.  H.  Sinurat, and  E.  Indra,  “ANALISIS BIG DATA

## DENGAN METODE
EXPLORATORY  DATA  ANALYSIS (EDA)  DAN  METODE  VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol. 4,  no.  2,  pp.  23–27,  Feb.  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v4i2.2475.
[12] J.  Peng et  al. ,  “DataPrep.EDA:  Task- Centric  Exploratory  Data  Analysis  for Statistical  Modeling  in  Python,”  in Proceedings  of  the  2021  International Conference on Management of Data , Jun. 2021, pp. 2271–2280. doi: 10.1145/3448016.3457330. [13] L.  Wiranda  and  M.  Sadikin,  “Penerapan Long  Short  Term  Memory  Pada  Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[14] S.-S.  Baek,  J.  Pyo,  and  J.  A.  Chun, “Prediction  of  Water  Level  and  Water
Quality  Using  a  CNN-LSTM  Combined Deep  Learning  Approach,” Water ,  vol. 12,  no.  12,  p.  3399,  Dec.  2020,  doi:
10.3390/w12123399.
[15] Z.  Olaofe,  “Assessment  of  LSTM, Conv2D  and  ConvLSTM2D  Prediction Models  for  Long-Term  Wind  Speed  and Direction Regression Analysis,” 2021.
[16] H.  Liu,  H.  Zhang,  and  C.  Mertz, “DeepDA:  LSTM-based  Deep  Data
Association  Network  for  Multi-Targets Tracking  in  Clutter,”  in 2019  22th International  Conference  on  Information Fusion (FUSION) , Jul. 2019, pp. 1–8. doi: 10.23919/FUSION43075.2019.9011217.
[17] 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, doi: 10.3991/ijim.v14i18.16867.
[18] P. Mishra, S. Dey, S. S. Ghosh, D. B. Seal, and  S.  Goswami,  “Human  Activity Recognition using Deep Neural Network,” in 2019 International Conference on Data Science and
Engineering (ICDSE) , Sep. 2019, pp. 77– 83. doi: 10.1109/ICDSE47409.2019.8971476.
[19] K.  S.  Witanto,  N.  A.  Sanjaya  ER,  A.  E. Karyawati, I. G. A. G. A. Kadyanan, I. K. G.  Suhartana,  and  L.  G.  Astuti, “Implementasi  LSTM  Pada  Analisis Sentimen  Review  Film  Menggunakan Adam  Dan  RMSprop  Optimizer,” JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput. Udayana) ,  vol.  10,  no.  4,  p.  351,  Jun. 2022, doi: 10.24843/JLK.2022.v10.i04.p05.
[20] R.  B.  Mangolin et  al. ,  “A  multimodal approach  for  multi-label  movie  genre classification,” Multimed.  Tools  Appl. , vol.  81,  no.  14,  pp.  19071–19096,  Jun. 2022, doi: 10.1007/s11042-020-10086-2.