## RANCANG BANGUN APLIKASI REKOMENDASI FILMDENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMASIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
1 Edbert Wibowo Sumarlin, 2 Seng Hansun, 3 Yustinus Widya Wiratama
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 edbert.lam@gmail.com, 2 hansun@umn.ac.id, 3 yustinus.widya@umn.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  aplikasi  rekomendasi  film  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Di  dunia  film  sudah  terdapat  banyak  judul  film,  yang  menyebabkan penonton  kesulitan  dalam  memilih  film.  Meskipun  dengan  klasifikasi  genre  yang  telah  ada sekarang  ini,  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  action  dengan  sedikit  bumbu  comedy,  tentu  akan  berbeda  hasilnya  dengan  film dengan  genre  comedy  dengan  bumbu  action,  sehingga  dibutuhkan  aplikasi  rekomendasi  yang dapat mengatur preferensi genre. Algoritma SAW adalah salah satu metode yang dapat digunakan dalam  sistem  rekomendasi.  Algoritma  ini  berjalan  dengan  menentukan  nilai  rating  kecocokan setiap  alternatif  terhadap  setiap  kriteria  dan  membuatnya  ke  dalam  sebuah  matriks  keputusan. Setelah  terbentuk  matriks  keputusan,  tahapan  berikutnya  adalah  menormalisasikan  matriks keputusan.  Hasil  akhir  nilai  preferensi  diperoleh  dari  jumlahan  dari  perkalian  elemen  baris matriks  ternormalisasi  dengan  bobot  preferensi  yang  sesuai  dengan  elemen  kolom  matriks. Berdasarkan  survei  yang  telah  dilakukan,  secara  keseluruhan  tingkat  system  usefulness  dari aplikasi rekomendasi film sebesar 85.4%.
Kata kunci : film, genre, sistem rekomendasi, Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  meningkat  dalam  berbagai bidang seperti bidang ekonomi, ilmu pengetahuan, industri maupun dalam kehidupan sosial. Film merupakan  perkembangan  dari  teknologi  audio  dan  visual,  bahkan  beberapa  film  pada  zaman sekarang  telah  menggunakan  animasi  komputer  atau  yang  sering  disebut  dengan  CG  (Computer Graphics) untuk membuat efek film yang lebih nyata. Judul film internasional di dunia ini sebesar 3,357,063 [1] dan jumlah tersebut akan terus bertambah.
Dengan  jumlah  film  yang  banyak,  dibuatlah  klasifikasi genre film  untuk  membantu user dalam mencari dan memilih film yang tepat dilihat, tetapi klasifikasi genre itu sendiri masih terlalu umum.  Saat  ini  sudah  terdapat  banyak  aplikasi  rekomendasi  film  yang  telah  beredar,  tetapi kebanyakan aplikasi tersebut hanya dapat mencari satu genre saja tanpa mempedulikan preferensi dari  penonton  yang  berbeda-beda,  dimana  mungkin  terdapat  penonton  yang  menginginkan  film action dengan bumbu comedy atau penonton yang menginginkan film comedy tetapi dengan sedikit bumbu action .
Genre dalam  film  merupakan  elemen  utama  dalam  suatusistem  rekomendasi,  karena dengan  adanya  pengklasifikasian genre dapat  memudahkan  sistem  dalam  mencari  sebuah  film berdasarkan tipe-tipe tertentu, penonton juga lebih mudah dalam mengidentifikasi film seperti apa yang  ditayangkan  [2].  Oleh  karena  faktor-faktor  di  atas,  terutama  pada genre dan  sub genre film yang  selalu  berkembangseiring  dengan  waktu  sesuai  dengan  pola  tertentu  [3]  dan  juga  penonton yang  memiliki  preferensi  film  yang  berbeda-beda,  peneliti  melihat  kebutuhan  akan  aplikasi  yang dapat merekomendasikan film dengan preferensi yang dapat diatur.
Metode  SAW  sendiri  merupakan  salah  satu  metode  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) dimana metode ini sangat cocok digunakan dalam aplikasi rekomendasi karena memiliki banyak atribut [4]. Alasan lain pemilihan metode SAW dalam pembangunan aplikasi rekomendasi film karena penilaian dapat dilakukan secara tepat dan cepat karena didasarkan pada nilai kriteria

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 10, No. 2, Jul 2016
dan  bobot  preferensi  yang  ditentukan.  Selain  itu,  metode  ini  juga  dapat  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah atribut yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot  setiap  atribut  [5].  Salah  satu  penelitian  terdahulu  yang  berhasil  mengimplementasikan metode SAW adalah penelitian Simarmata dan Abdullah [6] yang menerapkan SAW dalam sistem pengambilan keputusan kredit rumah.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem    rekomendasi    merupakan    suatu    teknik  kecerdasan  berbasis  komputer  untuk menghadapi masalah-masalah dari banyaknya suatu informasi atau produk [7]. Sistem rekomendasi film menggunakan konsep ini untuk membantu memilih film yang sesuai dengan informasi yang dicocokkan dengan kriteria penonton film.
Secara  umum  terdapat  dua  metode  yang  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  yaitu content - basedfiltering dan collaborative filtering . Pada content - based filtering akan mendefinisikan profil suatu objekyang memungkinkan sistem untuk merekomendasikan profil yang mendekati apa saja atribut yang diinginkan oleh pengguna dengan mencocokan atribut yang terdapat pada masing- masing  objek.  Di  lain  sisi, collaborative  filtering hanya  bergantung  pada  aktivitaspengguna  yang dapat berorientasi pada objek tersebut atau pada pengguna lain, salah satu cara untuk mendapatkan data pada collaborative filtering adalah dengan cara pemberian rating oleh user sebelumnya [8]. Dalam content - basedrecommendationsystem , sistem akan menganalisa deskripsi item yang telah dinilai oleh pengguna dengan deskripsi item - item yang akan direkomendasikan. Ada beberapa algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam content - basedfiltering .  Ada  penggunaan  klasifikasi  secara khusus  untuk  mempelajari  kelas item yang  disukai  dan  tidak  disuka  oleh  pengguna  dan  terdapat algoritma lainnya yang menggunakan nilai numerik dalam menyelesaikan masalah yang ada [9].
Collaborative filtering merupakan suatu metodeyang digunakan dalam sistem rekomendasi untuk memprediksi selera user terhadap suatu item dengan mengumpulkan informasi dari user - user lainnya  yang  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  nilai rating .  Secara  umum  terdapat  2  proses yang dilakukan dalam collaborativefiltering , yaitu [10]:
1. Mencari user-user lain yang mempunyai kemiripan pola rating dengan user . 2. Menggunakan  nilai rating dari user-user lain  untuk  menghitung  nilai  prediksi  bagi user yang aktif.

## B. Simple Additive Weighting
Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu  [11].  Simple  Additive Weighting (SAW) atau yang sering disebut juga dengan metode penjumlahan terbobot adalah salah satu  metode  yang  paling  sering  digunakan  untuk  Multi  Attribute  Decision  Making  [12].  Konsep dasar  dari  metode  ini  adalah  mencari  nilai  rata-rata  yang  didapat  dari  perhitungan  untuk  setiap alternatif dengan mengalikan nilai skala yang diberikan untuk atribut dari sebuah alternatif dengan bobot  pentingnya  atribut  tersebut  yang  diberikan  oleh  penentu  keputusan  yang  kemudian dijumlahkan  nilai  objek  untuk  semua  kriteria  [13].  Keuntungan  dari  metode  SAW  ini  adalah ketepatan penilaian karena berdasarkan nilai bobot yang sudah ditentukan untuk setiap atribut yang kemudian akan dilanjutkan dengan proses perangkingan yang sesuai dengan alternatif terbaik yang didapatkan dari sejumlah alternatif lainnya [14].
Terdapat tujuh tahapan dari implementasi metode Simple Additive Weighting [15]:
1. Menentukan alternatif-alternatif yang ada, yaitu Ai.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif kepada setiap kriteria.
4. Menentukan   bobot   preferensi   atau   tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
W = [ W1, W2, W3, …, Wj ] …(1)
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif terhadap setiap kriteria yang ada.
6. Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada  setiap  kriteria.  Nilai  X  pada  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  telah ditentukan, dimana, i=1,2,…,m dan j=1,2,…n.
𝑋 = 𝑥 !! ⋯ 𝑥 ! !
⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 ! ! ⋯ 𝑥 !" …(2)
7. Kemudian menghitung matriks keputusan ternormalisasi dengan menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( 𝑛 !" ) dari alternatif Ai pada kriteria Cj. Untuk kriteria positif.
𝑛 !" = ! !" ! ! !"# , 𝑖 = 1 , … , 𝑚 ; 𝑗 = 1 , … , 𝑛 …(3)
Untuk kriteria negatif.
𝑛 !" = ! ! !"# ! !" , 𝑖 = 1 , … , 𝑚 ; 𝑗 = 1 , … , 𝑛 …(4)
Keterangan:
a. Kriteria  keuntungan  apabila  nilai  memberikan  keuntungan  bagi  pengambilan  keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambilan keputusan.
b. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan,  maka  nilai  dibagi  dengan  nilai  dari  setiap  kolom; sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai rij.
8. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (n) dengan bobot preferensi (W) yang sesuai dengan elemen kolom matriks (W).
𝑉 ! = 𝑊 ! 𝑛 !" ! ! ! ! …(5)
Hasil  perhitungan 𝑉 ! yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  merupakan alternatif terbaik.

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 10, No. 2, Jul 2016

## C. Film
Film  adalah  sekedar  gambar  yang  bergerak,  adapun  pergerakannya  disebut  sebagai intermitten movement, gerakan yang muncul hanya karena keterbatasan kemampuan mata dan otak manusia  menangkap  sejumlah  pergantian  gambar  dalam  sepersekian  detik.  Film  menjadi  media yang  sangat  berpengaruh,  melebihi  media-media  yang  lain,  karena  secara  audio  dan  visual  film bekerja sama dengan baik dalam membuat penontonnya tidak bosan dan lebih mudah mengingat, karena formatnya yang menarik [16].
Genre dalam film dapat menunjukkan kepada penonton poin utama referensi untuk sebuah film  dan  dapat  berfungsi  sebagai  quasi-search  karakteristik  yang  menyebabkan  penonton  dapat mengetahui  gambaran  besar  tentang  film  tersebut  tanpa  harus  melihat  film  tersebut  [17].  Dengan adanya genre ,  industri  perfilman  dapat  memberitahu  kepada  penonton  terdapat  kesenangan  yang mirip  seperti  film  sebelumnya  dan genre merupakan  sebuah  faktor  yang  penting  untuk  penonton dalam membuat keputusan tentang film apa yang ingin dilihat [18].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Cara Kerja Sistem
Aplikasi rekomendasi film yang bernama Cola ini berguna untuk merekomendasikan film berdasarkan preferensi dari genre , rating , dan tahun pembuatan film yang dikehendaki oleh user . Aplikasi  ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dan  dibuatmenggunakan  Eclipse  IDE  dan  TMDB  ( The  MovieDatabase )  API.  Berikut  ini merupakan flowchart yangmenunjukkan alur proses aplikasi secara garis besar.
Gambar 2. Flowchart Aplikasi Rekomendasi Film Cola
Pada  Gambar  2  diperlihatkan  alur  proses  ketika  aplikasi  Cola  pertama  kali  dibuka  oleh user , maka aplikasi akan membaca database genre yang akan digunakan sebagai pilihan preferensi genre , kemudian user dapat menginput tingkat preferensi genre , rating , dan tahun pembuatan film yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  perhitungan  rekomendasi.  Pada  proses  perhitungan rekomendasi  nantinya  akan  melakukan request ke  TMDB  API  untuk  mengambil  data  film,  hasil dari request TMDB API tersebut akan diterima aplikasi dalam format JSON, kemudian hasil dalam format JavaScript  Object  Notation (JSON)  tersebut  akan  di- parsing ke  dalam  bentuk arraylist , yaitu listMovies dan  diproses  dengan  metode  SAW  sehingga  akan  menghasilkan arraylist baru yang  bernama listTotal untuk  menyimpan  data  hasil  rekomendasi  film.  Data  tersebut  akan ditampilkan  ke user dalam  bentuk listview yang  nantinya  apabila user mengklik  salah  satu  judul film  yang  terdapat  dalam listview tersebut,  maka  detail  dari  film  yang  judulnyadipilih  oleh user akan ditampilkan. Detail film tersebut berupa poster, genre - genre yang terdapat pada film tersebut, rating film, aktor, dan juga sinopsis dari film yang dipilih tadi, kemudian aplikasi akan melakukan kalkulasi  ulang  dan  merekomendasikan  tiga  film  yang  hampir  sama  dengan genre yang  terdapat pada detail film yang telah dipilih oleh user .

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 10, No. 2, Jul 2016

## B.  Rancangan Algoritma Simple Additive Weighting
Gambar 3. Flowchart sistem Autocomplete searchprediction
Pada  Gambar  3  menggambarkan  proses  perhitungan  rekomendasi  film  dengan  metode SAW, aplikasi akan mengecek terlebih dahulu apakah terdapat koneksi internet atau tidak. Apabila terdapat koneksi internet, maka aplikasi akan melakukan pengambilan data sesuai dengan kriteria yang  telah  ditentukan  oleh user dengan  cara  melakukan request ke  TMDB  API,  kemudian Application  Program  Interface (API)  akan  mengembalikan  hasil  data-data  film  ke  dalam  format JSON.  Aplikasi  akan  melakukan parsing dari  format  JSON  untuk  dapat  dimasukkan  ke  dalam arraylistlistMovies ,  kemudian  setelah  data  film  tersebut  didapatkan  akan  dilakukan  perhitungan bobot  ( weight )  dengan  memanfaatkan  data popularity yang  terdapat  pada  API.  Setelah  bobot masing-masing film didapatkan, proses berikutnya adalah pembuatan matriks dari masing-masing film yang telah terbobot. Setiap baris pada masing-masing kolom matriks akan dibagi dengan bobot maksimal  dari  masing-masing  kolom,  sehingga  nanti  akan  membentuk  matriks  ternormalisasi. Matriks  ternormalisasi  kemudian  akan  dikali  dengan  tingkat  preferensi  dari user ,  lalu  hasil  dari perkalian tersebut akan diurutkan sesuai dengan hasil perkalian yang paling besar ke yang paling kecil  dan  dimasukkan  ke  dalam listview yang  bernama lvResult .  Semakin  besar  hasil  perkalian tersebut  berartisemakin  direkomendasikan  dan  semakin  sesuai  dengan  preferensi user ,  sementara semakin kecil hasil perkalian tersebut berarti semakin tidak sesuai dengan preferensi dari user .

## IV. HASIL PENELITIAN
Bagian  ini  akan  membahas  mengenai  rekapitulasi  dari  kuisioner  yang  telah  diisi  oleh  33 orang yang merupakan sampel pada pengujian aplikasi ini. Pada penelitian eksperimental, jumlah sampel  yang  direkomendasikan  lebih  dari  30  orang  [19].  Kuisioner  yang  digunakan  terdiri  dari tujuh  pertanyaan  yang  disusun  berdasarkan  19  pertanyaan  dari  kuisioner  J.R.  lewis  mengenai Computer System Usability.  Kuisioner  J.R.  Lewis  terdiri  dari  tiga  kategori  utama,  yaitu System Usefulness , Information  Quality ,  dan Interface  Quality . System  Usefulness membahas  mengenai kegunaan  aplikasi, Information  Quality membahas  mengenai  kualitas  informasi,  dan Interface Quality membahas mengenai kualitas antar muka aplikasi [20]. Dalam penelitian ini kuisioner yang digunakan terdiri dari enam pertanyaan yang disusun berdasarkan 19 pertanyaan dari kuisioner J.R. Lewis.  Enam  pertanyaan  yang  digunakan  diambil  dari  tiga  kategori  utama,  dengan  rincian  dua pertanyaan  dari  masing-masing  kategori.  Pertanyaan  untuk  kategori System  Usefulness terdapat pada pertanyaan nomor satu, dua, dan lima, pertanyaan untuk kategori Information Quality terdapat pada pertanyaan nomor tiga dan empat, pertanyaan untuk kategori Interface Quality terdapat pada pertanyaan nomor enam.
Skala Likert digunakan untuk menghitung skor dari setiap pertanyaan. Salah satu kelebihan dari Skala Likert adalah menyediakan respon dengan kategori yang berjenjang, yaitu sebanyak lima jenjang. Skala yang digunakan yaitu skala lima untuk menyatakan sangat setuju, skala empat untuk menyatakan setuju, skala tiga untuk menyatakan netral, skala dua untuk menyatakan tidak setuju, dan skala satu untuk menyatakan sangat tidak setuju [21].
Berdasarkan  hasil  perhitungan  skor  akhir  tersebut  dapat  dihitung  respons  dari  pengguna terhadap tiga kategori pertanyaan, berdasarkan kuisioner J.R. Lewis, yaitu System Usefulness yang membahas mengenai kegunaan sistem terdapat pada pertanyaan nomor satu, dua, dan lima dengan skor  85.4%  yang  berarti  sangat  membantu  bagi user .  Pada  kategori Information  Quality yang terdapat  pada  pertanyaan  tiga  dan  empat  memiliki  skor  80.3%  yang  berarti  informasi  yang diberikan oleh aplikasi rekomendasi film sangat baik. Pada kategori Interface Quality yang terdapat pada pertanyaan enam memiliki skor 84.8% yang berarti tampilan dari aplikasi sangat baik. Secara keseluruhan,  tingkat  kepuasan  pengguna  aplikasi  sebesar  83.5%  yang  termasuk  dalam  kategori sangat  positif  dan  dapat  diartikan  bahwa  pengguna  sangat  puas  dalam  menggunakan  aplikasi rekomendasi film ini.

## V. SIMPULAN
Berdasarkan  tujuan  penelitian,  berikut  kesimpulan  yang  didapatkan  dalam  penelitian. Aplikasi  sistem  rekomendasi  film  untuk  merekomendasikan  film  sesuai  dengan  preferensi genre yang  ditentukan  oleh user telah  berhasil  dibuat  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting pada platform Android. Dari hasil kuisioner yang dilakukan berdasarkan kuisioner J.R. Lewis dengan jumlah sampel 33 orang dan penilaian dengan skala satu sampai lima, pada kategori System  Usefulness yang  mendapatkan  nilai  sebesar  85.4%  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi rekomendasi film sangat membantu pengguna dalam memilih film.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Blitzmegaplex, Data Profile Customer Blitzmegaplex, https://www.blitzmegaplex.com/en/rate_card.php [diakses 7 Maret 2015].
[2] Zhou,  H.,  Hermans,  T.,  Karandikar,  A.V.,  dan  Rehg,  J.M.,“Movie  Genre  Classification  via Scene Categorization,” MM’10 , Firenze, Italy, October 25-29, 2010.
[3] Grant, B.K., Film Genre Reader IV,University of Texas Press, Austin, U.S.A., 2012.
[4] Basyaib, F., Teori Pembuatan Keputusan, Grasindo, Jakarta,2006.
[5] Atmojo,  R.N.P.,  Cahyani,  A.D.,  Abbas,  B.S.,  Pardamean,  B.,  Anindito,  dan  Manulang, I.D.,“Design of Single User Decision Support System Model Based on Fuzzy Simple Additive Weighting  Algorithm  to  Reduce  Consumer  Confusion  Problems  in  Smartphone  Purchase,” Applied Mathematical Sciences , vol. 8, no. 15, 2014, hal. 717-732.
[6] Simarmata  M.  dan  Abdullah  D.,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Kredit  Rumah  dengan Metode Fuzzy SAW MADM,” Jurnal Informatika, vol. 9, no. 2, Juli 2015, hal. 1124-1129.
[7] Vozalis,    E.  dan  Margaritis,  K.G.,  Analysis  of  Recommender  Systems’  Algorithms, http://www.cin.ufpe.br/~idal/rs/hercma2003.pdf [diakses 17 Maret 2015]..
[8] Murfi, H., Machine Learning–SistemRekomendasi, http://ocw.ui.ac.id/pluginfile.php/278/mod_resource/content/0%20/12%20Studi%20Kasus%20 -%20Sistem%20Rekomendasi.pdf [diakses 3 April 2015].
[9]  Pazzani, M.J. dan Billsus, D., “Content-Based Recommendation Systems,” The Adaptive Web , vol. 4321, 2007, hal. 325-341.
[10] Sarwar,  B.,  Karypis,  G.,  Konstan,  J.,  dan  Riedl,  J.,“Item-Based  Collaborative  Filtering Recommendation Algorithms,” WWW10 , Hong Kong, May 1-5, 2001.
[11]  Kusumadewi,  S.,“Pencarian  Bobot  Atribut  pada  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan  Pendekatan  Obyektif  Menggunakan  Algoritma  Genetika  (Studi  Kasus: Rekruitmen Dosen Jurusan T.Informatika UII),” Gematika Jurnal Manajemen Informatika , vol. 7, no. 1, Desember 2005, hal. 48-56.
[12]  Gayatri,  V.S.  dan  Chetan  M.S.,“Comparative  Study  of  Different  Multi-criteria  Decision- making  Methods,” International  Journal  on  Advanced  Computer  Theory  and  Engineering (IJACTE) , vol. 2, issue 4, 2013, hal. 9-12.
[13]  Azar,  F.S.,“Multiattribute  Decision-Making:  Use  of  Three  Scoring  Methods  to  Compare  the Performance  of  Imaging  Techniques  for  Breast  Cancer  Detection,” Technical  Reports  (CIS) , paper 119, 2000.
[14]  Rusnadi,  I.F.,“Implementasi  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Contoh  Kasus Beasiswa,” Skripsi , Universitas Widyatama, Bandung, 2014.
[15]  Usito,  N.J.,“Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Proses  Belajar  Mengajar  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Tesis , Universitas Diponegoro, Semarang, 2013.
[16]  Joseph,  D.,“Landasan  Konseptual  Perencanaan  dan  Perancangan  Pusat  Apresiasi  Film  DI Yogyakarta,” Skripsi , Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2011.
[17] Hennig-Thurau, T., Walsh, G., dan Wruck, O.,“An Investigation into the Factors Determining the  Success  of  Service  Innovations:  The  Case  of  Motion  Pictures,” Academy  of  Marketing Science Review , vol. 2001, no. 06, 2001, hal. 1-23.
[18] Litman, B.R.,“Predicting Success of Theatrical Movies: An Empirical Study,” The Journal of Popular Culture , vol. 16, issue 4, 1983, hal. 159-175.
[19] Roscoe, J.T., Fundamental Research Statistics for the Behaviour Sciences, 2 nd edition, CBLS, New York, 2004.
[20]  Lewis  J.R.,“IBM  Computer  Usability  Satisfaction  Questionnaires:  Psychometric  Evaluation and Instructions for Use,” International Journal of Human-Computer Interaction , vol. 7, issue 1, 1995, hal. 57-78.
[21] Jainuri,  M.,Skala  Pengukuran,  http://www.academia.edu/5077784/Skala_Pengukuran [diakses 13 Agustus 2015].