Perbandingan Penerapan Relational Database Dan Graph Database Dalam Sistem Rekomendasi Film
Authors: Florentina Jennifer , Kurniawan Hans Christian 
Published: March 2024

Recommendation system is used in various applications such as e-commerce, social media, and others. In building a recommendation system, a database is needed as data storage. The importance of database selection on system performance makes research on the application of various types of databases to recommendation systems increase, including in this study. This study compares the latency and memory usage between relational database and graph database on film recommendation systems. The main indicators in this study are the threshold value for the similarity value limit and the recommendation system technique used. There are 3 techniques used, namely the content-based filtering technique using jaccard similarity, collaborative filtering using cosine similarity, and hybrid filtering combining the results of content-based filtering and collaborative filtering. The databases used are PostgreSQL for relational database and Neo4j for graph database. Based on testing at various threshold values, the latency values and memory usage in the two databases are compared. In content-based filtering technique, PostgreSQL has a latency of 120-150 seconds and memory usage of 119 - 120 MB while Neo4j has 6-7 seconds and 41 - 43 MB. In collaborative filtering technique, PostgreSQL has a latency of 3-4 seconds and memory usage of 119 - 120 MB while Neo4j has 4-5 seconds and 24 - 26 MB. In hybrid filtering technique, PostgreSQL has a latency of 125-150 seconds and memory usage of 119-120 MB while Neo4j has 9-11 seconds and 32-34 MB.Sistem rekomendasi dipakai diberbagai aplikasi seperti e-commerce, media sosial, dan yang lainnya, dalam membangun sistem rekomendasi dibutuhkan database sebagai penyimpanan data. Pentingnya pemilihan  database terhadap performa sistem membuat penelitian akan penerapan berbagai jenis database pada sistem rekomendasi meningkat termasuk dalam penelitian ini. Penelitian ini melakukan perbandingan latensi dan penggunaan memori antara relational database dan  graph database pada sistem rekomendasi film. Indikator utama dalam penelitian ini adalah nilai threshold untuk batas nilai similarity serta teknik sistem rekomendasi yang digunakan. Terdapat 3 teknik yang digunakan yaitu teknik content-based filtering memakai jaccard similarity, collaborative filtering memakai cosine similarity, dan hybrid filtering gabungan dari content-based filtering dan collaborative filtering. Database yang digunakan adalah PostgreSQL untuk relational database dan Neo4j untuk graph database. Berdasarkan pengujian diberbagai nilai threshold didapatkan nilai latensi dan penggunaan memori pada kedua database yang dibandingkan. Pada teknik content-based filtering, PostgreSQL memiliki latensi waktu 120-150 detik dan penggunaan memori 119 - 120 MB sedangkan Neo4j 6-7 detik dan 41 - 43 MB. Pada teknik collaborative filtering, PostgreSQL memiliki latensi waktu 3-4 detik dan penggunaan memori 119 - 120 MB sedangkan Neo4j 4-5 detik dan 24 - 26 MB. Pada teknik hybrid filtering, PostgreSQL memiliki latensi waktu 125-150 detik dan penggunaan memori 119 - 120 MB sedangkan Neo4j 9-11 detik dan 32-34 MB.