Beranda

Sistem Rekomendasi Film untuk Tugas Skripsi

Website ini dikembangkan sebagai implementasi penelitian skripsi dengan topik klasifikasi rekomendasi film menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem melakukan proses normalisasi, perhitungan jarak Euclidean, pemilihan tetangga terdekat, hingga voting keputusan untuk menentukan film layak atau tidak layak ditonton.

Tujuan Pembuatan
  • Menguji performa metode KNN pada data film.
  • Menyediakan simulasi perbandingan beberapa nilai K.
  • Menyajikan perhitungan KNN secara transparan dan terstruktur.
  • Mendukung dokumentasi hasil analisis dalam format PDF.

101

Total Dataset

27

Label Layak Nonton

74

Label Tidak Layak Nonton

Profil Mahasiswa (Dummy)

NamaRizky Pratama
NIM2020112233
Program StudiSistem Informasi
KampusUniversitas Nusantara Digital
Dosen PembimbingDr. Andi Saputra, S.Kom., M.Kom.

Ringkasan Skripsi:

Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan pendekatan klasifikasi KNN untuk membantu proses pengambilan keputusan rekomendasi film berdasarkan atribut rating, genre, dan tahun produksi.

Buka Simulasi Rekomendasi