🎥 Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Metode
Item-Based Collaborative Filtering
Foto Mahasiswa

NIM: 2302050841

Nama: Nur Aida Aslimah Wardatul Jannah

Prodi: Sistem Informasi

Kelas: SI-A

🎬 Data Rating Pengguna

User InterstellarInceptionTitanicAvatarMatrix
U155344
U244550
U354234
U400452
U533444
U645025
U723551
U855214
U944452
U1032123
U1111551
U1255005
U1344433
U1400351
U1532222
U1655015
U1745125
U1822441
U1933552
U2054114
Rating Star

Prediksi Rating U6 terhadap Titanic:

3.73 / 5

Jika dibulatkan menjadi 4 / 5

🧩 Langkah-Langkah Prediksi

  1. Ambil data rating dari database dan bentuk User-Item Matrix.
  2. Lakukan transpose menjadi Item-User Matrix.
  3. Hitung cosine similarity antara item target (Titanic) dan item lainnya.
  4. Ambil rating user U6 terhadap item selain Titanic.
  5. Gunakan rumus:
    Prediksi = (Σ (similarity × rating)) / (Σ |similarity|)

📐 Perhitungan Manual

Rating U6:
Interstellar = 4, Inception = 5, Avatar = 2, Matrix = 5

Similarity Titanic terhadap:
Interstellar = 0.64
Inception = 0.646
Avatar = 0.969
Matrix = 0.534

Numerator:
2.562 + 3.232 + 1.938 + 2.668

Denominator:
0.64 + 0.646 + 0.969 + 0.534

Hasil Akhir:
Prediksi rating U6 terhadap Titanic = 3.73
Jika dibulatkan menjadi 4 / 5