Implementasi Metode Content Based Filtering Pada Pemilihan Komik

Abstract

Komik adalah rangkaian gambar dan kata yang disusun dengan tujuan untuk menyampaikan informasi kepada orang yang membacanya. Selain dalam bentuk buku saat ini komik memiliki bentuk digital yang dapat dibaca melalui smartphone atau komputer. Komik memiliki beragam alur cerita dan genre, mulai dari aksi, petualangan dan lain-lain . Selain itu setiap negara memiliki komik dengan gaya yang berbeda. Banyaknya komik yang ada saat ini serta memiliki jenis, alur dan genre yang berbeda menjadi sebuah masalah bagi orang yang ingin membaca komik. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan membuat suatu sistem rekomendasi. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Content Based Filtering untuk mendapatkan hasil rekomendasi. Dalam metode ini menggunakan metode TF-IDF untuk melakukan pembobotan dan Cosine Similarity untuk mencari kemiripan komik. Metode ini dipilih karena melihat kebiasaan pembaca komik yang sering membaca komik sesuai dengan yang pernah mereka baca sebelumnya. Kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini adalah sinopsis, genre, dan komikus. Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 200 komik. Hasil dari penelitian ini mengambil 10 komik untuk dijadikan rekomendasi. Pada pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan komik Ao Ashi sebagai komik preferensi mendapatkan nilai kemiripan sebesar 0.13901. Hasil rekomendasi pada peringkat pertama memiliki nilai kemiripan sebesar 0.03901 dengan persentase kemiripan 100% dan pada peringkat terakhir sebesar 0.09046 dengan persentase kemiripan 65.08%. Rata-rata nilai kemiripan yang dihasilkan adalah 0.10604 dengan persentase kemiripan sebesar 76.38%. Dengan nilai dan persentase yang didapatkan menunjukkan bahwa sistem berjalan dengan baik dan menghasilkan rekomendasi yang sesuai preferensi pengguna.