Sistem Rekomendasi Video Pada Youtube Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Penelitian ini bertujuanUuntuk meningkatkanOkualitas hasil rekomendasi berbasis klasifikasi dengan menggunakan metode collaborative filtering dengan membangun sistem menggunakan pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter. Serta pengukuran keakuratan dari sistem rekomendasi dengan menggunakan algoritma support vector machine yang menghasilkan persentase yang menunjukkan keakuratan dari sistem yang telah dibentuk. Hasil dariusistem yang telah dibuat yaitu sebuah sistem rekomendasi video yang menampilkan hasil dari pencarian sebuah kueri oleh user.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
Sinaga, Stefanus Thobi. Khondra, Masayu Leylia. “Restricted content classification based on videa metadata and comments (case study: youtube.com)”. Vol. 7, No. 4, Desember 2014.
Isinkaye F.O., Folajimi Y.O., Ojokoh B.A. “Recommendation systems: Principles, methods and evaluation”. Hal 261–273. 2015.
Saptariani T., Pramana E., Shabrina N. Fakhria,. Theodora R., Sabrina O Angellica. “Sistem rekomendasi musik menggunakan latent semantic analysis”. Vol. 8. ISSN: 2302-3740. Oktober 2014.
Prasetya D.S. Chandra. “Sistem rekomendasi pada e-commerce menggunakan k-nearest neighbor”. Vol. 4, No. 3. hlm. 194-200. September 2017.
Fourina Ayu Novianti A. Fourina, Purnami W. Santi. “Analisis Diagnosis Pasien Kanker Payudara Menggunakan Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Hasil Mamografi”. vol. 1, no. 1, issn: 2301-928x. September 2012.
Carlos Luis Sanchez Bocanegra1, Jose Luis Sevillano Ramos1, Carlos Rizo2, Anton Civit1 and Luis Fernandez-Luque3. “HealthRecSys: A semantic content based recommender system to complement health videos”. doi 10.1186/s12911-017-0431-7. 2017.
Sari S., Sary P. A. “Sistem rekomendasi personal pada toko buku online menggunakan pendekatan collaborative filtering dan algoritma slope one”. issn: 2302-3805. 4 Februari 2017.
Saputra Nurirwan, Adji B. Teguh, Permanasari E. Adhistya. “Analisis Sentimen Data Presiden Jokowi Dengan Preprocessing Normalisasi dan Stemming menggunakan Metode Naive Bayes san SVM”. Vol. 5, No. 1, November 2015.
Filippova K., Hall B. Keith. “Improved Video Categorization from Text Metadata and User Comments”. Hal 835-842. Juli 2011.
Qu, Lizhen. Zhang, Yi. Wang, Rui. “Senti-LSSVM: sentiment oriented multi relation extraction using SVM online”. Max PlaInstitute for Informatics. 2014.
Devi Pradnya A.A, Tonara David B. “Rancang Bangun Recommender System Dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering Untuk Studi Kasus Tempat Kuliner Di Surabaya”. Vol. 01, No. 02, Agustus 2015.
Malik Haroon, Tian Zifeng. “A Framework For Collecting Youtube Mata-Data”. Mashall University Huntington 2017.
Dzumiroh Lisniati, Saptono Ristu. “Penrapan Metode Collaborative Filtering Menggunakan Rating Implisit Pada Sistem Perekomendasi Pemilham Film Di Rental VCD”. ISSN : 2301–7201 Vol 1. No 2. Desember 2012.
Ahmad Anita K, Sudarsono Muhammad. “Algoritma Support Vector Machine (SVM) Untuk Klasifikasi Ekonomi Penduudk Penerima Bantuan Pemerintah Di Kecamatan Simpang Raya Sulawesi Tengah”. Seminar nasional APTIKOM (SEMNASTIK) 2019.
Favorisen R. Lumbanraja, RM Sulaiman Sani, Didik Kurniawan, Anie Rose Irawati. “Implementasi Metode Support Vector Machine Dalam Prediksi Persebaran Demam Berdarah Di Kota Bandar Lampung”. Vol 7 No. 2, 2019.