Implementasi Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Algoritma Matrix Factorization Berbasis Flask untuk Personalisasi Konten di Era Disrupsi Digital - Agni Prema Raswidhyantoro, Satya; Mohammad Idhom; Andreas Nugroho Sihananto (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2025)
Perkembangan teknologi digital telah menyebabkan peningkatan signifikan pada volume informasi yang dihasilkan setiap hari. Dalam konteks layanan hiburan daring, pengguna sering mengalami kesulitan menemukan film sesuai preferensi pribadi akibat banyaknya pilihan konten yang tersedia (information overload). Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi film berbasis algoritma Matrix Factorization (MF) dengan pendekatan Collaborative Filtering untuk memberikan rekomendasi personal. Dataset yang digunakan adalah MovieLens 100K, yang telah menjadi standar evaluasi dalam penelitian sistem rekomendasi. Model dilatih menggunakan metode optimisasi Stochastic Gradient Descent (SGD) dengan pembagian data 80:20 antara training dan testing. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai RMSE = 0.9026 dan MAE = 0.6943, dengan korelasi sebesar 0.5018, menandakan prediksi yang cukup akurat terhadap rating aktual pengguna. Penelitian ini difokuskan pada pembangunan model dan rancangan sistem, sedangkan implementasi aplikasi web akan menjadi tahap lanjutan.