Film Recommender System Menggunakan Metode Neural Collaborative Filtering - Ni’mah Khoiriyah Ayyiyah; Retno Kusumaningrum; Rismiyati Rismiyati (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pada saat ini media hiburan telah berkembang pesat dan tersedia secara digital. Hiburan khususnya dalam bentuk film semakin tersedia secara luas. Keinginan untuk menikmati hiburan dalam media digital mendorong pengguna internet lain untuk mengunjungi situs-situs yang menawarkan film tertentu, sehingga meningkatkan minat mereka terhadap website yang menawarkan hiburan digital. Tidak semua situs penyedia hiburan digital menyajikan item yang menjanjikan kepuasan pengguna. Sebuah item yang sama tidak tentu akan disukai oleh semua user dan terbatasnya informasi yang disediakan menjadi salah satu kendala bagi pengguna sehingga membutuhkan waktu untuk pengguna menemukan film yang sesuai. Oleh karena itu recommender system dibutuhkan dalam memberikan informasi berdasarkan kebutuhan pengguna. Recommender system akan membantu seorang user dalam mencari sebuah item yang berdasarkan ketertarikan masing-masing dengan memberikan prediksi beberapa item berdasarkan preferensi user yang berasal dari riwayat penilaian user terhadap item tersebut. Recommender system juga telah mengalami kemajuan dalam mengimplementasikan metode. Deep learning yang merupakan salah satu penemuan dalam metode recommender system dirancang untuk mengatasi beberapa kekurangan dari teknlogi lain dan memberikan revolusi arsitektur rekomendasi dalam meningkatkan kinerja dalam pemberian prediksi. Penelitian ini menggunakan pendekatan prediksi Collaborative Filtering dengan mengimplementasikan deep learning berdasarkan teknologi Neural Collaborative Filtering pada dataset MovieLens. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik skor regresi Root Mean Square Error (RMSE). Hasil pada pengujian model menunjukkan hasil terbaik dengan nilai rata-rata loss value sebesar 0,1356 pada fase train dan sebesar 0,8898 pada fase val, dengan learning rate dan batch size memperoleh kinerja terbaik ketika learning rate bernilai 0,001 dan batch size dengan nilai 1024.