Clustering Film Populer pada Aplikasi Netflix dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Metode CRISP-DM

  • Ika Fitrianti Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Apriade Voutama Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Yuyun Umaidah Universitas Singaperbangsa Karawang
Keywords: Netflix, Clustering, K-Means, RapidMiner

Abstract

Netflix adalah platform video streaming yang paling banyak digunakan diseluruh dunia dan mulai mengadopsi teknologi analisis data dan machine learning untuk meingkatkan layanan pengguna. Netflix menggunakan data analisis untuk memahami perilaku pengguna sehingga pengguna dapat memberikan rekomendasi yang relevan. Pada penelitian ini dilakukan analisis cluster pada dataset yang berjumlah 7.637 data film Netflix yang sudah difilter menggunakan operator Rapidminer dan metode clustering. Pada penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM dan algoritma K-Means dalam proses eksekusi di rapidminer. Dataset yang telah berhasil difilter terdapat 3 atribut yang digunakan dari 9 atribut dataset yang telah dikumpulkan yaitu durasi, rating, dan votes. Dari hasil pemodelan clustering, menunjukkan 3 cluster yang memiliki nilai rata-rata centroid yang berbeda. Dari ketiga kluster tersebut, cluster 1 menjadi cluster yang ciri-ciri ideal dalam mengelompokkan film popular di Netflix yaitu dengan nilai rata-rata pada atribut rating sebesar 8.180, atribut durasi sebesar 60.704, dan atribut votes sebesar 2602,684. Dari hasil peneltian tersebut diharapkan dapat membantu pengguna dalam menemukan film-film yang sesuai dengan minat dan preferensi pengguna.

References

[1] B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[2] J. Mantik and N. Ayu Privandhani, “2022) 1542-1550 Accredited,” J. Mantik, vol. 6, no. 2, pp. 1542–1550, 2022.
[3] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.
[4] B. Nurseptia, A. Voutama, N. Haeryana, and J. HSRonggo Waluyo, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan Lapangan Pekerjaan Baru,” J. Teknol. Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[5] S. W. Hadi, M. F. Julianto, S. Rahmatullah, and W. Gata, “Analisa Cluster Aplikasi Pada App Store Dengan Menggunakan Metode K-Means,” Bianglala Inform., vol. 8, no. 2, pp. 86–90, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i2.8191.
[6] Abdussalam Amrullah, Intam Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis Cluster Faktor Penunjang Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[7] N. Baharun, N. F. M. Razi, S. Masrom, N. A. M. Yusri, and A. S. A. Rahman, “Auto Modellingfor Machine Learning: A Comparison Implementation between Rapid Miner and Python,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng., vol. 12, no. 5, pp. 15–27, 2022, doi: 10.46338/ijetae0522_03.
[8] H. Donya, S. Othman, and A. Dimitriadis, “Evaluating and predicting the Efficiency Index for Stereotactic Radiosurgery Plans using RapidMiner GO(JAVA) Based Artificial Intelligence Algorithms,” 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2201.07718
[9] A. Pandey, “Study and Analysis of K-Means Clustering Algorithm Using Rapidminer A CASE STUDY ON STUDENTS’ EXAM RESULT,” J. Eng. Res. Appl. www.ijera.com, vol. 4, no. 12, pp. 60–64, 2014, [Online]. Available: www.ijera.com
[10] Y. V Ermanto, Y. Wahyuningsih, and ..., “Analisis Kemenangan Pemain Pada Permainan Player Unknown Battle Grounds (PUBG) Menggunakan Metode CRISP-DM,” Semin. Nas. Ilmu …, vol. 2, pp. 1–16, 2022, [Online]. Available: https://ojs.widyakartika.ac.id/index.php/sniter/article/view/515%0Ahttps://ojs.widyakartika.ac.id/index.php/sniter/article/download/515/461
[11] T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
Published
2023-09-07