GDL

Movie Recommender System Based On Personality Traits

Tugas Akhir, 001 / 2012 / JTK
Undergraduate Theses from JBPTPPOLBAN / 2017-03-01 14:15:40
Oleh : Ellisa Maulidia Fitri - 091511043, Rekhas Fahrizi - 091511061, Rio Dermawan - 091511062
Dibuat : 2012-09-21, dengan 3 file

Keyword : Sistem Rekomendasi, film, Personality traits, Pearson’s correlation coefficient
Subjek : Recommender System, movie, personality traits, Pearson’s correlation coefficient

Tugas Akhir ini berkaitan dengan pengembangan sistem rekomendasi, yaitu sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada penggunanya. Rekomendasi yang diberikan oleh sistem ini adalah rekomendasi film, dimana dalam proses perekomendasiannya menggunakan unsur psikologi. Perhitungan personality traits akan menghasilkan nilai Big Five Factors. Big Five Factors ini terdiri dari lima jenis kepribadian manusia. Teknik yang digunakan dalam proses rekomendasi ini adalah teknik Pearson Correlation Coefficient. Teknik ini menghitung kemiripan antara sekumpulan nilai dengan sekumpulan nilai lain. Dalam hal ini nilai-nilai personality traits pengguna dengan nilai personality traits genre film. Data nilai personality traits genre film merupakan data dari hasil penelitian yang sudah ada dan juga berupa nilai Big Five Factors. Data nilai personality genre film yang sudah ada adalah untuk genre Action, Comedy, Fantasy, Horror dan Romance. Perhitungan kemiripan ini berlandaskan hasil analisa terhadap sistem rekomendasi yang berjalan dan LaBarrie Theory yang menyebutkan bahwa interaksi manusia dengan film sama dengan interaksi manusia dengan manusia. Perhitungan kemiripan akan menghasilkan nilai kemiripan personality traits antara pengguna dengan genre film. Film yang direkomendasikan berdasarkan genre yang memiliki nilai kemiripan paling tinggi. Pencapaian dari tugas akhir ini adalah sistem rekomendasi film berdasarkan personality traits telah berhasil dibangun. Rekomendasi yang diberikan oleh sistem ini adalah film yang mempunyai genre yang cocok untuk penggunanya. Genre yang cocok untuk pengguna ditentukan oleh sistem, yaitu genre yang mempunyai nilai kemiripan yang paling tinggi diantara nilai-nilai kemiripan personality traits genre dengan personality traits pengguna tersebut. Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, film, Personality traits, Pearson’s correlation coefficient

Deskripsi Alternatif :

This project is related to recommendation system development, which is the system can give recommendation for the users. The recommendation which given by the system is movie recommendation, where in the process of recommendation using psychological aspect. The psychological aspect that used is personality traits. The calculation of personality traits will result the value of Big Five Factors. The Big Five Factors consist of five kinds of human personality. The technique that used in this recommendation process is Pearson's Correlation Coefficients. This techniques calculates similarity between one set of value with other set of value. In this case, users personality traits value are obtained from existing research and also a Big Five Factors value. The existing movie genre’s personality traits value are for action, horror, comedy, romance and fantasy. The similarity calculation based on analysis result from existing recommender system and also LaBarrie Theory that states ”A movie viewer emotionally interacts with a film in the same manner that they interacts with other human beings.”. The similarity calculation will result similarity value between users personality traits value and movie genre’s personality traits value. The movie that recommend is based on genre which have the highest similarity values. The achievement of this project is a movie recommender system based on personality traits that have been successfully built. The recommendations that provided by these systems are movies which have suitable genre for the user. The suitable genre for the user defined by the system, which is the genre that has the highest similarity value among the similarity values of genre’s personality traits with user’s personality traits. Keywords: Recommender System, movie, personality traits, Pearson’s correlation coefficient

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

Properti	Nilai Properti
ID Publisher	JBPTPPOLBAN
Organisasi
Nama Kontak	Erlin Arvelina
Alamat	Jl. Trsn. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga
Kota	Bandung
Daerah	Jawa Barat
Negara	Indonesia
Telepon	022 201 3789 ext. 168, 169, 239
Fax	022 201 3889
E-mail Administrator	erlin.arvelina@polban.ac.id
E-mail CKO	erlin.arvelina@polban.ac.id