SISTEM REKOMENDASI FILM INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SKRIPSI AHMAD FAUZI NURSALAM

SISTEM REKOMENDASI FILM INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

SKRIPSI

AHMAD FAUZI NURSALAM 081402013

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2014

Universitas Sumatera Utara


SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Teknologi Informasi

AHMAD FAUZI NURSALAM 081402013

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2014


i

PERSETUJUAN

Judul

: SISTEM REKOMENDASI FILM INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI : SKRIPSI : AHMAD FAUZI NURSALAM : 081402013 : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI : TEKNOLOGI INFORMASI : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas

Komisi Pembimbing

:

Pembimbing 2

Pembimbing 1

Sajadin Sembiring, S.Si.,M.Comp.Sc.

Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc.,M.Sc NIP 198603032010121004

Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,

Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT. NIP 198001102008011010


ii

PERNYATAAN


SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2014

Ahmad Fauzi Nursalam 081402013


iii

UCAPAN TERIMA KASIH

Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis tujukan kepada Tuhan Yang Maha Esa, Allah Subhanahuwa Ta’ala yang telah memberikan rahmat dan kasih sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Skripsi ini. Shalawat serta salam selalu tercurahkan kepada Nabi besar, Nabi Muhammad SAW. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara. Penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tulus kepada orang – orang yang telah memberikan semangat dan dukungan dalam menyelesaikan skripsi penelitian tugas akhir ini, yaitu : 1. Kepada kedua orang tua tercinta, Ayah dan Ibu penulis, yaitu Achmad Rusdy dan Ellin Herlina, yang telah membesarkan, memperjuangkan, mendidik baik itu dari segi pendidikan dan agama, serta arti dari perjuangan hidup dari sejak kecil hingga sekarang, terima kasih sedalam-dalamnya dan sebesar-sebesarnya atas kasih sayang dan kesabaran yang telah diberikan kepada penulis. Terima kasih kepada Abang tercinta, Muhammad Aulia beserta Istri, Suri Chairani yang selalu memberikan dukungan moral, semangat dan inspirasi dalam berjuang menyelesaikan studi ini. Terima kasih juga kepada Uwak Gugun dan Paktuo Djamali atas perhatiannya kepada penulis dalam menyelesaikan tugas akhir ini. 2. Kepada Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc.,M.Sc., selaku pembimbing satu dan Bapak Sajadin Sembiring S.Si.,M.Comp.Sc., selaku pembimbing dua yang telah meluangkan banyak waktu dan pikiran dalam membimbing, mengarahkan dan memberikan semangat kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Ucapan terima kasih juga saya sampaikan kepada Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc.IT sebagai penguji satu sekaligus Sekretaris program studi S1 Teknologi Informasi dan Bapak Dedy Arisandi, S.T., M. Kom., sebagai penguji dua dalam memberikan kritikan, nasehat dan saran agar hasil skripsi ini menjadi lebih baik, serta ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua program studi S1 Teknologi Informasi, Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT. 3. Ucapan terima kasih kepada Ibu Delima Harahap, Bang Faisal, Kak Umi dan Kak Maya yang selalu memberikan semangat, dukungan, inspirasi serta kenangan kebersamaan dengan penulis dari sejak program studi ini bernama Teknik Perangkat Lunak hingga berganti nama menjadi Teknologi Informasi sekarang.


iv

4. Kepada sahabat terbaik dan seperjuangan penulis di TI ’08, Dwiky Hermawan dan Muhammad Andika Syahputra, terima kasih atas kebersamaan, waktu, kenangan, semangat, nasehat, inspirasi, dan pengalaman yang sangat berharga sejak masuk ke program studi Teknologi Informasi hingga sekarang dan tak akan terhenti. Dan juga terima kasih sebesar – besarnya kepada teman seperjuangan TI ’08 lainnya, Hasnul Arief Fikri S.TI, Nanda Putra S.TI, Fanny Devina Nababan S.TI, Feisal Reza, Dicky Eka Putra, Fadly Epil, Adinas Putra, Zainul Fahruddin Berutu, Reyhan Samantha, Desfi, Ridho, Zaen dan seluruh teman – teman TI ’08 lainnya yang tidak cukup disebutkan satu per satu. Serta kepada senior – senior penulis, TI’ 07, Masyita Oktaviani, S.TI, Muhammad Romy Elmaco, S.TI, Musyafa Hutagalung S.TI, dan Bang Fadly atas inspirasi - inspirasinya.


v

ABSTRAK

Pada industri film Indonesia, perkembangan film nasional mengalami kenaikan pesat secara kuantitas. Hal ini membuat calon penonton kesulitan dalam mencari dan memilih film mana yang tepat untuk ditonton sesuai keinginan. Sehingga dibutuhkan suatu sistem rekomendasi yang bertujuan untuk memberikan saran kepada pengguna tentang film mana yang akan dipilih. Rekomendasi film yang dihasilkan sistem ini menggunakan algoritma Apriori yang merupakan salah satu teknik Association Rule dari metode Data Mining. Proses dalam sistem rekomendasi ini, yaitu mencari pola kesamaan rating atau frekuensi rating tertinggi antar pengguna yang telah memberikan rating terhadap film, lalu menghitung nilai support dan nilai confidence tertinggi, sehingga muncul lah beberapa aturan yang kuat untuk menghasilkan rekomendasi film berdasarkan nilai – nilai tersebut. Hasil rekomendasi bergantung pada banyaknya pengguna yang memberikan rating terhadap film – film yang ada di sistem rekomendasi ini. Kata Kunci : sistem rekomendasi, data mining, association rule, algoritma apriori, film, Indonesia.


vi

INDONESIAN MOVIE RECOMMENDER SYSTEM USING APRIORI ALGORITHM

ABSTRACT

In the Indonesian film industry, the development of national films has increased dramatically in quantity. This makes the prospective audience difficult in finding and choosing which movie is worth to watch. So it takes a recommendation system which aims to provide suggestions to users about which movie will be selected to watch. The generated recommendations from this system are using Apriori algorithm which is one of association rule techniques from data mining method. The processes are searching for patterns or the highest similarities rating frequency among users who have given some rating of films, then calculate the highest value of support and confidence, and produced some strong rules to generate movie recommendations based on that values. The accuracy of recommendations depends on the number of users who give ratings to the film in this system. Keywords : recommendation system, data mining, association rule, apriori algorithm, movie.


vii

DAFTAR ISI Halaman PERSETUJUAN ..................................................................................................... i PERNYATAAN ...................................................................................................... ii UCAPAN TERIMA KASIH .................................................................................. iii ABSTRAK ............................................................................................................. v ABSTRACT .......................................................................................................... vi DAFTAR ISI ........................................................................................................ vii DAFTAR TABEL ................................................................................................... x DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. xi BAB 1 PENDAHULUAN ...................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang ..................................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah ................................................................................ 3 1.3 Batasan Masalah................................................................................... 3 1.4 Tujuan Penelitian .................................................................................. 3 1.4 Manfaat Penelitian................................................................................ 3 1.6 Metodologi Penelitian........................................................................... 4 1.7 Sistematika Penulisan ........................................................................... 5 BAB 2 LANDASAN TEORI .................................................................................. 6 2.1 Sistem Rekomendasi ............................................................................ 6 2.2 Data Mining ......................................................................................... 7 2.3 Aturan Asosiasi (Association Rule Mining) ........................................ 11 2.4 Algoritma Apriori ............................................................................... 12 2.5 PHP (Hypertext Prepocessor) ............................................................. 14 2.6 SQL.................................................................................................... 16 2.7 Unified Modelling Language (UML) .................................................. 17 2.7.1 Diagram Use Case .................................................................. 19 2.7.2 Diagram Sequence .................................................................. 21 2.7.3 Diagram Kelas ........................................................................ 23 2.7.4 Diagram Aktivitas................................................................... 23 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM .......................................... 25 3.1 Analisis Sistem ................................................................................... 25 3.1.1 Item ......................................................................................... 25 3.1.2 User......................................................................................... 25


viii

3.1.3 Transaksi ................................................................................. 26 3.2 Proses Algoritma Apriori .................................................................... 28 3.3 Perancangan Sistem ............................................................................ 35 3.3.1 Rancangan Umum Sistem ....................................................... 35 3.3.2 Use Case ................................................................................ 36 3.3.3 Class Diagram ........................................................................ 43 3.3.4 Interaksi Sequence Diagram ................................................... 44 3.3.4.1 Diagram Sequence : Lihat Daftar Film ......................... 44 3.3.4.2 Diagram Sequence : Log In .......................................... 44 3.3.4.3 Diagram Sequence : Daftar/Registrasi .......................... 45 3.3.4.4 Diagram Sequence : Rekomendasi Film ....................... 45 3.3.4.5 Diagram Sequence : Pencarian Film ............................. 46 3.3.5 Diagram Aktivitas................................................................... 46 3.3.5.1 Daftar/Registrasi ........................................................... 46 3.3.5.2 Log In .......................................................................... 47 3.3.5.3 Rekomendasi Film ....................................................... 47 3.3.5.4 Pencarian Film ............................................................. 48 3.4 Perancangan Antarmuka Web Sistem Rekomendasi ............................ 48 3.4.1 Struktur Menu Web ................................................................ 48 3.4.2 Perancangan Tampilan ............................................................ 49 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ....................................... 52 4.1 Implementasi Sistem .......................................................................... 52 4.1.1 Spesifikasi Hardware .............................................................. 52 4.1.2 Spesifikasi Software ............................................................... 52 4.2 Pengujian Sistem ................................................................................ 53 4.3 Tampilan Halaman Seluruh Sistem ..................................................... 66 4.3.1 Halaman Utama (Home) ......................................................... 67 4.3.2 Halaman Katalog .................................................................... 70 4.3.3 Halaman Segera...................................................................... 70 4.3.4 Halaman Sedang Tayang......................................................... 71 4.3.5 Halaman About (Tentang) ....................................................... 71 4.3.6 Halaman Detil Film ................................................................ 72 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................. 74 5.1 Kesimpulan ........................................................................................ 74 5.2 Saran .................................................................................................. 74


ix

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 76


x

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Tabel 2.2 Tabel 3.1 Tabel 3.2 Tabel 3.3 Tabel 3.4 Tabel 3.5 Tabel 3.6 Tabel 3.7 Tabel 3.8 Tabel 3.9 Tabel 3.10 Tabel 3.11 Tabel 3.12 Tabel 4.1 Tabel 4.2 Tabel 4.3 Tabel 4.4 Tabel 4.5 Tabel 4.6 Tabel 4.7 Tabel 4.8 Tabel 4.9 Tabel 4.10 Tabel 4.11

Pandangan/Aspek UML Elemen Diagram Sequence Rating Sistem Rekomendasi Film Variabel Preferensi Transaksi Rating Film ID Film Tabel C1 Tabel L1 Tabel C2 Tabel L2 Tabel C3 Tabel L3 Tabel Aturan Asosiatif Spesifikasi Use Case Pengujian Sistem Hasil Pengujian registrasi TI-1 Hasil Pengujian Log In TI-2 Hasil Pengujian Preferensi User TI-3 Hasil Pengujian Meninjau Film TI-4 Hasil Pengujian Memberi Rating TI-5 Hasil Pengujian Melihat Rekomendasi Film TI-6 Hasil Pengujian Melihat Rekomendasi Film TI-7 Hasil Pengujian Pencarian Judul Film TI-8 Hasil Pengujian Pencarian Film TI-9 Hasil Pengujian Pencarian Film TI-10

18 22 27 27 28 28 29 29 30 30 31 32 32 37 53 54 56 58 59 60 61 62 63 64 65


xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Gambar 2.2 Gambar 2.3 Gambar 2.4 Gambar 2.5 Gambar 2.6 Gambar 2.7 Gambar 2.8 Gambar 2.9 Gambar 2.10 Gambar 3.1 Gambar 3.2 Gambar 3.3 Gambar 3.4 Gambar 3.5 Gambar 3.6 Gambar 3.7 Gambar 3.8 Gambar 3.9 Gambar 3.10 Gambar 3.11 Gambar 3.12 Gambar 3.13 Gambar 3.14 Gambar 3.15 Gambar 3.16 Gambar 3.17 Gambar 3.18 Gambar 3.19 Gambar 3.20 Gambar 3.21 Gambar 4.1 Gambar 4.2

Diagram Teknik Rekomendasi dan Sumber Pengetahuannya Arsitektur Data Mining Langkah – Langkah Dalam Menyusun Proses KDD Tiga Langkah Utama dan Beberapa Metode Dalam Data Mining Arsitektur Aplikasi Web yang Melibatkan Middleware Aktor Use Case Contoh Diagram Use Case Contoh Diagram Kelas Contoh Diagram Aktivitas Flowchart untuk Mencari Nilai Support dan Nilai Confidence Arsitektur Sistem Arsitektur Mesin Rekomendasi Use Case : Member & Guest Class Diagram Diagram Sequence : Lihat Daftar Film Diagram Sequence : Log In Diagram Sequence : Registrasi Diagram Sequence : Rekomendasi Film Diagram Sequence : Pencarian Film Diagram Aktivitas : Daftar Diagram Aktivitas : Log In Diagram Aktivitas : Rekomendasi Diagram Aktivitas : Pencarian Film Struktur Menu Web Desain Tampilan Home Tampilan Halaman Detil Film Tampilan Halaman Katalog Film Tampilan Menu Preferensi Menu Log In Menu Daftar Tampilan Halaman Daftar Tampilan Daftar Database pengguna yang Telah Melakukan Registrasi Gambar 4.3 Tampilan Form Log In Gambar 4.4 Halaman Depan Setelah Log In Berhasil Gambar 4.5 Tampilan Daftar Hasil Rekomendasi Film Gambar 4.6 Tampilan Detil Informasi Film yang di-View Gambar 4.7 Tampilan Database Film Gambar 4.8 Tampilan Hasil Rating Berhasil Dilakukan Gambar 4.9 Tampilan Daftar Rekomendasi Film Berdasarkan Pola Kesamaan Rating Antar Pengguna Gambar 4.10 Tampilan Daftar Rekomendasi Film Berdasarkan Dari Genre Film yang Sedang Ditinjau Gambar 4.11 Tampilan Input Dalam Kotak Search Gambar 4.12 Tampilan Hasil Pencarian Judul Film

7 8 9 10 15 20 20 21 23 24 34 35 36 37 43 44 44 45 45 46 46 47 47 48 49 49 50 50 51 51 51 55 56 57 57 58 59 60 61 62 63 64 64


xii

Gambar 4.13 Gambar 4.14 Gambar 4.15 Gambar 4.16 Gambar 4.17 Gambar 4.18 Gambar 4.19 Gambar 4.20 Gambar 4.21 Gambar 4.22 Gambar 4.23 Gambar 4.24 Gambar 4.25

Tampilan Hasil Pencarian Film Melalui Halaman Katalog Tampilan Hasil Pencarian Berdasarkan Artibut ‘Pemeran’ Tampilan Halaman Utam (Home) untuk Pengguna Guest Tampilan Form Log In di Bagian Bawah Halaman Home Tampilan Halaman Daftar/Registrasi Pengguna Tampilan Menu Preferensi User Tampilan Rekomendasi Film Berdasarkan Support dan Confidence Tampilan Halaman Katalog Film Tampilan Halaman Segera Tampilan Halaman Sedang Tayang Tampilan Halaman About Tampilan Halaman Detil Film Tampilan Rekomendasi Film

65 66 67 67 68 68 69 70 70 71 71 72 72


SISTEM REKOMENDASI FILM INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI SKRIPSI AHMAD FAUZI NURSALAM

Recommend Documents