Main Article Content
Abstract
Recommender system merupakan sebuah program yang dapat digunakan untuk memprediksi sebuah
item berdasarkan informasi yang diperoleh dari user[1].Collaborative filtering merupakan allgoritma yang
telah banyak digunakan dalam melakukan proses filtering. Paper ini menjelaskan tentang analisis akurasi
prediksi yang diperoleh dari recommender system berdasarkan perbandingan training set dengan test set,
ukuran neighborhood, ukuran model, serta nilai variabel α sebagai parameter dalam menghitung similarity.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi prediksi yang dihasilkan oleh algoritma adjusted cosine similarity
dan semantic similarity relatif lebih lebih rendah jika dibandingkan dengan adjusted cosine similarity tanpa
semantic similarity .
Keywords: Recommender system, semantic similarity, adjusted cosine similarity.