SISTEM REKOMENDASI ANIME DAN MANGA MENGGUNAKAN SOCIAL RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON THE CONTEXT OF TIME AND TAGS

Jepang merupakan salah satu negara yang gencar melakukan diplomasi budaya. Diplomasi budaya yang dilakukan Jepang pada era globalisasi cenderung menggunakan budaya populer, seperti manga, anime, fashion ataupun musik dengan berawal dari masuknya film kartun yang ditayangkan di televisi sekitar tahun 1990-an yang membahas tentang anime dan manga. Anime dan Manga yang saat ini telah menjadi komoditas internasional, semakin menarik perhatian banyak akademisi maupun praktisi dari berbagai bidang maupun negara. Banyaknya anime dan manga yang berlimpah dapat membingungkan pengguna dalam menentukan anime atau manga pilihannya. Dalam tugas akhir ini Social Recommendation yang digunakan berfokus kepada tags. Context of Tag digunakan untuk dapat mengklasifikasikan informasi yang akan digunakan user dalam memilih item serta dapat digunakan untuk menghitung ketertarikan hubungan antar user. Context of time digunakan untuk mengubah tanggal dan waktu akses user terhadap item. Sistem rekomendasi ini dilakukan dengan beberapa metode yaitu, menggunakan K-Means dan Matrix Factorization Model. Sistem rekomendasi ini akan diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML dan MySQL. Pengujian dilakukan dengan MAE (Mean Absolute Error) dan dengan penyebaran kuesioner terhadap 30 orang responden dengan menyediakan 10 pertanyaan linkedlist dan 1 pertanyaan berupa saran terhadap sistem dari segi tampilan dan fitur, penyebaran kuisoner dilakukan melalui google form dan untuk menghitung tingkat kepuasan pengguna dihitung dengan teknik skala likert.