MODEL PREDIKSI RATING IKLAN TELEVISI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE

DARA SHAVIRA

Informasi Umum

Kode

20.04.3982

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

60 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kemajuan teknologi saat ini sangat memudahkan masyarakat untuk menonton acara – acara yang ada di televisi setiap hari. Televisi merupakan media yang paling diminati oleh publik, sebab televisi memiliki tiga kekuatan yaitu gambar, suara, dan frekuensi publik. Acara televisi pastinya memiliki jeda di setiap tayangan yang biasa disebut sebagai iklan. Iklan menjadi sebuah informasi yang berbentuk produk atau jasa yang disebarkan melalui beberapa media oleh produsen kepada konsumen. Saat ini iklan tidak hanya ada pada saat jeda atau segmen suatu acara. Iklan tersebut bisa muncul pada saat acara sedang berlangsung atau tayang. Acara televisi sangat berkaitan dengan rating. Apabila acara tersebut memiliki rating yang tinggi bisa jadi perolehan rating pada iklan tersebut juga tinggi. Agar para pengiklan dapat mengetahui prediksi rating untuk kedepannya dan bisa menentukan tempat yang tepat untuk beriklan, dilakukan penelitian ini dengan menggunakan teknik data mining. Metode yang digunakan untuk dapat mengumpulkan data dan memprediksinya dengan menggunakan algoritma decision tree. Data yang diuji menghasilkan nilai akurasi berdasarkan cross validation yang kemudian dijabarkan dengan confussion matrix. Akurasi yang didapat yaitu dengan nilai K=3 sebesar 98,1% yang kemudian dijabarkan dengan confusion matrix menghasilkan keluaran yaitu, Precision=99%, Recall=96%, dan F1-score=97%.