MODEL PREDIKSI RATING IKLAN TELEVISI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE

DARA SHAVIRA

Informasi Dasar

98 kali
20.04.3982
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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%.

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

MODEL PREDIKSI RATING IKLAN TELEVISI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DARA SHAVIRA
Perorangan
Edi Sutoyo, Oktariani Nurul Pratiwi
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini