Estimasi Data Insight Social Media Ads Menggunakan Neural Network, Linear Regression dan Deep Learning
DOI:
https://doi.org/10.30865/json.v4i3.5451Keywords:
Data Mining, CRISP-DM, RMSE, EstimationAbstract
PT IlmuKomputerCom Braindevs is a professional training company that sells products in the form of training services (courses). In service companies such as PT IlmuKomputerCom Braindevs Sistema, holding courses with high demand is the key to increasing company profits. The marketing division is a very important division in the context of holding a course/training. To manage the target participants needed in organizing training. In addition, PT IlmuKomputerCom Braindevs also needs to estimate advertising costs and ad duration in the training promotions that will be held. To analyze the marketing division using data mining techniques and the Cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM) method to obtain the desired estimate. So to get the final result of the participant's estimated value, ad duration and ad cost, an algorithm that has the most accurate accuracy is needed according to the reference from the results of the comparison of algorithms by looking at the value of RMSE (Root Mean Square Error). The closer the resulting value is to 0, the better the estimated accuracy of the RMSE (Root Mean Square Error) estimate will be.References
N. Nahar dan F. Ara, “Liver Disease Prediction by Using Different Decision Tree Techniques,†International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process, vol. 8, no. 2, hlm. 01–09, Mar 2018, doi: 10.5121/ijdkp.2018.8201.
P. Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika, D. Akademi Perekam dan Informasi Kesehatan Iris Padang Jl Gajah Mada No, dan S. Barat, “Jurnal Edik Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 Yuli Mardiâ€.
P. Handayani dkk., “PREDIKSI PENYAKIT LIVER DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DAN NEURAL NETWORK,†2019.
W. Willy, D. P. Rini, dan S. Samsuryadi, “Perbandingan Algoritma Random Forest Classifier, Support Vector Machine dan Logistic Regression Clasifier Pada Masalah High Dimension (Studi Kasus: Klasifikasi Fake News),†JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 4, hlm. 1720, Okt 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3177.
“Klasifikasi pada Dataset Penyakit Hati Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-NN, dan Naïve Bayesâ€.
H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, dan I. P. Putri, “Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,†ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 12, no. 2, hlm. 81–86, Agu 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
R. Nofitri dan N. Irawati, “ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER,†JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 5, no. 2, hlm. 199–204, Jul 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, dan S. Rahayu, “ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA,†Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, hlm. 149–156, Agu 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
J. P. Matematika, D. Matematika, T. N. Padilah, dan R. I. Adam, “ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANGâ€.
F. H. Hamdanah dan D. Fitrianah, “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah,†Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 10, no. 1, hlm. 23, Apr 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035.
B. Pradito dan D. Silvi Purnia, “KOMPARASI ALGORITMA LINEAR REGRESSION DAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI NILAI KURS MATA UANG,†Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 10, no. 2, 2022.
F. N. Dhewayani dkk., “Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,†Jurnal Teknologi dan Informasi, doi: 10.34010/jati.v12i1.
Y. Suhanda, I. Kurniati, dan S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,†Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, hlm. 12–20, Sep 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
A. Devi Putri Ariyanto dan U. Laili Yuhana, “ANALISIS METODE ESTIMASI BIAYA PADA PERANGKAT LUNAK BESERTA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW,†vol. 9, no. 4, hlm. 699–708, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294611.
N. G. Ramadhan, Y. S. R. Nur, dan F. D. Adhinata, “Pendekatan Deep Learning Untuk Prediksi Durasi Perjalanan,†Teknika, vol. 11, no. 2, hlm. 85–89, Jun 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i2.460.
