## MEMPREDIKSI KELAYAKAN TALENT ENDORSEMENT PADA CV BABYPINK SKINCARE MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK
Dewi Mayang Fadilah 1 , Irfan Ali 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi D3, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia dewimayang2009@gmail.com

## ABSTRAK
CV  Babypink  Skincare  adalah  salah  satu  perusahaan  yang  berada  di  Kab  Cirebon  Jawa  barat.  Babypink Skincare  sendiri  berdiri  sejak  tahun  2018  hingga  saat  ini  yang  telah  beroperasi  pada  bidang  kosmetika.  CV Babypink Skincare membentuk sistem penjualan fokus pada via online sehingga lebih fokus terhadap pemasaran produk melalui endorsement . Salah satu masalah yang dihadapi oleh perusahaan ini adalah sulitnya menentukan kriteria kelayakan talent endorsement seperti apa yang cocok dengan produk Babypink Skincare, sehingga dalam melakukan promosi endorsement belum ada nya perubahan untuk meningkatkan penjualan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kelayakan talent endorsement terhadap penjualan pada CV Babypink Skincare. Untuk mengatasi permasalahan ini menggunakan data mining dengan metode algoritma neural network . Neural network dapat memprediksi atas informasi yang belum diketahui sebelumnya . Tahapan untuk tugas akhir ini melalui data selection,  pre-pocessing, transformation,  data  mining  dan  evaluasi.  Data  yang  digunakan  untuk tugas  akhir  ini data endorsement dan data penjualan bulan Juli 2022 – Januari 2023. Harapan nya terhadap hasil penelitian ini bisa menentukan kriteria kelayakan talent endorsement seperti apa yang lebih baik untuk mempromosikan produk Babypink  Skincare  sehingga  bisa  meningkatkan  lebih  untuk  penjualan.  Neural  Network  mendapatkan  hasil accuracy  93.06%  dengan  menggunakan  200  nilai  training  cycles,  0.055  nilai  learning  rate  dan  0.5  nilai momentum.
Kata kunci: kelayakan, endorsement, data mining, algoritma neural network
1. PENDAHULUAN
Pada  tahap  awal e-commerce di  Indonesia diawali  dengan  hadirnya  IndoNet.  IndoNet  saat  itu adalah Internet  Service  Provider (ISP)  Indonesia. Kelahiran IndoNet telah  menjadi  pengguna  teknologi di  segala  bidang.  Ini  diikuti  pada  tahun  1996  oleh Dyviacom  Intrabumi  atau  D-Net,  yang  dianggap sebagai  pelopor  dalam  belanja  dan  penjualan online. Hal  ini  membuat  proses  bisnis  jauh  lebih mudah.  Pada  tahun  2010-2011  di  Indonesia  terdapat toko  online  bernama  Go-Jek,  aplikasi  ini  sebagai perusahaan startup dengan tingkat nilai lebih dari Rp1 Miliar. Seiring berjalannya waktu, banyak bermunculan  situs-situs e-commerce baru  seperti Shopee,  Tokopedia,  Bukalapak  dll. Perkembangan e- commerce  sangat  direspons  oleh  pemerintah  karena dunia  bisnis  sedang  berkembang  pesat. Pemerintah mengeluarkan Peraturan  Presiden  Nomor  74  Tahun 2017 tentang peta jalan Sistem Perdagangan Nasional Berbasis  Elektronik.  Dengan  peraturan  tersebut dukungan yang kuat untuk e-commerce di Indonesia[1].
Sejak  pesatnya  perkembangan penjualan online, salah  satu  platform  Indonesia,  TikTok,  awalnya hanyalah sebuah aplikasi dengan fungsi hiburan dalam bentuk  video  saja.  Di  tahun  2021,  TikTok  memiliki fitur baru yaitu sistem belanja online atau bisa disebut dengan marketplace. Mereka bersaing dengan marketplace  lain,  sehingga  TikTok  menjadi  pusat perbelanjaan  online  dengan  ongkos  kirim  paling
murah  dibandingkan  marketplace  lain.  Pelan-pelan banyak  para  penjual  online  yang  beralih  ke  sistem TikTok ini atau sekarang disebut TikTok Shop untuk belanja  online.  Semua  bisnis  bisa  dilakukan  di platform TikTok, salah satunya endorsement.
Menurut Suryadi Endorse adalah icon atau sering disebut juga sebagai direct source (sumber langsung) untuk  mengantarkan  sebuah  pesan  dan  atau memperagakan  sebuah  produk  atau  jasa  dalam kegiatan  promosi  yang  bertujuan  untuk  mendukung efektifitas penyampaian pesan produk [2].
CV  Babypink  Skincare  adalah  salah  satu perusahaan  yang  berada  di  Kab  Cirebon  Jawa  barat. Babypink  Skincare  sendiri  berdiri  sejak  tahun  2018 hingga  saat  ini  yang  terhitung  sudah  ±  5  tahun  telah beroperasi  pada  bidang  kosmetika.  CV  Babypink Skincare membentuk sistem penjualan fokus pada via online  dengan  menggunakan  salah  satu marketplace yaitu TikTok Shop, untuk meningkatkan penjualan CV Babypink  Skincare  bekerjasama  dengan  para content creator di  TikTokShop  untuk  mempromosikan produk.  Selanjutnya,  tugas  akhir  ini  penulis menggunakan algoritma neural network . Neural  network (jaringan  saraf  tiruan)  adalah model non-linear yang rumit di bangun dari komponen yang  secara  individu  berprilaku  mirip  seperti  model regresi. Neural  network dapat  direpresentasikan sebuah  grafik,  dan  beberapa  sub-grafik  bisa  ada integritas yang sama dengan gerbang logika. Struktur dari  jaringan neuron atau  saraf  secara  terperinci
dirancang  terlebih  dahulu. Neural  network adalah model  mesin  pembelajaran  yang  meniru  aspek pembelajaran  dari  pengalaman  masa  lalu  untuk memprediksi masa depan [3].
Permasalahan  dalam  tugas  akhir  ini  yaitu  tidak mengetahui kelayakan talent endorsement yang sudah bekerjasama  dan  ingin  mengetahui  hasil  penjualan yang  dilakukan  menggunakan endorsement pada platform TikTok Shop sehingga dapat memilih talent yang memenuhi kriteria perusahaan.
Tujuan  dari  tugas  akhir  ini  adalah  ingin memprediksi  kelayakan  talent endorsement yang sudah  bekerja  sama  dengan  CV  Babypink  Skincare, apakah talent tersebut  “layak”  untuk  melakukan kerjasama  kembali  atau  “tidak  layak”.  Selain  itu diharapkan agar bisa lebih efektif untuk mencari talent endorsement .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Endorsement
Dalam  pemasaran  online,  konsep endorsemen t atau  rekomendasi  adalah  sebuah endorsement atau saran  terhadap  suatu  produk  atau  jasa,  dimana endorsement tersebut  dilakukan  oleh  seorang  tokoh berpengaruh  atau  publik,  seperti  artis.  Dengan  kata lain, endorsement adalah  jenis  iklan  yang  digunakan selebriti  atau  profesi  untuk  mengatakan  hal-hal  baik tentang suatu produk atau layanan. Dari sudut pandang pemilik produk atau merek, mereka mendapat manfaat dengan  menggunakan  nama  orang  terkenal  untuk mempromosikan produk mereka  [4].
Di  era  digital  sekarang  ini,  perusahaan- perusahaan  besar  maupun  kecil  di  dunia  periklanan tentu  banyak  berhubungan  dengan  rekomendasi karena  mereka  lebih  bergantung  padanya  daripada ruang  iklan.  Salah  satunya  karena  memiliki  jutaan orang  dalam  satu  akun.  Hal  ini  diharapkan  dapat mempengaruhi orang lain. Individu (prospek) kepada siapa barang atau jasa ditawarkan.

## 2.2. Data Mining
Data  mining adalah  proses  pengumpulan  dan pengolahan  data  dengan  tujuan  untuk  mengekstraksi informasi penting dari data tersebut. Pengumpulan dan penggalian  informasi  ini  dapat  dilakukan  dengan perangkat  lunak  yang  menggunakan  perhitungan statistik,  matematika,  atau  teknologi  kecerdasan buatan (AI). Penambangan data sering disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD). [5].
Nama  alternatifnya  yaitu Knowledge  discovery (mining) in  databases (KDD ),  knowledge  extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information  harvesting,  business  intelligence ,  dan lain-lain.

## 2.3. Algoritma
Konsep  algoritma  adalah  serangkaian  langkah logis  dan  sistematis  yang  kami  gunakan  untuk memecahkan masalah tertentu. Pendapat lain mengatakan  bahwa  konsep  algoritma  adalah  suatu
proses  atau  kumpulan  aturan  yang  harus  kita  ikuti dalam  perhitungan  atau  operasi  pemecahan  masalah lainnya, terutama yang dilakukan oleh komputer. Dengan kata lain, semua susunan logis yang berurutan  berdasarkan  sistematika  tertentu  dan  kita gunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  dapat disebut  dengan  algoritma.  Algoritma  biasanya  di gunakan  untuk  melakukan  perhitungan,  penalaran otomatis, serta mengolah data pada komputer dengan menggunakan software [6] .

## 2.4. Neural Network
Jaringan  saraf  adalah  model  algoritmik  yang mencoba  meniru  otak  manusia,  mampu  merangsang proses,  mengeksekusinya,  dan  menghasilkan  hasil untuk  menemukan  hubungan  antar  kumpulan  data. Jaringan  saraf  yang  paling  umum  dikenal  sebagai jaringan saraf tiruan [7].
Jaringan  saraf  tiruan  ini  memiliki  kemampuan luar biasa untuk mengekstraksi pengetahuan dari data yang  kompleks  atau  tidak  tepat  untuk  memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan sulit didefinisikan. Selain  itu,  ANN  mampu  melakukan  perhitungan secara paralel, yang mempercepat proses perhitungan, dan mampu secara mandiri membuat representasi dari data  yang  diterimanya  selama  proses  pembelajaran. Namun,  jaringan  saraf  tiruan  memiliki  kelemahan yaitu tidak efisien untuk operasi numerik yang sangat presisi  dan  membutuhkan  pelatihan  jangka  panjang untuk memproses data dalam jumlah besar [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  dengan  beberapa tahap  yang  pertama  untuk  perolehan  data,  dan  yang kedua  yaitu  proses  prediksi  menggunakan  algoritma neural  network .  Data  digabungkan  menjadi  1  (satu) data  dari  3  (tiga)  data  mentah  yang  akan  di  pilih sebagai proses prediksi selanjutnya. Metode penelitian ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian
Penelitian  diambil  dari  data endorsement dan data  penjualan  pada  CV  Babypink  Skincare  selama bulan Juli 2022  –  Januari  2023 dengan  format (.csv). Data yang digunakan merupakan data harian sebanyak 350 sampel data.
Dalam  proses  mewujudkan  tujuan  yang  dituju oleh  tahapan  KDD,  tujuan  dari  proses  KDD  adalah untuk  menggali  potensi  informasi  yang  diambil  dari basis  data,  yang  kemudian  akan  dieksplorasi  dan dianalisis  serta  divisualisasikan  menggunakan  pola sehingga mudah dipahami Pengguna.
Tahapan  proses  data  mining  dimulai  dengan pemilihan  data  dari  sumber  data  menjadi  data target, langkah  pre-processing  untuk  meningkatkan  kualitas data,  transformasi,  data  mining,  serta  langkah interpretasi  dan  evaluasi  yang  menghasilkan  output berupa  data  baru  yang  diharapkan.  .  memberikan kontribusi yang lebih baik.
Tahapan  KDD  terbagi  menjadi  6  proses  utama Berikut adalah penjelasan untuk tahapan KDD: a. Data 1. Data Cleansing ,  Proses  mengolah  data kemudian  memilih  data  yang  dianggap berguna.
2. Data Integration ,  Menggabungkan  informasi yang  dianggap  berulang digabungkan  menjadi satu.
b. Selection , Proses seleksi atau pemilihan data yang dianggap relevan terhadap analisis.
c. Pre-processing/  Cleaning ,  Dalam  tahap  ini dilakukan pembuangan data yang tidak konsisten, duplikasi  data,  memperbaiki  kesalahan  data  yang ada. d. Data Trasnformation ,  proses  transformasi  data terpilih ke dalam bentuk mining procedure . e. Data  Mining,  Proses  dimana  dilakukan  beragam teknik  untuk  mengekstrak  pola-pola  potensial menghasilkan data yang berguna.
f. Interpretation/ evaluasi.  Langkah  terakhir  adalah penerjemahan model yang dibuat oleh data mining. Kemudian  evaluasi  apakah  pola  atau  informasi yang  ditemukan  sesuai  dengan  atau  bertentangan dengan fakta atau hipotesis sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan tools Rapidminer studio  9.9  untuk  menganalisa  data  yang  diambil  dari data endorse dan penjualan di CV Babypink Skincare, hasil  yang  ditampilkan  dalam  penelitian  berupa  hasil dari  data  yang  digunakan  melalui  algoritma neural network .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  sebanyak  350  sampel  data.  Database  yang digunakan  yaitu  data  training  yang  telah  memiliki label  diuji  dengan  Rapidminer  dengan  menggunakan jaringan syaraf tiruan atau biasa disebut dengan neural network .  Hasi  tugas  akhir  ini  dilakukan  dengan penerapan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD). Berikut  hasil  penerapan  data selection pada metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)
dan  algoritma Neural  Network menggunakan  Rapid Miner:
Gambar 2. Proses data dan select attributes
Gambar 3. Memilih Attributes
Pada  tahap  gambar  3.  penulis  memilih  atribut yang  akan  digunakan  untuk  ke  tahap  selanjutnya, penulis  memilih  untuk fee  endorse ,  interaktif, keterangan, menarik, penjualan, populer, terkenal, dan username creator yang akan digunakan.
Gambar 4. Proses transformation
Pada tahap
transformation, penulis menggunakan operators nominal to numerical dengan tujuan  mengubah  semua  jenis  atribut  bukan  numerik untuk  menjadi  tipe  numerik. Nominal  to  numerical tidak hanya mengubah jenis atribut yang dipilih, tetapi dapat  digunakan  untuk  mengatur  semua  menetapkan nilai ke nilai numerik.
Gambar 5. Optimize Parameters (Grid)
Pada  gambar  4.4  di  dalam parameters  grid terdapat  split  data, neural  network,  apply  model dan perfomance .  Berikut  penjelasan  secara  singkat mengenai optimize parameters grid , penulis menggunakan  optimize  parameters  (grid) dengan tujuan untuk menguji data dalam neural network nya sendiri tujuannya bisa mengetahui hasil terbaik dengan learning  rate,  training  cycles dan momentum nya,  di dalam optimize  parameters terdapat  process  untuk memaksimalkan hasil data.
Gambar 6. Design Split Data Optimize Parameters
Pada  tahap  split  data  yaitu  memisahkan  data menjadi  2  bagian,  pertama  digunakan  untuk mengevaluasi atau uji data dan data lainnya digunakan untuk  melatih  model.  Di  tahap  split  data  membantu untuk  memastikan  bahwa  data  tersebut  sudah  akurat agar proses evaluasi selanjutnya berhasil.
Penulis  menggunakan partitions dengan  ratio 70%  dan  30%.  Data  30%  digunakan  untuk neural network dan data 70% digunakan untuk apply model .
Gambar 7. Design Neural Network
Pada  gambar  7.  model neural  network berhubungan  di  dalam optimize  paramaters  (Grid) karena neural  network sendiri  membutuhkan  bukti hasil  yang  lebih  baik dari  beberapa percobaan secara otomatis di parameters yaitu nilai training cycles, nilai learning  rate dan  nilai  momentum. Neural  network akan  bekerja  sesuai  nilai  yang  penulis  pasang  sesuai kemampuan data.
Parameters yang digunakan yaitu satu (1) hidden layers .  Penulis  mencoba  beberapa  tahapan  untuk
hidden layer sizes dengan nilai kelipatan 2 maksimal 16 hidden layer sizes .
Gambar 8. Design Apply Model
Pada  tahap apply  model,  operator  apply  model digunakan  untuk  menerapkan  model  yang  telah memperhatikan  sebelumnya menggunakan  data training pada unlabeled data (data testing ). Tujuannya adalah  untuk  mendapatkan  prediksi  pada unlabeled data  (data testing )  yang  belum  memiliki  label.  Data pada apply  model atau  data testing memiliki  tingkat ratio 70% dengan jumlah 245 sampel data.
Gambar 9. Design Perfomance Classification
Tahapan  terakhir  pada Knowledge  Discovery  in Databases (KDD)  yaitu  evaluasi,  pada  tahap  ini melalui  proses  dengan perfomance  classification untuk  mengevaluasi  model  kinerja  data  set  yang digunakan dengan memberikan daftar nilai modifikasi kinerja  secara  otomatis  sesuai  dengan  tugas  yang diberikan.
Gambar 10. Perfomance Accuracy
Pada  gambar  10.  Data  Set Endorse Dan Penjualan  CV  Babypink  Skincare  memiliki  akurasi sebesar 93.06%. Data di atas menjelaskan bahwa nilai asli  dari  kelayakan talent  endorsement berjumlah “Tidak Layak” sebesar 149 data, dengan hasil prediksi sistem “Tidak Layak” berjumlah 134 data dan prediksi sistem “Layak” berjumlah 15 data. sedangkan nilai asli “Layak” sebesar 96 data, dengan hasil prediksi sistem
“Tidak  Layak”  berjumlah  2  data  dan  prediksi  sisem “Layak” berjumlah 94 data.
Gambar 11. Hasil Optimize Parameters (Grid)
Pada  gambar  11.  terdapat  nilai-nilai  dari parameters sebagai  perbandingan  untuk  mengetahui hasil  nilai  terbaik,  dengan  menggunakan  nilai neural network momentum  Min.  0.1  Max.  0.9  ,  nilai neural network  training  cycles Min.200  Max.200  dan  yang terakhir adalah nilai neural network learning rate yang sangat  berpengaruh  terhadap  hasil accuracy ,  dengan nilai Min. 0.01 Max. 0.10 semua 3 (tiga) nilai tersebut menggunakan scale linear .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  dilakukan terhadap  PENERAPAN  ALGORITMA NEURAL NETWORK DALAM MEMPREDIKSI
KELAYAKAN TALENT  ENDORSE PADA  CV BABYPINK  SKINCARE,  maka  diambil  kesimpulan sebagai berikut: Data set yang digunakan untuk tugas akhir ini adalah data endorsement d an data penjualan selama  bulan  Juli  2022  –  Januari  2023  dilakukan penelitian selama 7 bulan untuk mengetahui kelayakan talent endorsement di CV Babypink Skincare. Di lihat dari  data  untuk  mencari talent  endorsement sebelumnya  hanya  melihat  akun  talent  yang  sudah mencapai  sebanyak  ±1.000  pengikut  untuk  bekerja sama. Setelah di lakukan penelitian dalam tugas akhir ini, penulis mengetahui untuk kelayakan endorsement dari  data  yang  tersedia.  Penerapan  dalam  prediksi kelayakan endorsement di  lihat  dari  hasil accuracy sebesar  93.06%  melalui  Algoritma neural  network . Prediksi  yang  dilakukan  untuk  menentukan talent erdorse yang  layak  menjalin  kerjasama  kembali menjadi talent menggunakan  atribut  yaitu:  FEE ENDORSE, PENJUALAN, INTERAKTIF, MENARIK, POPULER, TERKENAL dan KETERANGAN.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  penulis memberikan beberapa saran yang perlu menjadi bahan pertimbangan, yaitu sebagai berikut: Untuk memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  dari  penelitian  ini sebaiknya  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan menerapkan  metode  lain  dan  juga  bisa  jadi  bahan perbandingan untuk hasil yang di dapat. Ada baiknya jika untuk penelitian selanjutnya bisa membandingkan dengan  metode-metode neural  network dengan metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Xendit,  “Inilah  Sejarah  Perkembangan  E- commerce
di Indonesia,”
2022.
https://www.xendit.co/id/blog/inilah-sejarah- perkembangan-e-commerce-di-indonesia/
(accessed Jan. 30, 2023).
[2]  M. Riadi, “Pengertian, Aspek, Bentuk dan Peran Endorser,” kajianpustaka.com , 2018. https://www.kajianpustaka.com/2018/12/pengert ian-aspek-bentuk-dan-peran-endorser.html (accessed Jan. 20, 2023).
[3]  N.  Purwati,  R.  Nurlistiani,  and  O.  Devinsen, “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Neural Network  Dan  Visualisasi  Data  Untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 156–163, 2020, doi: 10.30873/ji.v20i2.2273.
[4]  T.  Puspanidra  and  D.  Valdiani,  “Komunikator dalam  strategi  endorsement  (,” Media  Bahasa, Sastra dan Budaya WahanaBahasa , vol. 24, no. 2, pp. 50–65, 2018.
[5]  Rony  Setiawan,  “Apa  itu  Data  Mining  dan Bagaimana  Metodenya?,” dicoding ,  2021, [Online]. Available: https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data- mining/
[6]  M. Prawiro, “Pengertian Algoritma: Fungsi, Ciri- Ciri,  Macam-Macam,  dan  Contoh  Algoritma,” Maxmanroe , 2023. https://www.maxmanroe.com/vid/teknologi/pen gertian-algoritma.html#pengertian_algoritma
(accessed Feb. 07, 2023).
[7]  N. Anisa, “Mengenal Artificial Neural Network,” binus.ac.id ,
2022. https://sis.binus.ac.id/2022/02/14/mengenal- artificial-neural-network/#:~:text=Neural Network merupakan model algoritma,menemukan hubungan antara
kumpulan data. (accessed Feb. 02, 2023).