## Estimasi Data Insight Social Media Ads Menggunakan Neural Network, Linear Regression dan Deep Learning
Zurni Laila, Nuri Cahyono *
Fakultas Ilmu Komputer, S1 Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Sleman, Indonesia Email: 1 zurni.laila@students.amikom.ac.id, 2,* nuricahyono@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: nuricahyono@amikom.ac.id Submitted: 01/01/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak –PT  IlmuKomputerCom  Braindevs  merupakan  perusahaan  proffesional  traning  yang  menjual  produk  berupa  jasa pelatihan (course). Pada perusahaan jasa seperti PT IlmuKomputerCom Braindevs Sistema terselenggaranya course dengan peminat yang tinggi adalah kunci untuk peningkatan profit perusahaan. Divisi marketing meruapakn divisi yang sangat penting dalam rangka terselenggaran suatu course/training. Untuk menyelenggarakan dibutuhkan target peserta dalam menyeleggaran training. Selain itu PT IlmuKomputerCom Braindevs juga perlu mengestimasikan biaya iklan dan durasi iklan dalam promosi training yang akan diselanggarakan. Untuk mengalisis divisi marketing menggunakan teknik data mining dan metode Cross- industry  standard  process  for  data  mining  (CRISP-DM)  untuk  mendapatkan  estimasi  yang  diinginkan.  Maka  untuk mendapatkan hasil akhir nilai estimasi peserta, durasi iklan dan biaya iklan dibutuhkan algoritma yang memiliki akurasi yang paling dengan acuan dari hasil perbandingan algoritma dengan melihat nilai dari RMSE (Root Mean Square Error). Semakin nilai yang dihasilkan mendekati nilai 0 maka nilai akurasi RMSE (Root Mean Square Error) estimasi yang dihasilkan akan semakin baik.
Kata Kunci: Data Mining; CRISP-DM; RMSE; Estimasi
Abstract– 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.
Keywords : Data Mining; CRISP-DM; RMSE; Estimation.

## 1. PENDAHULUAN
Pada perusahaan profesional pelatihan seperti PT IlmuKomputerCom Braindevs Sistema, terselenggaranya kursus dengan  peminat  yang  tinggi  adalah  kunci  untuk  peningkatan  keuntungan  perusahaan.  Setiap  produk  kursus memiliki  daya  jual  yang  berbeda.  Daya  jual  kursus  diukur  dengan  berapa  banyak  kursus  yang  sudah  berhasil diselenggarakan.  Untuk  itu,  perusahaan  harus  menargetkan  jumlah  peserta  pada  setiap  pelatihan  yang  akan dilaksanakan. Peserta pelatihan merupakan kunci terlaksananya sebuah pelatihan.
Produk  training  pada  perusahaan  ini  meliputi  training  dibidang  teknologi  seperti  data  science,  Software enginer,  Enterprise  Architecture  serta  produk  course  dengan  topik  teknologi  terupdate.  Untuk  itu  setiap  ada launching  course  terbaru  dengan  topik trend  teknologi  maka  dibutuhkana  analisis  pasar  sehingga  produck  bisa diterima customer maupun peserta yang berlangganan mengikut course pada perusahaan proffesional training.
Melakukan analisis pada data peserta training menggunakan teknik data mining untuk melakukan estimasi jumlah peserta yang ideal dalam menyeleggarakan sebuah training sehingga akan dijadikan acuan jumlah peserta dalam menyeleggarakan training course selanjutnya. Perusahaan kesulitan untuk menentukan pengeluaran biaya iklan  dalam  melakukan  promosi  berbayar.  Maka  perlu  dilakukan  analisis  prediksi  biaya  iklan  agar  lebih  muda dalam mengatur rancangan keuangan perusahaan.
Untuk meningkatkan peserta pelatihan/training suatu perusahaan maka perlu melakukan promosi atau iklan training agar informasi training yang akan dilaksanakan bisa menjangkau lebih banyak audience sehingga peserta yang ikut bisa memenuhi target. Salah satu cara untuk memperluas informasi iala dengan menggunakan iklan di sosial  media  seperti  iklan  pada  facebook,  instagram  dan  sosial  media  lainnya.  Namun  untuk  mendapatkan jangkauan luas pada sosial media tidak cukup hanya dengan memposting sebuah informasi maka diperlukannya iklan pendukung seperti manggunakan iklan ads berbayar pada sosial media tertentu.
Menerapkan  Teknik  data  mining  yaitu  estimasi  dalam  pemprosesan  setiap  data.  Menggunakan  Metode estimasi  data  mining  untuk  keperluan  perusahaan  yaitu  untuk  mengetahui  jumlah  peserta  yang  ideal,  Estimasi biaya iklan yang perlu  dikeluarkan dalam melakukan promosi  berbayar dan juga estimasi  durasi  iklan promosi berbayar.  Dengan  adanya  perkiraan  dan  estimasi    yang  dilakukan  perusahaan  bisa  meningkatkan  kualitas perusahaan dalam menyelenggarakan training dan bisa meningkatkan profit pada perusahaan. Adapun beberapa algortima yang akan dipakai untuk melakukan proses estimasi adalah Algoritma Neural Network (NN), Generalize
linear Model (GLM), Linear regression, Support Vector Machine (SVM) dan Deep Learning. Penelitian ini juga bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  dan  menetukan  algoritma  terbaik  dalam  memprediksi  suatu permasalahan. Membandingkan beberapa algoritma untuk mendapatkan hasil terbaik dalam melakukan estimasi yang dibuutuhkan perusahaan. Dalam proeses modeling penelitian ini akan menggunakan teknik Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) sebagai konsep yang sering digunakan dalam proses pemecahan permasalahan pada perusahaan industry untuk megambil keputusan dari permasalahan.
Dengan  adanya  estimasi  jumlah  peserta  yang  ideal,  Estimasi  biaya  iklan  yang  perlu  dikeluarkan  dalam melakukan promosi berbayar dan juga estimasi durasi iklan promosi berbayar bisa meningkatkan profit perusahaan karena sudah mengacu pada hasil analisis menggunakan data mining. Dengan mengatur budget pengeluaran lebih terencana dan juga Training  Course yang direncanakan bisa terlaksana dengan maximal karena dibantu  dengan durasi  promosi  iklan  yang  maximal.  Pemrosesan  Menggunakan  data  yang  diambil  dari  divisi  marketing  pada perusahaan PT IlmuKomputerCom Braindevs Sistema.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  peserta  yang  ideal  dalam  menyelenggarakan pelatihan/training pada PT IlmuKomputerCom  Braindevs sehingga training bisa berjalan dengan efektif. Selain untuk  memprediksi  peserta  traini  tujuannya  ialah untuk  mengestimasi  biaya  iklan  dan  durasi  iklan  pada  setiap informasi training sehingga bisa menjangkau peserta yang sudah ditargetkan. Menerapakan Teknik data mining yaitu  estimasi  dalam  pemrosesan  setiap  data.  Adapun  algortima  yang  akan  diimplementasikan  dalam  proses modeling  ini  adalah  algoritma  Generalize  linear  Model  (GLM),  Linear  regression,  Neural  Network,  Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Deep  Learning.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  menetukan  algoritma  terbaik dalam memprediksi suatu permasalahan. Menggunakan komsep Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)  sebagai  teknik  yang  banyak  digunakan  dan  diimplementasikan  dalam  perusahaan  industry  untuk memecahkan masalah dan mengambil keputusan dari suatu permasalahan.
Data  mining  ialah  proses  ekstraksi  untuk  mencari  model  dan  informasi  pada  suatu  data  menggunakan metode tertentu pada  data mining. Tujuan dari data mining ialah mencari insight dan indikasi  yang bermanfaat yang  bisa  digunakan  dalam  suatu  perusahaan  maupun  kehidupan  sehari  -  hari.  Pemilihan  algoritma  yang  tepat sangat  mempengaruhi  hasil  proses  pemodelan.  Metode  data  mining  membuktikan  dalam  mengatasi  dan memecahkan  masalah  darurat  baik  dibidang  bisnis  dan  bidanng  lainnya [1] .Adapun  teknik  dalam  data  mining sangat  bervariasi  diantaranya  yang  sering  digunakan  adalah  perdiksi  (Prediction),  Estimasi  (Estimation), Klasifikasi  (klassification),  Klusterisasi  (Clustering),  dan  Asosiasi  (Association).  Berikut  teknik  data  mining berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan[2].  Neural  Network  adalah  implementasi  ilmu  yang  diadaptasi  dari kemampuan otak manusia yang bisa memberikan rangsangan dan stimulus dalam melakukan proses sehingga bisa menghasilkan ouput yang diinginkan. Neural networks atau artificial neural networks telah menjadi alat standar yang penting untuk data mining dan banyak digunakan untuk tugas-tugas data mining seperti pattern classification, time  series  analysis,  prediction  dan  clustering.  Dalam  praktek  neural  network  digunakan  untuk  melakukan pemodelan kompleks antara relasi input dan output dalam mencari suatu model dalam data. Neural network banyak digunakan melakukan pemecahan masalah dan mengambil keputusan berdasarkan data yang diproses. Kelebihan dari neural netwok ialah sangat bagus untuk proses pengolahan pada data noise. Sedangkan kelemahan algoritma ini sulit dimengeri oleh pemula. Linear Regression adalah metode untuk melakukan pemodelan antara hubungan satu variable dependen dan satu variable independent. Linear Regression atau Regresi Linear menemukan garis terbaik dari 2 atribut atau variable, sehingga salah satu atribut tersebut dapat memprediksi atribut yang lain. Model regresi dan log-linear dapat digunakan untuk memperkirakan data yang diberikan[3]. Proses model regresi linear bertujuan untuk menemukan garis yang paling baik antar atribut dan varible. Regresi Linear juga berfungsi untuk memprediksi nilai yang belum diketahui menggunakan nilai data yang memiliki keterkaitan dan nilainya sudah dikeatahui.  Support  Vector  Machine  atau  biasa  disingkat  dengan  SVM  ialah  algoritma  yang  termasuk  pada supervised  learning  yang  diimlementasikan  pada  pemrosesan  klasifikasi,  prediksi  maupun  regresi  pada  suatu object  permasalahan.  Konsep  SVM  ialah  berdasarkan  Structural  Risk  Minimization  (SRM),  minimalisasi  error ketika  training  dan  memaksimalkan  margin[4]  yang  ditujukan  untuk  melakukan  pengolahan  menjadi  dua  kelas berbeda  atau  biasa  disebut  Hyperplane[5].  Generalized  Linear  Model  merupakan  model  sambungan  dari  linear regression  dengan  mengasumsikan  distribusi  spesifik  dari  variabe  .Metode  GLM  adalah  Kuantifikasi  Faktor independen dengan faktor (variabel respon) Binding (variabel prediktor), penggunaan Cara ini untuk menjelaskan perubahannya Jika ada, nilai faktor besar Perubahan faktor independen.Pengujian prediksi algooritma Generalized Linear  didasarkan  dengan  nilai  mean  square  error  (MSE),  root  mean  square  error  (RMSE),  dan mean  absolute persentase  error  (MAPE)[6].  Cross  validation  ialah  metode  yang  digunakan  dalam tahap  evaluasi  kinerja  pada suatu  algoritma  atau  model  yang  sudah  dilakukan  pemrosesan  dengan  menggeneralisasi  kumpulan  pada  data independen. Pada tahap cross validaton model dianalisis dan di evaluasi berdasarkan parameter setiap algoritma. Teknik  ini  utamanya  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  model  dan  memperkirakan  seberapa  akurat  sebuah model  prediktif  ketika  dijalankan  dalam  praktiknya[7].  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  ialah  sebuah  metode untuk  mengukur  perbedaan  nilai  evaluasi  dari  model  estimasi.  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  diukur berdasarkan nilai index error pada suatu model. Acuan pengambilan nilai pada Root Mean Square Error (RMSE) ialah semakin nilai mendekati 0 maka akurasi model semakin baik. Root means square error juga dikenal sebagai kesalahan standar asumsi atau perkiraan yang dijadikan standar acuan ketepatan estimasi[3]. Evaluasi RMSI ini sering digunakan dan diterapkan untuk melihat efektifitas pada model estimasi yang sudah diproses. RapidMiner
ialah  suatu  softwae  atau  perangkat  lunak  yang  dedikiasi  untuk  melakukan  proses  data  mining.  RapidMiner memberikan kemudahan untuk melakukan analisis data mining seperti melakukan prediksi, estimasi, clusterisasi, klasifikasi dan asoasisi. Pada perangkat lunak RapidMiner juga dilengkapi kemudahan untuk melakukan analisis text  meaning,  pembelajaran  machine  learning,  predictive  analytics  dan  deep  learning.  RapidMiner  merupakan sebuah solusi untuk melakukan anlisis bisnis komersial, Proses penelitian, pendidikan dan pembuatan prototype dengan cepat. Aplikasi ini sangat mendukung semua proses pengolahan machine learning dan data mining seperti persiapan data, visualisasi data, valdasi data dan optimalisasi pada suatu data[7].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  penulis  diantanya  oleh  Fitriyani  & Rangga Sanjaya, (2018) yang berjudul"KOMPARASI ALGORITMA LR, K-NN DAN SVM UNTUK ESTIMASI AREA KEBAKARAN HUTAN" yang membahas tentang dampak kebakaran hutan dan pengukuran tigkat radiasi api pada area terbakar menggunakan algoritma LR (Linear Regression), K-NN (K-Nearest Neighbor) dan SVM (Support Vector Machine). Dalam Penelitian ini menggunakan perbandingan tiga algoritma yaitu algoritma Linear Regression (LR), K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM), Dari perbandingan dari tiga algoritma ini dilakukan evaluasi untuk menghasilkan algoritma yang memiliki akurasi terbaik untuk melakukan melakukan pemodelan pada estimasi area kebakaran hutan. Setelah melakukan evaluasi perbandingan dihasilkan bahwa K-Nearest  Neighbor merupakan algoritma yang sangat  populer dan banyak digunakan, Sedangkan pada algoritma SVM termasuk algoritma yang cukup baik untuk mengatasi permasalahan klasifikasi dan regresi baik linier maupun nonlinier. Penelitian ini mengambil data dari UCI Repsitoy untuk dilakukan proses pemodelan. Dari proses pemodelan evaluasi menghasilkan algoritma tebaik untuk melakukan estimasi kebakaran hutan ialah Linear Regression (LR) dengan hasil RMSE sebesar 1.496, Kemudian algoritma terbaik kedua ialah algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan hasil nilai  evaluasi  sebesar 1.981 dan Algoritma terbaik  ketiga dari hasil uji validasi nilai RMSE ialah lgoritma Support Vector Machine (SVM) dengan nilai 3.088[8]. Dari penelitian ini maka penulis menggunakan  beberapa  algoritma  seperti  neural  network,  linear  regression  dan  Generalized  Linear  Models. Perbandingan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  dari  hasil  perbandingan  algoritma  mendapatkan algoritma yang berbeda. Pada penelitian sebelumnya menghasilkan algoritma Linear regression sebagai algoritma terbaik. Sedangkan pada penelitian ini membandingkan beberapa algoritma dengan menggunakan objek data yang berbeda dan menghasilkan algoritma tebaik yang berbeda sesuai object estimasi yang diinginkan.
Kemudian  penilitian  yang  dilakukan  oleh  Tesa  Nur  Padilah  &  Riza  Ibnu  Adam,(2019)  melakukan penelitian dengan judul "ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG" yang membahas tentang estimasi regresi linier berganda dalam menganalisis produktivitas pertanian. Pada penelitian ini menggunakan variabel terikat pada 57 data pada padi (kw/ha). Variabel bebas yang digunakan pada penelitian ini meliputi produksi, luas panen, luas tanaman, rata -  rata  curah  hujan  dan  rata  -  rata  hari  hujan.  Pada  data  tersebut  dilakukan  proses  pemodelan  menggunakan algoritma algoritma regresi linier berganda sehingga mendapatkan hasil yang ingin di estimasi. Adapun hasil dari penelitian  ini  adalah  hari  hujan. Sedangkan  sisanya  19,54%  dapat  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Variabel-variabel yang mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas padi yaitu variabel  produksi  dan  curah  hujan,  sedangkan  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  penurunan  jumlah produktivitas  yaitu  variabel  luas  panen,  luas  tanam,  dan  hari  hujan.  Rata-rata  kesalahan  relatif  regresi  yang diperoleh yaitu 0,04642 atau 4,642% [9]. Pada penelitian ini fokus meggunakan satu algoritma untuk melakukan estimasi  pada  produktivitas  tanaman  padi  yang  mengasilkan  nilai  relatif  kesalahan  regresi  sebesar  4,642%. Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  ialah  penelitian  perbandingan  beberapa  algoritma  untuk melakukan estimasi. Menggunakan algoritma terbaik untuk melakukan modeling. Algoritma yang diangap paling baik  pada  penlitian  yang  dilakukan  penulis  ialah  algoritma  neural  network,  linear  regression  dan  Generalized Linear Models.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Fitria Habibatul Hamdanah & Devi  Fitrianah (2021) dengan judul "ANALISIS  PERFORMANS  ALGORITMA  LINEAR  REGRESSION  DENGAN  GENERALIZED  LINEAR MODEL  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN  PADA  USAHA  MIKRO,  KECIL,  DAN  MENENGAH".  Pada penelitian  dilakukan  perbandingan  algoritma  yaitu  Linear  Regression  dan  Generalized  Linear  Model.  Untuk melakukan perbandingan antara keduanya dilakukan uji validasi dengan acuan terhadap niali RSME (root mean square error). Dar hasil nilai RSME (root mean square error) semakin nilai  yang dihasilkan mendekati 0 maka semakin akurat hasil prediksi yang dilakukan. Data yang digunakan dalam proses ini ialah data penjualan UMKM yang diambil dari aplikasi PINTER USAHA untuk melakukan proses modeling perbandinga algoritma algoritma Linear Regression dan Generalized Linear Model. Hasil dari porses modeling menggunakan uji validation dapat disimpulkan bahwa algoritma Linear regression lebih baik dari pada Generalized Linear Model dengan nilai RMSE pada  algoritma  Linear  ialah  sebesar  1,983  sedangkan  nilai  hasil  pada  Generalized  Linear  Model  ialah  sebesar 4,827.Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma  Linear  Regression  dan  Generalized Linear  Model  dapat  memberikan  prediksi  terhadap  penjualan  pada  UMKM  di  PINTER  USAHA  sehingga menghasilkan  prediksi  penjualan  barang  untuk  tahun  berikutnya[10].  Perbandingan  penlitian  ini  ialah mebandingkan  algoritma  linear  regression  dan  generalized  linear  model  dan  mendapatkan  nilai  dari  validasi sebesar 1,983 dan 4,827 sehingga algoritam keduanya di prediksi bagus untuk penelitian selanjutnya. Sedangkan pada penelitian yang dilakukan oleh penulis ialah perbandingan algoritam dan menjadikan proses modeling pada
algoritma yang menghasilkan akurasi yang tinggi diukur dari uji validasi berdasarkan nilai root means square eror. Algoritma yang paling baik digunakan utuk pemodelan estimasi setiap objek data.
Dan selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Benaya Pradito dan Dini Silvi Purnia,(2020) melakukan penelitian  untuk  melakukan  peramalan  pada  mata  uang  kurs  dengan  judul  penelitian"KOMPARASI ALGORITMA LINEAR REGRESSION DAN NEURAL NETWORK UNTUKMEMPREDIKSI NILAI KURS MATA UANG". Pada penelitian ini berfokus untuk melakukan prediksi nilai mata uang kurs. Selain itu penelitian ini membandingkan dua algoritma yaitu algoritma linear regression dan neural network. Pada hasil penelitian ini meghasilkan  bahwa  algoritma  dengan  prediksi  terbaik  adalah  linear  regression  dengan  RMSE  Jual  28.012  +/- 5.626, Absolute Error 21.444 +/- 4.095, Relative Error 0.20% +/- 0.04% pada kurs jual dan RMSE Beli 27.556 +/- 5.893, Absolute Error 21.198 +/- 4.247, Relative Error 0.20% +/- 0.04%. Sehingga hasil prediksi yang didapatkan 10754.600 dan 10641.450 dari estimasi  nilai  mata uang kurs. Dan didapatkan pula linear regressioan memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  nerual  network[11].  Perbedaan  dari  penlitian  ini  adalah  pada perbandingan algoritma. Dipenelitian ini membandingkan lima agoritma dari estimasi yaitu neural network, super vector machine, deep learning, linear regression dan Generalized Linear Models sehingga algoritma terbaik akan digunakan dalam melakukan estimas pada objek permasalahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses pada penelitian  Marketing untuk mendapatkan efesiensi promosi pada course yang akan diselenggarakan serta mendapatkan jumlah peserta yang ideal, Mengetahui durasi iklan dan estimasi biaya iklan pada course pada PT IlmuKomputerCom Braindevs Sistema menggunakan teknik Cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM).  Metode  CRISP  -  DM  memiliki  beberapa  tahapan  proses  yaitu  Busniss  Understanding,  Data Understanding, Data Preparation, Modeling dan Evalution[12]
Pada Penelitian ini menggunakan teknik CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) Yang sudah banyak diterapkan dan diimplementasikan dalam proses pemecahan masalah serta evaluasi bisnis pada perusahaan. CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data mining) merupakan metode yang banyak digunakan oleh para ahli dengan menggunakan proses pemodelan data pada setiap pemodelan, Tujuan dari metode CRISP- DM ini yaitu untuk menganalisis dan menghasilkan suatu model atau pola yang menarik dan memiliki makna pada data yang digunakan dalam proses suatu model. Tekinik CRISP-DM memiliki enam tahapan proses yaitu business understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modelling,  evaluation,  dan  deployment.  Berikut  tahapan proses pada  teknik CRISP-DM (Cross Industry Standard for Data mining)[13]:
Gambar 1. Tahapan Teknik Metode CRISP-DM

## 2.1 Business Understanding
Pada  tahap  Business  Understanding  ini  melibatkan  pemahaman  tujuan  dan  persyaratan  proyek  dari  perspektif bisnis,  serta  konversi  tujuan  tersebut  ke  dalam  tujuan  analisis  data.  Pada  penelitian  ini,  tujuan  bisnis  adalah mengestimasi  jumlah  peserta,  biaya  promosi  iklan,  dan  durasi  promosi  iklan  berbayar  dalam  penyelenggaraan pelatihan.

## 2.2 Data Understanding
Tahap kedua setelah Business Understanding melibatkan pengumpulan data, evaluasi kualitas data, dan eksplorasi data awal. Dalam penelitian ini, data yang digunakan meliputi  jumlah peserta,  biaya promosi  iklan, dan durasi promosi iklan berbayar.

## 2.3 Data Preparation
Data  preparation  merupakan  proses  ketiga  dari  tekni  crisp-dm.  Pada  tahap  ini,  data  dibersihkan,  diproses,  dan ditransformasi agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Penelitian ini menggunakan data yang telah disiapkan dan diolah untuk memastikan kualitas data.

## 2.4 Modelling
Memasuki tahap modeling pada teknik CRISP-DM yang berfungsi untuk melakukan pemodelan pada data yang sudah  melewati  tahap  preparation.  Pemodelan  melibatkan  pemilihan  teknik  dan  algoritma  yang  sesuai  untuk mencapai  tujuan  bisnis,  serta  pembuatan  model  menggunakan  data  yang  telah  disiapkan.  Pada  penelitian  ini, beberapa  algoritma  seperti  Neural  Network,  Linear  Regression,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Generalized Linear Model (GLM), dan Deep Learning digunakan dan dibandingkan menggunakan evaluasi cross-validation.

## 2.5 Evaluation
Di tahap evaluation untuk melakukan analisis pada hasil yang didapatkan ditahap modeling. Evaluasi melibatkan penilaian kinerja model yang telah dibuat, serta penentuan model mana yang paling sesuai dengan tujuan bisnis. Dalam penelitian ini, model dievaluasi menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang mendekati 0, dan model dengan nilai terbaik dipilih untuk digunakan dalam estimasi.

## 2.6 Deployment
Tahap  deployment merupakan tahap akhir dari teknik crisp-dm. Ditahap ini untuk mengambil keputusan dari nilai hasil pemodelan yang sudah dilakukan serta melakukan implementasi pada perusahaan. Pada penelitian ini, model terbaik yang dihasilkan dari perbandingan algoritma digunakan untuk melakukan estimasi jumlah peserta, biaya promosi iklan, dan durasi promosi iklan berbayar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  melakukan  proses  perbandingan  algoritma  menggunakan  operator  cross  validation  untuk mengetahui evaluasi pada suatu model dengan mengukur hasil dari nilai root mean square eroor yang mendekati 0, sehingga algoritma yang nilai rmse (Root mean Square Error) mendekati 0 akan digunakan untuk melakukan pemodelan  selanjutnya.  Teknik  ini  digunakan  untuk  proses  prediksi  model  dan  menganalisis  akurasi  setiap model[6].  Pada  proses  ini  membanding  beberapa  algoritma  menggunakan  evaluasi  cross  validatioan,  adapun algoritma yang dibandingkan adalah Neural Network, Linear regression, Support Vector Machine (SVM) dan , Generalized Linear Model (GLM).
Setiap perbandingan menggunakan Output yang berbeda sehingga nilai dan hasil perbandingan algoritma ditentukan oleh data yang akan digunakan serta hasil yang diinginkan. Setiap operator cross validation didalam nya terdapat algoritma yang akan di evalusi serta dibandingkan nilainya .

## Gambar 2. Proses Perbandingan Algoritma
Setelah  melakukan  proses  modeling  untuk  membandigkan  algoritma,  selanjutnya  melakukan  modeling untuk mendapatkan hasil final dari estimasi yang diinginkan. Untuk mendapatkan hasil estimasi menggnakan data yang sudah disiapkan. Adapun algoritma yang mempunyai nilai terbaik untuk melakukan estimasi  ialah Neural Network, Generalized Linear Model dan Linear Regression. Sehingga ketiga algoritma terbaik ini akan digunakan pada tahap pemodelan pengambilan keputusan. Berikut penjelasan perbandingan yang sudah diperoleh:
Gambar 3. Modeling Penentuan Estimasi

## 3.1 Estimasi Jumlah Peserta
Analisis  Pengujian  Perbandingan  algoritma  untuk  menentukan  Estimasi  Jumlah  peserta  dengan  mengukur performance  menggunakan  hitungan  nilai  hasil  evaluasi  pada  RMSE  (Root  Mean  Square  Error).  Pada  setiap algoritma dilakukan pengujian menggunakan uji validasi menggunakan operator cross validation pada rapidminer. Adapun  hasil  Perbandingan  nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  pada  beberapa  proses  algoritma  sebagai berikut.

## Tabel 1. Perbandingan Algoritma untuk melakukan estimasi perserta
Setelah  melakukan  perbandingan  algoritma  maka  algoritma  yang  hasil  nilainya  mendekati  nilai  0 merupakan  algoritma  terbaik.  Algoritma  terbaik  yang  dihasilkan  dalam  perbandingan  akan  digunakan  untuk melakukan estimasi. Adapun nilai evalusi algoritma yang paling mendekati 0 ialah algoritma Generalized Linear Model  (GLM)  dengan  nilai  49.984  sehingga  GLM  akan  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  jumlah  peserta dalam  penyelenggaraan  training.  Maka  proses  prediksi  untuk  menentukan  Jumlah  peserta  yang  ideal menyeleggarakan sebuah course. Hasil yang didapatkan dari modelling menggunakan Generalized Linear Model (GLM) Dengan menggunakan data rata  – rata peserta, didapatkan bahwa jumlah peserta yang efektif dan ideal adalah sekitar 127 orang untuk menyeleggarakan training.

## 3.2 Estimasi Biaya Promosi Iklan
Melakukan  perbandingan  algoritma  untuk  estimasi  biaya  iklan  estimasi  yang  meliputi  beberapa  algoritma diantaranya adalah Linear regression, Neural  Network, Support  Vector Machine, Generalized Model  dan Deep Learning  yang diuji menggunakan uji validasi  cross validation. Hasil dari  perbandinga uji validasi menentukan bahwa  Neural  Network  merupakan  algoritma  terbaik  dengan  nilai  112929.701.  Berikut  hasil  perbandingan algoritma dari hasil uji validasi estimasi biaya promosi iklan.
Tabel 2. Perbandingan Algoritma untuk melakukan estimasi biaya iklan
Setelah dihasilkan algoritma terbaik dari pengujian validasi untuk melakukan estimasi pada biaya promosi iklan maka dilakukan modelling menggunakan algoritma Neural Network dalam menentukan biaya promosi iklan sehingga  bisa  menjangkau  banyak  audience  dan  mendapatkan  banyak  peserta  pada  training  yang  akan dilaksanakan.  Adapun  hasil  yang  didapatkan  setelah  melakukan  modeling  menggunakan  neural  network  maka dihasilkan  bahwa  biaya  yang  dikelurakan  untuk  melakukan  promosi  iklan  dengan  harga  Rp  317.050,37.  Dari
Nama Algoritma Nilai RMSE Neural Network 79.243 Linear Regression 186.725 Support Vector Machine 59.624 Generalized Linear Model 49.984 Deep Learning 71.108 Nama Algoritma Nilai RMSE Neural Network 112929.701 Linear Regression 130128.142 Support Vector Machine 136001.433 Generalized Linear Model 130086.713 Deep Learning 125675.038
penelitian diatas bisa dibuktikan bahwa metode estimasi sangat berperan penting pada industri. Dengan melakukan estimasi bisa memprediksi biaya dan keperluan penyelenngaraan training[14].

## 3.3 Estimasi Durasi Promosi Iklan Berbayar
Melakukan analisis estimasi durasi promosi iklan berbayar untuk menentukan durasi perhari promosi iklan. Untuk itu diperlukan modeling menggunakan algoritma estimasi. Dengan membandingkan beberapa algoritma estimasi seperti  Network,  Linear  regression,  Support  Vector  Machine,  Generalized  Model  dan  Deep  Learning  dan melakukan  pengujian  untuk  menghasilkan  algoritma  terbaik  dalam  melakukan  modelling  estimasi  durasi  iklan berbayar. Setelah melakukan perbandingkan algoritma ditententukan algoritma tebaik berdasarkan hasil nilai root mean  square  error  (RMSE)  yang  menghasilkan  nilai  mendekati  0  merupakan  algoritma  terbaik,  sehinnga dihasilkan algoritma terbaik setelah melakukan uji validasi adalah Linear Regression dengan nilai evaluasi yang dihasilkan sebesar 1.690. Berikut hasil perbandingan algoritma yang sudah didapatkan.
Tabel 3. Perbandingan Algoritma untuk melakukan estimasi durasi iklan
Setelah  menghasilkan  algoritma  terbaik  untuk  melakukan  pemodelan  maka  dilakukan  modeling menggunakan  algoritam  linear  regression.  Karena  model  linear  regression  mendekati  nilai  0  dan  dianggap pendekatan  normal[15].  Menggunakan  data  durasi  iklan  sebagai  parameter  sehingga  dihasilkan  estimasi  untuk melakukan promosi iklan yang efesien ialah 6 hari.

## 4. KESIMPULAN
Perbandingan algoritma Generalized Linear Model (GLM), Deep Learning, Neural Network, Linear Regression, dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  estimasi  jumlah  peserta  yang  ideal  dalam  menyeleggaraka  suatu training menggunakan algoritma dengan performance terbaik yaitu algoritma Generalized Linear Model (GLM) dengan  hasil  nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  sebesar  49.984,  Support  Vector  Machine  (59.624) menhasilkan  nilai  59.624,  Deep  Learning  71.108,  Neural  Network  dengan  nilai  79.243  dan  Linear  Regression 186.725. Dan menghasilkan jumlah peserta yang efektif dan ideal adalah sekitar 127 orang untuk menyeleggarakan training.  Estimasi jumlah biaya iklan dengan mengalisis perbandigana teknik estimasi  yaitu Generalized Linear Model  (GLM), Deep Learning, Neural  Network, Linear Regression, dan Support  Vector  Machine (SVM) dan algoritma yang memilki akurasi terbaik menggunakan acuan nilai RMSE (Root Mean Square Error) adalah Neural Network  dengan  Hasil  nilai  112929.701.  Sedangkan  estimasi  yang  didapatkan  untuk  jumlah  biaya  iklan  ialah sekitar Rp 317.050,37. Prediksi  lama durasi  iklan dalam melakukan promosi  berbayar dengan membandingkan algoritma  Generalized  Linear  Model  (GLM),  Neural  Network,  Linear  Regression,  Support  Vector    Machine (SVM)  dan  Deep  Learning,    untuk  dijadikan  acuan  proses  estimasi.  Hasil  algoritma  terbaik  dalam  analisis perbandingan algoritma adalah algoritma Linear Regression dengan hasil nilai evaluasi pada RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 1.690. Sedangkan hasil yang didapatkan bahwa lama durasi iklan (dalam hari) yang efektif untuk melakukan promosi adalah sekitar 6 hari. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa algoritma yang paling baik untuk melakukan estimasi pada suatu data dan untuk estimasi pada suatu kasus tertentu yaitu adalah algoritma neural network dengan hasil uji validasi sebesar 112929.701, kemudian algoritma linear regression dengan nilai validasi sebesar 1.690 dan juga generalized linear model (GLM) juga termasuk algoritma terbaik denga hasil nilai validasi akurasi sebesar 49.984.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] 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 Mardi”.
[3] P.  Handayani dkk. ,  “PREDIKSI  PENYAKIT  LIVER  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  DECISION  TREE DAN NEURAL NETWORK,” 2019.
[4] 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.
[5] “Klasifikasi pada Dataset Penyakit Hati Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-NN, dan Naïve Bayes”.
Nama Algoritma Nilai RMSE Neural Network 2.547 Linear Regression 1.690 Support Vector Machine 2.477 Generalized Linear Model 2.774 Deep Learning 3.115
[6] 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.
[7] 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.
[8] 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.
[9] J.  P.  Matematika,  D.  Matematika,  T.  N.  Padilah,  dan  R.  I.  Adam,  “ANALISIS  REGRESI  LINIER  BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG”.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  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.