## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Efektifitas Iklan Google Adswords

## Application of the C4.5 Algorithm to Predict the Effectiveness of Google
Adwords Ads
1 Aditya Gusti Maulid*, 2 Sri Hadianti
1 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Prodi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jalan Raya Jatiwaringin No 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia *e-mail: gm.aditya213@gmail.com
( received : 8 Maret 2022, revised : 26 Mei 2022, accepted : 13 Desember 2022)

## Abstrak
Google Adswords merupakan produk yang dapat digunakan untuk mempromosikan bisnis, membantu menjual  produk  atau  layanan,  meningkatkan  kesadaran,  dan  meningkatkan  traffic  ke  situs.  Nayaka Teknologi  saat  ini  sudah  menggunakan  jasa  Google  Adswords  sebagai  salah  satu  cara  untuk mendongkrak  penjualan  serta  memperluas  jaringan.  Namun  karena  perencanaan  penyiaran  tidak dilakukan  terlebih  dahulu,  hasil  yang  didapat  tidak  memuaskan.  Pada  kampanye  berikutnya, perencanaan  akan  dilakukan  terlebih  dahulu  menggunakan  Riwayat  pada  laporan  penayangan kampanye  sebelumnya,  data-data  tersebut  diolah    dengan  teknik  data  mining  untuk  memprediksi pasar.  Model  yang  digunakan  adalah  algoritma  C4.5,  hasil  dari  model  algoritma  C4.5  diuji menggunakan  confusion  matrix  dan  mendapatkan  tingkat  accuracy  sebanyak  92.70%,  precision sebanyak 78,23% dan recall sebanyak 97.25%.
Kata kunci: Google Adswords, Algoritma C4.5, Data Mining

## Abstract
Google  Adswords  is  a  product  that  you  can  use  to  promote  your  business,  help  sell  products  or services, raise awareness, and increase traffic to your site. Nayaka Technology is currently using the services  of  Google  Adswords  as  a  way  to  boost  sales  and  expand  the  network.  However,  because broadcast planning was not carried out in advance, the results obtained were not satisfactory. In the next  campaign,  planning  will  be  carried  out  first  using  the  history  on  the  previous  campaign's broadcast  reports,  the  data  is  processed  using  data  mining  techniques  to  predict  the  market.  The model used is the C4.5 algorithm, the results of the C4.5 algorithm model are tested using a confusion matrix and get 92.70% of accuracy, 78.23% of precision and 97.25% of recall.
Keywords: Google Adswords, Algoritma C4.5, Data Mining.

## 1 Pendahuluan
Google  Adswords merupakan  produk  yang  dapat  digunakan  untuk  mempromosikan bisnis,  membantu  menjual  produk  atau  layanan,  meningkatkan  kesadaran,  dan meningkatkan  traffic  ke  situs  [1].  Jenis  iklan  untuk Google  Adsword diantaranya  iklan bertarget  dimana  produk  yang  ditampilkan  kepada  khalayak  dengan  ciri-ciri  informasi tertentu  seperti  lokasi,  umur,  hobi  dan history data  pencarian  yang  dilakukan  oleh pengguna  [2].  Iklan  yang  di  publikasi  di  Google  AdWords  akan  tayang  atau  tampil  di program  Google  lainnya  yaitu  Google  AdSense  [3].  Salah  satu  perusahaan  yang  sudah menggunakan Google Adswords adalah CV. Nayaka Teknologi.
CV.  Nayaka  Teknologi  merupakan  perusahaan  penyedia  jasa  pengembangan  sistem,  aplikasi Mobile, Web Application dan IT Consultant . CV. Nayaka Teknologi saat ini sudah menggunakan jasa Google Adswords sebagai salah satu cara untuk  mendongkrak penjualan serta memperluas jaringan. Namun  karena  pendaftaran  kata  kunci  tidak  melakukan  perencanaan  sebelum  melakukan  kampanye iklan,  hasil  yang  didapat  tidak  memuaskan.  Rendahnya  tayangan  serta  kecilnya CTR  (Clickthrough Rate) menjadi bukti kurangnya minat calon konsumen untuk melakukan pencarian dengan kata kunci tersebut.  Pada  CV  Nayaka  perlu  dilakukannya  prediksi  dalam  efektifitas  penggunaan  Google AdWords dengan menggunakan teknik data mining.
Metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma C4.5. Metode  tersebut  telah  digunakan  sebelumnya  oleh  Sangho  Yoon,  Jim  Koehler  &  Adam Ghobarah  dalam  penelitian Prediction  of  Advertiser  Churn  for  Google  AdWords dimana algoritma data mining yang digunakan adalah boosted tree, random forest, gimnet dan C4.5. Dan  hasilnya  adalah  penelitian  tersebut  menunjukan  algoritma boosted  tree  dan  &  random fores t  memberikan  tingkat  akurat  lebih  tinggi  daripada  algoritma gimnet dan  C4.5.  Pada penelitian  ini  metode  C4.5  digunakan  dalam  memprediksi  pasar Google  Adswords [4] dari penelitian  sebelumnya  maka  diusulkan  sebuah  penelitian  dengan  Teknik  data  mining  dengan algoritma  C.45  dalam  membantu  mempersiapkan  kampanye  iklan  pada  periode  berikutnya  sehingga dapat meningkatkan daya tarik calon konsumen untuk masuk kedalam website.

## 2 Tinjauan Literatur

## a. Google Adswords
Google  Adswords  merupakan  program  advertensi  daring  milik  Google.  Anda  dapat  membuat penayangan  melalui  daring  untuk  menargetkan  audiens  yang  tepat  dimana  mereka  berminat  pada produk dan layanan yang ditawarkan. Google Ads adalah layanan yang berguna untuk promosi usaha, membantu pengenalan produk atau jasa, meningkatkan kesadaran, dan membuat peningkatkan akses akan  situs  website  [5].  Akun  Google  Ads  ditata  secara  daring,  sehingga  kampanye  tayangan  dapat diatur dan dubat kapanpun Anda butuhkan, mulai dari pengaturan biaya tayangan, konten iklan yang akan  ditampilkan  sampai  ke  tempat  penayangan  [6].  Anda  dapat  mengatur  dan  menyesuaikan anggaran tayangan iklan tanpa perlu persetujuan minimum biaya.[7]

## b. Data Mining
Data mining adalah metode yang saling berhubungan dan berulang-ulang untuk mencari model atau  contoh  baru  yang  sempurna,  mudah  dipahami  dan  berguna  dalam  suatu  basis  data  yang  masif (massive database) [8]. Data mining menampung pencarian pola atau tendensi yang diinginkan dalam big data untuk menolong sebagai pengambil keputusan dimasa depan [9]. Pola-pola ini dikenali gawai tertentu  yang  dapat  menghasilkan  sebuah  analisa  data  yang  terpakai  dan  bernilai  pengetahuan  yang kemudian  nanti  dipelajari  dengan  lebih  cermat,  yang  mungkin  saja  memaikai  gawai  pendukung keputusan yang lainya. [10]. Algoritma, metode dan kiat dalam data mining sangat banyak ragamnya. Penggunaan algoritma & cara yang tepat bersanding pada arah dan operasi Knowledge Discovery in Database (KDD) secara menyeluruh [11].
Gambar 1. Urutan Knowledge Discovery in Database (KDD)

## c. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  sangat  umum  yang  diapakai  oleh  para  peneliti diseluruh  dunia,  hal  ini  dijelaskan  oleh  Vipin  Kumar  &  Xindong  Wu  dalam  sebuah  buku  yang judulnya  The  Top  Ten  Algorithms  in  Data  Mining  [12].  Algoritma  yang  di  ciptakan  oleh  J.  Rose Quinlan yang berawal dari algoritma  ID3 lalu berkembang  menjadi algoritma  C4.5. Algoritma C4.5 ini digunakan untuk membangun decision tree (pohon keputusan) [13]. Terdapat beberapa tahapan dalam algoritma C4.5 untuk menghasilkan pohon keputusan [14].
1. Persiapkan data Latihan (data training), Data yang sudah ada pada kasih sebelum dibuatnya pohon keputusan dan telah diklasifikasikan didalm kelas tertentu.
2. Selanjutnya pilih patokan akar pohon keputusan. Pilih akar berdasarkan atribut berdasarkan hitungan.gain  dari  keseluruhan  atribut.  Ujung  akar  yang  menghasilkan  akar  perdana  gain yang  memiliki  perhitungan  tertinggi.  Perhitungan  yang  harus  dilakukan  sebelum  hitung gain, entropy harus dihitung terlebih dahulu.
Gunakan rumus ini untuk menghitung entropy [15]:
Entropy (S) = ∑ = 𝑖 − 𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖 ………………………………………….(1) Keterangan : S = Akumulasi kasus n = total partisi S pi = proposi dari nilai-S
3. Selanjutnya buat perhitungan gain dengan cara ini:
Gain(S,A) = Entropy(S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) …………………………..(2)
Keterangan : S = Akumulasi kasus A = Atribut_ n = partisi_total atribut.A |Si| = Total kasus pada partisi iterasi ke – i |S| = Jumlah kasus dalam S
4. Lakukan kembali langkah kedua sampai seluruh baris data terpisah
5. Langkah pemisahan pohon keputusan akan selesai pada saat a. Record dari kelas yang sama terdapat pada simpul N.
b. Semua record dalam atribut berhasil dipartisi
c. Cabang yang kosong tidak lagi ada record

## 3 Metode Penelitian

## 3.1. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1, dimana dapat dilihat jika pada tabel 1 contoh dari data laporan penyiaran iklan. Dapat dilihat pada kolom klik terdapat angka 0 yang mendandakan pada kolom tersebut tidak semua melakukan penyiaran iklan.
Tabel 1. Sampel Data Laporan Penyiaran Iklan Gender Usia Status keorangtuaan Perangkat Jaringan (dengan partner Penelusuran) Klik Laki-laki 65+ Orang tua Telepon seluler  Penelusuran YouTube 0 Laki-laki Tidak diketahui Bukan orang tua Layar TV Jaringan Display Google 0 Laki-laki 55 - 64 Tidak diketahui Telepon seluler  Lintas jaringan 0 Tidak diketahui 18 - 24 Orang tua Tablet Video YouTube 0 Tidak diketahui 55 - 64 Bukan orang tua Lainnya Lintas jaringan 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Perempua n 65+ Orang tua Komputer Jaringan Display Google 0 Laki-laki 45 - 54 Bukan orang tua Komputer Penelusuran YouTube 0 Tidak diketahui 35 - 44 Tidak diketahui Komputer Mitra penelusuran 0 Perempua n 65+ Tidak diketahui Komputer Video YouTube 0 Perempua n 55 - 64 Tidak diketahui Layar TV Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui Tidak diketahui Bukan orang tua Tablet Mitra penelusuran 0 Perempua n 35 - 44 Orang tua Komputer Lintas jaringan 0 Perempua n 25 - 34 Orang tua Komputer Jaringan Display Google 0 Perempua n 45 - 54 Tidak diketahui Komputer Penelusuran YouTube 0 Laki-laki Tidak diketahui Bukan orang tua Lainnya Mitra penelusuran 0 Laki-laki 55 - 64 Orang tua Komputer Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 45 - 54 Tidak diketahui Tablet Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 25 - 34 Bukan orang tua Komputer Mitra penelusuran 0 Laki-laki 65+ Orang tua Tablet Mitra penelusuran 0 Tidak diketahui 18 - 24 Tidak diketahui Lainnya Lintas jaringan 0 Tidak diketahui 18 - 24 Bukan orang tua Telepon seluler  Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 35 - 44 Orang tua Telepon seluler  Video YouTube 0 Tidak diketahui 45 - 54 Tidak diketahui Tablet Lintas jaringan 0 Perempua n 35 - 44 Bukan orang tua Layar TV Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 45 - 54 Bukan orang tua Layar TV Jaringan Display Google 0 Perempua n 65+ Bukan orang tua Layar TV Lintas jaringan 0 Perempua n 18 - 24 Bukan orang tua Tablet Penelusuran Google 0 Perempua n 35 - 44 Bukan orang tua Tablet Penelusuran Google 0 Laki-laki 65+ Bukan orang tua Telepon seluler  Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 65+ Bukan orang tua Layar TV Lintas jaringan 0 Laki-laki 18 - 24 Tidak diketahui Tablet Jaringan Display Google 0 Perempua n 25 - 34 Orang tua Tablet Penelusuran YouTube 0 Laki-laki 55 - 64 Orang tua Komputer Mitra penelusuran 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tidak diketahui Tidak diketahui Orang tua Lainnya Lintas jaringan 0 Laki-laki 25 - 34 Orang tua Komputer Penelusuran YouTube 0 Laki-laki 65+ Tidak diketahui Telepon seluler  Lintas jaringan 0 Perempua n 35 - 44 Orang tua Tablet Lintas jaringan 0 Tidak diketahui 35 - 44 Tidak diketahui Telepon seluler  Jaringan Display Google 0 Perempua n 65+ Bukan orang tua Tablet Jaringan Display Google 0 Laki-laki 65+ Bukan orang tua Lainnya Video YouTube 0 Tidak diketahui Tidak diketahui Orang tua Tablet Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 18 - 24 Orang tua Tablet Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 35 - 44 Orang tua Tablet Penelusuran YouTube 0 Perempua n 18 - 24 Orang tua Tablet Jaringan Display Google 0 Tidak diketahui 18 - 24 Orang tua Telepon seluler  Mitra penelusuran 0 Laki-laki Tidak diketahui Orang tua Telepon seluler  Penelusuran YouTube 0 Laki-laki 65+ Orang tua Telepon seluler  Mitra penelusuran 0

## 3.2. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  4  tahapan.  Berikut  tahapan  penelitian  yang  digambarkan  dengan bentuk diagram dibawah ini:
Gambar 3. Tahapan Penelitian

## a. Data Understanding
Mengidentifikasi,  memeriksa  dan  memahami  permasalahan  pada  data  yang  diuji.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  dari  hasil  laporan  penyiaran  iklan  pada Google Adswords periode September sampai oktober.

## b. Data Preparation
Persiapan  data  dibuat  menjadi  beberapa  tahapan,  berikut  tahapan  yang  dilakukan  untuk persiapan data:
Volume 12, Nomor 1, Januari 2023: 21-30
1) Filter  data dimana  menentukan  data  yang  akan  diolah.  Tidak  semua  data  yang  diperoleh dari  laporan  akan  diolah,  dalam  penelitian  ini  data  yang  akan  dihilangkan  adalah  kategori
Jenis Kelamin , Usia , Status Keorang Tuaan .
2) Penghapusan missing  value, tahapan  ini  dilakukan  untuk  menghapus  data  yang  tidak memiliki atribut yang tidak lengkap atau bahkan tidak memiliki nilai sama sekali. Didalam penelitian  ini,  kategori  data  seperti Others,  Unknown  Device,  Unspecified  Age akan dihilangkan dari data.
3) Tahapan  terkahir  adalah  menentukan  atribut  yang  digunakan  dari  hasil  saringan  data  pada tahap pertama dan tahap kedua. Pada penelitian ini, atribut yang digunakan adalah jaringan penelusuran, perangkat yang digunakan, usia pengguna dan click.

## c. Modeling
Pada tahapan ini, penentuan teknik data mining dilakukan guna untuk  melakukan pengukuran akurasi. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5 dengan perangkat lunak yang digunakan adalah tools RapidMiner .

## d. Evaluasi
Dalam tahapan ini akan dilakukan validasi serta pengukuran keakuratan hasil yang dicapai oleh model dengan Confusion Matrix untuk pengukuran tingkat akurasi model.

## 4. Hasil dan Pembahasan
a. Filterisasi Data
Tabel 2 merupakan data yang sudah melewati proses filterisasi data :
Tabel 2. Sampel Data Training Usia Perangkat Jaringan (dengan partner Penelusuran) Klik 25 - 34 Telepon seluler Penelusuran Google YA 18 - 24 Telepon seluler Penelusuran Google YA 18 - 24 Telepon seluler Penelusuran Google YA 35 - 44 Telepon seluler Penelusuran Google TIDAK 25 - 34 Komputer Penelusuran Google YA 18 - 24 Komputer Penelusuran Google TIDAK 25 - 34 Telepon seluler Penelusuran Google YA 35 - 44 Telepon seluler Penelusuran Google YA 35 - 44 Komputer Penelusuran Google YA 18 - 24 Telepon seluler Mitra penelusuran TIDAK 45 - 54 Telepon Penelusuran Google YA
e-ISSN:2540-9719

## seluler
18 - 24 Komputer Penelusuran Google TIDAK 25 - 34 Telepon seluler Mitra penelusuran TIDAK 18 - 24 Komputer Mitra penelusuran TIDAK 45 - 54 Telepon seluler Jaringan Display Google TIDAK 55 - 64 Telepon seluler Penelusuran Google TIDAK 45 - 54 Telepon seluler Penelusuran Google TIDAK 25 - 34 Komputer Mitra penelusuran TIDAK 35 - 44 Telepon seluler Mitra penelusuran TIDAK 25 - 34 Komputer Jaringan Display Google YA 45 - 54 Komputer Penelusuran Google TIDAK 45 - 54 Komputer Penelusuran Google TIDAK 18 - 24 Telepon seluler Mitra penelusuran TIDAK 25 - 34 Tablet Penelusuran Google TIDAK 18 - 24 Komputer Mitra penelusuran TIDAK 35 - 44 Telepon seluler Jaringan Display Google TIDAK 18 - 24 Telepon seluler Jaringan Display Google TIDAK 18 - 24 Komputer Jaringan Display Google TIDAK 25 - 34 Telepon seluler Jaringan Display Google TIDAK 18 - 24 Komputer Jaringan Display Google TIDAK 45 - 54 Telepon seluler Mitra penelusuran TIDAK 65+ Telepon seluler Penelusuran YouTube TIDAK 55 - 64 Telepon seluler Lintas jaringan TIDAK 65+ Komputer Jaringan Display Google TIDAK 45 - 54 Komputer Penelusuran YouTube TIDAK 65+ Komputer Video YouTube TIDAK 55 - 64 Layar TV Jaringan Display Google TIDAK 35 - 44 Komputer Lintas jaringan TIDAK 25 - 34 Komputer Jaringan Display Google TIDAK 45 - 54 Komputer Penelusuran YouTube TIDAK 55 - 64 Komputer Jaringan Display Google TIDAK 65+ Tablet Mitra penelusuran TIDAK 35 - 44 Layar TV Jaringan Display Google TIDAK 65+ Layar TV Lintas jaringan TIDAK

## a. Modeling Algoritma C4.5
Pada  tahap  ini,  data  preparation  yang  telah  didapatkan  akan  dilakukan  pemodelan  Algoritma C4.5. Pada algoritma C4.5 akan dilakukan beberapa tahap dibawah ini [16] :

## 1) Perhitungan Entropy
Menghitung  jumlah  kasus  class click dan  jumlah  kelas tidak click dan Entropy dari semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  atribut Usia,  Perangkat dan Jaringan . Kemudian, lakukan penyeleksian atribut dengan menghitung Gain tertinggi. Baris Total kolom Entropy dihitung dengan persamaan rumus nomor 1 dibawah ini :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) = ((−257/1080) ∗ log 2 (257/1080)) + ((−823/1080) ∗ log 2 (823/1080))
2) Persamaan Gain
Hitung jumlah kasus dari masing-masing atribut dan hitung Gain. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Perhitungan Node 1 Atribut Jumlah  Klik  Tidak Klik Entropy Gain Total 1080 257 823 0.79163632 Perangkat Telepon seluler 216 57 159 0.83255824  0.003299713 Layar TV 216 41 175 0.70108391 Tablet 216 57 159 0.83255824 Lainnya 216 48 168 0.76420451 Komputer 216 54 162 0.81127812 Jaringan Penelusuran Google 180 130 50 0.85240518  0.503836547 Mitra penelusuran 180 0 180 0 Jaringan Display Google 180 127 53 0.87439343 Penelusuran YouTube 180 0 180 0 Lintas jaringan 180 0 180 0 Video YouTube 180 0 180 0
Dari  Tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  hasil  gain  node  1  dari  atribut  perangkat  memiliki  nilai  0,0032 sedangkan pada atribut jaringan memiliki nilai gain sebesar 0,503.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.1 Atribut Jumlah  Klik  Tidak Klik Entropy Gain Total 180 130 50 0.85240518 Perangkat Telepon seluler 36 29 7 0.71067685  0.040488884 Layar TV 36 20 16 0.99107606 Tablet 36 28 8 0.76420451 Lainnya 36 23 13 0.94360163 Komputer 36 30 6 0.65002242
Dari Tabel 5 dapat diketahui bahwa hasil dari node 1.1 pada atribut perangkat mendapatkan hasil gain sebesar 0,0404.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 6. Perhitungan Node 1.2 Atribut Jumlah  Klik  Tidak Klik Entropy Gain Total 180 127 53 0.87439343 Perangkat Telepon seluler 36 28 8 0.76420451  0.022188979 Layar TV 36 21 15 0.97986876 Tablet 36 29 7 0.71067685 Lainnya 36 25 11 0.88797632 Komputer 36 24 12 0.91829583
Dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa hasil dari node 1.2 pada atribut perangkat mendapatkan hasil gain sebesar 0,0221.
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  membentuk  pohon  keputusan,  maka  hasil  pohon  yang terbentuk akan terlihat seperti gambar 5.

## Gambar 5. Pohon keputusan dibuat dari Rapid Miner
Gambar  5  dapat  dilihat pohon  keputusan dari  hasil  penelitian  bahwa  Google  Adwords  masih  sangat rendah perbandingan nya antara 248 dari sampel data sebanyak 1014 laporan pada tayangan iklan di periode sebelumnya.
Hasil pengujian diuji menggunakan confusion matrix dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  jumlah  calon  konsumen  yang  melakukan  klik  iklan  pada tayangan  melalui  Google  Adswords  masih  sangat  rendah  perbandingan  nya  antara  248  dari  sampel data  sebanyak  1014  laporan  pada  tayangan  iklan  di  periode  sebelumnya.  Dan  dari  hasil  klasifikasi model  pada  data,  tayangan  pada  penelusuran  mesin  pencari  Google  dengan  umur  pengguna  yang berjarak  18  sampai  35  tahun  memiliki  click  rate  lebih  besar  dibanding  klasifikasi  model  lainya. Jumlah tayangan  menggunakan algoritma C4.5 diuji menggunakan confusion matrix dengan akurasi sebesar 92.70% hingga dapat dikatakan bahwa algoritma C4.5 dapat memberikan solusi permasalahan untuk memprediksi keefektifan tayangan iklan pada periode berikutnya.

## Referensi
[1] R.  Oktalyra,  C.  Dwi,  and  K.  Ananda,  “Pelatihan  Penggunaan  Media  Sosial  Untuk  Promosi Usaha Atau Bisnis Bagi Remaja Di Daerah Cikokol Tangerang,” ADI Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 2, pp. 54–59, 2021, doi: 10.34306/adimas.v1i2.432.
[2] S. Lindawati, M. Hendri, and J. Hutahaean., Pemasaran Digital . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] F. R. Pratiwi and A. Rachman, “Rancang Bangun Iklan Web Banner Clothing Menggunakan Google Web Designer Pendekatan Metode Design Sprint,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 127, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1243.
[4] S. Yoon, J. Koehler, and A. Ghobarah, “Prediction of advertiser churn for google adwords,” JSM Proc. , 2010.
[5] G. Chakti, The Book Of Digital Marketing: Buku Pemasaran Digital . Celebes Media Perkasa, 2019.
[6] J.  Liang,  H.  Yang,  J.  Gao,  C.  Yue,  S.  Ge,  and  B.  Qu,  “MOPSO-based  CNN  for  keyword selection  on  google  ads,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  125387–125400,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2937339.
[7] G. Inc., “Google Ads : Definisi,” support.google.com , 2020. .
[8] S. Shakya, “A Self Monitoring and Analyzing System for Solar Power Station using IoT and Data  Mining  Algorithms,” J.  Soft  Comput.  Paradig. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  96–109,  2021,  doi: 10.36548/jscp.2021.2.004.
[9] R.  Asmara,  M.  F.  Ardiansyah,  and  M.  Anshori,  “Analisa  Sentiment  Masyarakat  terhadap Pemilu  2019  berdasarkan  Opini  di  Twitter  menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, p. 193, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1095.
[10] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[11] I.  Nurdiyanto,  O.  Nurdiawan,  R.  Nining,  A.  I.  Purnamasari,  and  D.  A.  Kurnia,  “Penentuan Keputusan Pemberian Pinjaman Kredit Menggunakan Algoritma C.45,” vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2022.
[12] H.  Sulaiman,  “Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Dan  Naive  Bayes  pada  Analisa Tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix Menggunakan Citra Wajah,” Sistemasi , vol. 10, no. 2, p. 470, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1305.
[13] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[14] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4.5,” vol. 2, 2018, doi: 10.31227/osf.io/x6svc.
[15] L. Y. Lumban Gaol, M. Safii, and D. Suhendro, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stikom Tunas Bangsa  Prodi  Sistem  Informasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Brahmana    J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 97–106, 2021, doi: 10.30645/brahmana.v2i2.71.
[16] U. Enri and E. P. Sari, “Government Policies Modeling in Controlling Indonesia’S Covid-19 Cases  Using  Data  Mining,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  67–72,  2021,  doi: 10.33480/pilar.v17i1.2206.