## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361

## Penerapan Algoritma Regresi Linier pada Prediksi Tarif Influencer Media Sosial
Muhammad Riza Alifi * , Hashri Hayati, Cholid Fauzi
Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* muhammad.riza@polban.ac.id, 2 hashri.hayati@polban.ac.id, 3 cholid.fauzi@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.riza@polban.ac.id Submitted: 11/10/2022 ; Accepted: 30/10/2022 ; Published: 31/9910/2022
Abstrak −Disrupsi media sosial melahirkan profesi influencer yang memiliki kemampuan untuk mempengaruhi minat audiens terhadap  produk  dan  jasa  yang  dipromosikan.  Memanfaatkan  jasa influencer pada  media  sosial  dinilai  lebih  unggul dibandingkan media konvensional karena performa promosi lebih terukur. Umumnya tarif influencer menyesuaikan jumlah pengikut ( follower ), keterlibatan ( engagement ), dan jangkauan ( reach ). Namun, penetapan tarif tersebut tidak memiliki standar referensi, sehingga berpotensi menimbulkan kerugian bagi salah satu pihak. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi berupa model prediksi tarif influencer berbasis machine learning yang dapat dijadikan referensi untuk meminimalisir dampak kerugian baik bagi influencer dalam menawarkan tarif, maupun klien dalam menerima tawaran tarif. Tahapan penelitian ini terdiri dari studi pustaka, pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pembangunan model regresi linier, dan evaluasi model. Penelitian ini  menghasilkan  lima  varian  model.  Salah satu  model  terbaik  menghasilkan  nilai  MAE: 145401.484375,  MSE: 7.222241e+10 dan RMSE: 268742.250, yang dipengaruhi oleh nilai hyperparameter learning rate : 0.001 dan epoch : 1.000. Model tersebut belum sepenuhnya mampu mewakili data mayoritas yang diujicoba. Salah satu penyebab model belum ideal adalah  terbatasnya  jumlah dataset yang  digunakan  untuk  proses training ,  hanya  161  baris  disertai  dengan  4  atribut  yang berkorelasi positif. Namun, dalam perspektif penggunaan dataset yang sangat terbatas, model yang dibangun pada penelitian ini  cukup  berhasil  karena  beberapa  hasil  prediksi  sangat  mendekati  nilai  aktual,  salah  satunya  terdapat  nilai prediksi  yang memiliki selisih error −347,69.
Kata Kunci: Prediksi Tarif Influencer; Influencer Media Sosial; Machine Learning; Regresi Linier
Abstract −The influencer industry has emerged as a result of social media disruption, and its members can affect audience interest in the goods and services being advertised. Because advertising performance on social media is more quantifiable than it is with traditional media, using influencer services is thought to be preferable. Influencer rates are often dependent on reach, engagement, and follower count. However, since there is no reference standard used in determining the prices, it could harm one of the parties. In order to reduce the impact of losses for both influencers in giving rates and clients in accepting rate offers, this study intends to propose a solution in the form of a machine learning-based influencer rate prediction model that can be used as a reference. The stages of this study are literature review, data gathering, pre-processing of the data, linear regression model development, and model evaluation. Five different models were produced as a result of this investigation. One of the best  models  has  an  MAE of  145401.484375,  an  MSE of  7.222241e+10,  and  an  RMSE of  268742.250.  These  findings  are affected by the hyperparameter learning rate of 0.001 and the epoch of 1,000. Most of the test data have not been completely represented  by  the  model.  The  little  number  of  datasets  utilized  for  training,  only  161  rows  with  4  positively  correlated attributes, is one of the reasons why the model is not really optimal. Nevertheless, from the standpoint of using a relatively small dataset, the model developed in this study is quite successful because several of the prediction results are  fairly near to the real value, one of which is the prediction value with an error difference of −347.69.
Keywords : Influencer Rate Prediction; Social Media Influencer; Machine Learning; Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan media sosial telah mendorong transformasi aktivitas pemasaran [1], [2] dan strategi promosi [3]–[5] yang sebelumnya berpusat pada pemanfaatan media konvensional, seperti: TV, Radio, Koran dan lainnya, perlahan menjadi  lebih  terdistribusi  [6].  Hal  ini  karena  setiap  pengguna  media  sosial  memiliki  potensi  dan  segmentasi masing-masing dalam mempengaruhi dan membangkitkan minat para audiens. Selain itu, media sosial memiliki potensi jangkauan audiens yang luas, sama seperti media konvensional [6], namun bisa lebih terukur karena pada media sosial dapat merekam setiap interaksi para audiens [7], [8]. Beberapa penggiat media sosial pun ada yang menekuninya menjadi suatu profesi, umumnya dikenal oleh publik sebagai influencer [3], [9], [10]. Influencer menyediakan tarif ( rate card ) yang sangat beragam dalam memasarkan produk atau jasa melalui konten  di  media  sosial.  Umumnya  tarif influencer mengikuti  jumlah  pengikut  ( follower )  yang  dimiliki  [11]. Namun,  jumlah  pengikut  tidak  selalu  menjamin  untuk  memperoleh  performa  yang  baik,  karena  tidak  menutup kemungkinan pertumbuhan pengikut pada akun influencer dibangun dengan cara yang tidak organik atau adanya rekayasa  [12]  dengan memanfaatkan bot  dan sindikasi [12], [13].  Terdapat  satuan metrik  yang dapat  dijadikan sebagai indikator performa selain jumlah pengikut, yaitu keterlibatan ( engagement ), dan jangkauan ( reach ) yang tercatat  pada  akun influencer [12]–[15].  Pengukuran  tarif  berdasarkan  beberapa  satuan  metrik  tersebut  dapat dipertimbangkan  untuk  memperoleh  referensi  tarif  yang  representatif  terhadap  performa  yang  dihasilkan  oleh influencer . Tarif yang berdasarkan performa aktual influencer diharapkan dapat meminimalisir isu atau potensi negatif yang  mungkin  timbul  [16],  karena  dengan  tidak  adanya  standar  referensi  untuk  menentukkan  tarif  ini  dapat

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
merugikan influencer ,  maupun  klien.  Kerugian  yang  dapat  dialami  oleh influencer ,  terutama  bagi  yang  baru menjalani profesi tersebut, yaitu menawarkan tarif terlalu rendah padahal memiliki potensi tinggi. Sebaliknya, jika influencer menawarkan  tarif  terlalu  tinggi  padahal  memiliki  potensi  rendah,  maka  klien  tidak  akan berkesinambungan untuk berminat kembali menggunakan jasanya. Sementara itu, kerugian yang mungkin dialami oleh klien yaitu menerima penawaran tarif terlalu tinggi padahal memiliki potensi rendah.
Pada penelitian Khogasteh et al. (2021) mengangkat isu transparansi dan keaslian ( authenticity ) profil akun influencer ,  dengan  mencoba  melakukan  prediksi  jangkauan  aktual  audiens  berdasarkan  satuan  metrik  jumlah pengikut  dan  keterlibatan  menggunakan  algoritma machine  learning --regresi  linier  [12].  Penelitian  Arora  et  al (2019). mengajukan mekanisme pengukuran indeks influencer untuk menyelidiki dampak keterlibatan, jangkauan, sentimen dan pertumbuhan keterlibatan pada influencer dengan pendekatan machine learning --regresi [17]. Kedua studi  [12], [17] memiliki  kesamaan dalam menggunakan metode regresi  untuk mengukur nilai kuantitatif, serta menyertakan satuan metrik keterlibatan sebagai bagian yang penting.
Studi  mengenai  prediksi  dalam  menentukkan  tarif influencer saat  ini  masih  belum  ditemukan.  Namun, terdapat  beberapa  studi  [12],  [17]  yang  beririsan  karena  memiliki  kesamaan  objektif  dalam  hal  melakukan pengukuran  secara  kuantitatif.  Kedua  studi  tersebut  melakukan  pengukuran  performa  (variabel  dependen) influencer berdasarkan satuan metrik yang dinilai relevan sebagai indikator performa (variabel independen). Studi  pertama  mencoba  menjawab  pertanyaan,  (1)  "bagaimana  jangkauan  konten influencer dapat diprediksi  menggunakan machine  learning berdasarkan  satuan  metrik  keterlibatan  sebagai  masukan?”  (2) "bagaimana  kualitas  hasil  prediksi  yang  dihasilkan?".  Studi  ini  memanfaatkan  metode  regresi  linier  untuk menjawab pertanyaan tersebut, bahwa satuan metrik keterlibatan dan jumlah pengikut memiliki korelasi linieritas yang signifikan untuk memprediksi jangkauan. Serta, kualitas hasil prediksi berdasarkan keterlibatan dan jumlah pengikut dapat dilihat berdasarkan nilai R-Squared (0,7011 dan 0,3809) dan Mean Absolute Error (14453,12 dan 10156,02).  Semakin  tinggi  nilai  R-Squared  (dalam  skala  satu)  mengindikasikan  bahwa  semakin  baik  variabel independen  menjelaskan  variabilitas  terhadap  variabel  dependen.  Sementara  itu,  semakin  rendah  nilai  Mean Absolute Error mengindikasikan bahwa semakin tinggi akurasi model prediksi yang dihasilkan [12].
Studi  kedua  mengajukan  suatu  mekanisme  untuk  mengukur  indeks influencer pada  beberapa  platform media sosial dengan pendekatan machine learning --regresi linier, antara lain: Ordinary Least Squares (OLS), K- NN Regression, Support Vector Regression (SVR) dan Lasso Regression. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning ensemble yang terdiri dari perpaduan keempat algoritma machine learning menghasilkan akurasi paling tinggi (93,7%), diikuti algoritma machine learning K-NN Regression (93,6%). Selain itu,  studi  ini  memberikan  wawasan  bahwa  satuan  metrik  keterlibatan,  jangkauan,  sentimen  dan  pertumbuhan keterlibatan memiliki pengaruh terhadap nilai indeks influencer [17]. Studi terkait yang telah dibahas [12], [17], belum spesifik membahas pengukuran tarif influencer . Namun, terdapat  potensi  untuk  mengadopsi  metode  pengukuran  jangkauan  konten influencer menjadi  pengukuran  tarif influencer ,  termasuk  metode evaluasi  yang  terkait, dan  penggunaan  satuan metrik  yang  dapat  berperan  sebagai variabel independen terhadap tarif sebagai variabel dependen. Berdasarkan potensi yang ditemukan dari beberapa studi  tersebut, penelitian yang akan diajukan yaitu melakukan prediksi  tarif influencer menggunakan algoritma machine learning --regresi linier, dengan menyertakan satuan metrik keterlibatan, jangkauan dan jumlah pengikut. Pemilihan satuan metrik pada penelitian ini akan menyesuaikan ketersediaan data yang memungkinkan dikoleksi melalui  akses  publik  saja,  sehingga  tidak  perlu  meminta  data  hasil  analisis  ke  setiap influencer karena  akan membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dan  tentunya  tidak  semua influencer terbuka  memberikan  data  yang diperlukan.  Selanjutnya  penelitian  yang  akan  dilakukan  mempertimbangkan  penggunaan  alat  bantu  berupa framework Tensorflow dalam membentuk model regresi berbasis neural network [18]. Alasan memilih framework Tensorflow untuk  mendukung penelitian ini, yaitu didasarkan pada adanya dukungan terhadap penerapan deep learning yang merupakan state-of-the-art pada bidang machine learning saat ini, serta menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam melakukan analisis data dan pemodelan untuk  penyelesaian berbagai  masalah kompleks pendidikan dan perilaku sains dengan lebih mudah dan cepat [19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan penelitian ini yaitu membangun suatu model regresi untuk memprediksi tarif influencer berdasarkan satuan metrik keterlibatan, jangkauan dan jumlah pengikut. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap.
Gambar 1. Metode Penelitian Prediksi Tarif Influencer menggunakan Machine Learning

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361

## 2.1 Studi Pustaka
Mengidentifikasi masalah berdasarkan kajian teoritis dan studi literatur dari penelitian-penelitian dengan cakupan topik:  perolehan  data influencer ,  penerapan  algoritma machine  learning --regresi  linier  yang  terkait  dengan influencer , dan evaluasi model regresi. Serta, referensi untuk mempertimbangkan alat bantu framework yang akan digunakan untuk membentuk model machine learning .

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengunjungi  platform  kolaborasi influencer dan  melakukan web scraping akun influencer di  media sosial.  Pemilihan akun influencer memiliki  kriteria minimal dengan jumlah 5.000 pengikut  dan bergerak di  bidang fashion  and beauty . Penentuan jumlah minimal  pengikut ini  ditentukan berdasarkan fokus klasifikasi influencer pada tingkat micro-influencer yang kurang dari 15.000 pengikut [1] dan pemantauan langsung beberapa akun influencer yang dianggap memiliki pengaruh pada kisaran 5.000 pengikut. Data  yang  dikumpulkan  mencakup followers,  following,  likes,  posts,  views dan rates .  Terkadang influencer menawarkan rates atau tarif yang berbeda untuk UMKM dan korporasi. Tarif influencer yang digunakan pada data penelitian ini adalah tarif untuk UMKM.
Media  sosial  yang  saat  ini  sangat  diminati  oleh  para influencer dan  lebih  berpotensi  menjaring  atensi audiens terkait endorsement , yaitu Instagram dan TikTok. Dataset yang telah diperoleh bersumber dari Instagram dan TikTok. Namun, pada penelitian ini hanya menggunakan dataset yang bersumber dari media sosial TikTok, karena terdapat keterbatasan waktu untuk memproses data mentah yang tidak terstruktur.

## 2.3 Pra-pemrosesan Data
Dataset yang telah dihasilkan pada tahap sebelumnya masih perlu dipersiapkan agar dapat digunakan untuk proses pembentukan model regresi. Pra-pemrosesan pada kasus regresi umumnya menangani data yang kosong atau tidak memiliki nilai. Data yang kosong tersebut, jika memungkinkan dapat  digantikan dengan nilai rata-rata diantara baris data yang berdekatan. Selain itu, karena peroleh dataset melalui proses web scraping , perlu dipastikan pada dataset tidak mengandung script atau karakter-karakter spesial yang tidak diperlukan.

## 2.4 Pembangunan Model Regresi
Model  regresi  dibangun dengan algoritma machine learning --regresi  linier menggunakan alat bantu framework Tensorflow untuk memperoleh nilai prediksi tarif influencer (variabel dependen), dan satuan metrik keterlibatan (seperti likes dan views ),  jangkauan  dan  jumlah  pengikut  (variabel  independen).  Selain  itu,  akan  dilakukan eksperimen  untuk  memperoleh  varian  kombinasi  beberapa  satuan  metrik  yang  paling  berpengaruh  terhadap performa  model.  Penelitian  ini  menggunakan  multi-variabel  input  sebagai  variabel  independen.  Formula  (1) menunjukan formula regresi yang digunakan dengan 𝑌̂ merupakan prediksi tarif influencer , X 1 ,  X 2 , X 3 , dan X 4 masing-masing mewakili variabel independen yang digunakan yaitu likes , views , posts , dan followers , b 1 , b 2 , b 3 , dan  b 4 masing-masing  mewakili  bobot  atau  estimasi  koefisien  setiap  variabel  independen,  dan  b 0 mewakili konstanta  nilai 𝑌̂ saat  seluruh  variabel  independen  bernilai  0.  Algoritma machine  learning digunakan  untuk menemukan nilai b 0 , b 1 , b 2 , b 3 , dan b 4 yang memberikan hasil evaluasi terbaik sesuai data X 1 , X 2 , X 3 , dan X 4 yang disiapkan.
𝑌̂ = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 3 + 𝑏 4 𝑋 4 (1)

## 2.4 Evaluasi Model
Metrik evaluasi yang digunakan untuk mengevaluasi model regresi yang dihasilkan, yaitu: Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengukur performa model dengan melakukan kuantifikasi seberapa baik model menyesuaikan dengan dataset . Tentunya, ketiga metrik tersebut telah didukung  oleh  framework  Tensorflow  sehingga  dapat  langsung  digunakan  saat  proses training berlangsung. Formula (2), (3), dan (4) menunjukan formula yang digunakan dalam evaluasi model pada penelitian ini.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙 − 𝑦 𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑 | 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙 − 𝑦 𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑 ) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙 − 𝑦 𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  mencakup  penentuan dataset yang  menghasilkan dataset sesuai  dengan  format  yang  didukung untuk proses pembentukan model, pra-pemrosesan data menghasilkan data yang memiliki konsistensi format dan nilai yang sudah dinormalisasi, pembangunan model regresi menghasilkan lima buah model prediksi yang sesuai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
dengan beberapa skenario pembentukan model, dan evaluasi model menghasilkan nilai pengukuran semua model untuk selanjutnya dilakukan ujicoba terhadap model terpilih berdasarkan performa terbaik.

## 3.1 Penentuan Dataset
Penentuan kriteria jumlah pengikut dan pemilahan atribut dapat  berdampak terhadap jumlah dataset yang akan digunakan. Pada penelitian ini dataset yang digunakan bersumber dari media sosial sebanyak 161 baris. Dataset tersebut  kemudian  disimpan  dalam  format file CSV  ( Comma-Separated  Values )  untuk  memudahkan  proses memuat data saat mulai membentuk model machine learning . Setelah dataset terkumpul selanjutnya akan dilakukan pemilahan atribut yang sesuai  pada dataset untuk digunakan pada penelitian. Hal ini perlu dilakukan sebelum memasuki ke tahap pra-pemrosesan data agar proses pra-pemrosesan data lebih efektif. Pemilahan atribut data yang akan digunakan menyesuaikan dengan ketersediaan yang  diperoleh  pada  seluruh  atribut.  Hasil  pemilahan  atribut  untuk dataset yang  digunakan,  dapat  dilihat  pada Gambar 2, yaitu: rate , followers , following , likes , posts , dan views .
Gambar 2. Dataset Influencer TikTok sebelum Pra-pemrosesan

## 3.2 Pra-pemrosesan Data
Salah satu isu yang paling menonjol pada dataset yang ditunjukkan pada Gambar 2 yaitu terdapat inkonsistensi satuan  pada  seluruh  atribut.  Sebagai  contoh  ada  yang  menggunakan  satuan  "K",  yang  bermakna  ribuan  atau terdapat 3 buah nol setelah angka, selanjutnya satuan "M", yang bermakna jutaan atau terdapat 6 buah nol setelah angka. Selain penggunaan satuan, terdapat juga penempatan tanda titik dan koma yang tidak konsisten ditengah- tengah angka.
Setelah  pra-pemrosesan  data  dilakukan,  selanjutnya dataset yang  telah  dipersiapkan  dapat  dirangkum dalam bentuk statistik deskriptif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 cakupan statistik yang ditampilkan  dapat  merangkum  karakteristik  data,  mulai  dari  tendensi  sentral,  dispersi,  dan  bentuk  distribusi kumpulan data. Terdapat  hal yang juga perlu diperhatikan untuk memastikan bahwa dataset tidak mengandung nilai NaN atau null . Jika data yang tidak mengandung nilai dibiarkan, tentunya akan berdampak terhadap kualitas model yang dibentuk, karena pada dasarnya kualitas dataset yang digunakan untuk training memiliki pengaruh kuat terhadap kualitas model.
Pada Gambar 4 terdapat pratinjau sample dataset yang akan digunakan. Terdapat atribut atau kolom UUID yang merupakan identifier untuk  masing-masing  baris data. Tentunya, identifier tersebut  tidak diperlukan pada proses  pembentukan  atau  pembangunan  model machine  learning —regresi,  sehingga  atribut  tersebut  dapat dihilangkan.  Total  atribut  yang  akan  digunakan  sebanyak  6  atribut.  yang  diklasifikasikan  menjadi  variabel independen/bebas dan dependen/terikat (target), dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 3. Dataset Influencer TikTok setelah Pra-pemrosesan disertai Statistik Deskriptif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
Gambar 4. Deskriptif Sample Dataset Influencer TikTok setelah Pra-pemrosesan
Tabel 1. Klasifikasi Atribut
No. Atribut Klasifikasi 1 Rate Dependen 2 Followers Independen 3 Following Independen 4 Likes Independen 5 Posts Independen 6 Views Independen
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  terdapat  hanya  satu  atribut  yang  merupakan  "target"  atau  label  yang nilainya akan diprediksi, yaitu rate . Nilai atribut rate tersebut  selanjutnya akan dipengaruhi  oleh atribut-atribut lainnya, yaitu followers , following , likes , posts dan views .
Pada tahap pra-pemrosesan, pustaka yang digunakan yaitu Pandas dan Normalizer yang merupakan salah satu  fitur  penting  pada  Tensorflow  untuk  pra-pemrosesan.  Hasil  penggunaan  pandas  dapat  ditunjukkan  pada Gambar  3  dan  Gambar  4  untuk  mempelajari  karakteristik  dan  memanipulasi dataset .  Sedangkan  Normalizer Tensorflow diperlukan untuk melakukan normalisasi atribut atau fitur yang kontinyu [20]. Sebagai contoh pada Figure 3 pada atribut likes , terdapat nilai minimum 5.700 dan maksimum sekitar 3.600.000. Sementara itu, pada atribut views terdapat nilai minimum 190 dan maksimum sekitar 2.666.000. Tentu antara kedua atribut tersebut memiliki kesenjangan rentang nilai yang sangat jauh, termasuk juga atribut yang merupakan variabel independen lainnya sehingga perlu dilakukan normalisasi.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Pra-pemrosesan dengan Normalizer
No. Dengan Normalizer Tanpa Normalizer Likes Views Posts Followers Likes Views Posts Followers 1 6.800.000 610.072.223 688 283.300 0.51 0.74 1.08 0.10 2 27.400 7.002.125 377 10.000 -0.51 -0.49 0.14 -0.31 3 885.600 175.662.906 789 39.100 -0.38 -0.14 1.38 -0.26

## 3.3 Pembangunan Model Regresi
Pada  tahap  ini framework Tensorflow  mulai  digunakan  menghasilkan  model  prediksi influencer .  Penggunaan Tensorflow dilakukan melalui layanan komputasi awan yaitu Google Colab dengan bahasa pemograman Python. Karena  berbasis  Python,  pustaka  yang  digunakan  yaitu:  tensorflow,  matplotlib.pyplot,  numpy,  pandas,  seaborn dan drive. Fungsi dari seluruh pustaka yang digunakan, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pustaka Pendukung Pembentukan Model Machine Learning
No. Pustaka Penjelasan 1 tensorflow Pustaka untuk menggunakan framework machine learning. Dalam penelitian ini menggunakan backend Keras, disertai juga dengan Normalizer untuk layer pra- pemrosesan nilai atribut sehingga dalam rentang -1.00 sampai dengan 1.00.
2 matplotlib.pyplot  Digunakan untuk membuat plot atau visualisasi data.
3 numpy
Pustaka yang digunakan untuk operasi yang terkait dengan larik multi-dimensi dan matriks. 4 pandas Pustaka untuk eksplorasi dan manipulasi dataset, yang dapat digunakan pada tahap pra-pemrosesan. 5 seaborn Memiliki fungsi utama seperti pustaka matplotlib.pyplot, dapat digunakan untuk eksplorasi data secara visual, seperti memuat visualisasi pairplot, heatmat correlation antar atribut dalam suatu dataset.
6 drive
Diperlukan untuk dapat mengakses dataset yang tersimpan pada cloud storage , dalam hal ini Google Drive.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
Sebelum  memulai  pembangunan  model,  akan  lebih  efektif  jika  memeriksa  terlebih  dahulu  karakteristik dataset yang  dimiliki,  salah  satunya  yaitu  memeriksa  keterhubungan  setiap  atribut  dalam  suatu dataset untuk menunjukkan seberapa besar tingkat keterhubungan atau korelasi ( relationship ) antar atribut.
Pada Gambar 5 terlihat sebaran data yang dapat menunjukkan korelasi antar atribut. Pada baris pertama, yaitu atribut rate merupakan atribut yang paling disoroti karena merupakan atribut target atau variabel dependen, yang disandingkan terhadap atribut-atribut lainnya. Sekilas terlihat bahwa sebaran data korelasi atribut rate hanya terbentuk cukup baik dengan 3 atribut saja, yaitu: likes , posts , dan views . Sementara untuk atribut followers dan following cenderung tegak lurus secara vertikal. Tentunya, hal tersebut akan membentuk model yang kurang baik, karena  kecenderungan  model  regresi  linear  membentuk  gradien  yang  memiliki  pergerakan  kemiringan  kearah horizontal-menaik. Selain itu, sebaran data yang padat ( density ) akan lebih membantu menghasilkan model dengan rata-rata kesalahan ( error rate ) lebih rendah.
Gambar 5. Visualisasi Korelasi Antar Atribut pada Dataset menggunakan Pairplot
Lebih lanjut mengenai keterhubungan atau korelasi atribut pada dataset, dapat dikuantifikasi dalam bentuk correlation  heatmap yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Kuantifikasi  yang  ditunjukkan  berdasarkan  skala  -1.00 sampai  dengan  1.00.  Semakin  rendah  nilai  atau  semakin  gelap  warna  yang  dihasilkan,  semakin  rendah  tingkat korelasinya.
Gambar 6. Visualisasi Korelasi Antar Atribut pada Dataset menggunakan Heatmap Correlation
Dengan  melakukan  kuantifikasi  korelasi  antar  atribut,  menghasilkan  wawasan  yang  lebih  terukur.  Pada Gambar 6 dan Gambar 7 dapat dilihat bahwa atribut likes memiliki korelasi yang paling kuat (0.39) dibandingkan atribut lainnya, diikuti dengan atribut views (0.34), atribut posts (0.23), dan atribut followers (0.22). Untuk atribut

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
following terlihat bahwa atribut tersebut tidak memiliki korelasi terhadap semua atribut karena menghasilkan nilai minus , sehingga atribut following tidak digunakan untuk membentuk model regresi linier.
Gambar 7. Visualisasi Pemeringkatan Korelasi Antar Atribut pada Dataset
Eksplorasi  korelasi  atribut  yang  paling  menarik  yaitu  atribut followers merupakan  atribut  yang  paling rendah nilai korelasinya diantara semua atribut yang bernilai positif. Hal tersebut dapat membentuk asumsi bahwa jumlah followers pada influencer tidak dapat dijadikan secara independen sebagai standar acuan untuk menentukan tarif influencer .
Pada tahap pembentukan model regresi linear, berdasarkan Tabel 7, 4 atribut yang akan digunakan karena memiliki nilai korelasi positif terhadap atribut rate, yaitu likes , views , posts dan followers . Pada Tabel 4 terlihat bahwa layer pertama pada setiap skenario model diawali dengan normalization dengan parameter (None, 4), yang mana angka 4 sesuai jumlah total atribut yang digunakan. Selanjutnya, proses pembentukkan model memiliki 5 varian skenario yang masing-masing memiliki arsitektur dan konfigurasi atau hyperparameter yang beragam.
Tabel 4. Skenario Pembentukan Model Regresi Linier No. Model (Kode) Arsitektur Layer Konfigurasi/ Hyperparameter 1 Multi Layer 1 (ML1) Normalization (None, 4) Dense (None, 64) Dense (None, 1) Epoch: 1.000 Validation Split: 0.2 Optimizer: Adam Learning Rate: 0.1 2 Multi Layer 2 (ML2) Normalization (None, 4) Dense (None, 64) Dense (None, 64) Dense (None, 1) Epoch: 1.000 Validation Split: 0.2 Optimizer: Adam Learning Rate: 0.1 3 Multi Layer 2 Learning Rate 1 (ML2- LR1) Normalization (None, 4) Dense (None, 64) Dense (None, 64) Dense (None, 1) Epoch: 1.000 Validation Split: 0.2 Optimizer: Adam Learning Rate: 0.01 4 Multi Layer 2 Learning Rate 2 (ML2- LR2) Normalization (None, 4) Dense (None, 64) Dense (None, 64) Dense (None, 1) Epoch: 1.000 Validation Split: 0.2 Optimizer: Adam Learning Rate: 0.001 5 Multi Layer 2 Learning Rate 2 Epoch 2K (ML2-LR2-E2K) Normalization (None, 4) Dense (None, 64) Dense (None, 64) Dense (None, 1) Epoch: 2.000 Validation Split: 0.2 Optimizer: Adam Learning Rate: 0.001

## 3.4 Evaluasi Model
Hasil ujicoba dengan tiga metrik MAE, MSE dan RMSE terhadap 5 varian skenario yang telah ditentukan, dapat dilihat pada Tabel 5. Berdasarkan hasil yang diperoleh, ML2-LR2 memiliki performa yang jauh lebih baik ditandai oleh nilai MAE 145401.484375, MSE 145401.484375, dan RMSE 268742.250. Hal yang menarik dari model ini adalah  proses  pembentukannya  pun  diperoleh  dengan  waktu  yang  paling  rendah  karena  dipengaruhi  oleh  nilai parameter  epoch  sebanyak  1.000  dan  learning  rate  0.001.  Kedua  parameter  ini  sangat  berpengaruh  terhadap performa model  yang  dibangun.  Terdapat  temuan  bahwa  dengan  meningkatkan  nilai  epoch  dua  kali  lipat  pada model ML2-LR-E2K, belum tentu menghasilkan model yang lebih baik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
Tabel 5. Hasil Pengujian Varian Skenario Model Regresi Linier
No. Kode Model CPU Time (detik) Wall Time (detik) MAE MSE RMSE 1 ML1 47.5 56.1 170666.328125 1.426823e+11 377733.125 2 ML2 48 56.6 189690.906250 2.424685e+11 492410.875 3 ML2-LR1 49 57.1 175875.625000 1.657227e+11 407090.53125 4 ML2-LR2 47.4 56 145401.484375 7.222241e+10 268742.250 5 ML2-LR2-E2K 94 111 168133.562500 1.351930e+11 367686.0625
Pada Gambar 8, terlihat bahwa hasil prediksi untuk data pengujian menunjukkan sebaran data yang belum banyak mendekati nilai prediksi yang diharapkan. Gambar 8 dapat dimaknai dengan semakin dekat titik data uji dengan representasi garis miring berwarna biru adalah semakin baik. Hanya titik berjumlah minoritas yang dekat dengan garis miring tersebut.
Gambar 8. Visualisasi Perbandingan Nilai Prediksi dan Aktual
Untuk lebih memaknai  nilai rata-rata kesalahan yang dihasilkan,  Tabel 6 merupakan skenario  pengujian lanjutan  dengan  sejumlah  data  terhadap  model  yang  memiliki  performa  terbaik,  yaitu:  ML2-LR2.  Pada  kolom Nilai Aktual, Nilai Prediksi dan Selisih Error menggunakan satuan rate dalam mata uang Rupiah.
Tabel 1. Hasil Pengujian Model Lanjutan dengan Skenario Operasional
No. Likes Views Posts Followers Nilai Aktual Nilai Prediksi Selisih Error 1 2.200.000 479.753.251 601 400.000 300.000 162.598,48 137.401,52 2 413.900 15.380.268 53 47.200 65.000 208.124,30 -143.124,3 3 9.700.000 1.254.898.318  688 177.200 250.000 313.866,94 -63.866,94 4 26.900 40.967.690 270 29.700 300.000 183.335,77 116.664,23 5 2.500.000 251.663.648 147 89.600 50.000 162.677,75 -112.677,75 6 55.600 1.328.854 668 7.500 200.000 200.347,69 -347,69 7 63.600 5.578.701 196 10.400 350.000 194.851,84 155.148,16 8 23.800 728.382 254 10.400 215.000 188.610,60 26.389,4 9 5.500.000 553.326.109 680 98.800 150.000 192.508,19 -42.508,19 10 1.000.000 72.772.001 34 45.700 100.000 194.798,86 -94.798,86
Pada Tabel 1 baris ke-6 terlihat ada data yang memiliki selisih error yang sangat rendah, minus pada kisaran Rp. -347,69. Tentu hasil prediksi data pada baris ini sangat baik. Selanjutnya, pada baris ke-7 merupakan contoh selisih error yang sangat jauh dari yang diharapkan, karena selisih error sampai dengan Rp. 155.148,16. Temuan selisih  error  yang  sangat  tinggi  ini  perlu  ditelaah  lebih  lanjut  dan  tentunya  sesuai  dengan  nilai  MAE  yang dihasilkan, berkisar Rp. 145.401,5.

## 4. KESIMPULAN
Perolehan hasil dari lima varian model yang dibangun belum sepenuhnya mampu mewakili data mayoritas yang diujicoba. Terdapat beberapa faktor penyebab model yang dibentuk masih belum sesuai dengan ketentuan ideal, yaitu: ketersediaan dataset yang belum memadai, dan rentang nilai yang terlalu lebar. Jika diperhatikan lebih lanjut dengan membandingkan dari nilai-nilai atribut rate yang ada pada dataset , terdapat nilai atribut rate terendah yaitu Rp. 50.000. Merujuk pada error rate berdasarkan metrik MAE sebesar 145401.484375 (Rp. 145.401.5), model yang dibentuk masih belum bisa digunakan untuk operasional, karena ukuran MAE hampir tiga kali lipat dari nilai rate terendah. Setidaknya, selisih error rate diharapkan lebih mendekati nilai terendah atribut rate . Model yang dibangun belum bisa dijadikan referensi karena terbatasnya jumlah dataset yang digunakan untuk proses training , hanya 161 baris disertai dengan 4 atribut yang berkorelasi positif, yaitu: likes (0,39), views (0,34), posts (0,23)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 210 − 218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1. 2361
dan followers (0,22). Selain itu, masih ada ruang untuk mengeksplorasi penentuan fitur ( posts dan followers dapat diabaikan), penggunaan layer dan konfigurasi hyperparameter untuk menghasilkan model dengan performa yang lebih baik. Namun, dalam perspektif penggunaan dataset yang sangat terbatas tersebut, model yang dibangun pada penelitian ini cukup berhasil karena ada beberapa contoh data yang dapat diprediksi sangat dekat nilai aktual, salah satunya terdapat nilai prediksi yang memiliki selisih error − 347,69.

## REFERENCES
[1]  A. Narassiguin and S. Sargent, “Data Science for Influencer Marketing : feature processing and quantitative analysis,” CoRR , vol. abs/1906.05911, Oct. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1906.05911
[2]  D.  Vrontis,  A.  Makrides,  M.  Christofi,  and  A.  Thrassou,  “Social  media  influencer  marketing:  A  systematic  review, integrative framework and future research agenda,” Int J Consum Stud , vol. 45, no. 4, pp. 617–644, 2021.
[3]  J. Tabellion and F.-R. Esch, “Influencer Marketing and its Impact on the Advertised Brand,” Advances in Advertising Research  X:  Multiple  Touchpoints  in Brand  Communication .  Springer  Fachmedien  Wiesbaden,  pp.  29–41,  2019. doi: 10.1007/978-3-658-24878-9_3.
[4]  A.  Ampountolas,  G.  Shaw,  and  S.  James,  “The  role  of  social  media  as  a  distribution  channel  for  promoting  pricing strategies,” Journal of Hospitality and Tourism Insights , 2019.
[5]  K. M. Klassen, E. S. Borleis, L. Brennan, M. Reid, T. A. McCaffrey, and M. S. C. Lim, “What people ‘like’: Analysis of social media strategies used by food industry brands, lifestyle brands, and health promotion organizations on Facebook and Instagram,” J Med Internet Res , vol. 20, no. 6, p. e10227, 2018.
[6]  M. Chui et al. , “The social economy: Unlocking value and productivity through social technologies.” Oct. 2012. [Online]. Available:
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/technology%20media%20and%20telecommunications/high%2 0tech/our%20insights/the%20social%20economy/mgi_the_social_economy_full_report.pdf
[7]  TikTok, “Understanding  your  analytics,” TikTok Creator Portal . Oct. 2022. [Online]. Available: https://www.tiktok.com/creators/creator-portal/en-us/tiktok-content-strategy/understanding-your-analytics/
[8]  K. Peters, Y. Chen, A. M. Kaplan, B. Ognibeni, and K. Pauwels, “Social media metrics—A framework and guidelines for managing social media,” Journal of interactive marketing , vol. 27, no. 4, pp. 281–298, 2013.
[9]  D. Bakker, “Conceptualising influencer marketing,” Journal of emerging trends in marketing and management , vol. 1, no.  1,  pp.  79–87,  Oct.  2018,  [Online].  Available:  https://research.hanze.nl/en/publications/conceptualising-influencer- marketing
[10] C. Egger, “Identifying Key Opinion Leaders in Social Networks - An Approach to use Instagram Data to Rate and Identify Key  Opinion  Leader  for  a  Specific  Business  Field.”  2016.  [Online].  Available:  https://nbn- resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-8450
[11] A. Handayani, “Influencer Rate Card: How to Get and Discover,” Jan. 19, 2022. https://lemon.co.id/en/articles/influencer- rate-card-how-to-get-and-discover/ (accessed Oct. 20, 2022).
[12] S.  Khogasteh  and  E.  Wiorek,  “Predicting  Influencer  Actual  Reach  Using  Linear  Regression.”  Oct.  2021.  [Online]. Available: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1583319/FULLTEXT01.pdf
[13] C. Primasiwi, M. I. Irawan, and R. Ambarwati, “Key Performance Indicators for Influencer Marketing on Instagram,” in Proceedings of the 2nd International Conference on Business and Management of Technology (ICONBMT 2020) , 2021, pp. 154–163. doi: https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210510.027.
[14] R. S. Nugroho, “Bagaimana Cara Mengetahui Rate Card Influencer? Simak Penjelasannya!,” IDXChannel.com . Oct. 2022. [Online].  Available:  https://www.idxchannel.com/milenomic/bagaimana-cara-mengetahui-rate-card-influencer-simak- penjelasannya
[15] S.  Wies,  A.  Bleier,  and  A.  Edeling,  “EXPRESS:  Finding  Goldilocks  Influencers:  How  Follower  Count Drives  Social Media Engagement,” J Mark , p. 00222429221125131, 2022.
[16] BBC News Indonesia, “Pemerintah Indonesia bayar influencer Rp90 miliar untuk sosialiasi kebijakan, ‘buang duit yang efektif?,’” Aug. 21, 2020. https://www.bbc.com/indonesia/indonesia-53846128 (accessed Oct. 20, 2022).
[17] A. Arora, S. Bansal, C. Kandpal, R. Aswani, and Y. Dwivedi, “Measuring social media influencer index- insights from facebook, Twitter and Instagram,” Journal  of  Retailing  and  Consumer  Services ,  vol.  49,  pp.  86–101,  Oct.  2019,  doi: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.03.012.
[18] TensorFlow, “Basic regression: Predict fuel efficiency,” TensorFlow Tutorials , 2022.
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression (accessed Sep. 11, 2022).
[19] B.  Pang,  E.  Nijkamp,  and  Y.  N.  Wu,  “Deep  Learning  With  TensorFlow:  A  Review,” Journal  of  Educational  and Behavioral Statistics , vol. 45, no. 2, pp. 227–248, 2020, doi: 10.3102/1076998619872761.
[20] TensorFlow, “tf.keras.layers.Normalization,” TensorFlow API Docs - Python , 2022.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Normalization (accessed Sep. 11, 2022).