## Penerapan Algoritma C4.5 pada Pengaruh Iklan Tanpa Label Harga di Instagram

## Ratnawati*, Fransisca Natalia
Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Kampus Kabupaten Karawang Jl. Banten No.1, Karangpawitan, Karawang, Jawa Barat Jl. Letjen Sutoyo No.43, Cengklik, Nusukan, Kec. Banjarsari, Kota Surakarta, Jawa Tengah *e-mail: ratnawati.rtx@bsi.ac.id
( received : 16 November 2020, Direvisi: revised : Desember 2020, accepted : 17 Desember 2020)

## Abstrak
Saat  ini  banyak  strategi  promosi  yang  beralih  ke  media online ,  salah  satunya  instagram.  Hal  ini dimanfaatkan  oleh  para  perodusen  untuk  menjadikan  instagram  sebagai  media  promosi  yang potensial.  Ada  satu  jenis  iklan  yang  menarik  di  instagram,  yakni  jenis  iklan  yang  menampilkan keunggulan produknya namun tidak menampilkan label harga. Oleh karena itu peneliti tertarik untuk meneliti  apakah jenis  iklan  ini  dapat  mempengaruhi  konsumen  dalam  melakukan  pembelian  produk yang  diiklankan.  Metode  yang  peneliti  gunakan  adalah  data  mining  dengan  algoritma  C4.5  dimana data  yang  diperoleh  adalah  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  200  responden  pengguna instagram aktif berdasarkan jenis kelamin. Kuesioner dirancang berdasarkan terori AISAS yang biasa digunakan  untuk  mengukur  tingkat  efektivitas  iklan  di  media online dengan  atribut  penelitian  yaitu jenis  kelamin, Attention,  Interest,  Search dan Action .  Hasil  penelitian  dengan  algoritma  C4.5  ini diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  dari  model  yang  dibentuk  mencapai  88.5%  dan  nilai  AUC  sebesar 0.82 dimana nilai ini termasuk kedalam rentang Good Classification . Sedangkan atribut yang paling mempengaruhi adalah atribut Search yang memiliki nilai gain tertinggi diantara atribut lainnya.
Kata Kunci: Teori AISAS , pengaruh iklan, data mining , algoritma c4.5, iklan instagram

## Abstract
Currently, many promotional strategies are turning to online media, one of them is Instagram. This is used by producers to make Instagram a potential promotional media. There is one type of ad that is interesting on Instagram, which is a type of ad that displays the advantages of its product but does not display  a  price  tag.  Therefore,  researchers  are  interested  in  examining  whether  this  type  of advertisement  can  influence  consumers  in  purchasing  the  advertised  product.  The  method  that researchers  use  is  data  mining  with  the  C4.5  algorithm  where  the  data  obtained  is  by  distributing questionnaires  to  200  respondents  who  are  active  Instagram  users  based  on  gender.  The questionnaire was designed based on the AISAS theory which is commonly used to measure the level of effectiveness of advertisements in online media with research attributes, namely gender, attention, interest,  search  and  action.  The  results  of  the  research  with  the  C4.5  algorithm  show  that  the accuracy  rate  of  the  model  formed  reaches  88.5%  and  the  AUC  value  is  0.82  where  this  value  is included in the Good Classification range. While the most influencing attribute is the Search attribute which has the highest gain value among other attributes.
Keywords: AISAS theory, effect of advertising, data mining, c4.5 algorithm, instagram ads

## 1 Pendahuluan
Promosi  merupakan  salah  satu  unsur  yang  memegang  peranan  penting  dalam  sebuah  usaha. Dengan  adanya  promosi  maka  pengusaha  dapat  menginformasikan  serta  mempengaruhi  target konsumen untuk akhirnya membeli produk yang dijualnya. Media promosi online menjadi salah satu peluang  yang  banyak  digunakan  karena  didukung  dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  pengguna internet  dan  media  sosial.  Salah  satu  media  sosial  yang  banyak  digunakan  di  indonesia  adalah
instagram.  Menurut  data  yang  dirilis  Napoleon  Cat,  pada  periode  Januari-Mei  2020,  pengguna Instagram di Indonesia mencapai 69,2 juta (69.270.000) pengguna[1]. Hal ini membuka peluang besar bagi para pelaku usaha untuk mencoba memasang iklan melalui instagram. Ada beberapa jenis iklan di  instagram  seperti  iklan  menggunakan  foto,  iklan  dengan  video,  iklan carousel dan  iklan story . Dalam  penyajiannya  pun  dapat  berbeda-beda,  salah  satu  teknik  penyajian  iklan  yang  menjadi perhatian adalah iklan produk di instagram yang tidak langsung memberikan informasi harga kepada target  konsumennya,  yakni  dimana  konsumen  akan  diarahkan  untuk  menghubungi  kontak  penjual yang tertera dalam deskripsi iklan tersebut. Biasanya produk-produk yang ditawarkan adalah produk yang  tidak  dijual  bebas  di  toko-toko  atau  tempat  jual  beli  lainnya.  Oleh  karena  itu  peneliti  tertarik untuk  mengetahui  apakah  jenis  iklan  tanpa  informasi  harga  ini  dapat  berpengaruh  terhadap  pola pembelian konsumen. Dengan demikian, tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh iklan tanpa label harga di instagram terhadap pola pembelian konsumen melalui iklan tersebut.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terdahulu tentang pengaruh iklan di instagram diantaranya adalah penelitian [2] variabel yang digunakan adalah  attitude towards the ad, ad recall dan clik throught rates. Faktor Ad  Recall  merupakan  faktor  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi  minat  beli  konsumen. Penelitian lain [3] tentang penggunaan iklan di instagram dimana penelitian ini menggunakan variabel penelitian yaitu attitude towards the ad, ad recall dan click through rates . Hasilnya adalah variabel Ad Recall menjadi  variabel  paling  berpengaruh  terhadap  pembelian  konsumen.  Selain  itu  ada  pula penelitian  dengan  judul  Pengaruh  Intensitas  Melihat  Iklan  di  Instagram  terhadap  Pengetahuan  dan Perilaku  Konsumtif  Remaja  Putri[4]  menjelaskan  bahwa  intensitas  melihat  iklan  di  instagram berpengaruh terhadap perilaku konsumtif para remaja putri yang membeli produk kosmetik. Metode yang digunakan adalah Metode penelitian kuantitatif dengan teori AIDDA ( Attention , Interest , Desire , Decision , Action ).
Penelitian[5] yang  membuktikan  terdapat indikator minat beli konsumen berpengaruh signifikan terhadap  keputusan  pembelian  dengan  menggunakan  variabel  laten  eksogen  digambarkan  melalui variabel  instagram.  Sedangkan  variabel  laten  endogen  digambarkan  dengan  e-wom,  minat  beli, keputusan  pembelian.  Variabel  manifes  terdiri  atas  Attention,  Interest,  Desire,  Action,  Intensity  e- wom,  Valence  of  opinion,  Content  of  e-wom,  Advice  seeking  ,  Minat  trasaksional,  Minat  refresial, Minat  preferensial,  Minat  eksploratif,  Pengenalan  Masalah,  Pencarian  informasi,  Evaluasi  alternatif, Keputusan  pembelian.  Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  banyak  penelitian  yang  membuktikan efektivitas  penggunaan  instagram  sebagai  media  promosi,  namun  belum  ada  penelitian  yang membahas secara khusus jenis iklan seperti apa yang digunakan dalam promosi tersebut.

## 2.2. Teori AISAS
Teori  AISAS  ada  lima  dimensi  yaitu Attention,  Interest,  Search,  Action,  dan  Share .  Dimana dalam  metode  ini  AISAS  membuat  konsumen  menjadi  sadar  dan  perhatian  terhadap  produk (Attention ),  menjadi  tertarik  ( Interest ),  mencari  informasi  yang  benar  melalui  internet  ( Search ), membeli  produk  ( Action )  dan  mengirimkan  ulasan  setelah  menggunakan  produk  ( Share ).  Model AISAS  merupakan  bagian  dari  perkembangan  model  AIDMA  ( Attention,  Interest,  Desire,  Memory, Action )  yang  diusulkan  oleh  S.  Roland  Hall  guna  mempresentasikan  proses  respon  dari  konsumen. AIDMA  merupakan tindakan yang diambil oleh orang-orang  yang  menonton iklan TV dari perilaku belanja di toko-toko [13].
Saat  membutuhkan  suatu  produk  dengan  keterlibatan  yang  tinggi,  konsumen  akan  melakukan pencarian  yang  lebih  lama  dibandingkan  produk-produk  dengan  keterlibatan  yang  rendah.  Oleh karena  itu,  Dentsu  [11]  mengemukakan  sebuah  model  komunikasi  pemasaran  yang  didapat  dari perkembangan teknologi, yang diberi nama dengan model AISAS (Attention → Interest → Search → Action → Share).
Dengan menggunakan teori AISAS, kita dapat melihat bahwa konsumen sebagai orang yang aktif, dimana  konsumen  dapat  melakukan  pencarian  terhadap  informasi  serta  membagikan  informasi  yang sudah didapat kepada orang lain. Konsep AISAS adalah sebagai berikut: [12].
a. Attention Pesan atau iklan harus menarik perhatian bagi konsumen yang menjadi sasarannya, oleh karena  itu  pesan  atau  iklan  memerlukan  bantuan  seperti  ukuran,  penggunaan  warna,  tata  letak, jenis huruf, serta berbagai suara khusus untuk iklan radio dan televisi. Hal pokok dan sangat perlu diperhatikan adalah bahwa perhatian calon konsumen harus didapatkan.
b. Interest, Setelah  perhatian  apakah  pesan  sudah  berhasil  disampaikan?  Persoalan  yang  dihadapi adalah  apakah  konsumen  memiliki  keingintahuan  dan  minat  yang  lebih.  Dengan  ini  konsumen harus  dirangsang  agar  mau  membaca  dan  mengikuti  pesan-pesan  yang  disampaikan  agar  lebih tertarik terhadap ilkan tersebut.
c. Search, Dengan  adanya  mesin  pencari,  dan  sebelum  konsumen  mengambil  keputusan,  maka konsumen  akan  mencari  informasi  sebanyak-banyaknya  melalui  search  engine.  Product  review, tulisan di blogs, website-website lain, dan semua informasi akan muncul dengan jelas inilah yang akan membantu konsumen untuk mengambil keputusan.
d. Action, Adalah  tindakan  konsumen,  pada  tahap  ini  Proses  interaksi  langsung  antara  konsumen dengan  sales  terjadi  seperti  melakukan  pemesanan,  pembayaran/transaksi,  pengiriman,  dan penerimaan barang, hingga selesainya semua transaksi merupakan satu kesatuan pengalaman yang benar-benar  harus  dipertahankan  dan  dijaga  agar  sesuai  dengan  keinginan  konsumen  bahkan melebihi ekspektasi dari konsumen.
e. Share adalah  proses  terakhir  dari  action  setelah  konsumen  merasakan  semua  pengalaman interaksi/komunikasi  mereka  dengan  produk  atau  brand,  diharapkan  konsumen  akan  membagi pengalamannya kepada orang lain melalui email, chat, blogs, online forum, dan lain-lain. Sehingga pengalaman baik ataupun buruk akan mudah tersebar.

## 2.3. Instagram Ads
Iklan di instagram atau biasa disebut Instagram Ads adalah salah satu media promosi yang banyak diminati  oleh  para  pelaku  usaha.  Iklan  instagram  atau  Instagram  Ads  adalah  sebuah  kegiatan pemasangan  iklan  melalui media  instagram  dengan  tujuan  untuk  menjangkau  target  konsumen  yang lebih luas[6].Layanan Instagram ads adalah fitur layanan iklan yang bisa membuat para pelaku bisnis memasang  iklan  secara  langsung  di  Instagram[7].    Para  pelaku  usaha  dapat  memasang  iklan  di instagram baik dalam bentuk foto, video, Carousel Ads (iklan dengan menggunakan beberapa gambar secara bersamaan) dan juga instagram stories . Instagram Ads memiliki  banyak  kelebihan,  antara  lain  pemasangan  iklah  di  instagram  terlihat seperti  unggahan  foto  atau  video  biasa  sehingga  pengguna  instagram  tidak  merasa  terlalu  kontras seperti  iklan  pada  platform  lain.  Selain  itu  saat  ini  instagram  dapat  memberikan  kemudahan  kepada pemasang  iklan  untuk  memilih  pangsa  pasar  yang  spesifik.  Hal  ini  dikarenakan  instagram  telah diakuisisi  oleh  facebook.  Kelebihan  lain  adalah  adanya  fitur follow yang  dapat  dimanfaatkan  oleh pemasang ikan untuk memberikan iklan lebih intens kepada pengguna instagram yang mengikuti akun pemasang iklan tersebut.
2.4. Data Mining Data  mining adalah  proses  menemukan  pola  dan  pengetahuan  menarik  dari  data  dalam  jumlah besar  [8].  Pengertian  lain  menyebutkan  bahwa  data  mining  adalah  sebuah  ekstraksi  informasi  yang tersirat,  yang  belum  diketahui  sebelumnya,  dan  berpotensi  bermanfaat  dari  data[9].    Tidak  dapat dipungkiri  bahwa  setiap  hari  dalam  menjalankan  sehari-hari  manusia  menghasilkan  data  sehingga semakin  lama  data  tersebut  semakin  banyak,  oleh  karena  itu  penggunaan  data  mining  dapat dimanfaatkan untuk menggali pengetahuan baru dari data yang besar.
Secara  umum  terdapat  5  (lima)  peranan  dalam data  mining ,  yaitu  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering,  dan  asosiasi[10].  Sejumlah  data  besar  yang  akan  diolah  menjadi  informasi  baru  dengan menggunakan  teknik  data  mining  ini  memerlukan  algoritma.  Dari  lima  peranan  data  mining  yang telah  disebutkan  di  atas  masing-masing  menggunakan  algoritma  yang  berbeda  untuk  pengolahan datanya. Data  mining yang  berperan  dalam  estimasi  dan  prediksi  banyak  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Neural  Network.  Sedangkan  untuk  peran  klasifikasi  algoritma yang  banyak  digunakan  antara  lain  k-Nearest  Neighbors  (k-NN),  Naive  Bayes,  ID3,  C4.5  dan  lain- lain.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  peran  clustering  antara  lain  K-Means,  Fuzzy  C-Means  Self-
Organization  Map  (SOM)  dan  lain-lain.  Sedangkan  untuk  peran  asosiasi  algoritma  yang  banyak digunakan adalah A Priori, Chi Square dan masih banyak lagi.

## 2.5. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  teknik  algoritma  klasifikasi  dalam  membentuk  model  pohon  keputusan [11].  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  atau  hasil  induksi  dari  algoritma  sebelumnya  yang dikambangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan  yakni  algoritma  ID3,  dimana  masukan  data  berupa  sampel training,  label  training  serta  atribut  dari  algoritma  C4.5[12].  Dalam  melakukan  proses  pembentukan pohon keputusan terdapat empat proses yang harus dilalui yakni [12]:
1. Menentukan sebuah atribut yang memiliki nilai gain tertinggi sebagai node akar.
2. Setiap node yang ada dibuatkan cabang masing-masing.
3. Setiap kasus dibagi menjadi satu cabang.
4. Ulangi proses percabangan sehingga setiap class memiliki nilai yang sama.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma data  mining yang  digunakan  untuk  membuat pohon  keputusan  atau  decision  tree.  Dalam  sebuah  pohon  keputusan  proses  yang  dilakukan  adalah dengan  membagi  data  besar  menjadi  record-record  yang  lebih  kecil  disertai  dengan  rule  atau  aturan yang  mengacu pada keputusan [13]. Dari pohon keputusan tersebut dapat menampilkan sebuah pola atau  aturan  yang  mudah  difahami  oleh  bahasa  sehari-hari.  Pohon  keputusan  tersebut  dibentuk berdasarkan  atribut  yang  nantinya  akan  menjadi  sebuah  parameter  dalam  pembentukan  aturan  atau pola  tersebut.  Di  dalam  sebuah decision  tree ,  akar  ( root )  tertinggi  adalah  atribut  utama  yang menentukan pembentukan akar selanjutnya. Pada algoritma C4.5 akar tertinggi dapat dilihat dari nilai gain  tertinggi  di  antara  atribut-atribut  yang  ada.  Nilai gain dapat  dihitung  dengan  persamaan  (1) berikut ini:
( )           ( )   ∑ |  | | | (  ) (1) Keterangan : S : kasus A : atribut k : jumlah partisi atribut ke-A |Si| : jumlah kasus partisi ke-i |S| : jumlah kasus pada S
Untuk  menghasilkan  nilai gain ,  maka  harus  diketahui  terlebih  dahulu  nilai  entropinya.  Nilai entropi setiap atribut dapat diketahui dengan persamaan (2) berikut:
( )   ∑ (2)
Keterangan :
S : himpunan kasus
k : jumlah partisi hipunan S Pj : kasus partisi ke-j

## 3 Metode Penelitian
Metode yang penulis gunakan merupakan metode terapan menggunakan data mining yang terdiri dari proses standar dalam penerapan data mining yang dapat diterapkan oleh berbagai sektor industri yang dikenal dengan istilah CRISP-DM ( CRoss-Industry Standard Process for Data Mining ). Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut[14]:
a. Business Understanding
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah iklan tanpa label harga yang dipasang di instagram dapat mempengaruhi pola pembelian produk oleh konsumen. Oleh karena itu yang menjadi sasaran pada penelitian ini adalah para pengguna instagram aktif.
b. Data Understanding
Pada tahap pemahaman data ini metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah survey, guna untuk  mengumpulkan  informasi  mengenai  variabel  dan  responden  yang  dianggap  sebagai sekelompok  populasi  (obyek)  dengan  menggunakan  kuesioner.  Populasi  dalam  penelitian  ini,
adalah tidak diketahui, tetapi ditujukan kepada para pengguna Instagram aktif. Sampel yang akan digunakan  dalam  penelitian  adalah  responden  yang  berdasarkan  pada  jenis  kelamin.  Metode sampel pada penelitian ini adalah purposive sampling sebagai teknik pengambilan sampel, yaitu metode  penetapan  responden  untuk  dijadikan  sampel  berdasarkan  atas  kriteria  [11]  Kriteria responden yang dimaksud dalam penelitian ini adalah mereka yang menggunakan Instagram aktif dan  berdasarkan  pada  jenis  kelaminnya.    Jumlah  sampel  yang  diambil  adalah  200  responden Adapun  yang  menjadi  indikator  pada  kuesioner  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  konsep untuk mengukur tingkat efektivitas iklan di media online . c. Data Preparation
Setelah  peneliti  mendapatkan  sejumlah  data,  langkah  selanjutnya  adalah  mempersiapkan  data tersebut  sebelum  dilakukan  pemodelan  dengan data  mining .  Penyiapan  data  pada  penelitian  ini adalah  dengan  menentukan  nilai-nilai  yang  didapatkan  dari  hasil  kuesioner  ke  dalam  variabel- variabel  penelitian.  Adapaun  variabel  yang  digunakan  adalah Attention (perhatian), Interest (ketertarikan), Search (pencarian)  serta Action (pembelian).  Variabel attantion digunakan  untuk mengukur  seberapa  sering  pengguna  instagram  melihat  iklan  tanpa  label  harga  di timeline instagramnya. Variabel i nterest digunakan untuk  mengukur seberapa sering pengguna instagram membaca caption atau informasi promosi pada iklan tanpa label harga. Variabel search digunakan untuk  mengukur  seberapa  sering  pengguna  instagram  mencari  informasi  lanjutan  bahkan menghubungi  pengiklan  untuk  mencari  informasi  tentang  produk  yang  diiklankan.  Sedangkan variabel action digunakan  untuk  mengukur  seberapa  sering  pengguna  instagram  melakukan pembelian dari produk yang diiklankan tersebut.
d. Modeling
Menentukan algoritma merupakan tahap selanjutnya yakni tahap modeling. Pada tahap ini peneliti menggunakan algoritma decision tree C4.5 untuk mendapat gambaran atau rule bagaimana pola pembelian yang dilakukan oleh konsumen yang dipengaruhi oleh tayangan iklan tanpa label harga di  instagram.  Dari  model  ini  akan  dapat  terlihat  variabel  apa  yang  sangat  berpengaruh  terhadap tindakan  pembelian  produk  oleh  pengguna  instagram,  sehingga  hal  ini  juga  dapat  dijadikan kesimpulan  apakah  penggunaan  iklan  tanpa  label  harga  di  instagram  dapat  dinilai  efektif  untuk digunakan oleh para pengiklan.
e. Evaluation
Peroses  evaluasi  dilakukan  dengan  menerapkan  pengujian cross  validation pada  model  yang digunakan untuk mendapatkan confusion matrix dan ROC curve sehingga dapat diketahui tingkat akurasi  dari rule yang  terbentuk. Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  menggambarkan seberapa  baik  sebuah  klasifikasi  dilakukan.  Sedangkan  ROC curve merupakan  kurva  yang menggambarkan pemisahan antar class yang berbeda. Dalam penelitian ini class yang terbentuk adalah class “Ya”  yang  artinya  melakukan  pembelian  dan class “Tidak”  yang  berarti  tidak melakukan pembelian. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat terlihat pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Hasil Validasi Cross Validation RapidMiner CRISP-DM Algoritma C4.5 Pengumpulan Data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Business Understanding
Pemasangan iklan pada media online merupakan salah satu strategi pemasaran yang cukup efektif karena pengguna media online memiliki jumlah yang sangat banyak. Instagram merupakan salah satu media online yang  banyak  digunakan  khususnya  oleh  masyarakat  Indonesia.  Pengiklan  dapat memposting iklan produknya dalam berbagai format seperti  gambar, video atau gabungan keduanya. Untuk  menarik  minat  pembeli,  biasanya  pengiklan  akan  menggunakan  desain  iklan  yang  menarik. Namun  ada  salah  satu  jenis  desain  iklan  di  instagram  yang  hanya  memperkenalkan  produk  serta keunggulannya tanpa memberikan informasi harga pada iklan tersebut. Dengan adanya penelitian ini maka diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pengiklan apakah jenis iklan tanpa label harga ini dapat dijadikan pilihan dalam mengiklankan produknya dengan membaca pola pembelian konsumen.

## 4.2. Data Understanding
Dalam penyebaran kuesioner yang dilakukan peneliti kepada 200 orang responden, tabel 1 berikut ini adalah keterangan atribut kuesioner yang disebarkan:
Tabel 1. Atribut Kuesioner No Atribut Keterangan 1 Jenis kelamin Laki-laki/Perempuan 2 Attention (Perhatian) Tidak pernah, Jarang, kadang, sering, sangat sering a. Melihat iklan produk tanpa harga di timeline instagram
b. Melihat cara pembelian produk
c. Melihat informasi promosi
3 Interest (ketertarikan) Tidak pernah, Jarang, kadang, sering, sangat sering a. membaca bio/timeline dari instagram produk yang dijual
b. membaca caption iklan
c. tertarik dengan informasi promosi iklan
4 Search (pencarian) Tidak pernah, Jarang, kadang, sering, sangat sering a. Mencari  informasi  atau  menghubungi  pihak pengiklan terkait harga produk
b. Mencari  informasi  atau  menghubungi  pihak pengiklan terkait berbagai model produk
c. Mencari  informasi  atau  menghubungi  pihak
pengiklan terkait cara pembelian online 5 Action (pembelian) Ya atau Tidak

## 4.3. Data Preparation
Data  yang  telah  terkumpul  diolah  terlebih  dahulu  dengan  meterjemahkan  data  dengan  skala interval menjadi kembali ke data ordinal, sehingga didapatkan data yang siap untuk dimodelkan. Data yang telah disiapkan digambarkan pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Hasil Kuesioner No Jenis Kelamin Attention Interest Search Action 1 Perempuan Sering Sering Jarang Ya 2 Perempuan Sering Jarang Kadang Ya 3 Perempuan Kadang Tidak Pernah Jarang Ya 4 Perempuan Kadang Sering Sering Ya 5 Perempuan Sangat Sering Kadang Jarang Tidak ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 200 Laki-laki Kadang Jarang Jarang Ya 4.4. Modeling

## a. Pemodelan dengan cross validation

## Gambar 2. Tahap Modeling Dengan Cross Validation
Gambar 2. Menunjukan bahwa validasi pada proses modeling dengan jenis cross validation yang berhubungan langsung dengan data yang sebelumnya telah dipersiapkan pada MS. Excel.
b. Pemodelan menggunakan algoritma Decision Tree C4.5
c.
Gambar 3. Proses Modeling Dengan Algoritma Decision Tree C4.5
Pada  Gambar  2.  Algoritma decision  tree dihubungkan  dengan  operator apply  model yang berfungsi  untuk  menghubungkan  penerapan  algoritma decision  tree tersebut  ke  operator performace untuk mengevaluasi statistik pada kinerja klasifikasi yang dilakukan.

## d. Pohon Keputusan
Tabel 3. Nilai Entropi dan Gain Attribute Jumlah Ya Tidak Entropi Gain Total 200 176 24 0,529361 Jenis Kelamin 0,000914 Laki-laki 42 36 6 0,591673 Perempuan 158 140 18 0,51164 Attention 0,028522 Sangat Sering 15 13 2 0,56651 Sering 57 49 8 0,585157 Kadang 79 75 4 0,289079 Jarang 41 32 9 0,759276 Tidak Pernah 8 7 1 0,543564 Interest 0,038949 Sangat Sering 8 7 1 0,543564 Sering 40 37 3 0,384312 Kadang 83 78 5 0,328401 Jarang 54 44 10 0,69129 Tidak Pernah 15 10 5 0,918296 Search 0,084443 Sangat Sering 0 0 0 0 Sering 33 33 0 0 Kadang 48 45 3 0,33729 Jarang 86 77 9 0,483568 Tidak Pernah 33 21 12 0,94566
Dari  Tabel  3.  di  atas  dapat  terlihat  bahwa  atribut Search memiliki  nilai gain yang  lebih  tinggi, sehingga  atribut search menjadi root dari  pohon  keputusan  berdasarkan  algoritma  C4.5  dan berikut ini gambar pohon keputusan hasil pemodelan yang telah dilakukan:

## Gambar 4. Pohon Keputusan
4.5. Evaluation
Untuk  melihat  hasil  evaluasi  dari  model  sebelumnya  yang  dieksekusi  dengan software Rapidminer,  yaitu  dengan  melihat  akurasi  yang  ditampilkan  pada  proses  tersebut.  Adapun  tabel akurasi yang didapatkan adalah sebagai berikut:

## Gambar 5. Akurasi pada Confusion Matrix
Dari gambar 5 di atas, terlihat bahwa tingkat akurasi dari rule yang dihasilkan pada penelitian ini adalah  sebesar  88.50%.  Nilai accuracy,  sensitivity,  specificity,  ppv, dan npv dapat  dilihat  dari perhitungan berikut ini:
(     )

## (      )

## (      )

## (     )
(      )
Sedangkan  evaluasi  yang  divisualisasikan  menggunakan  kurva  ROC  untuk  algoritma  C4.5 tergambar pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Grafik ROC

## 5 Kesimpulan
Dari  pembahasan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  pemasangan  iklan  tanpa  label  harga berpengaruh  terhadap  pola  pembelian  konsumen,  dimana  atribut  yang  paling  berpengaruh  adalah atribut Search (pencarian) dan atribut Interest (ketertarikan). Sedangkan dalam penelitian ini atribut Share (Ulasan)  tidak  digunakan  hal  tersebut  dikarenakan  sedikit  atau  kurangnya  konsumen  yang
melakukan Share (Ulasan) saat melihat iklan tanpa label harga. Dengan demikian bahwa penggunaan iklan tanpa label harga dinilai cukup efektif untuk melakukan promosi produk bagi pengiklan dengan memperhatikan  aspek  pemberian  informasi  kontak  pengiklan  serta  pembuatan caption iklan  yang menarik sehingga aspek pencarian ( search ) dan ketertarikan ( interest ) konsumen dapat dipenuhi. Efektivitas dari model yang didapatkan pada penelitian ini dapat terlihat dari prosentase akurasi yang terbentuk yakni sebesar 88.50% dan Nilai AUC( Area Under Curvee ) adalah sebesar 0.82 yang artinya klasifikasi yang dihasilkan termasuk ke dalam kelompok Good Classification. Hal ini karena klasifikasi Performance keakurasian AUC dengan rentang nilai antara 0.80-0.90 termasuk kelompok Good Classification [15]

## REFERENSI
[1] Napoleoncat.com, “Instagram users in Indonesia,” napoleoncat.com , 2020. https://napoleoncat.com/stats/instagram-users-in-indonesia/2020/05 (accessed Nov. 16, 2020).
[2] A. M. Dewi, “Pengaruh Iklan Online Melalui Instagram Terhadap Keputusan Pembelian bagi Peningkatan Penjualan Produk Kuliner Lokal,” Ekonika  J. Ekon. Univ. kadiri , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.30737/ekonika.v3i1.78.
[3] N.  Amira  and  I.  K.  Nurhayati,  “Efektivitas  Fitur  Instagram  Sponsored  sebagai  Media Iklan/Promosi (Studi pada Iklan Tiket.com dengan Metode EPIC Model),” J. Media Commun. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 116–126, 2019.
[4] N.  S.  Apriliana  and  E.  P.  Utomo,  “Pengaruh  Intensitas  Melihat  Iklan  di  Instagram  terhadap Pengetahuan dan Perilaku Konsumtif Remaja Putri,” J. Komun. , vol. 13, no. 2, pp. 179–190, 2019, doi: 10.20885/komunikasi.vol13.iss2.art5.
[5] Luthfiyatillah,  A.  N.  Millatina,  S.  H.  Mujahidah,  and  S.  Herianingrum,  “Efektifitas  Media Instagram Dan E-Wom ( Electronic Word Of Mouth ) Terhadap Minat Beli Serta Keputusan Pembelian,” J. Penelit. Ipteks , vol. 5, no. 1, pp. 101–115, 2020.
[6] R. Haryanto and A. Rahmi, “Strategi Promosi Melalui Media Sosial Instagram Guna Menarik Generasi  Milenial  untuk  Memilih  Produk  Tabungan  pada  PT  Bank  Pembangunan  Daerah Kalimantan Selatan Cabang Paringin,” Inovbiz J. Inov. Bisnis , vol. 7, no. 2, p. 213, 2019, doi: 10.35314/inovbiz.v7i2.1109.
[7] W.  Sastika,  “Epic  Model:  Pengukuran  Efektivitas  Iklan  Kuliner  Melalui  Sosial  Media Instagram @Kulinerbandung Sebagai Media Promosi,” JTIM - J. Teknol. Inf. Manaj. , vol. 1, no. 01, p. 21, 2018, doi: 10.25124/jtim.v1i01.1531.
[8] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  mining:  Data  mining  concepts  and  techniques ,  Third. United States of America: Elsevier, 2014.
[9] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  a  Hall, Data  Mining:  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques . United States of America: Diane Cerra, 2011.
[10] J.  Suntoro, Data  Mining:  Algoritma  dan  Implementasi  Dengan  Pemrograman  PHP .  Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2019.
[11] M.  A.  Sobarnas  And  Iskandar,  “Komparasi  Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  C4.5 untuk Customer Relationship Management pada Perusahaan Pembiayaan,” Infotech J. Inform. Teknol. , Vol. 1, Pp. 1–14, 2020.
[12] Y.  I.  Kurniawan,  “Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi  Data Mining,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  5,  No.  4,  Pp.  455–464,  2018,  Doi: 10.25126/Jtiik.
[13] Y. Mardi, “Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2017.
[14] Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM dengan Algoritma K- Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” J. Teknol. Inform. dan Komput. MH Thamrin , vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2020.
[15] E.  Fitriani,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” SISTEMASi , vol. 9, no. 1, pp. 103–115, 2020.