## PREDIKSI PELUANG KESUKSESAN FILM DALAM PRA PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Dhani Ariatmanto, Muhammad Ilham Arief Program Studi Magister Teknik Informatika S2, Fakultas Ilmu Komputer Universitas AMIKOM Yogyakarta, Jalan Padjajaran, Ring Road utara, Yogyakarta, Indonesia dhaniari@amikom.ac.id, ilhamarief@students.amikom.ac.id

## ABSTRAK
Film merupakan salah satu hiburan yang popular didunia. Tingkat kesuksesan film tergantung dari jumlah penonton. Namun, banyaknya  jumlah penonton berkaitan tidak  hanya dari pemeran utama tapi  juga plot cerita dan  genre  dari  film  tersebut.  Pra  produksi  merupakan  tahapan  dari  proses  pembuatan  Film.  Dalam  proses  pra produksi terdapat ide dan konsep untuk pembuatan naskah. Penelitian ini memprediksi kuseksesan produksi film dari  pengklasifikasian  berdasar  bahasa,  negara,  title  years,  imdb_score,  movie_title,  content_rating, director_name, budget, gross, genre, actor_name. Dataset yang digunakan bersifat public dari IMDB dan metode yang digunakan yaitu decision tree (DT). Tahapan dimulai dari pengumpulan data, pre-processing, klasifikasi dan terakhir  pengujian  model.  Dari  hasil  eksperimen  didapatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dari  penelitian sebelumnya dengan akurasi sebesar 68%.
Kata kunci: Film, Prediction, Decision Tree, Random Forest, Success

## 1. PENDAHULUAN
Industri Film saat ini dan kedepannya akan terus berkembang. Memutuskan untuk berinvestasi diindustri  film  sangatlah  beresiko.  Suksesnya  film bergantung  jumlah  penonton  yang  hadir  dan ketertarikan akan aktor dan alur cerita. Beberapa film dianggap  sukses  berdasarkan  apakah  sudah  masuk dalam  box  office  global  atau  dilihat  dari  hasil  rating IMDb,  dimana  setiap  tahun  ratusan  film  dibuat  dan didistribusikan [1]. Ada film bagus dan ada juga film yang kurang menarik perhatian penonton. Oleh karena itu, sangatlah penting bagaimana rumah produksi film bisa menentukan kualitas mereka sebelum benar-benar film  tersebut  ditayangkan  atau  bagaimana  rumah produksi  menentukan  genre  film  yang  memuaskan untuk ditonton [2]. Sehingga menghindarkan kerugian financial yang besar.
Situs website IMDb merupakan wadah informasi popular  terkait  dengan  ulasan  dan  reaksi  penonton terhadap  film  yang  ditonton.  Karena  keunggulannya, situs  website  IMDb  adalah  rumah  bagi  banyak  data terkait  film  serta  ulasan  pengguna.  Peringkat  yang diberikan  oleh  IMDb  diakui  dengan  baik  oleh masyarakat umum, mencerminkan persetujuan penonton akan kualitas suatu film [3]. Data dari IMDb dapat  digunakan  sebagai  dataset  untuk  melakukan klasifikasi  film  berdasarkan  atribut-atributnya  dan sebagai  cara  untuk  dapat  memprediksi  kesuksesan sebuah  karya  rumah  produksi  film.  Atribut-atribut yang terdapat dalam film dapat mencakup: genre film, aktor  film,  bahasa,  warna,  durasi  film,  negara,  dan lain-lain  yang  dijadikan  tolak  ukur  sutradara  dan produser  dalam  memproduksi  sebuah  film.  Dengan besarnya  cakupan  data  yang  tersebar  di  internet,  dan berkembangnya  kemampuan  computer  salah  satunya machine  learning,  dapat  dijadikan  model  algoritma dalam memprediksi tingkat kesuksesan produksi film.
Adanya  model  machine  learning  prediksi  ini  dapat membantu investor dan pemangku kepentingan dalam proses pengambilan keputusan.
Metode  Decision  Tree  (DT),  Rule  based  (RB), dan  Random  Forest  (RF)  adalah  tiga  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mengkategorikan  data  [4]. Distribusi  variabel  prediktor  bukanlah  batasan  pada salah  satu  dari  tiga  pendekatan  nonparametrik. Metodologi pembelajaran mesin induktif yang efektif adalah metode Decision Tree terdiri dari diagram alur akar-simpul-cabang-daun yang secara efektif menyimpan  data  dengan  menguji  kualitas  kumpulan data  setiap  simpul  pohon.  Cabang  menunjukkan berbagai  hasil  yang  mengarah ke simpul  berikut, dan daun  (atau  simpul  terminal)  mewakili  kelas  ketika proses ini selesai. Pendekatan Decision Tree memiliki berbagai manfaat dibandingkan teknik klasifikasi yang lain seperti kemungkinan maksimum dan pengklasifikasi fungsi diskriminan linier [5].
Tujuan dari penelitian ini yaitu prediksi peluang kesuksesan film dalam pra produksi sebelum film  itu di buat dilihat dari beberapa aspek dan menjadi bahan pertimbangan rumah produksi dalam pembuatan  film di  masa  depan,  dengan  implementasi  Algoritma Decision Tree sebagai alat ukur apakah tingkat akurasi dari penelitian ini sudah baik. Adapun dataset diambil dari  Kaggle.com  yaitu  Dataset  IMDb  yang  nantinya diolah untuk mengetahui prediksi peluang kesuksesan, Adapun  Langkah-langkah  dalam  memproses  dataset tersebut  yaitu  pertama  yaitu  dilakukan  pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, pengujian model. Hasil  perbandingan  algoritma  Decision  Tree  dan Metode machine learning yang sudah digunakan yang nantinya  menjadi  tolak  ukur  peneliti  dalam  melihat tingkat akurasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Adapun beberapa  penelitian yang  sudah membahas  terkait  dengan  prediksi  kesuksesan  film. Dalam  [2],  memaparkan  skema  penelitian  mengenai prediksi  kesuksesan  film  menggunakan  algoritma machine  learning  dengan  metode-metode  algoritma yaitu random  forest , G  boost , adaboost classsifier , SVM  dan  KNN.  Penelitian  mereka  menganalisa keluaran  dari  setiap  metode-metode  algoritma kemudian dilakukan perbandingan. Penelitian mereka menggunakan dataset dari IMDb yang terdapat di situs website keagel sejumlah 5043 Film dengan 28 Atribut. Performa  dari  hasil  eksperimen  didapatkan  tingkat akurasi  yang  berbeda-beda  dimana  random  forest  = 61%,  G  boost  =  56  %,  adaboost  classifier=  41  %, SVM= 45 % dan KNN= 44%. Namun, tingkat akurasi dari  hasil  prediksi  mereka  masih  rendah  dan  masih dapat ditingkatkan.
Dalam  [6],  penulis  mengembangkan  algoritma machine  learning  untuk  meprediksi  kesuksesan  film dengan penerapan beberapa model antara lain: support vector  machine(SVM),  k-Nearest  Neighbor  (K-NN) dan Gaussian Naïve Bayaes(GNB) untuk memprediksi kesuksesan  film.  Dataset  yang  digunakan  didalam penelitian ini sejumlah 5000 film dengan pemilihan 11 atribut.  Dari  hasil  eksperimen  didapatkan  tingkat akurasi yaitu SVM= 80.4%, K-NN= 81%, dan GNB= 85.4%. pada penelitian ini disimpulkan bahwa metode GNB  merupakan  algoritma  machine  learning  yang bekerja  lebih  baik. Namun dalam penelitian  ini tidak melibatkan penerapan metode algoritma decision tree.
Dalam [7], peneliti mempresentasikan algoritma ANN,  Naïve  bayes  dan  SVM  untuk  memprediksi kesuksesan  film.  Peneliti  menggunakan  dataset  dari IMdB  dimana  yang  digunakan  dalam  pengujian sebanyak  1500  data  film.  Dari  hasil  eksperimen didapatkan tingkat akurasi dari masing-masing metode yaitu  ANN = 86%, Naïve bayes = 65%, dan SVM = 63%.  Didapatkan  hasil  kesimpulan  bahwa  metode algoritma  ANN  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang paling tinggi dari metode Naïve bayes dan SVM.
Dalam  penelitian  ini  penggunaan  algoritma decision  tree  akan  diterapkan  dengan  mengambil dataset dari IMDb. Dataset yang digunakan berjumlah 5043  data  film.  Dalam  ujicoba  eksperimen  akan menggunakan 28 attribut. Hasil dari eksperimen akan di  bandingkan  dengan  penelitian  dari  Rijul  Dhir  dan Anand Raj.

## 3. METODOLOGI
Tahapan  dari  metodologi  penelitian  yang  akan dilakukan  diantaranya:  pengumpulan  dataset  dari IMDb, dilanjutkan dengan dilakukannya preprocessing data, pengklasifikasian data, dan untuk tahapan terakhir pengujian model, dimana nilai akurasi didapatkan. Diagram proses dari rancangan penelitian prediksi kesuksesan film digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## 3.1. Pengumpulan Dataset
Untuk  dapat  prediksi  skor  pada  website  IMDb secara  efektif,  kami  akan  mencoba  mengidentifikasi atribut-atribut  setiap  dataset  yang  mempengaruhi. Dalam penelitian ini. 5043 Dataset Film IMDb diambil dari situs Kaggle.com. Ini memiliki 28 variabel untuk 5042 film dan 4906 poster film yang menjangkau 100 tahun dan 66 negara. Ada ribuan pemain dan aktris dan 2399 nama sutradara yang berbeda [2].
Dalam dataset  yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  dataset  publik  yang  pernah  dilakukan penelitian sebelumnya oleh Rijul Dhir dan Anand Raj berjumlah  5043  film  dan  dengan  28  atribut  dari https://www.kaggle.com/datasets/carolzhangdc/imdb- 5000-movie-dataset [2]. Detail dataset penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1.  Dataset Penelitian Jenis Data Jumlah Data Film 5043 Atribut 28 Tabel 2.  Jenis Data Atribut No Atribut 1 Color
2 Director_name
3 num_critic_for_reviews
4 duration
5 director_facebook_likes 6 actor_3_facebook_likes
No Atribut 7 actor2_name 8 actor_1_facebook_likes
9 gross
10 genres
11 actor_1_name
12 movie_title
13 num_voted_users
14 cast_total_facebook_likes
15 actor_3_name
16 facenumber_in_poster
17 plot_keywords
18 movie_imdb_link
19 num_user_for_reviews
20 language
21 country
22 content_rating 23 budget
24 title_year
25 actor_2_facebook_likes
26 imdb_score
27 aspect_ratio
28 movie_facebook_likes

## 3.2. Pre-Processing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  yaitu preparation  data  dimana  data  diperbaiki  dengan  cara menghapus data yang tidak digunakan dan data yang bersifat null, juga menghapus 2 atribut yaitu color dan movie  imdb  link,  dan  menghapus  data  yang  duplikat sehingga data yang sudah di preparation menjadi 4695 film dan 26 atribut, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Data setelah Pre-processing Jenis Data Jumlah Data Film 4695 Atribut 26

## 3.3. Klasifikasi Data
Dalam  pengklasfikasian  data  ini  dilakukan perbandingan data setiap atribut dimana data tertinggi di dalam kelasnya yang diambil sebagai bahan prediksi kesuksesan  film  adapun  atribut  yang  pilih  dalam penelitian  yaitu  antara  lain  Bahasa,  Negara,  Title Years,  imdb_score,  movie_title,  content_rating, director_name,  budget,  Gross,  Genre,  actor_1_name yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 3.  Klasifikasi Data
Nilai Atribut Data Atribut Tertinggi 4500 Bahasa bahasa inggris 3568 Negara USA 250 Title Years tahun 2000an 12000 imdb_score 6.9 1.2 movie_title The host 24000 content_rating R (Restricted) 9.3 director_name Frank darabont 1.3 budget 554.793.859 24000 Gross 7 imdb score 209 Genre Drama 5.9 actor_1_name Michael jai white

## 3.4. Pengujian
Dalam  pengujian  data  pada  penelitian  ini,  data yang  berkorelasi  seperti  pada  Gambar  2  akan  di perbaiki.
Gambar 2. Data sebelum perbaikan korelasi
Melihat  bahwa  cast_total_facebook_likes  dan actor_1_facebook_like  sangat  berkorelasi  satu  sama lain.  Baik  aktor2  dan  aktor3  juga  entah  bagaimana berkorelasi  dengan  total.  Jadi  kami  ingin  diubah menjadi  dua  variabel:  actor_1_facebook_likes  dan other_actors_facebook_likes.  Ada  korelasi  tinggi  di antara num_voted_users, num_user_for_reviews,  dan num_critic_for_reviews.  Peneliti  mempertahankan num_voted_users  dan  rasio  num_user_for_reviews dan  num_critic_for_reviews.  Data  sudah  perbaikan korelasi dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Data setelah perbaikan
Sekarang kita dapat melihat tidak ada atribut yang tidak banyak berkorelasi satu sama lain. Decision Tree merupakan  Teknik  yang  paling  terkenal  untuk mewakili  pengklasifikasi  untuk  klasifikasi  data  atau biasa disebut pengklasifikasi pohon keputusan. pohon keputusan  dari  data  yang  dapat  diakses,  seperti pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  dan  statistik, telah dipelajari oleh beberapa akademisi dari berbagai profesi dan latar belakang. Penggunaan pengklasifikasi  pohon  keputusan  telah  disarankan dalam  berbagai  domain,  termasuk  analisis  penyakit medis,  kategorisasi  teks,  klasifikasi  ponsel  cerdas pengguna, gambar, dan banyak lagi. Pohon keputusan melakukan pendekatan dengan sangat rinci mengklasifikasi data [8].
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses prediksi kesuksesan film berdasarkan  dataset  IMDb  ini  dengan  menggunakan data  awal  sebesar  5043  film  dan  28  atribut  setelah dilakukan  preprocessing  data  yaitu  menghapus  data yang memiliki nilai Null, dan menghapus atribut yang tidak masuk dalam pengklasifikasian yaitu color, dan movie  imdb  link,  dan  menghapus  data  yang  duplikat dalam  dataset  sehingga  didapatkan  4737  film  dan  26 atribut.
Setelah itu dilakukan pengelompokkan data pada atribut yang memiliki nilai yang tinggi dalam kelasnya kemudian  nilai  tertinggi  ini  menjadi  acuan  dalam aspek  pembuatan  film  yang  sukses,  untuk  pengujian akurasinya  dilakukan  perbandingan  sebesar  20:  80 sehingga  Evaluasi  model  ini  akan  menghasilkan accuracy, recall, precision, dan F1-Score sebesar 68%, 0.69,  0,57,  dan  0,62  untuk  nilai  confusion  matrixnya dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan  akurasinya  dilihat pada Tabel 4.
Gambar 4. Confusion Matrix
Tabel 4.  Hasil Decision Tree Hasil Akurasi 0.68 precision 0.69 recall 0.57 f1-score 0.62
Ketika membandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [2]  Rijul  Dhir  dan Anand  Raj  dengan  dataset  yang  sama  dengan Algoritma Random  Forest sebagai  algoritma  yang nilai akurasinya sebesar 61% maka pada penelitian ini mengalami peningkatan sebesar 7% dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.  Perbandingan hasil akurasi penelitian
sebelumnya Algoritma Akurasi Random forest 61% Decision Tree 68%
Gambar 5. Perbandingan akurasi dengan penelitian sebelumnya
gambar  5. menggambarkan grafik perbandingan akurasi antara metode Decision Tree (DT) dan Random Forest (RF). Dimana metode DT dari eksperimen yang telah dilakukan mampu meningkatkan tingkat akurasi sebesar 7% dibandingkan dengan metode RF.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan terkait  prediksi  kesuksesan  film  dengan  penerapan algoritma  Decision  Tree.  Dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  metode algoritma DT mengalami peningkatan akurasi sebesar 7 % dari penelitian sebelumnya dengan akurasi  DT  sebesar  68%  dan  RF  sebesar  61%. Kedepan  akan  dilakukan  penelitian  dengan  metode yang berbeda untuk meningkatkan tingkat akurasinya menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Quader,  M.  O.  Gani,  and  Di.  Chaki, “Performance  evaluation  of  seven  machine learning classification techniques for movie box office  success  prediction,”  in 3rd  International Conference  on  Electrical  Information  and Communication  Technology,  EICT  2017 ,  2018, vol.
2018-Janua, pp. 1–6, doi: 10.1109/EICT.2017.8275242.
[2]  R.  Dhir  and  A.  Raj,  “Movie  Success  Prediction using  Machine  Learning  Algorithms  and  their Comparison,”  in ICSCCC 2018 - 1st International  Conference  on  Secure  Cyber Computing and Communications , 2018, pp. 385– 390, doi: 10.1109/ICSCCC.2018.8703320.
[3]  J. Chen and M. Cui, “Analysing Gender Bias in IMDB Films Based on Social Networks,” in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering ,  Apr.  2020,  vol.  806,  no.  1,  doi: 10.1088/1757-899X/806/1/012022.
[4]  I. Ullah, B. Raza, A. K. Malik, M. Imran, S. U. Islam,  and  S.  W.  Kim,  “A  Churn  Prediction Model  Using  Random  Forest:  Analysis  of Machine  Learning  Techniques  for  Churn Prediction  and  Factor Identification  in  Telecom Sector,” IEEE Access , vol. 7, pp. 60134–60149, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2914999.
[5]  T. M. Berhane et al. , “Decision-tree, rule-based, and  random  forest  classification  of  high-
55% 60% 65% 70% Akurasi Decision Tree Random Forest
resolution  multispectral  imagery  for  wetland mapping and inventory,” Remote Sens. , vol. 10, no. 4, Apr. 2018, doi: 10.3390/rs10040580.
[6]  Ankit, M. Lakshmi, K. A. Shastry, A. Sandilya, and  R.  Shekhar,  “A  comparative  analysis  of Machine Learning approaches for Movie Success Prediction,”  in Proceedings  of  the  4th International  Conference  on  IoT  in  Social, Mobile, Analytics and Cloud, ISMAC 2020 , Oct. 2020, pp. 684–689, doi: 10.1109/I- SMAC49090.2020.9243589.
[7]  R. A. Masrury, M. A. A. Saputra, A. Alamsyah, and M. A. S. Primantari, “A comparative study of  Hollywood  movie  successfulness  prediction model,” 2019, doi: 10.1109/ICoICT.2019.8835385.
[8]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, Mar. 2021, doi:
10.38094/jastt20165.