## PENERAPAN LIGHT GRADIENT BOOSTING DALAM PREDIKSI RASIO KLIK TAYANG
Kartika Handayani, Erni
Program Studi Sistem Informasi D3 Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika, Pontianak, Indonesia
kartika.kth@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Prediksi  rasio  klik  tayang  adalah  salah  satu  kriteria  yang  paling  sering  digunakan  untuk  menentukan efektivitas  suatu  iklan.  Dalam  produksi  periklanan,  prediksi  klik  tayang  sangat  berpengaruh  bagi  perusahaan yang  memasang  iklan  tersebut.  Selain  memprediksi  klik  tayang  suatu  iklan,  pemakaian  model  atau  algoritma yang  digunakan  juga  sangat  penting  dalam  menganalisa  klik  tayang  yang  terjadi.  Penelitian  ini  melakukan pengujian  dengan  dataset  social  network  menggunakan  light  gradient  boosting.  Dilakukan  pengujuan resampling  untuk  mengetahui  pengaruh  penggunaan  pada  dataset  social  network  yang  tidak  seimbang.  Hasil pengujian prediksi rasio klik tayang memperoleh hasil terbaik pada nilai accuracy 91.25%, recall   93.10%, precision  84.38%  F1-Score  88.52% dan AUC  0,92 .  Hasil  ini  diperoleh  dari  pengujian  tanpa resampling dan menggunakan resampling ROS.
Kata kunci: iklan, klik tayang, light gradient boosting

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  Rasio  klik  tayang  sangat  penting  dan dianggap sebagai salah satu cerita paling menguntungkan  dalam  domain  pembelajaran  mesin. Dalam  klik  tayang  perlu  diprediksi  dengan  akurat, karena hasil prediksi yang akurat menentukan apakah Rasio klik tayang tersebut tepat diklik atau tidak oleh konsumen  yang  melihat.  Prediksi  Rasio  klik  tayang telah  digunakan  dalam  sejarah  di  setiap  jenis  format iklan  seperti,  mesin  pencari,  iklan  tekstual  dan kontekstual,  iklan  video,  dan  lain-lain.  Peningkatan pesat  jaringan  iklan,  prediksi  rasio  klik  tayang membutuhkan analisis data yang sangat besar [1].
Advertising dikenal  sebagai  iklan  internet  atau pemasaran online ,  dan  merupakan  salah  satu  bisnis yang paling cepat berkembang dan paling menguntungkan[2]  Dataset Social  Network Ads adalah dataset iklan  yang  diperoleh  dari  repositori kumpulan data Kaggle dan merupakan kumpulan data standar [3].
Dalam produksi periklanan, prediksi klik tayang sangat berpengaruh  bagi perusahaan  yang  memasang iklan  tersebut.  Perusahaan  juga  harus  tahu,  apakah iklan tersebut benar-benar dilihat oleh pengguna, atau hanya  sekedar  meng  klik  nya  saja.  Selain memprediksi  klik  tayang  suatu  iklan,  pemakaian model  atau  algoritma  yang  digunakan  juga  sangat penting dalam menganalisa klik tayang yang terjadi.
Pendekatan machine learning memiliki kemampuan  untuk  mengatasi  keterbatasan  tersebut. Pendekatan  ini  telah  dilakukan  dalam  beberapa penelitian sebelumnya dengan membandingan beberapa  metode  seperti support  vector  machine, logistic regression, random forest, dan decission tree [4][1].  Penelitian  sebelumnya  dengan  dataset  yang sama  namun  menggunakan  metode  yang  berbedac dengan  tujuan  membandingkan  beberapa  dataset  dan
metode  yang  berbeda,  belum  menghasilkan  tingkat A U C  yang  optimal  yakni  metode Convolutional Neural Network (CNN) memperoleh nilai AUC yaitu 69% data Avazu, 67% data Avito, 57% data Talking, 65% data Kad dan 64% data Corpon.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini mengusulkan  penerapan machine  learning dalam prediksi  rasio  klik  tayang.  Data  yang  digunakan dalam penelitian memiliki masalah dengan ketidakseimbangan data. Sehingga dilakukan pengujian dengan metode resampling seperti Random Under  Sampling (RUS), Random  Over  Sampling (ROS), Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique (SMOTE), dan SMOTE-Tomek. Penggunaan pendekatan  ketidakseimbangan  kelas  sampling  untuk menguji  pada  dataset  yang  digunakan  dapat memberikan  hasil  performa  yang  lebih  baik  atau tidak.
Penelitian  ini  mengusulkan  model  prediktif Light  Gradient  Boosting dan  diharapakan  dapat menghasilkan accuracy, recall, precision, f-score dan AUC yang  lebih  baik dari penelitian sebelumnya  dan menambah  kontribusi  penelitian  terkait  data  yang digunakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk  mendukung  penelitian  ini,  tinjauan pustaka  atau  kerangka  pemikiran  yang  relevan dibutuhkan  agar  penelitian  ini  berdasarkan  pada sumber  yang  dihasilkan  terstruktur  dan  sesuai  pada intinya, khususnya pada masalah penelitian terkait.

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah  proses  penggalian  untuk kebutuhan informasi atau pengetahuan dalam volume data yang besar. Saat kami menerapkan penambangan data  dalam  volume  data  yang  besar  kemudian
mengungkap pola menarik dan hubungan tersembunyi. Nama alternatifnya adalah penambangan  data  dikenal  sebagai  pengetahuan ekstraksi, Penemuan pengetahuan, Analisis Data/Pola, Analisis data dalam database dll. [5] Data mining bertujuan  untuk  menambah  suatu pengetahuan  dari  data  yang  kita  miliki.  Data  mining merupakan  metode  yang  digunakan  oleh  suatu organisasi untuk mendapatkan sebuah informasi yang berguna  dari  data  mentah  yang  diolah.  Data  mining dibagi menjadi 3 tipe yaitu:
1. Tipe  data  numerik  merupakan  tipe  data  yang diperoleh dengan cara pengukuran.
2. Tipe  data  kategorial  merupakan  tipe  data  yang diperoleh dengan cara klasifikasi atau kategorisasi.
3. Tipe  data  rentang  waktu  merupakan  tipe  data yang  diperoleh  dengan  cara  memperlihatkan beberapa objek yang berbeda.
Menurut [6]serangkaian proses tahapan memiliki tujuh (7) tahapan yaitu :
1. Pembersihan Data ( data cleaning )
Pembersihan data adalah proses untuk menghilangkan  data-data  yang  tidak  relevan. Data-data yang dibuang terkadang dibandingkan terlebih  dahulu  dengan  hipotesa  yang  telah dibuat.  Sehingga  pada  proses  selanjutnya  dapat dengan mudah menemukan hasil yang diinginkan.
2. Integrasi data ( data integration )
Integrasi data merupakan proses dalam menggabungkan  data  dari  beberapa  database kedalam  satu  database  baru.  Tidak  sedikit  data yang dibutuhkan diambil dari  berbagai database atau teks file.
3. Seleksi data ( data selection )
Data yang sudah ada di database seringkali tidak semuanya dibutuhkan,  maka dari  itu dibutuhkan penyeleksian  data  untuk  data  yang  benar-benar dibutuhkan dalam proses selanjutnya.
4. Transformasi data ( data transformation ) Data digabung atau diubah sesuai dengan proses yang  digunakan  dalam  data  mining.  Karena beberapa  format  data  mining  membutuhkan format data yang khusus dalam pemrosesannya.
5. Proses mining Adalah  proses  menggali  data  dari  sebuah database atau kumpulan data untuk memperoleh informasi  yang  tersembunyi  dari  data  yang diolah
6. Evaluasi Pola ( pattern evaluation ) Dalam  proses  ini  adalah  hasil  dari  teknik  data mining  berupa  pola-pola  yang  akan  diuji  pada hipotesa  yang  sudah  dibuat  sebelumnya. Sehingga akan memperoleh kesimpulan- kesimpulan  yang  mendekati  hasil  atau  hipotesa untuk proses selanjutnya.
7. Presentasi pengetahuan ( knowlegde presentation )
Ini  termasuk  dalam  langkah  akhir  dari  data mining dalam tahap ini saatnya untuk mempresentasikan hasil  yang telah dilakukan dengan mengimplementasikan analisis yang didapat. Sehingga akan memperoleh kesimpulan real .

## 2.2. Klik Tayang
Klik  tayang  adalah  jumlah  klik  pada  promosi iklan  yang  diperoleh  tergantung  pada  persentase  klik pengunjung  aktif  diantisipasi  yang  terjadi.  prediksi klik  pada  promosi  iklan  memungkinkan  perusahaan Internet untuk membedakan iklan yang paling relevan untuk  setiap  pengguna  dan  lebih  mengembangkan pengalaman  pengguna.  Lebih  jelasnya,  rasio  klik- tayang  (CTR),  yang  merupakan  proporsi  jumlah  klik dengan jumlah tayangan, mungkin merupakan ukuran utama  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai komersial sebuah iklan [7].
Rasio  klik-tayang  (CTR)  digunakan  untuk memperkirakan  kemungkinan  pengguna  mengklik iklan  atau  produk  yang  ditampilkan  kepada  mereka. Iklan  internet  adalah  pasar  dengan  minat  yang signifikan,  prediksi  rasio  klik-tayang  adalah  teknik utama  periklanan  internet  dan  merupakan  metode penting  untuk  periklanan  online  dan  evaluasi pemasaran [8].

## 2.3. Light Gradient Boosting
Lightgbm  Menggunakan  Peningkatan  Gradien Dalam  Konstruksinya,  Tetapi  GBM  Ringan  Tidak Membagi  Nilai Eigen Satu  Per  Satu,  Sehingga  Perlu Untuk  Menghitung  Manfaat  Pemisahan  Dari  Setiap Nilai Eigen . Algoritma Lightgbm  Pada Model Untuk Meningkatkan  Akurasi  Dan  Ketahanan  Peramalan [9].  Dapat  Menemukan  Nilai Split Yang  Optimal [10].  Jika  Diilustrasikan  Penambahan  Pohon  Pada Lightgbm Adalah Gambar 1.
Gambar 1. Algoritma Lightgbm [11]

## 2.4. Resampling
Teknik  resampling  akan  memanipulasi  kelas distribusi  dengan  memperbaiki  data  latih  sehingga didapatkan  kelas  yang  seimbang.  Terdapat  beberapa teknik resampling antara lain: random over sampling, random  under  sampling,  directed  over  sampling, directed  under  sampling,  kombinasi  dari  over sampling dan under sampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) [12].
2.5. Random Under Sampling (RUS) Teknik RUS secara acak menghilangkan sampel dari kategori massal, hingga mencapai keseimbangan kategori  relatif  [13].  Untuk  pendekatan under- sampling ,  sebagian  besar  contoh  kategori  dibuang
sampai  distribusi  informasi  yang  seimbang  tercapai. Metode  data merchandising ini  diselesaikan  dengan segala cara. Mempertimbangkan kumpulan  informasi dengan  seratus instance kelas  minoritas  dan  1.000 instance kelas  magnitudo,  total  900  kategori  yang mayoritas  akan  dihapus  secara  acak  dalam  teknik RUS.  Di  akhir  proses,  kumpulan  data  akan diseimbangkan  dengan  dua  ratus instance .  kelas halaman  akan  digambarkan  dengan  100 instance , sedangkan minoritas juga akan memiliki 100 [14].
2.6. Random Over Sampling (ROS) Algoritma ROS  secara acak  mereplikasi sampel dari  kelas  minoritas  [13]. Oversampling dapat dilakukan dengan meningkatkan jumlah instance atau sampel  kelas  minoritas  berdasarkan  produksi  contoh baru atau beberapa contoh berulang [15].

## 2.7. Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique

## (SMOTE)
Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique SMOTE  menghasilkan  sampel  buatan  dari  kelas minoritas  dengan  menginterpolasi instance yang  ada yang sangat dekat satu sama lain [13]. Untuk kategori minoritas dalam kumpulan informasi, SMOTE initial memilih instance data  kelas  minoritas  secara  acak. Kemudian, k tetangga terdekat Ma, berkaitan dengan kelas minoritas, ID. Contoh data kedua Mb kemudian dipilih  dari  k  set  tetangga  terdekat.  selama  cara  ini, Ma  dan  Mb  terhubung,  membentuk  fase  garis  di ruang  fitur.  Data  buatan  baru  kemudian  dihasilkan sebagai kombinasi gibbous Ma dan Mb. Prosedur ini terjadi  sampai dataset seimbang  antara  kelas minoritas dan  mayoritas. berkat keefektifan SMOTE, perluasan  dari  banyak  teknik  pengambilan  sampel yang dibuat secara luas [14].

## 2.8. SMOTE-Tomek
SMOTE  dengan  Tomek  Link  menyeimbangkan pengetahuan dan membangun instan kategori tambahan  yang  terpisah  dengan  baik.  selama pendekatan ini, setiap instance data yang menghasilkan  tautan  yang  dibuang  Tomek,  baik  dari kelas  minoritas  atau  mayoritas  [14].  Apakah kumpulan  sampel  a  dan  b  berpasangan  dari  kategori kumpulan  data  yang  sama  sekali  berbeda  sehingga sampel tidak ada c di mana pun d(a, c) < d(a, b) atau d2(b,  c)  <  d(a,  b),  d  adalah  ruang  antara  pasangan sampel.  Setelah  2  sampel  (a  dan  b)  mengetik  TL, masing-masing sampel dihapus [13] .

## 2.9. Evaluasi Model
Model  Evaluasi  yang  bisa  digunakan  untuk mengukur  nilai  optimal  dari  berbagai  parameter  dari setiap  metode,  prediksi  yang  berasal  dari  semua kombinasi  parameter  yang  mungkin  dievaluasi  pada dataset  klasifikasi  digunakan  5  nilai  yaitu: accuracy, precision,  recall,  f1-score dan AUC/ROC. Adapun penjelasan  dan  rumus-rumus  dalam  perhitungannya sebagai berikut [16]. Accuracy
Accuracy adalah  metrik  evaluasi  yang  paling umum digunakan untuk klasifikasi. Namun, untuk masalah  klasifikasi  data  yang  tidak  seimbang, akurasi  mungkin  bukan  pilihan  yang  baik  karena akurasi  sering  kali  memiliki  bias  terhadap  kelas mayoritas [17].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑥 100 ............ (1)
1. Precision Precision adalah  bagian  dari  data  yang  diambil sesuai dengan informasi yang diperlukan [18].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100% .............. (2)
2. Recall Recall adalah  pengumpulan  data  yang  berhasil diambil  dari  bagian  data  yang  relevan  dengan queri [18].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100% ................. (3)
3. AUC/ROC Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristics ) diakui  sebagai  pilihan  paling  rasional  untuk  data yang  tidak  seimbang,  yang  menggambarkan pertukaran  relatif  antara  manfaat  dan  biaya (Fawcett).  Kurva  ROC  dihasilkan  berdasarkan matriks  dasar  dalam machine  learning yang disebut  matriks  kebingungan  adalah  matriks kebingungan dari masalah klasifikasi biner [17]. Rumus menghitung AUC/ROC adalah:
𝐴𝑈𝐶 = 1/2 ∑ (xi + 1 − xi)(yi + 1 − yi) 𝑛 𝑘𝑖=1 ...(4) 4. F-1 Score Menggabungkan precision dan recall menjadi satu  ukuran.  Secara  matematis F-1  score merupakan  rata-rata  harmonik  dari precision dan recall. Untuk  menghitung F-1  score  binary classification [19] . Rumus menghitung F-1 score adalah:
𝐹 − 1 = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛.𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ……… ..(5)

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  gambaran  tahapan  penelitian  yang dilakukan
3.1. Dataset
Social  Network  ads adalah  kumpulan  data  kecil terdiri  dari  400  instance  berbeda  dan  pelanggan dalam  kumpulan  data terdiri  dari  wanita  dengan  usia minimum 18 tahun hingga usia  maksimum 60 tahun. Kumpulan  data  terdiri  dari  pria  dengan  rentang  usia yang  sama  dengan  wanita.  Gaji  di  sana  berkisar antara  15000  hingga  150000.  Variabel  target  biner mengambil nilai (0 atau 1), sementara '0' menyiratkan hasil  negatif  bagi  pelanggan  yang  tidak  membeli produk,  dan  '1'  menunjukkan  hasil  positif.  Kelima fitur  tersebut  dipilih  untuk  memprediksi  jumlah pelanggan  yang  membeli  produk  baru,  variabel signifikan tersebut digunakan untuk prediksi menggunakan classifier [3]. Berikut Tabel 2.2 Atribut dataset Social Network.
Tabel 1. Atribut Dataset Social Network Nama Atribut  Tipe Keterangan User ID Float64 ID konsumen yang melihat atau mengkik iklan Age Int64 usia konsumen Gender Int64 apakah konsumen laki-laki atau perempuan Estimated Salary objek perkiraan gaji konsumen yang melihat atau mengklik Rasio klik tayang Purchased Int64 0 = tidak mengklik iklan dan 1= mengklik iklan Tabel 2. Dataset Social Network User ID Gender Age EstimatedSalary Purchased 15624510 Male 19 19000 0 15810944 Male 35 20000 0 15668575 Female 26 43000 0 15603246 Female 27 57000 0 15804002 Male 19 76000 0 15728773 Male 27 58000 0 15598044 Female 27 84000 0 15694829 Female 32 150000 1 15600575 Male 25 33000 0 15727311 Female 35 65000 0
Data  yang  terdiri  dari  400  data  memiliki  dua label class yaitu tidak mengklik rasio klik tayang dan mengklik rasio klik tayang diantaranya 257 data yang tidak  mengklik  rasio  klik  tayang  dan  143  data  yang mengklik  rasio  klik  tayang.  Berikut  adalah  statistik distribusi kelas dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Distribusi Kelas Dataset Social network Nama Kelas Jumlah Data Tidak mengklik iklan 257 Mengklik iklan 143 3.2. Preprocessing Dilakukan Feature Engineering dalam penelitian ini. Tindakan mengekstraksi fitur dari data mentah  dan  mengubahnya  menjadi  format  yang sesuai  untuk  model  pembelajaran  mesin.  Ini  adalah langkah  penting  dalam  alur  pembelajaran  mesin,
karena  fitur  yang  tepat  dapat  meringankan  kesulitan pemodelan,  dan  oleh  karena  itu  memungkinkan saluran  untuk  menghasilkan  hasil  dengan  kualitas yang lebih tinggi [20].

## 3.3. Split Validation
Tahapan  selanjutnya  melakukan split  validation yang  bermaksud  untuk  melakukan  pembagian  data training dan testing , data training digunakan sebagai data pelatihan untuk pembelajaran model data testing digunakan sebagai data pengujian untuk validasi atau evaluasi  model.  Pada  penelitian  ini  dilakukan split dengan  menggunakan split  percentage sebesar  80:20 yang  merupakan  pembagian  data training sebanyak 80% dan data testing 20%.

## 3.4. Resampling
Setelah  melihat  statistik  dari  distribusi  kelas data  yang  tidak  seimbang,  penulis  selanjutnya melakukan eksperimen dengan menambahkan resampling. Dilakukan pembandingan antara Random Under  Sampling (RUS), Random  Over  Sampling (ROS), Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique (SMOTE), dan SMOTE-Tomek.

## 3.5. Evaluasi Model
Evaluasi  model  digunakan  untuk  mengetahui kinerja  dari  hasil  uji  model  algoritma  LightGBM dengan resampling. Digunakan Accuracy , Precision , Recall ,  AUC  dam  F1-Score  untuk  mengevaluasi kinerja model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Statistika Dataset
Penelitian  ini  membahas  tentang  prediksi  rasio klik tayang pada iklan internet atau pemasaran online . Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  data  publik  di Kaggle. Dataset social network yang memiliki 5 fitur dengan  jumlah  400 instance .  Untuk  mengetahui statistika  deskriptif  dataset social  network akan dijelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Statistika Dataset Social Network
User ID Gender Age Estimate d Salary Purc hased count 400.00 400.00 400.00 400.00 400.00 mean 15691539.76 0.49 37.66 69742.50 0.36 std 71658.32 0.50 10.48 34096.96 0.48 min 15566689.00 0.00 18.00 15000.00 0.00 25% 15626763.75 0.00 29.75 43000.00 0.00 50% 15694341.50 0.00 37.00 70000.00 0.00 75% 15750363.00 1.00 46.00 88000.00 1.00 max 15815236.00 1.00 60.00 150000.00 1.00
Statitik deskriptif dari  set data tersebut, Tabel 4 memberikan  informasi  pada  kolom count dapat dilihat  jumlah  data  yang  digunakan  pada  penelitian ini, jumlah total data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  sebanyak  400 instance , mean adalah  nilai tengah  dari  atribut,  std  adalah  standard  deviasi  atau simpangan  dari  dataset, min adalah  nilai  paling  kecil
dari  dataset,  25%,  50%,  75%  menginformasikan bahwa  jumlah  dataset  pada  quartil  1,  quartil  2  dan quartil 3 dan nilai max adalah nilai paling tinggi  dari dataset  penelitian. Sedangkan distribusi kelas dataset social network Gambar 3.
Gambar 3. Distribusi Kelas Dataset Social Network
Berdasarkan  distribusi  kelas  pada  Gambar  5 dapat  dilihat  bahwa  terjadinya imbalance pada  kelas jumlah  pelanggan  yang  tidak  mengklik  (0) rasio klik tayang  sebanyak  257  dan  yang  mengklik  (1)  rasio klik tayang sebanyak 143.

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing yang  dilakukan  dalam  penelitian ada  beberapa  tahapan  diantaranya  menghapus  atribut yang  tidak  dibutuhkan,  penambahan  atribut  yang baru, feature engineering dan feature correlation.

## 4.3. Feature Engineering
Dilakukan  transformasi  data  pada  fitur Gender . Berikut  data  contoh  data  sebelum  dilakukan transformasi  data  pada  Tabel  5  dan  pada  Tabel  6 setelah dilakukan trasformasi.
Tabel 5.  Fitur Gender
Gender male male female female male Tabel 6. Fitur Gender Setelah Transformasi Gender 1 1 0 0 1 4.4. Feature Corelation
Gambar 4. Feature Correlation
Berdasarkan feature correlation pada data social network diatas  dapat  dilihat  korelasi  yang  paling tinggi  dengan class  Purchased adalah  atribut  atau feature  Age dengan  nilai  korelasi  0.62  sedangkan korelasi  yang  paling  rendah  dengan  class Purchased adalah  atribut  atau feature  gender dengan  nilai korelasi  -0.042.  Dimana  ketika  nilai  korelasi mendekati  angka  1  maka  hubungan  antar  atribut sangat tinggi

## 4.5. Hasil Eksperimen dan Analisis
Setelah  dilakukan  tahapan  penelitian,  berikut hasil dari pengujian dengan Light Gradient Boosting : Tabel 7. Hasil Pengujian Metode Accuracy Recall Precision F1- Score Tanpa Resampling 91.25% 93.10% 84.38% 88.52% ROS 91.25% 93.10% 84.38% 88.52% SMOTE 90% 89.66% 83.87% 86.67% RUS 90% 89.66% 83.87% 86.67% SMOTE- Tomek 85% 86.20% 75.75% 80.64%
Berdasarkan hasil pengujian hasil tanpa menggunakan  metode  resampling  sama  dengan  hasil menggunakan metode resampling ROS. Dengan hasil accuracy 91.25%, recall 93.10%,  precision  84.38% dan  F1-Score  88.52%.  Sedangkan  hasil  AUC  pada tabel 9.
Tabel 8. Hasil AUC Metode AUC Tanpa Resampling 0,92 ROS 0,92 SMOTE 0,90 RUS 0,90 SMOTE-Tomek 0,85
Berdasarkan  hasil  pengujian,  AUC  tanpa menggunakan  metode  resampling  sama  dengan  hasil menggunakan  metode  resampling  ROS  sebesar  0,92. Hasil ini termasuk dalam excellent classification.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa dalam prediksi rasio klik tayang menggunakan dataset  sosial  network menggunakan light  gradient boosting , memperoleh hasil terbaik accuracy 91.25%,
recall 93.10%, precision 84.38% F1-Score 88.52% dan AUC 0,92.  Hasil  ini  diperoleh  dari  pengujian tanpa resampling dan menggunakan resampling ROS. Penggunaan  resamping  dalam  pengujian dataset sosial  network menggunakan light  gradient  boosting tidak menghasilkan performa yang berbeda. Sehingga penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan perbandingan metode lain dan melakukan
prerocessing data  yang  belum  dilakukan  pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Saraswathi,  V.  Krishnamurthy,  D.  Venkata Vara  Prasad,  R.  K.  Tarun,  S.  Abhinav,  and  D. Rushitaa,  “Machine  learning  based  ad-click prediction  system,” Int.  J.  Eng.  Adv.  Technol. , vol.  8,  no.  6,  pp.  3646–3648,  2019,  doi: 10.35940/ijeat.F9366.088619.
[2]  Y. Xie, D. Jiang, X. Wang, and R. Xu, “Robust transfer  integrated locally kernel embedding  for click-through  rate  prediction,” Inf.  Sci.  (Ny). , vol. 491, pp. 190–203, 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.04.006.
[3]  P.  Saha,  “Performance  analysis  of  the  Machine Learning  Classifiers  to  predict the  behaviour  of the  customers,  when  a  new  product  is  launched in  the  market,”  vol.  5,  no.  3,  pp.  1907–1911, 2019.
[4]  J.  Mahindra  Bagul  and  T.  B.  Kute,  “Ad-Click Prediction using Prediction Algorithm: Machine Learning Approach,” Int. Res. J. Eng. Technol. , 2020.
[5]  K. K. Pandey and D. Shukla, “Challenges of big data  to  big  data  mining  with  their  processing framework,” Proc.  -  2018  8th  Int.  Conf. Commun.  Syst.  Netw.  Technol.  CSNT  2018 ,  pp. 89–94, 2018,
doi: 10.1109/CSNT.2018.8820282.
[6]  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.
[7]  B. Xia, X. Wang, T. Yamasaki, K. Aizawa, and H. Seshime, “Deep neural  network-based click- through  rate  prediction  using  multimodal features of  online  banners,” Proc.  -  2019  IEEE 5th  Int.  Conf.  Multimed.  Big  Data,  BigMM 2019 , pp. 162–170,
2019,
doi:
10.1109/BigMM.2019.00-29.
[8]  D. Jiang, R. Xu, X. Xu, and Y. Xie, “Multi-view feature transfer for click-through rate prediction,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  546,  pp.  961– 976, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2020.09.005.
[9]  Y. Ju, G. Sun, Q. Chen, M. Zhang, H. Zhu, and M.  U.  Rehman,  “A  model  combining convolutional  neural  network  and  lightgbm algorithm  for  ultra-short-term  wind  power forecasting,” IEEE  Access ,  vol.  7,  no.  c,  pp. 28309–28318, 2019,
doi:
10.1109/ACCESS.2019.2901920.
[10]  Y.  Su,  “Prediction  of  air  quality  based  on
Gradient  Boosting  Machine  Method,” Proc.  - 2020  Int.  Conf.  Big  Data  Informatiz.  Educ. ICBDIE  2020 ,  pp.  395–397,  2020,  doi: 10.1109/ICBDIE50010.2020.00099.
[11]  S.  P.  Singh,  P.  Singh,  and  A.  Mishra, “Predicting Potential Applicants for any Private College  using  LightGBM,” 2020  Int.  Conf. Innov. Trends Inf. Technol. ICITIIT 2020 , 2020, doi: 10.1109/ICITIIT49094.2020.9071525.
[12]  H. Hudori, “Resampling Neural Network Untuk Penanganan  Class  Imbalance  Pada  Prediksi Klaim  Asuransi,” Teknois    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. dan Sains , vol. 10, no. 1, pp. 57–64, 2020, doi: 10.36350/jbs.v10i1.78.
[13]  E. Rendón, R. Alejo, C. Castorena, F. J. Isidro- Ortega,  and  E.  E.  Granda-Gutiérrez,  “Data sampling  methods  to  dealwith  the  big  data multi-class  imbalance problem,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 4, 2020, doi: 10.3390/app10041276.
[14]  M.  Dorn et  al. ,  “Comparison  of  machine learning  techniques  to  handle  imbalanced COVID-19  CBC  datasets,” PeerJ  Comput.  Sci. , vol. 7, p. e670, 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.670.
[15]  R.  Mohammed,  J.  Rawashdeh,  and  M. Abdullah, “Machine Learning with
Oversampling  and  Undersampling  Techniques: Overview  Study  and  Experimental  Results,” 2020  11th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Syst.  ICICS 2020 ,  no.  May,  pp.  243–248,  2020,  doi: 10.1109/ICICS49469.2020.239556.
[16]  N. W. Wardani, “Penerapan Data Mining Dalam Analytic CRM (Studi Kasus: Prediksi Penlanggan  Churn  di  Perusahaan  Retail  dengan Algoritma Naive Bayes Berdasarkan
Segmentasi Pelanggan),” Yayasan Kita Menulis , 2020.
[17]  G.  Haixiang,  L.  Yijing,  L.  Yanan,  L.  Xiao,  and L.  Jinling,  “BPSO-Adaboost-KNN  ensemble learning  algorithm  for  multi-class  imbalanced data classification,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 49, pp.
176–193, 2016, doi: 10.1016/j.engappai.2015.09.011.
[18]  H. M. Nawawi, S. Rahayu, J. J. Purnama, and S. I. Komputer, “Algoritma c4.5 untuk memprediksi  pengambilan  keputusan  memilih deposito  berjangka,”  vol.  16,  no.  1,  pp.  65–72, 2019.
[19]  J. Mohajon, “Confusion Matrix  for Your Multi- Class  Machine  Learning  Model,” Towar.  data Sci. , 2020.
[20]  A.  Zheng  and  A.  Casari,  “Feature  Engineering for Mchine Learning,” Reilly Media,
Gravenstein Highw. North, Sebastopol. , 2018.