## PREDIKSI KESUKSESAN FILM INDONESIA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Hanna Athaya Rohim, Ibnu Topan Adib Amrulloh, Ratna Mufidah Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Tim., Kabupaten Karawang, Jawa Barat 2010631170077@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Industri film merupakan industri besar yang memiliki pengaruh signifikan  terhadap sebuah negara karena besarnya  nilai  ekonomi  yang  berputar  didalamnya.  Namun  ketidakpastian  sukses  atau  tidaknya  sebuah  film menjadikan industri film memiliki resiko yang tinggi. Prediksi kesuksesan film menjadi sesuatu yang dibutuhkan agar dapat mengurangi resiko kerugian yang ditimbulkan. Artikel ini bertujuan untuk memprediksi kesuksesan film Indonesia, dengan parameter kesuksesan berdasarkan jumlah tiket film yang terjual. Dengan menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan,  dibuat  model  prediksi  yang  mengklasifikasikan  film  ke  dalam  2  kategori,  yaitu “ success ”  dan  “ not  success ”.  Data  yang  digunakan  berjumlah  719  judul  film  Indonesia  dengan  7  atribut didalamnya. Dari hasil penelitian yang dilakukan, menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi sebesar 80,28%.
Kata kunci :  Jaringan Syarat Tiruan, Prediksi, Film, Sukses, Industri Film, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Industri  film  saat  ini  merupakan  industri  yang sangat  besar  karena  memiliki  nilai  ekonomi  yang tinggi  dan  menjadi  sektor  besar  untuk  investasi  [1]. Industri  film  sebagai  bagian  dari  ekonomi  kreatif menjadi  penyumbang  dalam  Produk  Domestik  Bruto (PDB)  RI.  Menurut  penelitian Oxford  Economics , dengan mempertimbangkan   transaksi   langsung   dan tidak   langsung   yang   ditimbulkan, total kontribusi ekonomi  Industri  film  dan  televisi  terhadap  PDB  di Indonesia pada 2010 mencapai USD 2,98 miliar  atau 0,43  persen  dari  seluruh  PDB  nasional. Industri film merupakan salah satu sektor ekonomi potensial, yang perlu mendapatkan perhatian dan dukungan. Perkembangan industri film di Indonesia secara tidak langsung dapat memberikan kontribusi bagi perekonomian  negara  dan  menciptakan  lapangan pekerjaan. Industri Film saat ini dan kedepannya akan terus berkembang [2].
Namun  demikian,  ketidakpastian  sukses  atau tidaknya  sebuah  film  membuat  industri  ini  sangat beresiko  [3].  Oleh  karena  itu,  prediksi  kesuksesan suatu  film  sangat  membantu  pihak  –  pihak  yang terlibat  dalam  industri  film,  seperti  rumah  produksi film  dan  investor,  agar  dapat  mengurangi  resiko kerugian  yang  didapat.  Jika  seseorang  dapat menggunakan komputer untuk memprediksi seberapa sukses  sebuah  film,  bahkan  sebelum  perilisannya, maka  hal  tersebut  akan  sangat  berguna  bagi  pihak- pihak dalam industri film [4].
Definisi  dari  kesuksesan  sebuah  film  sendiri bersifat  relatif.  Beberapa  film  dikatakan  sukses  jika memiliki  rating,  ulasan  dan  popularitas  yang  baik, sedangkan  dari  sisi  bisnis  film  dikatakan  sukses  jika memiliki  pendapatan  yang  besar  dan  jumlah  tiket terjual  di  bioskop  yang  tinggi.  Dalam  penelitian  ini, penulis  mendefinisikan  kesuksesan  film  berdasarkan jumlah  tiket  terjual  di  bioskop,  dimana  jumlah  tiket terjual di bioskop dapat merepresentasikan banyaknya
pendapatan yang diperoleh dari sebuah film. Sulitnya mengetahui estimasi dari pendapatan maupun jumlah tiket  terjual  dari  sebuah  film  di  bioskop  menjadi tantangan tersendiri. Namun prediksi kesuksesan film berdasarkan  jumlah  tiket  terjual  akan  sangat  berguna untuk  mengurangi  resiko  yang  dihadapi  oleh  pihak decision  makers seperti  produser,  distributor  dan investor. Pada penelitian ini, kami menentukan faktor apa saja yang mempengaruhi  kesuksesan sebuah film dan mengusulkan model prediksinya. Dengan cara ini, pihak decision  makers dapat  mengetahui  komposisi yang  tepat  untuk  atribut-atribut  dalam  produksi  film seperti  penulis,  sutradara,  rumah  produksi  film  dan genre film.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian pertama yang berjudul “ Performance Evaluation of Seven Machine Learning  Classification Techniques for Movie Box Office Success Prediction ” yang  dilakukan  oleh  [6].  Dalam  penelitiannya, dilakukan  perbandingan  tujuh  metode  machine learning  untuk  memprediksi  kesuksesan  film Box Office .  Beberapa  metode  learning  yang  digunakan diantaranya Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression , Multilayer  Perceptron  Neural  Network , Gaussian  Naive Bayes , Random Forest , AdaBoost dan Stochastic Gradient Descent (SGD). Ketujuh metode tersebut  digunakan  untuk  memprediksi  perkiraan pendapatan bersih dari sebuah film dengan menggunakan  data  historikal  film,  yang  didapatkan dari  berbagai  sumber  yang  berbeda,  seperti  IMDb, Rotten Tomatoes, Box Office, Mojo dan Meta Critic. Dari hasil percobaan keujuh metode machine learning tersebut,  didapatkan  bahwa Multilayer  perceptron neural  network ,  memberikan  hasil  performance terbaik  dibanding  metode  lainnya,  dengan  tingkat akurasi sebesar 58.53%.
Penelitian kedua dilakukan oleh  [7] dengan judul “ Bollywood Movie Success Prediction using Machine
Learning Algorithms ”. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh  banyaknya  uang  yang  berputar  dalam  film Bollywood ,  sehingga  diperlukan  prediksi  kesuksesan film  tersebut  sebelum  rilisagar  pihak-pihak  dalam pembuatan film mendapatkan profit yang sesuai. Dari data  film  Bollywood  yang  terkumpul,  dilakukan klasifikasi  tingkat  kesuksesan  film  menjadi  sembilan kelas.  Beberapa  algoritma  machine  learning  yang digunakan  adalah Linear  Regression,  Polynomial Regression,  Logistic  Regression,  Artificial  Neural Network (ANN), K  Nearest  Neighbors (KNN), Random  Forest,  Decision  Tree ,  SVM  dan Naïve Bayes .  Dari  hasil  penelitian  disimpulkan  bahwa beberapa  teknik  sseperti Linear  Regression,  Logistic Regression dan Naïve  Bayes lebih  cocok  digunakan dalam pengenalan pola simple dalam data, sedangkan teknik lainnya seperti ANN dan Random forest lebih baik  digunakan  dalam  identifikasi  pola  yang  lebih kompleksdalam data. Dari hasil percobaan, didapatkan bahwa  ANN  memiliki  performa  yang  lebih  baik sebagai  teknik  regresi  dibanding  algoritma  lainnya dengan akurasi sebesar 50%, sedangkan KNN menjadi teknik terbaik dalam klasifikasi dengan akurasi sebesar 49,33%  dengan  nilai  precision  dan  F1-Skor    yang signifikan lebih besar dibanding teknik lainnya.
Penelitian  selanjutnya  yang  diambil  dari  jurnal [3], yang berjudul “ A Comparative Study of Hollywood Movie  Successfulness  Prediction  Model ”.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  performa algoritma    dalam  memprediksi  kesuksesan  film Hollywood  sebelum  perilisannya.  Algoritma  yang digunakan  diantaranya Artificial  Neural  Network , Naïve  Bayes and Support  Vector  Machine. Dengan menggunakan  data  yang  berasal  dari  IMDB  dan beberapa  atribut  data  yang  digunakan  seperti  genre, aktor, produser, budget, pendapatan kotor dan MPAA rating,  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  bahwa algoritma Artificial Neural  Network memilihi tingkat akurasi  sebesar  80%,  yang  lebih  tinggi  dari  kedua algoritma lainnya.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya, dapat  diketahui  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  dapat menghasilkan prediksi kesuksesan sebuah film dengan akurasi  yang  yang  cukup  baik.  Jaringan  saraf  tiruan adalah  model  komputasi  yang  prinsip  kerjanya dikembangkan  dari  jaringan  syaraf  biologis  yang membentuk  struktur  otak  manusia  untuk  mengatasi berbagai masalah analisis dan pemrosesan data. Salah satu  karakteristik  utama  yang  membedakan  jaringan saraf tiruan dari algoritma lainnya adalah kemampuannya untuk belajar dari data dan mengenali pola-pola kompleks dalam data. Hal tersebut membuat jaringan saraf tiruan sangat efektif dalam pemrosesan dan pengenalan pola yang mendalam. Oleh karena itu, penulis  mengusulkan  prediksi  kesuksesan  film Indonesia menggunakan jaringan saraf tiruan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah metodologi data mining CRISP- DM  sebagai  metode  umum  dalam  bisnis  dan penelitian.  Metodologi  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan,  antara  lain Business  Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modelling , Evaluation dan Deployment . Diagram Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3.1. Business Understanding
Tahapan  pertama yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah memahami tujuan dan kebutuhan bisnis  yang  ingin  dicapai  guna  mendefinisikan masalah  dalam  penelitian  dan  kemudian  menentukan rencana dan strategi  untuk mencapai tujuan penelitian tersebut.

## 3.2. Data Understanding.
Tahapan ini diawali dengan mengumpulkan data, mendeskripsikan data dan mengevaluasi kualitas data. Keterbatasan  data-data  film  Indonesia  membuat peneliti  melakukan  pengumpulan  data  melalui berbagai sumber di internet, seperti filmindonesia.or.id,  imdb.com,  themoviedb.org  dan wikipedia.  Pengumpulan  data  dilakukan  di  bawah pengawasan  pihak  produser  film  serta  wawancara dengan  pihak  –  pihak  dalam  industri  film  yang kompeten dalam bidangnya di PT. Sinemart Indonesia. Data  film  yang  dikumpulkan  merupakan  data  film selama  10  tahun  terakhir  yang  berisi  7  atribut  untuk 719  judul  film.  Atribut  yang  terdapat  dalam  dataset antara  lain  judul  film,  tanggal  perilisan,  genre  film, penulis, sutradara, jumlah tiket yang terjual dan rumah produksi film. Terdapat 355 nilai unik untuk penulis, 315  nilai  unik  untuk  sutradara,  354  rumah  produksi film serta 24  genre film. Adapun deskripsi dari atribut dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Penelitian Atribut Tipe Deskripsi Judul Film String Judul dari film Tanggal Date Tanggal perilisan film di bioskop
Atribut Tipe Deskripsi Genre String Genre dari film Penulis String Nama penulis cerita dari film Sutradara String Nama sutradara dari film Jumlah tiket terjual Integer Banyaknya tiket terjual dari film di bioskop
3.3. Data Preparation
Data preparation dalam penelitian ini antara lain melakukan  pembersihan  data  ( data  cleansing ), pemilihan  data  dan  atribut  ( data  selection ), pengelompokan  data  dan  transformasi  data  ( data transform ).  Pembersihan  data  dilakukan  dengan menangani missing value , data duplikasi dan nilai yang tidak valid serta koreksi kesalahan ketik, pengelompokan  data  dan  trasnformasi  data.  Dalam proses  pengelompokan  data,  data  target  yang digunakan  adalah  kolom  jumlah  tiket  terjual,  yang sebelumnya  berbentuk  numerikal,  dikelompokan menjadi  2  kategori  yaitu  ‘ succes ’  dan  ‘ not  succes’ . Tabel 5 mendeskripsikan pengelompokan data target.
Tabel 2. Pengelompokan Data Target Kategori Jumlah Tiket Succes >300.000 Not Succes <300.000 Tahap terakhir yang dilakukan adalah transformasi data. Transformasi data dilakukan untuk mengubah  data  berbentuk string/text menjadi  bentuk numerical , yang dilakukan menggunakan proses One- Hot Encoding , dengan library scikit-learn . Pemilihan penggunaan One-Hot-Encoding berdasarkan pertimbangan pada data yang dimiliki tidak memiliki urutan atau tingkatan tertentu. Salah satu atribut yang dilakukan  transformasi  yaitu  genre.  Data  genre  yang sebelumnya berbentuk string seperti Tabel 2 dilakukan transformasi hingga menjadi bentuk numerikal seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Atribut Genre Horror Action Romance Tabel 4. Hasil Transformasi Data Atribut. Horror Action Romance 1 0 0 0 1 0 0 0 1
3.4. Modelling (Pemodelan)
Dalam penelitian ini, data film akan diklasifikasikan menjadi 2 kelas output yang berbeda yaitu ‘ succes ’ dan ‘ not succes ’. Untuk mengklasifikasikan  film  menjadi  2  kelas  tersebut penulis  menggunakan  model  jaringan  saraf  tiruan. Dalam  membentuk  model  yang  robust,  digunakan
konstruksi base model dengan arsitektur seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Base Model
Base model dilatih dengan data train menggunakan  fungsi loss  binary  crossentropy dan optimizer stochastic  gradient  decent .  Setelah  tahap pelatihan, parameter tuning dilakukan untuk meningkatkan  performa.  Parameter  tuning  yang dilakukan  antara  lain  dengan  mengubah  arsitektur model,  mengubah learning  rate dari  optimizer  dan menambahkan parameter regularization untuk mengurangi overfitting pada  model.  Pada  tahap parameter tuning ini, digunakan dua arsitektur model yang  berbeda.  Perbandingan parameter  tuning yang telah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter Tuning
N o. Arsite ktur Epo ch Optim izer Lear ning Rate Aku rasi Vali dasi Akur asi 1 Arsite ktur 1 80 SGD 7× 10 (−4) 0,75 0,75 2 Arsite ktur 70 SGD 1 × 10 (−6) 0,80 28 0,72 3 Arsite ktur 2 70 Adam 1 × 10 (−6) 0,88 0,75
Pada  arsitektur  pertama,  digunakan epoch sebesar  80,  jenis optimizer SGD,  dan learning  rate 7× 10 (−4) dihasilkan  akurasi  sebesar  70%.  Pada arsitektur  kedua  dilakukan  dua  percobaan,  dimana pada  percobaan  pertama  digunakan epoch 70,  jenis optimizer SGD,  dan learning  rate 1× 10 (−6) , dihasilkan akurasi sebesar 80,28% dan validasi akurasi sebesar  72%.  Sedangkan  pada  percobaan  kedua, dengan arsitektur yang sama, epoch 70, jenis optimizer
Adam  dan learning  rate 1× 10 (−6) dihasilkan  akurasi sebesar  88%  dan  validasi  akurasi  75%.    Dari  hasil percobaan yang dilakukan, percobaan kedua jelas pada arsitektur  kedua  jelas  menunjukan  peningkatan  hasil akurasi dari percobaan lainnya.

## 3.5. Evaluation
Setelah  performa  model  dinilai  cukup  baik, model  yang  telah  dibuat  diuji  menggunakan  data testing  untuk  mengetahui  apakah  model  dapat beradaptasi  dengan  data  yang  belum  pernah  dilihat oleh model sebelumnya. Metrik yang digunakan dalam menguji  performa  model  untuk  data  testing  adalah metrik akurasi. Persamaan (1) menunjukan rumus dari perhitungan  akurasi,  dimana  TP  ( True  Positive )  dan TN  ( True  Negative )  adalah  jumlah  data  testing  yang diprediksi  dengan  benar,  sedangkan  FP  ( False Positive ) dan FN ( False Negative ) adalah jumlah data testing yang diprediksi dengan salah.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1)

## 3.6. Deployment
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  penulisan  dan publikasi artikel jurnal guna keperluan studi dan bahan referensi bagi peneliti selanjutnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisa Data
Analisis  data  merupakan  proses  mengolah  dan mengambil  informfasi  yang  terkandung  dalam kumpulan  data.  Tahapan  ini  dapat  membantu  dalam mengetahui data dengan jumlah tiket terjual terbanyak dalam  atribut  genre,  penulis,  sutradara  ataupun production  house.  Data  dengan  jumlah  tiket  terjual terbanyak  selanjutnya  akan  kita  sebut  ”Top”.  Untuk atribut  genre,  beberapa  genre  film  dengan  jumlah penjualan tiket terbanyak adalah horror, drama, drama romance  dan  komedi.  Top  genre  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 3. Top Genre
Untuk  atribut  penulis,  terdapat  beberapa  nama penulis dengan jumlah tiket terjual terbanyak, seperti Lele  laila,  Alim  sudio  dan  Joko  anwar.  Top  Penulis dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 4. Genre Penulis
Selanjutnya  pada  gambar  7  menunjukan  “Top Sutradara”, dimana terdapat beberapa nama sutradara dengan  jumlah  penjualan  tiket  film,  antara  lain  Awi suryadi, Anggy umbara dan Fajar bustomi.
Gambar 5. Top Sutradara
Pada  atribut production  house ,  rumah  produksi film  yang  menghasilkan  film-film  dengan  penjualan tiket  terbanyak  adalah  MD  Pictures,  Falcon  Pictures dan  Starvision  Plus. Top  Production  House  dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 6. Top Production House

## 4.2. Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan
Base  model  yang  telah  dibuat  kemudian  dilatih sebanyak  80 epoch dengan  menggunkan  fungsi loss binary crossentropy dan optimizer stochastic gradient decent . dan untuk setiap epoch akan dihitung loss dan accuracy dari  model. Dalam  proses  pelatihan, dilakukan  banyak  percobaan  untuk  mendapatkan model yang robust . Oleh karena itu, parameter tuning dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  dan  akurasi model  terhadap  output  yang  dihasilkan. Parameter Tuning yang dilakukan meliputi modifikasi arsitektur model dasar, mengubah learning rate pada optimizer , serta  penambahan layer  dropout dan  parameter
regularisasi guna mengurangi overfitting pada model. Setelah  dilakukan parameter  tuning ,  dihasilkan arsitektur model seperti pada Gambar 9.
Gambar 7. Arsitektur Hasil Parameter Tuning
Dari  arsitektur  model  yang  telah  dihsailkan, dilakukan proses pelatihan. Setiap iterasi dalam proses pelatihan model, menghasilkan tingkatan akurasi yang berbeda. Hasil akurasi dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 8. Hasil Akurasi Pelatihan Model.
Pada awalnya, model mengalami kesulitan dalam mengenali  pola-pola  pada  data train .  Akurasi  rendah dan loss yang  tinggi  mengindikasikan  masalah  ini. Namun,  seiring  berjalannya epoch ,  penulis  melihat perbaikan  yang signifikan. Akurasi meningkat secara konsisten  sementara loss juga  terus  menurun, menunjukkan  bahwa  model  mulai  memahami  pola- pola yang lebih kompleks.
Salah  satu  aspek  menarik  dalam  analisis  ini adalah konvergensi antara akurasi dan loss . Meskipun
fluktuasi  awal  pada  data validation ,  konvergensi tersebut menunjukkan bahwa model mampu melakukan  generalisasi  dengan  baik.  Hal  ini  penting karena  menunjukkan  bahwa  model  tidak  hanya menghafal  data train ,  tetapi  juga  mampu  mengenali pola pada data baru.

## 4.3. Hasil Klasifikasi
Setelah  model  diperoleh,  dilakukan  proses evaluasi model dengan menghitung akurasi, precision , recall dan F1-Score .  Adapun  hasil  evaluasi  tersebut dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 6. Hasil Akurasi Jaringan Saraf Tiruan Hasil Akurasi 0,8028 Precision 0,8384 Recall 1,026 F1-Score 0,9163

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Prediksi  kesuksesan  film  Indonesia  sangat penting  untuk  dilakukan  agar  dapat  membantu pengambilan  keputusan  bagi  pihak  produksi  film dalam menentukan film seperti apa dan siapa saja yang akan dilibatkan dalam proses produksinya. Kesuksesan  film  Indonesia  dipengaruhi  oleh  banyak faktor, seperti genre, penulis, sutradara hingga rumah produksi  film.  Terdapat  pola  dari  faktor  -  faktor kesuksesan  film  tersebut  dimana  film  lebih  mudah sukses  pada  beberapa  genre,  nama  penulis,  sutradara dan rumah produksi film saja.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  model  jaringan saraf  tiruan  cukup  baik  dalam  melakukan  prediksi kesuksesan  film  Indonesia,  dengan  menghasilkan akurasi  sebesar  80,28%.  Model  jaringan  saraf  tiruan mampu  mengenali  pola  kompleks  dalam  data  baru. Untuk  penelitian  selanjutnya,  akan  lebih  baik  jika menggunakan  lebih  banyak  fitur  dalam  data,  seperti aktor  utama  dalam  film,  budget  atau  pun  tanggapan penonton terhadap trailer/poster film di sosial media. Dengan  memperbanyak  fitur  yang  digunakan,  akan dihasilkan informasi mengenai faktor – faktor apa saja yang mempengaruhi kesuksesan film Indonesia secara lebih dalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ankit, M. Lakshmi, K. A. Shastry, A. Sandilya, and  R.  Shekhar,  “A  comparative  analysis  of Machine Learning approaches for Movie Success Prediction,” Proc. 4th Int. Conf. IoT Soc. Mobile, Anal.  Cloud,  ISMAC  2020 ,  pp.  684–689,  Oct. 2020, doi:
10.1109/I-
SMAC49090.2020.9243589.
[2]  D.  Ariatmanto  and  M.  I.  Arief,  “PREDIKSI PELUANG  KESUKSESAN  FILM  DALAM PRA PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/carolzhangdc/i
mdb-
[3]  R. A. Masrury, M. A. A. Saputra, A. Alamsyah, and M. A. S. Primantari, “A Comparative Study of  Hollywood  Movie  Succesfulness  Prediction Model,” Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , p. 1, 2019.
[4]  R.  Dhir  and  A.  Raj,  “Movie  Succes  Prediction using  Machine  Learning  Algorithms  and  their Comparison,” ICSCCC  2018    Int.  Conf.  Secur. Cyber  Comput.  Commun.    December  15-17, 2018 , pp. 385–390, 2018.
[5]  V.  R.  Prasetyo,  M.  Mercifia,  A.  Averina,  L. Sunyoto,  and  Budiarjo,  “PREDIKSI  RATING FILM  PADA  WEBSITE  IMDB,” Netw.  Eng. Res. Oper. , vol. 7, 2022.
[6]  N.  Quader,  M.  O.  Gani,  and  D.  Chaki, “Performance  Evaluation  of  Seve  Machine Learning  Classification  Techniques  for  Mivie Box Office Succes Prediction,” Int. Conf. Electr. Inf. Commun. Technol. , vol. 3, pp. 7–9, 2017.
[7]  A.  Kanitkar,  “Bollywood  Movie  Success Prediction using Machine Learning Algorithms,” IEEE  Third  Int.  Conf.  Circuits,  Control. Commun. Comput. , 2018.
[8]  N. Quader, M. O. Gani, D. Chaki, and M. H. Ali, “A machine learning approach to predict movie box-office success,” 20th Int. Conf. Comput. Inf. Technol.  ICCIT  2017 ,  pp.  1–7,  2018,  doi: 10.1109/ICCITECHN.2017.8281839.
[9]  V.  Subramaniyaswamy,  M.  V.  Vaibhav,  R.  V.
Prasad,  and  R.  Logesh,  “Predicting  movie  box office  success  using  multiple  regression  and SVM,” Proc.  Int.  Conf.  Intell.  Sustain.  Syst. ICISS  2017 ,  no.  Iciss,  pp.  182–186,  2018,  doi: 10.1109/ISS1.2017.8389394.
[10]  A. N. N. Approach, “Predicting movie box office profitability: A neural network approach,” Proc. - 2016 15th IEEE Int. Conf. Mach. Learn. Appl. ICMLA  2016 ,  pp.  665–670,  2017,  doi: 10.1109/ICMLA.2016.138.
[11]  R.  Sharda  and  D.  Delen,  “Predicting  box-office success  of  motion  pictures  with  neural networks,” Expert Syst. Appl. , vol. 30, no. 2, pp. 243–254,
Feb. 2006, doi:
10.1016/j.eswa.2005.07.018.
[12]  M.  T.  Lash  and  K.  Zhao,  “Early  Predictions  of Movie  Success:  The  Who,  What,  and  When  of Profitability,” J. Manag. Inf. Syst. , vol. 33, no. 3,
pp. 874–903, 2016, doi:
10.1080/07421222.2016.1243969.
[13]  R.  A.  Abarja,  “Movie  Rating  Prediction  using Convolutional  Neural  Network  based  on Historical  Values,” Int.  J.  Emerg.  Trends  Eng. Res. ,  vol.  8,  no.  5,  pp.  2156–2164,  2020,  doi: 10.30534/ijeter/2020/109852020.
[14]  Y.  M.  Su,  Y.  Zhang,  and  J.  Y.  Yan,  “Neural network  based  movie  rating  prediction,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 33–37, 2018, doi: 10.1145/3220199.3220204.