IRPIIRPI
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceYouTube telah tumbuh dan menjadi raksasa media digital. Pembuat konten terus berjuang untuk memprediksi pertumbuhan pelanggan. Karena ketertarikan pemirsa yang terus berubah dan banyaknya informasi, sangat sulit untuk menentukan faktor mana yang paling memengaruhi perilaku berlangganan. Mengoptimalkan strategi konten dan memastikan pertumbuhan saluran memerlukan pemahaman tentang karakteristik ini. Penelitian ini menggunakan model regresi linier (LR), jaringan saraf (NN), dan proses Gaussian (GP) untuk memprediksi pelanggan YouTube dan memeriksa korelasi kategori menggunakan data video dari berbagai topik. Studi analisis matriks korelasi dilakukan dengan kesalahan rata-rata akar kuadrat (RMSE) sebesar 26256351 dan model prediksi NN mengungguli model LR dan GP. Matriks korelasi menunjukkan korelasi positif kecil sebesar 0.067 di antara kategori YouTube. Secara khusus, koefisien korelasi untuk populasi, tingkat pengangguran, dan populasi perkotaan masing-masing adalah 0.080, -0.012, dan 0.082. Temuan ini menyarankan penelitian lebih lanjut untuk menciptakan konten yang lebih terarah dan mencari faktor-faktor signifikan yang meningkatkan jumlah penonton dan pertumbuhan audiens pemasaran.
Memahami dinamika pertumbuhan pelanggan YouTube sangat penting bagi pembuat konten, pemasar, dan strategis platform.Dengan memanfaatkan model pembelajaran mesin, penelitian ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang variabel konten dan demografi yang paling mempengaruhi perilaku pelanggan.Hasil akurasi prediktif membandingkan RMSE dari RapidMiner menunjukkan bahwa NN lebih baik daripada model LR dan GP.RMSE dari model NN secara signifikan lebih rendah pada 26256351.509, yang jauh lebih tinggi dari sebelumnya dan menunjukkan akurasi prediksi dan kinerja model yang lebih tinggi.Terdapat sedikit korelasi positif antara kategori YouTube dan jumlah pelanggan.080 dan populasi perkotaan memiliki hubungan positif yang lemah.Tingkat pengangguran memiliki hubungan negatif hampir -0.
Penelitian berikutnya sebaiknya mengeksplorasi penggunaan model pembelajaran mendalam lainnya, seperti convolutional neural networks, untuk menganalisis tren visual dalam video YouTube yang dapat memengaruhi perilaku berlangganan. Selain itu, bagaimana integrasi metrik interaksi pengguna, seperti waktu tonton dan komentar, dapat diterapkan dalam model prediksi untuk menghasilkan analisis yang lebih akurat dan berorientasi pada perilaku. Terakhir, penelitian juga perlu mempertimbangkan aspek psikologis, seperti motivasi pengguna dalam berlangganan, yang mungkin dapat memberikan wawasan tambahan tentang faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan pelanggan di platform sosial seperti YouTube.
- Big Data—Knowledge Discovery in Production Industry Data Storages—Implementation of Best... doi.org/10.3390/app11167648Big DataAiKnowledge Discovery in Production Industry Data StoragesAiImplementation of Best doi 10 3390 app11167648
- A Review on Linear Regression Comprehensive in Machine Learning | Journal of Applied Science and Technology... doi.org/10.38094/jastt1457A Review on Linear Regression Comprehensive in Machine Learning Journal of Applied Science and Technology doi 10 38094 jastt1457
| File size | 561.57 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
IRPIIRPI 39. The generated clusters exhibit greater homogeneity, enabling companies to design more targeted marketing strategies, such as specific discount offers39. The generated clusters exhibit greater homogeneity, enabling companies to design more targeted marketing strategies, such as specific discount offers
IRPIIRPI Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) sebagai media pendukung pembelajaran tafsir Al-Quran yang responsifPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) sebagai media pendukung pembelajaran tafsir Al-Quran yang responsif
IRPIIRPI Hasil ini menunjukkan bahwa Boruta efektif dalam mengurangi noise dan meningkatkan fokus model pada fitur-fitur utama seperti usia kartu, pendapatan, konsumsiHasil ini menunjukkan bahwa Boruta efektif dalam mengurangi noise dan meningkatkan fokus model pada fitur-fitur utama seperti usia kartu, pendapatan, konsumsi
IRPIIRPI Sistem Pengenalan Tulisan Tangan ini menunjukkan potensi dalam menangani variabilitas dunia nyata, terutama dalam keterbacaan resep dokter tulisan tangan.Sistem Pengenalan Tulisan Tangan ini menunjukkan potensi dalam menangani variabilitas dunia nyata, terutama dalam keterbacaan resep dokter tulisan tangan.
IRPIIRPI Future enhancements include dataset expansion, integration with mapping tools, and improved robustness in diverse environments. Overall, the proposed systemFuture enhancements include dataset expansion, integration with mapping tools, and improved robustness in diverse environments. Overall, the proposed system
IRPIIRPI Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi lebihEvaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi lebih
NURUL FIKRINURUL FIKRI Pengujian load balance menunjukkan kecepatan inbound 7. 21 Mbps dan 7. 17 Mbps, dan kecepatan outbound 829.53 Kbps dan 757.76 Kbps masing-masing. PengujianPengujian load balance menunjukkan kecepatan inbound 7. 21 Mbps dan 7. 17 Mbps, dan kecepatan outbound 829.53 Kbps dan 757.76 Kbps masing-masing. Pengujian
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO Penambahan superplasticizer sebesar 1% dari berat semen dengan pengurangan air sebesar 10%. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana pengaruhPenambahan superplasticizer sebesar 1% dari berat semen dengan pengurangan air sebesar 10%. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana pengaruh
Useful /
ADPEBIADPEBI Tulisan ini menggunakan jenis metode penelitian yuridis normatif dengan memaksimalkan pendekatan kasus dan pendekatan Undang–Undang. Hasil penelitianTulisan ini menggunakan jenis metode penelitian yuridis normatif dengan memaksimalkan pendekatan kasus dan pendekatan Undang–Undang. Hasil penelitian
NURUL FIKRINURUL FIKRI Saran yang diberikan meliputi peningkatan stabilitas aplikasi di area dengan sinyal lemah, memperbaiki mekanisme validasi status pengiriman agar lebihSaran yang diberikan meliputi peningkatan stabilitas aplikasi di area dengan sinyal lemah, memperbaiki mekanisme validasi status pengiriman agar lebih
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO 2 Proyek Gedung Gereja Bethany Yestoya Malang telah menerapkan lima kategori Greenship yaitu ASD, EFC, WAC, IHC, BEM dan satu kategori tidak diterapkan2 Proyek Gedung Gereja Bethany Yestoya Malang telah menerapkan lima kategori Greenship yaitu ASD, EFC, WAC, IHC, BEM dan satu kategori tidak diterapkan
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO Penyelenggaraan proyek konstruksi selalu mengalami tantangan yang menyebabkan penundaan dalam penyelesaian pekerjaan. Akibatnya, waktu penyelesaian pekerjaanPenyelenggaraan proyek konstruksi selalu mengalami tantangan yang menyebabkan penundaan dalam penyelesaian pekerjaan. Akibatnya, waktu penyelesaian pekerjaan