Pengembangan Sistem Rekomendasi Influencer Menggunakan Machine Learning untuk Mendukung Proses Seleksi Campaign pada Agency Influencer Marketing

Levana Zheng, Thelissa (2026) Pengembangan Sistem Rekomendasi Influencer Menggunakan Machine Learning untuk Mendukung Proses Seleksi Campaign pada Agency Influencer Marketing. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (497kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (204kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (315kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (418kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (214kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (199kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (ZIP) 00000075569_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (65kB)

Abstract

Viicesaa Agency menangani hingga 2.385 kandidat influencer dalam satu campaign sehingga diperlukan sistem yang dapat membantu pengolahan data pada tahap penyaringan awal. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung seleksi influencer berbasis Machine Learning dengan memanfaatkan data historis keputusan stakeholder. Fitur yang digunakan meliputi jumlah followers dan engagement rate Instagram serta TikTok. Tahapan penelitian mencakup preprocessing, pembagian data training, validation, dan testing, perbandingan beberapa algoritma, hyperparameter tuning, serta implementasi model pada website berbasis Streamlit. Berdasarkan hasil perbandingan dan pengujian model, HistGradientBoosting Classifier dipilih sebagai model akhir untuk menghasilkan prediksi kelas dan probabilitas kandidat termasuk ke dalam kelas dipilih berdasarkan pola keputusan historis stakeholder. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kemampuan prediksi model masih terbatas sehingga hasil sistem digunakan sebagai informasi pendukung dan bukan sebagai dasar keputusan akhir. Pengujian waktu menunjukkan bahwa validasi data, preprocessing, dan prediksi terhadap 2.385 kandidat membutuhkan sekitar 0,074 detik, sedangkan 197 kandidat membutuhkan sekitar 0,047 detik. Sistem digunakan untuk mendukung pemrosesan data dan penyaringan awal tanpa menggantikan evaluasi stakeholder.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Levana Zheng, Thelissa (00000075569)
Contributors:	Shabrina, Nabila Husna
Keywords:	influencer marketing, seleksi influencer, machine learning, sistem pendukung keputusan, HistGradientBoosting, Streamlit. 8 Pengembangan Sistem Rekomendasi Influencer Menggunakan Machine Learning Untuk Mendukung Proses Seleksi Campaign Pada Agency Influencer Marketing, Thelissa Levana Zheng, Universitas Multimedia Nusantara
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
Date Deposited:	22 Jul 2026 08:00
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47859

Actions (login required)

View Item