Deborah Kurniawati, S.Kom., M.Cs. Additional Author SATRIA, FUADY - 235610011 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2026 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma machine learning dengan Random Forest untuk memprediksi pendapatan pada sistem Content Monetization Facebook. Latar belakang penelitian adalah tingginya ketidakpastian pendapatan kreator konten akibat interaksi non-linier dari berbagai variabel performa, sehingga diperlukan model prediksi yang akurat guna mendukung perencanaan keuangan dan alokasi sumber daya produksi. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data historis 412 konten gambar dari Facebook Creator Studio, yang mencakup variabel seperti tayangan, interaksi, likes, komentar, share, save, dan pendapatan. Data diproses melalui tahap preprocessing (pembersihan, encoding, normalisasi), kemudian dilatih menggunakan algoritma Random Forest Regressor dengan konfigurasi parameter: n_estimators = 200, max_depth = 10, min_samples_split = 10, min_samples_leaf = 5, max_features = 0.7, bootstrap =True, dan random_state = 42, dengan rasio data latih 80% dan data uji 20%. Evaluasi model menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan R-squared (R²) dengan validasi silang 5-fold. Hasil penelitian menunjukkan model mencapai nilai R² sebesar 0,7853 atau 78,53%, yang mengindikasikan kemampuan model dalam menjelaskan variasi pendapatan. Nilai MAE, rata-rata kesalahan absolut, sebesar 0,0183 dolar AS dan RMSE, akar rata-rata kesalahan kuadrat, sebesar 0,0351 dolar AS menunjukkan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Analisis feature importance mengungkap bahwa tayangan dengan kontribusi 14,04%, log tayangan 12,58%, dan log interaksi 11,94% merupakan faktor paling berpengaruh terhadap pendapatan. Model ini dapat menjadi alat pendukung bagi kreator dalam memprediksi pendapatan secara lebih akurat serta memberikan landasan strategis untuk optimalisasi konten. Kata Kunci: Facebook Creator Studio, machine learning, parameter tuning, prediksi pendapatan, Random Forest, sistem monetisasi konten. MATCHINE LEARNING NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 068 SAT I R.1 SAT0017SI2026 RAK REFERENSI SKRIPSI SI 017 SAT I R.1 18471 2026-04-15 11:13:33 2026-04-15 15:04:15 machine generated