Implementasi Metode Decision Tree Dalam Mengukur Pengaruh Promosi Iklan Terhadap Minat Beli Konsumen Pada PT. Samudra Jaya Advertising
Keywords:
Perusahaan, Promosi, Iklan, C4.5Abstract
Seiring dengan kemajuan zaman. Teknologi menjadi semakin canggih dan berperan penting dalam setiap aspek kehidupan, terutama terhadap perusahaan- perusahaan yang sedang berkembang pada saat ini. Penelitian ini bertujuan melihat apakah ada pengaruh promosi berupa iklan terhadap minat beli konsumen. Menghasilkan deskripsi atau penjabaran mengenai berpengaruh atau tidaknya iklan terhadap minat beli konsumen dan Menghasilkan pohon keputusan yang berisikan hubungan variabel tersebut secara detail. Dengan adanya informasi promosi iklan dapat meningkatkan minat beli konsumen terhadap produk yang disediakan. Sistem yang diusulkan diharapkan pekerjaan dapat lebih mudah, cepat dan pemecahan masalah dapat terselesaikan dengan Algoritma yang diterapkan menggunakan decision tree. metode ini memberikan gambaran bahwa promosi iklan memiliki pengaruh terhadap minat beli konsumen terhadap produk dengan variabel pencarian sebagai variabel yang memiliki nilai gain tertinggi. Secara keseluruhan, metode ini menggunakan algoritma C45 untuk melakukan perhitungan gain entropy untuk mendapatkan skema pohon keputusan yang digunakan sebagai kesimpulan akhir
Downloads
References
Pemilihan Panitia Pemungutan Suara (Studi Kasus: Kelurahan Pulo Brayan Bengkel),” J. Armada Inform., vol. 7, no. 2, pp. 228–236, 2023.
L. D. Utami, M. Milawaty, U. H. K. NH, and M. Dzulkifli, “Pengembangan Usaha Jasa Penatu (Laundry) Untuk Meningkatkan Layanan dan Nilai Tambah Ekonomi di TEFA Perhotelan Terpadu Politeknik Negeri Jember,” Sejag. J. Pengabdi. Masy., vol. 1, no. 3, pp. 133–143, 2025.
S. M. N. Sipayung et al., “Implementasi Dan Pengembangan E-Bisnis Era Revolusi Industri 4.0,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 2022.
S. Y. Prayogi, T. S. Alasi, and R. F. Rahmat, Pengantar Machine Learning, 1st ed. Deli Serdang: Media Publikasi Idpress, 2025. [Online]. Available: https://www.media-publikasi-idpress.my.id/2025/03/4.html
S. Maizura, V. Sihombing, and M. H. Dar, “Analysis of the Decision Tree Method for Determining Interest in Prospective Student College,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 956–979, 2023.
Z. Azam, M. M. Islam, and M. N. Huda, “Comparative analysis of intrusion detection systems and machine learning-based model analysis through decision tree,” IEEE Access, vol. 11, pp. 80348–80391, 2023.
T. S. Alasi, Ilmu Komputer, 1st ed. Deli Serdang: Media Publikasi Idpress, 2024. [Online]. Available: https://www.media-publikasi-idpress.my.id/2023/12/ilmu-komputer.html
Y.-N. Feng, Z.-H. Xu, J.-T. Liu, X.-L. Sun, D.-Q. Wang, and Y. Yu, “Intelligent prediction of RBC demand in trauma patients using decision tree methods,” Mil. Med. Res., vol. 8, pp. 1–12, 2021.
A. R. F. Zalukhu, M. Hendri, S. Abdy, and T. S. Alasi, “Prediksi Penilaian Kinerja Pegawai Berdasarkan Rating Pelanggan Menggunakan Metode Neural Network,” J. Inform. Press, vol. 1, no. 2, pp. 22–31, 2024.
I. D. Mienye and N. Jere, “A survey of decision trees: Concepts, algorithms, and applications,” IEEE access, 2024.
T. Jo and T. Jo, “Decision tree,” Mach. Learn. Found. supervised, unsupervised, Adv. Learn., pp. 141–165, 2021.
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Taylor, “Tree-based methods,” in An introduction to statistical learning: with applications in python, Springer, 2023, pp. 331–366.
J. Mu and J. Z. Zhang, “Seller marketing capability, brand reputation, and consumer journeys on e-commerce platforms,” J. Acad. Mark. Sci., vol. 49, no. 5, pp. 994–1020, 2021.
D. Bürgin and R. Wilken, “Increasing consumers’ purchase intentions toward fair-trade products through partitioned pricing,” J. Bus. Ethics, vol. 181, no. 4, pp. 1015–1040, 2022.
Y. Jiang and S. Yin, “The impact of social media marketing on consumers’ purchase intention,” in Frontier Computing: Proceedings of FC 2020, 2021, pp. 1797–1803.
D. Chandra and A. A. Tarigan, “PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE SAW PADA SMK PAB 1 HELVETIA,” J. Inform. Press, vol. 1, no. 2, pp. 51–60, 2024.
M. Mayasari, D. I. Mulyana, and M. B. Yel, “Komparasi klasifikasi jenis tanaman rimpang menggunakan principal component analiysis, support vector machine, k-nearest neighbor dan decision tree,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 6, no. 2, pp. 644–655, 2022.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Edy Saputra

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.