Aplikasi Rekomendasi Buzzer untuk Pemasaran Produk dengan Prediksi Profil Pengguna Twitter
ABSTRAK: Perkembangan situs
jejaring sosial secara
tidak langsung berdampak pada
cara pemasaran sebuah
produk, yaitu dengan menggunakan jasa
Buzzer. Permasalahan yang
muncul adalah bagaimana menentukan
Buzzer yang cocok untuk sebuah iklan produk. Makalah
ini memanfaatkan model
prediksi profil pengguna twitter
untuk merekomendasikan buzzer
yang cocok untuk sebuah
iklan. Pemilik iklan
akan menentukan sasaran pasar
iklan tersebut, prioritas
profil pengguna yang
menjadi sasaran pasar, dan daftar kandidat buzzer yang dianggap cocok. Sistem akan
memberikan rekomendasi berupa
ranking dari setiap buzzer dengan
menghitung kecocokan sasaran pasar dan profil
para pengikut buzzer.
Sebagai pengujian, dilakukan pencocokan hasil
rekomendasi sistem dengan
interaksi sebenarnya untuk 6 iklan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai NDGC
rata-rata untuk 6
iklan yang diuji
sangat tinggi yaitu sebesar
0.90. Hasil rekomendasi
Buzzer yang diberikan sistem sesuai
dengan total interaksi
pengguna pada iklan tersebut. Pemilihan
parameter pada profil
statis dan dinamis juga sudah dapat merepresentasikan
sasaran pasar sebuah iklan.
Penulis: Elisafina Siswanto
Kode Jurnal: jptinformatikadd140115
