Penerapan Aplikasi Rapidminer pada Prediksi Data Penjualan Album K-Pop Menggunakan Metode Regresi Linear

Abstract

Perkembangan teknologi telah secara signifikan mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, terutama dalam dunia bisnis yang menjadi elemen kunci kesuksesan perusahaan dan pengusaha dalam meraih keuntungan yang lebih besar. Fenomena ini tidak terkecuali dalam dunia musik, khususnya genre musik K-Pop yang berasal dari Korea Selatan. Penjualan yang seringkali tidak menentu membuat perusahaan memproduksi album melebihi permintaan pembeli, sehingga terjadi penumpukan album yang tidak terjual dan membuat perusahaan rugi. Maka dibutuhkan prediksi disetiap penjualan album agar tidak terjadi penumpukan dan kerugian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linear, sebuah pendekatan statistik yang efektif dalam memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Data Mining menggunakan Algoritma Regresi Linear dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap penjualan album K-Pop yang dilakukan oleh agensi dan idol K-Pop. Hasil penelitian dengan metode Regresi Linear dalam menggunakan RapidMiner mendapatkan hasil nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 276051.973, dan untuk nilai Absolute Error sebesar 97012.624. Diantara nilai tersebut, nilai Absolute Error relatif lebih kecil dibandingkan dengan nilai RMSE. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam memperkirakan tingkat penjualan, serta membantu perusahaan dalam mengatur produksi album untuk memenuhi permintaan yang terus berkembang di berbagai negara.