Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Prediktif Keuntungan Shopee Affiliates Menggunakan Algoritma Naive Bayes Rahma, Aulia Ina; Fithri, Diana Laily; Setiawan, R. Rhoedy
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i6.8341

Abstract

Abstrak -  Penelitian ini dirancang untuk mengeksplorasi prediksi keuntungan atau pendapatan para affiliator di aplikasi Shopee pasca-penutupan akses toko luar negeri (cross border). Dengan menggunakan metode Naive Bayes berbasis web, studi ini menganalisis dampak kebijakan tersebut terhadap pendapatan affiliator melalui dua skenario utama: penghasilan yang berhubungan dan tidak berhubungan dengan perubahan aturan. Pendekatan berbasis web memungkinkan akses data secara cepat, pengelolaan yang efisien, serta pemantauan prediksi keuntungan secara real-time. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru bagi para affiliator dalam menyesuaikan diri terhadap kebijakan terbaru, memahami pola pemasaran produk affiliate, dan mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu ditingkatkan guna menjaga stabilitas pendapatan. Selain itu, penelitian ini menekankan pentingnya teknologi berbasis web dalam menyediakan aksesibilitas yang lebih baik terhadap data keuntungan, sekaligus mendukung strategi pemasaran yang lebih efektif berdasarkan target konsumen dan produk.Kata kunci: Affiliator, Keuntungan, Naive Bayes, Prediksi Abstract - This research was designed to explore predictions of profit or income for affiliates in the Shopee application after the closure of access to overseas stores (cross border). Using the web-based Naive Bayes method, this study analyzes the impact of the policy on affiliate income through two main scenarios: income related and unrelated to the rule change. The web-based approach enables fast data access, efficient management, and real-time monitoring of profit predictions. It is hoped that the results of this research will provide new insights for affiliates in adapting to the latest policies, understanding affiliate product marketing patterns, and identifying aspects that need to be improved to maintain income stability. Additionally, this research emphasizes the importance of web-based technology in providing better accessibility to profit data, while supporting more effective marketing strategies based on consumer and product targets.Keywords: Affiliate, Profit, Naive Bayes, Prediction