Analisis Faktor Kesuksesan Film dengan Klasterisasi Algoritma Leiden dan Prediksi Pohon Keputusan - Ambarsari, Erlin Windia; Mardika, Putri Dina; Bramantia, Agi Candra (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2024)
Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor utama yang memengaruhi kesuksesan film blockbuster dengan metode klasterisasi dan prediksi berbasis pembelajaran mesin. Dataset mencakup 430 film blockbuster yang dirilis antara tahun 1977 hingga 2019, dengan variabel utama imdb_rating, film_budget, dan length_in_min. Analisis dilakukan menggunakan pemrograman bahasa R di platform Google Colab. Tahap pertama melibatkan klasterisasi dengan algoritma Leiden, namun hasil menunjukkan bahwa seluruh data tergabung dalam satu klaster, mengindikasikan kesamaan karakteristik di antara film-film tersebut. Selanjutnya, model prediksi kesuksesan film dikembangkan menggunakan algoritma C5.0, dengan hasil akurasi sebesar 82,29%. Analisis menunjukkan bahwa variabel film_budget dan imdb_rating memiliki pengaruh signifikan terhadap kesuksesan film. Pohon keputusan yang dihasilkan menunjukkan bahwa film dengan anggaran lebih dari 142 juta USD dan rating IMDb di atas 7,8 memiliki peluang kesuksesan yang lebih tinggi. Berdasarkan temuan ini, dapat disimpulkan bahwa anggaran produksi dan rating IMDb adalah faktor utama penentu kesuksesan film blockbuster. Rekomendasi bagi industri film adalah memprioritaskan alokasi anggaran yang efektif serta meningkatkan kualitas konten untuk menarik minat pasar. Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mempertimbangkan variabel tambahan seperti popularitas aktor atau tren genre, serta menggunakan metode pembelajaran mesin lainnya guna memperluas cakupan prediksi.Kata kunci: Film Blockbuster, Klasterisasi Leiden, Algoritma C5.0, Anggaran Produksi, Rating IMDb  Abstract - This study aims to identify the key factors influencing the success of blockbuster films using clustering and machine learning-based prediction methods. The dataset includes 430 blockbuster films released between 1977 and 2019, with primary variables imdb_rating, film_budget, and length_in_min. The analysis was conducted using R programming on the Google Colab platform. The first stage involved clustering with the Leiden algorithm; however, the results indicated that all data merged into a single cluster, suggesting similar characteristics among these films. Subsequently, a model to predict film success was developed using the C5.0 algorithm, yielding an accuracy of 82.29%. The analysis showed that film_budget and imdb_rating significantly impacted film success. The resulting decision tree indicated that films with budgets over 142 million USD and IMDb ratings above 7.8 have a higher likelihood of success. Based on these findings, it can be concluded that production budget and IMDb rating are the primary determinants of blockbuster film success. The recommendation for the film industry is to prioritize effective budget allocation and enhance content quality to attract market interest. For further research, it is suggested to consider additional variables, such as actor popularity or genre trends, and to employ other machine learning methods to expand the scope of prediction.Keywords: Blockbuster Films, Leiden Clustering, C5.0 Algorithm, Production Budget, IMDb Rating