Prediksi Klik Iklan Online Menggunakan Regresi Logistik: Studi Empiris Tentang Pendekatan Berbasis Data - Syafarina, Gita Ayu; Zaenuddin, Zaenuddin (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model yang mampu memprediksi apakah pengguna akan mengklik iklan online atau tidak. Model prediksi ini diharapkan dapat membantu para pengiklan untuk mengalokasikan anggaran secara lebih efektif. Dalam penelitian ini, algoritma Random Forest digunakan untuk membangun model prediksi. Data yang digunakan meliputi informasi demografi pengguna, perilaku penjelajahan, serta karakteristik iklan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu mencapai akurasi sebesar 53% dalam memprediksi klik iklan. Meskipun hasil ini cukup baik, masih terdapat ruang untuk peningkatan. Beberapa kendala yang dihadapi dalam penelitian ini antara lain adalah kompleksitas data, ketidakseimbangan kelas, serta perubahan perilaku pengguna yang dinamis. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk mengeksplorasi algoritma lain, melakukan feature engineering yang lebih mendalam, serta mempertimbangkan konteks sosial dan budaya pengguna