Analisis Prediksi Kata Kunci Situs Web MonsterMAC dengan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) DOI Creative Commons

Fityan Hanif Assalmi,

Wahyu S.J. Saputra,

Amri Muhaimin

и другие.

Jurnal Teknologi Terpadu, Год журнала: 2024, Номер 10(1), С. 14 - 21

Опубликована: Июль 29, 2024

Dalam tengah persaingan bisnis yang semakin ketat di ranah digital, banyak perusahaan berlomba-lomba untuk meningkatkan jumlah pengunjung pada situs web mereka. Salah satu bersaing adalah MonsterMAC, sebuah startup. Penelitian ini bertujuan memberikan peringatan dini dan menganalisis kata kunci relevan MonsterMAC menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data dari Google Analytics data Trends rentang waktu 22 Juli 2022 hingga 15 2023 telah dikumpulkan diproses melalui beberapa tahapan, seperti preprocessing, perancangan model, pelatihan pengujian LSTM, serta visualisasi interpretasi hasil. Hasil pemodelan menunjukkan kinerja memuaskan, dengan MAE Train Real User = 0.0615, Vending Machine 0.0218, IoT 0.0284, Learning 0.0365, Bisnis Digital 0.0186, Kecerdasan 0.0296. Selain itu, penelitian juga bahwa diprediksi akan mengalami peningkatan, namun penurunan tajam dalam hari ke depan. Adapun penggunaan "IoT" tren peningkatan signifikan. Implementasi strategi SEO terbukti selama tujuh berikutnya 250 350. panduan bagi pemilik mengoptimalkan konten demi visibilitas daya saing mereka lingkungan digital sangat kompetitif. menekankan pentingnya LSTM analisis prediksi guna menciptakan lebih tepat sasaran.

Analisis Prediksi Kata Kunci Situs Web MonsterMAC dengan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) DOI Creative Commons

Fityan Hanif Assalmi,

Wahyu S.J. Saputra,

Amri Muhaimin

и другие.

Jurnal Teknologi Terpadu, Год журнала: 2024, Номер 10(1), С. 14 - 21

Опубликована: Июль 29, 2024

Dalam tengah persaingan bisnis yang semakin ketat di ranah digital, banyak perusahaan berlomba-lomba untuk meningkatkan jumlah pengunjung pada situs web mereka. Salah satu bersaing adalah MonsterMAC, sebuah startup. Penelitian ini bertujuan memberikan peringatan dini dan menganalisis kata kunci relevan MonsterMAC menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data dari Google Analytics data Trends rentang waktu 22 Juli 2022 hingga 15 2023 telah dikumpulkan diproses melalui beberapa tahapan, seperti preprocessing, perancangan model, pelatihan pengujian LSTM, serta visualisasi interpretasi hasil. Hasil pemodelan menunjukkan kinerja memuaskan, dengan MAE Train Real User = 0.0615, Vending Machine 0.0218, IoT 0.0284, Learning 0.0365, Bisnis Digital 0.0186, Kecerdasan 0.0296. Selain itu, penelitian juga bahwa diprediksi akan mengalami peningkatan, namun penurunan tajam dalam hari ke depan. Adapun penggunaan "IoT" tren peningkatan signifikan. Implementasi strategi SEO terbukti selama tujuh berikutnya 250 350. panduan bagi pemilik mengoptimalkan konten demi visibilitas daya saing mereka lingkungan digital sangat kompetitif. menekankan pentingnya LSTM analisis prediksi guna menciptakan lebih tepat sasaran.

Процитировано

0