KNN IMPUTATION MISSING VALUE UNTUK PREDIKSI RATING APLIKASI PADA GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Pengembang dan pengguna aplikasi merupakan kunci utama pada dampak pasar terhadap pengembangan aplikasi Dalam melakukan pengembangan aplikasi para developer perlu memprediksi aplikasi di market dengan akurat, hasil prediksi yang akurat sangat penting dalam menunjukkan rating dari pengguna mempengaruhi kesuksesan sebuah aplikasi. Dalam pengambilan data terdapat data yang hilang. Data yang hilang dilakukan proses imputasi missing value dengan menggunakan KNN Imputation. Prediksi akan dilakukan dengan menggunakan algoritma random forest sebagai metode yang digunakan untuk memprediksi rating aplikasi. Kombinasi metode KNN untuk imputasi dahulu baru menggunakan algoritma random forest lebih baik dibandingkan tanpa melakukan imputasi. Hal tersebut dapat terlihat dari menggunakan algoritma random forest dengan rata-rata mendapatkan hasil akurasi 91,4465%, hasil tersebut lebih baik dari prediksi tanpa imputasi missing value dengan hasil akurasi sebesar 75,8465%