Dukungan Media Have Fun Dalam Distribusi Data Penelitian SEO Media Online

225

Mediahavefun.com – Jakarta. Hal yang wajar terutama di Indonesia, sangat sulit mendapatkan data untuk melakukan suatu penelitian, baik itu bertujuan untuk skripsi ataupun penelitian lainnya. Lebih-lebih jika didapatkan dari suatu instansi ataupun perusahaan. Jika didapatkanpun, berbayar ataupun data yang didapatkan kurang lengkap. Karena itu, kali ini Media Have Fun mendistribusikan Data untuk dijadikan penelitian SEO Media Online, dengan judul artikel Applying C-FDT as Making Decision for the Content of SEO Media Online. Penelitian ini dilakukan oleh dosen-dosen, diantaranya Erlin Windia Ambarsari, S.T, M.Kom, Yulianingsih, M.Kom, Rendi Prasetya, S.Si, M.Kom, Wahyu Nur Cholifah, M.Kom (Universitas Indraprasta PGRI Jakarta), dan Robbi Rahim, M.Kom (Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma Medan), yang dipublish di https://doi.org/10.1088/1742-6596/1363/1/012059.

Intisari Penelitian

Pada penelitian yang dilakukan atas kolaborasi antara Media Have Fun dengan Dosen yang membahas mengenai SEO yang digunakan di dalam situs Media Have Fun yaitu Yoast SEO (WordPress SEO Plugin) beserta Google Analytics. Tujuan didalam penelitian tersebut untuk menganalisis lalu lintas dan karakteristik konten dengan membandingkan konten berita popular dan tren.

Teknik yang digunakan dengan melakukan pengelompokkan atribut dengan mengambil sampel dan pola data dari konten Media Have Fun, dimana metode yang dilakukan adalah menggunakan C-FDT (Fuzzy C-Mean dan Decision Tree) agar dapat diambil sebuah keputusannya.

Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengambilan keputusannya, diantaranya:

  • Mengelompokkan kumpulan data pengunjung (pembaca) perhari dari Google Analytics
  • Klasifikasi data SEO YOAST
  • Menggabungkan Hasil Pengelompokan ke dalam Klasifikasi

Kesimpulan yang didapatkan dari hasil Analisa C-FDT antara lain yang perlu diperbaiki adalah deskripsi meta, kata kunci fokus yang unik, dan hashtag terutama pada gambar. Oleh karena itu, pengunjung dapat dengan mudah melakukan pencarian halaman.

Kekurangan pada penelitian tersebut, Teknik C-FDT belum dapat mengklasifikasikan keseluruhan SEO. Karena itu, perlu pengukuran lain yang spesifik seperti lamanya waktu pembaca berkunjung ke situs Media Have Fun dan artikel inspiratif berdasarkan para pembaca [VHM].