Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PENENTUAN RATING BUKU
Muthia Anggraini, Rizki Ayuning Tyas, Ismi Ana Sulasiyah, Qurrotul Aini Sistem Informasi,  Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta,
Jl. Ir H. Juanda No.95, Cemp. Putih, Kec. Ciputat, Kota Tangerang Selatan, 15412 Email: muthia.anggraini17@mhs.uinjkt.ac.id , rizki.ayuning17@mhs.uinjkt.ac.id , ismi.ana17@mhs.uinjkt.ac.id , qurrotulaini@uinjkt.ac.id
(Diterima: 29 Juni 2020 , direvisi: 9 Agustus 2020, disetujui: 12 Agustus 2020)

## ABSTRACT
Books are one of the most widely used objects in daily life. With the  development of the times, there are  other  alternatives  that  can  be  used  to  read  books  without  having  to  buy  books  in  stores.  One alternative is the website www.goodreads.com where the website provides a variety of books. On the website, we can also give ratings and review s of books that we have read. These review s and ratings can provide a reference for readers. For this reason, an analysis of book rating is required based on data obtained from the www.kaggle.com website. By processing the data obtained will find the best book viewed from several aspects. The purpose of this research is to determine the rating of a book as a  reference  for  readers  in  choosing  the  appropriate  book.  In  this  study  using  a  classification algorithm  naïve  bayes  data  mining.  This  research  was  assisted  by  rapidminer  and  Python  tools  as tools  to  manage  data.  The  results  obtained  are  the  results  of  determining the  book  rating  using the naïve  bayes  method  having  an  accuracy  of  66.98%,  precision  74.47%  and  recall  62.47%  and  the results  of  this  analysis  are  obtained  from  the  dataset  available  on  the  website  www.kaggle.com showing that the majority book rating predictions tend to be low.
Keywords: book rating, mining, naïve bayes, pyhton, rapidminer

## ABSTRAK
Buku  merupakan  salah  satu  benda  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari. Dengan berkembangnya zaman, ada  alternatif lain yang bisa digunakan untuk membaca buku tanpa harus membeli buku ditoko. Salah satu alternatifnya adalah website www.goodreads.com yang dimana website tersebut menyediakan berbagai macam buku. Di website tersebut, kita juga dapt memberikan rating dan review buku yang telah kita baca. Review dan rating ini bisa memberikan acuan bagi para pembaca.  Untuk  itu  diperlukan  nya  analisis  terhadap  penentuan rating buku  berdasarkan  data  yang didapatkan  dari  situs www.kaggle.com .  Dengan  mengolah  data  yang  didapatkan  akan  mengetahui buku  yang  paling  terbaik  dilihat  dari  beberapa  segi.  Adapun  tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah untuk menentukan rating dari sebuah buku sebagai acuan pembaca dalam memilih buku yang sesuai. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi  data mining naïve  bayes. Penelitian  ini dibantu  oleh tools rapidminer dan Python sebagai alat  bantu mengelolah  data.  Hasil  yang diperoleh adalah  hasil  penentuan rating buku  menggunakan  metode naïve  bayes memiliki accuracy 66,98%, precision 74,47% dan recall 62,47% dan hasil analisis ini di dapatkan dari dataset yang ada pada situs www.kaggle.com menunjukan bahwa mayoritas prediksi rating buku cenderung rendah.
Kata Kunci: rating buku , mining , naïve bayes, python, rapidminer

## 1 PENDAHULUAN
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, Buku adalah lembar kertas yg berjilid, berisi tulisan atau kosong [1]. Buku adalah kumpulan kertas atau bahan lainnya yang dijilid menjadi satu pada salah satu ujungnya dan berisi tulisan atau gambar [1]. Setiap sisi dari sebuah lembaran kertas pada buku disebut  sebuah  halaman.  Banyak  jenis-jenis  buku  yaitu,  majalah,  novel,  komik,  kitab  suci,  dan  juga naskah.   Seiring  dengan  perkembangan  dalam  bidang  dunia  informatika,  kini  dikenal  pula  istilah e- book (buku  elektronik),  yang  mengandalkan  perangkat  seperti  komputer  meja,  komputer  jinjing,
komputer  tablet,  telepon  seluler  dan  lainnya,  serta  menggunakan  perangkat  lunak  tertentu  untuk membacanya.  Buku  cetak  pada  umumnya  terdiri  atas  setumpuk  kertas  dijilid  yang  berisi  teks  atau gambar,  maka  buku  elektronik  berisikan  informasi  digital  yang  dapat  berisi  teks,  gambar, audio , video .
Pada  era  sekarang,  untuk  membaca  buku  tidaklah  harus  membeli  ditoko  buku.  Sekarang sudah  banyak platform atau website yang  menyediakan  untuk  bisa  membaca  buku  secara  berbayar ataupun  gratis  dan  buku  tersebut  tidak  perlu  digenggam  atau  dipegang  oleh  kita.  Cukup  dengan membawa handphone ataupun  perangkat  keras  lainnya  yang  bisa  terhubung  dengan  internet,  maka kita dapat membaca buku. Salah satunya adalah website dari www.goodreads.com yang menyediakan bacaan  buku  novel  yang  bisa  dibaca  secara online dan  gratis.  Tapi  tidak  semua  buku  bisa  dibaca disana, walau begitu cukup banyak buku yang tersedia disana. Selain bisa membaca, disana kita juga bisa  memberikan review dan rating untuk  setiap  buku  yang  kita  baca. Review dan rating ini  bisa menjadi masukan untuk para penulis buku tersebut.
Data mining merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  berskala besar  oleh  karena  itu  data mining memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  beberapa  bidang kehidupan  diantaranya  yaitu  bidang  industri,  bidang  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Data mining juga bisa diartikan sebagai rangkaian kegiatan untuk menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar, kemudian data  – data tersebut dapat disimpan dalam database , data warehouse atau penyimpanan informasi [7].
Salah satu teknik yang dibuat dalam data mining adalah adalah bagaimanana menelusuri data yang  ada  untuk  membangun  sebuah  model,  kemudian  menggunakan  model  tersebut  agar  dapat mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Dalam data mining , pengelompokan data juga bisa dilakukan. Tujuannya adalah agar kita dapat mengetahui pola universal data-data  yang  ada.  Ada  beberapa  teknik  yang  dimiliki  data mining berdasarkan  tugas  yang  bisa dilakukan, yaitu [8]: Pertama, klasifikasi. Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Dalam klasifikasi variabel ,  tujuan  bersifat  kategorik.  Misalnya,  kita  akan  mengklasifikasikan  pendapatan dalam  tiga  kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan  sedang,  dan  pendapatan  rendah.  Kedua, clustering.   Clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui. Clustering lebih ke arah pengelompokan record , pengamatan, atau kasus dalam kelas yang memiliki kemiripan.  Ketiga,  asosiasi.  Asosiasi  adalah  teknik mining untuk  menemukan  asosiatif  antara kombinasi atribut. Mengidentifikasi hubungan antara berbagai peristiwa yang terjadi pada satu waktu.
Salah  satu  metode  klasifikasi  dari  data mining adalah naive bayes. Naïve  bayes merupakan sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan [9]. Algoritma mengunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut Independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan  oleh  nilai  pada variabel kelas  [10].  Keuntungan  penggunaan Naïve  bayes adalah  bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( Training Data) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Naïve bayes sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari pada yang diharapkan [11].
Untuk menganalisis review dan rating yang sudah ada, kita bisa mengimplementasikan salah satu  metode  dari  data mining ,  yaitu naïve  bayes .  Metode naïve  bayes ini  digunakan  untuk mengklasifikasikan  beberapa  informasi  sejenis  menjadi  satu  kesatuan.  Metode naïve  bayes adalah metode  yang  mempunyai  tingkat  kesalahan  yang  sangat  minimum  jika  dibandingkan  algoritma klasifikasi  lainnya  [2].  Walaupun  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  sangat  minumum,  metode naïve bayes ini  memiliki  kekurangan  yaitu  rendahnya  tingkat  kepekaan  terhadap  data  yang  hilang  atau missing  value .  Oleh  karena  itu  tetap  diperlukan  pengukuran  tingkat  ke  akuratan  untuk  perhitungan dengan menggunakan data ini dengan cara confusion matrix .
Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian menggunakan metode naïve bayes yang dibantu oleh software  rapidminer. Yang  dimana  kami  melakukan  penelitian  ini  untuk  menentukan  prediksi rating buku yang terdapat di www.goodreads.com. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya, adapun tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menentukan rating dari sebuah buku sebagai acuan pembaca dalam memilih buku yang sesuai pada website www.goodreads.com . Peneliti menggunakan data “ books listed in goodreads” yang didapat dari situs www.kaggle.com . Hasil akhir yang diberikan berupa hasil rating menggunakan metode naïve bayes .
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  [3],  penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana mengimplementasikan disiplin ilmu data mining menggunakan komparasi metode naïve bayes dengan algoritma  C4.5  yang  merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan  teknik  klasifikasi  serta diaplikasikan dengan tools rapidminer . Penelitian ini memperoleh hasil bahwa dengan pemilihan data training 50 record ,  4  atribut predictor dan  1  atribut  target  menghasilkan  5  aturan  dalam  pohon keputusan  sehingga  aturan  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan  kelulusan  tepat  waktu  pada mahasiswa STMIK STIKOM BALI. Hasil analisis menggunakan metode naïve bayes diperoleh hasil akurasinya  sebesar  89,27%  dimana  hasil performance akurasi  menunjukan  kelulusan  tepat  waktu sebanyak 40 dan tidak tepat 10.
Pada  penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan  dengan  penelitian ini  menyatakan  bahwa  dengan adanya review terhadap sebuah film bisa membantu penonton untuk lebih selektif lagi dalam memilih suatu film.  Dan  dari  pihak  produksi  bisa terbantu  untuk  mengukur seberapa  jauh  kualitas  film  yang mereka hasilkan. Penelitian tersebut menunjukan bahwa pihak produksi sendiri terkadang mengalami kesulitan dalam memilah dan mengkategorikan review , apakah produk tersebut kualitasnya tergolong bagus,  cukup  bagus, tidak bagus,  dan  lainnya.  Dalam  penelitian in  penilaian  suatu  film  berdasarkan review yang  telah  diberikan rating .  Penelitian  menggunakan  metode  klasifikasi naïve  bayes yang dimana  hasil  klasifikasi  yang  didapat  tersebut  kemudian  dihitung  nilai accuracy , precision , recall . Yang dimana accuracy 55,80%, precision 32,41% dan recall 46,70 %. Pada penelitian ini hasil untuk naïve  bayes pada  model  distribusi  untjk  nilai class “RENDAH”  sebanyak  0,707,  sedangkan class “TINGGI”  sebanyak  0,293,    menunjukan  penentuan rating film  ( imdb_score )  tinggi  apabila  tahun film ( title_year ) baru serta duration film panjang [4].
Mengacu  pada  penelitian  berikutnya  [5]  yang  membahas  tentang  pengklasifikasian  teks otomatis  pengaduan  dan  pelaporan  masyarakat  yang  ada  di  Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia menggunakan metode naïve bayes  classifier . Yang menjadi probabilitas kata kunci dalam penelitian ini  adalah  membandingkan  dokumen  latih  dan  dokumen  uji.  Keduanya  dibandingkan  dengan beberapan  tahapan  persamaan  yang  pada  akhirnya  akan  diperoleh  hasil  tertinggi  untuk  ditetapkan sebagai kategori dokumen baru. Untuk hasil penelitian ini, pengklasifikasian teks otomatis pelaporan dan  pengaduan  masyarah  menghasilkan  rata-rata  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  dengan recall 93%, precission 90%, dan f-measure 92%.
Penelitian  lainnya  [6]  membahas  bagaimana  algoritma naïve  bayes dapat  membantu  untuk memprediksikan  angka  kelahiran.  Penelitian  ini  dilakukan  didaerah  Medan  tepatnya  di  Kabupaten Batubara  yang  dimana  terdiri  dari  10  dusun.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melihat  pola  prediksi  dari setiap  atribut-atribut  yang  terdapat  pada dataset dengan  menggunakan  algoritma naïve  bayes . Penelitian  ini  dibantu  dengan  bahasa  pemrograman visual  basic  2008 serta microsoft  access  2007 sebagai  basis  data.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  mempermudah  pihak  kantor  desa  lalang  dalam proses  pengelolaan  data  penduduk,  membantu  dalam  proses  penginputan  data,  pencarian  data  dan laporan penduduk.
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  penentuan rating dari  sebuah  buku  yang  akan  dijadikan acuan  pembaca  dalam  memilih  buku  yang  sesuai.  Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya, implementasi  algoritma naïve  bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  menjadi  beberapa kelas.  Peneliti  menggunakan  metode naïve  bayes karena  metode  ini  membantu  penelitian  ini  dalam mengklasifikasikan rating dari  sebuah  buku.  Penelitian  ini  dibantu  dengan  menggunakan software rapidminer dan Python versi  3.7  yang  mempermudah  dalam  mengklasifikasikan dataset yang digunakan.

## 3 METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  uraian  metode  yang  digunakan  selama  penelitian.  Selama  penelitian  ini berlangsung  terdapat  2  metode  yang  digunakan,  yaitu  metode  untuk  pengumpulan  data  dan  metode untuk pengelolaan data.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  diambil  berdasarkan  data-data  sampel  dari  situs internet,  yaitu  situs www.kaggle.com .  Data  yang  didapatkan  adalah  data  berupa  data  statistik  buku- buku  pada website www.goodreads.com .  Data  yang  terkumpul  sebanyak  11.127  yang  terdiri  dari atribut bookID, title. author, average_rating, isbn, isbn13, language_code, num_pages, rating_count,
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku
text_review  _count,  publication_date,  publisher yang  kemudian  akan  diolah  kembali  sesuai  dengan batasan atau ketentuan penelitian.
Pada  penelitian  ini,  pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan tools berupa software rapidminer ,  yang  dimana rapidminer adalah  salah  satu software untuk  melakukan pengolahan  data mining .  Selain rapidminer, pengolahan  data  juga  dibantu  dengan  bahasa pemrograman  Pyhton.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  data  adalah  sebagai berikut:
1. Selection
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  pemilihan dataset yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Data yang dipilih harus sesuai dengan batasan yang sudah ditentukan di dalam penelitian ini berupa  data  yang  digunakan  data  selama  beberapa  tahun  dimulai  dari  1900  –  2019.  Dalam tahapan  ini dataset yang  dimiliki  akan  dibagi  menjadi  data training dan  data testing .  Data training adalah  data  yang  digunakan  untuk  perhitungan  probabilitas  dari  data  berdasarkan data  pembelajaran  yang  dilakukan.  Sedangkan  data testing merupakan  data  yang  akan  atau sedang  terjadi dan  dipergunakan sebagai bahan  uji  yang  sebelumnya  sudah  didapatkan  pada data training .
2. Pre-Processing
Tahapan pre-processing dilakukan  karena  ketika  data  dimasukan  kedalam software rapidminer terdapat missing value yang berarti data yang didapat belum normal.  Kemudian didalam  tahapan pre-processing ini  dilakukan  tahap  untuk  mengurangin  atribut-atribut  yang masih  terdapat missing  value dengan  tahapan  transformasi  yang  dilakukan  dengan software rapidminer.
3. Data Mining
Pada  penelitian  ini,  proses  data mining dilakukan  menggunakan  metode naïve  bayes untuk melakukan  proses  analisis  pada dataset “ books  listed  in  goo d reads ”  yang  didapat  di  situs www.kaggle.com .  Tahapan  ini  adalah  tahapan  dimana  dilakukannya  proses training pada data-data yang akan digunakan, dengan tujuan untuk membuat melatih model algoritma yang akan digunakan untuk data testing .
4. Pengujian Model dan Evaluation
Tahapan ini adalah tahapan dimana data yang sudah melalui proses pelatihan ( training ) akan ditentukan  akurasi  kualitas  datanya  sekaligus  melakukan testing terhadap  model  yang  telah dibuat.  Dengan  menggunakan  metode confusion  matrix ,  data  yang  dimana  tidak  digunakan untuk training akan digunakan menjadi data test untuk dilakukannya testing terhadap model algoritma  yang  sudah  dibuat  sekaligus  menentukan  akurasi  dari  hasil  analisis. Yang  dimana untuk  pengujian Accuracy,  Precission,  Re-call agar bisa membuktikan  kinerja metode naïve bayes menggunakan persamaan sebagai berikut  [12]:
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁) 𝑥100% (1)
b. Precission
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (2)
c. Re-call
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
(3)
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil pengolahan data yang telah dikerjakan, sebagai berikut:

## 4.1 Hasil Selection
Dataset yang  digunakan  adalah dataset “ books  listed  in  goodreads” yang  diambil  dari website www.kaggle.com .  Selama  tahun  1900-2019,  dalam dataset ini  diberikan  jumlah  sebanyak 11.127 buku. Adapun atribut yang digunakan pada penelitian ini terbagi menjadi dua jenis variabel , antara lain;
1. Variabel Dependen (Y) Variabel ini  disebut  juga  dengan nilai  yang  terikat. Variabel Y  dalam  penelitian  ini  adalah average_rating dimana variabel ini merupakan nilai untuk memprediksi rating buku.
2. Variabel Independen (X)
Variabel ini merupakan variabel dengan nilai yang tidak bergantung dengan variabel lainnya. Variabel ini  bisa  disebut  juga variabel yang  kehadirannya  dibutuhkan  oleh variabel terikat. Nilai class untuk variabel X dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Class Untuk Setiap Atribut
No. Nama Atribut Class 1 bookID Integer 2 Title Text 3 Author Text 4 Isbn Integer 5 isbn13 Integer 6 language_code Text 7 num_pages Tinggi ≥ 1000, Sedang ≥ 500, Rendah < 500 8 rating_counts Tinggi ≥ 100000, Sedang ≥ 10000, Rendah < 10000
9 text_review _count Tinggi ≥ 5000, Sedang ≥ 500, Rendah < 500
10 publication_date Text 11 Publisher Text
Dalam tahap ini juga, dataset akan dibagi menjadi data training dan data testing . Training-Set ini  akan  digunakan  untuk  membuat  model machine  learning ,  sedangkan Test-Set akan  digunakan untuk menguji performa dan kebenaran (terhadap korelasi) dalam model yang bersangkutan. Metode yang  digunakan  untuk  pembagian  ini  menggunakan  peneliti  menggunakan Python versi  3.7  dengan membagi  data  yang  telah  dimuat  menjadi  dua  berdasarkan  ukuran  standar  pembagian dataset yaitu, 80% diantaranya akan digunakan untuk melatih model dan 20% digunakan untuk data validasi. Tabel 2 dan Tabel 3 masing-masing menunjukan potongan hasil dari pembagian kedua data ini.
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## Tabel 2. Data Training Dengan Jumlah Data 8901
Tabel 3. Data Testing Dengan Jumlah Data 2226

## 4.2 Hasil Pre-processing
Dalam  tahap pre-processing ini  akan  dilakukan  identifikasi  terhadap  data  yang  tidak konsisten,  duplikasi  data, dan  data  yang  tidak  lengkap  ( missing  value ).  Proses ini  dilakukan  dengan seleksi data-data yang tidak konsisten dan penghapusan missing value . Dataset yang dimiliki peneliti tidak  memiliki  data  yang  tidak  konsisten  secara  signifikan  dan  hanya  mengurangi  sedikit  data  yang dimiliki menjadi 11.124 baris. Jumlah data yang dimiliki setelah tahap pre-processing ini selanjutnya akan digunakan untuk pembagian data dalam bentuk data training dan data testing .
Setelah membagi data menjadi data training dan data testing , akan dilakukan metode cleaning supaya data yang digunakan valid sesuai kebutuhan. Sehingga dari nilai class data buku dalam atribut tidak terjadi ketidakkonsistenan data dalam pengujian. Lalu data tersebut melalui pengolahan, dalam pengolahan  data  peneliti  menggunakan software  rapidminer studio versi  9.6 yang  nantinya  dapat menghasilkan  sebuah  prediksi rating buku.  Tabel  4  menunjukkan  potongan  data training sebelum tahap pre-processing ,  sedangkan  Tabel  5  merupakan  potongan  data training sesudah  tahap pre- processing .
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## Tabel 4. Data Training Sebelum Pre-Processing

## Tabel 5. Data Training Sesudah Pre-Processing

## 4.3 Hasil Data Mining
Pada  penelitian  ini,  proses  data mining dilakukan  menggunakan  metode naïve  bayes untuk melakukan  proses  analisis  pada dataset buku.  Gambar  1  merupakan  rancangan  proses  klasifikasi naïve bayes yang dilakukan menggunakan software rapidminer.
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## Gambar 1. Klasifikasi Naïve Bayes

## 4.4 Hasil Pengujian Model dan Evaluation
Rapidminer sebagai  solusi  untuk  memprediksi  dan  menganalisis  komputasi  statistik  [13]. Model  yang  telah  dibentuk  diuji  tingkat  akurasinya  dengan  memasukkan  data  uji  yang  berasal  dari data training .  Pada  Gambar  2  menunjukan  distribusi class untuk  label  atribut average_rating .  Hasil pada Gambar 2 menunjukan model distribusi naïve bayes . Pada hasil naïve bayes bisa dilihat bahwa model distribusi nilai class “Tinggi” sebanyak 0,447, sedangkan class “Rendah” sebanyak 0,553.
Gambar 2. Model Distribusi Naïve Bayes
Setelah  melakukan  perhitungan  untuk  metode naïve  bayes, maka  kita  melakukan  metode pengujian  untuk  akurasi  data  hasil  perhitungan  tadi  dengan  metode confusion  matrix.  Confusion matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  akurasi  pada konsep data  mining [14]. Confusion  matrix memberikan  penilaian performance klasifikasi berdasarkan objek dengan benar atau salah [7].
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku

## Tabel 6. Tingkat Accuracy, Precision, Recall Pada Naïve Bayes
Berdasarkan  Tabel  6  nilai  didapat  bahwa accuracy 66.98%, precision 74.47%  dan recall 62.47%.  Selain  menggunakan rapidminer ,  untuk  menguji  nilai  tersebut  kita  juga  dapat  menghitung nilai accuracy, precision, dan recall secara manual, yaitu sebagai berikut:
1. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁) 𝑥 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 779 + 712 779 + 267 + 712 + 468 𝑥100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  0.6698 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =  66.98%
2. Precission
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 779 779 + 267 𝑥 100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 0.7447 𝑥 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 74.47%

## 3. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 x 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 779
779 + 468 𝑥 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =  0.6247 𝑥 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 62.47%

## 5 KESIMPULAN
Model naïve  bayes memiliki  tingkat  kesalahan  yang  sangat  minimum  jika  dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya. Penelitian yang dilakukan adalah penentuan rating buku. Pada hasil naïve  bayes bisa  dilihat  bahwa  model  distribusi  nilai class “Tinggi”  sebanyak  0,447, sedangkan class “Rendah” sebanyak 0,553. Hasil  penelitian menentukan  bahwa  hasil  penentuan rating buku  menggunakan  metode naïve  bayes memiliki accuracy 66.98%, precision 74.47%  dan recall 62.47%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapatkan  menggunakan dataset dari  situs https://kaggle.com/ menunjukan bahwa rating buku pada data testing sebanyak 2226 data mayoritas prediksi rating buku cenderung rendah. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk menggunakan variable yang lainnya yang bisa menjadi bahan pertimbangan dan menggunakan metode data mining
Muthia Anggraini dkk: Implementasi Algoritma Naïve bayes Dalam Penentuan Rating Buku
lainnya  seperti Decision  Trees, atau Neural  Network agar  bisa  menjadi  pembanding  untuk  metode naïve bayes.

## REFERENSI
[1]  H. Alwi, Kamus Besar Bahasa Indonesia , 3rd ed. Jakarta: Balai Pustaka, 2007.
[2]  J. Liu, Z. Tian, P. Liu, J. Jiang, and Z. Li, “An Approach of Semantic Web Service Classification Based on Naive Bayes,” in 2016 IEEE International Conference on Services Computing (SCC) , San Francisco, CA, USA, Jun. 2016, pp. 356–362, doi: 10.1109/SCC.2016.53.
[3]  N. L. Ratniasih, “Optimasi Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve bayes Dan C4.5 Untuk Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  Feb.  2019,  doi: 10.36002/jutik.v5i1.634.
[4]  T. M. Butar, M. A. Fauzi, and Indriati, “Penentuan Rating Review Film Menggunakan Metode Multinomial Naïve bayes Classifier dengan Feature Selection berbasis Chi-Square dan Galavotti- Sebastiani-Simi  Coefficient,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  pp.  447–453, 2019.
[5]  F.  Handayani  and  F.  S.  Pribadi,  “Implementasi  Algoritma Naïve  bayes Classifier  dalam Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan  dan  Pelaporan  Masyarakat  melalui  Layanan  Call Center 110,” J. Tek. Elektro , vol. 7, pp. 19–24, Jun. 2015.
[6]  M. Idris, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Naïve bayes Untuk Memprediksi Angka Kelahiran,” J. Pelita Inform. , vol. 18, pp. 160–167, 2019.
[7]  F. Gorunescu, Data Mining  Concepts Models and Techniques , 1st ed., vol. 12. Craiova: Springer Berlin Heidelberg, 2011.
[8]  M.  Ridwan  and  H.  Suyono,  “Penerapan  Data Mining Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve bayes Classifier,” vol. 7, no. 1, p. 6, 2013.
[9]  A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi Naïve  bayes Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” vol. 2, no. 3, p. 11, 2015.
[10] T. R. Patil and M. S. S. Sherekar, “Performance Analysis of Naïve bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classification,” Open Access , vol. 6, p. 6, 2013.
[11] A. Powar and D. V. Ghorpade, “Heart Disease Prediction System Using Naïve bayes Data Mining Technique,” ICTACT J. SOFT Comput. , pp. 1824–1830, 2018.
[12] T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model Algoritma SVM dan PSO-SVM (Studi Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, Aug. 2016, doi: 10.28932/jutisi.v2i2.476.
[13] M. Utmal and R. K. Pandey, “Taxonomy on the Integration of Hadoop and Rapid Miner for Big Data  Analytics,”  in 2015  International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Communication  Networks  (CICN) ,  Jabalpur,  India,  Dec.  2015,  pp.  890–893,  doi: 10.1109/CICN.2015.175.
[14] M.  F.  Rahman,  D.  Alamsah,  M.  I.  Darmawidjadja,  and  I.  Nurma,  “Klasifikasi  Untuk  Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode Bayesian Regularization Neural Network (RBNN),” J.  Inform. , vol. 11, no. 1, p. 36, Jan. 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i1.a5452.