## IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA BLOGGER
Nur Widiastuti* 1) , Arief Hermawan 2) , Donny Avianto 3)
1. Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
2. Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
3. Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Data mining; Klasifikasi; Naïve Bayes; algoritma; Blogger
Keywords:  Data  mining;  Classification; Algorithm; Naïve Bayes; Blogger

## Article history:
Received 17 June 2023 Revised 1 July2023 Accepted 15 July 2023 Available online 1 September 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3713
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: widy.jogja@gmail.com
Di era teknologi yang modern seperti saat ini peluang kerja sebagai blog- ger cukup banyak diminati. Para blogger me-manfaatkan situs blog baik yang  gratis  maupun  berbayar  untuk  menulis  artikel.  Hal  tersebut  me- nyebabkan pengguna situs blog semakin meningkat. Diantara para blog- ger  ada  yang  menjadi  blogger  professional  dan  ada  juga  yang  menjadi blog-ger musiman untuk menulis artikel pada blog. Penelitian ini meneliti blogger mana yang masuk dalam kategori blogger professional atau blog- ger  musiman. Penelitian  ini  mengklasifikasi  data blogger  yang  diambil dari  UCI  Machine  Learning  dengan  jumlah  data  sebanyak  100  data kemudian  diuji  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Adapun  tool  yang digunakan  untuk  penelitian  adalah  Rapidminer  untuk  mengklasifikasi blogger professional atau blogger musiman. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 76,27% atau meningkat 1,27 % dibandingkan penelitian sebelumnya  dan  hasil  classification  error  sebesar  23,73%.  Sedangkan class  recall  sebanyak  12  fold,  hal  ini  dapat  diartikan  penelitian menggunakan correla-tion matrix dan cross validation dengan number of fold 12 menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik dari penelitian sebe- lumnya.

## ABSTRACT
In the era of modern technology like today, job opportunities as bloggers are quite popular. Bloggers take advantage of both free and paid blog sites to write articles. This causes blog site users to increase. Among the blog- gers there are those who become professional bloggers and there are also those who become seasonal bloggers to write articles on blogs. This re- search  examines  which  bloggers  fall  into  the  category  of  professional bloggers  or  seasonal  bloggers.  This  study  classifies  blogger  data  taken from UCI Machine Learning with a total of 100 data then tested using the Naïve Bayes Method. The tool used for research is Rapidminer to classify professional bloggers or seasonal bloggers. This study resulted in an ac- curacy of 76.27% or an increase of 1.27% compared to previous studies and a classification error of 23.73%. While the class recall is 12 folds, this means that research using a correlation matrix and cross validation with a number of folds of 12 produces a better accuracy value than previ- ous studies.

## I. P ENDAHULUAN
EORANG blogger  adalah  seseorang  yang  melakukan  kegiatan  blogging  atau  tulis  menulis  dengan menggunakan berbagai platform blog. Blogger merupakan salah satu profesi yang paling banyak diminati di era teknolo-gi yang modern seperti saat ini. Peluang bisnis yang mendapatkan cukup banyak penghasilan jika ditekuni secara mendalam. Profesi blogger mengandalkan kegiatan dengan domain yang gratis hingga berbayar un-tuk menulis opini atau review cerita yang menarik perhatian para pembacanya. Blogger profesional harus mem- iliki  kemampuan  menulis  yang baik  dilihat  dari  tata  bahasa,  alur  cerita  tulisan,  dan  kemudahan  tu-lisannya  di- mengerti  pembaca.  Kemampuan  ini  tidak  harus  sebaik  sastrawan  atau  pujangga,  minimal tu-lisannya  dipahami pembaca. Pada penelitian  sebelumnya  tentang  pengguna  situs  blogger  yang  professional  maupun  yang  tidak, kemudian dilakukan pengklasifikasian data untuk mengetahui pengguna tersebut masuk dalam kategori pengguna blogger professional atau bukan. Sebagai referensi terkait penelitian ini adalah penelitian yang sudah dilakukan oleh  peneliti  sebelumnya.  Teknik  pengklasifikasian  pemodelan  deskriptif  dan  prediktif  dengan  algoritma  data
S
mining yaitu menggunakan metode Naïve Bayes. Untuk mengelola data digunakan software rapid miner studio 6.0,  dataset  blogger  diperoleh  dari  website  UCI  Machine  learning  Repository,  Perhitungan  performance  vector menunjukkan akurasi klasifikasi metode Naive Bayes diperoleh sebesar 75%. Sedangkan class precision dan class recall untuk prediksi yes menunjukkan tingkat precision sebesar 77% dan  Sedangkan class precision dan class recall untuk prediksi yes menunjukkan tingkat precision sebesar 76,54% dan untuk prediksi no sebesar 68,42%. Berdasarkan  penelitian  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  keuntungan  dapat  mengklasifikasi  data blogger yang professional dan musiman, namun nilai akurasi yang dihasilkan masih kurang tinggi yakni 75% [1].
Penelitian lainnya terkait klasifikasi penyakit ISPA yang diderita oleh masyarakat menggunakan metode Naive Bayes  Classifier.  Data  diambil  dari  puskesmas  karena  puskesmas  merupakan  salah  satu  yang  menjadi  rujukan pengobatan untuk masyarakat. Puskesmas harus mengidentifikasi jenis ISPA yang tepat sehingga pengobatan bagi penderita ISPA dapat diberikan secara optimal. Ini penelitian mengklasifikasikan data pasien ISPA di puskesmas berdasarkan faktor penentu yaitu penyakit yang diderita, umur, dan jangka waktu tinggal. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Naive Bayes Classifier dengan metode pengujian Confusion Matrix. Hasil dari penerapan metode  Naive  Bayes  Classifier  pada  data  pasien  menghasilkan  tiga  jenis  ISPA  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat. Paling atas jumlah penderita ISPA adalah ISPA berat. Hasil dari Kebingungan Uji matriks yang telah dilakukan membuktikan bahwa metode ini memiliki akurasi sebesar 93,33% sehingga cocok digunakan untuk mengklasifi- kasikan penyakit ISPA. Penelitian tentang klasifikasi penyakit ISPA ini menghasilkan tingkat akurasi yang sangat baik atau akurasi yang baik yakni 93,33%[2].
Penelitian selanjutnya tentang Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit Menggunakan Metode Naïve Bayes. Pulau Sumatera Dan Kalimantan Adalah Pulau Yang Memiliki Perkebunan Terbesar Khususnya Kelapa Sawit Di Indonesia. Propinsi Riau Yang Berada Di Pulau Sumatera Dapat Menghasilkan Kelapa Sawit Tertinggi Di Pulau Sumatera. Mutu Merupakan Komponen Penting Dalam Kelangsungan Bisnis Pada Industri Minyak Kelapa Sawit. Kualitas Produk Mentah Kelapa Sawit Sebuah Perusahaan Di Kecamatan Kerumutan Kabupaten Pelalawan Riau Tergantung Pada Kandungan Dari Hasil Akhir Pengolahan. Kandungan Tersebut Terdiri Dari Kadar Kotoran Pada Crude Palm Oil (Cpo), Kadar Moisture Cpo, Kadar Free Fatty Acid Cpo, Deteration Of Bleachability Index Cpo, Carotin Cpo, Dirt Kernel, Moisture Kernel, Dan Broken Kernel. Kualitas Akhir Produk Kelapa Sawit Ditentukan Dari  Hasil  Gabungan  Kualitas  Cpo  Dan  Kualitas  Kernel.  Bahan  Mentah  Yang  Berkualitas  Baik  Akan Mempengaruhi Harga Jual Bahan Mentah Tersebut Untuk Menghasilkan Kualitas Akhir Produk Yang Baik. Untuk Menentukan Kualitas Produk Kelapa Sawit Menimbulkan Masalah Dalam Segi Waktu Karena Harus Dicek Satu Per Satu Melalui Pengolahan Di Laboratorium. Pembangun Aplikasi Yang Dapat Menentukan Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit Merupakan Tujuan Dari Penelitian Ini. Aplikasi Ini Diharapkan Dapat Membantu Petugas Labor Dalam Proses Klasifikasi Kualitas Produk Mentah Kelapa Sawit Dengan Lebih Cepat, Tepat Dan Akurat. Penelitian Ini Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Karena Memerlukan Data Latih Dalam Jumlah Yang Lebih Kecil Pada Proses Klasifikasi Data. Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dalam Menentukan Kualitas Produk Kelapa Sawit Adalah Sebesar 82,05%. Penelitian tentang Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit menggunakan metode Naïve Bayes ini menghasilkan nilai akurasi yang baik yakni sebesar 82,05%, nuamun jika dilakukan pen- gujian ulang dengan metode lain kemungkinan dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi[3].
Penelitian selanjutnya tentang membangun model ketenagakerjaan lulusan menggunakan tugas klasifikasi da- lam penambangan data, membandingkan beberapa pendekatan penambangan data seperti  metode Bayesian dan metode  Pohon  dengan  visualisasi,  dan  mengeksplorasi  Aturan  Asosiasi  menggunakan[4].  Penelitian  lain  yakni tentang Data Mining Model For Designing Diagnostic Applications Inflammatory Liver Disease. Pada penelitian ini  membandingkan  beberapa  metode  klasifikasi  data  mining,  antara  lain  algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes,  dan  k- Nearest Neighbor untuk mendiagnosis penyakit radang hati, kemudian membandingkan mana dari ketiga metode tersebut yang paling akurat. Berdasarkan hasil pengukuran performansi ketiga model menggunakan metode Cross Validation, Confusion Matrix dan ROC Curve, diketahui bahwa metode C4.5 merupakan metode terbaik dengan akurasi 70,99% dan under the curva (AUC). ) nilai 0,950, kemudian metode k-Nearest Neighbor dengan akurasi 67,19% dan nilai under the curve (AUC) 0,873, kemudian metode Naïve Bayes dengan tingkat akurasi 66,14% dan nilai under the curve (AUC) sebesar 0,742. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Prayoga, 2018) dan kawan-kawan  yang  meneliti  tentang  Diagnosis  penyakit  hepatitis  dengan  metode  Naïve  Bayes.  Dari  pengujian tingkat akurasi yang dilakukan, diketahui bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dengan metode Naïve Bayes cukup baik  atau  cukup  tinggi  yakni  sebesar  87,50%,  namun  jika  pengujiannya  ditambahkan  dengan  feature  selection kemungkinan dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi[5].
Setelah mempelajari beberapa penelitian sebelumnya, maka penelitian ini akan menguji kembali klasifikasi data blogger professional dan musiman dengan algoritma Naïve Bayes dengan menerapkan correlation matrix dan feature selection Principal component analysis (PCA). Naïve bayes dipilih dalam penelitian ini karena memiliki keunggulan antara lain Naive Bayes sederhana dan komputasinya tidak tinggi dan tidak membutuhkan biaya yang
banyak untuk menjalakannya, selain itu mudah diimplementasikan dan cepat menyatu dari pada model diskrimi- natif seperti regresi logistik, serta membutuhkan lebih sedikit data pelatihan.
Kelebihan PCA pada penelitian sebelumnya adalah untuk mengurangi dimensi dengan membentuk variabel- variabel baru yang disebut Principal Components. Sedangkan PCA dipilih pada pada penelitian ini karena untuk mengenerate atau menyederhanakan fiture dalam jumlah yang banyak menjadi beberapa fiture yang lebih distin- guisble  atau  dapat  di  bedakan  oleh  klasifier  sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi.  Adapun  penelitian  yang digunakan sebagai referensi panduan terkait penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Recha Abriana Anggraini, Galih Widagdo, Arief Setya Budi, M. Qomaruddin, 2019 dengan judul Penerapan Data Mining Clas- sification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes.

## I. M ETODE P ENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Berikut ini adalah alur penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini, adapun alurnya meliputi pengumpulan data,  seleksi  fiture  yang  akan  digunakan,  Principal  component  analysis (PCA),  kemudian  pengujian  dengan lagoritma Naïve Bayes hingga di dapatkan hasil. Cara kerja dari metode Naïve Bayes adalah dengan menghitung peluang  dari  satu  kelas  dari  masing-masing  kelompok  atribut yang  ada dan menentukan kelas  mana  yang paling optimal,  artinya  pengelompokan  dapat  dilakukan  berdasarkan  atribut  yang  yang  akan  digunakan  sebagai  label. Berikut ini adalah alur penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Alur Penelitian

## B. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dataset dari UCI Machine Learning yang terdiri dari 100 baris dan 6 kolom atau atribut. Atribute tersebut adalah Local Political Social Space (LPSS), Local Media Turnover (LMT), topics, Caprice, dan Degree . Sedangkan  untuk  class  atau  label  yang  terdapat  pada  dataset  tersebut  yaitu  Professional  Blogger  (PB) dengan nilai yes dan no. Teknik pengolahan dataset dalam penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi dengan permodelan  deskriptif  dan  prediktif  menggunakan  salah  satu  algoritma  data  mining  yaitu  metode  Naïve  Bayes. Penelitian sebelumnya yang mengambil datasetd ari UCI Machine Learning yakni Analytic Predictive of Hepatitis using The Regression Logic Algorithm. Seperti pada penelitian sebelumnya, teknik regresi dalam machine learning yang digunakan adalah Logistic Regression untuk prediksi hepatitis dengan menggunakan dataset yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Dimana hasil akhir penelitian ini adalah penerapan algoritma Logistic Re- gression sebagai metode prediksi cukup baik dengan memperoleh tingkat akurasi sebesar 83,33% [1].
C. Data Mining
Data mining adalah suatu proses yang memiliki tujuan untuk menemukan suatu pola otomatis atau semi-otomatis dari data yang sudah kita dapat/miliki di dalam basis data yang dimanfaatkan untuk penyelesaian suatu masalah. Data  mining  memiliki  beberapa  teknik,  diantaranya  klasifikasi  dan  clustering.  Teknik  klasifikasi  adalah  teknik
pembelajaran  yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  dari  atribut  kategori  target.  Metode  yang  paling  populer digunakan  untuk  teknik  klasifikasi  adalah  Decision  Trees,  Naïve  Bayes  ,  Statistical  analysis,  dan  lain  lain.  Data mining berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan dalam database besar untuk membantupengambilan kepu- tusan di waktu yang akan datang.
D. Seleksi Fitur
Seleksi fitur bertujuan guna mengurangi atribut, sebab banyaknya fitur pada dataset yang digunakan dapat mengaki- batkan overfitting dan perlu menentukan fitur yang dibutuhkan dalam pengolahan data. Seleksi fitur menggunakan heatmap untuk menyeleksi fitur dari dataset dilihat dari nilai hubungan antar fitur-fitur tersebut terhadap variabel outcome  sebagai  target  value  yang  akan diprediksi.  Fitur  yang  terpilih  merupakan  fitur  yang  akan dipergunakan karena mempunyai hubungan tertinggi terhadap variabel outcome.
E. Correlation Matrix
Operator ini menentukan korelasi antara semua Atribut dan dapat menghasilkan vektor bobot berdasarkan korelasi ini. Korelasi  adalah teknik statistik yang dapat menunjukkan apakah dan seberapa kuat pasangan Atribut terkait. Korelasi adalah angka antara -1 dan +1 yang mengukur tingkat hubungan antara dua Atribut (sebut saja X dan Y). Nilai positif untuk korelasi menyiratkan asosiasi positif. Dalam hal ini nilai X yang besar cenderung diasosiasikan dengan nilai Y yang besar dan nilai X yang kecil cenderung diasosiasikan dengan nilai Y yang kecil. Nilai negatif untuk korelasi mengimplikasikan asosiasi negatif atau terbalik. Dalam hal ini nilai X yang besar cenderung diaso- siasikan dengan nilai Y yang kecil dan sebaliknya.

## F. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan salah satu teknik dalam pengolahan data yang bekerja dengan cara objek yang dipergunakan dibagi menjadi kelas-kelas dengan jumlah kelas sesuai dengan yang diinginkan. Klasifikasi dapat menciptakan suatu pola yang dapat memisahkan tiap-tiap kelas data yang bertujuan guna menentukan objek yang tergolong ke dalam kategori tertentu dilihat dari perilaku serta atribut dari kelompok yang telah didefinisikan [6]. Klasifikasi yang dil- akukan dalam penelitian ini bertujuan untuk menggolongkan data termasuk ke dalam kelas blogger professional dan blogger amatir. Salah satu penelitian sebelumnya tentang Klasifikasi Penelitian Klasifikasi data stunting di Kabu- paten/Kota di Indonesia berdasarkan faktor penyebab stunting pada balita, yaitu menggunakan metode clustering dengan  algoritma  K-Means.  Tujuannya  adalah  untuk  membantu  pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan  yang sesuai terkait penurunan prevalensi stunting pada balita berdasarkan karakteristik dan permasalahan masing-masing cluster. Hasil penelitian menunjukan bahwa dengan bantuan metode elbow menghasilkan 2 cluster sebagai cluster terbaik  dengan  nilai  selisih  Sum  of  Square  Error(SSE)  sebesar  1401.5156,  dimana  cluster  1  merupakan  cluster dengan faktor penyebab stunting tinggi yang terdiri dari 324kabupaten/kota, dan cluster 2 merupakan cluster dengan faktor penyebab stunting rendah yang terdiri dari 49 kabupaten/kota. Data latih dan data uji yang digunakan untuk klasifikasi berjumlah 75 data latih dan 25 data uji. Berdasarkan master pelanggan yang dijadikan data latih, telah berhasil mengklasifikasikan 23 data dari 25 data yang diuji. Sehingga berhasil memprediksi pelanggannya dengan nilai precision mencapai 100%, nilai recall mencapai 91%, nilai accuracy mencapai 92%.[7]

## G. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan salah satu dari metode pengklasifikasian. NBC dipilih karena merupakan metode klasifikasi yang simpel dan efisien. Naïve Bayes dapat diterapkan pada data yang lumayan besar/banyak jumlahnya[9], dan dapat menangani data yang tidak lengkap (memiliki missing value). Teori Naïve Bayes memiliki kemampuan klas- ifikasi yang serupa dengan decision tree dan neural network bahkan algoritma naïve bayes memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar. Teorema bayes dapat ditulis menggunakan persamaan 1[8]:
Dimana: 𝑃 ( 𝐴𝐴 | 𝐵𝐵 ) = Probabilitas posterior dari A pada kondisi B (posterior probability).
𝑃 ( 𝐵𝐵 | 𝐴𝐴 ) = Probabilitas posterior dari B pada kondisi A(likelihood). 𝑃 ( 𝐴𝐴 ) = Probabilitas prior dari A (class prior probability). 𝑃 ( 𝐵𝐵 ) = Probabilitas prior dari B (predictor prior probability).
Salah satu penelitian sebelumnya tentang Naïve Bayes adalah Penelitian tentang perbandingan data metode klasifi- kasi pertambangan dibuat untuk mendeteksi keaslian lowongan kerja di media sosial. Metode yang digunakan adalah Naif Bayes, KNN, dan pohon keputusan. Untuk mengetahui yang mana metode memiliki nilai akurasi tertinggi dan dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  keaslian  lowongan  kerja,  dan  penipuan  di  media  sosial  dapat  terjadi dicegah. Berdasarkan penelitian ini, metode yang memiliki nilai tertinggi nilai akurasi adalah metode KNN. Nilai akurasi sebesar 94,93%, sedangkan model Decision Tree memiliki nilai akurasi sebesar 91,57% dan model Naive Bayes  memiliki  akurasi  sebesar  84,35%.  KNN  metode  adalah  metode  terbaik untuk  mengklasifikasikan  keaslian pekerjaan Lowongan[8].

## H. Langkah-langkah Analisis Naïve Bayes
Setelah  hasil  Naïve  Bayes  didapatkan  peneliti  akan  melakukan  beberapa  langkah-langkah analisis  terhadap  hasil Naïve Bayes. Langkah yang pertama adalah mencari nilai akurasi dari algoritma Naïve Bayes tanpa PCA. Kemudian peneliti membuat table Data simple distribution untuk memetakan berapa data yang masuk ke dalam kelas Yes dan berapa yang masuk dalam kelas No. Selanjutnya penulis mencari hasil Class Precision dan Class Recall. Setelah itu peneliti akan membandingkan hasil penelitian yang sudah silakukan dengan hasil penelitian sebelumnya kemudian menyimpulkan hasil analisanya.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Dataset
Dataset adalah kumpulan daya atau dokumen yang berisi satu atau lebih catatan record. Setiap kelompok record ini tadi  disebut  sebagai dataset  dan  memiliki  peran  untuk  menyimpan  informasi  pada data. Dalam  permodelan  algo- ritma Naïve Bayes pada penelitian ini, data training diolah menggunakan model Naïve Bayes serta cross validation 12  fold.  Jumlah  responden  dalam  penelitian  ini  sebesar  100  responden, dengan  dataset  blogger  ini  peneliti  akan mengklasifikasikan  jenis  blogger  kedalam  2  kelompok  yaitu  Blogger  Professional  (BP)  dan  Blogger  Musiman (BM). Data training dari dataset blogger dapat dilihat pada Tabel I.
T ABEL I DATA TRAINING Degree caprice Topic lmt lpss pb high left impression yes yes yes high left political yes yes yes medium middle Tourism yes yes yes high left political yes yes yes medium middle news yes yes yes medium middle news yes yes yes high left political yes yes yes high right political yes no yes high right political yes no no medium right tourism yes no yes high right tourism yes yes yes medium left news yes no yes high left political yes yes no low right news no yes No high left political yes yes Yes medium left impression yes yes Yes medium left political yes yes Yes high right political yes yes Yes medium left impression yes yes yes
Tabel 1 merupakan dataset blogger yang dipakai sebagai data training dalam penelitian ini. Data tersebut berjumlah 100 data yang direpresentasikan dalam bentuk tabel. Atribut yang terdapat pada dataset blogger yaitu Local Political Social  Space  (LPSS) atau  diartikan  kecenderungan  dalam  membahas  Ruang  Sosial  Politik  Lokal, Local  Media Turnover (LMT) atau bisa diartikan kecenderungan membahas pergantian media lokal , topics, professional Blogger (PB) atau  blogger  yang  profesional ,  Caprice (perilaku) , dan Degree (derajat/level).  Berdasarkan  pengujian menggunakan correlation matrix Local Political Social Space (LPSS).

## B. Data Training
Data  training  adalah  dataset  yang  digunakan  untuk  pembelajaran,  sedangkan  data  testing  adalah  dataset  yang digunakan untuk pengujian, sehingga menghasilkan output berupa prediksi [10]. Pada penelitian ini akan dilakukan menghitung hubungan antar variabel menggunakan operator Correlation Matrix, yakni menghitung korelasi yang berisi nilai-nilai korelasi antara variabel-variabel yang akan dianalisis. Proses Corelation matrix dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2.  Proses Correlation Matrix
Setelah  dilakukan  proses  correlation  matrix  maka  muncul  hasil,  bahwa  yang  kekuatan  hubungannya  semakin besar nilai correlation-nya maka semakin kuat/banyak hubungangannya begitu juga sebaliknya semakin kecil nilai correlationnya maka semakin lemah/sedikit hubungannya contohnya adalah hubungan antara keterangan (penun- daan)  dengan visibility  memiliki  hubungan yang  sangat kuat karena  blogger  profesional  pada  visibility  sehingga nilai correlationnya besar, dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar. 3.  Hasil Correlation Matrix
Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang tidak melalui proses correlatin matrix yakni menghitung korelasi antar table atau variable yang di analisa. Pada penelitian ini melalui proses Correlation Matrix dengan hasil bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam menentukan blogger profesional adalah Local Political Social Space (LPSS), maka attribute LPSS tidak akan digunakan dalam pengujian.

## C. PERHITUNGAN PROBABILITAS NAÏVE BAYES
Perhitungan Class Probabilitas (P(PB) dan P(BM))
Dari 100 data latih yang digunakan, diketahui kelas Profesional Blogger (PB) sebanyak 68 data, dan kelas Blogger Musiman (BM) sebanyak 32 data. Perhitungan probabilitas untuk kemungkinan kelas Profesional Blogger dan Blog- ger Musiman sebagai berikut :
Perhitungan probabilitas untuk kemungkinan kelas Blogger Profesional (BP) dapat dilihat pada persamaan (1) :
P(PB) = 0,68 (1)
Pada perhitungan PB mendapatkan hasil sebesar 0,68, sedangkan Perhitungan Probabilitas prior untuk kemungkinan kelas Blogger Musiman (BM) dapat dilihat pada persamaan (2) :
P(BM)

## 0,32          (2)
Pada  perhitungan  BM  mendapatkan  hasil  sebesar  0,32,  selanjutnya  menghitung  Probabilitas  Degree  (D)  dengan menggunakan D dengan menghitung banyaknya jumlah data low, medium dan high pada atribut Degree mendapat- kan hasil Degree low No sebesar 10, degree low yes sebesar 4. Kemudian degree medium No sebesar 13, degree medium Yes sebesar 34 dan degree high No sebesar 9 dan degree high Yes sebesar 30, hasil dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL II PROBABILITAS PRIOR Degree No Yes low 10 4 medium 13 34 high 9 30
Langkah selanjutnya adalah menghitung Conditional Probabilities, yaitu probililitas setiap nilai input terhadapat nilai class, pada Tabel III.
T ABEL III C ONDITIONAL P ROBABILITIES Degree No Yes
Low
= 0.3125 = 0.058824
medium =
0.40625 = 0.5 high = 0.28125 = 0.441176 Peluang yang didapatkan adalah :
P(low|No) = 0,3125 P(medium|No) = 0,40625 P(high|No) = 0,28125 P(low|Yes) = 0,058824 P(medium|Yes) = 0,5 P(High|Yes) = 0,441176
Selanjutnya adalah menentukan Probabilitas Caprice, didapatkan hasil pada TabeL IV.
T ABEL IV PROBABILITAS PRIOR Caprice (CP) No Yes left 10 42 middle 4 10 right 18 16
Pada perhitungan Probabilitas Caprice (CP) dengan menghitung banyaknya jumlah data left, middle dan right pada atribut left mendapatkan hasil CP left No sebesar 10, CP middle No sebesar 4 dan CP right No sebesar 18. Kemudian CP left Yes sebesar 42, CP middle No sebesar 10, CP right Yes sebesar 16. Hasil dapat dilihat pada Tabl VI.
T ABEL V C ONDITIONAL P ROBABILITIES Degree No Yes Left = 0.3125 = 0.617647 Middle = 0.125 = 0.147059 Right = 0.5625 = 0.23529
Peluang yang didapatkan adalah :
P(left|No) = 0,3125 P(middle|No) = 0,125 P(right|No) = 0,5625 P(left|Yes) = 0,617647 P(middle|Yes) = 0, 147059 P(right|Yes) = 0, 23529

## B. PENGUJIAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Pada proses ini akan dilakukan pengujian dengan algoritma klasifikasi Naïve Bayes mengunakan tool Rapidminer, meliputi pemilihan atribut yang akan digunakan untuk pengujian menggunakan operator select Attributes, dilanjut- kan penentuan label menggunakan operator set role dan cross validation dengan number of fold 12 kali, dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4.  Proses pengujian mengggunakan Cross Validation
Pada pengujian menggunakan algortima Naïve Bayes dataset yang semula berjumlah 6 atributte hanya digunakan 5 atributte, yakni Local Media Turnover (LMT), topics, Caprice, Degree dan professional Blogger (PB), sedangkan attribute Local Political Social Space (LPSS) tidak digunakan, dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5.  Proses pengujian mengggunakan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes
Gambar diatas adalah proses pengujian menggunakan algoritman Naïve Bayes, kemudian apply model dan perfor- mance dengan memilih option accuracy dan classification error agar muncul hasil accuracy performancenya.

## D. HASIL

## E. Simple Distribution Models
Dengan  menggunakan  software  rapid  miner  studio  untuk  menganalisis  tabel  data  blogger  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes dapat menghasilkan beberapa kelas utama pembagian dibandingkan dengan hasil penelitian sebelumya dapat dilihat pada Tabel VI.

## T ABEL VI
DATA SIMPLE DISTRIBUTION Penelitian ini Penelitian sebelumnya [1] Distribution Distribution Class. Yes 0,680 4 0,680 3 Class. No 0,320 4 0,320 3
Tabel  diatas  merupakan  hasil  data  simple  distribution  perbandingan  penelitian  sebelumnya  dan  penelitian  ini menggunakan metode Naïve Bayes.  Data simple distribution dengan metode Naïve Bayes membagi 2 kelas klas- ifikasi PB yaitu class yes dan class no. Untuk nilai class yes pada penelitian ini yaitu 0.680 dan nilai class no yaitu
0.320 dan distribution 4, sedangkan pada penelitian sebelumnya untuk nilai class yes pada penelitian ini yaitu 0.680 dan nilai class no yaitu 0.320 dan distribution 3, dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6.  Simple Distribution Naïve Bayes
Gambar diatas merupakan distribution table hasil dari olah data rapid miner. Dari distribution table yang ada dapat diketahui hasil klasifikasi data blogger professional dan blogger musiman.

## F. Hasil Akurasi
Proses klasifikasi dengan metode Naïve Bayes yang digunakan untuk mengklasifikasikan data blogger pada penelitian ini menghasilkan accuracy, precision, dan recall dapat dilihat pada Table VII :
T ABEL VII DATA PERBANDINGAN A CCURACY P ERFORMANCE Penelitian ini Penelitian sebelumnya [1] Accuracy : 76.27% +/- 7,78% Accuracy : 75,00% +/- 10,25% True yes True no True yes True no Pred. Yes 62 18 62 19 Pred. No 6 14 6 13
Hasil  pengujian  ini  menunjukan  accuracy  performance  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  sebesar 76.27% +/- 7,78%. Kemudian hasil class precision dan class recall untuk prediksi yes menunjukkan tingkat preci- sion sebesar 77,50% dan untuk prediksi no sebesar 70,00%. Sedangkan hasil pengujian pada penelitian sebelumnya menunjukkan akurasi klasifikasi menggunakan metode Naive bayes diperoleh sebesar 75,00% +/- 10,25%, dapat dilihat pada Tabel VIII.
T ABEL VIII
DATA PERBANDINGAN CLASS RECALL Penelitian ini Penelitian sebelumnya [1] True yes True no True yes True no Class Precision 77,50 % 70.00 % 76,54% 68,42%. Class recall 91.18 % 43.75 % 91.18 % 40,62 %
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil  perbandingan  class  precision  dan  class  recall  pada  penelitian  sebelumnya  untuk class precision true yes sebesar 76,54% dan untuk true  no sebesar 68,42%, sedangkan pada penelitian ini precision true yes sebesar 77,50 % dan untuk true  no sebesar 70,00%. Selanjutnya untuk hasil perbandingan class precision dan class recall pada penelitian sebelumnya untuk class recall true yes sebesar 91,18 % dan untuk true  no sebesar 40,62%, sedangkan pada penelitian ini Class recall true yes sebesar 91,18 % dan untuk true  no sebesar 43,75%.

## III. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  sudah dilakukan oleh peneliti  sebelumnya  menggunakan  algoritma klasifikasi  Naïve  Bayes dengan cross validation dan number of fold sebanyak 10 kali menghasilkan accuracy performance sebesar 75 %. Pada penelitian validasi yang dilakukan menggunakan confusion matrix dengan algoritma klasification Naïve Bayes dan cross validation dan number of fold sebanyak 10 kali menghasilkan accuracy performance yang lebih tinggi
yakni 76.27% atau meningkat 1,27% dari penelitian yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya, sedangkan class pre- cision dan class  recall untuk prediksi yes menunjukkan  tingkat precision sebesar  77,50% dan  untuk  prediksi no sebesar  70,00%  dan  classification  error  adalah  23.73%  +/-7.78%  atau  dapat  diartikan  prosentase  errornya  kecil. Sedangkan hasil pengujian pada penelitian sebelumnya menunjukkan akurasi klasifikasi menggunakan metode Na- ive  bayes  diperoleh  sebesar  75,00%  +/-  10,25%.  Sedangkan  class  precision  dan  class  recall  untuk  prediksi  yes menunjukkan tingkat precision sebesar 76,54% dan untuk prediksi no sebesar 68,42%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. A. Anggraini, G. Widagdo, A. S. Budi, and M. Qomaruddin, “Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 47, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i1.30211.
[2] M. S. Syarah, M. Wati, and N. Puspitasari, “Klasifikasi Penderita ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 1, pp. 8–15, 2022.
[3] D. Suryani, A. Yulianti, E. L. Maghfiroh, and J. Alber, “Quality Classification of Palm Oil Products Using Naïve Bayes Method,” Sistemasi , vol. 11, no. 1, p. 251, 2022, doi: 10.32520/stmsi.v11i1.1713.
[4] F. D. S. Harahap, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Masyarakat Khususnya Dunia Ketenagakerjaan,” vol. 2019, 2020.
[5] O. Pahlevi and A. Amrin, “Data Mining Model For Designing Diagnostic Applications Inflammatory Liver Disease,” SinkrOn , vol. 5, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v5i1.10589.
[6] A. Fadilah, M. N. Pangestu, S. Lumbanbatu, and S. Defiyanti, “Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Indonesia Berdasarkan Faktor Penyebab Stunt- ing Pada Balita Menggunakan Algoritma K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 223, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.581.
[7] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[8] M. M. Fajar, A. R. Putri, and K. F. H. Holle, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Deteksi Keaslian Lowongan Pekerjaan di Medsos,” J. Ilm. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 41–48, 2022, doi: 10.35316/jimi.v7i1.41-48.
[9] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[10] A. L. Maukar, F. Marisa, and A. A. Widodo, “Analisis Data Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis K-Means,” JIKO (Jurnal Inform. dan Kom- puter) , vol. 6, no. 2, p. 142, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.558.