## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Menganalisis Jumlah Live Stream VTuber Skem
Ananda Aulia, Miftah Rusydi Tanjung, Muhammad Iqbal, Rian Farta Wijaya Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Panca Budi Medan , Medan, Indonesia Email: anandaaulia30@gmail.com, miftahrusyditjg@gmail.com, muhammadiqbal@dosen.pancabudi.ac.id, rianfartawijaya@dosen.pancabudi.ac.id
Email Penulis Korespondensi: anandaaulia30@gmail.com
Abstrak − YouTube merupakan salah satu bukti perkembangan teknologi digital terkemuka dalam bidang media dan hiburan[1]. YouTuber merupakan sebutan bagi mereka  yang  membuat konten maupun melakukan siaran langsung pada media YouTube [2]. Tidak semua Youtuber mampu untuk mengekspresikan dirinya secara langsung pada konten yang mereka buat. Untuk itu terciptalah V irtual Y ouTuber [3] yang  merupakan  bentuk  karakter virtual 2  dimensi  atau  3  dimensi  yang  dibuat  melalui  perangkat  lunak komputer untuk memudahkan Y ouTuber berinteraksi dengan penonton. Penelitian  ini memiliki tujuan untuk menganalisa siaran langsung  VTuber  HoloH3ro  yaitu  Kaela  Kovalskia[4], Vestia  Zeta,  dan  Kobo  Kanaeru  yang  mengandung  skem[5]  selama  live streaming berlangsung. Dengan jumlah data yang besar untuk setiap waktu live stream yang dilakukan, dibutuhkan algoritma Naïve Bayes melalui penggunaan fitur range dan frekuensi, maka akan diperoleh hasil akurasi yang akan diuji menggunakan Confusion Matri. Dataset yang digunakan diambil dari situs kaggle.com tentang jadwal live stream skem yang dilakukan oleh HoloH3ro.
Kata Kunci : Youtuber; Virtual Youtuber; Skem; Vtuber; HoloH3ro;  Naïve Bayes
Abstract− YouTube is evidence of the development of leading digital technology in the media and entertainment sector. YouTuber is a term for those who  create content or broadcast live on YouTube media. Not all YouTubers are able to express themselves directly in the content they create. For this reason, Virtual YouTubers were created, which are 2-dimensional or 3-dimensional virtual characters created using computer software to make it easier for YouTubers to interact with viewers. This research aims to analyze the live broadcasts of VTuber HoloH3ro, namely Kaela Kovalskia, Vestia Zeta, and Kobo Kanaeru, which contain schemes during the live streaming. With a large amount of data for each live stream time, a Naïve Bayes algorithm is needed through the use of range and frequency features, so accuracy results will be obtained which will be tested using the Confusion Matrix. The dataset  used  was  taken  from  the  kaggle.com  site  regarding  the  scheme  live  stream  schedule  conducted  by  HoloH3ro.
Keywords: Youtuber;  Virtual Youtuber;  Skem; Vtuber; HoloH3ro; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
YouTube adalah  sebuah  situs web  video  sharing (berbagi  video)  yang  populer  dimana  para  pengguna  dapat memuat,  menonton, dan berbagi klip video secara gratis.  Didirikan pada bulan februari 2005 oleh 3 orang  mantan karyawan PayPal, yaitu Chad Hurley, Steve Chen dan Jawed Karim. Umumnya video-video di YouTube adalah video klip  film,  TV,  serta  video  buatan  para  penggunanya  sendiri.  (Tjanatjanita.  Widika,  2013)[6].  Dengan  hadirnya YouTube ,  hampir  semua  orang  mampu  melakukan  siaran  langsung  sendiri.  Saat  ini,  hampir  semua  orang  mampu melakukan  siaran  langsung  melalui  media  siber  seperti YouTube , Twitch ,  dan  lain-lain.  Banyak  dari  mereka  yang bekerja  dan  menjadikan livestreaming atau  biasa  yang  disebut  sebagai  penyiar  siaran  langsung  sebgai  mata pencaharian mereka. Mereka yang menekuni pekerjaan ini biasa disebut dengan YouTuber . Saat  ini  banyak YouTuber yang  melakukan livestreaming ,  namun  tidak  semua  youtuber  ingin  menampilkan  wajah mereka  saat  melakukan livestreaming atau  siaran  langsung.  Maka  dari  itu  diciptakanlah Virtual  YouTuber yang merupakan bentuk  karakter  virtual 2 dimensi atau 3 dimensi  yang dibuat  melalui perangkat lunak  komputer untuk memudahkan YouTuber berinteraksi dengan penonton. Virtual Youtuber (VTuber) mulai terkenal pada tahun 2016 di Jepang dan sampai saat ini peminat penonton vtuber juga semakin bertambah pesat dan bahkan tidak sedikit orang yang ingin menjadi vtuber [7]. VTuber pertama kali hadir pada tahun 2016 di Jepang dengan mengadopsi karakteristik visual seperti animasi Jepang atau  biasa  yang  disebut  anime.  Saat  ini  konten  siaran  langsung VTuber sangat  digemari  banyak  orang,  terutama dikalangan gen Z. Di Indonesia banyak VTuber yang terkenal akan konten yang ditawarkan, seperti Mythia Batford dan Elaine Celestia yang juga dikenal dengan VTuber Indie atau VTuber yang memulai karirnya sendiri atau mandiri. Selain itu, ada juga VTuber agensi yang terkenal di Indonesia bahkan sampai ke dunia Internasional. VTuber yang dimaksud berasal dari agensi Hololive Indonesia, Maha Panca, Nijisanji dan masih banyak agensi lainnya. VTuber

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
yang  berasal  dari  agensi  biasanya  disebut  dengan Talent .  Para talent memiliki  keunikan  masing-masing.  Biasanya para talent akan menawarkan konten bermain game, menggambar, talkshow , bernyanyi, dan lain-lain dalam siaran langsung mereka.
Salah satu dari 3 Group Hololive-ID yaitu HoloH3ro. Ddidalam HoloH3ro terdapat 3 talent yaitu Kaela Kovalskia, Vestia Zeta, dan Kobo Kanaeru. Ketiga talent ini sering melakukan live streaming, namun saat melakukan streaming terdapat perilaku skem yang mereka lakukan. Pada pembahasan kali ini, akan menggunakan metode analisa statistika sederhana  yaitu  dengan  membandingkan  jumlah  live  stream  yang  dinilai  skem  berdasarkan  batas  toleransi  waktu tertentu dengan total live stream yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini dilakukan identifikasi masalah untuk mendefinisikan masalah yang ada juga sebagai acuan data yang akan diolah.
b Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan pencarian dataset yang diambil dari situs kaggle.com
c Pengolahan Data Menggunakan Metode Naïve Bayes
Pengolahan data yang sudah terkumpul akan diuji dengan metode Naïve Bayes
d Kesimpulan
Kesimpulan berisi data yang telah selesai diolah dalam penelitian.

## 2.2 Algoritma
Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat ditentukan nilanya benar dan salah. Dalam beberapa konteks algoritma adalah urutan langkah-langkah yang spesifikasi dalam melaksanakan pekeraan tertentu[8]-[9]-[10]-
Algoritma adalah langkah - langkah dalam menyelesaikan masalah, sedangkan program adalah realisasi dari algoritma dalam  bahasa  pemrograman.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  dan  kegiatan  membuat  program  disebut pemrograman  (programming).  Orang/user  yang  menulis  coding/program  disebut  pemrogram  (programmer).  Setiap langkah  Pada  program  disebut  instruksi.  Instruksi  yang  menjadi  penghubung  dari  kode  dan  sistem  ini  yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut  para  ahli  defenisi  algoritma  adalah  yaitu:  Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logis  penyelesaian masalah  yang  disusun  secara  sistematis  dan  logis”.  Kata  logis  merupakan  kata  kunci  dalam  algoritma.  Langkah- langkah dalam algoritma harus logis dan harus dapat ditentukan bernilai salah atau benar. Dalam beberapa konteks, algoritma adalah spesifikasi urutan langkah untuk melakukan pekerjaan tertentu[11]-[12]

## 2.3 Pengertian Naïve Bayes
Bayes adalah klasifikasi menggunakan metode probabilistik dan statistik yang diusulkan oleh ilmuwan Inggris Thomas  Bayes  Dengan  kata  lain,  memprediksi  masa  depan  berdasarkan  data  masa  lalu  Naive  Bayes  menghitung, untuk  setiap  kelas  keputusan,  probabilitas  bahwa  kelas  keputusan  itu  benar  jika  diberikan  vektor  informasi  objek. Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  atribut  objek  adalah  independen  Probabilitas  dalam  perkiraan  akhir  dihitung sebagai jumlah frekuensi dari tabel keputusan "master. [13]-[14]-[15]-[16]-[17]
Identifikasi Masalah Pengumpulan Dataset Pengolahan Data Naive Bayes Kesimpulan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## 2.4 Persamaan Metode Naive Bayes
Persamaan dari teorema Bayes adalah  : [18] Di mana : X :Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) :Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) :Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Untuk  menjelaskan  metode  Naive  Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis tersebut. Karena itu, metode Naive Bayes di atas disesuaikan sebagai berikut:
Di mana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fn merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C  (Posterior)  adalah  peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum  masuknya  sampel tersebut, seringkali disebut prior), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel pada kelas C (disebut juga likelihood), dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence). Karena itu, rumus di atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut:
Nilai  Evidence  selalu  tetap  untuk  setiap  kelas  pada  satu  sampel.  Nilai  dari  posterior  tersebut  nantinya  akan dibandingkan  dengan  nilai-nilai  posterior  kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu  sampel  akan diklasifikasikan.  Penjabaran  lebih  lanjut  rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan  menjabarkan  ( 𝐶 | 𝐹 1,  …  , 𝐹𝑛 ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut: 𝑃 ( 𝐶 | 𝐹 1,… , 𝐹𝑛 = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 ) = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1) = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2 = ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2) 𝑃 ( 𝐹 4, … , 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3) = 𝑃 ( 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1| 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 2| 𝐶 , 𝐹 1 ) 𝑃 ( 𝐹 3| 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2) … 𝑃 ( 𝐹𝑛 | 𝐶 , 𝐹 1, 𝐹 2, 𝐹 3,… , 𝐹𝑛 −1) (4)
Dapat dilihat bahwa hasil penjabaran tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin kompleksnya faktor - faktor syarat  yang  mempengaruhi  nilai  probabilitas,  yang  hampir  mustahil  untuk  dianalisa  satu  persatu.  Akibatnya, perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk  dilakukan.  Di  sinilah  digunakan  asumsi  independensi  yang  sangat  tinggi (naif), bahwa masing-masing petunjuk (F1,F2...Fn) saling bebas (independen) satu sama lain. Dengan asumsi tersebut, maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut:
Untuk i≠j , sehingga
𝑃 ( 𝐹𝑖 | 𝐶 , 𝐹𝑗 ) = 𝑃 ( 𝐹𝑖 | 𝐶 )                                          (6)
Persamaan  di  atas  merupakan  model  dari  teorema  Naive  Bayes  yang  selanjutnya  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
Di mana : P : Peluang Xi : Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i Y : Kelas yang dicari yi :  Sub  kelas  Y  yang  dicari  µ : mean, menyatakan rata – rata dari  seluruh atribut σ :Deviasi  standar,  menyatakan  varian  dari  seluruh atribut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif
Dalam penelitian ini pengambilan data dilakukan dengan mengambil dataset melalui situs kaggle.com. Data yang diambil  berjumlah  1204  data  live  stream,  yang  dimana  output  dari  dataset  yang  diambil  terdiri  dari  :  channel_id, channel_name,  video_id,  title,  schedule_at,  actual_start,  diff_time  (dalam  satuan  detik).  Dalam  pelabelan  data

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
digunanakan toleransi 3 tingkat keterlambatan yaitu 1 menit, 3 menit dan 5 menit. Diketahui Jumlah data live stream dengan kategori skem sebagai berikut:
Table 1 Import dataset setelah text preprocessing Kobo Kaneru Kaela Kovalskia Vestia Zeta >1 Menit 169 236 119 >3 Menit 85 83 32 >5 Menit 53 41 18 # live stream 335 470 399
Jika  kita  hitung  dalam  bentuk  persen  dibandingkan  dengan  total  live  stream  dari  masing-masing  VTuber  adalah sebagai berikut:
Table 2 . Klasifikasi data dalam bentuk persen (%) Kobo Kaneru Kaela Kovalskia Vestia Zeta >1 Menit 50.45% 50.21% 29.82% >3 Menit 25.37% 17.66% 8.02% >5 Menit 15.82% 8.72% 4.51%

## 3.2 Data Labeling
Setelah  mengklasifikasi  data,  prosesn  selanjutnya  adalah  mencaritahu  apakah  video  live  stream  tersebut tergolong skem atau tidak. Cara yang dilakukan dengan mengurangi waktu live streaming dengan waktu yang live streaming dijadwalkan. Maka hasil dari proses ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Perolehan status skem berdasarkan lama waktu live streaming dari yang dijadwalkan dengan mulai stream
Jika  mengacu  pada  dataset  yang  diolah,  perolehan  waktu  berdasarkan  delay  live  streaming  yang  didapat  sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Gambar 3. Perolehan lama waktu live streaming dari yang dijadwalkan dengan mulai stream
Jika mengacu pada dataset yang diolah, perolehan waktu berdasarkan delay live streaming dalam bentuk grafik yang didapat sebagai berikut:
Gambar 4. Chart perolehan lama waktu live streaming dari yang dijadwalkan dengan mulai stream

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitan  yang  disusun  dalam  jurnal  ini,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwasannya  Kobo  Kanaeru merupakan VTuber dengan Skem terlama yaitu 1 Jam 13 Menit dan 30 Detik dan mengclaim 4 dari 5 posisi teratas VTuber Skem dalam genmate HoloH3ro lainya. Dari data yang telah diurai diatasi, hal ini sekaligus  mengalahkan genmate  nya  dengan  perolehan  VTuber  HoloH3ro  dengan  tingkat  skem  52.37%,  (dengan  tingkat  toleransi keterlambatan yaitu 3 menit dari jadwal yang ditetapkan), mengalahkan Kaela Kovalskia (17.66%) dan Vestia Zeta (8.02%).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 554 - 559 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 899 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## REFENRENCES
[1] Hadeel  A.  Saed.,  Ahmad  S.  Haider.,  [...].,  Riyad  F.  Hussein.  “The  use  of  YouTube  in  developing  the speaking skills of Jordanian EFL university stundents”. Heliyon (2021)
[2] Herryan  R.  Pratama.,  Yohanis  Franz  La  Kahija.  “APA  ARTINYA  MENJADI  YOUTUBER?  ANALISIS FENOMENPLOGIS  INTERPRATATIF  TENTANG  PENGALAMAN  MENJADI  YOUTUBER”.  Jurnal Empati (2022)
[3] Normah.,  Rifai.  B.,  [...].,  M.  Rifki.  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support Vector Machine Berbasis SMOTE”.  Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI (2022)
[4] A. F. Akhmad., S. S. Sarpudin. (2022). “Menjelajahi Tren Vtuber melalui Case Study Kobo Kanaeru dalam Media Live-Streaming Indonesia = Exploring the Vtuber Rabbit Hole: Looking at the Rise of Kobo Kaaeru in Indonesian Live Streaming Media”.
[5] Zain.  I,  Zakariya.  Z.  “Analisis  Regresi  Logistik  Ordinal  pada  Prestasi  Belajar  Lulusan  Mahasiswa  di  ITS berbasis SKEM”. Jurnal Sains dan Seni ITS (2015)
[6] Tjanatjantia. Widika. (2013). “Sejarah Berdirinya Youtube _ Sejarah Dunia”. Retrieved from https://canacantya.wordpress.com/sejarah/sejrarah-berdirinya-Youtube
[7] Faber T. “VTubers and the woman behind the masks”, FT.com (2021)
[8] M. Bobbi, K. Nasution, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[9] A.  Karim,  “Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 1, pp. 33–43, 2022.
[10] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[11] G. Ginting, S. Alvita, A. Karim, and M. Syahrizal, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[12] A.  Ernawati,  “Penerapan  Algoritma  Entropy  Dan  Aras  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[13] K.  Sari  and  R.  P.  Cahyono,  “ANALISIS  MOOD  TWITTER  MELALUI  LAYANAN  J  &  T  EXPRESS SELAMA HARBOLNAS 12 / 12 ( DENGAN METODE NAIVE BAYES ),” vol. 2, no. 11, pp. 1–16, 2022.
[14] V. No, A. A. Sari, M. K. Anam, and M. Jamaris, “Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika Sistem Prediksi Keuntungan Influencer Pengguna E-Commerce Shopee Affiliates menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 6, no. 2, pp. 394–403, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i2.6787.
[15] T. H. Pudjiantoro, F. R. Umbara, and B. Trihatmoko, “Analisis Sentimen Terhadap E-commerce Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve bayes,” pp. 1–7, 2021.
[16] J. J. A. Limbong, I. Sembiring, K. D. Hartomo, U. Kristen, S. Wacana, and P. Korespondensi, “ANALISIS KLASIFIKASI  SENTIMEN  ULASAN  PADA  E-COMMERCE  SHOPEE  BERBASIS  WORD  CLOUD DENGAN  METODE  NAIVE  BAYES  DAN  K-NEAREST  ANALYSIS  OF  REVIEW  SENTIMENT CLASSIFICATION ON E-COMMERCE SHOPEE WORD CLOUD BASED WITH NAÏVE BAYES AND K-NEAREST NEIGHBOR METHODS,” vol. 9, no. 2, pp. 347–356, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294960.
[17] A. Kepuasan et al. , “Analisis kepuasan penggunaan aplikasi shopee menggunakan algoritma naïve bayes,” pp. 3–6.
[18] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.