## Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes
Recha Abriana Anggraini * ¹, Galih Widagdo * ², Arief Setya Budi * ³, M. Qomaruddin *4
* Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Pusat
¹anggrainirecha@gmail.com ²galihwidagdo19@gmail.com
³ariefsetya334@gmail.com
4 qomaruddin.mqn@bsi.ac.id
Abstrak —  Jumlah  pengguna  situs blogger yang  semakin  meningkat menyebabkan  perlu  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  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  86.67%. Sedangkan class  precision dan class  recall untuk  prediksi yes menunjukkan  tingkat precision sebesar  91.30%  dan  untuk  prediksi no sebesar  71.43%.  Hasil  klasifikasi  dari  data blogger dengan metode  naïve  bayes  membagi  2  kelas  klasifikasi  PB  yaitu class  yes dan class no . Untuk nilai class yes yaitu 0.680 dan nilai class no yaitu 0.320.  Dari  hasil  pengolahan  data  dapat  diketahui  bahwa  tingkat akurasi pengklasifikasian data blogger mencapai 86.67%.
Kata  kunci — Naïve  Bayes,  Data  Mining,  Klasifikasi,  Blogger, Rapid Miner

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dalam  bidang  informasi yang  sangat  pesat  pada  saat  ini  diharapkan  dapat memberikan kemudahan bagi manusia dalam mencari dan menyebarkan  informasi  yang  bermanfaat  dan  dibutuhkan bagi  kehidupan.  Pencarian  dan  penyebaran  informasi dapat  dilakukan  melalui  berbagai  media,  namun  yang paling  populer  adalah  melalui  media website dengan memanfaatkan teknologi internet.
Salah  satu  layanan website yang  berguna  untuk mencari  dan  menyebarkan  informasi  yang  paling  populer adalah  situs blogger .  Berdasarkan  data  statistik  dari ASEAN blogger yang  dikutip  oleh  Tempo  2013 menyebutkan  bahwa  pada  tahun  2008  terdapat  500  ribu blogger aktif  di  Indonesia,  sedangkan  dilansir  dari antaranews.com  pengguna blogger di  Indonesia  pada
tahun  2015  sekitar  3  juta  pengguna.  Berdasarkan  data tersebut dapat disimpulkan bahwa pengguna situs blogger di Indonesia semakin meningkat, hal itu juga menyebabkan  penyebaran  informasi  semakin  beraneka ragam.
Jumlah  pengguna  situs blogger yang  semakin meningkat menyebabkan perlu dilakukan pengklasifikasian  data  berdasarkan  beberapa  faktor  untuk mengetahui  pengguna  tersebut  masuk  dalam  kategori pengguna blogger professional atau bukan.
Berdasarkan  fenomena  tersebut    maka  dilakukan penelitian dengan menggunakan teknik data mining untuk melakukan klasifikasi data dengan algoritma naïve bayes. Penelitian  yang  digunakan  sebagai  referensi  panduan terkait penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Ardiyansyah,  Panny  Agustia  Rahayuningsih,  dan  Reza Maulana  yang  berjudul  analisis  perbandingan  algoritma klasifikasi data  mining untuk dataset  blogger dengan rapid  miner    (Ardiyansyah,  Rahayuningsih,  &  Maulana, 2018).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah penemuan  atau  pencarian  pengetahuan  (nilai  tambah)  di dalam  sebuah database ,  karena data  mining adalah  suatu rangkaian proses (Sari & Saro, 2018).

## B. Data Mining
Data  mining adalah  suatu  proses  menemukan hubungan  yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan  dengan memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan dalam  pemyimpanan  dengan  menggunakan  teknik pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika (Darmawan, Kustian, Rahayu, & Tabebuya, 2018).
Data  mining berisi  pencarian  trend  atau  pola  yang diinginkan  dalam database besar  untuk  membantu pengambilan  keputusan  di  waktu  yang  akan  datang (Hermawati, 2013).

## C. Dataset
Himpunan  data (dataset) merupakan  kumpulan dari  objek  dan  atributnya  (Hermawati,  2013).  Dalam dataset , jenis data dapat dibagi menjadi 2 bagian yaitu:
1. Data Training
Data  training adalah  data  yang  digunakan  untuk perhitungan probabilitas dari data berdasarkan data pembelajaran yang dilakukan (Pratiwi & Nugroho, 2016). Data  training merupakan  data  yang sebelumnya sudah ada sesuai dengan fakta.
2. Data Testing
Data  testing merupakan  data  yang  akan  atau sedang  terjadi  dan  dipergunakan  sebagai  bahan  uji  yang sebelumnya  sudah  didapatkan  pada  data  training  (Pratiwi &  Nugroho,  2016).  Data  ini  digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  klasifikasi  berhasil  melakukan  klasifikasi dengan benar.

## D.. Naïve Bayes
Teori  bayes  adalah  kondisi  probabilitas  suatu kejadian  hipotesis  bergantung  pada  kejadian  lain  sebagai bukti  (Moriesta  &  Ibrahim,  2017).  Metode  yang  diadopsi dari  nama  penemunya  yaitu  Thomas  Bayes  pada  tahun 1950.  Pada  dasarnya,  teori  tersebut  menyatakan  bahwa kejadian  dimasa  depan  dapat  diprediksi  dengan  syarat kejadian  sebelumnya  telah  terjadi.  Teori  naïve  bayes memiliki  kemampuan  klasifikasi  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 (Kusrini  dan  Luthfi,  2013).  Secara  umum  teori  naïve bayes ditulis dalam bentuk (Saleh & Nasari, 2018) :
Keterangan : 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  menemukan  kelas  yang  cocok  bagi  sampel  yang dianalisis dalam proses klasifikasi, metode naïve bayes di atas disesuaikan sebagai berikut :
Gambar 1. Rumus Naive Bayes
Keterangan :
x : Data dengan class yang belum diketahui c
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(c|x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi
(posteriori probability)
P(c) : Probabilitas hipotesis (prior probability) P(x|c) :Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis
P(x)
: Probabilitas c
Rumus diatas 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    sampel  secara global  (  disebut  juga  evidence).  Karena  itu,  rumus  diatas dapat pula ditulis 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|x1,…,xn) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut :
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. Disinilah digunakan asumsi independensi yang
Class Prior Probability Class Prior Probability Predictor Prior Probability
….[3] Posterior Probability ….. [1]
….. [2]
sangat tinggi (naif), bahwa masing masing petunjuk saling bebas  (independen)  satu  sama  lain.  Dengan  asumsi tersebut, maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut:
Persamaan diatas merupakan model dari Teorema Naive Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :

## Keterangan :
P : Peluang Xi : Atribut ke i
xi : Nilai atribut ke i
Y : Kelas yang dicari
yj : Sub kelas Y yang dicari
u : Mean, menyatakan rata rata dari seluruh atribut o : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut Mean
Deviasi Standar
Algoritma data  mining naive  bayes  juga  banyak digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya terutama untuk mengklasifikasikan data. Beberapa contoh penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  algoritma  naive bayes  antaralain  yaitu  penelitian  yang  berjudul opinion mining untuk  ulasan  produk  dengan  klasifikasi  naive bayes.  Pada  penelitian  tersebut  diketahui  tingkat  akurasi dari  pengolahan  data  menggunakan  metode  naive  bayes sebesar  77,7%  ( Jeremy,  A.,  Christanti,  V.,  &  Mulyawan, 2018).  Selain  penelitian  tersebut,  penelitian  lain  yang menggunakan  algoritma  naive  bayes  berjudul  algoritma naive  bayes classifier pada  aplikasi data  mining berbasis web. Pada  peelitian  tersebut,  diketahui  hasil  pengolahan datanya    mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  83,00% (Murdiyansyah & Siswanto, 2018). Berdasarkan penelitian-penelitian  yang  terdahulu,  yang  menggunakan algoritma  naive  bayes  peneliti  mengetahui  bahwa  belum ada  penelitian  yang  juga  membuktikan  hasilnya  dengan pengujian  manual.  Sehingga  pada  penelitian  ini,  penulis mencoba untuk membuktikan hasil pengujian naive bayes dengan  rapid  miner  dan  juga  hasil  perhitungan  naive bayes secara manual.

## III. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  konsep data  mining dengan  bantuan software rapid  miner  studio  6.0. Dataset yang  digunakan  adalah dataset blogger  yang  diperoleh dari  sebuah website yang  menyediakan  data  publik  yaitu UCI  Machine  learning  Repository. Dataset blogger bersumber dari Kohkiloye dan Boyer  Ahmad Province di Iran.  Data  tersebut  akan  digunakan  sebagai data  training dan data  testing .  Atribut  yang  terdapat  pada dataset blogger yaitu Local  Political  Social  Space  (LPSS),  Local Media  Turnover  (LMT),  topics,  Caprice, dan Degree . Sedangkan  untuk class 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.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  permodelan  algoritma  naïve  bayes  pada penelitian  ini, data  training diolah  menggunakan  model 10 fold serta cross  validation .  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). Berikut merupakan data training dari dataset blogger :
TABEL 1.
DATA TRAINING DATASET BLOGGER Degree Caprice Topics Lmt Lpss Pb high left impressi on 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . low right impressi on yes no no medium right news yes yes no medium left impressi on 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.
….[4] …[5]
….. [7] ….. [6]

## V. PROSES DATA MINING

## A. Pemrosesan Awal
Dalam  pemrosesan  ini  yang  menjadi  sasarannya adalah  data blogger pada  tahun  2013  yang  akan menghasilkan  grafik  atau  pola  pengelompokkan blogger serta  memperlihatkan  prediksi  pengguna blogger pada tahun yang akan datang.
Pembuatan  model  diawali  dengan  pembacaan file data  ( read  excel ). Data  training disimpan  dalam  satu file excel  kemudian  data  tersebut  divalidasi  menggunakan cross validation .
TABEL 2. DATA TRAINING Degree Caprice Topics 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . low right impression yes no no medium right news yes yes no medium left impression yes yes yes
Tabel 2 merupakan data training yang akan diolah dengan rapid miner untuk mendapatkan hasil klasifikasi data.

## B. Validation
Validation dilakukan  dengan  analisis  berbagai model  dan  memilih  model  dengan  kinerja  prediksi  yang baik.  Gambar  berikut  merupakan  proses  validasi menggunakan cross  validation ,  setelah  pembacaan  file data,  blok read  excel dihubungkan  dengan  blok cross validation .  Proses data  mining berada  didalam  proses ( cross validation )  dapat  ditampilkan  dengan  cara melakukan double  klik pada mouse sehingga  muncul proses training dan testing .
Gambar 2. Validation
Gambar 2 merupakan proses validasi menggunakan model olah data 10 fold dan cross validation.

## C. Proses Training dan Testing
Gambar 3. Proses Training dan Testing
Gambar  3  merupakan  proses training dan testing data menggunakan model 10 fold dalam rapid miner.

## D. Hasil Performance Vector
Proses  klasifikasi  dengan  rapid  miner  studio dengan  metode  naïve  bayes  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data blogger pada  penelitian  ini menghasilkan accuracy, precision, dan recall .
Gambar 4. Hasil Performance Vector
Perhitungan performance  vector pada  gambar  4 menunjukkan  akurasi  klasifikasi  menggunakan  metode Naive  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%.
E Hasil Klasifikasi Class dengan Metode Naïve Bayes
1. Simple Distribution Models
Dengan  menggunakan software  r apid  miner  studio untuk menganalisis tabel data blogger dengan menggunakan  metode  naïve  bayes  dapat  menghasilkan beberapa kelas utama pembagian sebagai berikut :
Gambar 5. Simple Distribution
Gambar  5  merupakan  hasil  klasifikasi  dari  data blogger dengan  metode  naïve  bayes  membagi  2  kelas klasifikasi  PB  yaitu class  yes dan class  no .  Untuk  nilai class yes yaitu 0.680 dan nilai class no yaitu 0.320.

## 2. Distribution Table
Gambar 6. Distribution table
Gambar  6  merupakan distribution  table hasil  dari olah  data  rapid  miner.  Dari distribution  table yang  ada dapat diketahui hasil klasifikasi data blogger professional dan blogger musiman.
Selain  menggunakan  rapid  miner,  hasil  klasifikasi data blogger yang  ada  pada distribution  table juga dibuktikan  dengan  dihitung  secara  manual  menggunakan microsoft  excel.  Berikut  merupakan  gambar  perhitungan manual menggunakan microsoft excel:
Gambar  6.  Hasil  perhitungan  manual  menggunakan microsoft excel
Gambar 6 merupakan hasil dari perhitungan manual yang dilakukan dengan  microsoft excel. Dari  hasil perhitungan manual  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil  yang  ada  pada distribution  table di rapid  miner sama  dengan  hasil perhitungan  manual  yang  dilakukan  menggunakan microsoft  excel,  dengan  demikian  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  akurasi  klasifikasi  data blogger ini baik.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat dikatakan bahwa pengolahan data untuk mengklasifikasikan dataset blogger menggunakan algoritma  naïve  baDyes  memiliki  hasil  yang  baik  dan dapat  dijadikan  sebagai  acuan  bagi  orang-orang  yang ingin  mengetahui  klasifikasi blogger musiman  atau blogger professional. Selain menggunakan software rapid miner  studio,  peneliti  juga  mencoba  untuk  mengolah dataset blogger secara manual dengan menggunakan salah satu  data  testing  sebagai  prediktor  untuk  acuan pembuktian tingkat akurasi
klasifikasi dari
pengelompokkan data blogger . Dari hasil pengolahan data manual  dan  pengolahan  data  menggunakan  bantuan software rapid  miner  studio,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  akurasi  pengolahan  data blogger menggunakan metode naïve bayes adalah baik.
Pengolahan dataset blogger
untuk mengklasifikasikan  data blogger profesional  dan blogger musiman  sebaiknya  ditambahkan  dengan  algoritma klasifikasi data  mining yang  lain  agar  dapat  dilakukan perbandingan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan beberapa  algoritma  sehingga  dapat  diketahui  algoritma mana  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik  dalam proses klasifikasi data blogger .

## REFERENSI
[1.] Ardiyansyah,  Rahayuningsih,  P.  A.,  &  Maulana.  R.,  (2018). Analisis  Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner, VI(1), 20–28.
[2.] Darmawan,  A.,  Kustian,  N., Rahayu,  W.,  &  Tabebuya.  (2018). Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Model  Svm, 2 (3),
299–307.
[3.] Hermawati,  Fajar  Astuti.  (2013).  Data  Mining.  Yogyakarta: Andi Offset
[4.] Kusrini,  Luthfi,  Emha  Taufiq.  (2013).  Algoritma  Data  Mining.
Yogyakarta: Andi Offset
[5.] Moriesta, E., & Ibrahim, A. (2017). Analisis Penyaringan Email Spam Menggunakan Metode Naive Bayes, 3 (1), 45–48.
[6.] Pratiwi Riszki Wijayatun, N. Y. S. (2016). Prediksi Rating Film Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes. Jurnal  Teknik  Elektro (ISSN 1411-0059) , 8 (2), 60–63. https://doi.org/10.7454/global.v19i1.136 [7.] Saleh,  A.,  &  Nasari,  F.  (2018).  Penggunaan  Teknik Unsupervised  Discretization  pada  Metode  Naive  Bayes  dalam Menentukan Jurusan Siswa Madrasah Aliyah. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (3), 353.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201853705
[8.] Sari,  F.,  &  Saro,  D.  (2018).  Jurnal  Penelitian  Pos  Dan Informatika  Keluarga  Berencana  Di  Kecamatan  Dumai  Timur Implementation  Of  Algorithm  C4.5  To  Determining  Location Priority  Counseling  Family  Planning  Program  In  East  Dumai Abstrak, 8 (1), 63–76. Https://Doi.Org/10.17933/Jppi.2018.080105
[9.] Jeremy,  A.,  Christanti,  V.,  &  Mulyawan,  B.  (2018).  Opinion Mining Untuk Ulasan Produk Dengan Klasifikasi Naive Bayes. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi , 6 (1), 9.
[10.] Murdiansyah,  A.  O.,  &  Siswanto,  S.  (2018).  Algoritma  Naive Baiyes  Classsifier  Pada  Aplikasi  Data  Mining  Berbasis  WEB. SKANIKA , 1 (1), 284-290.