## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENGKLASIFIKASIKAN MEDIA SOSIAL UNTUK MENGAMATI TREND KULINER
Destaria Wilandini 1 , Purwantoro 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Karawang, Jawa Barat, Indonesia
destaria.wilandini18048@student.unsika.ac.id, purwantoro.masbro@staff.unsika.ac.id

## Abstract
The influence of the internet and social media has accelerated the pace of business trends developing rapidly, and social media acts  as  a  means  of  information  and  information  warehouses  in  observing  emerging  trends.  In  this  study,  the  Naïve  Bayes algorithm  was  used  to  analyze  and  predict  social  media  applications  by  classifying  classes  on  the  data  to  see  which applications are most popular with the public in observing a culinary trend. Culinary business trends choose as the subject under study with the object of research on social media applications. Social media is researched to produce recommendations for social media applications that are suitable for use in marketing media based on their target market, the dataset used was 101 data with 80%:20% split data. The study results stated that using the Tiktok application is recommended, after Instagram, Twitter, Youtube, and finally, Facebook. This research was conducted for MSMEs to guide suitable social media applications in business marketing strategies. Based on the results of this study, research experiments using other methods and algorithms can be applied in other studies to be a comparison with the current research results .
Keywords: Algoritma Naïve Bayes , Classification , Data Mining, Social Media, Trend

## Abstrak
Pengaruh  internet  dan  media  sosial  mengakibatkan  percepatan  laju trend bisnis  berkembang  pesat,  media  sosial  berperan sebagai sarana informasi dan gudang informasi dalam mengamati trend yang muncul. Dalam penelitian ini, algoritma Naïve Bayes digunakan untuk menganalisa dan memprediksi aplikasi media sosial dengan mengklasifikasikan class-class pada data untuk melihat aplikasi yang paling digemari masyarakat dalam mengamati sebuah trend kuliner. Trend bisnis kuliner pilih sebagai  subjek  yang  diteliti  dengan  objek  penelitian  aplikasi  media  sosial.  Media  sosial  diteliti  untuk  menghasilkan rekomendasi aplikasi media sosial yang cocok untuk digunakan dalam media pemasaran dengan berdasarkan sasaran pasarnya, dataset yang digunakan sebanyak 101 data dengan split data 80%:20% dan penggunaan tools rapidminer . Hasil penelitian menyatakan bahwa penggunaan aplikasi Tiktok paling disarankan dan setelahnya Instagram, Twitter, Youtube dan terakhir Facebook. Penelitian ini dilakukan untuk para UMKM sebagai sarana rekomendasi dalam menentukan aplikasi media sosial yang cocok dalam melakukan bisnis strategi pemasaran. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka percobaan penelitian dengan menggunakan metode dan algoritma lainnya dapat diterapkan  dalam penelitian lainnya untuk menjadi pembanding dengan hasil penelitian saat ini.
Kata kunci: Algoritma Naïve Bayes, Data Mining, Media Sosial , Metode Klasifikasi, Trend
1. PENDAHULUAN
Perkembangan trend bisnis  saat  ini  terus  mengalami perubahan  setiap  tahunnya  dan  berkembangnya  teknologi yaitu  internet  dan  media  sosial  mengakibatkan  laju percepatan  perubahan  model trend berkembang  pesat,  hal ini  mengakibatkan  sulitnya  melakukan  peramalan trend model  bisnis  [1].  Akan  tetapi,  semakin  berkembangnya teknologi,  dapat  memberikan  kelebihan  dalam  mengolah dan  mencari  informasi  dalam  meningkatkan  mutu  bisnis dimasa yang akan datang [2]. Trend adalah suatu kegiatan yang  mengakibatkan  kecenderungan  naik  turun  dalam
jangka waktu tertentu yang diperoleh dari perubahan waktu. sedangkan Media sosial adalah sebuah media yang berada pada  jejaring  internet  yang  dapat  memungkinkan penggunanya merepresentasikan diri dari berbagai komunikasi dengan pengguna lain secara virtual [4]. Selain itu, pada tahun 2022 penggunaan media sosial telah menjadi salah  satu trend yang  digunakan  masyarakat  untuk melakukan komunikasi pemasaran [5].
Media  sosial  memiliki  banyak  sekali  jenis  dan  tipe  nya namun tidak semua bisnis dapat cocok menggunakan semua
media  sosial,  misalnya  bisnis  kuliner.  Menurut  salah  satu artikel mengenai sosial marketing menyatakan bahwa masih ada beberapa masyarakat yang melakukan kesalahan karena salahnya  dalam  memilih  dan  menggunakan  media  sosial yang  tepat  dengan  pendekatan  dan  sasaran  konsumen. Selain  itu,  masih  ada  beberapa  pedagang  UMKM  yang bingung dalam memilih platform yang digemari masyarakat dalam mendapatkan informasi trend bisnis kuliner saat ini. Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut dapat  menerapkan data  mining dengan  algoritma Naïve Bayes serta  menggunakan tools rapidminer dalam pembuatan model klasifikasi.
Algoritma naïve bayes digunakan pada penelitian ini karena algoritma  ini  cocok  digunakan  untuk  mengklasifikasikan class-class tertentu seperti penelitian yang sedang dilakukan saat ini. Selain itu, menurut Larose pada buku yang beliau tulis dengan judul Data Mining Methods and Models , Data Mining adalah  proses  ekstraksi  untuk  menemukan  pola ( pattern  recognition )  pada  data  dalam  suatu database sehingga  dapat  menjadi  sebuah knowledge /  pengetahuan. Metode  Klasifikasi  merupakan  metode data  mining yang dapat  menemukan  model  dengan  membedakan  suatu konsep  atau class yang  labelnya  belum  diketahui.  Metode klasifikasi juga dapat diartikan sebagai metode data mining yang berfungsi untuk mengelompokan data kedalam class- class tertentu  berdasarkan  kategorinya  dan  bersifat supervised  learning .  Proses  klasifikasi  memiliki  4  buah komponen dasar yaitu class, predictor, training set dan data training, Sedangkan  algoritma Naïve  Bayes adalah algoritma  klasifikasi  dan  prediksi  yang  dikemukakan  oleh seorang  ilmuwan  inggris  bernama  Thomas  Bayes  yang dikenal  juga  sebagai Teorema  Bayes, algoritma  ini dapat melakukan  prediksi  peluang  masa  depan  dengan menggunakan  teknik  statistika  dan  probabilitas  dari kejadian  masa  lalu  [3].  Algoritma Naïve  bayes ini  juga merupakan  algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  yang paling  tinggi  dan  baik  jika  digunakan  dalam  melakukan pemodelan  suatu  data  besar  [6]  algoritma  ini  sering digunakan karena dapat memungkinkan untuk bekerja lebih baik  dari  keadaan  nyata  yang  kompleks  jauh  dari  yang diharapkan [9].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [7] mendapatkan hasil penelitian nilai akurasi  sebesar 74,67% dengan  nilai  akurasi  menggunakan particle  swarm optimization
sebesar 85.19%, maka berdasarkan perbandingan  2  metode  tersebut  penelitian  ini  mengalami peningkatan  nilai  akurasi  sebesar  10.52%  dengan menggunakan particle swarm optimization. Selain itu, pada penelitian yang ditulis oleh [10] merupakan penelitian yang dilakukan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  menjadi alasan penggunaan media sosial tiktok sebagai alat promosi yang efektif.
Penelitian ini menggunakan dataset yang diperoleh dengan cara survey kuesioner tentang aplikasi media sosial sebagai alat  pencarian  informasi trend kuliner  di  wilayah jabodetabek, karawang dan purwakarta, daerah populasi ini ditentukan  berdasarkan  lokasi  terdekat  karena  dengan melihat  dan  meneliti  wilayah  yang  dekat  serta  mudah dikunjungi  diharapkan  dapat  lebih  mudah  memahami bahwa  masih  banyak  para  UMKM  yang  tertinggal  dalam memanfaatkan  teknologi sosial  media dikarenakan  kurang paham dan ketidaktahuannya mengenai strategi pemasaran menggunakan aplikasi sosial media .
Data  yang  diperoleh  sebanyak  101  data  dan  data  tersebut dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing serta melakukan  teknik data  sampling menggunakan  s tratified random  sampling dalam  proses  perancangan  pemodelan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  aplikasi media sosial yang digunakan dalam mendapatkan informasi trend bisnis  kuliner,  aplikasi  media  sosial  yang  diteliti adalah Instagram, Youtube, Twitter, Tiktok, dan Facebook sehingga diharapkan penelitian ini dapat berguna bagi para pedagang  UMKM  dalam  menentukan  strategi  pemasaran menggunakan  aplikasi  media  sosial  yang  paling  banyak diamati  oleh  masyarakat.  Penelitian  ini  dilakukan  pada masyarakat yang berada di wilayah Jabodetabek, Karawang dan  Purwakarta  dengan  rentang  usia  14-50  tahun  dengan subjek  penelitian  ini  adalah  trend  kuliner  dan  objek penelitian adalah aplikasi media sosial.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  metodologi  penelitian  CRISP-DM  ( Cross- Industry Standard Process for Data Mining ) dengan metode penelitian  klasifikasi.  Berikut  Gambar  1  ini  merupakan tahapan yang dimiliki oleh metodologi CRISP-DM.
Gambar 1. CRISP-DM
a. Business Understanding
Tahapan business  understanding merupakan  tahapan pemahaman  permasalahan  bisnis,  menentukan  metode pemecahan masalah, dan menentukan kebutuhan data serta merencanakan suatu proyek manajemen. Business understanding yang dimiliki penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Business Understanding
Business Understanding Keterangan Permasalahan bisnis Sulitnya  mengatahui  jenis  aplikasi media  sosial  yang  paling  banyak diamati masyarakat dalam mengamati trend bisnis  kuliner,  hal  ini  dapat mengakibatkan  sulitnya  pedagang UMKM  dalam  menentukan  strategi pemasaran menggunakan media sosial  yang  tepat  serta  sesuai dengan target pasar, sehingga produk kuliner yang di upload atau dikenalkan dapat dengan  mudah  teramati  sehingga menjadi trend yang  menarik  banyak konsumen Metode pemecahan masalah Metode  yang  digunakan  adalah metode  klasifikasi  dengan algoritma naïve bayes Penentuan kebutuhan data Data  yang  dibutuhkan  adalah  data indikator penilaian kebutuhan penggunaan  media  sosial  dalam mengamati trend bisnis kuliner. Data diambil pada wilayah janodetabek, karawang dan purwakarta pada kalangan usia 14-50 tahun

## b. Data Understanding
Tahapan selanjutnya merupakan tahapan dalam melakukan pengumpulan data sebagai dataset yang akan diolah sesuai dengan permasalahan yang ada pada business understanding , pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan  menyebarkan link kuesioner  pada  masyarakat wilayah jabodetabek, karawang, dan purwakarta.
c. Data Preparation
Tahap data preparation ini dilakukan proses data cleaning, data  integration,  data  transformation dan data  reduction. Pada  penelitian  ini  hanya  dilakukan  teknik data  cleaning dan data  sampling dengan  membersihkan missing  values menggunakan tools aplikasi rapidminer .
d. Modeling
Tahap modeling ini  merupakan  tahapan  yang  dilakukan untuk pembuatan model sesuai dengan permasalahan bisnis dan  data  yang  sudah  diperoleh  sebelumnya.  Pada  tahapan ini,  dilakukan  penentuan  pembagian  data  / split  data dan penentuan  algoritma.  Teknik  pembagian  data  yang digunakan adalah percentage split dengan 80%:20% seperti pada penelitian yang dilakukan oleh [11]. Berikut Gambar 2 ini adalah alur diagram pembuatan model.
Gambar 2. Diagram Alur Tahap Modeling
Penerapan  diagram  alur  tahapan  diatas  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
e. Evaluation
Tahap evaluation ini,  dilakukan  proses  review  hasil percobaan  model  dan  perhitungan  pemodelan,  seperti accuracy,  precision,  recall,  confusion  matrix ,  dan  lain sebagainya.
f. Deployment
Pada  tahapan  terakhir  metodologi  ini, deployment merupakan  proses  pelaporan  hasil  analisis  klasifikasi  baik dalam  bentuk website ,  aplikasi,  atau  visualisasi  hasil analisis.

## 2.1 Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan formulir kuesioner dan survey terkait dengan aplikasi media sosial  sebagai  alat  pencarian  informasi trend kuliner  di daerah jabodetabek, karawang dan purwakarta rentang usia 14-50  tahun. Survey dilakukan  selama  2  hari  dan menghasilkan jumlah data sebanyak 101 data. Atribut terdiri atas  usia,  jenis  kelamin,  domisili,  indikator  penilaian aplikasi  media  sosial  berdasarkan  opini  masyarakat,  dan keterangan  mengikuti trend “ya”  atau  “tidak”.  Pada penelitian  ini  aplikasi  yang  diteliti  adalah  Instagram, Youtube, Twitter, Facebook, dan Tiktok. Pengumpulan data dan indikator penlilaiannya dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2 . Pengumpulan Data
Usia JK dmsl Ikut trend A1 A2 A3 A4 A5 Total 21-30 P KRW Ya 5 5 1 1 1 13 41-50 P KRW Ya 1 5 1 5 1 13 14-20 L KRW Tidak 1 1 4 1 2 9
Keterangan:
A1: Instagram; A2: Youtube; A3: Twitter; A4: Facebook; A5: Tiktok
Tabel 3. Indikator Penilaian Indikator Penilaian Keterangan 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Biasa saja 4 Setuju 5 Sangat Setuju
Tabel 4. Data Sampling No Usia JK dmsl Ikut trend A1 A2 A3 A4 A5 Total 1 21-30 P KRW Ya 5 5 1 1 1 13 2 41-50 P KRW Ya 1 5 1 5 1 13 3 14-20 L KRW Tidak 1 1 4 1 2 9 : : : : : : :
: : : : 97 21-30 P KRW Tidak 1 2 2 1 1 7 2.2 Tahapan penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan sesuai sebagaimana  dengan  metodologi  penelitian  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya,  berikut  ini  rincian  tahapan  alur penerapan algoritma naïve bayes dalam mengklasifikasikan aplikasi  media  sosial  yang  paling  banyak  diamati  oleh masyarakat.

## a. Data sampling
Data  yang  digunakan  adalah  data survey  kuesioner yang sudah  dilakukan  sebelumnya,  dengan  jumlah  keseluruhan data  yang  diperoleh  sebanyak  101,  selanjutnya  dilakukan teknik data  sampling menggunakan  teknik stratified random  sampling dengan  rumus  slovin  seperti  rumus dibawah ini:
n = 101 101.(0,05) 2 +1 n = 122
1.2525
n = 97 orang
Berdasarkan rumus slovin, nilai d = 0.05 digunakan karena data yang digunakan ≤ 500 data, oleh sebab itu penelitian ini  menggunakan  0.05  sebagai  nilai  d  atau  presisi. Selanjutnya  menentukan  jumlah  masing-masing  sampel berdasarkan  domisili  sesuai  dengan  jumlah  sampel  yang sudah didapatkan sebelumnya. Data sampling dapat dilihat pada Tabel 4.
Purwakarta    = 4 101 . 97 = 4 Orang Jabodetabek  = 55 101 . 97 =  53 Orang
Karawang      = 42 101 . 97 = 40 Orang
b. Data Cleaning
Teknik data cleaning pada  penelitian  ini  menggunakan operator  replace  missing  value yang  berada  pada tools rapidminer. Missing value dilakukan untuk menghilangkan beberapa data yang kosong sehingga data yang dapat diolah dan bisa menghasilkan akhir penelitian yang lebih baik.
Gambar 3. Data Cleaning
Gambar 4. Hasil Data Cleaning
Model cleaning yang  dihasilkan  pada  Gambar  3  dan Gambar  4  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  adanya duplikat, rusak ataupun kolom yang kosong pada data yang akan digunakan pada penelitian ini.

## c. Labeling
Pelabelan yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan teknik clustering dengan algoritma K-means dimana nilai K = 2 yang menandakan kolom mengikuti trend /ya atau tidak.

## Gambar 5. Labeling
Hasil  dari running program  dapat  dilihat  pada  Gambar  6, dimana pelabelan ini menghasilkan 2 jenis cluster , dengan 59 cluster_0 dan 33 cluster 1 .
Gambar 6. Hasil Labeling
Hasil  pada  gambar  6  tersebut,  terlihat  bahwa cluster_0 menyatakan sebagai label “mengikuti trend ” dan cluster_1 menyatakan  sebagai  label  “tidak  mengikuti trend ”.  Label “mengikuti trend /ya  didapatkan  jika  jumlah  nilai  total indikator  penilaian ≥ 16,  jika  jumlah  nilai ≤ 15  maka program akan melabelinya sebagai tidak mengikuti trend ”.
d. Modeling
Pemodelan  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan aplikasi open  source  Rapidminer yang  dapat  digunakan untuk melakukan pengolahan data mining, text mining dan predictive  analytics [8].  Beberapa operator yang dibutuhkan  dalam  pembuatan  model  ini  antara  lain Read
Data  Excel  /  Retrieve  Dataset,  Split  Data, , Naïve  Bayes, Apply  Model, dan Performance .  Pada  saat  melakukan pemodelan ini program akan otomatis melakukan sampling kembali,  namun  penggunaan stratified  random  sampling masih sama-sama digunakan, hal ini dikarenakan pada tools rapidminer  tersebut  pada  penggunaan operator  split  data maka  akan  otomatis  dilakukan sampling ulang.  Gambar  7 berikut  ini  merupakan  tampilan  model  yang  dibuat menggunakan software Rapidminer:
Gambar 7. Pemodelan menggunakan RapidMiner
Hasil running program dapat  diperhatikan pada  Gambar 8 pada hasil evaluation penelitian ini.
e. Evaluation
Berdasarkan  model  yang  sudah  dibuat  sebelumnya menggunakan algoritma  Naïve  Bayes pada  Gambar  7, dengan mengklasifikasikan 2 jenis klasifikasi yaitu “ya” dan “tidak”,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  pemodelan tersebut adalah seperti Gambar 8 dan Gambar 9 berikut ini.
Gambar 8. Akurasi
Akurasi = TP + TN n × 100%
Akurasi = 18 19 × 100% Akurasi = 94,74% Gambar 9. Precision
Precision = TP FP + TP ×100% Precision (ya) = 12 13 ×100% = 92.31%
Precision (tidak) = 6 6 ×100% = 100%
Gambar 10. Recall
Recall = TP TP + FN Recall (ya) = 12 12 × 100%=100%
Recall (tidak)= 6 7 × 100%=85.71%
Hasil  penelitian  yang  telah  diperoleh  berdasarkan  model tersebut  adalah  penggunaan  20 data  testing menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  94.74%  yaitu  0.610  dari  data dinyatakan  benar/ya  dan  0.338  dinyatakan  salah/tidak. Selanjutnya  seeprti pada  Gambar  10, class  precision yang dihasilkan dengan “prediksi ya” 92.31% dan class precision “prediksi tidak” 100%, serta menghasilkan nilai class recall “true ya” 100% dan class recall “true tidak” 83.71%. Selain itu  berikut  ini  grafik  yang  dihasilkan  pada  pemodelan menggunakan Rapidminer .
Gambar 11. Confidence “Tidak”
Gambar 12. Confidence “Ya”
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  11  dan  gambar  12, merupakan  grafik  nilai confidence dari  hasil  pemodelan sebelumnya, pada grafik confidence “ya”  rentang nilai yang didapatkan  adalah  0  –  1  dengan  jumlah  nilai  1  >  0, sedangkan pada grafik confidence “tidak” rentang nilai yang didapatkan adalah 1 – 0 dengan jumlah nilai 0 > 1.

## f. Deployment
Tahapan deployment pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar  13  sampai  Gambar  19  pada  bab  hasil  dan pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pemodelan dan analisis maka, penelitian ini  menghasilkan  nilai  dan  kesimpulan  yang  dapat  dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5 . Hasil Penelitian
Nama Pengukuran Hasil Akurasi / accuracy 94.74% Precision “Ya” 92.31% Precision “Tidak” 100%” Recall “Ya” 100% Recall “Tidak” 85.71%
Penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  di hasilnya  baik  dan  data  yang  digunakan valid atau  benar. Selain itu, untuk dapat memahami dengan mudah hasil akhir klasifikasi  penelitian  ini  dapat  melihat  hasil  visualisasi. Berikut  ini  perbandingan  hasil  visualisasi  sesudah  dan sebelum dilakukan analisis pengaruh aplikasi media sosial yang  paling  digemari  masyarakat  dalam  mengamati trend kuliner:
Gambar 13. Pengaruh media sosial sesudah analisis
Berdasarkan  2  hasil  visualisasi  diatas  maka,  dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh  media  sosial  dalam mengamati trend kuliner sangat besar. Namun berdasarkan data  yang  sudah  diperoleh  sebelumnya  terdapat  beberapa kesalahan  analisis  pengaruh  media  sosial  pada  beberapa masyarakat  yang mengikuti trend .  Oleh  sebab  itu  terdapat perbedaan  hasil  sesudah  dan  sebelum  dilakukannya penelitian.  Yaitu  sebelum  penelitian  dilakukan  prediksi “tidak” bernilai 2.5 dan prediksi “ya” bernilai 17.5 dari 20 data tasting yang digunakan, sedangkan sesudah penelitian hasil yang didapatkan adalah prediksi “tidak” adalah 7 dan prediksi “ya” adalah 14 dari 20 dari testing yang digunakan. Berikut  ini  media  sosial  yang  paling  digemari  masyarakat dalam mengamati trend kuliner. Hasil visualisasi berikut ini dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  mencari  atau membuat  suatu trend kuliner  baru  melalui  media  sosial sebagai perantaranya.
Gambar 15. Visualisasi Analisis Instagram
Berdasarkan dengan grafik pada Gambar 15, maka aplikasi ini dapat digunakan untuk mengamati trend sehingga para UMKM dapat merencanakan strategi pemasaran pada target pasar usia 21-30 tahun dan 31-40 tahun, hal ini dikarenakan masyarakat  cenderung  menggunakan  aplikasi  ini  untuk mencari informasi trend kuliner atau membuat trend kuliner baru.
Gambar 16. Visualisasi Analisis Youtube
Berdasarkan dengan grafik pada gambar 16, maka aplikasi ini dapat digunakan untuk mengamati trend sehingga para UMKM dapat merencanakan strategi pemasaran pada target pasar usia 21-30 tahun dan 41-50 tahun, hal ini dikarenakan
masyarakat  cenderung  menggunakan  aplikasi  ini  untuk mencari informasi trend kuliner baru dari video-video yang terus bermunculan.
Gambar 17. Visualisasi Analisis Twitter
Berdasarkan dengan grafik pada Gambar 17, maka aplikasi ini dapat digunakan untuk mengamati trend sehingga para UMKM dapat merencanakan strategi pemasaran pada target pasar usia 21-30 tahun, hal ini dikarenakan lebih dari 50% masyarakat  usia  tersebut  menggunakan  aplikasi  tersebut dalam mengamati trend kuliner terbaru.
Gambar 18. Visualisasi Analisis Facebook
Berdasarkan dengan grafik pada Gambar 18, maka aplikasi ini dapat digunakan untuk mengamati trend sehingga para UMKM dapat merencanakan strategi pemasaran pada target pasar usia 21-30 tahun dan 31-40 tahun, hal ini dikarenakan masyarakat  cenderung  menggunakan  aplikasi  ini  untuk mencari  informasi trend kuliner,  namun  berdasarkan  data dan hasil yang diperoleh, aplikasi ini memiliki nilai grafik paling rendah daripada 4 aplikasi lainnya.
Gambar 19. Visualisasi Analisis Tiktok
Berdasarkan dengan grafik pada Gambar 19, maka aplikasi ini dapat digunakan untuk mengamati trend sehingga para UMKM dapat merencanakan strategi pemasaran pada target pasar usia 21-30 tahun, nilai yang dihasilkan pada grafik ini lebih tinggi dan paling banyak digunakan masyarakat dalam mengamati  suatu trend atau  membuat trend kuliner  baru. Maka, dapat disimpulkan bahwa aplikasi media sosial yang paling  digemari  dan  direkomendasikan  pada penelitian  ini aplikasi tiktok dengan sasaran pasar usia 21-30 tahun untuk digunakan sebagai alat pencari informasi trend bisnis baru atau  merencanakan  strategi  bisnis  pemasaran  dikarenakan memiliki nilai prediksi “ya” > dibandingkan prediksi “ya” aplikasi lainnya, selain itu jumlah minat pada prediksi”ya” lebih banyak direkomendasikan daripada prediksi”ya” pada aplikasi  Instagram,  youtube,  twitter,  dan  facebook. Sedangkan  aplikasi  yang  memiliki  perbandingan  nilai prediksi  “ya”  dan  prediksi  “tidak”  paling  tinggi  adalah aplikasi Facebook dan Youtube.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan bahwa media sosial sangat mempengaruhi laju trend bisnis,  salah  satunya  adalah trend bisnis  kuliner. Penelitian ini menghasil model yang terbilang baik dengan nilai  akurasi  sebesar  94.74%  yaitu  0.610  dari  data dinyatakan  benar/ya  dan  0.338  dinyatakan  salah/tidak. Class  precision yang  dihasilkan  dengan  “prediksi  ya” 92.31%  dan class  precision “prediksi  tidak”  100%,  serta menghasilkan  nilai class recall “true ya”  100%  dan class recall “true tidak” 83.71%. Selanjutnya berdasarkan model tersebut  peneliti  dapat  membuat  kesimpulan  dalam menjawab  tujuan  penelitian  ini  yaitu  aplikasi  apa  yang direkomendasikan  untuk  mengamati trend bisnis  kuliner dan hasilnya adalah  aplikasi yang paling direkomendasikan untuk  mengamati trend kuliner  adalah  aplikasi  Tiktok, selain  itu  aplikasi  lainnya  yang  banyak  digunakan  dalam mengamati  trend  adalah  Instagram,  Twitter,  dan  Youtube, sedangkan  pada  aplikasi  Facebook  cenderung  memiliki jarak nilai yang cukup signifikan antara pengamat trend dan bukan  pengamat trend ,  selain  itu  pada  aplikasi  facebook pengamat trend cenderung  berusia  21-40  tahun,  sehingga
aplikasi  ini  dapat  direkomendasikan  sebagai  sosial  media marketing dengan target pasar usia 21-40 tahun.
Saran  penulis  dari penelitian ini  adalah  metode  klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dapat diterapkan pada proses  klasifikasi  aplikasi  media  sosial  untuk  mengamati trend kuliner,  saran  penelitian  selanjutnya  yaitu  dapat dilakukan pengembangan dan perbaikan penelitian ini agar menjadi  lebih  baik  lagi  seperti  menambahkan  perhitungan manual algoritma Naïve Bayes , menambah jumlah dataset dan  dapat  dilakukan  tahapan deployment dengan mengembangkan  aplikasi  berdasarkan  hasil  data  yang diperoleh serta melakukan penelitian menggunakan metode dan algoritma data mining lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Ma et al., " Knowledge  Enhanced Neural Fashion Trend  Forecasting, " Proceedings  of  the  2020 International  Conference  on  Multimedia  Retrieval , 2020.
[2] M. A. I. Gazi, " E-Marketing Practice In Bangladesh: An Empirical Study On Trend Of Use And Expansion In Business ," Can. J. Bus. Inf. Stud , Vol. 2, No. 1, pp. 12-23, 2020.
[3] D.  P.  Utomo,  and  Mesran,  "Analisis  Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung," Jurnal  Media Informatika  Budidarma, Vol. 4,  No.  2,  pp.  437-444, 2020.
[4] D.  S.  Puspitarini,  and  R.  Nuraeni.  "Pemanfaatan Media  Sosial  Sebagai  Media  Promosi," Jurnal Common, Vol. 3, No. 1, pp. 71-80, 2019.
[5] C.  B.  Saputra,  A.  Muzakir,  and  D.  Udariansyah, "Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap# 2019gantipresiden  Berdasarkan  Opini  Dari  Twitter Menggunakan Metode  Naive Bayes Classifier," Bina Darma  Conference  on  Computer  Science  (BDCCS) , Vol. 1, No. 2, 2019.
[6] D.  Alita,  et  al.  "Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier untuk  pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa." Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, Vol. 2, No. 1, pp. 17-23, 2021.
[7] R.  Wati,  "Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Berita Hoax  Pada  Media  Sosial," JITK  (Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , Vol. 5, No. 2 pp. 159-164, 2020.
[8] O. Nurdiawan, and N. Salim, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Barang Menggunakan Metode Metode Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Optimasi  Strategi Pemasaran,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 13, No. 1, pp. 84-95, 2018.
[9] U. N. Dulhare, " Prediction System For Heart Disease Using Naive Bayes And Particle Swarm
Optimization ," Biomedical Research, Vol. 29, No. 12, pp: 2646-2649, 2018.
[10] C.  B.  Dewa,  and  L.  A.  Safitri,  "Pemanfaatan  Media Sosial Tiktok Sebagai Media Promosi Industri Kuliner Di  Yogyakarta  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  (Studi Kasus  Akun  TikTok  Javafoodie)," Khasanah  Ilmu-
Jurnal Pariwisata dan Budaya , Vol. 12, No. 1, pp. 65- 71, 2021.
[11] A. Roihan, “Seleksi Fitur Menggunakan Symmetrical Uncertainty  pada  Prediksi  Cacat  Perangkat  Lunak,” Diss.  Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim, 2018.