## ANALISA PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN K-
NEAREST NEIGHBOR TERHADAP KLASIFIKASI DATA

## Aida Indriani
Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati Jl. Yos Sudarso No. 8, Tarakan, 77111 E-mail : aida@ppkia.ac.id

## ABSTRAK
Penggunaan  forum  sebagai  sarana  pembelajaran  telah  banyak  digunakan  pada  kalangan  Mahasiswa.  Forum  digunakan sebagai  sarana  berdiskusi  antar  sesama  anggota  forum  untuk  membahas  materi  sesuai  dengan  judul  topik.  Judul  topik biasanya  ditentukan  sesuai  dengan  isi  materi  yang  akan  dibahas.  Judul  topik  yang  sudah  terlalu  banyak  di  dalam  sebuah forum dapat berakibat salah dalam pemilihan judul. Salah satu cara untuk mengatasinya yaitu dengan melakukan klasifikasi judul topik secara otomatis sesuai dengan isi  materi. Klasifikasi  teks dapat diselesaikan  dengan  menggunakan teknik text mining .  Pada  proses  klasifikasi  yang  dilakukan  yaitu  dengan  membagi dataset menjadi  2  bagian  menjadi  data  latih ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Pada  tahapan  awal  klasifikasi  dilakukan  proses pre-processing yang  diawali  dengan tahapan tokenisasi, kemudian dilanjutkan dengan filtering dan diakhiri dengan stemming . Ada beberapa metode yang dapat digunakan  dalam  klasifikasi  teks  antara  lain  naïve bayes classifier (nbc), k-nearest neighbor (k-nn), rocchio , weight adjusted k-nearest neighbor (wa k-nn) dan lain-lain. Pada penelitian ini, penulis membandingkan 2 metode yaitu nbc dan k- nn. Dari hasil perbandingan kedua metode dapat disimpulkan bahwa metode k-nn lebih baik tingkat akurasi nya daripada metode nbc. Hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 80% untuk  metode k-nn dan sebesar 73% untuk nbc  yang dihitung dengan menggunakan metode confusion matrix .
Kata Kunci: Klasifikasi, Forum, K-Nn, Nbc Classifier, Confusion matrix

## 1. PENDAHULUAN
Forum  adalah  sarana  yang  digunakan  oleh  orang- orang untuk berdiskusi. Kelebihan dari forum yaitu, tidak terbatas  oleh  ruang  dan  waktu.  Dimana  saja,  kapan  saja kita  membutuhkan  informasi  dapat  diperoleh  melalui forum.  Mulai  dari  pemerintahan,  hiburan,  maupun pendidikan  telah  banyak  yang  menggunakan  forum sebagai  sarana  untuk  mendapatkan  informasi  dan berdiskusi.  Dalam  dunia  pendidikan,  telah  banyak perguruan  tinggi  yang  menggunakan  forum  sebagai media dalam berdiskusi antara dosen dengan  mahasiswa ataupun  antara  mahasiswa  dengan  mahasiswa.  Dengan adanya  forum  dapat  membuat  mahasiswa  tidak  perlu menunggu antrean jika ingin berdiskusi dengan dosen. Pada  sebuah  forum  tidak  terbatas  hanya  membahas  satu materi  saja,  akan  tetapi  dapat  lebih  banyak  materi  yang dapat  dibahas.  Untuk  memudahkan  dalam  berdiskusi, forum  dibedakan  menjadi  beberapa  kelas  sesuai  dengan isi  materi.  Kelas  yang  banyak  pada  sebuah  forum  akan membuat  si  pengguna  bingung  dalam  menentukan  kelas mana  yang sesuai dengan  materi yang akan si pengguna diskusikan.  Selain  itu  juga  pemilihan  kelas  secara manual  dapat  membuang  waktu  yang  digunakan  dalam mencari kelas yang sesuai dengan materi.
Perbandingan 2 metode dalam klasifikasi data pernah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul “Perbandingan  Naïve Bayes Classifier dan Support
vector  machine untuk  Klasifikasi  Judul  Artikel”  dimana hasil  dari  penelitian  yang  diperoleh  yaitu  metode  Naïve Bayes Classifier memiliki  performa  akurasi  yang  lebih baik  dibanding  dengan  metode Support  vector  machine (Ma’arif, 2016).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Klasifikasi  Data  Forum  dengan  menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier ” dari 15 data uji yang dilakukan diperoleh  nilai  akurasi  dengan  menggunakan confusion matrix sebesar 73% (Indriani, 2014). Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode k-NN dengan pembobotan tf-idf  sebagai  pembanding  untuk  melakukan  klasifikasi data  forum  dengan  menggunakan  data  uji  yang  sama. Pembobotan  tf-idf  adalah  pembobotan  berupa  angka ( numeric ) yang digunakan untuk mengetahui keterkatitan kata ( term ) terhadap dokumen (Herwijayanti dkk, 2018).
Tingkat perbandingan dilihat dari nilai akurasi klasifikasi yang diperoleh dari kedua metode yang digunakan.

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang  lingkup  yang  dibahas  pada  penelitian  ini adalah  membandingkan  2  metode  klasifikasi  yang  biasa digunakan  yaitu  k-NN  dan  NBC.  Pada  penelitian  ini, penulis  ingin  mengetahui  diantara  kedua  metode  yang digunakan,  metode  mana  yang  memiliki  nilai  akurasi yang  lebih  besar.  Pada  penelitian  sebelumnya  (Indriani,
2014),  penulis  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  73% untuk metode NBC.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan data forum yang  berjumlah  21  data  yang  kemudian  dibagi  menjadi data  latih  dan  data  uji.  Dimana  data  forum  yang digunakan, sebelumnya telah dilakukan perhitungan pada penelitian sebelumnya (Indriani, 2014). Dari perbandingan kedua metode dihasilkan sebuah nilai akurasi. Nilai akurasi dari kedua metode dihitung dengan menggunakan metode Confusion matrix . Sehingga dapat diketahui metode mana yang memiliki nilai akurasi yang lebih besar untuk kasus pengklasifikasian data forum.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  Bab  ini  akan  menjelaskan  bahan/teori  yang digunakan  dalam  penelitian  yang  melingkupi  formula sampai metodologi/tahapan dalam penyelesaian kasus.

## 3.1 Text mining
Klasifikasi dokumen merupakan salah satu permasalahan yang dapat diselesaikan dengan teknik text mining . Tujuan dari text mining yaitu untuk memperoleh informasi  dari  sekumpulan  dokumen  yang  akan digunakan dalam proses klasifikasi itu sendiri. Selain itu, text  mining digunakan  untuk  mencari  kata  dari sekumpulan dokumen untuk kemudian dilakukan analisis terkait  hubungan  kata  dalam  dokumen  tersebut  (Indriani dkk, 2018).

## 3.2 Pre-processing
Tahapan  awal  pada  penelitian  ini,  yaitu  melakukan pre-processing terhadap  koleksi  data  forum  sehingga menghasilkan  kumpulan  term. Pre-processing yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  tokenisasi, filtering dan stemming .  Tokenisasi  yaitu  melakukan  pemotongan kata  dari  sebuah  kalimat,  setelah  itu  dilakukan filtering yang  digunakan  untuk  membuang  kata  yang  tidak penting  seperti  stop  list  untuk  kemudian  dilakukan stemming merubah  kata  yang  ada  menjadi  bentuk  kata dasar (Hapsari, 2015).
3.3 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Metode naive bayes classifier
merupakan pengklasifikasian secara statistik yang dapat memprediksi  probabilitas  keanggotaan  kelas  suatu  data yang  masuk  di  dalam  kelas  tertentu,  berdasarkan perhitungan  probabilitas  (Handayani  dan  Pribadi,  2015). Rumus  untuk  melakukan  perhitungan  perbandingan antara term data uji dengan kelas yang ada menggunakan (1).
(1)
Diketahui  n  adalah  jumlah  term  pada  data  latih dimana v = v j, n c adalah jumlah term dimana v = v j dan a =  a i, p  adalah  probabilitas  setiap  kelas  dalam  data  latih
dan  m  adalah  jumlah  term  pada  data  uji.  Rumus  untuk menentukan  kelas  dari  data  uji  menggunakan  (2) (Indriani, 2014).
(2)

## 3.4 k-nearest Neighbor (k-NN)
Metode pembanding  yang digunakan pada penelitian ini  adalah  algoritma  k-NN.  Algoritma  k-NN  adalah algoritma yang melakukan klasifikasi berdasarkan k data latih  yang  memiliki  jarak  terdekat  dari  data  uji.  Jarak dihitung  dengan  menggunakan  metode  cosine  similarity dengan (3) (Rivki dan Bachtiar, 2017).
(3)
Diketahui  Cos  (Q,  D)  adalah  kemiripan  Q  terhadap dokumen D, Q adalah data uji, D adalah data latih, dan n adalah  banyaknya  data.  Pembobotan  kata  yang digunakan  yaitu  pembobotan  TF-IDF  Tahapan  akhir pada  proses  klasifikasi  yaitu  menghitung  nilai  akurasi kelas. Perhitungan akurasi digunakan untuk mendapatkan  persentase  kecocokan  kelas  sebenarnya terhadap  kelas  yang  dihasilkan  secara  otomatis berdasarkan model klasifikasi yang telah ada.

## 3.5 Confusion matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  metode  untuk melakukan perhitungan akurasi. Perhitungan berdasarkan nilai  yang  terdapat  pada  tabel  1. confusion  matrix . Bentuk tabel confusion matrix ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Confusion matrix
Aktual Classified as + - + True positives (A) False negatives (B) - False Positives (C) True negatives (D)
Adapun  perhitungan  akurasi  dengan  menggunakan metode confusion  matrix seperti  pada  (4)  (Rosandy, 2016).
(4)
3.6 Tahapan Proses Klasifikasi
Tahapan  awal  yaitu  melakukan pre-processing terhadap  koleksi  data  forum  sehingga  menghasilkan kumpulan term. Dari kumpulan term yang ada, kemudian digunakan  untuk  membuat  sebuah  tabel  matrix  inverted index  yaitu  tabel  kemunculan  term  pada  masing-masing data  forum.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  melakukan
pembagian  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan untuk  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode NBC dan k-NN sehingga mendapatkan model klasifikasi. Dari  model  klasifikasi  yang  telah  diperoleh,  dilakukan uji  klasifikasi  terhadap  data  uji.  Tahapan  akhir  pada proses  klasifikasi  yaitu  menghitung  nilai  akurasi  kelas untuk mendapatkan persentase kecocokan kelas sebenarnya  terhadap  kelas  yang  dihasilkan  secara otomatis  berdasarkan  model  klasifikasi  yang  telah  ada dengan menggunakan confusion matrix . Secara keseluruhan,  metodologi  penelitian  ditunjukkan  pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Proses Klasifikasi

## 4. PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  penentuan  metode klasifikasi yang lebih baik dari 2  metode yang dianalisis yaitu  naïve bayes classifier dan k-nearest neighbour. Penentuan  metode  dengan  melihat  nilai  akurasi  dari masing-masing  metode  terhadap  uji  klasifikasi  yang dilakukan.
4.1 Pre-processing
Pre-processing digunakan untuk mendapatkan kumpulan  term  dari  koleksi  data  forum.  Pada  penelitian ini,  data  forum  yang  digunakan  sebanyak  21  data. Beberapa data forum sesuai dengan kelas masing-masing ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Koleksi Data Forum No. Data Forum Kelas 1 Bagaimana cara membuat Galeri Image pada Eclipse Android 2 Ada  yang  tau  gak  cara  membuat koneksi pada Delphi dengan MySQL Delphi 3 Saya  kesulitan  dalam  membuat  Mail merge  pada  Ms  Word,  bagaimana caranya ya? Office … … … 21
Bagaimana membuat form cetak
dengan Delphi
Delphi
Pada  tabel  2.  terdapat  21  contoh  data  forum  yang mempunyai kelas masing-masing sebanyak 7 data. Kelas dibedakan menjadi 3 kategori yaitu “Android”, “Delphi”, dan  “Office”.  Selanjutnya  dilakukan pre-processing yaitu tokenisasi yang ditunjukkan pada tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Tokenisasi Data Forum
No.
Data Forum
1 bagaimana cara membuat galeri image pada eclipse
2 ada yang tau gak cara membuat koneksi pada Delphi dengan MySQL
3 saya kesulitan dalam membuat  mail merge pada Ms word bagaimana caranya ya … … 21 bagaimana membuat form cetak dengan Delphi
Tabel  3.  merupakan  data  forum  yang  telah  melewati tahap  pertama  dalam  proses pre-processing yaitu tokenisasi.  Selanjutnya  dilakukan  penghapusan  stop- words yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Penghapusan Stop-Words Data Forum No. Data Forum 1 galeri image eclipse 2 koneksi Delphi MySQL 3 kesulitan mail merge Ms word … … 21 form cetak Delphi
Tabel  4.  merupakan  data  forum  setelah  dilakukan penghapusan stop-words .  Kata  yang  terdapat  pada  stop- words antara  lain  kata  “bagaimana”,  “cara”,  “pada”, “saya”, “dalam” dan lain-lain. Selanjutnya yaitu tahapan stemming yaitu  ubah  term  menjadi  bentuk  kata  dasar dengan  menghilangkan  awalan  dan  akhiran  dari  term seperti yang ditunjukkan pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Stemming Data Forum
No. Data Forum 1 galeri image eclipse 2 koneksi Delphi MySQL 3 sulit mail merge Ms word … … 21
form cetak Delphi
Pada tabel 5. diperoleh kumpulan kata yang telah di- stemming .  Dari  hasil pre-processing yang  dilakukan, menghasilkan kumpulan term untuk kemudian dibuatkan sebuah  tabel matrix yang  menghubungkan  antara  term dengan  dokumen  yang  dikenal  dengan  istilah  tabel inverted index seperti yang ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Inverted Index Term D1 D2 D3 D4 … D21 Galeri 1 0 0 0 … 0 Image 1 0 0 0 … 0 Eclipse 1 0 0 0 … 0 Koneksi 0 1 0 0 … 0 Delphi 0 1 0 0 … 1 …. … … … … … … …. … … … … … … Android 0 0 0 0 … 0 Form 0 0 0 0 … 1 Cetak 0 0 0 0 … 1
Dari  tabel  6  diperoleh  jumlah  masing-masing  term pada  setiap  data  yang  ada.  Selanjutnya  dilakukan pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Pada penelitian  ini  menggunakan  data  latih  sebanyak  6  yang disimbolkan sebagai  “L” dan data uji sebanyak 15 yang disimbolkan sebagai “U”.

## 4.2 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Metode  NBC  diawali  dengan  tahapan  yaitu penentuan  nilai  probabilitas  pada  setiap  kelas  terhadap data  latih.  Pada  penjelasan  sebelumnya,  ditentukan jumlah  data  latih  sebanyak  6  data  yang  terdiri  dari  3 kelas  yaitu  “Android”,  “Office”,  dan  “Delphi”. Perhitungan probabilitas  untuk  kelas  “Android”. Probabilitas disimbolkan sebagai p.
(5)
Dari perhitungan probabilitas untuk kelas “Android”, diperoleh  nilai  probabilitas  yaitu  0,33.  Untuk  nilai probabilitas  kelas  “Office”  dan  “Delphi”  dilakukan perhitungan  yang  sama  seperti  pada  perhitungan probabilitas  kelas  “Android”.  Dari  perhitungan  yang dilakukan,  diperoleh  nilai  probabilitas  untuk  kelas “Office” sebesar 0,33 dan kelas “Delphi” sebesar 0,33.
Langkah selanjutnya
yaitu
melakukan pengklasifikasian  data  uji  dengan  menggunakan  nilai probabilitas yang telah diperoleh pada setiap kelas. Data uji sebanyak 15 dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Contoh Koleksi Data Uji Forum No. Data Forum Kelas U1 Cara memasukkan gambar pada excel gimana ya ? U2 Bagaimana  penggunaan  timer  pada aplikasi Delphi ? U4 Bagaimana membuat daftar isi secara otomatis menggunakan Ms Word ? … …. … U15 Cara  cepat  untuk  melakukan  edit gambar pada Ms Power point ?
Seperti  halnya  data  latih,  data  uji  juga  melalui tahapan pre-processing pada  tahapan  awal  klasifikasi.
Data  uji  yang  telah  melewati  tahapan  pre-processing, ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Pre-processing Data Uji Forum No. Data Forum Kelas U1 masuk gambar excel ? U2 timer aplikasi Delphi ? U4 daftar isi otomatis Ms word ? … … … U15 edit gambar Ms PowerPoint ?
Tabel  8.  merupakan  data  uji  yang  telah  melalui tahapan pre-processing untuk kemudian akan diklasifikasikan  dengan  menggunakan  NBC.  Contoh nilai-nilai untuk kelas “Android”.
Android Term “daftar” Term “isi” Term “otomatis” n = 6 n = 6 n = 6 n c = 0 n c = 0 n c = 0 p = 0,33 p = 0,33 p = 0,33 m = 5 m = 5 m = 5 Term “Ms” Term “word” n = 6 n = 6 n c = 0
n c = 0 p = 0,33 p = 0,33 m = 5 m = 5
Dari  nilai-nilai  yang  telah  diperoleh  dan  dengan menggunakan (6).
(6)
Untuk  perhitungan  P(a i |v j )  yang  lainnya  dilakukan proses yang sama seperti pada perhitungan P(Android|Daftar).  Dengan  menggunakan  (7),  yaitu mencari  nilai  maksimal  dari  hasil  perkalian  nilai probabilitas  dan  nilai  P  untuk  setiap  kelas,  diperoleh hasil.
(7) V(Android)=0,33*0,15*0,15*0,15*0,15*0,15 = 0,000026 V(Delphi)=0,33*0,15*0,15*0,15*0,15*0,15 = 0,000026 V(Office)=0,33*0,13*0,13*0,13*0,28*0,21=0,000040
Vnb = argmax ( v(android) | v(Delphi) | v(office)) Vnb = argmax ( 0,000026 | 0,000026 | 0,000040)

## Vnb = 0,000040
Nilai  maksimal  yang  diperoleh  yaitu  0,000040. 0,000040  nilai  v  untuk  kelas  “Office”.  Jadi  kesimpulan yang  diperoleh  adalah  data  uji  U4  termasuk  kelas “Office”. Untuk data uji yang lain dilakukan proses yang sama seperti pada data uji U4.

## 4.3 k-nearest Neighbour
Proses  klasifikasi  k-NN  diawali  dengan  melakukan pembobotan masing-masing term terhadap data latih dan data  uji.  Pembobotan  yang  dilakukan  dalam  klasifikasi dengan menggunakan tf-idf. Sebagai contoh, data uji ke- 1  yang  telah  mengalami  proses pre-processing yaitu “daftar  isi  otomatis  ms  word”.  Langkah  awal  dari pembobotan  term  yaitu  menghitung  nilai  idf  dengan menggunakan rumus log(D/df) +1. Hasil perhitungan idf untuk masing-masing term ditunjukkan pada tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Perhitungan IDF
Term L1 L2 L3 L4 L5 U1 df idf Galeri 1 0 0 0 0 0 1 1.845 Image 1 0 0 0 0 0 1 1.845 Eclipse 1 0 0 0 0 0 1 1.845 Koneksi 0 1 0 0 0 0 1 1.845 Delphi 0 1 0 0 0 0 2 1.544 …. … … … … … … …  … android 0 0 0 0 1 0 1 1.845 ms 0 0 1 1 0 1 3 1.368 word 0 0 1 0 0 1 2 1.544 form 0 0 0 0 0 0 1 1.845 cetak 0 0 0 0 0 0 1 1.845
Pada  tabel 9,  untuk  term  “galeri”  menghasilkan  nilai df  =  1  yang  diperoleh  dari  jumlah  dokumen  yang mengandung term “galeri”. D adalah jumlah keseluruhan dokumen, D = 7. Untuk hasil idf = log (7/1) + 1 = 1.845. setelah  mendapatkan  nilai  idf,  selanjutnya  yaitu menghitung  bobot  setiap  term  dengan  rumus  tf  x  idf. Hasil perhitungan tf-idf ditunjukkan pada tabel 10.

## Tabel 10. Hasil Perhitungan TF-IDF
Term L1 L2 L3 L4 U1 galeri 1.845 0 0 0 0 image 1.845 0 0 0 0 eclipse 1.845 0 0 0 0 koneksi 0 1.845 0 0 0 Delphi 0 1.544 0 0 0 …. … … … … … android 0 0 0 0 0 Ms 0 0 1.368 1.368 1.368 word 0 0 1.544 0 1.544 form 0 0 0 0 0 cetak 0 0 0 0 0
Pada  tabel  10,  untuk  term  “galeri”  pada  dokumen “L1”  diperoleh  nilai  bobot  sebesar  1.845  yang  didapat dari  nilai  tf  yaitu  jumlah  term  “galeri”  pada  dokumen “L1”  sebanyak  1  kemudian  dikalikan  dengan  nilai  idf
term  “galeri”  sebesar  1.845  seperti  yang  ditunjukkan pada  tabel  9.  Setelah  bobot  masing-masing  term diperoleh,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  cosine similarity untuk mendapatkan jarak antara dokumen data latih  dan  data.  Nilai  total  bobot  dokumen  data  latih ditunjukkan pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Total Bobot Data Latih Term L1 L2 L3 L4 L5 L6 galeri 0 0 0 0 0 0 image 0 0 0 0 0 0 eclipse 0 0 0 0 0 0 koneksi 0 0 0 0 0 0 Delphi 0 0 0 0 0 0 …. … … … … … … android 0 0 0 0 0 0 Ms 0 0 1.871 1.871 0 0 word 0 0 2.384 0 0 0 form 0 0 0 0 0 0 cetak 0 0 0 0 0 0 Total 0 0 4.255 1.871 0 0
Pada  tabel  11,  untuk  dokumen  data  latih  “L3” mendapatkan  nilai  bobot  sebesar  4.255.  Langkah selanjutnya yang dilakukan yaitu melakukan perhitungan untuk  mendapatkan  akar  dari  total  nilai  bobot  setiap dokumen  data  latih  dan  data  uji  dengan  terlebih  dahulu melakukan  perhitungan  nilai  bobot  setiap  term  yang dipangkatkan.  Hasil  perhitungan  untuk  setiap  dokumen data latih dan data uji ditunjukkan pada tabel 12.

## Tabel 12. Hasil Perhitungan Akar Nilai Bobot
Term L1 L2 L3 L4 U1 galeri 3.404 0 0 0 0 image 3.404 0 0 0 0 eclipse 3.404 0 0 0 0 koneksi 0 3.404 0 0 0 Delphi 0 2.384 0 0 0 …. … … … … … android 0 0 0 0 0 Ms 0 0 1.871 1.871 1.871 word 0 0 2.384 0 2.384 form 0 0 0 0 0 cetak 0 0 0 0 0 Total 10.213 9.193 11.064 12.085 14.469 SQRT 3.196 3.032 3.326 3.476 3.804
Pada  tabel  12,  untuk  dokumen  data  latih  “L1” diperoleh  nilai  bobot  setelah  di  akarkan  sebesar  3.196 dan  data  uji  “U1”  sebesar  3.804.  Langkah  selanjutnya yaitu  mendapatkan nilai jarak antara dokumen data latih dan data uji.  Nilai bobot “L3” pada tabel 9 dengan  nilai 4.255, nilai akar bobot “L3”  pada  tabel  10 dengan  nilai 3.326  dan  nilai  akar  bobot  “U1”  pada  tabel  10  dengan nilai 3.804. dari nilai-nilai tersebut dilakukan perhitungan  yaitu  4.255/(3.326*3.804)  =  0.336.  Nilai jarak  untuk  setiap  dokumen  data  latih  terhadap  data  uji ditunjukkan pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan Jarak Dokumen Jarak Terdekat Kelas Forum L1 0 3 Android L2 0 4 Delphi L3 0.336 1 Office L4 0.142 2 Office L5 0 5 Android L6 0 6 Delphi

## 4.4 Confusion matrix
Confusion  matrix digunakan  untuk  pengukuran efektivitas klasifikasi. Dengan menggunakan 4, dilakukan  proses  perhitungan  akurasi  untuk  15  data  uji. Hasil  klasifikasi  dengan  k-NN  untuk  15  data  uji ditunjukkan pada tabel 14.

## Tabel 14. Hasil Kelas Data Uji Metode k-NN
No. Kelas Sebenarnya Kelas k-NN U1 Office Office U2 Android Android U3 Office Android U4 Delphi Delphi U5 Delphi Delphi U6 Office Office U7 Android Android U8 Android Android U9 Delphi Delphi U10 Office Delphi U11 Office Office U12 Android Android U13 Delphi Delphi U14 Android Delphi U15 Delphi Delphi
Dari tabel 14, diperoleh nilai A = 3, D = 9, B = 2, C = 1.  Langkah  berikutnya  yaitu  dengan  menggunakan  (8), dihitung nilai akurasi. (8)
Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu,  dari  15  data  uji diperoleh  akurasi  kecocokan  kelas  sebenarnya  terhadap kelas prediksi dengan k-NN sebesar 80%.

## 4.5 Hasil Analis Perbandingan
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Klasifikasi  Data  Forum  dengan  menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier ” dari 15 data uji yang dilakukan diperoleh hasil uji klasifikasi seperti pada tabel 15.
Tabel 15. Hasil Kelas Data Uji Metode NBC No. Kelas Sebenarnya Kelas NBC U1 Office Office U2 Android Android U3 Office Android U4 Delphi Delphi U5 Delphi Delphi U6 Office Office U7 Android Office U8 Android Android U9 Delphi Delphi U10 Office Delphi U11 Office Office U12 Android Android U13 Delphi Delphi U14 Android Delphi U15 Delphi Delphi
Dari tabel 15, diperoleh nilai A = 3, D = 8, B = 2, C = 2.  Langkah  berikutnya  yaitu  dengan  menggunakan  (9), dihitung nilai akurasi .
(9)
Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu,  dari  15  data  uji diperoleh  akurasi  kecocokan  kelas  sebenarnya  terhadap kelas  prediksi  dengan  NBC  sebesar  73%.  Hasil  analisis dari  perbandingan  kedua  metode  yaitu  metode  k-NN memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding  dengan metode  NBC  dengan  nilai  akurasi  sebesar  80%  untuk metode k-NN dan 73% untuk metode NBC.

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan  metode NBC dank -NN dapat digunakan untuk  pengklasifikasian  otomatis  terhadap  data  forum, dimana  metode  NBC  dengan  menggunakan  probabilitas kemunculan kata, sedangkan untuk k-NN dengan melihat kedekatan jarak antara dokumen data latih terhadap data uji.  Pengukuran  efektivitas  klasifikasi  terhadap  15  data uji diperoleh nilai 80%  untuk  metode k-NN dan sebesar 73%  untuk  metode  NBC  dengan  menggunakan pengukuran  efektivitas Confusion  matrix .  Berdasarkan nilai  efektivitas  klasifikasi,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  k-NN  lebih  baik  dibanding  metode  NBC dikarenakan  k-NN  memiliki  nilai  efektivitas  lebih  besar dibanding NBC.

## 6. SARAN
Untuk  perkembangan  lebih  lanjut  dapat  melakukan perbandingan  dengan  metode  lainnya  seperti  WA  k-NN yang merupakan pengembangan dari metode k-NN.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Handayani  &  Pribadi,  F.S.  2015.  Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier dalam
Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan  dan Pelaporan  Masyarakat  melalui  Layanan  Call  Center 110. Jurnal Teknik Elektro. Vol. 7 No. 1, pp. 19-24.
Hapsari,  I.T.,  Andoko,  B.S.,  &  Rahmad,  C.  2015.
Aplikasi  Information  Retrieval  untuk  Pencarian Dokumen  Laporan  Penelitian.  Jurnal  Informatika Polinema. ISSN: 2407-070x Vol. 1 No. 3, pp. 23-28.
Herwijayanti,  B.,  Ratnawati,  D.E.,  &  Muflikhah,  L. 2018. Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan Pembobotan  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer.  e-ISSN:  2548-964X  Vol.  2,  No.1 hlm:306-312.
Indriani,  A.  2014.  Klasifikasi  Data  Forum  dengan menggunakan  Metode  Naïve Bayes Classifier .
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI). ISSN: 1907-5022, pp. G5-G10.
Indriani,  A.,  Muhammad,  M.,  Suprianto,  S.,  & Hadriansa, H. 2018. Implementasi Jaccard Index dan N-gram  pada  Rekayasa  Aplikasi  Koreksi  Kata Berbahasa  Indonesia.  Jurnal  Sebatik.  Vol.  22  No.  2, pp. 95-101.
Ma’arif,  M.R.  2016.  Perbandingan  Naïve Bayes Classifier dan Support  vector  machine untuk Klasifikasi  Judul  Artikel.  Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga. ISSN: 2527-5836 Vol. 1 No. 2 pp. 90-93.
Rivki,  M.,  &  Bachtiar,  A.M.  2017.  Implementasi
Algoritma k-nearest Neighbor dalam Pengklasifikasian Follower Twitter yang menggunakan  Bahasa  Indonesia.  Jurnal  Sistem Informasi. Vol. 13 Issue 1, pp. 31-37.
Rosandy,  T.  2016.  Perbandingan  Metode  Naïve Bayes Classifier dengan Metode Decision Tree (c4.5) untuk menganalisa  Kelancaran  Pembiayaan  (study  kasus: kspps/bmt  al-fadhila).  Jurnal  TIM  Darmajaya.  ISSN: 2442-5567 Vol. 2 No. 1, pp. 52-62