Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Media Sosial untuk Mengamati Trend Fashion
Anjani 1* , Elmayati 2* ,Dwi Puspita Sari 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau e-mail: * 1 anianjani023@gmail.com , 2 elmayati@univbinainsan.ac.id ,
3 dwipuspitasari@univbinainsan.ac.id

## Abstrak
Pada  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  atau  yang  biasa  dikenal  UMKM  melakukan kesalahan dalam melakukan stategi bisnisnya salah satunya di bidang fashion. Karena kelirunya dalam  menyaring  dan  memilih  platform  media  sosial  yang  tepat  maupun  dalam  mengamati platform  media  sosial  yang  menjadi  sasaran  konsumen  sehingga  menjadi  isu  yang  perlu diselesaikan. Universitas Bina  Insan menjadi  target  utama dalam penelitian ini dimana peneliti mengangkat kaum milenial dan Gen Z sebagai alat pencarian informasi trend mode berbusana. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  diperoleh  dengan  cara  survei  kuesioner  tentang aplikasi  media  sosial.  Adapun  objek  penelitian  diteliti  untuk  media  sosial  adalah  Instagram, Facebook,  YouTube,  Twitter,  dan  Tiktok,  yang  akan  diukur  oleh  responden  yaitu  pengukuran penilaian  skala  likert.  Penelitian  ini  mencari  tingkat  perbandingan  metode  Naive  Bayes  dan Support  Vector  Machine  dengan  hasil  pengujian  Confusion  Matrik  yang  akan  diolah menggunakan  bahasa  pemograman phyton .  Metode  Analisa  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah Metode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Kemudian teknik  pembagian  data  yang  digunakan  adalah percentage  split dengan  80%:20%.  Di katagorikan  untuk  label/class  “ya”  ccluster  positif  dan  “tidak  untuk  cluster  negatif.  Hasil penelitian  ini  mendapatkan  persentase  tertinggi  yaitu  mengikuti  trend/ya  sebesar  64,6% sedangkan yang tidak mengikuti trend sebesar 35,4% Receiver Operating Charateristics Curve (ROC)  pada  Support  Vector  Machine  memiliki  keakuratan  yang  sama  dengan  model  Naïve Bayes,    pada  diagonal  garis  True  Positive  Rate  mendapatkan  nilai  yang  tinggi  yaitu  1 .Kemudian  untuk Area  Under  the  Curve (AUC)  memiliki  nilai  area  kosong  yang  luas  yang artinya pemodelan dihasilkan memiliki tingkat yang baik dalam pengujian Confusion matrik.
Kata kunci ; Klasifikasi; Naïve Bayes; Support Vector Machine; Confussion Matrik

## Abstract
Micro,  Small,  and  Medium  Enterprises  (MSMEs),  commonly  known  as  UMKM,  often make mistakes in their business strategies, particularly in the field of  fashion. Errors occur in selecting the appropriate social media platforms and observing the targeted consumer base on social media platforms, posing an issue that needs resolution. Bina Insan University is the main focus of this research, with the researcher exploring millennials and Gen Z as tools for seeking information  on  fashion  trends.  The  research  employs  a  dataset  obtained  through  a questionnaire  survey  on  social  media  applications.  The  research  examines  Instagram, Facebook,  YouTube,  Twitter,  and  Tiktok  as  social  media  platforms,  measured  by  respondents using Likert scale assessments. The study aims to compare the Naive Bayes and Support Vector Machine  methods,  utilizing  Confusion  Matrix  testing  with  results  processed  using  the  Python programming  language.  The  research  applies  the  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data
Mining (CRISP-DM) analysis method, employing a percentage split data division of 80%:20%. The  categories  for  the  "yes"  and  "no"  labels/classes  are  considered  for  negative  cluster classification. The research  findings show  the highest percentage of trend followers at 64.6%, while non-followers constitute 35.4%. The Receiver Operating Characteristics Curve (ROC) for the Support Vector Machine exhibits accuracy equal to the Naïve Bayes model, with a high True Positive  Rate  along  the  diagonal  line,  registering  a  value  of  1.  The  Area  Under  the  Curve (AUC) has a wide empty area, indicating that the generated model performs well in Confusion Matrix testing.
Keywords : Classification; Naïve Bayes; Support Vector Machine; Confusion Matrix

## I. PENDAHULUAN
Media  sosial  telah  menjadi  bagian penting  dari  aktifitas  sehari-hari  hampir semua  kalangan  masyarakat,  sehingga mendorong untuk cenderung ingin
memperlihatkan dirinya dengan cara menjadi “center  of  attention” atau  pusat perhatian(Arsita, 2022). Media sosial memiliki berbagai jenis dan  tipenya namun tidak semua bisnis dapat cocok menggunakan semuanmedia sosial. Sebagai contohnya  dalam  bisnis  trend  berbusana, terdapat banyak pengguna media sosial bagi UMKM  yang  melakukan  kesalahan  karena kelirunya  dalam  menyaring  dan  memilih platform media sosial yang tepat (Wilandini & Purwantoro, 2022).
Dalam proses strategi bisnis beberapa UMKM ingin menjalankan usaha bisnisnya yang mampu mengikuti kemauan
konsumen sehingga mendapatkan informasi dan  sasaran  konsumen.  Sulitnya  analisa dikarenakan banyak pengguna media sosial yang  fomo  menjadi  acuan  para  UMKM untuk  membuat  konten  yang  kreatif  dan menarik  agar  menjadi  trend  positif  bagi semua  pengikutnya.  Untuk  mengatasi permasalahan  yang  ada,  maka  peneliti melakukan  survey  kuesioner  yang  menjadi sasaran  utama  adalah  kaum  Gen  Z  dan Milenial,  sebagai  bahan  sampel  peneliti. Sehingga    peneliti  memilih    mahasiswa aktif  Universitas  Bina  Insan  Lubuklinggau untuk  menjadi  objek  penelitian.  Survey
kuesioner  yang  diajukan  berisi  informasi dari  opini  responden  mengenai  aplikasi media  sosial  yang  sering  diamati  untuk trend  fashion.  Adapun  objek  penelitian yang  menjadi  sasaran  penelitian  media sosial adalah Instagram, Facebook,
Youtube, Twitter, dan Tiktok yang menjadi filtur  media  sosiala  yang  banyak  diminati sebagai  sumber  rujukan  dalam  mencari informasi(Musnaini, 2022).
Selain  opini  penilaian  aplikasi  media sosial,  data  yang  menjadi  atribut  penelitian yaitu  usia  dan  jenis  kelamin  untuk  hasil perbandingan  informasi  yang  didapat,
sedangkan model pengklasifikasian menggunakan perbandingan model Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine menggunakan pemograman phyton pada Google Colab. Untuk memberikan  class-class  pada  setiap  data dalam  model Naïve  Bayes dan Support
Vector Machine , peneliti melakukan
clastering  K  Means  dengan  nilai  K=2 sebagai  cluster  terbaik  dari Elbow  Method , yang  mana  cluster  positif(0)  sebagai  class Ya/mengikuti  trend  dan  tidak/  tidak mengikuti trend pada class negative(1).
Algoritma Naïve  bayes dan Support Vector Machine yang digunakan dikarenakan  model  ini  sangat  cocok  untuk mengklasifikasikan class-class tertentu yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini. Klasifikasi  adalah  suatu  fungsionalitas  data mining  yang  menghasilkan  model  untuk
memprediksi  kelas  atau  kategori  dari  objek -  objek  di  dalam  basis  data.  Proses klasifikasi  memiliki  4  buah  komponen dasar yaitu class, predictor, training set dan data  training.  Naïve  bayes  juga  merupakan suatu  model  dalam  data  mining  yang memiliki  tingkat  keakuratan  yang  cukup tinggi  (Karim  et  al.,  2023)  dibandingkan dengan  model  lainnya.  Sedangkan  Support Vector  Machine  (SVM)  memiliki  prinsip dasar linear classifier dimana SVM mencari hyperplane  pemisah  antar  kelas.  Pencarian hyperplane  ini  didasarkan  pada  margin yang  terdapat  antar  kelas  (Rianti  et  al., 2021).  Hasil  pengujian  model  dilakukan dengan Confussion  matrix kemudian  di  uji dengan Receiver  Operating  Charateristics Curve (ROC).

## II. TINJAUAN PUSTAKA
a. Klasifikasi Klasifikasi merupakan proses untuk menetapkan  suatu  dokumen  ke dalam  sebuah  kategori  atau  kelas yang  sesuai  dengan  karakteristik dari dokumen tersebut [4]. Klasifikasi adalah suatu fungsionalitas  data  mining  yang menghasilkan model untuk
memprediksi  kelas  atau  kategori dari  objek  -  objek  di  dalam  basis data.  Klasifikasi  merupakan  proses yang  terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu tahap  pembelajaran  dan  tahap pengklasifikasian [5].
b. Media Sosial
Media sosial dapat didefinisikan sebagai  teknologi  berbasis  internet yang memfasilitasi percakapan. Perbedaan  pokoknya  antara  media sosial  dengan  aplikasi  web  tradisional terdapat  pada  platform  berupa content
creation , content  upload , networking , conversing , media sharing , dan
bookmarking [3].
Media  sosial  merupakan  tempat  orang berbagi  mengenai  dirinya  sendiri  dan perspektif  yang  dimilikinya  mengenai kejadian  dan  kehidupan.  Menyadari potensi  untuk  mengekstrak  banyak informasi  dari  media  sosial,  beberapa penelitian  telah  dilakukan  dengan menggunakan  media  sosial  sebagai objek [6].
c. Trend Fashion
Tren  mode  berbusana  adalah  bentuk pengaplikasian dari busana atau asesories  yang  dipakai  sesuai  dengan perkembangan  zaman.  Tren  mode berbusana selalu dapat berubah seiring berjalannya waktu dan selalu memunculkan  model  terbaru  yang inovatif.  Adanya  internet  dan  media daring seperti Instagram yang menampilkan  banyak  inspirasi  terkait busana  kekinian  memungkinkan  para penggunanya  untuk  mengikuti  tren. Hal  tersebut  tentu memunginkan seorang konsumen memiliki keputusan pembelian  agar  selalu  terlihat  modis
[1]. d. Penelitian Relevan Penelitian revelan merupakan penelitian  terdahulu  atau  dibuat  oleh peneliti  yang  digunakan  sebagai referensi  peneliti.  Dalm  hal  ini, peneliti mencamtumkan lima
penelitian relevan, yaitu : Penelitian  relevan  yang  pertama dilakukan  oleh  Destaria  Wilnadini,
dkk (2022) yang berjudul “Penerapan
Algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan media sosial untuk  mengamati  Trend  Kuliner”
Penelitian ini dilakukan pada masyarakat  UMKM  yang  berada  di wilayah Jabodetabek, Karawang, dan
Purwakarta.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa pengguna aplikasi  Tiktok  paling  disarankan
dalam  melakukan  bisnis  strategi pemasaran. Persamaan penelitian terdahulu  dengan  yang  saya  teliti adalah  terletak  pada  model  yang diterapkan serta membahas isu Trend dikalangan  UMKM.  Perbedaannya yaitu  peneliti  yang  dilakukan  hanya menggunakan  satu  model  saja  dan pengolahan  datanya  menggunakan tool Rapidminer,  sedangkan  peneliti sendiri menggunakan dua perbandingan model serta pengolahan data menggunakan pemograman Phyton. Penelitian relevan yang kedua
dilakukan  oleh  Nurul  Arsita,  dkk (2021).  yang  berjudul  “Pengaruh Gaya  Hidup  dan  Trend  Fashion terhadap keputusan pembelian Online produk  Fashion  pada  Media  Sosial Instagram”  Hasil  pengolahan  data
gaya  hidup  berpengaruh  positif signifikan terhadap keputusan pembelian dan Trend Fashion berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan pembelian. Persamaan penelitian terdahulu dengan yang saya teliti terdapat pada objek  penelitian  yang  digunakan yaitu Media sosial dan Trend fashion yang diteliti. Sedangkan perbedaanya terletak  pada  isu  yang  di  teliti pengaruh gaya hidup terhadap keputusan pembelian sedangkan penelitian  ingin  menemukan  media sosial mana yang paling cocok untuk strategi  pemasaran  dalam  Trend Fashion.
Penelitian  yang  relevan  yang  ketiga telah  dilakukan  oleh  Muhammad Arienal  Haq,  M.Kom,  dkk  (2023) yang  berjudul  “Analisis  Clustering Topik Survey menggunakan Algoritme K-Means”. Pada penelitian ini permasalahan
perusahaan Kudata tidak dapat diketahui untuk topik survey, sehingga butuh beberapa pengembangan bisnis, seperti melakukan kategori survey, membuat template  survey,  dan  mengetahui topik  survey  yang  banyak  digunakan oleh  pengguna,  serta  tren  waktu  ke waktu  pada  topik  survey.  Hasil penelitian ini menunjukan rekomendasi  dan  tren  topik  survey. Terdapat  16  rekomendasi  topik  yang sering  digunakan  dan  4  topik  unik yang  diidentifikasi  dalam  seluruh skenario pengujian.
Persamaan penelitian penelitian terdahulu  dengan  yang  saya  teliti terletak  pada  metode  clustering  K- means.
Penelitian  relevan  keempat  yang dilakukan  oleh  Wisti  Aristika  dkk, yang  berjudul  “Penerapan  Clustering
K-Means untuk menentukan
pengaruh  Media  Sosial  Facebook terhadap  Usaha  Mikro,  Kecil  dan
Menengah  (UMKM)  di  Kecamatan Pekan  Baru”.  Penelitian  ini  akan menghasilakn dua kelompok penggua media  sosial  facebook  berpengaruh, dan  sangat  berpengaruh,  sedangkan hasil  dari  pengolahan  data  yang semakin  mendekati  angka  nol,  maka kemirioan  data  anggota  cluster  akan semakin  kuat.  Sedangkan  untuk persamaan  penelitian  yang  saya  tulis dari  penelitian  di  atas  yaitu  memiliki persamaan penentuan kelas melibatkan  teknik  clustering  K- Means dan juga permasalahan penelitian  diambil  dari  isu  UMKM, kemudian untuk perbedaannya populasi  yang  diteliti  penelitian terdahulu  menggambil  sampel  dari para  pendaftar  UMKM  di  website UKM  Riau  Kecamatan  Pekan  baru
sementara  penelitian  yang  saya  teliti mengambil  dari  hasil  kuesioner mahasiswa  Universitas  Bina  Insan Lubuklinggau.
Penelitian relevan kelima yang dilakukan oleh Dinda Sekar Puspitarini dkk, yang berjudul
“Pemanfaatan  Media  Sosial  sebagai media  promosi“.  Tujuan  penelitian ini adalah untuk mengetahui kegiatan promosi apa saja yang dilakukan oleh Happy  Go  Lucky  house  dalam  akun media sosial instagram, dan
mengetahui  faktor-faktor  apa  yang membuat  instagram  dipilih  sebagai media promosi yang aktif. Peneliti ini menarik  kesimpulan  bahwa  Happy Go Lucky house melakukan pemanfaatan  instagram  dengan  baik,
dilihat  dari  kegiatan  promosi  yang dilakukan  sangat  beragam  dan  juga dapat  memanfaatkan  berbagai  fitur yang tersedia.
Penelitian  relevan  keenam  yang dilakukan  oleh  Andri  Anto  Susilo dkk  (2023)  Universitas  Bina  Insan Lubuklinggau, yang bejudul “Implementasi Algoritma Naïve Bayes  pada  klasifikasi  penentuan jenis kartu Kredit”. Tujuan penelitian ini memudahkan pengampilan keputusan  dalam  memberikan  jenis kartu  kredit  yang  cocok  ke  nasabah. Hasil  penelitian  Dari  pengujian model yang terbentuk dengan
menggunakan  persentase  80%  data training  dan  20  %  data  testing menggunakan algoritma  naïve bayes, didapat  nilai  akurasi  yaitu  0,975, Presisi yaitu 0,929, Nilai Recall yaitu
0,915 dan F1 Score 0,915. Sedangkan  untuk  persamaan  dari penelitian  yang  saya  tulis  terlihat pada model naïve bayes clasiffer dan
menggunakan  persentase  80  %  data training dan 20% dat testing.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  peenelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Metode Cross  Industry  Standard  Process for  Data  Mining (CRISP-DM)  dengan metode  klasifikasi.  Berikut  ini  adalah Gambar 1 proses metode CRISP-DM.
Gambar 1 . CRISP-DM
a) Business Understanding
Tabel 1. Business Understanding
Business Understanding Keterangan Permasalahan Bisnis Pedagang UMKM yang belum bisa menentukan media sosial  yang  sering diamati konsumen untuk  Trend  fashion. Sehingga mereka sulit untuk menentukan target pasar  mereka    dari berbagai aplikasi media sosial. Metode  pemecahan masalah Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi dengan algoritma model  Naive  Bayes dan  Support  Vector Machine. Penentuan Data yang digunakan
Kebutuhan Data untuk kebutuhan data  adalah  indikator penelilaian  ebutuhan media  sosial  dalam mengamati trend bisnis  fashion.  Data yang  diambil  dari hasil uesioner (WISTI  ARISTIKA & WIRA JAYA HARTONO,  2020) mahasiswa Universitas Bina Insan  pada  kalangan usia. b) Data Understanding
Tahapan  berikutnya  adalah  tahapan untuk melakukan pengumpulan data
sebagai  dataset  yang  akan  diproses  sesuai dengan  permasalahan  yang  ada  pada business  understanding,  pada  tahap  ini pengumpulan data dilakukan dengan
menyebarkan  link  kuesioner  google  form pada mahasiswa Universitas Bina
Insan.yang  berlangsung  secara  Online  dan tatap  muka  selama  3  hari  yang  diperoleh sebanyak 99 renponden.
Data  Understanding  atau  pemahaman data  adalah  fase  mengumpulkan  data  awal, mempelajari data untuk bisa mengenal data yang  akan  dipakai.  Fase  ini  mencoba mengidentifikasikan masalah yang berkaitan  dengan  kualitas  data,  mendeteksi subset  yang  menarik  dari  data  untuk membuat hipotesa awal (Budiman, 2012).
c) Data preparation
Tahap  data  preparation  ini  dilakukan proses  normalisasi  data,  serta  mengurangi duplikasi  data,  yang  dilakukan  antara  lain memilih  table  dan  field  yang  akan ditransformasikan  ke  dalam  database  baru untuk  bahan  data  mining  (set  data  mentah) menggunakan pemograman Phyton. Berikut ini hasil transformasi data:
Tabel 2. Tranformasi data Varibel Jenis kelamin Jenis Kelamin (JK) Inisial Perempuan (Pr) 1 Laki-laki (Lk) 2

## d) Modeling
Tahap  modeling  ini  adalah  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. Dalam penelitian ini menggunakan klasifikasi perbandingan dari dua  algoritma  yaitu Naive  Bayes dan Support Vector Machine . Teknik
pembagian  data  yang  digunakan  adalah percentage  split  dengan  80%:20%.  Berikut Gambar  2  ini  adalah  alur  diagram pembuatan model.
Gambar 2. Diagram Alur tahap modelling
e) Evaluation Tahap evaluation ini, dilakukan untuk mengetahui performa  dari  model  machine
learning  meliputi  proses  review hasil  clustering,  serta  perhitungan pemodelan, seperti confusion
matrix yang  meliputi accuracy , precision dan recall.
f) Deployment Pada tahapan terakhir metodologi ini, deployment merupakan  proses  pelaporan  hasil analisis  klasifikasi  dalam  bentuk visualisasi  hasil  analisis Receiver Operating  Charateristics  Curve (ROC)  Area  Under  the  Curve (AUC).

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan cara yaitu ;
1) Observasi
Penulis  mendapatkan  data dengan mengamati pengguna  media  sosial  dan proses  klasifikasi  media sosial. 2) Wawancara Pengumpulan  data  yang dilakukan dengan melakukan wawancara terhadap pelaku UMKM. 3) Kuesioner Pengumpulan  data  yang dilakukan dengan menyebarkan  kuesioner  ke responden selama 3 hari.
4) Dokumentasi Pengumpulan  data  yang dilakukan dengan cara mendokumentasikan data terkait.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  sistem  adalah seperti  kebutuhan software ,  kebutuhan input atau Output serta  data  penelitian.
Terdapat  dua  syarat  yang  harus  dipenuhi oleh  data  dalam  menggunakan  sistem klasifikasi yaitu:
1. Data Training Data  penelitian  yang  digunakan
adalah  data  hasil  pengumpulan  kuesioner sebayak  99  responden.  Sistem  klasifikasi menggunakan  8  variabel  yaitu  jenis kelamin, usia, Facebook, Twitter, Instagram,  YouTube  dan  Tiktok. Gambar 3. Tampilan  data  training  yang  telah  di clustering K-Means
Gambar 3. Data Training

## 2. Data Testing
Data  testing/data  Uji  adlah  data  yang akan  digunakan  untuk  menguji  model prediksi  yang  dihasilkan.  Data  uji  pada penelitian  ini  menggunakan  20  data  uji. Gambar  4. Di  dibawah  ini  adalah  data testing.
Gambar 4. Data Testing

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan dari hasil pemodelan dan analisis maka hasil penelitian ini di peroleh sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil correlation
Gambar 6. Tabel Correration
Dari hasil
pengujian
dataset
berdasarkan gambar 5 dan gambar 6 uji colleration    bahwa  variable  usia    pada variable  YouTube  senilai  -0.008895 jadi  bisa  dikatakan  kedua  variable  ini memiliki  correlation  yang  lemah.  Dan untuk  varibel  Instagram  dan  Tiktok memiliki nilai 0,327027 sehingga dapat dikatakan  cukup  tinggi  correlationnya kedua variable tersebut. Kemudian pada varibel facebook dan Instagram memiliki nilai 0,382809 yang dikatakan kedua  variable  inilah  yang  memiliki correlation  yang  paling  tinggi  diantara variable correlation lainnya.
Gambar 7. Distribusi variable Jenis Kelamin
Dari gambar diatas untuk nilai tertinggi pada  variable  jenis  kelamin  yaitu perempuan  (inisial  1)  64,6  %  atau  64 responden  sedangkan  untuk  laki-laki 35,4% atau 34 responden,
Gambar 8. Persentase Trend yang mengikuti dan tidak mengikuti.
Dari  gambar  diatas  untuk  persentase tertinggi  yaitu  yang  mengikuti  trend/ya sebesar  64,6%  sedangkan  yang  tidak mengikuti  trend  sebesar  35,4%.  Dapat disimpulkan bahwa
mahasiswa
Universitas Bina Insan lebih mengamati trend fashion di media sosial.
Gambar 9. Diagram batang Distribusi Usia
Dari  gambar  di  atas  untuk  nilai tertinggi  yaitu  pada  usia  20  tahun  hasil yang  diperoleh  sebesar  40%  ke  atas, dilanjutkan  dengan  usia  21  tahun dengan nilai 35%.
Hasil klasifikasi dan evaluasi dilakukan  menggunkan  metode Naive Bayes . Langkah pertama proses klasifikasi dan evaluasi yaitu memisahkan data menjadi training dan
testing .  Pada  penelitian  ini  pembagian
data  dilakukan training 80%  sebanyak
79  data  sedangkan  data testing 20  %
sebanyak 20 data. Berikut gambar 4.14
dan  gambar  4.15  hasil  pemodelan
Naive Bayes
dalm pengujian Confusion Matrix.
Gambar 10. Klasifikasi hasil Naive bayes
Gambar 11. Confusion matrix a) Menghiting table Confussion matrix Naïve Bayes
Tabel  1. Confusion matrix

## 1. Menghitung Akurasi
Akurasi =
= =
= 1  atau 100%

## 2. Menghitung Presisi
Presisi =
=
= 1  atau 100%
b) Menghitung Nilai Recall
Recall =
=
= 1 atau 100% c) Menghitung F1 Score
F1Score=2* Recall*Presisi) / (Recall + Presisi) = 2* ( 100 * 100 )/ (100 + 100) = 100% Akurasi Status Ya Tidak Ya TP FP Tidak FN TN
Setelah  hasil  pengujian  pemodelan selanjutnya peneliti menyimpulkan pada kurva  (ROC)  untuk  menguji  keakuratan pemodelan.  Berikut  ini  Gambar  12. ROC
Gambar 12. Kurva ROC Naïve Bayes
Dari  gambar  di  atas  garis putus-putus  yang  membagi  area  true positif  dan  false  positif  disebut  garis pemodelan  yang  sedang  digunkan dalam  hal  ini  hasil  nilai  akurasi  kurva Receiver Operating Charateristics Curve (ROC)  pada  Support  Vector Machine  memiliki  keakuratan  yang
tinggi yaitu 1 pada diagonal garis True Positive  Rate .Kemudian  untuk Area
Under the Curve (AUC) memiliki nilai
area  kosong  yang  luas  yang  artinya pemodelan dihasilkan memiliki tingakat yang baik. Hasil klasifikasi dan evaluasi dilakukan menggunkan metode Support  Vector  Machine .  Berikut gambar  13  dan  gambar  14  hasil pemodelan Support  Vector  Machine dalm pengujian Confusion Matrix.
Gambar 13. Klasifikasi hasil SVM
Gambar 14. Confusion matrix
b) Menghiting table Confussion matrix Support Vector Machine
Tabel  5. Confusion matrix
P
1. Menghitung Akurasi Akurasi =
= =
= 1  atau 100%

## 2. Menghitung Presisi
Presisi =
=
= 1  atau 100%

## 3. Menghitung Nilai Recall
Recall =
=
= 1 atau 100% 4. Menghitung F1 Score
F1Score=2* Recall*Presisi) / (Recall + Presisi) = 2* ( 100 * 100 )/ (100 + 100) = 100% Akurasi Status Ya Tidak Ya TP FP Tidak FN TN
Setelah  hasil  pengujian  pemodelan selanjutnya peneliti menyimpulkan pada kurva  (ROC)  untuk  menguji  keakuratan pemodelan. Berikut ini Gambar ROC

## Gambar 15. Kurva ROC SVM
Dari gambar di atas garis putus-putus yang membagi area true positif dan false positif  disebut  garis  pemodelan  yang sedang digunkan dalam hal ini hasil nilai akurasi kurva Receiver Operating Charateristics Curve (ROC) pada Support  Vector  Machine  memiliki
keakuratan  yang  tinggi  yaitu  1  pada diagonal  garis True  Positive  Rate
.Kemudian untuk Area Under the Curve (AUC)  memiliki  nilai  area  kosong  yang luas  yang  artinya  pemodelan  dihasilkan memiliki tingakat yang baik.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa pengolahan data menunjukan tingkat
akurasi keakuratan  yang  tinggi  dari perbandingan  model  yang  digunakan  yaitu Naïve  bayes 100%  dan Support  Vector Machine 100%.  Dari  99  responden  untuk persentase  tertinggi  yaitu  yang  mengikuti trend/ya  sebesar  64,6%  sedangkan  yang tidak  mengikuti  trend  sebesar  35,4%. Dalam menvisualisasikan tingkat kevalidtan data Curva ROC AUC merumuskan bahwa bernilai  1  yang  artinya  pengolahan  data yang  diperoleh  memiliki  keakuratan  yang tinggi.  Kemudian  untuk  hasil  Confusion matrik  dari  hasil  akurasi,  persisi,  maupun recall  juga  menghasilkan  nilai  100%. Namun  dalam  dalam  hasil  penelitian  ini terlihat respon rate tertinggi berada di kaum
perempuan  daripada  kaum  laki-laki  yaitu sebesar 64,6% atau 64 respon : 36,4 % atau 35  respon.  Kemudian  untuk  pemilihan aplikasi  media  sosial  yang  paling  cocok untuk strategi pemasaran dari hasil perhitungan  correlation  didapatkan  bahwa aplikasi  facebook  dan  Instagram  memiliki nilai  0,382809  yang  dikatakan  kedua variable  inilah  yang  memiliki  correlation yang  paling  tinggi  diantara  variable correlation lainnya. VI. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya disarankan  untuk  pembahsan  walaupun metode  yang  digunakan  berbeda  untuk menganalisis pemodelan data mining sehingga  mampu  dijadikan  perbandingan dan dapat menjadi rujukan dalam penelitian selanjutnya.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Arsita,  “Pengaruh  Gaya  Hidup Dan Trend Fashion Terhadap Keputusan Pembelian Online Produk  Fashion  Pada  Media  Sosial Instagram,” J.  Ilmu Manaj. Saburai ,
vol.  7,  no.  2,  pp.  125–131,  2022, doi: 10.24967/jmb.v7i2.1390. [2] D.  Wilandini  and  P.  Purwantoro,
“Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasikan  Media Sosial  untuk  mengamati  Trend Kuliner,” J. Teknol. Terpadu , vol. 8, no.  1,  pp.  31–39,  2022,  doi: 10.54914/jtt.v8i1.535.
[3] M.  Musnaini,  “Model  Efektivitas Promosi  Produk  Lokal  Agroindustri Menggunakan Platform Sosial Media,” J.  Khazanah  Intelekt. ,  vol.
6,  no.  3,  pp.  1534–1544,  2022,  doi: 10.37250/khazanah.v6i3.180.
[4] S.  M.  Habib,  E.  Haerani,  S.  K.
Gusti, and S. Ramadhani,
“Klasifikasi  Berita  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” J. Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. , vol.  5,  no.  2,  pp.  248–258,  2022,
doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4191. [5] Heliyanti Susana, “Penerapan Model Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.96.
[6] B. I. Nugroho and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka  Sistematis : Penerapan Data
Mining  Metode  Klasifikasi  Untuk Menganalisa  Penyalahgunaan  Sosial Media,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  46–51, 2022. [7] R.  R.  Waliyansyah  and  C.  Fitriyah, “Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode  Naive  Bayes  dan  k-Nearest Neighbor  (k-NN),” J.  Edukasi  dan Penelit.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  p. 157, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32473. [8] A.  Karim,  F.  Nurhadi,  I.  K.  O.
Setiawan,  I.  A.  Rizky,  and  R.  Br. Manurung,  “Pengaruh  Normalisasi Data  pada  Klasifikasi  Harga  Ponsel Berdasarkan Spesifikasi Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes  dan  Multinomial  Logistic
Regression,” J.  Rekayasa  Elektro Sriwij. , vol. 4, no. 1, pp. 8–16, 2023, doi: 10.36706/jres.v4i1.59.
[9] M.  P.  Dwi  Cahyo,  Widodo,  and  B. Prasetya  Adhi,  “Kinerja  Algoritma Support  Vector  Machine  dalam MenentukanKebenaran Informasi Banjir  di  Twitter,” PINTER    J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol.  3,  no.  2,  pp.  116–121,  2019,
doi: 10.21009/pinter.3.2.5.
[10] A. Z. Praghakusma and N. Charibaldi, “Komparasi Fungsi Kernel  Metode  Support  Vector Machine  untuk  Analisis  Sentimen
Instagram dan Twitter (Studi Kasus : Komisi  Pemberantasan  Korupsi),”
JSTIE  (Jurnal  Sarj.  Tek.  Inform. , vol.  9,  no.  2,  p.  88,  2021,  doi:
10.12928/jstie.v9i2.20181. [11] M. A. Haq, W. Purnomo, and N. Y. Setiawan, “Analisis Clustering Topik Survey menggunakan Algoritme  K-Means  (  Studi  Kasus : Kudata  ),”  vol.  7,  no.  7,  pp.  3498– 3506, 2023. [12] R.  Gelar  Guntara,  “Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian Masker Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 55– 60, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i1.750. [13] A.  History,  S.  Sort,  and  B.  Sort, “Jurnal  Ilmiah  Sain  dan  Teknologi ANALISIS PERBANDINGAN KECEPATAN ALGORITMA SELECTION SORT DAN BUBBLE  SORT  Nanang  Mahrozi  , Muhammad Faisal Magister Informatika  ,  Universitas  Islam Negeri  Maulana  Malik  Ibrahim  , Malang  ,  Indonesia  Alamat  e-mail : nanang  ma,”  vol.  1,  pp.  89–98, 2023. [14] Y.  Sain,  A.  Andriani,  and  N. Nurhidayah, “Pelatihan Dasar Menganalisis Data dengan Mengunakan Google Colab di SMA Muhammadiyah Kendari Basic Training  on  Analyzing  Data  Using Google  Colab  at  Muhammadiyah
Kendari  High  School,” Kreat.  J. Pengabdi. Masy. Nusant. , vol. 3, no.
1, pp. 1–8, 2023.
[15] D.  Firmansyah  and  Dede,  “Teknik Pengambilan  Sampel  Umum  dalam Metodologi  Penelitian:  Literature Review,” J.  Ilm.  Pendidik.  Holistik , vol. 1, no. 2, pp. 85–114, 2022, doi: 10.55927/jiph.v1i2.937.
[16] A.  Rahmawati,  D.  Novita,  and  I.
Pradesan,  “Perancangan  Kuesioner Analisis Penerimaan E-Tax Menggunakan Technology Acceptance  Model  (TAM),” MDP Student Conf. , pp. 512–517, 2022.
[17] A. A. Mekarisce, “Teknik
Pemeriksaan  Keabsahan  Data  pada Penelitian  Kualitatif  di  Bidang
Kesehatan  Masyarakat,” J.  Ilm.
Kesehat.  Masy.    Media  Komun. Komunitas  Kesehat.  Masy. ,  vol.  12, no.  3,  pp.  145–151,  2020,  doi: 10.52022/jikm.v12i3.102.
[18] I. Budiman, “28. 29. 1,” Data Clust. Menggunakan  Metodol.  Cris.  Untuk
Pengenalan  Pola  Proporsi  Pelaks.
Tridharma , pp. 1–56, 2012.
[19] A.  G.  Prawiyogi,  T.  L.  Sadiah,  A.
Purwanugraha,  and  P.  N.  Elisa, “Penggunaan Media Big Book untuk
Menumbuhkan  Minat  Membaca  di
Sekolah Dasar,” J. Basicedu , vol. 5, no.  1,  pp.  446–452,  2021,  doi: 10.31004/basicedu.v5i1.787.
[20] I.  B.  G.  Pujaastwa,  “Teknik wawancara  dan  observasi  untuk pengumpulan  bahan  informasi,”  pp.
1–11, 2022.
[21] A.  Alwasi’a,  “Analisis  Sentimen Pada Review Aplikasi Berita Online Menggunakan  Metode  Maximum
Entropy  (Studi  Kasus:  Review
Detikcom pada Google Play 2019),”
Skripsi , 2020.
[22] WISTI  ARISTIKA  and  WIRA JAYA  HARTONO,  “Penerapan Clustering K-Means Untuk Menentukan  PengaruhMedia  Sosial Facebook  Terhadap  Usaha  Mikro, Kecil  DanMenengah  (Umkm)  Di
Kecamatan  Pekanbaru  Kota,” J. Ilmu  Komput.  dan  Bisnis ,  vol.  11,
no. 1, pp. 2389–2395, 2020.
[23]  T.  Informatika,  F.  Teknik,  and  K. Unsiq, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Aplikasi
Wonosobo,”  vol.  3,  no.  2,  pp.  301– 310, 2022.