Vol. 5, No. 1, Januari, 2024, Hal. 84-95 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i1.26942
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI

## Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan
Metode Random Forest pada Prediksi Rating Review Drama Korea
Ferisa Dwi Alfia Meisty 1 , Dian Anggraeni 2 , Mohamat Fatekurohman 3*
123 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember, Jember, 68121, Indonesia
* Corresponding author, email: ferisaalfia30@gmail.com

## Abstract
Korean dramas have very many fans and are spread in various countries. This study aims to determine whether the korean drama is classified as Bagus, Tidak Bagus, or Cukup Bagus and compares two methods, namely the naïve bayes classifier method and the random forest method in predicting korean drama review ratings.  This  study  shows  that  the  naïve  bayes  classifier  and  random  forest  methods  are  capable  of predicting korean drama review ratings. In the prediction review, the random forest method obtained an accuracy value of 89%, while the naïve bayes classifier method obtained an accuracy value of 86%. In rating predictions, the random forest method obtains an accuracy value of 41%, while the naïve bayes classifier method obtains an accuracy value of 40%. The conclusion of this study is that the random forest method is superior and accurate in predicting Korean drama review ratings.
Keywords : korean drama, review, rating, prediction, naïve bayes classifier, random forest .

## Abstrak
Drama  korea  memiliki  penggemar  yang  sangat  banyak  dan  tersebar  di  berbagai  negara.  Penelitian  ini bertujuan untuk menentukan apakah drama korea tersebut tergolong bagus, tidak bagus, atau cukup bagus serta membandingkan dua metode yaitu metode naïve bayes classifier dan metode random forest dalam memprediksi rating review drama korea. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes classifier dan random forest mampu dalam memprediksi rating review drama korea. Pada prediksi review , metode random  forest memperoleh  nilai accuracy sebesar  89%,  sedangkan  metode naïve  bayes  classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 86%. Pada prediksi rating , metode random forest memperoleh nilai accuracy sebesar 41%, sedangkan metode naïve bayes classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 40%. Kesimpulan penelitian ini adalah metode random forest lebih unggul dan akurat dalam memprediksi rating review drama korea.
Kata Kunci : drama korea, review , rating , prediksi, naïve bayes classifier , random forest .

## 1. Pendahuluan
Drama korea merupakan hiburan atau tayangan TV yang diproduksi oleh orang korea dimana  baik  pemeran  maupun  percakapannya  berasal  dari  korea  dan  menggunakan bahasa  korea.  Drama  korea  memiliki  penggemar  yang  sangat  banyak  dan  tersebar  di berbagai negara, tidak terkecuali Negara Indonesia. Drama korea dapat diakses melalui website . Penyedia website biasanya akan menyediakan tempat agar penonton drama korea dapat  memberikan  nilai rating serta  menuliskan review atau  ulasan  bagaimana  drama
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
yang telah ditonton. Dalam menonton drama korea, terkadang penggemar bingung untuk memutuskan drama apa yang akan ditontonnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah drama tersebut tergolong bagus, tidak bagus, atau cukup bagus serta  membandingkan  kedua  metode  yaitu  metode naïve  bayes  classifier dan  metode random forest dalam memprediksi rating review drama korea.
Penelitian  terkait  diantaranya  Marta  dkk  (2019)  membahas  prediksi rating  review film  dalam  judul  “Penentuan Rating  Review Film  Menggunakan  Metode Multinomial Naïve  Bayes  Classifier dengan Feature  Selection Berbasis Chi-Square dan Galavotti- Sebastiani-Simi-Coefficient ”, menyatakan bahwa saat pengujian diperoleh tingkat akurasi paling baik sebesar 36% pada saat menggunakan feature selection (pengurangan fitur atau variabel) dengan prosentase 90% dan 100%. Hasilnya telah ditunjukkan bahwa CHI-GSS dapat memilih kata untuk klasifikasi yang relevan dan tidak relevan [1]. Green Arther Sandag (2020) membahas prediksi rating aplikasi dala judul “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest ”, menyatakan bahwa dari data set yang  memiliki  7198  baris  dan  16  atribut,  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  akurasinya sebesar  86.27%, recall sebesar  84.68%, presicion sebesar  84.64%,  dan  nilai  RMSE sebesar 0.313 [2]. Nurfajriah dkk (2017) tentang prediksi rating drama korea dalam judul “Prediksi Rating Drama  Korea  Menggunakan  Algoritma Iterative  Dichotomiser  3 ”, menyatakan  bahwa  algoritma  ID3  menghasilkan output yaitu  hasil rating drama  yang dikategorikan tinggi dan rendah [3].

## 2. Material dan Metode
Drama korea merupakan sebuah karya yang berbentuk dialog yang diperankan oleh beberapa aktor dan aktris, dimana baik dialog dan pemerannya berasal dari Korea. Setiap episode  drama  korea  memiliki  durasi  kurang  lebih  45  menit  atau  maksimal  60  menit (Simbar, 2016) [5]. Rating merupakan pengganti tulisan untuk mengutarakan pendapat penonton  menggunakan  simbol  bintang. Rating diartikan  sebagai  nilai  preferensi penonton  terhadap  suatu  drama  yang  telah  ditontonnya. Review merupakan  ulasan pemikiran  dari  seseorang.  Seseorang  dapat  melihat review untuk  mengetahui  nilai popularitas drama tersebut (Lee dan Shin, 2014) [6].
Metode naïve bayes classifier ditemukan tahun 1702 dan merupakan metode dengan klasifikasi yang baik (Lewis, 1998) [7]. Metode naive bayes classifier merupakan cara pengklasifikasian yang bertujuan memperoleh prediksi probabilitas sebuah data sehingga memberikan hasil berupa keputusan berdasarkan data sebelumnya (Wisdayani 2019) [8]. Keunggulan dari metode naïve bayes classifier yaitu dalam mengklasifikasi dihasilkan nilai kesalahan kecil ketika dataset nya besar (Berry dan Browne, 2006) [9].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan :
𝑋 : Data dengan kelas yang belum diketahui
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
𝐻 : Hipotesis data 𝑋 𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas H berdasar kondisi 𝑋 (posterior)
𝑃(𝐻) : Probabilitas terjadinya 𝐻 (prior) 𝑃(𝑋|𝐻) : Probabilitas 𝑋 berdasar kondisi 𝐻 𝑃(𝑋) : Probabilitas dari 𝑋
Metode random forest ditemukan oleh Breiman tahun 2001. Metode random forest disebut metode ensemble yang memanfaatkan pohon keputusan sebagai pengklasifikasian dasar yang dibangun untuk meningkatkan akurasi (Primajaya dan Sari, 2018) [10]. Dalam beberapa penelitian, keunggulan random forest yaitu dapat menghasilkan nilai kesalahan yang  kecil,  dalam  klasifikasi  menghasilkan  nilai  baik,  mampu  mengatasi  data  latih berjumlah besar dengan efektif (Breiman, 2001) [11].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = 1 − 𝑃 ! 𝑙𝑜𝑔 " 𝑃 ! !#$ (2)
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑔𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝑎) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆|𝑎) (4)
Keterangan :
𝑆 : himpunan kasus/node akar
𝑃 ! : probabilitas masing-masing kelas 𝑖 𝑎 : atribut
Data drama korea yang diambil melalui website IMDb (Internet Movie Database) korean TV series . Dataset ini memiliki 5 variabel yaitu Title , Review Title , User Rating , Content , dan Helpfulness Vote.
Tabel 1. Nama dan Definisi Variabel Nama Variabel Definisi Title Judul drama korea Review title Review singkat User rating Rating drama korea dengan rentang 1-10 Content Isi review penonton Helpfulness vote Vote dari penonton (contoh : 27 out of 36)
Preprocessing data meliputi c leaning yaitu penghilangan angka, simbol, tanda baca, dan emoji pada teks . C ase folding yaitu penggantian tiap huruf menjadi huruf kecil semua. Tokenisasi  yaitu  pemotongan  kata  dari  sebuah  kalimat  menjadi  satu  kata. Filtering/Stopword Removal yaitu penghilangan kata yang tidak berguna.
Selanjutnya  dilakukan  pelabelan  yaitu  masing-masing review yang  diberikan penonton  akan  diberi  label  yaitu  1  (Bagus),  -1  (Tidak  Bagus),  dan  0  (Cukup  Bagus). Kemudian wordcloud adalah  gambaran  frekuensi  atau  banyaknya  kata  dalam  kalimat dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  menarik.  Ukuran  gambar  kata  pada wordcloud
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
menyesuaikan dengan banyaknya kata yang muncul. Semakin banyak kata digunakan, maka ukuran gambar akan semakin besar.
Data training merupakan proses pelatihan data dari data latih menggunakan naïve bayes  classifier dan random  forest untuk  memperoleh  model  yang  bertujuan  untuk memprediksi rating  review . Data  testing adalah  proses  pengujian  model  dari  hasil training terhadap data uji.
Prediksi rating  review dilakukan  menjadi  dua  bagian  yaitu  memprediksi review dengan  melakukan preprocessing terlebih  dahulu  pada  data review/content ,  kemudian review di prediksi menggunakan metode naïve bayes classifier dan random forest . Hasil prediksi review akan berupa array dengan kelas 1 (bagus), -1 (tidak bagus), atau 0 (cukup bagus). Setelah itu, review digunakan untuk memprediksi rating . Hasil prediksi rating akan berupa array dengan kelas 1 hingga 10.
Perbandingan  model  dilihat  dari  hasil  evaluasi  yang  meliputi  nilai accuracy , precision , recall, f1 score, dan perhitungan error . Masing-masing evaluasi dari prediksi akan disajikan dalam bentuk tabel.

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Data
Data dalam kaggle merupakan hasil scraping dari website IMDb (Internet Movie Database) korean TV series . Data terdiri dari 7924 baris dan 5 kolom. Data dalam format file . csv (comma separated values) . Di bawah ini adalah data yang sudah diunduh dan ditampilkan dalam Microsoft Excel :

## Gambar 1. Data pada Google Colab Python

## 3.2 Preprocessing
a. Cleaning merupakan  tahap  pembersihan  teks.  Pada  tahap  ini,  teks review akan dibersihkan dari simbol-simbol, emoji, angka, dan tanda baca. Contoh dari proses cleaning pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Proses Cleaning
Sebelum :
Anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.

## Sesudah :
Anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece
b. Case folding merupakan penggantian tiap huruf menjadi huruf kecil semua. Contoh dari proses case folding pada Tabel 3.

## Tabel 3. Contoh Proses Case Folding
Sebelum :
Anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece
Sesudah : anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece
c. Tokenisasi  merupakan  pemotongan  kata  dari  sebuah  kalimat  menjadi  satu  kata. Contoh dari proses tokenisasi pada Tabel 4.

## Tabel 4. Contoh Proses Tokenisasi
Sebelum :
Anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece Sesudah :
‘anyone’,  ‘would’,  ‘rate’,  ‘series’,  ‘less’,  ‘stars’,  ‘sure’,  ‘understood’, ‘message’, ‘series’, ‘wonderful’, ‘dark’, ‘ masterpiece’.
d .  Filtering merupakan  penghilangan  kata  yang  tidak  berguna.  Contoh  dari  proses stopword removal pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Proses Filtering Sebelum :
Anyone would rate series less stars sure understood message series wonderful dark masterpiece
Sesudah :
‘would’,  ‘rate’,  ‘less’,  ‘stars’,  ‘sure’,  ‘understood’,  ‘message’,  ‘wonderful’, ‘dark’, ‘ masterpiece’.

## e. Pelabelan
Pelabelan diperoleh untuk review 1 sebanyak 6743 data, review -1 sebanyak 1014 data, dan review 0 sebanyak 167 data.
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Gambar 7 . Jumlah Data Per Kelas Data pelabelan tidak seimbang, maka diseimbangkan dengan oversampling menjadi:
Gambar 8. Jumlah Data Per Kelas dengan SMOTE
f. Wordcloud
Gambar 9. Wordcloud Pelabelan 1 (Bagus)
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Gambar 10. Wordcloud Pelabelan -1 (Tidak Bagus)
Gambar 11. Wordcloud Pelabelan  0 (Cukup Bagus) Pada  Gambar  9,  frekuensi  kata  yang  paling  sering  muncul  adalah  ‘ love’,  ‘well’, ‘good’, ‘loved’, ‘great’, ‘best’, ‘interesting’, dan ‘beautiful’ . Pada Gambar 10, frekuensi kata yang paling sering muncul adalah ‘ bad’, ‘boring’, ‘stupid’, dan ‘annoying’ . Namun, terdapat kata ‘good’ , ‘well’ yang sebenarnya memiliki makna bagus. Hal tersebut dapat disebabkan kata ‘good’ , ‘well’ muncul beriringan dalam review tidak bagus. Pada Gambar 11, frekuensi kata yang paling sering muncul adalah ‘ well’, ‘love’, ‘acting’, dan ‘ deserve’ . Namun, terdapat kata ‘never’ yang sebenarnya memiliki makna tidak bagus. Hal tersebut dapat disebabkan kata ‘never’ muncul beriringan dalam review bagus.

## 3.3 Split Data
Split data merupakan pembagian data dari dataset review yang dibagi menjadi data training dan data testing . Pembagian data dilakukan secara acak dengan perbandingan 80 : 20 diperoleh sebanyak 6339 data training dan 1585 data testing.
3.4 Prediksi Rating Review dengan Naïve Bayes Classifier dan Random Forest
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Gambar 12. Hasil Prediksi Review 459 Data dengan NBC
Gambar 13. Hasil Evaluasi Prediksi Review dengan NBC
Gambar 14. Hasil Prediksi Rating 459 Data dengan NBC
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Gambar 15. Hasil Evaluasi Prediksi Rating dengan NBC Gambar 16. Hasil Prediksi Review 459 Data dengan RF
Gambar 17. Hasil Evaluasi Prediksi Review dengan RF
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Gambar 18. Hasil Prediksi Rating 459 Data dengan RF
Gambar 19. Hasil Evaluasi Prediksi Rating dengan RF

## 3.5 Perbandingan Model
Setelah  melakukan  prediksi dengan  kedua  metode,  maka  berikut  ini  adalah perbandingan evaluasinya yang disajikan dalam Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Evaluasi Prediksi Review Metode Accuracy  Precision  Recall  F1 Score NBC 86% 60% 50% 56% RF 89% 78% 63% 64%
Pada prediksi review berdasarkan Tabel 6, metode naïve bayes classifier memperoleh perhitungan nilai accuracy sebesar 86%, precision sebesar 60%, recall sebesar 50%, dan f1 score sebesar 56%. Metode random forest memperoleh nilai accuracy sebesar 89%, precision sebesar 78%, recall sebesar 63%, dan f1 score sebesar 64%. Maka, prediksi review terbaik  berdasarkan  data  yang  telah  diuji  adalah  dengan  menggunakan  metode random forest .
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Tabel 7. Evaluasi Prediksi Rating Metode Accuracy  Precision  Recall  F1 Score NBC 40% 4% 10% 6% RF 41% 26% 12% 10%
Pada prediksi rating berdasarkan Tabel 7, metode naïve bayes classifier memperoleh perhitungan nilai accuracy sebesar 40%, precision sebesar 4%, recall sebesar 10%, dan f1  score sebesar  6%.  Metode random  forest memperoleh  nilai accuracy sebesar  41%, precision sebesar 26%, recall sebesar 12%, dan f1 score sebesar 10%. Maka, prediksi rating terbaik  berdasarkan  data  yang  telah  diuji  adalah  dengan  menggunakan  metode random forest

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes classifier dan random forest mampu dalam memprediksi rating review drama korea. Masing-masing dari metode naïve bayes classifier dan random forest dapat menampilkan data prediksi dari rating review drama korea yang ditampilkan dalam bentuk array dan secara acak. Data rating review drama korea yang diprediksi rata-rata termasuk ke dalam kelas review Bagus dan rating 10. Metode random forest lebih unggul dalam memprediksi rating review drama korea daripada metode naïve bayes classifier . Hal ini karena hasil evaluasi dari metode random forest lebih besar daripada metode naïve bayes classifier . Pada prediksi review , metode random forest memperoleh nilai accuracy sebesar 89%, precision sebesar 78%, recall sebesar  63%,  dan f1  score sebesar  64%.  Sedangkan  metode naïve  bayes  classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 86%, precision sebesar 60%, recall sebesar 50%, dan f1 score sebesar 56%. Pada prediksi rating juga, metode random forest memperoleh nilai accuracy sebesar 41%, precision sebesar 26%, recall sebesar 12%, dan f1 score sebesar 10%. Sedangkan metode naïve bayes classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 40%, precision sebesar 4%, recall sebesar 10%, dan f1 score sebesar 6%.
Penulis  memberikan  beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk penelitian selanjutnya yaitu melakukan penelitian dengan menggunakan data yang lebih banyak,  menggunakan  variabel  yang  baru  atau  menambahkan  variabel  agar  lebih bervariasi,  melakukan  prediksi  menggunakan  metode  yang  berbeda  dari  penelitian sebelumnya  yang  dapat  meningkatkan  nilai  keakuratan  dan  ketepatan  prediksi,  serta melakukan perbandingan banyak metode agar dapat ditentukan metode yang paling baik.

## Daftar Pustaka
[1]    Marta, T.E., Ali F., M., & Indriati. Penentuan Rating Review Film Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes Classifier dengan Feature Selection Berbasis
Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Metode Random Forest pada Prediksi … Ferisa Dwi Alfia Meisty, Dian Anggraeni, dan Mohamat Fatekurohman.
Chi-Square  dan  Galavotti-Sebastiani-Simi-Coefficient .  Jurnal  Pengembangan
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2019.
[2] Sandag,  G.  A.  Prediksi  Rating  Aplikasi  App  Store  Menggunakan  Algoritma Random Forest. Cogito Smart Journal , 6(2), 2020.
[3]    Nurfajriah,  H.  N,  Wina,  W.,  &  Rezki  Y.  Prediksi  Rating  Drama  Korea Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3. Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya , 2017.
[4]    Charuchinda,  C.  IMDb  Korean  TV  Series. TV  Series,  South  Korea  (Sorted  by Popularity Ascending) - IMDb. [Diakses pada 11 Juni 2022].
[5]    Simbar,  F.  K.  .Fenomena  Konsumsi  Budaya  Korea  Pada  Anak  Muda  di  Kota Manado. Jurnal Holistik , 2016.
[6]    Lee, E. J., & Shin, S.Y. When do customers buy online product reviews? Effects of  review  quality,  product  type,  and  reviewer’s  photo. Computers  in  Human Behavior Journal ,  31, 356-366, 2014.
[7]    Lewis, D. Naive Bayes at forty : The Independence Assumption in Infromation Retrieval. Proceedings of The Truth European Conference on Machine Learning , 4-15, 1998.
[8]    Wisdayani, D.S. Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes untuk  Klasifikasi  Tingkat  Keparahan  Korban  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di Kabupaten  Pati  Jawa  Tengah. Skripsi. Semarang:  Universitas  Muhammadiyah Semarang, 2019.
[9]    Berry, I. H., & Browne, M. Lecture Notes in Data Mining . USA:World Scientific. 2006.
[10]    Primajaya,  A.,  &  Sari,  B.  N.  Random  Forest  Algorithm  for  Prediction  of Precipitation . Indonesian Journal of Artificial Inteligence and Data Mining , 1(1), 2018.
[11]    Breiman,  L.  Random  Forest  :  Machine  Learning,  45:5-32,  2001,  doi: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.