IMPLEMENTASI METODE NAÃVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA BLOGGER - Nur Widiastuti; Arief Hermawan; Donny Avianto (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2023)
Di era teknologi yang modern seperti saat ini peluang kerja sebagai blogger cukup banyak diminati. Para blogger me-manfaatkan situs blog baik yang gratis maupun berbayar untuk menulis artikel. Hal tersebut menyebabkan pengguna situs blog semakin meningkat. Diantara para blogger ada yang menjadi blogger professional dan ada juga yang menjadi blog-ger musiman untuk menulis artikel pada blog. Penelitian ini meneliti blogger mana yang masuk dalam kategori blogger professional atau blogger musiman. Penelitian ini mengklasifikasi data blogger yang diambil dari UCI Machine Learning dengan jumlah data sebanyak 100 data kemudian diuji menggunakan Metode NaÃ¯ve Bayes. Adapun tool yang digunakan untuk penelitian adalah Rapidminer untuk mengklasifikasi blogger professional atau blogger musiman. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 76,27% atau meningkat 1,27 % dibandingkan penelitian sebelumnya dan hasil classification error sebesar 23,73%. Sedangkan class recall sebanyak 12 fold, hal ini dapat diartikan penelitian menggunakan correla-tion matrix dan cross validation dengan number of fold 12 menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya.