KLASIFIKASI PERMASALAHAN AGENSTOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER PADA PT. HPAI-PEKANBARU - Zarnelly Zarnelly (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2019)
Abstrak—Kecendrungan seseorang untuk mengakses informasi khususnya permasalahan agenstok melalui dunia maya pun menjadi semakin tinggi. Informasi merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan masyarakat. Salah satu sumber infomasi adalah media sosial. Klasifikasi ini ditekankan untuk data permasalahan agenstok. Pada umumnya permasalahan yang disampaikan terdiri dari beberapa kategori seperti permasalahan mengenai kesehatan, konsultasi produk dan marketing. Namun dalam membagi permasalahan kedalan kategori-kategori tersebut untuk saat ini masih dilakukan secara manual.hal ini sangat merepotkan apabila permasalahan yang ingin di unggah berjumlah banyak. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang bisa mengklasifikasikan permasalahan secara otomatis. Text mining merupakan metode klasifikasi yang merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah banyak. Sedangkan algoritma naive bayes classsifier merupakan logartitma pendukung utuk melakukan klasifikasi. Kategori memiliki jumlah data permasalahan yang sama dan terdiri dari 400 data permasalahan; 360 data permasalahan digunakan untuk proses training dan 40 data permasalahan digunakan untuk proses testing. Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu waterfall dan pengujian perfomance measure, uji black box, dan uji sistem oleh pengguna. Adapun pengujian perfomance measure memperoleh nilai akurasi 97,5%, precision 97,6%, recall 97,5% dan f-measure 97,4%. Dari hasil-hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem yang menerapkan algoritma naive bayes classifier dapat digunakan untuk mengklasifikasikan permasalahan agenstok berbasis web, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database Management System (DBMS) menunjukkan bahwa klasifikasi permasalahan agenstok bisa terklasifikasi secara otomatis.Kata Kunci: agenstok, akurasi, klasifikasi, naïve bayes, text mining