Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes - Anggraini, Recha Abriana; Widagdo, Galih; Budi, Arief Setya; Qomaruddin, M (Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura, 2019)
Jumlah pengguna situs blogger yang semakin meningkat menyebabkan perlu dilakukan pengklasifikasian data untuk mengetahui pengguna tersebut masuk dalam kategori pengguna blogger professional atau bukan. Sebagai referensi terkait penelitian ini adalah penelitian yang sudah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Teknik pengklasifikasian pemodelan deskriptif dan prediktif dengan algoritma data mining yaitu menggunakan metode naïve bayes. Untuk mengelola data digunakan software rapid miner studio 6.0, dataset blogger diperoleh dari website UCI Machine learning Repository, Perhitungan performance vector menunjukkan akurasi klasifikasi metode Naive bayes diperoleh sebesar 86.67%. Sedangkan class precision dan class recall untuk prediksi yes menunjukkan tingkat precision sebesar 91.30% dan untuk prediksino sebesar 71.43%. Hasil klasifikasi dari data blogger dengan metode naïve bayes membagi 2 kelas klasifikasi PB yaitu class yes dan class no. Untuk nilai class yes yaitu 0.680 dan nilai class no yaitu 0.320. Dari hasil pengolahan data dapat diketahui bahwa tingkat akurasi pengklasifikasian data blogger mencapai 86.67%.