Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Media Sosial untuk Mengamati Trend Fashion - Anjani, Anjani; Elmayati, Elmayati; Sari, Dwi Puspita (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2023)
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.