IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA BLOGGER

JIPI Jurnal IPA dan Pembelajaran IPA Pub Date : 2023-08-30 DOI:10.29100/jipi.v8i3.3713

Nur Widiastuti, Arief Hermawan, Donny Avianto

{"title":"IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA BLOGGER","authors":"Nur Widiastuti, Arief Hermawan, Donny Avianto","doi":"10.29100/jipi.v8i3.3713","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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 Naïve 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.","PeriodicalId":32696,"journal":{"name":"JIPI Jurnal IPA dan Pembelajaran IPA","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JIPI Jurnal IPA dan Pembelajaran IPA","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3713","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

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 Naïve 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.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

博主数据分类的天真贝斯方法的实施

在这样的现代技术时代，博客写手的工作机会引起了很大的兴趣。博客们使用免费和付费的博客来写文章。这导致博客用户的增加。有些博主成为职业博主，有些则是写博客的季节性博客。该研究研究哪些博主属于职业博主或季节性博主类别。这项研究对从UCI Machine Learning中提取的博主数据进行了分类，其中100人使用天真的Bayes方法进行了测试。至于用于这项研究的工具是快速地将专业博主或季节性博主分类。本研究的准确率为76.27%或比前一项研究增加了1.27 %，古典化误差结果为23.73%。而类反调用多达12页，这可以解释使用校正矩阵和交叉校正12号的研究，可以比上一项研究更准确。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

JIPI Jurnal IPA dan Pembelajaran IPA

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

12 weeks