Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan Media Sosial untuk mengamati Trend Kuliner

Abstract

Pengaruh internet dan media sosial mengakibatkan percepatan laju trend bisnis berkembang pesat, media sosial berperan sebagai sarana informasi dan gudang informasi dalam mengamati trend yang muncul. Dalam penelitian ini, algoritma Naïve Bayes digunakan untuk menganalisa dan memprediksi aplikasi media sosial dengan mengklasifikasikan class-class pada data untuk melihat aplikasi yang paling digemari masyarakat dalam mengamati sebuah trend kuliner. Trend bisnis kuliner pilih sebagai subjek yang diteliti dengan objek penelitian aplikasi media sosial. Media sosial diteliti untuk menghasilkan rekomendasi aplikasi media sosial yang cocok untuk digunakan dalam media pemasaran dengan berdasarkan sasaran pasarnya, dataset yang digunakan sebanyak 101 data dengan split data 80%:20% dan penggunaan tools rapidminer. Hasil penelitian menyatakan bahwa penggunaan aplikasi Tiktok paling disarankan dan setelahnya Instagram, Twitter, Youtube dan terakhir Facebook. Penelitian ini dilakukan untuk para UMKM sebagai sarana rekomendasi dalam menentukan aplikasi media sosial yang cocok dalam melakukan bisnis strategi pemasaran. Berdasarkan hasil penelitian ini, maka percobaan penelitian dengan menggunakan metode dan algoritma lainnya dapat diterapkan dalam penelitian lainnya untuk menjadi pembanding dengan hasil penelitian saat ini.