天真的贝斯算法在对社交媒体的观察烹饪趋势的应用

Destaria Wilandini, P. Purwantoro
{"title":"天真的贝斯算法在对社交媒体的观察烹饪趋势的应用","authors":"Destaria Wilandini, P. Purwantoro","doi":"10.54914/jtt.v8i1.535","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"66 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"5","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan Media Sosial untuk mengamati Trend Kuliner\",\"authors\":\"Destaria Wilandini, P. Purwantoro\",\"doi\":\"10.54914/jtt.v8i1.535\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"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.\",\"PeriodicalId\":428429,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Teknologi Terpadu\",\"volume\":\"66 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-07-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"5\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Teknologi Terpadu\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.54914/jtt.v8i1.535\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Terpadu","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54914/jtt.v8i1.535","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 5

摘要

随着互联网和社交媒体的影响,商业趋势迅速发展,社交媒体在观察新趋势方面发挥了重要作用。在这项研究中,Naive Bayes算法被用来分析和预测社交媒体应用程序,对数据进行分类,以观察社会观察烹饪趋势的最佳应用。烹饪的趋势选择作为一个研究对象与社交媒体应用程序研究。研究社交媒体是为了根据其目标市场的目标,创建一个适合在营销媒体中使用的社交媒体应用建议。研究结果表明,Tiktok应用程序的使用是Instagram、Twitter、Youtube和最后一个Facebook所建议的。本研究是为UMKM进行的,作为确定合适的社交媒体应用程序在营销策略业务中的推荐工具。根据本研究的结果,使用其他方法和算法的研究实验可以应用于其他研究,使其与目前的研究结果进行比较。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan Media Sosial untuk mengamati Trend Kuliner
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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信