KLASIFIKASI PENGGUNA HASHTAG PADA APLIKASI TIKTOK MENGGUNAKAN PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan penggunaan algoritma machine learning yaitu, K-Nearest Neighbors (KNN) dengan algoritma Naive Bayes classifier dalam memberikan rekomendasi hashtag untuk pengguna aplikasi TikTok. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset hashtag TikTok yang diambil dari sebuah website yang berdasarkan dari setiap kategori. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan Naive Bayes classifier untuk memprediksi hashtag yang sesuai untuk pengguna Tiktok berdasarkan pada hashtag yang sedang populer digunakan. Kemudian dilakukan evaluasi kinerja kedua metode dengan menggunakan precision, recall, f1 score dan  accuracy. Pada penelitian ini penulis akan membandingkan performa klasifikasi model yang telah dibuat menggunakan metode K-Nearest Neighbors dan Naive Bayes Classifier, tujuan perbandingan kinerja ini adalah untuk mempelajari metode mana yang memiliki kinerja terbaik dalam hal merekomendasikan penggunaan hashtag. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa perbandingan dari kedua metode dapat memberikan klasifikasi rekomendasi hastag yang baik dengan nilai f1 score dan accuracy yang cukup tinggi.