Indonesia Menggunakan Naïve Bayes

Last three years the production of oil palm agriculture has been considered to have increased significantly. Indonesia is the largest contributor to palm oil with Malaysia, which is 85-90% of the total world palm oil yield. With so much information on Indonesian oil palm on Twitter so that it can be used to see public opinion about Indonesian oil palm. In this study managed to collect tweet data from 28 August 2019 to 21 June 2018 resulting in 1015 tweets. In order to see the tweets, the categories are categorized into positive, negative and neutral, then the tweets are classified using the naïve Bayes method and using the Orange tools. Meanwhile, to do data crawling using Twitter API facilities. Of the 1015 data tweets 70% is used for training data and 30% for testing data. In the application of calisification with the naïve bayes method it produces an average accuracy of 0.83337% for the average of all categories, for precision obtains 0.80303% for the average of all categories, and for recall produces 0.90853% for all average categories. With this level of accuracy the Naïve Bayes method works in line with expectations. Keywords—Naïve Bayes, Indonesian Palm Oil, Opinion, Classification Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 6, No. 2, Maret 2020, Hal. 230-239 EISSN 2503-2933 231 Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) 1. PENDAHULUAN ndonesia mempunyaigeografis yang sangat efektif terhadap sumberdaya alam. Sehingga Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumberdaya alamnya. Merajut kepada data Badan Pusat Statistika, Indonesia memiliki tiga sektor yang ikutan didalam kemajuan ekonominya berupa sektor pertanian, perdagangan dan sekitor industri. Pertanian dapat dibagi dalam empat kategori yaitu, Pertanian Hortikultura, Perkebunan, Kehutanan dan Peternakan [1]. Kepala Sawit adalah salah satu hasil pertanian dari sawit. Minyak kelapa sawit merupakan yang paling banyak digunakan di dunia. Dengan hasil dari minyak sawit ini dapat diproduksi untuk bermacam makanan, kosmetik, hasil kebersihan dan dengan penemuan canggih dapat sebagai sumber biofuel atau lebih dikenal dengan biodiesel. Indonesia merupakan negara yang mendominasi produksi hasil pertanian sawitnya dengan menyumbang 85-90% dari semua hasil produksi minyak sawit dunia bersama dengan Malaysia [2]. Pada tiga tahun terakhir Indonesia telah mengekspor kelapa sawit yaitu, 2018 dengan hasil 41.67 juta ton, 2017 dengan hasil 38.17 juta ton dan 2016 dengan hasil 27.0 juta ton dengan hasil yang diperoleh meningkatkan devisa negara [3]. Twitter merupakan salah satu dari sekian banyak media egati yang difungsikan sebagai pemasaran produk, dimana twitter sebagai media egati yang sangat popular setelah Facebook, Instagram dan lain-lain. Pada tahun 2016 Indonesia memiliki pengguna aktif sebanyak 24.340 juta orang. Twitter dapat menampung sebanyak 280 karakter, kemudian diolah menjadi sebuah statement [4]. Dewasa ini media twitter dimanfaatkan sebagai perluasan bisnis, dimana pengguna bisa menemukan pelaku bisnis lain sehingga bisa menjadi teman atau pengikut (followers) dan tentu bisa saling berinteraksi. Twitter menyediakan fasilitas-fasilitas agar bias dimanfaatkan oleh para pengguna akun twitter, salah satunya adalah fasilitas retweet. Banyaknya retweet atau komentar masyarakat tentang perkembangan maupun penyebaran informasi sektor pertanian di twitter, retweet tersebut dapat diolah kemudian disajikan dalam bentuk informasi sehingga dapat mengetahui pendapat masyarakat tentang perkembangan sektor pertanian. Retweet dari followers akan dapat mempengaruhi pola egati dari followers sehingga bias membuat retweet bisa memungkinkan terjadinya overload retweet. Dengan demikian retweet dapat di klasifikasikan kalimat yang berhubungan dengan retweet perkembangan pada sektor pertanian, sehingga dapat menemukan pola dalam pengelompokan kalimat yang positif, negatif dan netral. Pengumpulan data tweet dari twitter dapat dilakukan dengan menghubungkan Twitter API dan Orange Tools [5]. Berdasarkan penelitian yang telah dituliskan diatas, penelitian ini akan melakukan sebuah dengan klasifikasi opini data pada twitter. Data yang telah diperoleh dari twitter akan diproses dengan textmining untuk menghindari data yang tidak diinginkan, setelah itu dikelompokan data tweet atau komentar berdasarkan klasifikasi positif, negatif dan netral. Pengelompokan ini menggunakan perbandingan metode Naïve Bayes.