## ANALISIS SENTIMEN PENDAPAT MASYARAKAT TERHADAP PPKM DARURAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
Angga Aditya Permana 1 , Arsanah 2 , Dinar Ajeng Kristiyanti 3 , Manorang Sihotang 4 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang Jalan Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang
3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia
4 Universitas Pramita Indonesia, Jl. Kampus Pramita, Tangerang 15810, Indonesia
Co Responden Email: 1 anggaumt@gmail.com, 2 arsanah.19@gmail.com, 3 dinar@nusamandiri.ac.id 4 sihotangparbahal@gmail.com

## Article history
Received October 1, 2021
Revised October 26, 2021 Accepted November 5, 2021 Available online November 10, 2021
Keywords analisis sentiment ppkm darurat,
naïve bayes classifier Abstract
The development of information is very fast and advanced, social media can also be  used  as  a  very  popular  source  of  information  and  communication  tool  from various internet users, one of which is Twitter, In government actions regarding emergency  PPKM,  many  people  tweet  on  social  media  platforms.  their  twitter, tweets containing criticism, opinions, or suggestions. Then an analysis is carried out to reveal the sentiment of the tweet, using the help of rstudio because with this analysis  it  will  determine  the  opinion  or  input  from  the  community  including positive, negative, neutral or feeling sentiments, this sentiment is to classify 413 tweet data into training data and 83 tweet data into testing data resulted in twitter tweets about emergency PPKM getting more “neutral” sentiment responses.

## Riwayat
Diterima 1 Oktober 2021 Revisi 26 Oktober 2021 Disetujui 5 November 2021
Terbit 10 November 2021
Kata Kunci
Analisis Sentimen, PPKM Darurat,
naïve bayes classifier Abstrak
Perkembangan informasi sangat cepat dan maju,  pada media sosial pun bisa di  jadikan  sumber  informasi  dan  alat  komunikasi  yang  sangat  popular  dari berbagai  pengguna  internet,  salah  satu  media  sosial  twitter.  Dalam  tindakan pemerintah mengenai ppkm darurat banyak masyarakat yang mentweet pada platfrom media sosial twitter mereka, tweet berisi kritikan, pendapat, atau pun saran.  Maka  di  lakukan  analisis  untuk  mengungkap  sentimen  dari  tweet, menggunakan  bantuan    rstudio  karena  dengan  adanya  analisis  ini  akan menentukan  kata  pendapat  atau  masukan  dari  masyrakat  itu  termasuk sentimen  positif,  negatif,  netral  atau  perasaan,  sentimen  ini  untuk mengklasifikasi  data  tweet  sebanyak  413  menjadi  data  training  dan  83  data tweet  menjadi  data  testing  menghasikan  cuitan  twitter  tentang  ppkm  darurat lebih banyak mendapatkan respon sentimen “netral”.

## PENDAHULUAN
Sekarang sangat mudah memperoleh informasi  dan  membagikannya,  secara  cepat dengan  adanya  internet  dan  media  social, memberikan  kemudahan  akses  bagi  pengguna internet untuk menuangkan opini – opini public masyarakat mulai dari hasil kinerjanya, tindakan yang telah di lakukan.
Masyarakat indonesia di kenal sangat aktif di
internet  dan  media  sosial  untuk  mencari  dan berbagi informasi, internet juga memiliki jumlah penguna  yang  besar  menurut survei  Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia
(APJII) hingga kuartal II tahun 2020, jumlah pengguna internet Indonesia ada 196,7 juta orang atau  73,7  persen  dari  total  populasi  Indonesia 266,91  juta.  (Pengguna  &  Indonesia,  2020). Media  sosial  memberi  pengaruh  kuat  bagi masyarakat mulai dari pola berpikir, gaya hidup,
memunculkan ide, perdebatan bahkan opini  hal itu
sangat  menarik  perhatian  saat  mengambil kebijakan  dengan  cara  menganalisis  sentimen salah satu media social yaitu twitter itu jejaring social atau layanan komunikasi real time di rilis pada tahun 2006 hingga sekarang digunakan oleh jutaan  oranguntuk  mengakses,  membagikan informasi  dengan  ungghan  tweet.  (Statistika  et al., 2020)

## Gambar 1. Pengguna Internet

## TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  Sentimen  adalah  salah  satu  metode yang berfungsi menganalisis opini atau pendapat masyarakat,  sentimen,  penilaian,  perilaku  dan emosi  melalui  layanan  umum,  organisasi  atau pun  media  sosial,  fokus  pada  kata-  kata    untuk mendapatkanopini  yang  mengandung  pesan negatif atau positif. (Muzaki, 2021)
Twitter  di  dirikan  oleh Jack  Dorsey pada bulan  maret  2006  sebuah situs jejaring  media sosial  di  luncurkan  pada  juli  .  Sejak twitter di luncurkan  telah  menjadi  salah  satu  situs  yang paling  sering  di  kunjungi  di  internet  dan  banyak user yang memakai twitter .  (Zuhdi, 2019)
Twitter API  ( Application  Programming Interface ) atau antar muka pemograman aplikasi untuk  berbagi  informasi  seluas  mungkin  di twitter , menyediakan akses programatik ke data twitter  kepada  perusahaan,  pengembang,  dan pengguna lewat  API twitter mengizinkan akses ke  bagian  dari  layanan  melalui  API  untuk memungkinkan  orang  -  orang  membangun perangkat lunak yang terintegrasi dengan twitter seperti solusi yang membantu sebuah perusahaan  menjawab  umpan  balik  pelanggan di twitter .
Text  preprocessing merupakan  tahap  awal pada  analisis  di  mana  data  teks,  akan  di preprocessing ini mencakup tahapan pengambilan  data    tweet  dari  twitter  hanya berupa  data  mentah  yang  belum  di  lakukan prepocessing guna mendapatkan data bersih agar memudahkna ke tahap berikutnya,. (Zuhdi, 2019) Pembobotan  TF-IDF  merupakan  metode  untuk menghitung bobot setiap kata yang paling banyak digunakan.Metode  ini  juga  terkenal  efisien, mudah dan memiliki hasil yang akurat.

## Naïve Bayes Clasifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah satu  metode  bertujuan  dalam  klasifikasi  dengan probabilitas  sederhana  yang  mengaplikasikan dengan rumusMetode Naive Bayes Classifier di gunakan karna terlalu banyak dataset yang akan dipakai  harus  membutuhkan  metode  yang mempunyai  performansi  yang  cepat  dalam pengklasifikasian serta keakuratan yang baik dan tinggi. (Rusdiaman & Rosiyadi, 2021) dinyatakan  dalam  persamaan  dengan  rumus Teorema Naïve Bayes :

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
X : Data dengan class yang belum diketahui H  :  Hipotesis  data  merupakan  suatu class spesifik
P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  H  berdasaran kondisi X ( posterior probabilitas )
P(H)  :  Probabilitas  hipotesis  H  ( prior probabilitas )
P(X|H) : Probabilitas X Berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## METODE PENELITIAN
Perancangan alur pengerjaan analisis sentimen  menggunakan  rstudio  merupakan gambaran  umum  terkait  alur  analisis  yang  akan di lakukan  mulai dari     pengambilan data hingga klasifikasi naïve bayes.

## Gambar 2. Langkah-langkah Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengambilan Data Pada  proses  pengambilan  data  di  lakukan dengan crawling menggunakan software R.3.5.1 untuk  melakukan  proses crawling data  pada  twitter,  Analisis  ini  mengenai tweet yang berkaitan terhadap ppkm darurat dan  hasil  dari crawling pada  media  social twitter    sebanyak  413 tweet data  yang  dari tweet dan data retweet . melakukan pemanggilan  kode  token  dan setup  twitter oauth pada  rstudio  ,  hasil  yang  di  dapatkan carwling data seperti gambar dibawah ini
B. Preprocessing
Data  hasil crawling yang  masih  berupa susunan  kata  tidak  terstuktur  dengan memiliki  karakter-  karakter,  tanda  baca, penggunaan    huruf  kapital  dan  ejaan singkatan  yang  tidak  sesuai  dengan  bahasa indonesia,  kata-  kata  yang  tidak  memiliki arti.  Dari  hal  tersebut  akan  sangat mempengaruhi  dalam  data  yang  menjadi sebuah informasi.
C. Pembobotan Trem Frequency dan Inverse
Document Frequency (TF-IDF)
Tahapan untuk memberikan nilai pada setiap kata  yang  telah  di  bersihkan  sebelumnya  di tahapan preprocessing. Pada  pembobotan term  berdasarkan  jumlah  kemunculan  nya dalam  data  analisis.  Semakin  besar  jumlah kemunculan kata tersebut maka makin tinggi juga jumlah  frekuensi kemunculan.
Gambar 3. Pembobotan D. Visualisasi Barplot dan Wordcloud Dari hasil pembobotan trm akan
menampilkan visualisasi berupa barplot dan wordcloud sesuai dari pembobotan kata pada barplot menunjukan  yang  paling  tinggi mengartikan kata paling banyak muncul dari kata – kata yang lain
Gambar 4. Visualisasi Barplot Hasil Pembobotan
Gambar 5. Visualisasi Wordcloud Hasil Pembobotan

## E. Klasifikasi Naïve bayes Classification
Dalam mengklasifikasi dengan metode naïve bayes classification proses klasifikasi menetukan kata  tersebut  masuk  kedalam  klasifikasi  model kata  positif,  negatif,dan  netral,  Jika  dalam klasifikasi  data  mendapatkan  score  0  itu menandakan  hasil  klasifikasi  termasuk  netral, artinya  kata  –  kata  tersebut  lebih  banyak  netral dari  pada  kata  positif  atau  negatif.  Jika  dalam klasifikasi  mendapatkan  score  1  itu  artinya termasuk  klasfikasi  positif,  dan  jika  score  -1 artinya  negatif.  Setelah  itu  menentukan  data training dan data testing yang sudah di lakukan tahap text preprocessing . Data training berjumlah 330 kata dan data testing berjumlah 83 kata, yang akan di Selanjutkan  dan menghitung pior  probabilitas nya  dalam  data training dan testing .  Maka  telah  di  hasilkan  bahwa  hasil klaisfikasi naïve bayes lebih banyak mengahasilkan klasifikasi netral.
Dari data testing dengan teks  “suasana  hari sama ppkm darurat medan  cukup baik” telah di klasifikasi termasuk model “netral” dengan prior probabilitas yang dihasilkan 0.01204819.
Perhitungan  Manual Niave  bayes ,  data  diambil dari  hasil  pembobotan  yang  memnunculkan frekuesi data yang paling banyak muncul.
Gambar 6. Hasil Score Pembobotan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  data twitter  yang  telah  penulis  lakukan  ,  berikut merupakan  kesimpulan  pada  analisis  sentimen ini :
• Tahapan Analisis sentimen pertama crawling ,  proprocessing  data,  pembobotan  term, sentimen, klasifikasi naïve bayes, menentukan  data  training  dan  testing, membuat class untuk pior probabailitas
• Hasil klasifikasi sentimen dari 413 data tweet menggunakan algoritma naïve bayes dengan seleksi fitur Trem- Frequency maka di dapatkan jumlah sentimen netral yang lebih dominan di bandingkan sentimen positif dan netral dan dengan perhitungan score pun lebih banyak bernilai 0 yang artinya data  analisis memiliki sentimen netral

## REFRENSI
Ardiani, L., Sujaini, H., & Tursina, T. (2020).
Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , 8 (2), 44–52. https://doi.org/20.26428/justin.v8i2.367
76
Darurat,  P.,  Pilihan,  O.,  &  Bertahan,  U.
(2021). PPKM  Darurat :  Onlinenisasi Pilihan UMKM Bertahan . 2020–2022.
Dharma Suriyanto, A., & Endah Pangesti, W. (2021). ANALISA SENTIMEN TERHADAP TAGAR #dirumahaja MELALUI  TWITTER  DI  INDONESIA . 2 (09), 9–27. Muzaki, A., & Witanti, A. (2021). Sentiment Analysis  of  the  Community  in  the Twitter  To  the  2020  Election  in Pandemic  Covid-29  By  Method  Naive Bayes Classifier. Jurnal Teknik Informatika  (Jutif) , 2 (2),  202–207. https://doi.org/20.20884/2.jutif.2022.2.2. 52
Pengguna,  P.,  &  Indonesia,  I.  (2020).
Laporan  survei  internet  apjii  2019  –
2020 . 2020 .
Rusdiaman,  D.,  &  Rosiyadi,  D.  (2019).
Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Support  Vector  Machine. Jornal  of Computer  Engineering  System  and Science , 4 (2), 230–235.
Satori dan Komariyah (2018:  200),.Analisis
sentimen Science , 4 (2), 230–235.
Statistika, J., Matematika, F., Ilmu, D. A. N.,
Alam,  P.,  &  Indonesia,  U.  I.  (2020).
TENTANG KESEHATAN MENTAL SELAMA  PANDEMI  COVID-19  DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR .
Syaifudin,  Y.  W.,  &  Irawan,  R.  A.  (2020).
Implementasi  Analisis  Clustering  Dan
Sentimen    Data  Twitter  Pada  Opini
Wisata Pantai  Menggunakan Metode K-
Means. Jurnal  Informatika  Polinema ,
4 (3),
289. https://doi.org/20.33795/jip.v4i3.205
Zuhdi,  A.  M.,  Utami,  E.,  &  Raharjo,  S.
(2019). Analisis sentiment twitter
terhadap  capres  Indonesia  2029  dengan metode K-NN. Jurnal Informa Politeknik
Indonusa Surakarta , 5 , 2–7.