Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom  Purwokerto
Vol. 2 No. 2 (2022) 64 - 74
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Sentiment Analysis Destinasi Wisata Kabupaten Bekasi Berdasarkan Opini Masyarakat Menggunakan Naive bayes
Rizki Alamsyah 1* , Tb Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 1*, 2, 3, 4 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
1* rizki.alamsyah18@mhs.ubharajaya.ac.id, 2 tb.aimunandar@dsn.ubharajaya.ac.id, 3 fatanidaul@gmail.com,
4 siti.setiawati@dsn.ubharajaya.ac.id

## Abstract
The  topic  used  in  this  research  is  to  discuss  the  problem  of  public  opinion  on  social  media  related  to  tourist destinations  in  Bekasi  Regency  by  implementing  the  Naive  bayes  algorithm  to  conduct  sentiment  analysis  on existing opinions. This study aims to analyze public opinion on social media towards tourist destinations in Bekasi Regency using the Naive bayes algorithm. The data used in this study are posts or comments from the public on social media facebook as much as 1000 data. The method of data collection is done manually. The data analysis technique in this study are changing non-standard words, labelling, text preprocessing and naive bayes analysis methods.  The  results  of  this  study  indicate  that  positive  opinion  dominates  compared  to  negative  and  neutral opinions  with  the  results  obtained  at  F1  positive score  83.5%, F1  negative  score  68.2%  and  F1  neutral  score 59.5% with positive recall 81%, negative 82% and neutral 55% precision positive 85%, negative 58% and neutral 64% with an accuracy rate of 76%.

## Keywords: public opinion, social media, sentiment analysis, naive bayes, classification

## Abstrak
Topik  yang  diangkat  pada  penelitian  ini  adalah  membahas  permasalahan  tentang  opini  masyarakat  di media sosial terkait destinasi wisata Kabupaten Bekasi dengan mengimplementasikan algoritma naive bayes untuk melakukan sentiment  analysis terhadap  opini  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  opini masyarakat  di  media  sosial  terhadap  destinasi  wisata  Kabupaten  Bekasi  dengan  menggunakan  algoritma naive bayes. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  postingan  atau  komentar  masyarakat  di  media  sosial facebook sebanyak 1000 data. Metode pengumpulan data dilakukan secara manual. Teknik  analisis data dalam penelitian ini melalui tahap pengubahan kata tidak baku, pelabelan, text preprocessing dan metode analisis naive bayes. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa opini positif mendominasi dibandingkan dengan opini negatif dan netral dengan hasil yang di dapat pada F1 score positif 83,5%, F1 score negatif 68,2% dan F1 score netral 59,5% dengan recall positif 81%, negatif 82% dan netral 55% presisi positif 85%, negatif 58% dan netral 64% dengan tingkat akurasi 76%.
Kata kunci: opini masyarakat, media sosial, s entiment analysis, naive bayes, klasifikasi
© 2022 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Kabupaten  Bekasi  merupakan  salah  satu  daerah  di Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki  banyak  destinasi wisata, baik itu wisata alami dan wisata buatan. Wisata alami yang ada di Kabupaten Bekasi meliputi hutan dan pantai,  sedangkan  wisata  buatan  adalah  taman,  danau, dan  wisata  air.  Destinasi  wisata  yang  ada  menciptakan daya tarik tersendiri bagi wisatawan lokal maupun luar daerah. Pada tahun 2021 Kabupaten Bekasi menduduki
peringkat  ketiga  dengan  jumlah  kunjungan  wisatawan terbanyak se-Kabupaten yang ada di Provinsi Jawa Barat yaitu  mencapai  2.043.000  [1].  Banyaknya  wisatawan yang  berkunjung  menyebabkan  banyak  opini  positif, negatif  maupun  netral  yang  dilontarkan  masyarakat melalui media sosial seperti facebook.
Keberadaan  opini  masyarakat  di  media  sosial memberikan  pengaruh  terhadap  penilaian  eksistensi destinasi  wisata  di  Kabupaten  Bekasi  sehingga  dapat
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
menimbulkan  beberapa  keputusan  yang  akan  diambil oleh masyarakat lainnya terhadap destinasi wisata yang ada.  Oleh  karena  itu  sangat  penting  untuk  dapat mengelola opini yang berkembang di media sosial untuk kebutuhan  alternatif  dalam  penentuan  keputusan  para wisatawan untuk menganalisis opini di media sosial ada banyak  teknik  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya sentiment analysis. Sentimen analisis adalah pengolahan data  testimoni  dimulai  dari preprocessing sampai  ke tahap klasifikasi  [2] yang bertujuan untuk memperoleh bermacam  sumber  informasi  dari  internet  serta bermacam-macam  platform  media  sosial  dan  dapat mengetahui class positif, negatif dan netral [3]. Terdapat berbagai  metode  yang  digunakan  dalam  sentimen analisis,  salah  satunya  yaitu Naive  bayes . Naive  bayes merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  kebutuhan pengenalan  pola  dan  klasifikasi  sesuatu  objek.  Dalam teorema  ini  probabilitas  di  hitung  untuk  hipotesis menjadi benar [4].
Penelitian ini dilakukan dengan alasan Terdapat banyak destinasi wisata di Kabupaten Bekasi namun masyarakat belum mengetahui opini positif, negatif dan netral terkait destinasi  wisata  tersebut  serta  Opini  masyarakat  yang ada tentang destinasi wisata di Kabupaten Bekasi harus diklasifikasikan menggunakan sentiment analysis .
Rumusan  masalah  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian ini  mencakup  bagaimana  cara  menganalisis  opini masyarakat  di  media  sosial  terhadap  destinasi  wisata Kabupaten  Bekasi  menggunakan  pendekatan naive bayes ?  bagaimana  mengimplementasikan  algoritma naive  bayes untuk  melakukan sentiment  analysis destinasi  wisata  Kabupaten  Bekasi  berdasarkan  opini masyarakat di media sosial?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan analisis  opini  masyarakat  di  media  sosial  terhadap destinasi  wisata  Kabupaten  Bekasi  dengan sentiment analysis . Tujuan selanjutnya adalah untuk mengimplementasikan  algoritma naive  bayes untuk melakukan sentiment analysis destinasi wisata Kabupaten  Bekasi  berdasarkan  opini  masyarakat  di media sosial.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini mengggunakan beberapa tahapan untuk  menganalisis  opini  masyarakat  tentang  destinasi wisata seperti pada Gambar 1.
Gambar 1.Model Analisis Sentimen
2.1. Tearm  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)
TF-IDF adalah  frekuensi  dokumen  terbalik  frekuensi dan dapat digunakan untuk menanyakan korpus dengan menghitung  skor  yang  dinormalisasi  yang  menyatakan kepentingan  relatif  dari  istilah  dalam  dokumen  [5]. Adapun formulasi untuk menghitung bobot dari masing-
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
masing  dokumen  terhadap  kata  kunci  menggunakan persamaan (1).
W dt = TF dt * IDF ft (1)
Dimana:
W dt = Bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t
TF dt = Banyaknya kata yang dicari pada dokumen
IDF ft = Inversed Document Frequency ( log N df )
N       = Total dokumen df       = Banyak dokumen mengandung kata yang dicari Frekuensi  atau istilah mudah direpresentasikan sebagai berapa kali kemunculan kata dalam teks atau perbedaan pada  panjang  dokumen,  sering  terjadi  jika  tidak melakukan tahap normalisasi pada setiap kata yang ada di  dalam  dokumen.  Oleh  karena  itu  tahap  normalisasi sangat  dibutuhkan  dalam  perbaikan  teks  yang  ada  di dalam dokumen dengan menggunakan persamaan (2)
tf td = Frekuensi kemunculan term t pada dokumen d Total term pada dokumen d (2)

## 2.2. Naive bayes
Berdasarkan  buku  teks  [6]  Larose,  D.T.,  (2012) mendefinisikan  bahwa  teori naive  bayes merupakan metode yang menentukan kebutuhan untuk  pengenalan pola  dan  klasifikasi  pada  objek.  Konsep  ini  berjalan dengan  berawal  pada  anggapan  jika  pola  klasifikasi bersumber  atas  nilai-nilai  probabilistik  yang  memiliki suatu  objek  yang  berlandaskan  pada  pola  natural  serta karakteristik  yang  didapat.  Adapun  formulasi  untuk menghitung nilai probabilitas menggunakan persamaan (3).
P ( X | Y ) = P ( Y | X ) xP ( X ) P ( Y ) (3)
Dimana:
Y            = Data dengan class yang belum diketahui
X = Hipotesis data atau suatu class yang spesifik
P(X|Y)  =  Probabilitas  hipotesis  berdasarkan  kondisi tertentu (posteriori probability)
P(X) = Probabilitas hipotesis (prior probability)
P(Y|X)  =  Probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis
P(Y) = Probabilitas dari Y
Uraian  terhadap  persamaan bayes dilakukan dengan  menguraikan  kondisi  data  Y  dengan  jumlah contoh  tertentu  dan  belum  memiliki class X.  Adapun
formulasi untuk menghitung nilai probabilitas menggunakan persamaan (4).
P ( X i | Y 1 ,Y 2 , …Y n ) = P ( Y 1 ,Y 2 , …Y n | X i ) ∑ P n k=1 ( Y 1 ,Y 2 , …Y k | X k ) xP ( X k ) (4)
Dimana  Xi  merupakan class spesifik  ke-i  dan  Yn  atau Yk  merupakan  sejumlah  data  yang  belum  memiliki class .
2.3. Crawling Data
Crawling data  merupakan  tahapan  pertama  dalam menganalisis  data  untuk  mencari  dan  mengumpulkan data  melalui  media  sosial,  web  dan marketplace .  Data tersebut  dapat  diperoleh  dari  masing-masing  sumber dengan menggunakan API atau secara manual.
2.4. Data Target
Data target merupakan tahap lanjutan dari crawling data dengan  tujuan  untuk  menggunakan  data  tersebut  agar dapat dianalisis lebih lanjut.
2.5. Pelabelan Kelas
Pelabelan  kelas  merupakan  proses  mengklasifikasikan hasil data target ke dalam tiga kelas, yaitu kelas positif, negatif dan netral.
2.6 Data Siap Analisis
Setelah  melalui  beberapa  tahapan  di  atas,  data  yang diperoleh telah siap untuk dianalisis. Proses analisis data dapat dilakukan menggunakan tools yang sudah tersedia maupun secara manual.
2.7 Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan langkah penting dalam proses  penemuan  pengetahuan,  sebab  keputusan  yang berkualitas harus didasarkan pada data yang berkualitas. Mengetahui anomali  data, memperbaikinya lebih awal, serta  mereduksi  data,  membuat  hasil  yang  besar  untuk pengambilan keputusan [7]. Pengumpulan data biasanya merupakan proses yang tidak ketat dalam pengontrolan, sehingga  mendapatkan  hasil  yang  tidak  akurat  [8]. Tahap prepocessing terdiri dari case folding , tokenizing dan stemming [9]. Case folding merupakan tahap untuk mengubah  semua  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ).  Hal  ini  dilakukan  untuk  menyamaratakan penggunaan huruf agar dapat mempermudah identifikasi. Case  folding juga  berguna  untuk menghapus angka, tanda baca dan spasi  yang berlebih. Tokenizing merupakan  tahap  untuk  memecah  kalimat menjadi  sebuah  kata  atau  disebut  dengan  token. Tujuannya  yaitu  untuk  memudahkan  dalam  proses analisis  data. Stemming merupakan  tahap  untuk menghapus  atau  mengubah  kata  yang  tidak  digunakan dalam  kalimat,  hanya  mengambil  kata  inti  saja  dari setiap kalimat dan mengubahnya ke dalam bentuk kata dasar.
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
2.8 Pengembangan Model Sentimen Analisis
Dalam  pengembangan  model  sentimen  analisis  terdiri dari  tahapan  model  klasifikasi  sentimen  analisis naive bayes yang akan menghasilkan model klasifikasi untuk dianalisis lebih lanjut.
2.9 Uji Akurasi
Uji  akurasi  digunakan  untuk  menguji  tingkat  akurasi hasil pengembangan model sentimen analisis yang telah diperoleh.  Sehingga  dapat  diketahui  total  akurasi keseluruhan dari recall dan presisi pada setiap klasifikasi yang tersedia.
2.10 Visualisasi Sentimen Analisis Naive bayes
Hasil sentimen analisis naive bayes yang telah diperoleh akan divisualisasikan dalam bentuk jumlah opini positif, negatif  dan  netral  serta  kata  pada  tampilan wordcloud . Kata  tersebut  dapat  terbentuk  dengan  menarik  dan informatif.  Semakin  sering  kata  digunakan,  maka semakin besar ukuran kata yang keluar pada wordcloud .
2.11 Data Opini Baru
Data  opini  baru  merupakan  tahapan  yang  dilakukan untuk  menguji  data  baru  yang  ditambahkan  dengan menggunakan model sentimen analisis.
2.12 Model Sentimen Analisis yang Digunakan
Model  sentimen  analisis  yang  digunakan  yaitu  model sentimen analisis naive bayes .
2.13 Klasifikasi Sentimen Analisis
Klasifikasi  sentimen  analisis  yang  digunakan  untuk menguji data opini baru yaitu model klasifikasi sentimen analisis naive bayes .
2.14 Visualisasi Hasil sentimen analisis naive bayes yang telah diperoleh akan divisualisasikan dalam bentuk jumlah opini positif, negatif  dan  netral  serta  kata  pada  tampilan wordcloud . Kata  tersebut  dapat  terbentuk  dengan  menarik  dan informatif.  Semakin  sering  kata  digunakan,  maka semakin besar ukuran kata yang keluar pada wordcloud .

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  1000  data  yang  diambil secara  manual  pada  media  sosial  facebook  dengan mencari postingan dan komentar terkait destinasi wisata di  Kabupaten  Bekasi.  Data  yang  diambil  berupa postingan atau komentar, tanggal  upload, id pengguna, nama  pengguna  dan  bagikan.  Proses  pengambilan  data dilakukan  pada  postingan  atau  komentar yang  tersedia sejak  tanggal  07  Januari  2022  sampai  30  Mei  2022. Data  yang  diperoleh  berasal  dari  grup  facebook  yaitu “ Explore Wisata Bekasi” dengan jumlah anggota yang
bergabung  sebanyak  92.100  anggota.  Pada  grup tersebut  membahas  tentang  destinasi  wisata  di Kabupaten Bekasi yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2.Grup Explore Wisata Bekasi
Beberapa data postingan atau komentar yang diperoleh dari facebook dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.Beberapa data postingan atau komentar
Text Tanggal Id Profile Nama Profil Bagikan Bagus ya teh Jumat, 13 Mei 2022 100063530 302727 Adelia Lontoh FALSE hooh....spot fotony  bagus" teh Jumat, 13 Mei 2022 100053893 980198 Incees Yusni FALSE jeleek daah gk usah  kesanq pook situ maah Sabtu,  14 Mei 2022 100077310 652424 Yudi Setia FALSE Alhmdulillah aku  sudh  ke sana.. Dan tempat nya baguuss bgt adem angin semriwing2 hhheee Jumat, 13 Mei 2022 100007477 666841 Pipiet Irul Zio Aziel FALSE bayar  berapa masuk nya ? Jumat, 13 Mei 2022 100003302 648325 Faiz Fikrian to FALSE
Postingan  atau  komentar  yang  sudah  diambil  akan melalui  proses  pengubahan  kata.  Pengubahan  kata  ini dilakukan  secara  manual  karena  postingan  atau komentar yang sudah diambil masih menggunakan kata tidak baku. Tabel 2 merupakan sebagian kata tidak baku yang diperoleh dari data penelitian keseluruhan.

## Tabel 2.Kata Tidak Baku
Sebelum Sesudah Bagen Biarin
Ge Aja Olog
Boros
Ilok
Masa
Ora Danta
Engga Jelas
Uantri Pool Antri Banget Kongkow Berkumpul Nyo
Ayo Gretong Gratis Misquen Miskin
Now
Sekarang
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Sebelum Sesudah Awang Males Sediain Menyediakan Pas Tepat Kne Sini
Setelah  melakukan  pengubahan  kata,  selanjutnya memberikan label pada setiap kalimat. Pemberian label dilakukan  secara  manual  untuk  menentukan  postingan atau  komentar  tersebut  dinyatakan  positif,  negatif  dan netral.  Tabel  3  memperlihatkan  sebagian  data  yang sudah diberikan label.
Tabel 3.Sebagian Hasil Pelabelan Data
Text Label Bagus ya teh. Positif engga  ada  musholanya  doang.  Dan  kalau  hujan  susah neduh dan hasilnya basah kuyup Negatif Kalo  ga  salah  ini  bekas  danau  samba  cuma  beda  pintu masuknya di rubah Netral iya tempat fotonya bagus-bagus mbak Positif jelek dah engga usah kesana mbak situ mah Negatif
Setelah melakukan proses pelabelan, kemudian melalui tahap text preprocessing .  Tahap  ini  dilakukan  secara manual  yang  terdiri  dari case  folding , tokenizing dan stemming . Tahapan pertama yang harus dilakukan yaitu case  folding dengan  tujuan  mengubah  semua  huruf kapital  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Tabel  4 menunjukkan beberapa hasil case folding .
Tabel 4.Beberapa Hasil Case folding Sebelum Sesudah
Bagus ya teh.
bagus ya teh engga  ada  musholanya  doang. Dan  kalau  hujan  susah  neduh dan hasilnya basah kuyup engga  ada  musholanya  doang dan  kalau  hujan  susah  neduh dan hasilnya basah kuyup Kalo  ga  salah  ini  bekas  danau samba cuma beda pintu masuknya di rubah kalo  ga  salah  ini  bekas  danau samba cuma beda pintu masuknya di rubah iya tempat fotonya bagus-bagus mbak iya tempat fotonya bagus-bagus mbak jelek  dah  engga  usah  kesana mbak situ mah jelek  dah  engga  usah  kesana mbak situ mah
Setelah proses case folding selesai selanjutnya masuk ke dalam tahap tokenizing dengan tujuan untuk memudahkan  dalam  proses  analisis  data.  Tabel  5 menunjukkan beberapa hasil tokenizing .
Tabel 5.Beberapa Hasil Tokenizing
Sebelum Sesudah
bagus ya teh
['bagus', 'ya', 'teh'] engga ada musholanya doang dan kalau hujan susah neduh dan hasilnya basah kuyup ['engga', 'ada', 'musholanya', 'doang', 'dan', 'kalau', 'hujan', 'susah', 'neduh', 'dan', 'hasilnya', 'basah', 'kuyup'] kalo ga salah ini bekas danau samba cuma beda pintu masuknya di rubah ['kalo', 'ga', 'salah', 'ini', 'bekas', 'danau', 'samba', 'cuma', 'beda', 'pintu', 'masuknya', 'di', 'rubah'] iya tempat fotonya bagus- bagus mbak ['iya', 'tempat', 'fotonya', 'bagus', 'mbak'] jelek dah engga usah kesana mbak situ mah ['jelek', 'dah', 'engga', 'usah', 'kesana', 'mbak', 'situ', 'mah']
Selanjutnya  yaitu  tahap stemming ,  yaitu  tahap  untuk menghapus  atau  mengubah  kata  yang  tidak  digunakan dalam  kalimat,  hanya  mengambil  kata  inti  saja  dari setiap kalimat dan  mengubahnya ke dalam bentuk kata dasar. Tabel 6 menunjukkan beberapa hasil stemming.
Tabel 6.Beberapa Hasil Stemming
Sebelum Sesudah bagus ya teh bagus engga ada musholanya doang dan kalau hujan susah neduh dan hasilnya basah kuyup Enggak mushola hujan susah teduh hasil basah kuyup kalo ga salah ini bekas danau samba cuma beda pintu masuknya di rubah Enggak salah bekas danau samba beda pintu masuk ubah iya tempat fotonya bagus- bagus mbak iya tempat foto bagus jelek dah engga usah kesana mbak situ mah jelek enggak kesana
Setelah melakukan tahap text preprocessing , selanjutnya data tersebut dapat digunakan untuk melakukan analisis data  di  dalam  web kaggle.com menggunakan  bahasa pemrograman R.

## 3.2. Data Hasil Tokenizing dan Stemming
Tabel  7  memperlihatkan  memperlihatkan  data  hasil tokenizing yang sudah dilakukan secara manual.
Tabel 7.Hasil Tokenizing
No Text Tokenizing 1 bayar berapa masuknya ['bayar', 'berapa', 'masuknya'] 2 kemarin baru dari sana tempatnya masih bersih banget cuma kurang tempat permainan anak aja kalo buat foto mah oke aja kalo ajak anak bakal cepet bosen ['kemarin', 'baru', 'dari', 'sana', 'tempatnya', 'masih', 'bersih', 'banget', 'cuma', 'kurang', 'tempat', 'permainan', 'anak', 'aja', 'kalo', 'buat', 'foto', 'mah', 'oke', 'aja', 'kalo', 'ajak', 'anak', 'bakal', 'cepet',
'bosen']
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
No Text Tokenizing 3 kurang berasa minimal ada tempat bermain pasti anak betah ngajak balita paling liat ikan aja sukanya tapi lama bosen naik bebek mah emaknya juga yang goes ['kurang', 'berasa', 'minimal', 'ada', 'tempat', 'bermain', 'pasti', 'anak', 'betah', 'ngajak', 'balita', 'paling', 'liat', 'ikan', 'aja', 'sukanya', 'tapi', 'lama', 'bosen', 'naik', 'bebek', 'mah', 'emaknya', 'juga', 'yang', 'goes']
Tabel 8 memperlihatkan data hasil stemming yang sudah dilakukan secara manual.
Tabel 8.Hasil Stemming No Text Stemming 1 kalo  engga  salah  ini  bekas danau  samba  cuma  beda pintu masuknya di rubah enggak  salah  bekas  danau samba beda pintu masuk 2 tapi  perasaan  lokasinya sama  aja  dulu  dua  tahun lalu  saya  ke  danau  samba emang  kayak  gitu  lokasi nya hanya beda titik lokasi pintu masuk kalo di google maps lokasi hanya beda titik pintu masuk kalau google maps 3 air terjunnya kok engga ada airnya air terjun enggak air

## 3.3. Perhitungan Pembobotan Dengan TF-IDF
Perhitungan  pembobotan  yang  dilakukan  pada  setiap term  atau  teks  yang  ada  pada  postingan  atau  komentar facebook yang  sudah  melalui  tahap preprocessing . Dalam  pembobotan  ini  menggunakan  metode TF-IDF yang bertujuan untuk memberikan nilai pada setiap term atau text. Tabel 9 memperlihatkan perhitungan TF-IDF untuk sebagian data berdasarkan tahap pada Tabel 8.
Tabel 9.Sebagian Dokumen Perhitungan TF-IDF
N Text C1 enggak salah bekas danau samba beda pintu masuk C2 lokasi hanya beda titik pintu masuk kalau google maps C3 air terjun enggak ada air
Tabel 9 memuat komponen yang akan diolah pada table selanjutnya berupa class yang dinotasikan dalam huruf C. Terdapat tiga jenis class dalam tabel, yaitu C1 yang memperlihatkan class positif, C2 memperlihatkan class negatif,  dan  C3  memperlihatkan class netral.  Tahap selanjutnya  yaitu  memisahkan  kalimat  menjadi  sebuah kata, menghitung panjang dokumen dan menormalisasikan kata yang ada  pada dokumen. Tabel 10 menampilkan hasil dari normalisasi kata.
Tabel 10.Hasil Normalisasi Kata Text TF TF Normalisasi c1 c2 c3 c1 c2 c3 enggak 1 0 1 0,125 0 0,2 salah 1 0 0 0,125 0 0 bekas 1 0 0 0,125 0 0 danau 1 0 0 0,125 0 0 samba 1 0 0 0,125 0 0 beda 1 1 0 0,125 0,111 0 pintu 1 1 0 0,125 0,111 0 masuk 1 1 0 0,125 0,111 0 lokasi 0 1 0 0 0,111 0 hanya 0 1 0 0 0,111 0 titik 0 1 0 0 0,111 0 kalau 0 1 0 0 0,111 0 google 0 1 0 0 0,111 0 maps 0 1 0 0 0,111 0 air 0 0 2 0 0 0,4 terjun 0 0 1 0 0 0,2 ada 0 0 1 0 0 0,2 panjang text 8 9 5
Setelah  melakukan  tahap  normalisasi,  selanjutnya menghitung dokumen frekuensi, yaitu jumlah dokumen yang mengandung term atau teks pada setiap dokumen. Tabel 11 memperlihatkan hasil dari dokumen frekuensi.
Tabel 11.Hasil Dokumen Frekuensi
Text TF TF Normalisasi DF c1 c2 c3 c1 c2 c3
enggak 1 0 1 0,125 0 0,2 2 salah 1 0 0 0,125 0 0 1 bekas 1 0 0 0,125 0 0 1 danau 1 0 0 0,125 0 0 1 samba 1 0 0 0,125 0 0 1 beda 1 1 0 0,125 0,111 0 2 pintu 1 1 0 0,125 0,111 0 2 masuk 1 1 0 0,125 0,111 0 2 lokasi 0 1 0 0 0,111 0 1 hanya 0 1 0 0 0,111 0 1 titik 0 1 0 0 0,111 0 1 kalau 0 1 0 0 0,111 0 1 google 0 1 0 0 0,111 0 1 maps 0 1 0 0 0,111 0 1 air 0 0 2 0 0 0,4 2 terjun 0 0 1 0 0 0,2 1 ada 0 0 1 0 0 0,2 1 panjang text 8 9 5
Setelah  melakukan  tahap  normalisasi,  selanjutnya menghitung Inverse  Document  Frequency  (IDF) , yaitu kebalikan dari dokumen frekuensi. Tabel 12 memperlihatkan hasil dari Inverse Document Frequency (IDF) .
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Tabel 12.Hasil Inverse Document Frequency (IDF) Text TF Normalisasi DF IDF c1 c2 c3 enggak 0,125 0 0,2 2 0,176 salah 0,125 0 0 1 0,477 bekas 0,125 0 0 1 0,477 danau 0,125 0 0 1 0,477 samba 0,125 0 0 1 0,477 beda 0,125 0,111 0 2 0,176 pintu 0,125 0,111 0 2 0,176 masuk 0,125 0,111 0 2 0,176 lokasi 0 0,111 0 1 0,477 hanya 0 0,111 0 1 0,477 titik 0 0,111 0 1 0,477 kalau 0 0,111 0 1 0,477 google 0 0,111 0 1 0,477 maps 0 0,111 0 1 0,477 air 0 0 0,4 2 0,176 terjun 0 0 0,2 1 0,477 ada 0 0 0,2 1 0,477
Setelah melakukan tahap Inverse Document  Frequency (IDF) ,  selanjutnya  menghitung  nilai TF-IDF ,  yaitu perkalian antara term atau kata frekuensi yang sudah di normalisasikan  dengan Inverse  Document  Frequency (IDF) pada  setiap  dokumen.  Tabel  13  memperlihatkan hasil dari TF-IDF dari setiap dokumen.
Tabel 13.Hasil TF-IDF Text TF Normalisasi IDF TF-IDF c1 c2 c3 c1 c2 c3 enggak 0,125 0 0,2 0,176 0,022 0 0,035 salah 0,125 0 0 0,477 0,06 0 0 bekas 0,125 0 0 0,477 0,06 0 0 danau 0,125 0 0 0,477 0,06 0 0 samba 0,125 0 0 0,477 0,06 0 0 beda 0,125 0,111 0 0,176 0,022 0,02 0 pintu 0,125 0,111 0 0,176 0,022 0,02 0 masuk 0,125 0,111 0 0,176 0,022 0,02 0 lokasi 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 hanya 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 titik 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 kalau 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 google 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 maps 0 0,111 0 0,477 0 0,053 0 air 0 0 0,4 0,176 0 0 0,07 terjun 0 0 0,2 0,477 0 0 0,095 ada 0 0 0,2 0,477 0 0 0,095
Adapun  untuk  data  lainnya,  perhitungan TF-IDF dilakukan  dengan  cara  yang  sama.  Hasil  perhitungan
TF-IDF kemudian  digunakan  untuk  tahap  berikutnya, yakni model sentiment analisis.

## 3.4. Model Sentimen Analisis Dengan Naive bayes
Untuk  membangun  model  klasifikasi  sentimen  analisis dengan naive bayes , pada penelitian ini digunakan 1000 data postingan atau komentar. Data dibagi menjadi dua bagian  yaitu  data training dan  data testing dengan perbandingan  80%  data training dan  20%  data  testing. Tabel  14  merupakan  pembagian  menjadi  data  training dan testing.
Tabel 14.Hasil Pembagian Data Training dan Testing Data Prosentase Positif Negatif Netral Training 80% 503 103 194 Testing 20% 127 28 45 Total 100% 630 131 239 63% 13,1% 23,9%
Setelah  melakukan  pembagian  dua  data,  selanjutnya masuk  ke  dalam  tahap  model  klasifikasi  sentimen analisis naive bayes . Klasifikasi naive bayes dilakukan untuk  menentukan hasil prediksi  dan aktual pada class positif,  negatif  dan  netral  menggunakan  bahasa pemrograman R yang tersedia di dalam web kaggle.com . Tabel 15 merupakan hasil dari klasifikasi data testing .
Tabel 15.Hasil Klasifikasi Data Testing Prediksi Aktual Row Total Negatif Netral Positif Negatif 23 6 10 39 Netral 1 25 13 39 Positif 4 14 104 122 Total 28 45 127 200
Setelah  melakukan  klasifikasi naive  bayes ,  selanjutnya masuk ke dalam tahap uji akurasi.  Tahap ini dilakukan dengan  membuat confusion  matrix, yaitu  sebuah pengukuran  performa  untuk  masalah  klasifikasi text mining dengan  menggunakan  dua  kelas  atau  lebih. Confusion  matrix digunakan  untuk  mengetahui  nilai akurasi, recall , presisi dan F1 score yang ada pada data testing .  Tabel  16  merupakan  hasil  dari  klasifikasi  data testing . Confusion  matrix yang  sudah  dibuat  di  dalam web kaggle.com.
Tabel 16.Hasil Keseluruhan Confusion Matrix
Presisi Recall F1 Score Negatif 58,9% 82% 68,6% Netral 64% 55% 59,5% Positif 85% 81% 83,5%
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Presisi Recall F1 Score Akurasi 76%
Setelah  melakukan  klasifikasi,  selanjutnya  mengukur kinerja  akurasi  menggunakan  visualisasi  kurva ROC ( Receiver  Operating  Characteristic ). ROC digunakan untuk  menghitung  kinerja  algoritma  klasifikasi  yang sudah  dibuat  dengan confusion  matrix. Gambar  3 merupakan  kurva ROC yang  dibuat  di kaggle.com dengan nilai AUC klasifikasi naive bayes sebesar 80,1% sehingga dapat dikategorikan baik.
Gambar 3. Kurva ROC Klasifikasi Naive bayes
Setelah  melakukan  pengukuran  akurasi,  baik  akurasi keseluruhan maupun ROC , selanjutnya pada  Gambar  4 menyajikan grafik visualisasi hasil proses labelling data. Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  postingan atau  komentar  yang  disampaikan  masyarakat  melalui media sosial facebook lebih didominasi oleh opini positif dibandingkan  dengan  opini  netral  dan  negatif.  Dengan jumlah yang diperoleh opini positif sebesar 63%, netral sebesar 23,9% dan negatif sebesar 13,1%.
Gambar 4. Grafik Hasil Labelling Data
Setelah  melakukan  visualisasi  grafik,  selanjutnya mendeteksi kata yang sering muncul dari setiap kalimat menggunakan wordcloud yang  tersedia  pada  Bahasa pemrograman  R  di  web kaggle.com . Wordcloud digunakan  untuk  menampilkan  kata  secara  visual  [10]. Kata  tersebut  dapat  terbentuk  dengan  menarik  dan informatif.  Semakin  sering  kata  digunakan,  maka semakin besar ukuran kata yang keluar pada wordcloud . Gambar  5  merupakan  bentuk  visual wordcloud dua puluh kata yang sering muncul.
Gambar 5. Wordcloud Dua Puluh Kata Sering Muncul
Hasil wordcloud seperti  Gambar  5  memvisualisasikan dua  puluh  kata  yang  sering  muncul  memperlihatkan bahwa, sebagian besar postingan pengguna media sosial facebook memuat  kata  bagus,  enggak,  ayo,  tempat, makan,  masuk,  anak,  banyak,  bayar  dan  danau. Selanjutnya memvisualisasikan kata yang sering muncul berdasarkan label positif pada web kaggle.com . Gambar 6 merupakan bentuk visual wordcloud kata yang sering muncul pada label positif.
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 6. Wordcloud Label Positif Sering Muncul
Hasil wordcloud seperti  Gambar  6  memvisualisasikan kata yang sering muncul pada label positif memperlihatkan  bahwa  sebagian  besar  postingan berlabel positif memuat kata bagus, ayo, tempat, kesana dan  berangkat.  Selanjutnya  memvisualisasikan  kata yang  muncul  berdasarkan  label  negatif  pada  web kaggle.com .  Gambar  7  merupakan  bentuk  visual wordcloud kata yang sering muncul pada label negatif.
Gambar 7. Wordcloud Label Negatif Sering Muncul
Hasil wordcloud seperti  Gambar  7  memvisualisasikan kata  yang  sering  muncul  pada  label  negatif memperlihatkan  bahwa,  sebagian  besar  postingan berlabel negatif memuat kata enggak, mahal, panas dan makan.  Selanjutnya  memvisualisasikan  kata  yang puncul  berdasarkan  label  netral  pada  web kaggle.com . Gambar  8  merupakan  bentuk  visual wordcloud kata yang sering muncul pada label netral.
Gambar 8. Wordcloud Label Netral Sering Muncul
Hasil wordcloud seperti  Gambar  8  memvisualisasikan kata yang sering muncul pada label netral memperlihatkan  bahwa,  sebagian  besar  postingan berlabel netral memuat kata enggak, masuk, berapa dan kalau .

## 3.4. Pembahasan
Hasil yang telah dilakukan pada model sentimen analisis naive bayes menggunakan 1000 data. Mendapatkan hasil opini  positif  sebesar  63%,  netral  sebesar  23,9%  dan negatif sebesar 13,1%. Hal ini terjadi karena jumlah data positif,  negatif  dan  netral  tidak  mendekati  (simetris). Maka sebaiknya menggunakan F1 score sebagai  acuan [11] seperti pada Tabel 16.
Berdasarkan Tabel 16 merupakan hasil dari perhitungan recall yang  didapat  dari  pengujian  data  testing  dari setiap  masing-masing class yaitu  positif  sebesar  81%, negatif  sebesar  82%  dan  netral  sebesar  55%  dengan kesuluruhan  data training sebanyak  200  dan  hasil prediksi  benar sebanyak 152. Hasil perhitungan presisi pada  data testing dari  setiap class yaitu  positif  sebesar 85%, negatif sebesar 58,9% dan netral sebesar 64% dan hasil  perhitungan  F1 score didapat  dari  penjumlahan recall dan presisi dari setiap class yaitu F1 score positif sebesar  83,5%, F1 score negatif  sebesar  68,6% dan F1 score netral  sebesar  59,5%  dengan  total  keseluruhan akurasi sebesar 76%..
Selanjutnya  menguji  model  sentimen  analisis naive bayes dengan  menambahkan  100  data  baru.  Data tersebut  sudah  melalui  tahap  pelabelan  dan text preprocessing . Pengujian model sentimen analisis naive bayes ini dilakukan dengan cara menambahkan data baru kedalam  model  sentimen  analisis  di  dalam  web kaggle.com . Gambar 9 merupakan source code dan hasil dari menambahkan data baru ke dalam model sentimen analisis naive bayes.
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 9. Source Code dan Hasil Pengujian Model Sentimen Analisis
Setelah  menambahkan  data  baru  ke  dalam  model sentimen analisis naive bayes, selanjutnya menampilkan hasil  dari  klasifikasi  sentimen  analisis  menggunakan data baru dan tingkat akurasi yang didapatkan. Tabel 17 merupakan hasil dari  hasil klasifikasi  sentimen analisis dan hasil akurasi menggunakan data baru.

## Tabel 17.Hasil Klasifikasi Sentimen Analisis Menggunakan Data
Baru Prediksi Aktual Row Total Negatif Netral Positif Negatif 0 0 0 0 Netral 0 0 0 0 Positif 5 24 71 100 Akurasi 71%
Berdasarkan Tabel 17 dapat dilihat bahwa opini positif lebih  mendominasi  dibandingkan  opini  negatif  dan netral dengan hasil yang diperoleh opini positif sebesar 71%, negatif sebesar 5% dan netral sebesar 25% dengan total  keseluruhan  akurasi  sebesar  71%.  Gambar  10 merupakan visualisasi grafik hasil klasifikasi 100 data.

## Gambar 10. Grafik Hasil 100 Data
Setelah  melakukan  tahap  pengujian  akurasi  pada  data baru,  selanjutnya  memvisualisisasikan wordcloud dua
puluh kata yang sering muncul pada 100 data baru pada web kaggle.com . Gambar 11 merupakan visualisasi dua puluh kata sering muncul pada 100 data baru.
Gambar 11. Wordcloud Dua Puluh Kata Sering Muncul Pada Data Baru
Hasil wordcloud seperti Gambar 10 memvisualisasikan dua  puluh  kata  yang  sering  muncul  pada  data  baru memperlihatkan  bahwa  sebagian  besar  postingan  di media sosial facebook memuat kata bagus, tempat, ada, banyak, gratis, makan, danau dan taman.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan sentimen analisis yang telah dilakukan oleh peneliti,  maka  dapat  menarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Sentimen analisis destinasi wisata Kabupaten Bekasi berdasarkan  opini  masyarakat  di  media  sosial facebook menunjukkan bahwa opini positif mendominasi dibandingkan dengan opini negatif dan netral  dengan  hasil  yang  di  dapat  pada  F1 score positif 83,5%, F1 score negatif 68,2% dan F1 score netral 59,5% dengan recall positif 81%, negatif 82% dan netral 55% presisi positif 85%, negatif 58% dan netral 64% dengan tingkat akurasi 76%.
2. Pengujian model sentimen analisis naive bayes dapat bekerja  dengan  baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan menambahkan  100  data  baru  pada  model naive bayes ,  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  diperoleh opini positif 71%, negatif 24% dan netral 5% dengan total keseluruhan akurasi sebesar 71%.

## Daftar Rujukan
[1] BPS, “Badan Pusat Statistik Kabupaten Bekasi,” 2021. https://bekasikab.bps.go.id/statictable/2021/07/
06/2066/jumlah-kunjungan-wisatawan-ke- obyek-wisata-di-jawa-barat-menurut-
Rizki Alamsyah 1* , Tb. Ai Munandar 2 * , Fata Nidaul Khasanah 3* , Siti Setiawati 4 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 2 (2022) 64 – 74
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
kabupaten-kota-2018.html.
[2] I.  Diana  and  Widiastuti,  “Sentiment  Analysis Review Novel ‘Goodreads’ Berbahasa
Indonesia Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Sentiment Analysis Review Novel ‘Goodreads’
Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Naive Bayes Classifier,” Semnas Ristek , pp. 760–765, 2021.
[3] S. Sigit, U. Ema, and L. Emha Taufiq, “Analisis Sentiment Pada Twitter Dengan Menggunakan,” pp. 9–15, 2018.
[4] bhatia  Partek, Data  mining  and  data warehousing , vol. 47. 2007.
[5] R. Matthew A and K. Mikhail, Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub, and More . 2019.
[6] M.  TB  Ai,  “Bahan  Ajar  Data  Mining  Dengan Bahasa R Edisi Revisi 3,” 2019.
[7] H.  Jiawei,  K.  Micheline,  and  P.  Jian, Data
mining:  Data  mining  concepts  and  techniques . 2012.
[8] G.  Salvador,  L.  Julian,  and  H.  Francisco, Data Preprocessing in Data Mining , vol. 72. 2015.
[9] A.  Muhammad  Iqbal,  G.  Dudih,  and  S. Falentino,  “Analisis  Sentiment  Masyarakat terhadap  Kasus  Covid-19  pada  Media  Sosial Youtube dengan Metode Naive bayes,” J. Sains Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 807–814, 2021.
[10] RPubs,  “Wordcloud,”,  Accessed  [Online]  12
May 2022, https://rpubs.com/aswinjanuarsjaf/611448.
2020.
[11] P. V. Oddy, H. Triana, and S. Ahmad, “Outlier Detection  On  Graduation  Data  Of  Darussalam Gontor  University  Using  One-Class  Support Vector Machine,” Procedia  Eng. Life Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 89–92, 2021.