Analisis Sentimen Mengenai Keberhasilan Indonesia di Ajang Thomas Cup 2020 (Studi Kasus Media Sosial Twitter) Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree
Muhammad Andi Ramadhan 1* , Muhammad Iwan Wahyudin 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 26 December 2021 Received in revised form 12 January 2022 Accepted 5 February 2022 Available online October 2022
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i4.560
Keywords: Thomas Cup; Naïve Bayes; Decision Tree.
Kata Kunci: Thomas Cup; Naïve Bayes; Decision Tree.

## a b s t r a c t
The  Indonesian  men's  badminton  team  won  the  2020  Thomas  Cup  after  defeating China in the final. The final match of the Thomas Cup 2020 between Indonesia and China  took  place  at  Ceres Arena,  Aarhus,  Denmark. As  a result, Indonesia  won 3-0 over  China.  On  social  media  twitter,  Indonesia's  success  in  the  Thomas  Cup  2020 event  has  become  one  of  the  most  discussed  topics  due  to  the  large  number  of supports and opinions from various circles of society. Some opinions from the public on Twitter will be used as sentiment analysis public opinion to reSearch data regarding Indonesia's success in the 2020 Thomas Cup. This reSearch uses the Naïve Bayes and K-NN  methods  which  are  expected  to  have  a  good  level  of  accuracy.  According  to several  studies,  the  Naïve Bayes  method  has  an  accuracy  rate  of  95.161%,  while  the Decision Tree method has an accuracy rate of 84.677% .

## a b s t r a k
Tim  bulu  tangkis  putra  Indonesia  berhasil  menjuarai  Thomas  Cup  2020  setelah mengalahkan  China  di  partai  final.  Pertandingan  final  Thomas  Cup  2020  antara Indonesia  dan  China  berlangsung  di  Ceres  Arena,  Aarhus,  Denmark.  Hasilnya, Indonesia  menang  langsung  3-0  atas  China.  Di  media  social  twitter,  keberhasilan Indonesia  dalam  ajang  Thomas  Cup  2020  menjadi  salah  satu  topik  yang  ramai diperbincangkan  karena  banyaknya  dukungan  dan  opini  dari  berbagai  kalangan masyarakat. Beberapa opini dari masyarakat di twitter ini akan digunakan menjadi data penelitian  analisis    sentiment  terhadap  pendapat  masyarakat  mengenai  keberhasilan Indonesia  di  ajang  Thomas  Cup  2020.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve Bayes  dan  Decision  Tree  yang  diharapkan  untuk  tingkat  akurasi  yang  baik.  Menurut beberapa penelitian, untuk metode Naïve Bayes tingkat akurasinya mencapai 95,161%, sedangkan untuk metode Decision Tree tingkat akurasinya mencapai 84,677% .
* Corresponding Author. Email: muhammadandiramadhan@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Muhammad Andi Ramadhan, Muhammad Iwan Wahyuddin / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 505-511

## 1. Latar Belakang
Bulutangkis  adalah  olahraga  yang  sudah  sangat populer  di  Indonesia,  bahkan  di  seluruh  dunia beralih dari anak muda sampai ke kalangan dewasa, pria  dan  wanita.  Pada  prinsipnya  olahraga  bulu tangkis  bisa  dimainkan  didalam  suatu  tempat  yang sudah  disediakan  dan  di  lapangan  terbuka.  Tetapi, segenap  pertandingan  formal  hingga  kini  hampir dikerjakan di dalam suatu ruangan. Di karenakan hal ini  kecepatan shuttlecock didalam  suatu  tempat relative  tidak  bermasalah  oleh  angin  [1].  Pada olahraga  bulu  tangkis,  ada  alat  yang  digunakan sebagai  pemukul  (raket)  dan  ada  juga  barang  yang digunakan  untuk  dipukul  ( shuttlecock ).  Bulu  tangkis adalah  permainan  yang  membutuhkan  sarana  atau alat yang disebut raket dan shuttlecock , permainan ini dapat  dilakukan  oleh  dua  atau  empat  orang.  Suatu hal yang paling efektif untuk melakukan permainan ini  adalah  dengan  melakukan  pukulan  terhadap shuttlecock menggunakan  raket  dan  bertujuan melewati  net  yang  terletak  di  tengah  lapangan. Jatuhkan shuttlecock wajib  tepat  di  wilayah  lawan, begitu juga kebalikannya [2].
Kemampuan  merupakan  akar  yang  sangat  penting untuk membuat olahraga ini menjadi sangat menarik dan  indah,  strategi  adalah  aturan  terpenting  yang harus  dikuasai  pada  olahraga  ini,  dikarenakan  agar bisa  terhindar  dari  cedera,  tetapi  dengan  asumsi metode dasar benar dan lengkap dan dominan maka hal-hal  seperti  itu  sangat  jarang  terjadi,  strategi adalah  kunci  penting  dalam  permainan.  Permainan juga  harus  didominasi  menggunakan  penguasaan yang  bagus  untuk  membuat  permainan  menjadi sangat menarik. Dalam bulutangkis, seseorang harus menguasai  tata  cara  yang  penting,  khususnya  cara memegang  raket,  strategi  pukulan  atau  pukulan utama, pukulan overhead, dan pukulan bawah [3].
Tahun  sebelumnya,  Tim  Bulutangkis  Indonesia berhasil  menjuarai Thomas  Cup  2020  di  Denmark, setelah 19 tahun penantian. Tim Thomas Indonesia berhasil mengalahkan Tim China dalam pertandingan  final  yang  dilaksanakan  di  Ceres Arena,  Aarhus,  Denmark.  Kemenangan  ini mengukuhkan  Indonesia  menjadi  peraih  trofi Thomas Cup terbanyak, sebanyak 14 dan China ada diurutan  kedua  sebanyak  10  trofi.  Dalam  ajang  2 tahunan  ini,  Indonesia  menurunkan  tim  terbaiknya
dalam mengikuti kompetisi beregu pria terbaik dunia [4].
Berdasarkan latar belakang yang sudah dicantumkan diatas,  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  dan analisis  terkait  keberhasilan  Indonesia  di  ajang Thomas Cup 2020 menggunakan metode Naïve Bayes dan Decision  Tree .  Penulis  membatasi  permasalahan yang perlu yaitu, untuk mengetahui hasil positif dan negative  mengenai  keberhasilan  Indonesia  di  ajang Thomas  Cup  2020  yang  terdapat  pada  twitter  yang ditandai  dengan  hastag  #ThomasCup2020.  Tujuan penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi sentimen  dari  masyarakat  pada  sosial  media  twitter mengenai  keberhasilan  Indonesia  di  ajang  Thomas Cup  2020  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree .  Adapun  dari  beberapa  penelitian digunakan sebagai referensi untuk melakukan analisis sentimen.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dela Rosaria Maria Seran dkk dengan metode Naïve Bayes dan Decision  Tree menciptakan  akurasi  lebih  tinggi dengan menggunakan metode Naïve Bayes dibanding Decision  Tree .  Metode Naïve  Bayes menghasilkan akurasi  sebesar  95,161%  sedangkan  metode Decision Tree hanya  menghasilkan  akurasi  sebesar  84,677%. Penelitian  berikutnya  Yoga  Dwitya  Pramudita  dkk, mengenai  Klasifikasi  Berita  Olahraga  Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer .
Berbagai  definisi  juga  dilibatkan  sebagai  referensi penelitian  yang  dilakukan. Text  Mining merupakan salah  satu  bidang  luar  biasa  dalam  penggalian informasi  yang  memiliki  arti  menggali  informasi sebagai pesan dari mana sumber informasi umumnya diperoleh  dari  arsip  dan  tujuannya  untuk menemukan kata-kata yang bisa menjawab substansi laporan  sehingga  penyelidikan  jaringan  antar  arsip dapat  dilakukan.  Dan  juga  merupakan  teknik  yang bisa  melakukan  klasifikasi  dokumen,  clustering, analisis sentiment, dan informasi lainnya. Kemudian lagi,  penambangan  teks  dapat  bekerja  dalam komputer  sepenuhnya  dengan  maksud  menangani data  lama  secara  tegas  untuk  membuat  penemuan data baru [5]. Tahapan dalam Text Mining antara lain sebagai berikut :
Tokenizing
Filtering Stemming Tagging
Analyzing
Gambar 1. Tahapan Text Mining
Analisis  sentimen  merupakan  metode  yang  terlibat dengan pemahaman dan pengurutan perasaan (baik, negatif, dan netral ) yang disimpan dalam bentuk hard copy  dengan  menggunakan  strategi  pemeriksaan pesan,  dan  bagaimana  opini  tersebut  dapat diklasifikasikan  sebagai  perasaan  baik  (positif), netral,  atau  perasaan  buruk  (negatif)  [6].  Diketahui bahwa  analisis  sentimen  adalah  interaksi  untuk memutuskan perasaan atau penilaian seseorang yang ditampilkan  sebagai  pesan  dan  dapat  diurutkan sebagai  pendapat  baik  atau  negatif,  salah  satu algoritma yang digunakan yaitu algoritma Naïve Bayes [7].
Naive  Bayes  Classifier yaitu  salah  satu  teknik karakterisasi teks yang bergantung pada probabilitas kata  kunci  dalam  kontras  mempersiapkan  catatan dan  arsip  uji.  Keduanya  dianalisis  melalui  beberapa fase  kondisi,  yang  pada  akhirnya  menghasilkan kemungkinan besar dialokasikan sebagai kelas arsip lain.[8]  Dalam  melakukan  klasifikasi  suatu  dokmen yang  di  dapat  dari  twiteer  terdapat  dua  tahapan. Tahap  yang  pertama  dilakukan  yaitu,  interaksi persiapan  untuk  laporan  yang  klasifikasinya diketahui.  Kemudian,  tahap  selanjutnya  adalah mencoba,  yaitu  mengkarakterisasi  laporan  yang belum  diketahui  klasifikasinya  [9].  Sedangkan Decision Tree adalah metode demonstrasi yang dapat digunakan  untuk  pengelompokan  tugas  dan harapan. Decision  Tree menggunakan  prosedur "partisi  dan  mengatasi"  untuk  memisahkan  ruang pencarian  masalah  ke  dalam  kumpulan  masalah.
Interaksi  dalam Decision  Tree adalah  mengubah  jenis informasi tabel menjadi model tree. Decision Tree akan membuat  run  dan  diatur  ulang  [10].  Twitter  adalah suatu media sosial online yang sering digunakan oleh sebagian  besar  masyarakat  untuk  berinteraksi  dan mengumpulkan  data  melalui  web.  Media  berbasis web ini memiliki kapasitas sebagai jaringan data yang bisa memuat sampai 140 karakter dalam setiap tweet. Keuntungan yang bisa diperoleh dari memanfaatkan media  sosial  ini  juga  banyak.  Contohnya,  twitter dapat dimanfaatkan sebagai pencarian berita terbaru atau  kabar  yang  ter  update  di  masyarakat  luas  dan juga  dapat  memberikan  lebih  banyak  informasi tentang  sesuatu  yang  kita  sukai.  Oleh  karena  itu, sangat  disayangkan  jika  seseorang  memiliki  akun twitter tetapi tidak bisa menggunakannya secara baik dan bijak [11]. Confusion Matrix merupakan strategi yang  biasanya  digunakan  untuk  menentukan ketepatan,  tinjauan,  akurasi,  dan  tingkat  kesalahan. Dan juga salah satu metode pada data mining untuk mengetahui  kinerja  dari  sesuatu  yang  dihasilkan. Dimana,  akurasi  menilai  kapasitas  kerangka  kerja untuk melacak posisi yang paling berlaku.[12].

## 2. Metode Penelitian
Pengumpulan Data
Pre-Processing
Klasifikasi
Evaluasi Gambar 2. Tahap Penelitian
Beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan  agar medapatkan hasil yang maksimal. Tahapan ini terdiri dari:
1). Pengumpulan Data Proses  untuk  mendapatkan  sebuah  dokumen  atau data  yang  akan  dipakai  untuk  sistem.  Pada pengumpulan  data  ini  penulis  memakai  data  atau dokumen yang terdapat pada tweet yang membahas mengenai  Keberhasilan  Indonesia  di  ajang  Thomas Cup  2020.  Hal  ini  dapat  dilihat  melalui  beberapa
6 (4) 2022, 505-511
508 tweet atau tagar yang berkaitan dengan Keberhasilan Indonesia  di  ajang  Thomas  Cup  2020  seperti #ThomasCup2020, #IndonesiaThomasCup. Informasi yang dikumpulkan kemudian diberi nama kelas yang positif atau negatif oleh para ahli. Berikut tahapan  untuk  pencarian  data  twitter  pada rapidminer:
Gambar 3. Proses Pencarian Data
Pada gambar 3 diatas menggunakan operator seperti Search twitter,  remove  duplicates,  select  attributes, dan Write excel.
Gambar 4. Pencarian Data ( Search Twitter)
Pada  gambar  4  diatas  kemudian  klik Search twitter, setelah  itu  isi  di  kolom  query  data  apa  yang  ingin dicari,  disini  penulis  ingin  mencari  data  tentang thomascup2020.
Gambar 5. Pencarian Data ( Write Excel)
Kemudian  klik  pada  bagian Write excel,  lalu  buat folder pada excel file . Disini penulis membuat folder dengan  nama  thomascup2020,  setelah  selesai menyimpan folder pada Write excel lalu di Run.
Gambar 6. Hasil Pencarian Data 2). Pre-Processing
Tahapan  ini  data  akan  di  klasifikasi  untuk  tingkat keakurasian.  Teknik  yang  digunakan  dalam Processing ini adalah normalisasi, case folding , tokenisasi, stopwords removal , dan stemming [13].
3). Klasifikasi Klasifikasi ini menggunakan Naive Bayes dan Decision Tree , dapat diklasifikasikan ke dalam kategori tertentu berdasarkan kalimat yang terdapat dokumen tersebut [14].
Gambar 7. Cross Validation Naïve Bayes
Gambar 8. Cross Validation Decision Tree
4). Evaluasi Evaluasi
mengarah untuk menguji hasil pengelompokan  dengan  memperkirakan  nilai realitas  dari  kerangka  kerja.  Batas  yang  digunakan untuk  mengukur  penghargaan  realitas  adalah akurasi.  Akurasi  adalah  tingkat  arsip  yang  telah disusun secara akurat oleh system [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  data  yang  sudah  dikumpulkan  dari  tahap pengumpulan  data, pre-Processing ,  kualifikasi  dan evaluasi  bisa  digambarkan  seperti  gambar  berikut ini.
Gambar 9. Proses Analisis
Gambar  diatas  ialah  proses  analisis  sentimen  pada penggunaan  aplikasi  rapidminer.  Pada  aplikasi rapidminer  ini  menggunakan  beberapa  operator diantaranya  adalah Subprocess,  Select  Attributes,  Filter Example  Range,  Nominal  To  Text,  Cross  Validation Naïve Bayes dan Decision Tree.

## Pengumpulan Data
Gambar  10  merupakan  total  data  yang  didapat  dari twitter  ada  172  data  dengan  menggunakan  API- twitter.  Kemudian  data  tersebut  disatukan  dan disimpan  pada  Microsoft  Excel  dengan  format  csv. Data  tersebut  banyak  yang  menanggapi  diantaranya netral, positif, dan juga negatif.
Gambar 10. Proses Crawling Data
Pre-Processing data Setelah melakukan Crawling data, selanjutnya ke tahap Processing dan memberikan pelabelan kelas.
Gambar 11. Processing
Kualifikasi Ini  merupakan  tahapan akhir  dari  proses  data  ialah kualifikasi.  Kualifikasi  bertujuan  untuk  mengetahui hasil uji dari algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree.
Berikut ini merupakan formula umum dari formula teorama Naïve Bayes :
(1) Keterangan : X :  Data class yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  X  merupakan  class spesifik P(H|X)  :  Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob).
P(H) :  Probabilitas  hipotesis  H  (prior prob.).
P(X|H)  :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi tersebut
P(X) :  Probabilitas dari X
Gambar 12. Klasifikasi Naïve Bayes
Gambar 13. Klasifikasi Decision Tree
Gambar 14. Hasil Uji Naïve Bayes
Gambar 15. Hasil Uji Decision Tree .

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  menggunakan metode Naïve Bayes dan Decision Tree diatas ialah telah ditemukan  hasil  dari  analisis  sentimen  masyarakat mengenai  keberhasilan  Indonesia  di  ajang  Thomas Cup 2020 lebih ke arah netral. Jika dilihat dari hasil menggunakan  proses  pencarian  data  dengan  API tweets menggunakan metode Naïve Bayes dan Decision Tree hasilnya sudah jelas. Analisis klasifikasi dokumen tweets  dengan  metode Naïve  Bayes nilai  ujinya
mencapai akurasi 83.00% +/-10.5% (micro average: 83.00%) sedangkan untuk metode Decision Tree nilai ujinya  mencapai  akurasi  77.00%  +/-  4.58%  (micro average: 77.00%).

## 5. Daftar Pustaka
[1] M  Syaifudin,  M.,  2013.  Olahraga  Bulutangkis Sebagai  Solusi  Mengurangi  Frustrasi  Bagi Kalangan  Pengusaha  Di  Yayasan  Lkk  Ngesti Rahayu Sidoarjo. Jurnal Kesehatan Olahraga , 1 (2).
[2] Nurdwi,  H.S.K.,  2019. Tingkatketerampilan Teknik  Dasar  Servis  Dalam  Permainan Bulutangkis  Pada  Atlet  PB.  Karsa  Mandiri
Makassar (Doctoral  dissertation,  Universitas Negeri Makassar).
[3] Setiawan, A., Effendi, F. and Toha, M., 2020. Akurasi smash forehand bulutangkis dikaitkan dengan  kekuatan  otot  lengan  dan  koordinasi mata-tangan. Jurnal MAENPO: Jurnal Pendidikan Jasmani Kesehatan Dan Rekreasi , 10 (1), p.50.
[4] SIP  (Buletin  Suara  Indonesia  Perantauan)., 2021. Sip Buletin Rabu Edisi 1533. pp. 1 – 32. URL:
https://sipbuletin.com/2021/10/20/sip- buletin-rabu-edisi-1533/.
[5] Sunardi,  F.,  A.,  &  Suprianto.(2018).  Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier  Pada  Angket  Mahasiswa. Jurnal SAINTEKBU , 10 (2), pp.1-9.
[6] Akbar,  A.S.,  Sediyono,  E.  and  Nurhayati, O.D.,  2016.  Analisis  sentimen  berbasis Ontologi  di  level  kalimat  untuk  mengukur persepsi  produk. Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis , 5 (2), pp.84-97.
[7] Pamungkas,  F.S.  and  Kharisudin,  I.,  2021, February.  Analisis  Sentimen  dengan  SVM, NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk  Studi Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter. In PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 628-634).
[8] Roifa,  A.N.,  2018. Text  Mining  Dengan  Metode Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Mengklasifikasikan Berita Berdasarkan Konten (Doctoral dissertation, Institut Teknologi Sepuluh Nopember).
[9] Jumadi,  A.,  Istiqomah,  N.N.  and  Tentua, M.N., 2020, April. Klasifikasi Evaluasi Asisten Pengajar  dengan  Menggunakan  Metode  KNN dan  Naive  Bayes.  In Seri  Prosiding  Seminar Nasional Dinamika Informatika (Vol. 4, No. 1).
[10] Bahri,  S.  and  Lubis,  A.,  2020.  Metode Klasifikasi  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi Juara English Premier League. Jurnal Sintaksis , 2 (1), pp.63-70.
[11] Azeharie,  S.,  2014.  Analisis  penggunaan Twitter sebagai media komunikasi selebritis di Jakarta. Jurnal Komunikasi , 6 (2), pp.83-98.
[12] Octaviano,  D., Perbandingan  seleksi  fitur  term frequency  &  tri-gram  character  menggunakan algoritma  naïve  bayes  classifier  nbc  pada  tweet hashtag#  2019gantiPresiden (Bachelor's  thesis, Fakultas  Sains  dan  Teknologi  UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta).
[13] Handayani,  F.  and  Pribadi,  F.S.,  2015. Implementasi  algoritma  naive  bayes  classifier dalam pengklasifikasian teks otomatis pengaduan  dan  pelaporan  masyarakat  melalui layanan  call  center  110. Jurnal  Teknik Elektro , 7 (1), pp.19-24.
[14] Puspita,  R.  and  Widodo,  A.,  2021. Perbandingan  Metode  KNN,  Decision  Tree, dan  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS. Jurnal  Informatika Universitas Pamulang , 5 (4), pp.646-654.
[15] Yahya,  N.  and  Jananto,  A.,  2019.  Komparasi Kinerja  Algoritma  C.  45  Dan  Naive  Bayes Untuk Prediksi Kegiatan Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus: Universitas Stikubank Semarang).