ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TENTANG PREDIKSI RESESI EKONOMI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVE BAYES
Anggi Ayu Ningtyas 1* , Achmad Solichin 2 , Rizky Pradana 3
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
3 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Email: 1* 1911501193@student.budiluhur.ac.id, 2 achmad.solichin@budiluhur.ac.id,
3 rizky.pradana@budiluhur.ac.id
(* : corresponding author)
(Naskah masuk: 6 Maret 2023, diterima untuk diterbitkan: 12 Maret 2023)

## Abstrak
YouTube  adalah  situs  berbagi  media,  yaitu  semacam  hiburan  virtual  untuk  berbagi  media  video  dan  suara. YouTube telah menjadi salah satu platform tontonan video paling populer saat ini. Beberapa waktu lalu, Youtube Indonesia disibukkan dengan unggahan ke channel Raymond Chin pada 3 Oktober 2022 tentang prediksi ekonomi tahun 2023. Oleh karena itu, akan sangat sulit untuk memahami apakah netizen yang menggunakan situs youTube umumnya  positif  negatif.  atau  netral.  Dengan  video  yang  ditransfer  ini,  diharapkan  sebuah  metode  untuk menginvestigasi komentar-komentar yang begitu banyak sehingga komentar-komentar tersebut dapat bernilai dan dapat ditarik tujuan yang signifikan. Pelonggaran perputaran keuangan ini dapat berlangsung dalam jangka waktu yang  sangat  lama,  bahkan  bertahun-tahun.  Sementara  itu,  penghentian  moneter  global,  pembenahan  strategi moneter,  tekanan  internasional,  perselisihan  pasar  keuangan  hingga  perubahan  lingkungan  penyebab  menjadi faktor yang mempengaruhi elemen ekonomi pada tahun 2023. Oleh karena itu, untuk mengetahui sentimen tentang perkiraan  dan  penurunan  ekonomi  pada  tahun  2023  membutuhkan  kerangka  kerja  untuk  memutuskan  apakah sentimen  publik  "positif",  "negatif",  atau  “netral”.  Naïve  Bayes  adalah  strategi  urutan  yang  ditetapkan  dalam hipotesis Bayes. khususnya mengantisipasi masa depan mengingat pengalaman masa lalu. pengklasifikasian Naive Bayes ini menjalankan metode karakterisasi item terarah di masa mendatang dengan membagikan tanda kelas ke kejadian yang memanfaatkan probabilitas. Dalam ulasan ini, pengaturan akan diselesaikan menggunakan strategi Naïve Bayes dengan 500 data Untuk pengujian gunakan 10 Folds Cross Validation dengan mempartisi informasi persiapan menjadi beberapa bagian untuk pengujian mendapatkan keakuratan yang berbeda karena menggunakan informasi persiapan yang tidak teratur. Setelah pengujian menghasilkan "positif" bernilai 40%, "negatif" 26% dan "netral"  34%.  Konsekuensi  dari  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  dapat  membedakan  realitas  data  komentar youtube dengan menggunakan strategi Naïve Bayes.
Kata kunci : resesi, youtube, sentimen masyarakat, naïve bayes, text mining

## SENTIMENT ANALYSIS OF YOUTUBE COMMENTS ON PREDICTION OF ECONOMIC RECESSION IN 2023 USING THE NAÏVE BAYES ALGORITHM

## Abstract
YouTube is a media sharing site, a kind of virtual entertainment for sharing video and sound media. YouTube has become one of the most popular video viewing platforms today. Some time ago, Youtube Indonesia was busy with uploads to Raymond Chin's channel on October 3, 2022 regarding economic predictions for 2023. Therefore, it will be very difficult to understand whether netizens who use the YouTube site are generally positive or negative. or neutral. With this transferred video, it is hoped that a method for investigating the large number of comments so that these comments can be of value and can be drawn a significant purpose. This  easing of financial cycles can last for a very long period of time, even years. Meanwhile, global monetary shutdowns, monetary strategy reforms, international pressures, financial market disputes to environmental changes are the factors that affect the economic elements in 2023. Therefore, to know sentiments about forecasts and economic downturn in 2023 requires a framework for decide whether public sentiment is “positive”, “negative” or “neutral”. Naïve Bayes is a sequence strategy defined in the Bayesian hypothesis. especially anticipating the future given past experiences.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
This Naive Bayes classifier implements a future directed item characterization method by assigning class marks to events that take advantage of probabilities. In this review, the arrangement will be completed using the Naïve Bayes  strategy  with  500  data.  For  testing,  use  10  Folds  Cross  Validation  by  partitioning  the  preparation information  into  several  parts  for  testing  to  obtain  different  accuracy  because  it  uses  irregular  preparation information.  After  testing  it  produces  a  "positive"  value  of  40%,  "negative"  26%  and  "netral"  34%.  The consequences of this test show that it can distinguish the reality of YouTube comment data using the Naïve Bayes strategy.
Keywords: recession, youtube, community sentiment, naïve bayes, text mining

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah  studi  dari We are Social menunjukkan bahwa  ada  150  juta  orang  Indonesia  yang  secara efektif  memanfaatkan  hiburan online .  Dari  sekian banyak  hiburan  virtual  yang  dimanfaatkan,  yang paling dinamis dan dominan adalah YouTube dengan 88%. Banyaknya pelanggan terjadi karena substansinya  semakin  berbeda  dan  berkembang. Diperkirakan  lebih  dari  600  pengguna  di  Indonesia memiliki lebih dari 1 juta endorser [1].
Belum  lama  ini,  YouTube  Indonesia  sempat disibukkan  oleh  unggahan channel Raymond  Chin [2]pada  3  Oktober  2022  tentang  prediksi  ekonomi tahun  2023.  Penurunan  ekonomi  atau  resesi  adalah istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  apa yang  terjadi  di  mana  siklus  moneter  suatu  negara menjadi  lambat  atau  memburuk.  Pelonggaran perputaran  keuangan  ini  dapat  berlangsung  dalam rentang  waktu  yang  sangat  lama,  bahkan  bertahun- tahun,  karena  pertumbuhan  PDB  (Produk  Domestik Bruto) suatu negara menurun selama dua kuartal dan berlangsung terus menerus.
Oleh  karena  itu,  akan  sangat  sulit  untuk memahami  apakah netizen yang  menggunakan  situs YouTube  biasanya  bersikap  positif,  negatif,  atau netral. Dengan video yang ditransfer ini, diharapkan ada  prosedur  untuk  menginvestigasi  komentar- komentar  yang  sangat  banyak  sehingga  komentar- komentar  tersebut  dapat  bernilai  dan  tujuan  yang signifikan dapat ditarik.
Penelitian terkait analisis media sosial, khususnya yang  terkait  data  komentar  Youtube  sudah  banyak dilakukan.  Beberapa  penelitian  terkini  yang  cukup menarik salah satunya oleh Sanjaya dan Lakhsamana yang  menganalisis  data  komentar  Youtube  terkait susunan  Kabinet  Indonesia  Maju  [3].  Data dikumpulkan  dari  youtube comment di  3 channel youtube yaitu SCTV,CNN, dan Kompas TV dengan total data komentar yang didapat sebanyak 7.366 data komentar. Pengujian dengan menggunakan setiwordnet  dan  sentimen lexicon indonesia  pada tahap  fitur  ekstarksi  ditemukan  bahwa  percobaan dengan  menggunakan  sentiment lexicon Indonesia lebih baik dari SentiWordNet.
Selanjutnya,  pada  penelitian  lainnya  oleh  Dona dkk.  [4]  dilakukan  analisis  komentar  Youtube menggunakan  2  (dua)  algoritma,  yaitu  KNN  dan Naïve  Bayes.  Hasilnya  algoritma  KNN  unggul dibandingkan  Naïve  Bayes.  Namun  pada  penelitian lainnya  yang  lebih  terkini,  algoritma  Naïve  Bayes
memiliki performa yang baik dengan akurasi hingga 90%  [5].  Data  tersebut  diambil  sebanyak  1400 komentar dalam waktu satu menit. Komentar diambil pada  tanggal  8  juli  2021.  Jumlah  data  komentar sebanyak  4.229  terdiri  dari  1023  data  positif,  1030 data negatif dan 2.176 data bukan bahasa Indonesia. Penelitian  yang  berbeda  menggunakan  algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen komentar Youtube  pada channel Food Vlogger Berbahasa Indonesia  [6].  Analisis  terhadap  1702  komentar menghasilkan komentar bersentimen positif sebanyak 848  data  dan  negatif  sebanyak  854  data.  Pengujian dengan  komposisi  data  training  dan  testing  70:30 menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  90,60%.  Metode Naïve  Bayes  memang  banyak  digunakan  dalam berbagai penelitian analisis sentimen pada data media sosial, seperti analisis sentimen terhadap manajemen bencana [7], penyelenggaraan MotoGP [8], komentar pada  grup  Facebook  [9],  dan  penyelenggaraan Pilkada  [10].  Selain  itu,  metode  SVM  juga  cukup populer  digunakan  seperti  untuk  analisis  sentimen terkait  transportasi  umum [11]  dan kebijakan  PSBB [12].
Informasi  diambil  dari  komentar  YouTube  yang dibuat  pada  11  November  2022,  Informasi  yang digunakan  hanya  500  data  dan  Sistem  hanya mengetahui  opini  tentang  unggahan  saluran  di Youtube  bernilai  positif,  netral  atau  negatif.  Tujuan yang  ingin  dicapai  dalam  eksplorasi  ini  adalah membuat kerangka kerja untuk melaksanakan strategi Naïve  Bayes  dalam  kerangka  penemuan  opini sentimen masyarakat dalam unggahan video youtube di  saluran  Raymond  Chin  tentang  prediksi  ekonomi berjudul  2023  :  Menuju  Kehancuran  Dunia.  dengan hasil  apakah  unggahan  mendapat  pendapat  yang ”positif”, “negatif” atau “netral”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  API  Library  yaitu Youtube  Data  API  v3  dan  APIs  &  Services  untuk meminta  API  Key  dari  akun  Google  Developers untuk mengakses Google Developer Console . Google Developers Console sendiri mempunyai tools APIs & Services  dimana  kita  diharuskan Enabled APIs  & Services  yang  akan Redirect kedalam  API Library dengan Search Youtube  Data  API  v3  dan Create Credentials untuk mendapatkan API Key yang akan dipakai untuk crawling data pengumpulan dataset ini
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
menggunakan  sentimen  komentar  video  youtube pada tanggal 14 November 2022 sebanyak 500 data.
2.2 Labelling Data Pada tahapan manual labeling peneliti menggunakan 4 pakar untuk melabelkan data. Penulis menggunakan  pakar  yang  berasal  dari  jenjang pendidikan  S1  (Sarjana).  sebanyak  2  pakar  berasal dari  bidang  ilmu  sastra  Indonesia  dan  dua  pakar berasal  dari  bidang  ilmu  ekonomi.  alasan  penulis memilih  pakar  jurusan  bidang  ilmu  sastra  indonesia dikarenakan  dapat  menganalisa  bahasa  indonesia dengan baik dan mahir dalam kemampuan tata bahasa yang relevan dengan penelitian ini selanjutnya bidang ilmu  ekonomi  dikarenakan  penelitian  ini  tentang analisa  prediksi  resesi  ekonomi  dibutuhkan  sudut pandang dari bidang ilmu ekonomi.  Pada proses ini responden  diminta  untuk  menentukan  apakah  data komentar  youtube  tersebut  bernilai  positif,  negatif atau  netral  Setelah  keempat  responden  diminta melabelkan,  penulis  mengambil  sentimen  terbanyak untuk  menentukan  hasil  dari  pelabelan.  Jika  hasil sentimen  seimbang  maka  penulis  menjadi decision maker (penentu)  untuk  menentukan  teks  komentar tersebut  cenderung  bernilai  positif,  negatif  atau netral. contohnya seperti tabel berikut:
Tabel 1 . Pakar Pakar 1 Pakar 2 Pakar 3 Pakar 4 Hasil Negatif Negatif Negatif Negatif Negatif Netral Positif Positif Negatif Positif Negatif Negatif Netral Netral Netral

## 2.3 Preporcessing
Preprocessing merupakan  tahapan  proses  untuk membersihkan  data  dari  kata-kata  atau  komentar youtube yang tidak di perlukan serta kata-kata yang tidak  memiliki  makna.  Proses  ini  dilakukan  sesuai dengan  isi  data  dari  proses  pengambilan  data  atau crawling data youtube. Adapun tahapannya tokennizing , case folding , stopword removal dan stemming .
2.3.1 Tokennizing
Tahapan pertama yang dilakukan yaitu Tokenizing metode untuk melakukan pemisahan kata dalam  suatu  kalimat  dengan  tujuan  untuk  proses analisis  teks  lebih  lanjut.  mencakup  proses menghapus  angka  dan  tanda  baca  yang  tidak  perlu, dan whitespace.

## Gambar 1. Tokennizing

## 2.3.2 Case Folding
Langkah  selanjutnya  yang  umumnya  dilakukan adalah tahap case folding . Data yang diberikan tidak selalu konsisten dalam penggunaan huruf kapital dan tidak  terstruktur. Case folding berperan  dalam
menyamakan  penggunaan  huruf  kapital.  Sebagai contoh,  jika  kita  memiliki  data  teks  "Ayu  NinG", maka  dengan  melakukan case folding kita  akan mengubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ).  Karakter-karakter  lain  yang  tidak termasuk  huruf  atau  angka,  seperti  tanda  baca  dan spasi, dianggap sebagai delimiter.

## Gambar 2. Case Folding

## 2.3.3 Stopword Removal
Tahap  penyaringan  menghilangkan  kata-kata kurang penting dari hasil token menggunakan stoplist (yang menghilangkan kata-kata yang kurang penting) atau daftar kata (yang menyimpan kata-kata penting). Stopwords adalah  kata-kata  yang  sering  digunakan tetapi dianggap tidak berarti. Stopwords dalam bahasa Indonesia  menggabungkan  "yang",  "dan",  "di,  dll. Stopwords digunakan untuk menghilangkan kata-kata dalam  teks  yang  tidak  banyak  bicara  sehingga  kita hanya bisa fokus pada yang penting. Stopwords dapat digunakan dalam sebuah berbagai konteks, termasuk mesin  telusur.  Jika  "kamu  bukan  ekonomi"  adalah yang  kami  cari,  sistem  penelusuran  seharusnya memberi  bobot  lebih  pada  dokumen  tentang "memahami  seorang  ekonomi"  daripada  dokumen tentang  "kamu  bukan  ekonomi".  Ini  dapat  dicapai dengan  menghilangkan  analisis  kata  dari  daftar stopwords .
Gambar 3. Stopword

## 2.3.4 Stemming
Stemming adalah proses mengubah infleksi suatu kata  menjadi  bentuk  dasarnya,  tetapi  makna  bentuk dasarnya  berbeda  dengan  kata  dasarnya.  Biasanya, saat  kita  menelusuri  dokumen  “kamu  bukan  pakar ekonomi” kita ingin mencocokkan semua kemungkinan  ejaan  untuk  menemukan  ejaan  yang relevan. Untuk bekerja pada sifat data yang diperoleh, pemanfaatan  aturan  imbuhan atau  kamus  kata  dasar untuk  meningkatkan  kualitas  informasi  yang diperoleh  merupakan  salah  satu  cara  untuk melakukan stemming .  Menggunakan  aturan  infleksi atau  kamus  kata  dasar  dapat  digunakan  untuk melakukan stemming .
Gambar 4. Stemming

## 2.4 Pembobotan Term Frequency
Tahapan pembobotan ( term frequency ) dilakukan setelah  data  sudah  bersih  ( preprocessing )  dihitung jumlah  kemunculan  kata  yang  terdapat  dalam komentar youtube pada data latih (training) Cara yang
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
paling  tidak  rumit  untuk  menangani  ide  ini  adalah mengomunikasikan  beratnya  kata  t  saat  kata  itu muncul dalam laporan d. Misalnya, jika dalam catatan kata pemalsuan muncul berkali-kali, nilai TF adalah 10.  Konsep  term frequency melihat  catatan  sebagai sekarung  kata  di  mana  permintaan  peristiwa  kata diabaikan  dan  hanya  jumlah  peristiwa  kata  yang penting  [13].  Nilai  TF  ditentukan  menggunakan Persamaan (1).
T𝐹 𝐽𝑢𝑚𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝐾𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑝𝑖𝑙𝑖ℎ
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑎𝑡𝑎
……………… (1)
Contoh kalimat = “kamu bukan pakar ekonomi”
berikut  perhitungan  kemunculan  kata  dapat  dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2 . TF Dokumen Term Count kamu 1 bukan 1 pakar 1 ekonomi 1

## 2.5 Naïve Bayes
Pada tahap akhir setelah melakukan pembobotan, penulis  melakukan  pengujian  klasifikasi  dengan metode naïve bayes, setelah setiap kata dihitung dan diketahui nilai pembobotannya yang dilakukan pada proses  pembobotan  term frequency (tf)  setelah  itu data  tersimpan  pada  variabel  dan  didapatkan frekuensi  kata  pada  keseluruhan  dokumen  latih ( training ),  selanjutnya  data  tersebut  dimasukkan  ke dalam pengujian model atau metode kalsifikasi naïve bayes  untuk  menghitung  nilai  probabilitasnya Keuntungan penggunaan Naive Bayes adalah bahwa metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan  ( Training Data)  yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  parameter.  Naïve  Bayes  dapat dirumuskan sebagai berikut:
P(A|B) = P(B|A)P(A)P(B) ………………… (2) Keterangan : P(A│B) : Probabilitas A  terjadi  dengan  bukti bahwa  B  telah  terjadi  ( probabilitas superior ) P(B│A) : Probabilitas B  terjadi  dengan  bukti bahwa A telah terjadi P(A) :Peluang terjadinya A P(B) :Peluang terjadinya B

## 2.6 10 Fold Cross Validation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  10 Fold- Cross  Validation .  Untuk  mencari  mendapatkan akurasi  pada  klasifikasi  naïve  bayes  dengan mengambil  data  latih  bersih  ( preprocessing ). Selanjutnya  data  dipisahkan  secara  acak  dan dikelompokkan  sebanyak  10  kali  kemudian  data tersebut  dibagi  menjadi  dua  sub  set  yaitu  data  latih dan  data  uji, Cross  validation akan  menggunakan  9 fold untuk pelatihan dan 1 fold [13]
Tabel 3. Confusion Matrix Positif Negatif Positif TP FP Negatif FN TN Keterangan : True Positive (TP) :Jumlah data yang bernilai positif dan diprediksi benar sebagai positif. False Positive (FP) :Jumlah  data  yang  bernilai  negatif tetapi diprediksi sebagai positif. False Negative (FN) :Jumlah  data  yang  bernilai  positif tetapi diprediksi sebagai negatif. True Negative (TN) :  Jumlah  data  yang  bernilai  negatif dan diprediksi benar sebagai negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Requirement Analysis
Tahapan  selanjutnya  yaitu requirement analysis yaitu  tahap  interaksi  intensif  antara  analis  sistem dengan  pemakai  sistem  ( end  user ).  Terdapat  dua pemakai  user  ( end  user )  dalam  sistem  ini  yaitu pemilik channel atau content creator yang  dimana sistem  ini  dapat  melihat  reaksi  atau  sentimen masyarakat  terhadap  video  yang  diunggah  untuk dijadikan perbaikan dan kedua yaitu masyarakat yang berkomentar  di  unggahan  video  tersebut  untuk menjadikan pembelajaran, dapat mengetahui sentimen dan ditarik kesimpulannya. Dalam tahapan ini peneliti menggunakan metode analisis kebutuhan yaitu Document Survey yang  dimana  peneliti melakukan  pengamatan  terhadap  dokumen  untuk menentukan  kebutuhan  analisa  pengguna  berikut penjelasannya:
a) Bagaimana metode itu digunakan.
Sistem  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes yang  dimana  klasifikasi  tersebut  mengklasifikasi berdasarkan  probabilitas  sederhana  yang  dirancang agar  dapat  digunakan  dengan  asumsi  antar  variabel independen.  Cara  kerja  yaitu  menghitung  peluang dari satu kelas dari masing-masing kelompok atribut dan menentukan kelas mana yang paling optimal atau dapat dilakukan berdasarkan kategori yang pengguna masukkan pada perangkat lunak. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tahapan naïve bayes.
b) Target dari metode.
Sistem  ini  mempunyai  tujuan  atau  target  dalam mengimplementasikan metode yaitu dapat klasifikasikan  kategorial  sentimen  yaitu  positif, negatif, dan netral c) Keuntungan metode.
Pengimplementasian  metode  naïve  bayes  dalam sistem ini mempunyai keuntungan atau manfaat yaitu membutuhkan  lebih  sedikit  data  pelatihan  dalam sistem  ini  hanya  menggunakan  300 data  latih  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
d) Kerugian metode.
Pengimplementasian  metode  naïve  bayes  dalam sistem  ini  mempunyai  kelemahan  yaitu  keakuratan tidak  bisa  dihitung  apabila  menggunakan  satu probabilitas.  Untuk  mengklasifikasikan  metode  ini
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
perlu  ketiga  kategorial  agar  dapat  berkorelasi  antar probabilitas positif, probabilitas negatif dan probabilitas netral untuk membuktikan akurasinya.
e) Kapan metode tersebut baik digunakan.
Sistem ini baik digunakan apabila data latih yang digunakan terstruktur dan beraturan untuk meminimalisir  kegagalan  sistem  dalam  klasifikasi naïve  bayes  ini  menggunakan  kalimat  yang  tidak terlalu panjang dan tahapan pada preprocessing dapat berkerja secara optimal untuk menghasilkan kalimat yang  baik  sehingga    melakukan  klasifikasi  bisa mendapatkan akurasi yang tinggi.

## 3.2 Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahapan pertama kali dilakukan. Data yang dikumpulkan pada penelitian  ini  bersumber  dari  sosial  media  youtube. Pada penelitian ini, data yang digunakan merupakan kata  kunci Resesi .  Proses  pengambilan  komentar youtube  menggunakan  Google Collab dengan memasukan  Api Key dari  Google Developer .  Total komentar  yang  diperoleh  sebanyak  500  data. Selanjutnya  data  yang  berhasil  disortir  untuk menghasilkan  data  yang  releven  selanjutnya  data yang sesuai akan dikumpulkan dijadikan dataset.

## 3.3 Labelling
Tahapan  melabelkan  data  ini  dilakukan  secara manual yaitu menggunakan responden dengan kiteria yang telah disepakati adapaun kiteria nya yaitu :
1. Minimal  mahasiswa/i  dengan  jurusan  sastra indonesia & falkultas ekonomi
2. Mempunyai akun youtube
3. Mencari 4 responden dengan  kiteria  tersebut  peneliti  mendapatkan empat responden, dua responden berasal dari jurusan sastra indonesia, satu responden berasal dari jurusan manajemen  dan  satu  responden  berasal  dari  jurusan akuntansi.  Empat  responden  tersebut  melabel komentar  youtube  tersebut  bernilai  positif,  negatif atau  netral.  Selanjutnya  dari  keempat  responden tersebut  dihitung  sentimen  terbanyak,  jika  keempat responden  tersebut  memiliki  pendapat  berbeda  atau ketika sentimen dihitung bernilai sama maka peneliti menjadi ( decision maker )

## 3.4 Term Frequency
Tahapan  pembobotan  ini  akan  dihitung  nilai kemunculan kata pada setiap dokumen
Tabel 4. Term Frequency Komentar Label kamu bukan pakar ekonomi negatif kamu turun ekonomi zaman tutup akses wilayah positif dampak terap sistem pasar bebas ajar terap sistem islam netral tidak ambil pusing orang desa mau gelap mau tidak aman positid tenang kita yakin atur dunia allah kasih sayang tidak khawatir netral
pembobotan berdasarkan klasifikasi atau kategorial positif, negatif atau netral
Tabel 5 . Pembobotan Term Frequency Term Positif Negatif Netral kamu 1 1 0 bukan 1 0 0 pakar 1 0 0 ekonomi 1 0 0 zaman 1 0 0 tutup 1 0 0 akses 1 0 0 wilayah 1 0 0 tidak 2 0 0 ambil 1 0 0 pusing 1 0 0 orang 1 0 0 desa 1 0 0 mau 2 0 0 gelap 1 0 0 aman 1 0 0 tenang 0 0 1 kita 0 0 1 yakin 0 0 1 atur 0 0 1 dunia 0 0 1 allah 0 0 1 kasih 0 0 1 sayang 0 0 1 khawatir 0 0 1 dampak 0 0 1 terap 0 0 1 sistem 0 0 2 pasar 0 0 1 bebas 0 0 1 ajar 0 0 1 bukan 0 1 1 pakar 0 1 1 ekonomi 0 1 1 3.5 Naïve Bayes Berikut tahapan naïve bayes
3.5.1

## Probabilitas Perkelas
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan  5  data  yang mempunyai  kelas  masing-  masing  yaitu  2  komentar bernilai  positif,  2  komentar  bernilai  netral  dan  satu komentar  bernilai  negatif.  Dengan  jumlah  kelas sebanyak  3  kategori  yaitu  “positif”,  “negatif”, “netral” Berikut tabel nya:
Tabel 6. Label
Komentar Label kamu bukan pakar ekonomi negatif kamu turun ekonomi zaman tutup akses wilayah positif dampak terap sistem pasar bebas ajar terap sistem islam netral
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
Komentar Label tidak ambil pusing dalam mau gelap mau tidak aman positif tenang kita yakin atur dunia  allah kasih sayang tidak khawatir netral
Selanjutnya, perhitungan probabilitas untuk kelas “Positif” Probabilitas disimbolkan sebagai p.
𝑃(𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ ……………… ( 3)
𝑃(𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) = 2 5 = 0,4
Probabilitas untuk  kelas “positif” dihitung  dan memperoleh nilai yaitu 0,4.
Selanjutnya, perhitungan probabilitas untuk kelas “Negatif”
𝑃(𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ ……………… ( 4)
𝑃(𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) = 1 5 = 0,2
Probabilitas untuk  kelas “negatif”  dihitung dan memperoleh nilai yaitu 0,2
Selanjutnya, perhitungan probabilitas untuk kelas ”Netral”
Probabilitas disimbolkan sebagai p.
𝑃(𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐿𝑎𝑡𝑖ℎ ……………… ( 5) 𝑃(𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) = 2 5 = 0,4
Probabilitas untuk  kelas “netral” dihitung  dan memperoleh nilai yaitu 0,4.
Maka, disimpulkan untuk 5 data tersebut dengan 3  kategori  ”positif”,  ”negatif”  dan  ”netral”.  Dari perhitungan tersebut “Positif” dan “Netral” menghasilkan probabilitas 0,4  untuk ”negatif menghasilkan probabilitas 0,2

## 3.5.2 Probabilitas Perkata
Nilai Frekuensi Kata pada Tabel 7.
Proses  perhitungan probabilitas kata  label “positif”
1. Menghitung probabilitas kata “kamu”
(100 + 1)
(1700 + 500 + 101
2200 = 0,04590909
2. Menghitung probabilitas kata “bukan”
(30 + 1)
(1700 + 500 + 31 2200 = 0,01409090
3. Menghitung probabilitas kata “pakar”
(20 + 1)
(1700 + 500 + 21 2200 = 0,00954545
4. Menghitung probabilitas kata “ekonomi”
(15 + 1)
(1700 + 500 + 16 2200 = 0,00727272
Tabel 7. Frekuensi Kata Kata kamu  bukan  pakar  ekonomi Frekuensi Positif 100 30 20 15 Frekuensi Negatif 120 40 7 5 Frekuensi Netral 80 70 30 10
Proses  perhitungan probabilitas kata  label “negatif”
1. Menghitung probabilitas kata “kamu”
(120 + 1) (1400 + 500 + 121 1900 = 0,06368421
2. Menghitung probabilitas kata “bukan”
(40 + 1) (1700 + 500 + 41 1900 = 0,02157894
3. Menghitung probabilitas kata “pakar”
(7  + 1) (1700 + 500 + 8 1900 = 0,00421052 4. Menghitung probabilitas kata “ekonomi” (5 + 1) (1700 + 500 + 6 1900 = 0,00315789
Proses perhitungan probabilitas kata label “netral” 1. Menghitung probabilitas kata “kamu” (80 + 1)
(2000 + 500 + 81 2500 = 0,0324
2. Menghitung probabilitas kata “bukan” (70 + 1)
(2000 + 500 + 71 2500 = 0,0284 3. Menghitung probabilitas kata “pakar”
(30  + 1) (2000 + 500 + 31 2500 = 0,0124 4. Menghitung probabilitas kata “ekonomi”
(10 + 1)
(2000 + 500 + 11 2500 = 0,0044

## 3.6 Implementasi Aplikasi
Pada  tahapan  ini  menjelaskan  tentang aplikasi yang telah dibuat
3.6.1 Menu Data Training dan Testing
Pada  menu  data training berfungsi  untuk menampung  data  latih  atau training dan  menu  data testing berfungsi  untuk  menampung  data  uji  atau testing yang  telah  dilakukan labelling terdapat  icon penujang lainnya.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16

## Gambar 5. Training
3.6.2 Menu Preprocessing Training dan
Testing
Pada  menu  ini  berfungsi  untuk  membersihkan data tranning yang telah di labelling dengan tahapan preprocessing yaitu tokenisasi,  case  folding, stopword  dan  stemming .  terdapat icon penunjang lainnya

## Gambar 6. Preprocessing Training

## 3.6.3 Menu Pengujian Akurasi
Pada menu pengujian confusion matrix digunakan untuk  menghitung  nilai akurasi,  presicion, dan recall. Keempat  metode evaluasi tersebut  sangat bermanfaat untuk mengukur performa dari classifier . Berikut
Gambar 7. Pengujian Akurasi Confusion Matrix

## 3.6.4 Menu Pengujian Naïve Bayes
Pada  menu  pengujian  ini  setelah  melakukan pengujian  confusion  matrix  maka  tahap  berikutnya yaitu  klasifikasi naïve  bayes terdapat  hasil  nilai probabilitas pada setiap kategori yaitu ”positif”,”negatif” dan “netral”
Gambar 8 . Pengujian Naive Bayes
3.6.5
Menu Visualisasi Hasil
Pada menu ini berfungsi menu untuk menampilkan  grafik  hasil  dari    pengujian  dan pemodelan

## Gambar 9. Visualisasi Hasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil evaluasi dari aplikasi sentimen komentar youtube . Maka dapat       disimpulkan bahwa:
Dari  hasil  klasifikasi  maka  dapat  disimpulkan bahwa sentimen masyarakat terhadap  prediksi resesi 2023 bernilai  positif,  Sistem  dapat  menganalisa sentimen  masyarakat  benilai  positif,negatif,  dan netral, dalam ulasan ini menggunakan metode naïve bayes dengan  menggunakan  500  data  yang  telah diujikan  menggunakan fold  cross  validation dengan 10 putaran iterasi kemudian data tersebut dibagi atau split menjadi dua subset yaitu data latih dan data uji yang dimana 9 fold untuk pelatihan dan 1 fold untuk pengujian maka menghasilkan nilai 40 % untuk kelas “positif”, 26% untuk kelas “negatif” dan 34% untuk kelas “netral”.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. F. Abdulloh And I. R. Pambudi, “Analisis Sentimen Pengguna  Youtube  Terhadap  Program  Vaksin  Covid- 19,” Csrid  (Computer  Science  Research  And  Its Development  Journal) ,  Vol.  13,  No.  3,  P.  141,  Nov. 2021, Doi: 10.22303/Csrid.13.3.2021.141-148.
[2]  Raymond  C hin,  “Raymond  Chin  Youtube  Channel,” Youtube . Https://Www.Youtube.Com/@Raymondchins (Accessed Feb. 18, 2023).
[3] G.  Sanjaya  And  K.  Muslim  Lhaksmana,  “Analisis Sentimen  Komentar  Youtube  Tentang  Terpilihnya Menteri  Kabinet  Indonesia  Maju  Menggunakan Lexicon Based,” Eproceedings Of Engineering , Vol. 7, No. 3, 2020.
[4] F. Dona, I. Maulida, And B. Nugraha, “Klasifikasi Dan
Analisis Dataset Komentar Video Youtube Menggunakan  Supervised  Learning,”  In Seminastika , Nov. 2021, Pp. 86 – 90. Doi: 10.47002/Seminastika.V3i1.232.
[5] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  And  T.  Listyorini,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan  Dengan  Metode  Naïve Bayes  Classifier,” Jiko  (Jurnal  Informatika  Dan Komputer) ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  1 – 6,  Apr.  2022,  Doi: 10.33387/Jiko.V5i1.3376.
[6]  M.  P.  Munthe,  A.  Siswo,  R.  Ansori,  And  R.  R. Septiawan, “Analisis Sentimen Komentar Pada Saluran Youtube Food Vlogger Berbahasa Indonesia Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  In E- Proceeding Of Engineering , 2021.
[7]  M.  A.  Saddam,  E.  K.  Dewantara,  And  A.  Solichin, “Sentiment Analysis Of Flood Disaster Management In Jakarta  On  Twitter  Using  Support  Vector Machines,” Sinkron ,  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  470 – 479,  Jan.  2023,  Doi: 10.33395/Sinkron.V8i1.12063.
[8]  M. Agus Arianto And A. Solichin, “Analisis Sentimen Motogp Mandalika Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes,” Jurnal  Ticom:  Technology  Of Information And Communication , Vol. 11, No. 1, 2022,
[Online]. Available: Https://T.Co/Xynw7stiwq
[9]  R.  P.  Sidiq,  B.  A.  Dermawan,  And  Y.  Umaidah, “Sentimen  Analisis  Komentar  Toxic  Pada  Grup Facebook  Game  Online  Menggunakan  Klasifikasi Naïve  Bayes,” Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang , Vol. 5, No. 3, Pp. 356 – 363, 2020.
[10] S.  Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi
Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes,” Jurnal  Media Informatika  Budidarma ,  Vol.  4,  No.  3,  Pp.  552 – 558, 2020, Doi: 10.30865/Mib.V4i3.2140.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 9-16
[11] A.  Novantirani,  M.  K.  S.  S.  T,  and  V.  Effendy, “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk  M engenai Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam  Kota dengan  Metode  Support  Vector  Machine,” e- Proceeding  of  Engineering ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1177 –
1183, 2015.
[12] M.  R.  Adrian,  M.  P.  Putra,  and  N.  A.
Rakhmawati,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi
Random  Forest  dan  SVM  pada  Anlisis  Sentimen
PSBB,” Informatika UPGRIS , vol. 7, no. 1, pp. 36 – 40, 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7099.
[13] DQLab,  “Tahapan  Text  Preprocessing  dalam Teknik  Pengolahan  Data,” DQLab ,  Jun.  21,  2021. https://www.dqlab.id/tahapan-text-preprocessing- dalam-teknik-pengolahan-data  (accessed  Feb.  18, 2023).
.