## ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERKAIT PENGGUNAAN THREAD TANPA IZIN OLEH NESSIE JUDGE
Wisah Sri Mulyani 1 , Petrus Sokibi 2 , Viar Dwi Kartika 3 , Kusnadi 4 , Ridho Taufiq Subagio 5 Universitas Catur Insan Cendekia 1,2,3
Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat Tlp : (0231) 220250 e-mail : wisah.mulyani.ti.19@cic.ac.id 1 , petrus.sokibi@cic.ac.id 2 , viardk@cic.ac.id 3 , kusnadi@cic.ac.id 4 , ridho.taufiq@cic.ac.id 5

## Abstrak
YouTuber  storytelling  merupakan  seorang  content  creator  yang  membuat  konten  pada  platform YouTube  dengan  menjadi  pencerita.  Pada  tanggal  4  dan  5  Februari  2023,  ada  dua  user  Twitter  yang menulis tweet  yang  berisi bahwa  pada konten  Nessie  Judge  terdapat thread  miliknya yang  diambil dan dipakai untuk pembuatan konten, pihak Nessie Judge tidak izin terlebih dahulu untuk membawakan thread tersebut pada kontennya dan malah mengunggahnya pada platform YouTube. Nessie Judge termasuk sudah melanggar  hak  cipta. Masyarkat  pun  banyak  yang  ikut  berkomentar.  Tetapi  banyaknya  opini menjadikannya  sulit  dan  membutuhkan  banyak  waktu  untuk  menganalisis  satu  per  satu  komentar tersebut. Maka dari itu dilakukan analisis sentimen untuk menganalisa dan mengklasifikasi pendapat dari masyarakat terhadap Nessie Judge terkait dengan penggunaan thread tanpa izin yang sudah dilakukannya dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Analisis  sentimen  adalah  bidang  penelitian  yang menganalisis pendapat, perasaan, evaluasi, sikap, dan perasaan orang tentang entitas yang diungkapkan dalam teks tertulis dan karakteristiknya. Hasil dari penelitian ini yaitu berupa presentase komentar positif, netral  dan  negatif  yang  didapatkan  dari  perhitungan  data  testing  dengan  menggunakan  metode  Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini dapat menjadi acuan agar YouTuber lain lebih mempertimbangkan perihal izin dan tidak melakukan hal serupa karena akan merugikan orang lain dan dirinya sendiri.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, YouTuber Storytelling, Nessie Judge, Twitter.

## Abstract
YouTuber storytelling is a content creator who creates content on the YouTube platform by becoming a  storyteller.  On February  4 and  5  2023,  two  Twitter  users  wrote tweets  stating that  in Nessie  Judge's content, there was a thread of their own that was taken and used for content creation, Nessie Judge did not get permission to bring this thread into her content and instead uploaded it on YouTube platforms. Nessie Judge includes copyright infringement. Many people also commented. But the sheer number of opinions makes it difficult and it takes a lot of time to analyze each. Therefore, sentiment analysis was carried out to analyze and classify the opinion of the public towards Nessie Judge regarding the use of threads without permission which she had done using the Naïve Bayes Classifier method. Sentiment analysis is a field of research  that  analyzes  people's  opinions,  feelings,  evaluations,  attitudes,  and  feelings  about  entities expressed in written texts and their characteristics. The results of this study are the percentage of positive, neutral,  and  negative  comments  obtained  from  the  calculation  of  testing  data  using  the  Naïve  Bayes Classifier method. This research can be a reference so that other YouTubers are more considerate about permission and do not do the same thing because it will harm others and themselves.
Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes Classifier, YouTuber Storytelling, Nessie Judge, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
YouTuber storytelling merupakan seorang content creator yang membuat konten pada platform YouTube dengan menjadi pencerita atau pendongeng dari suatu cerita baik itu cerita horror , true crime , sejarah dan lain sebagainya. Beberapa YouTuber storytelling Indonesia yang cukup terkenal yaitu Nessie Judge, Nadia Omara, Hirotada Radifan dan Korea Reomit. Pada beberapa waktu lalu tepatnya pada tanggal 4 Februari 2023, nama Nessie Judge menjadi trending di Twitter karena seorang user menulis tweet yang berisi  bahwa  pada  salah  satu  konten  Nessie  Judge  terdapat thread miliknya  yang  dipakai  untuk  konten Nessie Judge dan menyebut bahwa konten yang dibawakan oleh Nessie itu merupakan konten daur ulang. Dan pada 5 Februari 2023,  ada user lain yang juga mengatakan kalau thread miliknya juga diambil dan dipakai untuk pembuatan konten, pihak Nessie Judge tidak izin terlebih dahulu untuk membawakan thread tersebut  pada  kontennya  dan  malah  mengunggahnya  pada  platform  YouTube.  Dengan  adanya  kejadian tersebut, Nessie Judge pun meminta maaf dan juga melakukan take down pada konten yang disebutkan. Tetapi masih banyak netizen yang juga menanggapi kalau Nessie tidak tulus dalam meminta maaf sehingga banyak opini terkait hal ini.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  Nessie  termasuk  telah  melanggar  hak  cipta  dan  juga  melakukan plagiarisme karena telah mengambil informasi tanpa izin dari pemiliknya dan mengkomersialkannya pada publik untuk kepentingan pribadi. Ketentuan tentang hak cipta ini tertuang dalam Undang-Undang Nomor 12  Tahun  1997  tentang  Hak  Cipta.  Undang-Undang  Nomor  12  Tahun  1997  khususnya  pasal  11  ayat  1 menyatakan bahwa program komputer adalah ciptaan yang dilindungi dengan jangka waktu perlindungan selama 50 (lima puluh) tahun sejak pertama kali diumumkan, termasuk muatan online seperti teks, grafik, gambar,  video  dan  audio  pada  situs  web [1].  Maka  dari  itu,  jelas  bahwa  Nessie  Judge  termasuk  telah melanggar Undang-Undang tersebut karena kedapatan mengambil teks dan gambar tanpa izin yang terdapat dalam thread di Twitter.
Dengan begitu, pandangan masyarakat terkait YouTuber satu ini tentu menjadi beragam. Ada yang tetap mendukung, ada yang netral dan ada pula yang menentang. Terlebih pada masa sekarang ini opini ataupun sentimen dari masyarakat dapat bebas diungkapkan pada berbagai media. Terutama pada media sosial, salah satunya yaitu Twitter. Twitter adalah salah satu media sosial yang didirikan oleh Jack Dorsey, yang  biasanya  berfungsi  untuk  mengirimkan  pesan  yang  dikenal  dengan tweet [2] .  Adanya  kebebasan dalam berpendapat tersebut pun menghasilkan berbagai opini, baik itu opini yang terkesan positif atau mendukung,  opini  yang  netral  dan  juga  opini  negatif  atau  menentang.  Tetapi  banyaknya  opini menjadikannya  sulit  dan  membutuhkan  banyak  waktu  untuk  menganalisis  satu  per  satu  komentar tersebut.  Dengan  begitu,  adanya  analisis  sentimen  sangat  membantu. Analisis  sentimen,  juga  dikenal sebagai penelitian opini publik, adalah bidang penelitian yang menganalisis pendapat, perasaan, evaluasi, sikap, dan perasaan orang tentang entitas yang diungkapkan dalam teks tertulis dan karakteristiknya. Entitas ini  dapat  berupa produk,  layanan, organisasi,  orang,  peristiwa,  masalah, atau  topik  [3].  Oleh  karena  itu, penulis tertarik untuk melakukan analisis sentimen terhadap masyarakat terkait masalah pelanggaran hak cipta  atau  pemakaian thread tanpa  izin  yang  sudah  dilakukan  oleh  Nessie  Judge  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .
Berdasarkan permasalahan yang sudah diuraikan, maka tujuan dari penelitian yang akan dilakukan oleh penulis adalah membuat analisis sentimen yang mampu menganalisa tingkat positif, netral maupun negatif  dari  komentar  masyarakat  pada  media  sosial  Twitter  terhadap  Nessie  Judge  terkait  dengan penggunaan thread tanpa izin yang sudah dilakukannya. Pada penerapan metode Naïve Bayes Classifier ini akan  melalui  3  tahapan  yaitu  perhitungan  peluang priors ,  lalu  perhitungan  peluang conditional ,  serta pemilihan kategori.

## 1.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang masalah tersebut, penulis membuat identifikasi masalah sebagai berikut:
1. Opini  masyarakat  terhadap  YouTuber storytelling Indonesia  Nessie  Judge  terkait  dengan penggunaan thread tanpa izin yang dilakukannya.
2. Dampak  dari  penggunaan thread tanpa  izin  yang  dilakukan  oleh  Nessie  Judge  terhadap  Nessie Judge-nya sendiri.
3. Cara  mengimplementasikan  metode Naïve  Bayes  Classifier pada  analisis  sentimen  sehingga mendapat hasil positif, netral dan negatif.
4. Hasil dari penelitian ini berupa presentase dari komentar yang sudah diteliti.

## ISSN : 2088-589X

## 1.2. Batasan Masalah
Batasan permasalahan dalam penulisan ini dimaksudkan agar pembahasan dan penulisan laporan dapat dilakukan secara terarah dan mencapai sasaran. Batasan masalahnya antara lain:
1. Objek dari penelitian ini adalah Nessie Judge.
2. Pengambilan data melalui Scraping Twitter dengan kata kunci “Nessie Judge”.
3. Pengambilan data menggunakan Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
4. Data yang digunakan merupakan komentar dari pengguna Twitter yang membicarakan Nessie Judge terkait pengambilan thread tanpa izin untuk dijadikan konten YouTube per tanggal 4 Februari  - 7 Februari 2023.
5. Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  sentimen  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier .
6. Aplikasi yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian ini adalah software Jupyter Notebook yang menggunakan Python versi 3.8.8 dan Microsoft Excel.
7. Dibuatkan dashboard menggunakan library dash Python dengan Jupyter Notebook sebagai output .

## 1.3. Tujuan
Adapun tujuan dari analisis sentimen pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Memberikan  informasi  yang  lebih akurat  tentang  opini masyarakat terhadap  Nessie Judge  terkait penggunaan thread tanpa izin yang dilakukannya.
2. Memberikan informasi mengenai dampak dari penggunaan thread tanpa izin yang sudah dilakukan oleh Nessie Judge terhadap Nessie Judge-nya sendiri.
3. Memberikan  informasi mengenai  pengklasifikasian  data  opini masyarakat  terhadap  Nessie Judge dengan metode Naïve Bayes Classifier .
4. Memberikan  informasi  mengenai  tingkat  akurasi  dari  metode Naïve  Bayes Classifier dalam pengklasifikasian opini masyarakat terhadap Nessie Judge.
5. Memberikan  informasi  mengenai  presentase  komentar  positif,  netral  dan  negatif  terkait permasalahan tersebut.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai  penelitian  opini  publik,  adalah  bidang  penelitian  yang menganalisis  pendapat,  perasaan,  evaluasi,  sikap,  dan  perasaan  orang  tentang entitas  yang  diungkapkan dalam  teks  tertulis  dan  karakteristiknya.  Entitas  ini  dapat  berupa  produk,  layanan,  organisasi,  orang, peristiwa, masalah, atau topik. Karena penelitian dan aplikasi analisis sentimen yang ada lebih fokus pada teks  tertulis,  ini  menjadi  area  penelitian  aktif  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  [3]. Tipe  analisis sentimen yang digunakan pada penelitian ini yaitu fine-grained statement analysis karena tipe analisis ini dapat  mengelompokkan  opini  kedalam  kategori  positif,  netral  dan  negatif.  Metode  klasifikasi  yang digunakan pada penelitian ini yaitu machine learning, karena sifat-sifatnya dapat mengidentifikasi emosi (perspektif manusia) dalam teks.

## 2.2. Data Mining
Data mining atau penambangan data adalah proses menemukan korelasi, pola, dan tren baru yang signifikan dengan mencari melalui sejumlah besar data yang disimpan dalam arsip menggunakan teknik pengenalan pola dan teknik statistik dan matematika. Penambangan data adalah proses menemukan pola dan  informasi  yang  menarik  dari  sejumlah  besar  data  [4].  Beberapa  jenis  data  mining  yaitu  clustering, klasifikasi,  regresi,  asosiasi,  anomali  detection,  text  mining,  social  network  analysis,  dan  time  series analysis.

## 2.3. Twitter
Twitter merupakan sebuah layanan microblogging . Pengguna Twitter mengikuti atau diikuti oleh pengguna lain. Seorang pengguna dapat mengikuti pengguna lain dan pengguna yang saat ini diikuti tidak
harus mengikuti kembali. Menjadi anggota Twitter berarti pengguna menerima semua pesan (disebut tweet ) dari pengguna yang mengikuti mereka. Praktik umum membalas tweet telah berkembang menjadi budaya pemberian tag yang jelas: ‘RT’ atau retweet berarti balasan tweet , ‘@’ diikuti dengan tanda alamat atau nama pengguna tertentu, dan ‘#’ biasanya diindikasikan sebagai tagar diikuti dengan kata tertentu. Kosa kata tag ini didefinisikan dengan baik, dikombinasikan dengan batas ketat 140 karakter per pesan untuk kemudahan  penggunaan  dan  singkatnya  ekspresi.  Mekanisme retweet memungkinkan  pengguna  untuk membagikan informasi pilihan mereka tanpa harus membeli informasi asli [2].

## 2.4. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Metode Naïve Bayes Classifier adalah metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan data menggunakan perhitungan probabilitas. Klasifikasi dibagi menjadi dua fase yang terdiri dari pembelajaran dan pengklasifikasian. Fase pembelajaran membaca data yang diketahui kelasnya, sedangkan fase pengklasifikasian membentuk data yang akan diuji. Naïve bayes diklasifikasikan dan diprediksi untuk nilai-nilai dimasa depan berdasarkan nilai sebelumnya [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier untuk menganalisa  sentimen  pada  teks  opini  masyarakat  terkait  penggunaan thread tanpa  izin  oleh  YouTuber Storytelling Indonesia Nessie Judge dengan alur sebagai berikut:
Mulai Twitter Dataset teks sumber Twitter Preprocessing 1. Case Folding 2. Stemming 3. Filtering 4. Tokenizing Klasifikasi Teks Evaluasi Kinerja Klasifikasi Selesai Scraping
Gambar 1. Flowchart Alur Metode Pengolahan dan Analisis Data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Contoh Perhitungan Algoritma Naïve Bayes Classifier
a) Proses Training
Sebuah  dokumen training sudah  di preprocessing dan  diklasifikasi  secara  manual  sehingga menghasilkan data sebagai berikut:
Tabel 1. Contoh Kasus Data Training
Tweet Text Kelas Tweet 1 hate fan lihat youtube kak ajar etika izin susah 0 Tweet 2 maaf tulus ajar salah salah perkara hate love manner manner tingkat ya -1 Tweet 3 mau si thread dapat opini jelek bagus ya wajar izin dulu iya misal dapat opini bagus izin thread protes orang tim etika izin kocak 0 Tweet 4 masalah source kak tolong banget akun gede tonton okay cantum source bahas izin all hide main problem put source desc basi kak lihat hindar 1
Tweet 5 imho etika point izin ranah socmed bebas orang post ulang daur ulang share save konsumsi pribadi baik izin unggah ungguh begitu maksud 0 Tweet 6 mbak izin biar enak dua belah pihak nyaman ambil minimal izin hasil uang cerita orang orang izin manner mbak -1

## ISSN : 2088-589X
Tweet 7 makin  tinggi  pohon  makin  kencang  angin  tiup  cocok  nessie  pure  masalah  kok komersil tulis orang lain izin kemarin tweet creator daur ulang 1
Dari data tabel 1 dibuat sebuah model probabilitas prior dengan mengacu pada persamaan:

## 𝑃(𝑐)   = 𝑁𝑐 𝑁
Kelas positif muncul 2 kali dalam dokumen training . Total dokumen adalah 7 dokumen. Maka dari itu, jika dimasukkan kedalam persamaan:
𝑃(𝑐)   = 2 7
Begitu pula untuk kelas negatif dan netral. Setiap dokumen yang muncul dibagi dengan total seluruh dokumen.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Probabilitas Prior Untuk Setiap Kelas Atribut Kelas P(class) Positif (1) 2/7 Negatif (-1) 2/7 Netral (0) 3/7
Model probabilitas kondisional, berikut contoh perhitungan probabilitas kondisional untuk term “izin” pada kelas positif:
𝑃(𝑖𝑧𝑖𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)   = 3 45
Setiap term yang ditemukan pun dihitung probabilitas kemunculan untuk setiap kelasnya kemudian dibagi dengan total term yang ditemukan. Pada persamaan diatas, 3 merupakan jumlah term “izin” pada kelas positif, dan 45 merupakan jumlah total term atau kata pada kelas positif. Contoh term yang ditemukan terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Contoh Term Pada Dokumen
Term Positif Netral Negatif izin 3/45 6/47 1/30 maaf 0/45 0/47 1/30 thread 0/45 2/47 0/30 ajar 0/45 1/47 1/30 etika 1/45 2/47 0/30 manner 0/45 1/47 2/30 tim 0/45 1/47 0/30 tonton 0/45 0/47 1/30 minimal 0/45 1/47 0/30 orang 2/45 3/47 0/30
Dalam proses perhitungan, kemungkinan term tidak terdapat dalam suatu kelas sangat besar. Apabila term tersebut  tidak  terdapat  pada  kelas,  maka  akan  bernilai  0.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  seluruh perhitungan menjadi tidak akurat. Oleh karena itu, digunakan teknik smoothing . Teknik smoothing yang digunakan  adalah laplace  smoothing.  Laplace  smoothing merupakan  teknik  penambahan angka  1  untuk setiap term yang ditemukan agar angka 0 dapat dihilangkan dan hasil perhitungan menjadi lebih akurat. Hasil  yang  didapat  dari  proses  ini  menjadi  model  untuk  melakukan  klasifikasi. Berikut  adalah  contoh perhitungan probabilitas untuk term “izin” pada kelas positif:
𝑃(𝑖𝑧𝑖𝑛|𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓)   = 3 + 1 45 + 122 = 0,02395
Pada persamaan diatas angka 3 merupakan jumlah term “izin” yang ditemukan. Angka 45 merupakan total term pada kelas positif sedangkan 122 adalah total term pada seluruh dokumen. Total term tersebut didapat dari penjumlahan term pada tabel 3.
Tabel 4. Model Perhitungan Klasifikasi Term Positif Netral Negatif izin 0,02395209 0,04142011 0,01315789 maaf 0,00598802 0,00591715 0,01315789 thread 0,00598802 0,01775147 0,00657894 ajar 0,00598802 0,01183431 0,01315789 etika 0,01197605 0,01775147 0,00657894 manner 0,00598802 0,01183431 0,01973684 tim 0,00598802 0,01183431 0,00657894 tonton 0,00598802 0,00591715 0,01315789 minimal 0,00598802 0,01183431 0,00657894 orang 0,01796407 0,02366863 0,00657894
Pada tabel 4 merupakan hasil dari perhitungan setiap term yang sudah ditambahkan 1. Probabilitas tersebut selanjutnya dicari nilai yang paling besar dan dijadikan sebagai kelas untuk term tersebut. Misal term “izin” pada tabel 4 kelas positif menunjukan 0,023 sedangkan pada kelas netral 0,041 dan 0,013 pada kelas negatif. Dengan hasil tersebut didapatkan term “izin” pada kelas netral karena nilai netral lebih besar.
b) Proses Testing
Alur proses testing kurang lebih sama dengan alur training . Hanya saja setelah proses selesai, data testing akan dihitung nilai probabilitas akhir. Data terdapat pada tabel 5. Data ini diambil dari tabel 1.
Tabel 5. Data Testing
Tweet Text Kelas Tweet 8 gila nes kecewa rasa subscribe sama tonton video sumpah coba hubung akun minimal minta maaf karena izin jawab kayak begini ? Tweet 9 tim  riset  tim  kerja  pakai  otak  minimal  pikir  minimal  dm thread izin begitu cuit konten sekali materi request subscribe ? Tweet 10 ajar  nessie  pakai thread twitter  konten  baik  izin  hindar  drama  kayak begini still enjoy watch video terima kasih sudah teman hari beres rumah
?
Perhitungan  probabilitas  pada  bagian ∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 ,  dihitung  terlebih  dahulu  agar  memudahkan kalkulasi selanjutnya. Hasilnya terdapat pada tabel 7. Untuk sebuah term yang kemunculannya lebih dari satu  kali, nilai  kemunculan tersebut menjadi  pangkat  dari nilai  probabilitas  kondisionalnya  pada  tabel  5 dengan term frequency masing-masing. Kemudian jumlahkan nilainya untuk masing-masing kelas.
Tabel 6. Perhitungan Term Dari Data Testing Term Positif Netral Negatif izin 1/23 0 2/37 maaf 0/23 0 1/37 thread 1/23 0 1/37 ajar 1/23 0 0/37 tim 0/23 0 2/37 tonton 0/23 0 1/37 minimal 0/23 0 3/37 subscribe 0/23 0 2/37 video 1/23 0 1/37
Tabel 7. Hasil Nilai Probabilitas Kondisional

## ISSN : 2088-589X
Term TF Positif Netral Negatif izin 3 0,02409638 0 0,03092783 maaf 1 0,01204819 0 0,02061855 thread 2 0,02409638 0 0,02061855 ajar 1 0,02409638 0 0,01030927 tim 2 0,01204819 0 0,03092783 tonton 1 0,01204819 0 0,02061855 minimal 3 0,01204819 0 0,04123711 subscribe 2 0,01204819 0 0,03092783 video 2 0,02409638 0 0,02061855
Misalnya term “izin” memiliki kemunculan sebanyak 3 kali. Kemudian setiap probabilitas dari setiap kelas  akan  dipangkatkan  dengan  3.  Untuk  nilai  kemunculan  yang  sama  agar  proses  kalkulasi  tidak membebani, maka proses tersebut dilakukan satu kali. Hal ini mempercepat proses pencarian probabilitas. Pada tabel 7 disebutkan hasil dari pemangkatan seluruh term yang ditemukan.
Tabel 8. Hasil Perkalian Nilai Probabilitas Kondisional Dengan TF-nya
Term Positif Netral Negatif izin 0,00001399121 0 0,00002958341 maaf 0,01204819 0 0,02061855 thread 0,00058063552 0 0,0004251246 ajar 0,02409638 0 0,01030927 tim 0,00014515888 0 0,00095653066 tonton 0,01204819 0 0,02061855 minimal 0,0000017489 0 0,00007012367 subscribe 0,00014515888 0 0,00095653066 video 0,00058063552 0 0,0004251246 Total 0,04966009 0 0,05440939
Dari tabel diatas, didapatkan nilai probabilitas setiap term . Untuk mendapatkan kelas yang diinginkan dari dokumen adalah dengan mengalikan probabilitas dokumen dengan probabilitas kelas yang didapat dari hasil  perhitungan.  Kemudian diambil  nilai  paling  besar  diantara  kelas  tersebut.  Sebagai contoh tweet 8. Didapatkan nilai probabilitas dari tweet 8 terhadap seluruh kelas dengan cara mengalikan nilai probabilitas prior dengan total nilai probabilitas kondisional untuk masing-masing kelas. Probabilities dari tweet 8 terhadap kelas positif:
𝑷(𝒑𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇|𝒕𝒘𝒆𝒆𝒕 𝟖)   = 𝟐 𝟕 ∗ 𝟎, 𝟎𝟒𝟗𝟔𝟔𝟎𝟎𝟗 = 0,01418859714
Probabilities dari tweet 8 terhadap kelas negatif:
𝑷(𝒏𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇|𝒕𝒘𝒆𝒆𝒕 𝟖)   = 𝟐 𝟕 ∗  𝟎, 𝟎𝟓𝟒𝟒𝟎𝟗𝟑𝟗 = 0,01554554
Dari hasil perhitungan probabilitas diatas, diketahui bahwa probabilitas pada tweet 8 terhadap kelas negatif menghasilkan nilai yang lebih tinggi, sehingga tweet 8 dapat diklasifikasikan kedalam kelas negatif.
c) Perhitungan Performance Measure
Pada  penelitian  ini,  dilakukan performance  measure yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja model yang digunakan untuk mengklasifikasikan emosi atau opini dalam teks. Dalam hal ini, model yang dimaksud  yaitu  metode Naïve  Bayes  Classifier yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Perhitungan performance measure ini dilakukan terhadap 10 dataset yang tertera pada tabel 1 dan tabel 5. Berikut cara pencarian True Positive, True Negative, False Positive dan False Negative atau nilai confusion matrix dari 10 dataset:
Tabel 9. Pencarian Nilai Confusion Matrix Kelas Berdasarkan Model Tweet Positif Netral Negatif Netral Tweet 1 0,029 0,048 0,032 Negatif Tweet 2 0,038 0,064 0,042 Netral Tweet 3 0,067 0,112 0,074 Positif Tweet 4 0,038 0,064 0,042 Netral Tweet 5 0,067 0,112 0,074 Negatif Tweet 6 0,019 0,032 0,021 Positif Tweet 7 0,019 0,032 0,021 Negatif Tweet 8 0,020 0,000 0,022 Negatif Tweet 9 0,030 0,000 0,033 Positif Tweet 10 0,015 0,000 0,016
Dari  tabel  9.  didapatkan  hasil  pencarian True  Positive,  True  Negative,  False  Positive dan False Negative atau nilai confusion matrix sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Pencarian Nilai Confusion Matrix Positif Netral Negatif Positif 0 2 1 Netral 0 3 0 Negatif 0 2 2
Hasil  pencarian  ini  didapatkan  berdasarkan  nominal  terbesar  dari  nilai  perhitungan  pada  tabel  9. Berikut rumus untuk perhitungan performance measure : Akurasi = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) Presisi = TP / (TP + FP) Recall = TP / (TP + FN) F-measure = 2 * (Presisi * Recall ) / (Presisi + Recall )
Di mana: TP: True Positive , yaitu data positif yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model. TN: True Negative , yaitu data negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh model. FP: False Positive , yaitu data negatif yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model. FN: False Negative , yaitu data positif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh model.
Perhitungan performance measure untuk kelas positif: TP = 0 TN = 2 + 2 = 4 FP = 0 + 0 = 0 FN = 0 + 2 = 2 Akurasi = (0 + 4) / (0 + 4 + 0 + 2) = 0,67 Presisi = 0 / (0 + 0) = 0 Recall = 0 / (0 + 2) = 0 F-measure = 2 * (0 * 0) / (0 + 0) = 0
Perhitungan performance measure untuk kelas negatif: TP = 0 TN = 0 + 3 = 3 FP = 0 + 0 = 0 FN = 1 + 2 = 3 Akurasi = (0 + 3) / (0 + 3 + 0 + 3) = 0,5 Presisi = 0 / (0 + 0) = 0 Recall = 0 / (0 + 3) = 0 F-measure = 2 * (0 * 0) / (0 + 0) = 0

## ISSN : 2088-589X
Dari perhitungan performance measure tersebut, didapatkan hasil akurasi sebesar 0,67 atau 67% untuk kelas positif dan 0,5 atau 50% untuk kelas negatif dari perhitungan analisis sentimen pada 10 data sampel.

## 4.2. Hasil Program
Tampilan dashboard contoh perhitungan analisis sentimen Naïve Bayes Classifier menggunakan library dash Python.
Gambar 2. Tampilan Halaman Data Training
Gambar 3. Tampilan Halaman Data Testing
Gambar 4. Tampilan Halaman Hasil Analisis Sebelum Pelabelan Ulang
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Analisis Setelah Pelabelan Ulang
Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil Analisis Sentimen
Gambar 7. Tampilan Visualisasi Data Hasil Perhitungan Seluruh Data
Gambar 8. Tampilan Hasil Perhitungan Performance Measure

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1Kesimpulan
Berdasarkan masalah dan pembahasan analisis yang telah diuraikan di atas, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Analisis sentimen ini telah berhasil dalam menganalisis opini masyarakat terkait penggunaan thread tanpa izin yang dilakukan oleh salah satu YouTuber Storytelling Indonesia Nessie Judge. Dengan hasil  sebesar  100%  di  kelas  negatif  dan  0%  di  kelas  positif  dan  netral.  Yang  berarti  bahwa masyarakat sangat menentang hal yang telah dilakukan oleh Nessie Judge.
2. Dampak positif dari kejadian tersebut terhadap Nessie Judge yaitu adanya kenaikan subscriber dan nama Nessie Judge menjadi trending menjadikan dia lebih dikenal dan mendapatkan penghasilan tambahan.  Sedangkan  dampak  negatifnya  yaitu viewers konten  Nessie  yang  lebih  rendah  dari
sebelum kejadian, pandangan orang terhadap Nessie Judge menjadi buruk, dan video yang berkaitan harus di take down.
3. Berdasarkan hasil implementasi terhadap analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa analisis ini dapat diterapkan untuk membantu menentukan opini atau komentar dari masyarakat di media  sosial  Twitter  terkait  penggunaan thread tanpa  izin  oleh  salah  satu  YouTuber storytelling Nessie Judge secara cepat dan akurat.
4. Hasil  pengujian performance  measure atau uji akurasi metode Naïve  Bayes  Classifier pun  cukup besar, yakni dengan akurasi sebesar 90%, presisi 91%, recall 90%, dan f1-score 85%.
5. Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  untuk  YouTuber  atau content  creator lain  agar  lebih memperhatikan terkait izin dan tidak melakukan hal serupa karena dapat merugikan pihak lain dan diri sendiri.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat penulis berikan untuk pengembangan analisis sentimen ini yaitu:
1. Dapat ditampilkan hasil perhitungan untuk keseluruhan data yang sudah di analisis sebelumnya pada dashboard sehingga hasil analisis dapat tervisualisasi.
2. Dapat dijadikan acuan untuk melakukan analisis di media sosial lain terkait suatu topik. Seperti untuk menganalisa rating atau  komentar  pada  suatu  aplikasi.  Sehingga  analisis  sentimen  dapat  dilakukan untuk  mengetahui  pro  atau  kontra  dan user  experience yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kualitas suatu produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Surniandari,  “UUITE  Dalam  Melindungi  Hak  Cipta  Sebagai  Hak  Atas  Kekayaan  Intelektual (HKI) Dari Cybercrime,” Cakrawala: Jurnal Humaniora Bina Sarana Informatika , vol. 16, no. 1, 2016.
[2] T.  Krisdiyanto,  “Analisis  sentimen  opini  masyarakat  Indonesia  terhadap  kebijakan  PPKM  pada media sosial Twitter menggunakan Naïve bayes classifiers,” Jurnal CoreIT , pp. 32–37, 2021.
[3] B. Liu, Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions . Cambridge university press, 2020.
[4] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering knowledge in data: an introduction to data mining , vol. 4. John Wiley  Sons, 2014.
[5] T. E. Putri, R. T. Subagio, and P. Sobiki, “Classification System Of Toddler Nutrition Status using Naïve Bayes Classifier Based on Z-Score Value and Anthropometry Index,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing, 2020, p. 012005.