Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4990

## OPINION MINING TERHADAP PENANGANAN ROHINGYA  DI  PROVINSI  ACEH  MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Yuliawati 1* , Nina Sulistyowati 2 , Siska 3 1,2,3 sistem Informasi,Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS. Ronggo Waluyo, Pseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, 41361.
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Opinion Mining; Sentiment Analysis; Naïve Bayes; KDD (Knowledge Discovery in Database); Rohingya; Twitter
Corespondent Email: yuliawati.pwk@gmail.com
Abstrak. Asia  Tenggara  dikenal  dengan  kekayaan  budaya  dan  etnis  yang beragam,  namun  kerap  menghadapi  konflik  dan  intoleransi  antarkelompok. Kasus Rohingya menyoroti dampak negatif dari perbedaan ini, sering dibahas di  platform  Twitter.  Untuk  mengidentifikasi  gambaran  tentang  penanganan Rohingya  di  Aceh,  penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD  (Knowledge Discovery  in  Database).  Proses  ini  mencakup  seleksi,  preprocessing, transformasi,  data  mining,  dan  evaluasi.  Studi  ini  menunjukkan  bahwa skenario  90:10  dengan  pelabelan  Inset  Lexicon  dan  SMOTE  menghasilkan akurasi model yang meningkat dari 80% menjadi 83%, dengan presisi 88%, recall 76%, dan f-measure 81%. Penggunaan Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen  dari  2.584  tweet  Twitter  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan. Rekomendasi untuk penelitian mendatang mencakup pengumpulan data yang lebih  luas  dan  pertimbangan  algoritma  seperti  Random  Forest  atau  Support Vector  Machine.  Pemerintah  perlu  mengadopsi  kebijakan  inklusif  untuk memfasilitasi  integrasi  Rohingya  di  Aceh,  sementara  UNHCR  harus meningkatkan advokasi dan kerjasama dengan pemerintah serta meningkatkan kesadaran masyarakat tentang integrasi pengungsi.
Abstract. Southeast Asia is known for its rich cultural and ethnic diversity, but often  faces  conflict  and  intolerance  between  groups.  The  Rohingya  case highlights  the  negative  impact  of  these  differences,  often  discussed  on  the Twitter platform. To identify descriptions of the handling of the Rohingya in Aceh,  this  research  uses  the  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database) method. This process includes selection, preprocessing, transformation, data mining, and evaluation. This study shows that the 90:10 scenario with Inset Lexicon and SMOTE labeling resulted in improved model accuracy from 80% to 83%, with 88% precision, 76% recall, and 81% f-measure. The use of Naïve Bayes  to  analyze  the  sentiment  of  2,584  Twitter  tweets  showed  promising results. Recommendations for future research include wider data  collection and  consideration  of  algorithms  such  as  Random  Forest  or  Support  Vector Machine.  The  government  needs  to  adopt  inclusive  policies  to  facilitate  the integration of Rohingya in Aceh, while UNHCR should increase advocacy and cooperation with the government and raise public awareness about refugee integration.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
1. PENDAHULUAN
Asia
Tenggara dikenal dengan
keanekaragaman  budaya  dan  etnis  yang melimpah. Variasi agama dan etnis di wilayah ini mencerminkan kemajemukan yang kompleks.  Keanekaragaman  ini  sering  kali menjadi  sumber  konflik  dan  intoleransi  sosial. Mayoritas  etnis  sering  kali  mendominasi minoritas, yang kadang-kadang mengarah pada pengungsian  kelompok  minoritas  dari  wilayah mereka. Contoh nyata dari dampak keanekaragaman ini adalah masalah pengungsi, seperti  kelompok  Rohingya  yang  menjadi perhatian  global  karena  keadaan  mereka  yang terus memburuk [1].
Pengungsi  Rohingya  telah  menjadi  isu kontemporer yang mendesak dan mengkhawatirkan,  dengan  sejumlah  besar pengungsi  yang  mencari  perlindungan  di berbagai negara, termasuk Indonesia. Di Aceh, khususnya,  kasus-kasus  kedatangan  pengungsi Rohingya telah menimbulkan pro dan kontra di kalangan masyarakat lokal. Meskipun beberapa penduduk Aceh menentang kedatangan mereka, yang lain menganggap perlunya koordinasi dan tanggapan yang manusiawi terhadap situasi ini [2].
Pemerintah,  dalam  hal  ini  UNHCR, berperan penting dalam memberikan perlindungan  dan  advokasi  bagi  pengungsi Rohingya  di  Aceh.  Dukungan  ini  menjadi krusial  mengingat  kompleksitas  tantangan integrasi sosial dan ekonomi yang dihadapi oleh pengungsi  [3].  Dengan  perkembangan  media sosial,  platform  seperti  Twitter  telah  menjadi kanal penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat dan pandangan mereka tentang isu-isu kontroversial seperti pengungsi Rohingya.  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen dari  data  media  sosial  dapat  memberikan wawasan  yang  berharga  untuk  mendukung kebijakan dan tindakan yang lebih inklusif dan berkelanjutan di masa depan [4].
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  salah  satu metode  klasifikasi  yang  sangat  populer  dalam analisis  data  dan  teks,  sering  digunakan  untuk mengolah  data  teks  singkat  seperti  dalam representasi  persepsi  masyarakat.  Metode  ini terkenal  karena  sederhana  namun  memiliki akurasi  dan  kinerja  yang  tinggi  dalam pengklasifikasian  teks  [5].Di  bidang  data
mining,  confusion  matrix  menjadi  salah  satu metode utama untuk mengukur performa model klasifikasi dengan menghitung akurasi, presisi, dan  tingkat  kesalahan  algoritma.  Kemajuan dalam  teknologi  informasi  memungkinkan pengumpulan  data  dalam  skala  besar  dan pengolahan  data  yang  cepat,  meningkatkan efisiensi  dalam  analisis  dan  pengambilan keputusan berbasis data [6].
Berdasarkan pembahasan sebelumnya maka dilakukan  sebuah  penelitian  dengan  judul “Opinion  Mining  Terhadap  Penanganan Rohingya di Provinsi Aceh” dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  adalah  teknik  untuk memahami  dan  mengklasifikasikan  emosi (baik,  negatif,  dan  netral)  dalam  teks  tertulis, dengan  menggunakan  strategi  evaluasi  pesan. Metode ini juga mencakup pengategorian opini sebagai positif, netral, atau negatif. Sebagai alat otomatis,  analisis  sentimen  digunakan  untuk memproses  data  teks  dan  menghasilkan informasi  yang  relevan.  Ini  memungkinkan identifikasi  pendapat  individu  terhadap  subjek dan objek dalam dataset [7].
Twitter  adalah  platform  media  sosial  yang terkenal  di  kalangan  pengguna  internet  karena kemudahannya.  Selain  itu,  pengguna  dapat secara bebas berbagi pendapat dan informasi di platform  ini  [8].  Twitter  bukan  hanya  tempat untuk  berinteraksi  dan  berkomunikasi,  tetapi juga  digunakan  untuk  menyuarakan  aspirasi serta menyediakan informasi tentang peristiwa- peristiwa  aktual  yang  sedang  terjadi  dalam masyarakat [9].
Data mining adalah proses yang melibatkan serangkaian  tahap.  Tahap  awal  melibatkan pengumpulan  data  dari  sumber  yang  relevan, kemudian  diikuti  oleh  tahap  pemrosesan  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  dan mengubah  data.  Tahap  akhir  dari  proses  ini melibatkan  interpretasi  dan  evaluasi  data  yang menghasilkan informasi baru atau pengetahuan [10].
Text  mining dan  data  mining  dianggap sebagai  bidang  yang  sama,  karena  algoritma yang  dapat  digunakan  dalam  kedua  bidang. Namun, keduanya berbeda karena teks mining memerlukan  preprocessing  dan  melibatkan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
elemen tertentu dan tidak terstruktur, sementara data  mining  menggunakan  data  terstruktur. Bidang Natural  Language  Processing (NLP) dan text mining berhubungan [11].
Klasifikasi Naïve Bayes adalah suatu metode klasifikasi  yang  berdasarkan  pada  teorema Bayesian dan probabilitas, dengan mengasumsikan bahwa setiap variabel x adalah independen.  Dalam  data  mining,  ada  beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  model  yang  dihasilkan. Metode  confusion  matrix  biasanya  digunakan untuk  mengevaluasi  performa  algoritma  atau model klasifikasi dengan menunjukkan keakuratan,  presisi,  dan  tingkat  kesalahan algoritma [12].
Masyarakat  di  Asia  Tenggara  memiliki banyak  keanekaragaman  budaya  dan  etnis. Variasi  agama  dan  etnis  di  Asia  Tenggara mencerminkan kemajemukan. Karena kemajemukan  ini,  kelompok  mayoritas  etnis dan  kelompok  minoritas  dibagi  menjadi kelompok-kelompok  di  seluruh  Negara.  Salah satu masalah yang sedang ricuh yang dihadapi masyarakat  global  saat  ini  adalah  masalah pengungsi orang asing di dalam negeri [1].
Perlu  perhatian  khusus  dalam  penanganan isu pengungsi saat ini, termasuk dalam konteks kelompok etnis Rohingya yang terus meningkat jumlahnya ketika mereka mencari perlindungan di berbagai negara. Masalah sosial dan ekonomi dapat  muncul  sebagai  akibat  dari  banyaknya pengungsi  yang  tiba  di  Indonesia.  Jika pemerintah  tidak  mengontrol  mereka  dengan baik,  pengungsi  juga  dapat  meningkatkan pengangguran dan kriminalitas [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan adalah  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database ).  Proses  KDD  adalah  proses  yang mengidentifikasi pattern dalam data yang benar, unik,  berguna,  dan  dimengerti.  Tahapan  pada prose KDD ( Knowledge Discovery in Database ) terdiri dari selection, preprocessing, transformation, data
mining, dan interpretation/evaluation [13]. Alur dari metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .
Pemrosesan  dimulai  dengan  tahap  pemilihan data (data selection), yaitu proses crawling data dan  pemilihan  data  yang  relevan.  Tahap berikutnya adalah preprocessing yang
mencakup  proses cleaning , case  folding , tokenizing,  normalization, stopword  removal , dan stemming . Setelah preprocessing ,
dilakukan transformasi data dengan pembobotan  menggunakan  metode  TF-IDF. Selanjutnya,  proses  data  mining  dilakukan menggunakan algoritma
Naive Bayes
Classifier .  Tahap  akhir  dari  penelitian  ini adalah evaluasi ( evaluation ) untuk menentukan nilai  akurasi  ( accuracy ),  presisi  ( precision ), recall ,  dan f-measure dari  model  yang  telah dibangun.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3.1. Data Selection
Dalam penelitian ini, dilakukan pencarian dan  ekstraksi  data  dari  platform  media  sosial Twitter. Proses pengambilan data menggunakan teknik crawling data diimplementasikan melalui bahasa
pemrograman Python ,  dengan  rentang  waktu pengambilan  data  dari  tanggal  01  Desember 2023  hingga  30  April  2024.  Selanjutnya,  data diambil  dengan  menggunakan  kata  kunci "pengungsi  rohingya",  yang  akan  mencakup semua  tweet  yang  berisi  pendapat  masyarakat terhadap penanganan Rohingya di Twitter.

## 3.1.1. Crawling Data
Crawling dilakukan dengan
menggunakan  crawler  atau  spider  yang mengikuti  tautan  antarhalaman,  mengekstrak informasi dari struktur web, dan mengumpulkan  data  berdasarkan  kata  kunci

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
atau  rentang  waktu  tertentu.  Hasilnya  berupa dataset yang berisi teks, gambar, atau informasi lain yang penting untuk mendukung penelitian ini.

## 3.1.2. Select Data
Seleksi  data  dari  proses  hasil crawling dilakukan  dengan  mempertimbangkan  kriteria tertentu  seperti  kata  kunci  yang  relevan  atau rentang waktu spesifik.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing teks  adalah  tahap  di  mana aplikasi  melakukan  seleksi  data  yang  akan diproses  pada  setiap  dokumen.  Setelah  data tweet  telah  melewati  tahap  seleksi,  langkah berikutnya  adalah  tahap  preprocessing  untuk mendapatkan data yang bersih agar dapat diolah pada tahap selanjutnya.

## 3.2.1. Cleaning
Proses
pembersihan ( cleaning ) melibatkan  penghapusan  URL,  angka,  dan simbol-simbol  yang  tidak  diperlukan  dalam proses  klasifikasi,  seperti  link  yang  tercantum di  tweet  dan  emotikon  –  emotikon  yang  tidak diperlukan.  Contoh  hasil  proses cleaning ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Cleaning
Sebelum Cleaning Sesudah Cleaning @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi perdagangan orang Gua  juga  islam  tapi  gua  gak setuju rohingya nya di Indonesia ini bukan pengungsi tapi
perdagangan orang
Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX Pengungsi Rohingya di Indonesia  semakin  banyak  Anji teringat Palestina httpstco gwpphiHYX
@dulhomot @laira_salsabila
@folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit
mayan pemasukan
negara.Rohingya pengungsi ilegal alias abal wajar sih kena usir Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan negaraRohingya pengungsi ilegal  alias  abal  wajar  sih  kena usir 3.2.2. Case Folding Tidak
semua dokumen teks menggunakan  huruf  kapital  dengan  cara  yang seragam.  Maka dari itu, Folding Case memiliki peran  penting  dalam  mengubah  seluruh  teks dokumen  menjadi  bentuk  standar,  umumnya dalam  bentuk  huruf  kecil  atau  lowercase.
Contoh  hasil  proses case  folding ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Case Folding Sebelum Case Folding Sesudah Case Folding @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi perdagangan orang gua  juga  islam  tapi  gua  gak setuju rohingya nya di indonesia ini bukan pengungsi tapi
perdagangan orang
Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat
Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX pengungsi rohingya di indonesia semakin  banyak  anji  teringat palestina httpstco gwpphihyx @dulhomot @laira_salsabila
@folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan negara.Rohingya pengungsi ilegal alias abal wajar sih kena usir lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan negararohingya pengungsi ilegal alias abal wajar sih kena usir

## 3.2.3. Tokenizing
Tokenisasi umumnya melibatkan pembagian  kumpulan  karakter  dalam  teks menjadi  unit  kata,  memungkinkan  untuk membedakan  karakter  tertentu  yang  berfungsi sebagai  pemisah  kata  atau  tidak.  Contoh  hasil proses tokenizing ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Tokenizing
Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi
perdagangan orang gua,juga,islam,tapi,gua,gak,setuju ,rohingya,nya,di,indonesia,ini,bu kan,pengungsi,tapi,perdagangan, orang Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX pengungsi,rohingya,di,indonesia, semakin,banyak,anji,teringat,pale stina,httpstco,gwpphihyx @dulhomot @laira_salsabila
@folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan negara.Rohingya pengungsi ilegal
alias abal wajar sih kena usir
lah,bule,dateng,kan,sebage,turis,y
a,bawa,duit,mayan,pemasukan,ne
gararohingya,pengungsi,ilegal,ali
as,abal,wajar,sih,kena,usir 3.2.4. Normalization
Tokenisasi umumnya melibatkan pembagian  kumpulan  karakter  dalam  teks menjadi  unit  kata,  memungkinkan  untuk membedakan  karakter  tertentu  yang  berfungsi sebagai  pemisah  kata  atau  tidak.  Contoh  hasil proses tokenizing ditunjukkan pada Tabel 4.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
Tabel 4. Hasil Normalization
Sebelum Normalization Sesudah Normalization @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi perdagangan orang gua,juga,islam,tapi,gua,gak,setuju
,rohingya,nya,di,indonesia,ini,bu
kan,pengungsi,tapi,perdagangan, orang Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX pengungsi,rohingya,di,indonesia, semakin,banyak,anji,teringat,pale
stina,httpstco,gwpphihyx @dulhomot @laira_salsabila
@folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan
negara.Rohingya pengungsi ilegal alias abal wajar sih kena usir lah,bule,dateng,kan,sebage,turis,y
a,bawa,duit,mayan,pemasukan,ne gararohingya,pengungsi,ilegal,ali as,abal,wajar,sih,kena,usir

## 3.2.5. Stopword
Proses filtrasi melibatkan ekstraksi kata-
kata penting dari hasil token. Metode ini dapat menggunakan algoritma untuk stoplist (mengeluarkan  kata-kata  yang  tidak  penting) atau wordlist (mempertahankan kata-kata yang relevan). Contoh stopwords termasuk kata-kata seperti  "yang,"  "dan,"  "di,"  "dari,"  dan sebagainya.  Contoh  hasil  proses stopword ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Stopword
Sebelum Stopword Sesudah Stopword @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi perdagangan orang islam,setuju,rohingya,nya,indone sia,pengungsi,perdagangan,orang Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX pengungsi,rohingya,indonesia,anj i,palestina,httpstco,gwpphihyx @dulhomot @laira_salsabila
@folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan negara.Rohingya pengungsi ilegal
alias abal wajar sih kena usir
bule,turis,ya,bawa,duit,lumayan,p emasukan,negararohingya,pengu ngsi,ilegal,alias,palsu,wajar,sih,k ena,usir
3.2.6. Stopword Proses mengubah kata-kata dalam dokumen menjadi bentuk kata dasar melibatkan penghapusan semua imbuhan, termasuk awalan (prefix),  akhiran  (suffix),  sisipan  (infix),  dan gabungan  awalan-akhiran  (confix).  Contoh
hasil  proses stemming ditunjukkan  pada  Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Stemming Sebelum Stemming Sesudah Stemming @dewilingga19  @CImtgr  Gua juga  islam  tapi  gua  gak  setuju rohingya  nya  di  Indonesia  ini bukan pengungsi tapi perdagangan orang islam,tuju,rohingya,nya,indonesia ,ungsi,dagang,orang Pengungsi Rohingya di Indonesia semakin  banyak  Anji  teringat Palestina. https://t.co/9gwpphiHYX ungsi,rohingya,indonesia,anji,pal
estina,httpstco,gwpphihyx @dulhomot @laira_salsabila @folkshittmedia Lah bule dateng kan sebage turis ya bawa duit mayan pemasukan
negara.Rohingya pengungsi ilegal
alias abal wajar sih kena usir
bule,turis,ya,bawa,duit,lumayan,p asu,negararohingya,ungsi,ilegal,a lias,palsu,wajar,sih,kena,usir

## 3.3. Transformation
Dalam  tahapan  transformasi,  terjadi seleksi  fitur  dengan  mengubah  nilai  dari kategori menjadi numerik. Proses transformasi ini  menggunakan  metode  TF-IDF,  di  mana pemilihan fitur mempertimbangkan jumlah kata yang muncul dalam dokumen.

## 3.3.1. Pembobotan TF-IDF
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) adalah teknik pembobotan yang menentukan pentingnya kata dalam  dokumen  relatif  terhadap  kumpulan dokumen lainnya. TF mengukur frekuensi kata dalam  dokumen,  sedangkan  IDF  mengukur kepentingan  kata  di  seluruh  dokumen,  dengan kata  yang  sering  muncul  di  banyak  dokumen memiliki  IDF  rendah.  Dengan  mengalikan  TF dan IDF, maka akan didapatkan bobot TF-IDF, yang  menunjukkan  bahwa  kata  yang  sering muncul  dalam  satu  dokumen  tetapi  jarang  di dokumen lain memiliki bobot tinggi.

## 3.4. Transformation
Pada tahap ini, data tweet diproses dengan mengkategorikannya  dalam  dua  kategori: sentimen  positif  dan  negatif.  Ini  dilakukan dengan menggunakan algoritma pengklasifikasi Naïve  Bayes .  Data  sebelumnya  telah  dibagi menjadi  dua  bagian:  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Tiga  skenario  berbeda  digunakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
untuk  data  pelatihan  dan  pengujian  pada  saat ini, yaitu 90:10, 80:20, 70:30.

## 3.4.1. Algoritma Naïve Bayes
Pemrosesan  algoritma  Naive  Bayes melibatkan  beberapa  tahapan  utama.  Pertama, dilakukan  pengumpulan  dan  pra-pemrosesan dataset, termasuk tokenisasi, penghapusan stop words,  dan  stemming.  Selanjutnya,  dataset dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Prediksi  dibuat  menggunakan teorema  Bayes  untuk  menghitung  probabilitas posterior,  sehingga  data  dapat  diklasifikasikan ke  dalam  kelas  dengan  probabilitas  tertinggi. Terakhir,  performa  model  dievaluasi  dengan metrik  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F- measure.

## 3.5. Evaluation
Evaluasi  adalah  tahap  terakhir  dalam proses  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  di  mana  hasil  pengolahan  data dievaluasi  untuk  memastikan  pola  informasi dapat dipahami dengan baik. Tahap ini penting dalam KDD karena menilai prediksi mesin dan akurasi data asli.

## 3.5.1. Acuraccy
Perhitungan  akurasi  pada  tahap  evaluasi melibatkan  membandingkan  prediksi  model dengan data aktual untuk menilai seberapa tepat model  tersebut.  Akurasi  dihitung  dengan membagi  jumlah  prediksi  yang  benar  (baik positif  maupun  negatif)  dengan  total  jumlah prediksi yang dibuat.

## 3.5.2. Precision
Perhitungan  presisi  pada  tahap  evaluasi merupakan  cara  untuk  menilai  keakuratan model  dalam  mengidentifikasi  instance  positif dari  semua  prediksi  yang  dihasilkan.  Presisi dihitung  dengan  membagi  jumlah  instance positif yang benar diprediksi oleh model dengan total prediksi positif yang dilakukan.

## 3.5.3. Recall
Perhitungan  recall  pada  tahap  evaluasi mengukur kemampuan model untuk mengidentifikasi  semua  instance  positif  dalam dataset.  Ini  dihitung  dengan  membagi  jumlah true  positive  (prediksi  yang  benar  untuk  kelas positif)  dengan  jumlah  true  positive  ditambah
false  negative  (instance  positif  yang  tidak terdeteksi).

## 3.5.4. F-Measure
Perhitungan  F-measure  adalah  metrik yang  mengkombinasikan  presisi  dan  recall menjadi satu nilai tunggal untuk mengevaluasi efektivitas  suatu  model  klasifikasi.  F-measure sangat  berguna  ketika  terjadi  trade-off  antara keakuratan  prediksi  positif  (presisi)  dan kemampuan  model  untuk  menemukan  semua instance  positif  (recall).  Formula  F-measure diperoleh  dari  perhitungan  harmonik  antara presisi  dan  recall,  memberikan  gambaran holistik  tentang  performa  model  dalam mengklasifikasikan data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes .  Metodologi  yang  diterapkan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), yang  mencakup data  selection,  preprocessing, transformation,  data  mining, dan evaluation . Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  crawling  data  menggunakan  Google Colaboratory. Pada rentang waktu 1 Desember 2023 hingga 30  April 2024, berhasil dikumpulkan  total  2.584  tweet.  Setelah  tahap penyeleksian,  terpilih  1.915  tweet  yang  terdiri dari 978 tweet positif dan 937 tweet negatif.
Setelah itu, data diubah dengan menggunakan  pembobotan  kata  menggunakan Term  Frequency  (TF).  Langkah  berikutnya melibatkan proses  data  mining dengan algoritma Naïve Bayes, yang dievaluasi dalam tiga skenario berbeda: 90:10, 80:20, dan 70:30. Evaluasi akhir dilakukan dengan menggunakan confusion  matrix  untuk  mengevaluasi  kinerja algoritma yang telah digunakan.
Hasil  Perbandingan confusion  matrix sebelum dan sesudah menggunakan penerapan SMOTE ditunjukkan pada Tabel 4.10. di bawah ini.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Confusion Matrix

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
Dalam  penelitian  ini,  hasil  akurasi  yang terbaik  dicapai  pada  skenario  pembagian  data 90:10  dengan  penggunaan  pelabelan  Inset Lexicon  setelah  dilakukan  SMOTE.  Sebelum proses SMOTE, akurasi model mencapai 80%, yang  mengalami  peningkatan  menjadi  83% setelah  penerapan  SMOTE,  menunjukkan peningkatan  sebesar  3%  dengan  precision sebesar 88%, recall sebesar 76%, dan f-measure sebesar 81%. Hasil ini menggambarkan bahwa penggunaan SMOTE efektif dalam meningkatkan  kinerja  model  dalam  mengatasi ketidakseimbangan  data,  terutama  ketika digunakan  bersama  metode  pelabelan  yang lebih komplek seperti Inset Lexicon.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  beberapa  hal, diantaranya:
a. Penelitian  ini  berhasil  melakukan  analisis
sentimen masyarakat terhadap penanganan
Rohingya di platform Twitter menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. Temuan dari analisis menunjukkan bahwa pendekatan ini efektif dalam mengidentifikasi  pola  opini  positif  dan negatif  terkait  dengan  respons  terhadap penanganan  pengungsi  di  Provinsi  Aceh. Pendekatan  ini  memberikan  pemahaman yang mendalam mengenai pandangan dan sikap  publik  terhadap  isu  yang  sedang banyak dibicarakan di era digital.
b. Pengambilan  opini  tentang  penanganan Rohingya  di  Provinsi  Aceh  dilakukan dengan  crawling  menggunakan  Python  di Google  Colaboratory.  Data  dari  tweet dengan  kata  kunci  "pengungsi  Rohingya" dari  1  Desember  2023  hingga  30  April 2024  terkumpul  sebanyak  2.584  tweet. Data  kemudian  melewati  proses  seleksi dari  data  awal  sebanyak  2.584  menjadi sebanyak  1.915  data.  Selanjutnya,  data tersebut  dilabeli  menjadi  sentimen  positif dan  negatif  menggunakan  pelabelan manual  oleh  ahli  bahasa  serta  otomatis dengan Inset Lexicon. Hasilnya, pelabelan manual  didapatkan  937  sentimen  positif dan 978 sentimen negatif, sedangkan Inset Lexicon  menunjukkan  454  sentimen positif  dan  1.265  sentimen  negatif.  Hasil analisis  yang  didapatkan  didominasi sentimen  negatif,  menunjukkan  bahwa
kedatangan  pengungsi  Rohingya  di  Aceh kurang disambut oleh masyarakat.
c. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma  Naïve  Bayes  diuji  dalam  tiga skenario  pembagian  data:  90:10,  80:20, dan 70:30. Evaluasi menggunakan confusion matrix  untuk  mengukur  kinerja algoritma menunjukkan hasil terbaik pada skenario 90:10 setelah penerapan SMOTE dan  pelabelan  Inset  Lexicon.  Sebelum SMOTE,  akurasi  model  adalah  80%, meningkat menjadi 83% setelah penerapan SMOTE,  dengan  precision  88%,  recall 76%, dan f-measure 81%. Ini menunjukkan  bahwa  SMOTE  efektif dalam meningkatkan  kinerja  model  untuk mengatasi ketidakseimbangan data, terutama ketika digunakan bersama metode  pelabelan  yang  lebih  kompleks seperti Inset Lexicon.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S. Nisrina and R. Wachid, “Peran International Organization  for  Mitigation  (IOM)  dalam Menangani,” Jurnal Independen, p. 41, 2023.
[2]   D. Nada,  “Peran  Pemerintah  Dalam Menangani  Pengungsi  Rohingya  Di  Kota Lhokseumawe  (Studi  pada  Kantor  Imigrasi Kelas  II  TPI  kota  Lhokseumawe),” Kajian Administrasi  Negara:Riset  Dan  Pengabdian, p. 46, 2021.
[3]   A.  Syahrin,  “Dimensi  Hak  Asasi  Manusia Dalam Penanganan Kasus Pengungsi Rohingya: Pendekatan Hukum
Interdisipliner,” Lex  Librum  :  Jurnal  Ilmu Hukum, pp. 898-899, 2019.
[4]   D.  Darwis,  E.  Pratiwi  and  A.  Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk  Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Jurnal Ilmiah Edutic, 2020.
[5]   D.  Darwis,  N.  Siskawati  and  Z.  Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter BMKG Nasional,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 15, pp. 131-145, 2021.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Yuliawati  dkk
[6]   C.  Hasri  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap
Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” Jurnal
Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak (JATIKA), vol. 3, pp. 145-160, 2022.
[7]   I.  Rahman,  A.  Hasanah  and  N.  Heryana, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi
Samsat  Digital  Nasional  (Signal)  Dengan
Menggunakan Metode
Naïve
Bayes
Classifier,” JITET  (Jurnal  Informatika  dan Teknik Elektro Terapan), vol. 12, pp. 963-969, 2024.
[8]   M.  Azahri,  N.  Sulistiyowati  and  M.  Jajuli,
“Analisis  Sentimen  Pengguna  Kereta  Api
Indonesia Melalui Sosial Media Twitterdengan Algoritma Naïve Bayes
Classifier,” JATI(Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), 2023.
[9]   C.  Fadilah  and  D.  Alita,  “Penerapan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak (JATIKA), 2022.
[10]  U.  S,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan Mengimplementasikan  Algoritma  K-Means
Dalam Proses Clustering Untuk Pengelompokan  Mahasiswa  Calon  Penerima Beasiswa  KIP,” Building  of  Informatics, Technology  and  Science  (BITS), pp.  70-85, 2023.
[11]  A.  Fauziyyah  and  D.  Gautama,  “Analisis Sentimen Pandemi Covid-19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” Jurnal Ilmiah Sinus (JIS), 2020.
[12]  A.  Fairuz,  A.  Ramadhani  and  N.  Tanjung, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap COVID-19  Pada  Media  Sosial  Twitter,”
Jurnal  DINDA  (Indonesian  Journal  of  Data Science, IOT, Machine Learning and Artificial
Intelligence), 2021.
[13]  Nurhachita  and  E.  Negara,  “A  Comparison Between  Naïve  Bayes  and  The  K-Means Clustering  Algorithmfor  The  Application  of Data  Mining  on  The  Admission  of  New Students,” Jurnal  Intelektualita:  Keislaman, Sosial, dan Sains, 2020.