Abstrak—Penelitian ini menyelidiki persepsi masyarakat umum tentang  aplikasi  pembelajaran  daring  di  Indonesia.  Banyak studi  tentang  pembelajaran  daring  dilakukan  di  negara  maju dan masih sedikit di negara berkembang. Sementara penelitian tradisional  menggunakan  survei  untuk  memahami  persepsi orang terhadap suatu entitas membutuhkan banyak waktu dan upaya, penelitian ini menggunakan cara yang efisien dan efektif untuk  mengumpulkan  pendapat  di  Twitter  dan  kemudian menganalisis sentimennya menggunakan Elasticsearch, Logstash  (ELK  stack)  dan  bahasa  pemrograman  Python. Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk analisis sentimen dan ELK  stack untuk  mengumpulkan dan menyimpan tweets dari Twitter. Dengan ELK stack, penelitian ini berhasil mengumpulkan 133.477 tweets yang terkait dengan pembelajaran  daring.  Dari  hasil  analisis  sentimen  ditemukan sebanyak  98.3%  tweets  memiliki  sentimen  positif  terhadap pembelajaran  daring,  hal  ini  menjadi  bukti  bahwa  pelajar  di Indonesia  memiliki  persepsi  positif  terhadap  pembelajaran daring.  Dari  studi  ini  ditemukan  bahwa  fitur  pembelajaran daring yang paling banyak dibicarakan adalah tampilan, bank soal,  dan  konten.  Hasil  evaluasi  model  pembelajaran  mesin menunjukkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi sebesar 73% untuk klasifikasi opini dan 75% untuk klasifikasi sentimen.  Penelitian  ini  sebelumnya  dipublikasikan  di International  Journal  of  Emerging  Technologies  in  Learning (iJET) tahun 2020.
Kata  Kunci—Analisis  Sentimen,  ELK  stack,  Indonesia, Pembelajaran Daring, Twitter

## I. PENDAHULUAN
endidikan,  di  masa  lampau  hingga  saat  ini,  umumnya merupakan  proses  transfer  pengetahuan  satu  arah:  dari guru  ke  murid.  Namun,  terdapat  kelemahan  dari  metode belajar  tersebut:  kurang  efektif  untuk  menekankan kemampuan  memecahkan  masalah  dan  berfikir  kritis, padahal  keduanya  dianggap  sebagai  kemampuan  yang penting  di  abad  ke-21  [1].  Transfer  pengetahuan  satu  arah juga  kurang  sesuai  dengan  kebutuhan  ilmu  pengetahuan untuk masyarakat di dunia yang berkembang pesat ini karena kemajuan  teknologi  [2].  Beruntungnya,  siswa-siswi  saat  ini beruntung  hidup  di  era  pesat-pesatnya  perkembangan teknologi,  dimana  internet  mudah  diakses  dan  murah. Keberadaan internet membuat siswa tidak terlalu bergantung kepada  guru  saja  sebagai  sumber  pembelajaran  mereka, karena  internet  memungkinkan  siswa  untuk  belajar  subjek atau  materi  yang  mereka  ingin  pelajari  hanya dengan  akses internet. Penggunaan teknologi internet untuk pembelajaran disebut pembelajaran daring. Lebih lanjut lagi, pembelajaran daring adalah penggunaan moda daring untuk menyampaikan setidaknya 80% dari isi kursus [3].
Keberadaan  pembelajaran  daring  mengurangi  proses pendidikan pada umumnya yang menuntut siswa untuk duduk di  kelas  dan  mendengarkan  materi  yang  mungkin  sudah mereka  pelajari.  Selain  itu,  keuntungan  tertentu  dari pembelajaran daring adalah bagaimana guru dan siswa tidak diharuskan  untuk  online  pada  waktu  bersamaan;  ini  dapat mengurangi  sekitar  sepertiga  dari  total  waktu  belajar  yang dibutuhkan  [4].  Namun,  keuntungan  ini  tidak  ada  artinya ketika  siswa  tidak  memiliki  minat  atau  persepsi  yang  baik tentang pembelajaran daring. Bahkan hingga persepsi siswa tentang  pengalaman  belajar  daring  dapat  mempengaruhi keputusan  mereka  apakah  akan  melanjutkan  belajar  daring atau tidak [5]. Karena itu, penting untuk memahami persepsi siswa  dengan  lebih  baik  untuk  meningkatkan  sistem pendidikan kita.
Beberapa studi telah menyelidiki persepsi siswa terhadap pembelajaran  daring,  dan  ada  beragam  pendapat;  beberapa penelitian [6][7][8] menunjukkan persepsi siswa yang positif, sementara  yang  lain  menunjukkan  kekhawatiran  terhadap pembelajaran  daring  sebagai  metode  pembelajaran.  Meski demikian, mayoritas siswa dalam studi yang telah disebutkan sebelumnya  menunjukkan  pendapat  positif  terhadap pembelajaran  daring.  Selain  itu,  studi-studi  ini  juga  hanya dilakukan  di  negara-negara  maju,  yang  mana  membatasi signifikansi praktisnya untuk negara-negara dengan prospek ekonomi yang berbeda. Penelitian ini juga mempertimbangkan  aspek  sebagaimana  disebutkan  di  atas, menyadari  bahwa  akses  terhadap  pembelajaran  daring  di negara berkembang belum menjadi hal yang umum, sehingga urgensi untuk memahami persepsi siswa tentang pembelajaran daring menjadi penting.
Untuk mengembangkan pembelajaran daring agar diterima lebih baik oleh pelajar di Indonesia, penting untuk memiliki pengetahuan tertentu tentang opini pengguna dan mengerjakan  evaluasi  dari  opini  tersebut;  analisis  sentimen bisa  menjadi  solusi  yang  bagus  dalam  kasus  ini.  Analisis sentimen  dapat  membantu  penyelenggara  pembelajaran daring menganalisis opini pelanggan untuk mengembangkan produk,  memberikan  layanan  yang  lebih  baik,  dan  bahkan menemukan  peluang  bisnis  baru.  Alih-alih  membutuhkan pengaturan khusus, metode ini dapat menangkap pesan dari banyak  dan  beragam  audiens  .  Hal  ini  mungkin  dilakukan dengan  menggunakan  analisis  sentimen  dan  Twitter Streaming API yang mana telah berhasil dilakukan di banyak penelitian, salah satu penelitian [9] menggunakan algoritma Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasikan  45.000 tweets dari dataset
Stanford; sedangkan penelitian lain [10] menggunakan 19.000 tweets dari Twitter Streaming API dan

## Persepsi Publik Tentang Pembelajaran Daring di Indonesia: Studi Menggunakan ELK Stack dan Python untuk Analisis Sentimen di Twitter
Andri Oktavianto, dan Satria Fadil Persada Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : satriafp@gmail.com
P
beragam algoritma untuk analisis sentimen seperti Maximum Entropy dan Support  Vector  Machine .  Analisis  sentimen dapat menjelaskan sentimen seseorang, sikap, pendapat, dan emosi terhadap produk, individu, topik, organisasi, dan jasa. Dalam  banyak  penelitian  terdahulu,  para  peneliti  tersebut telah  menggunakan  analisis  sentimen  untuk  mengukur reputasi  merek,  menemukan  wawasan  untuk  keperluan kampanye politik, dan bahkan memprediksi pergerakan pasar saham menggunakan data Twitter.
Penelitian  ini  menjadi  begitu  penting,  terutama  untuk mengetahui apakah sebenarnya layanan pembelajaran daring telah  diterima  dengan  baik  oleh  mayoritas  pelajar  di Indonesia, ataukah baru hanya segelintir saja. Ditambah, hasil dari penelitian ini bisa menjadi salah satu sumber informasi bagi  perusahaan  layanan  pembelajaran  daring  tentang layanan  yang  seharusnya  diperbaiki  dan  dipertahankan dengan menggunakan pendapat dari masyarakat umum.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pembelajaran Daring
Karena  masih  belum  ada  definisi  yang  jelas  dari pembelajaran  daring  dan  rujukan  yang  samar-samar  ke terminologi lain seperti kursus daring, pembelajaran berbasis web,  pelatihan  berbasis  web,  atau  pembelajaran  jarak  jauh, maka  peneliti  menggunakan  definisi  yang  diterima  secara umum: pembelajaran daring adalah kursus di mana sebagian besar  atau  semua  konten  disampaikan  secara  daring  dan biasanya tidak memiliki pertemuan tatap muka [11].

## B. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  digunakan  untuk  menentukan  apakah sebuah kalimat atau teks mengekspresikan sentimen tertentu: positif atau negatif [12]. Secara umum, ada dua pendekatan untuk  melakukan  analisis  sentimen,  pendekatan lexicon- based dan pendekatan machine learning . Pendekatan machine  learning yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah supervised  learning . Supervised learning merupakan  pendekatan  yang  menggunakan  data berlabel,  yang  mana  pada  penelitian  ini  data  ini  digunakan untuk  melatih  algoritma  agar  dapat  mengklasifikasikan sentimen.  Ini  berarti  bahwa  langkah  pertama  yang  harus dilakukan adalah mengumpulkan data teks yang sudah diberi label  sentimen  positif  dan  negatif,  memecah  kalimat  utuh menjadi kata-kata ( feature extraction ), dan kemudian melatih algoritma  untuk  mengklasifikasikan  sentimen.  Algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah Naïve Bayes .

## C. Negara Berkembang
Penelitian  ini mengadopsi  klasifikasi  negara  berkembang berdasarkan pendapatannya yang diajukan oleh World Bank. Negara-negara diklasifikasikan berdasarkan tingkat perkembangannya  yang  diukur  dengan gross  domestic product ( GDP ) per  capita yang  dinilai  setiap  tahun  dalam dolar  Amerika  Serikat  [13].  Mengacu  pada  sistem  tersebut, negara dikelompokkan sebagai negara berpendapatan tinggi, berpendapatan  menengah  ke  atas,  berpendapatan  menengah ke  bawah,  dan  berpendapatan  rendah.  Untuk  tahun  fiskal 2020,  negara-negara  dengan GDP kurang  dari  $1.025  per kapita  diklasifikasikan  sebagai  berpendapatan  rendah, negara-negara dengan GDP antara $1.026-3.995 diklasifikasikan sebagai berpendapatan menengah ke bawah,
$3.996-12.375  diklasifikasikan  sebagai  berpendapatan menengah ke atas, dan negara yang berpendapatan lebih dari $12.376 diklasifikasikan sebagai berpenghasilan tinggi [14]. Negara-negara  dengan  pendapatan  menengah  ke  bawah dianggap sebagai negara berkembang. Indonesia diklasifikasikan sebagai negara berpenghasilan menengah ke bawah oleh World Bank
D. Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma supervised  learning  yang  populer.  Algoritma  ini  berdasar pada Teorema Bayes. Ciri utama Naïve Bayes adalah asumsi kuat bahwa fitur dari dataset tidak berhubungan dengan fitur lainnya pada dataset yang sama [15].
𝑃(𝐵|𝐴) = 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2, , ⋯ , 𝑥 𝑛 |𝐴) = ∏ 𝑃(𝑥 𝑖 |𝐴)
𝑛 𝑖=1
Persamaan  diatas  merupakan  persamaan Naïve  Bayes . Pada Naïve  Bayes ,  fitur  pada dataset diasumsikan  tidak memiliki keterkaitan satu dengan yang lain alias independen. Penelitian ini menggunakan dua jenis algoritma Naïve Bayes yang umum digunakan, yaitu: Multinomial Naïve Bayes dan Bernoulli  Naïve  Bayes ,  kedua  algoritma  tersebut  akan dibandingkan perfomanya. Algoritma dengan akurasi paling tinggi  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  opini  dan sentimen tweets pada penelitian ini.
E. Confusion Matrix
Confusion  Matrix ,  atau  juga  dikenal  dengan  sebutan contingency matrix , adalah sebuah metode untuk mengukur performa  algoritma machine  learning menggunakan  tabel matriks [16]. Cara kerja confusion matrix cukup  sederhana, yaitu  dengan  membagi  hasil  klasifikasi  dari  algoritma machine  learning menjadi  empat,  yaitu;  (1) True  Positive (TP) :  Data  positif  yang  diklasifikasikan  positif;  (2) False Negative (FN) : Data sebenarnya positif, namun diklasifikasikan  negative;  (3) True  Negative  (TN) :  Data negatif  yang  diklasifikasikan  negative;  (4) False  Positive (FP) :  Data  sebenarnya  negatif,  namun  diklasifikasikan positif.
Penggunaan confusion  matrix cukup  mudah,  pengguna hanya  perlu  menghitung  jumlah  klasifikasi  yang  benar  dan salah;  misalnya  dalam  penelitian  ini  terdapat tweets yang diklasifikasikan  sebagai tweets bersentimen  positif  oleh algoritma Naïve Bayes , namun sebenarnya merupakan tweets negatif,  maka error ini  dinamakan False  Positive .  Hal  ini memberikan wawasan kepada peneliti tidak hanya error yang dilakukan  oleh  algoritma,  namun  juga  jenis error yang dibuat.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Data Pipeline
Proses analisis membutuhkan data dari Twitter Streaming API yang  dikumpulkan  menggunakan  Logstash,  disimpan dalam  indeks  Elasticsearch,  kemudian  dibersihkan  dan dianalisis menggunakan Python.

## B. Pilot Test
Untuk membuat hasil analisis sentimen lebih baik, peneliti memnyaring tweet yang  bukan  merupakan  opini  terhadap
pembelajaran daring dengan melatih algoritma Naïve Bayes menggunakan  sampel tweet agar  bisa  mengklasifikasikan tweet sebagai opini terhadap pembelajaran daring atau bukan. Peneliti  memilih  72 tweet sampel  (masing-masing tweet berasal  dari  pengguna  yang  berbeda)  dan  melabel tweet tersebut  secara  manual  sebagai  opini  atau  bukan  opini. Metode penyaringan ini telah digunakan sebelumnya dalam penelitian serupa [17].

## C. Kata Kunci
Berikut  ini  merupakan  kata  kunci  yang  digunakan  untuk mendapatkan tweets tentang pembelajaran daring: Kata kunci pada  Tabel  1  dipilih  berdasarkan  hasil pilot  test ,  dimana sebelumnya  data  dari tweet terkait  pembelajaran  daring diekstrak dan dihitung frekuensi setiap kata; kata-kata yang berhubungan dengan pembelajaran daring dengan frekuensi tinggi  kemudian  dipilih  sebagai  kata  kunci.  Dari  hasil pilot test ditemukan bahwa kata kunci satu kata ( unigrams ) dapat menangkap tweets lebih  banyak  dibandingkan  dengan  dua kata  ( bigrams )  atau  tiga  kata  ( trigrams ),  tetapi  banyak  dari tweets tersebut  tidak  terkait  langsung  dengan  pembelajaran daring.  Dengan  menggunakan trigrams ,  penelitian  ini berhasil  menangkap tweets yang  lebih  spesifik  terkait pembelajaran  daring,  akan  tetapi  jumlah tweets yang
ditangkap terlalu kecil. Menggunakan bigrams juga terbukti menghasilkan hasil yang lebih baik dari algoritma klasifikasi untuk teks subjektif [18].

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Pengumpulan Data
Data tweets dikumpulkan  secara real-time dari  Twitter yang diakses langsung menggunakan Twitter Streaming API . Kata kunci yang digunakan untuk menangkap tweets terkait pembelajaran  daring  telah  dijelaskan  di  bab  sebelumnya. Selama periode Maret - Juni 2019 sebanyak 133.477 tweets berhasil didapatkan.

## B. Preprocessing
Sebelum  proses  analisis  sentimen  dapat  dilakukan  kita perlu  membersihkan  data  yang  didapatkan  terlebih  dahulu agar hasil analisis sentimen semakin akurat. Tahap ini dikenal sebagai preprocessing . 1) Normalisasi tweets:
Yang  diperlukan  untuk  melakukan  analisis  sentimen adalah teks tweet, namun didalam isi suatu tweets seringkali kita  temukan  mention  kepada  pengguna  lain,  URL,  dan hashtag.  Keberadaan  variabel-variabel  tersebut  dapat mempengaruhi  hasil  analisis  sentimen,  oleh  karena  itu  kita perlu memisahkan variabel tersebut dengan isi tweets.
2) Tokenization:
Tokenisasi  dilakukan  berdasarkan  spasi  pada  penelitian ini.  Tokenization  adalah  proses  memecah  belah  suatu  teks menjadi  kata  per  kata,  umumnya  dipisahkan  berdasarkan spasi.  Misalnya,  kalimat  “capek  juga  belajar  seharian”  jika dilakukan  tokenisasi  berdasarkan  spasi  maka  akan  menjadi empat kata: “capek”, “juga”, “belajar”, “seharian”.
Tabel 4.
Metrik kunci algoritma dalam mengklasifikasikan opini
Precision Recall F1-Score Support Bukan Opini 0.77 0.88 0.82 26 Opini 0.62 0.42 0.50 12 Rata-rata/Total 0.72 0.74 0.72 38
Tabel 5.
Metrik kunci algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen
Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.67 0.40 0.50 10 Positif 0.77 0.91 0.83 22 Rata-rata/Total 0.74 0.75 0.73 32
Tabel 1. Kata kunci yang digunakan untuk mengambil tweets Kategori Kata kunci Aplikasi Pembelajaran Daring belajar zenius, pake zenius, belajar ruangguru, belajar RG, pake ruangguru, pake RG, belajar quipper, belajar quiper, pake quipper, pake quiper, belajar youtube, belajar coursera Pembelajaran Daring kelas online, belajar online Belajar mau belajar, belajar buat, belajar pake, kamu belajar, belajar apa, belajar dari Tabel 2.
Jumlah tweets berdasarkan topik Topik Jumlah Tampilan 3.376 Bank Soal 2.260 Konten 1.123 Pengajar 306 Keterjangkauan 150 Kemudahan Belajar 47
Tabel 3. Jumlah tweets berdasarkan merek Zenius Ruangguru Quipper Positf 185 32 19 Negatif 13 5 7 Total 198 37 26

## C. Hasil Pilot Test
Perlu  kita  sadari  bahwa  dari  kumpulan tweets yang didapatkan  tidak  semuanya  berkaitan  dengan  topik pembelajaran  daring.  Agar  hasil  analisis  sentimen  lebih akurat,  maka  peneliti  memisahkan  antara tweets opini terhadap  pembelajaran  daring  dengan  yang  bukan  opini menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Algoritma Naïve Bayes dilatih  dengan  menggunakan  kumpulan tweets yang telah dikumpulkan sebelumnya.
Hasilnya,  hanya  13.2%  dari  total tweets yang  ditandai sebagai  opini  terhadap  pembelajaran  daring,  hal  itu  berarti hanya  17.608 tweets yang  bisa  dianalisis  sentimennya. Sentimen tiap tweets tersebut nantinya akan diklasifikasikan dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Dibawah  ini merupakan sampel tweets yang diklasifikasikan sebagai opini dan bukan opini terhadap pembelajaran daring.
D. Proses Klasifikasi Sentimen
Agar  algoritma Naïve  Bayes dapat  mengklasifikasikan sentimen,  maka  kita  harus  melatihnya  terlebih  dahulu. Penelitian  ini  menggunakan  sampel tweets yang  telah terkumpul  dan  melabeli  sentimen tweets tersebut  sebagai positif  atau  negatif  secara  manual  untuk  melatih  algoritma Naïve Bayes . Tweets yang digunakan sebagai sampel adalah tweets yang lolos penyaringan pada pilot test . Terdapat  total  40 tweets yang  dilabeli  manual  dengan penjabaran:  28 tweets bersentimen  positif  dan  12 tweets bersentimen negatif yang digunakan untuk melatih algoritma Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasikan  sentimen  suatu tweets. Tweets yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  bagian Lampiran 2.
Setelah data sampel tweets siap digunakan untuk melatih algoritma,  data  tersebut  digunakan  untuk  melatih  dua algoritma Naïve Bayes yang berbeda. Hal ini bertujuan untuk membandingkan  kinerja  dua  algoritma Naïve  Bayes yang umum digunakan, yaitu: Bernoulli dan Multinomial .
Setelah  proses  melatih  algoritma  selesai,  didapatkan akurasi masing-masing algoritma dalam mengklasifikasikan tweets sebagai  opini  terhadap  pembelajaran  daring  atau bukan—algoritma  ini  digunakan  pada pilot  test —masing- masing sebesar: 68% untuk Bernoulli Naïve Bayes dan 73% untuk  Multinomial  Naïve  Bayes.  Cara  yang  sama  juga digunakan  dalam  proses  mengklasifikasikan  sentimen, dengan  masing-masing  akurasi  dari  algoritma Bernoulli Naïve Bayes dan Multinomial Naïve Bayes sebesar: 65% dan 75%. Nilai akurasi dari algoritma Multinomial Naïve Bayes lebih tinggi daripada algoritma Bernoulli Naïve Bayes dalam penelitian  ini.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  menggunakan algoritma
Multinomial Naïve
Bayes
dalam
mengklasifikasikan opini dan sentimen suatu tweets .

## E. Hasil Analisis Sentimen
Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  98.3%  dari tweets yang ada memiliki sentimen positif, sedangkan tweets lainnya bersentimen negatif. Hasil ini menunjukkan bahwa pelajar di Indonesia—yang  menggunakan  Twitter—memiliki  persepsi dan pengalaman yang bagus terhadap aplikasi pembelajaran daring.  Sebagai  tambahan,  1.8%  dari tweets menyatakan bahwa  mereka  menggunakan  aplikasi  pembelajaran  daring untuk belajar ujian.
Meskipun  sebanyak  98.3%  dari  semua tweets pada
penelitian  ini  menunjukkan  sentimen  positif  terhadap pembelajaran daring, akan tetapi juga terdapat segmen pelajar yang  memiliki  persepsi  negatif  terhadap  pembelajaran daring.  Akan  berguna  bagi  penyelenggara  pembelajaran daring untuk mengetahui tidak hanya apa yang pelajar sukai dari  pembelajaran  daring,  namun  juga  apa  fitur  yang seharusnya dikembangkan, diperbaiki, atau tidak tersedia dari pembelajaran daring. Salah satu cara yang bisa dicoba yaitu dengan menjelajahi tweets bersentimen negatif lebih dalam, dan memverifikasi apakah itu masalah nyata atau bukan.
Untuk  membuat  analisis  yang  lebih  rinci  dilakukan klasifikasi topik tweets yang berkaitan dengan pembelajaran daring dan sentimen mereka terhadap topik tersebut dengan enam  kategori  topik,  yaitu:  konten,  pengajar,  bank  soal, biaya/keterjangkauan, kemudahan belajar, dan tampilan/ User Interface .
Tampilan adalah fitur juara satu dari pembelajaran daring dengan sentimen positif terbanyak, diikuti dengan bank soal dan  konten.  Ketiga  fitur  utama  yang  paling  banyak dibicarakan  mungkin  juga  yang  paling  banyak  dicari  dan diharapkan dari layanan pembelajaran daring.
Saat penelitian ini berlangsung, Zenius adalah merek yang paling banyak disebut pengguna dalam tweet nya, diikuti oleh Ruangguru dan Quipper. Zenius menjadi merek pembelajaran  daring  yang  paling  banyak  diperbincangkan dan  paling  mengesankan  karena  jumlah tweets bersentimen positif 14x lebih banyak daripada tweets bersentimen negatif terhadap  merek  mereka,  namun  Zenius  juga  mendapat sentimen  negatif  paling  banyak,  sementara  Ruangguru mendapatkan  sentimen  negatif  paling  sedikit  dibandingkan dengan penyedia pembelajaran daring lainnya. Jumlah tweets berdasarkan topik dapat dilihat pada Tabel 2.

## F. Evaluasi Algoritma
Berikut  ini  merupakan  nilai  metrik  kunci  hasil  performa algoritma
Multinomial Naïve Bayes
dalam mengklasifikasikan tweets sebagai  opini  atau  bukan  opini terhadap  pembelajaran  daring.  Tingkat  akurasi  algoritma Multinomial  Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasikan  opini dan  sentimen  suatu  tweets  dapat  dikatakan  cukup  bagus, dengan masing-masing bernilai: 73% dan 75%.

## G. Implikasi Manajerial
Dari  hasil  analisis  kategori  topik  tweets  pembelajaran daring,  terdapat  tiga  fitur  utama  yang  paling  banyak diperbincangkan,  yaitu;  (a)Tampilan;  (b)Bank  Soal,  dan; (3)Konten.  Tampilan  menjadi  fitur  nomor  satu  yang  paling banyak dibicarakan, hal ini mungkin disebabkan karena rata- rata  video  pembelajaran  daring  memiliki  tampilan  yang menarik.  Beberapa  sampel tweets secara  sekilas  juga mengatakan  bahwa  animasi  dalam  video  pembelajaran merupakan hal yang penting untuk mempertahankan motivasi belajar.  Penyedia  layanan  pembelajaran  daring  harus membuat antar muka aplikasi yang menarik dan memastikan video pembelajaran menggunakan animasi agar disukai oleh pelajar. Jumlah tweets berdasarkan merek dapat dilihat pada Tabel 3.
Dengan  asumsi  rata-rata  pengguna  pembelajaran  daring adalah  pelajar  SMA  dan  SMP—mayoritas  pelajar  SMA, maka  tidak  heran  apabila  bank  soal  merupakan  fitur  kedua yang paling dicari oleh pengguna, sebab mereka ingin
mempersiapkan  diri  sebaik  mungkin  untuk  ujian  masuk perguruan tinggi agar bisa menjadi mahasiswa di perguruan tinggi  favorit.  Saran  bagi  perusahaan  penyedia  layanan pembelajaran  daring  yaitu  menyediakan  bank  soal  yang bervariasi  dan  bisa  dikerjakan  langsung  di  dalam  aplikasi, lebih  lanjut  lagi  perusahaan  juga  bisa  mengadakan tryout yang bersifat periodik.
Ketersediaan  rangkuman,  materi  yang  mudah  dipahami, dan bahan belajar yang mudah diakses juga merupakan poin penting  bagi  penyedia  layanan  pembelajaran  daring. Penyedia  layanan  pembelajaran  daring  harus  memastikan bahwa  konten  belajar  mereka  mudah  dipahami  oleh siswa,metric  kunci.  Alogaritma  dalam  mengkasifikasikan opini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  sebab  faktor  itu  yang membuat salah satu merek aplikasi pembelajaran daring lokal populer.
Dibandingkan  dengan  merek  pembelajaran  daring  lokal lainnya,  Zenius  mendapatkan  sentimen  positif  terbanyak. Zenius dikenal dengan cara pengajarannya yang menekankan pada  pemahaman  fundamental  dari  topik  yang  dipelajari, sementara merek lain memiliki daya tariknya sendiri. Siswa memilih  merek  aplikasi  pembelajaran  daring  berdasarkan preferensi mereka: Ada yang suka mempelajari hal-hal dasar terlebih dahulu dan tidak terlalu mempedulikan aspek visual dari  materi  pembelajaran,  beberapa  lebih  memilih  video belajar yang dilengkapi dengan animasi agar belajar jadi tidak membosankan,  sementara  yang  lain  lebih  suka  materi pembelajaran serta latihan soal yang dapat diakses di ponsel mereka. Secara umum, mayoritas pelajar di  Indonesia lebih menyukai Zenius daripada merek lainnya.
Mengikuti langkah Zenius dalam menyampaikan layanan pembelajaran  daring  mereka  mungkin  menjadi  kunci  untuk membuka  potensi  pertumbuhan  pembelajaran  daring  di negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Alogaritma dalam mengkasifikasikan sentiment dapat dilihat pada Tabel 5.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes, spesifiknya Multinomial Naïve Bayes memiliki akurasi yang cukup  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  tweets tentang pembelajaran daring.
Rekomendasi  dari  penelitian  ini  kepada  perusahaan pembelajaran  daring  yaitu:  Perhatikan  antarmuka  aplikasi serta  berikan  animasi  pada  video  belajar,  pastikan  terdapat bank  soal  yang  bisa  diakses  kapanpun,  dan  tiru  langkah Zenius  dalam  menyampaikan  konten  belajar.  Zenius merupakan  merek  pembelajaran  daring  yang  paling  disukai pelajar di Indonesia berdasarkan jumlah tweets bersentimen positif  yang  menyebut  merek  Zenius  dalam  tweetnya. Padahal,  Zenius  minim  beriklan  jika  dibandingkan  dengan merek kompetitornya—Ruangguru, yang gencar beriklan di Televisi.  Setelah  mengkurasi  tweets  yang  menyebutkan Zenius,  peneliti  menemukan  karakteristik  yang  membuat Zenius menonjol, yaitu: Fokus membahas konsep dasar dari materi yang diajarkan. Maka, bagi perusahaan pembelajaran daring  lainnya  yang  ingin  sesukses  Zenius  ikutilah  mantra berikut  ini:  Ajarkan  pemahaman  dasar  dari  materi  yang diajarkan  terlebih  dahulu  supaya  pelajar  mudah  memahami
materi tersebut.

## B. Saran
Berikut ini merupakan saran-saran yang dapat bermanfaat untuk  penelitian  selanjutnya:(1)Menggunakan server dalam menarik  data  dari  Twitter Streaming  API secara  otomatis setiap  detik.  Salah  satu  kendala  yang  dihadapi  dalam penelitian ini yaitu laptop yang harus menyala setiap saat agar dapat menarik data dari Twitter, hal ini dapat diatasi dengan menyewa  server  yang  dapat  menyala  setiap  saat; (2)Meningkatkan jumlah data yang digunakan untuk   melatih algoritma klasifikasi karena jumlah data training mempengaruhi
performa algoritma klasifikasi;(3)Menggunakan  algoritma supervised  learning lainnya  atau  bahkan unsupervised  learning dalam mengklasifikasikan  sentimen  untuk  mencari  algoritma terbaik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  di  Twitter; (4)Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan cakupan  penelitian  yang  lebih  kecil,  yaitu  menganalisis pendapat pelanggan mengenai layanan atau produk dari tiap- tiap  merek  pembelajaran  daring  lokal.  Sebagai  contoh layanan  dari  merek  Ruangguru  antara  lain  ruangbelajar, ruanguji,  dan  ruangles;  (5)Pembelajaran  daring  secara asynchronous memerlukan  komitmen  belajar  yang  tinggi, tidak  jarang  kita  temui  pelajar  yang  pada  akhirnya  tidak menyelesaikan  kursus  yang  diambil.  Masih  belum  banyak penelitian  untuk  mengidentifikasi  penyebab  kejadian  tidak terselesaikan atau terputusnya kursus pembelajaran daring.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B. Trilling and C. Fadel, 21St Century Skills: Learning for Life in Our Times , vol. 47, no. 10. San Francisco: John Wiley & Sons, 2010.
[2]  S. M. Hannafin, M.J., & Land, “The foundations and assumptions of technology-  enhanced  student-centered  learning  environments,” Instuctional Sci. , vol. 25, pp. 167–202, 1997.
[3]  I. E. Allen and J. Seaman, Going the Distance: Online education in the United States . ERIC, 2011.
[4]  S.  Carliner, An  Overview  of  Online  Learning.  Human  Resource Development. , 2nd ed. USA: HRD Press, INC, 2004.
[5]  S.  Carr,  “As  Distance  Education  Comes  of  Age,  the  Challenge  Is Keeping  the  Students,” Chronicle  of  Higher  Education ,  2000. https://eric.ed.gov/?id=EJ601725.
[6]  D. O. Bruff, D. H. Fisher, K. E. Mcewen, and B. E. Smith, “Wrapping a  mooc:  student  perceptions  of  an  experiment  in  blended  learning derek,” MERLOT J. Online Learn. Teach. , vol. 9, no. 2, pp. 187–199, 2013,
[7]  M. Gillingham and C. Molinari, Online Courses: Student Preferences Survey , vol. 1, no. 1. Washington, D.C.: New Hampshire Ave., N.W., 2012.
[8]  A.  G.  Picciano,  “Beyond  student  perceptions:  issues  of  interaction, presence,  and  performance  in  an  online  course,” J.  Asynchronous Learn. Networks , vol. 6, no. 1, pp. 21–40, 2002.
[9]  V. A. and S. S. Sonawane, “Sentiment analysis of twitter data: a survey of techniques,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 139, no. 11, pp. 5–15, 2016, doi: 10.5120/ijca2016908625.
[10]  F. Barbieri, F. Ronzano, and H. Saggion, “Semeval 2015 tasks 10 and 11. sentiment analysis of literal and figurative language in twitter,” in Proceedings ofthe 9th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval  2015) ,  2015,  no.  SemEval,  pp.  704–708,  doi: 10.18653/v1/s15-2119.
[11]  I. E. Allen and J. Seaman, Online ation: Five Years of Growth in Online Learning . Newburyport: Sloan Consortium, 2007.
[12]  L.  Zhang,  R.  Ghosh,  M.  Dekhil,  M.  Hsu,  and  B.  Liu,  “Combining lexicon-based  and  learning-based  methods  for  twitter  sentiment analysis,” HP Lab. Tech. Rep. , no. 89, 2011.
[13]  N. & Fantom and U. Serajuddin, The World Bank’s Classification of Countries  by  Income. ,  no.  January.  Washington  (D.C.):  The  World Bank, 2016.
[14]  T.  W.  Bank,  “World  Bank  Country  and  Lending  Groups,”  2020. https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519-
world-bank-country-and-lending-groups.
[15]  H. Zhang, “Exploring conditions for the optimality of naïve bayes,” Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. , vol. 19, no. 2, pp. 183–198, 2005, doi: 10.1142/S0218001405003983.
[16]  O. Caelen, “A bayesian interpretation of the confusion matrix,” Ann. Math.  Artif.  Intell. ,  vol.  81,  no.  3–4,  pp.  429–450,  2017,  doi: 10.1007/s10472-017-9564-8.
[17]  W.  Chamlertwat,  P.  Bhattarakosol,  T.  Rungkasiri,  and  C. Haruechaiyasak,  “Discovering  consumer  insight  from  twitter  via sentiment analysis,” J. Univers. Comput. Sci. , vol. 18, no. 8, pp. 973– 992, 2012, doi: 10.3217/jucs-018-08-0973.
[18]  S.  Wang  and  C.  D.  Manning,  “Baselines  and  bigrams:  simple,  good sentiment and topic classification,” 50th Annu. Meet. Assoc. Comput.
Linguist. ACL 2012 - Proc. Conf. , vol. 2, no. July, pp. 90–94, 2012.