## Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan TransJakarta Berdasarkan Tweets Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Hilmy Zhafran Muflih, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Kota, Indonesia Email: 1 hilmyzhfrnm@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Tingginya penggunaan transportasi pribadi di Indonesia khususnya di daerah Jakarta menyebabkan beberapa dampak salah satunya yaitu kemacetan. Kondisi kemacetan ini bisa dikurangin dengan transportasi umum. Transportasi umum saat ini diharapkan dapat menurunkan tingkat kemacetan di Jakarta. Salah satu transportasi umum di Jakarta yaitu TransJakarta. TransJakarta merupakan transportasi yang dapat mengangkut jumlah penumpang yang terbilang banyak dan TransJakarta menawarkan beragam fasilitas kepada pengguna, seperti tersedianya tempat duduk prioritas, halte yang terbilang cukup nyaman, kondisi di dalam bis yang nyaman ditambah harganya  yang  murah  sehingga  mendapatkan  berbagai respons dari  pengguna  yang  membuat  peneliti  untuk  melakukan  penelitian terhadap  pandangan  para  pengguna  TransJakarta  mengenai  layanan  TransJakarta,  apakah respons pengguna  TransJakarta  bersifat positif  atau negatif.  Tujuan dilakukannya penelitian  ini untuk  memahami  para  pengguna  merasa  puas  atau  tidak  atas  layanan yang sudah  diberikan  oleh  TransJakarta.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang digunakan untuk melakukan proses analisis sentimen mengenai pelayanan TransJakarta dengan bantuan aplikasi RapidMiner. Data yang dikumpulkan oleh peneliti sebanyak 773 data tweet yang diperoleh melalui media sosial X untuk dijadikan dataset. Hasil analisis sentimen dari algoritma Naïve Bayes Classifier memperoleh sebanyak 80,6% atau 623 sentimen negatif dan 19,4% atau 150 sentimen positif dari 773 dataset. Hasil evaluasi confussion matrix mendapatkan nilai akurasi sebesar 73,96%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Ulasan; Pelayanan; TransJakarta; Naïve Bayes
Abstract− The high use of private transportation in Indonesia, especially in the Jakarta area, causes several impacts, one of which is traffic jams. This congestion condition can be reduced by public transportation. It is hoped that public transportation can now reduce the level of congestion in Jakarta. One of the public transportation in Jakarta is TransJakarta. TransJakarta is a form of transportation that can carry a relatively large number of passengers and TransJakarta offers various facilities to users, such as the availability of priority seating, stops that are quite comfortable, comfortable conditions on the bus plus low prices so that it gets various responses from  users  who  led  researchers  to  conduct  research  on  the  views  of  TransJakarta  users  regarding  TransJakarta  services,  whether TransJakarta users' responses were positive or negative. The purpose of this research is to understand whether users are satisfied or not with the services provided by TransJakarta. The method used in the research is the Naïve Bayes Classifier algorithm which is used to carry out the sentiment analysis process regarding TransJakarta services with the help of the RapidMiner application. The data collected by researchers was 773 tweet data obtained via social media X to be used as a dataset. The results of sentiment analysis from the Naïve Bayes Classifier algorithm obtained 80.6% or 623 negative sentiments and 19.4% or 150 positive sentiments from 773 datasets. The results of the confusion matrix evaluation obtained an accuracy value of 73.96%.
Keywords : Sentiment Analysis; Review; Service; TransJakarta; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini transportasi adalah suatu bentuk kendaraan yang digunakan oleh seseorang untuk melakukan perpindahan dari sebuah  tempat  ke  tempat  lain  [1].  Jenis  transportasi  dapat  dikategorikan  menjadi  transportasi  pribadi  dan  transportasi umum [2]. Transportasi pribadi merupakan transportasi yang dimiliki secara perorangan, sebaliknya transportasi umum adalah transportasi yang digunakan untuk kepentingan masyarakat umum. Daerah Jabodetabek adalah daerah di Indonesia yang mempunyai tingkat penduduk tertinggi, sehingga memiliki tingkat intesitas transportasinya yang tinggi [3]. Akibat dari  tingginya  pergerakan  transportasi  membuat  daerah  Jabodetabek  khususnya  di  DKI Jakarta  menjadi  macet . Untuk mengurangi  jumlah  kendaraan  di  jalan  raya  yang  menyebabkan  kemacetan,  upaya  yang  dilakukan  yaitu  sangat diperlukannya  optimalisasi  penggunaan  transportasi  umum  [4].  Transportasi  umum  yang  memenuhi  kebutuhan  dan mobilitas di Jakarta yaitu TransJakarta.
Transjakarta adalah bus yang memiliki sistem yang serupa dengan transportasi umum massal, namun beroprasi secara cepat serta menggunakan jalur khusus [5]. TransJakarta menawarkan beragam fasilitas kepada pengguna, seperti tersedianya  tempat  duduk  prioritas,  halte  yang  terbilang  cukup  nyaman,  kondisi  di  dalam  bis  yang  nyaman  ditambah harganya yang murah. Teknologi informasi sedang mengalami kemajuan pada saat ini, sehingga sebagian besar kegiatan transaksi dilakukan menggunakan sistem kartu elektronik  [6]. Saat ini pembelian tiket transjakarta sudah menerapkan sistem  kartu  elektronik  sebagai  pengganti  pembayaran  tunai.  Pembelian  kartu  elektronik  ( e-ticketing )  bisa  dilakukan disetiap vending machine di beberapa halte transjakarta. Mesin isi ulang kartu elektronik dalam vending machine dapat memudahkan penggunaan kartu untuk memeriksa saldo, melakukan isi ulang, serta membeli kartu terbitan JAKLINGKO seperti Brizzi dari BRI, Tap Cash dari BNI, dan Mandiri E-Money [7] .
Akan tetapi Transjakarta tidak menutup kemungkinan memiliki banyak kekurangan dalam faktor pelayanannya. Jika terjadinya ketidakpuasan yang dialami oleh para pengguna TransJakarta dan kurangnya terhadap layanan tidak bisa diatasi, maka akan muncul dampak seperti menurunnya minat untuk menggunakan Transjakarta. Untuk meningkatkan kulitas  layanan,  maka  perlu  adanya  analisis  mengenai  opini  masyarakat  terhadap  penggunaan  Transjakarta.  Untuk mendapatkan opini yang beredar di masyarakat, maka diperlukannya sosial media seperti media sosial X [8]. media sosial X adalah media sosial terkenal yang berguna sebagai wadah komunikasi di masyarakat  [9]. Setiap harinya, pengguna
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan

## Metode Naïve Bayes Classifier
aktif twitter dapat menulis lebih dari 400 juta twee t terkenal [10]. Para pengguna media sosial X dapat berbagi hal dalam bentuk  tulisan  status  atau tweet seperti  mengungkapkan  kebahagian,  informasi,  inspirasi,  dan  mendiskusikan  topik tertentu [11]. Semua pendapat, saran, dan kritik yang diperoleh dari pengguna sosial media yaitu media sosial X dapat disebut sebagai sentimen [12].
Pada penelitian ini menjelaskan terkait bagaimana proses analisis sentimen dari sentimen atau opini yang diposting oleh masyarakat Indonesia di media sosial X, sentimen tersebut nantinya akan diklasifikasi menjadi data sentimen yang bernilai negatif dan positif [13]. Analisis sentimen adalah teknik untuk mengolah data opini dan teks secara otomatis, dengan tujuan memperoleh gambaran sentimen terdapat di sebuah opini  [14]. Analisis sentimen merupakan proses text mining untuk  melakukan  klasifikasikan  terhadap  data  yang  tidak  beraturan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai sentimen dengan menggunakan data mining [15]. Diharapkan bahwa data mining bisa menghubungkan penggunanya dan komunikasi antara data, karena data mining merupakan tahapan untuk menemukan informasi baru dari sejumlah besar data [16]. Diantara beberapa penelitian sentimen bisa dikelompokan menjadi big data karena data teks menjadi semakin besar, sehingga semakin banyak dan makna dalam berbagai konteks akan semakin beragam, dan data tweet pada media sosial X merupakan sumber sentimen yang sering digunakan [17]. Sentimen bisa diilustrasikan dalam bentuk perasaan, keputusan, serta pendapat mengenai ide-ide untuk sumber informasi  [18]. Teknik pembelajaran yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen salah satunya adalah Naïve Bayes Classifier [19]. Naïve Bayes adalah sebuah algoritma yang menerapkan  teori  Bayes  dengan  memakai  teknik data  mining [20].  Selanjutnya  proses crawling data  pada  X  dan pengolahan  data tweet dengan  algoritma Naïve  Bayes akan  dilakukan  pada software  RapidMiner. RapidMiner adalah sebuah aplikasi data ilmu pengetahuan yang dikembangkan untuk menyediakan pembelajaran deep learning , machine learning , predictive analytics , dan text mining [21].
Tujuan penelitian ini, yaitu untuk mengetahui respon para pengguna TransJakarta terhadap pelayanan yang telah diberikan  oleh  TransJakarta  apakah  sudah  memuaskan  atau  kurang  memuaskan  atas  layanan  Transjakarta  yang  telah diberikan.  Jika  banyak  pengguna  TransJakarta  merasa  tidak  puas  atas  layanan  yang  sudah  diberikan,  TransJakarta diharapkan  bisa  meningkatkan  kualiatas  layanan.  Berbeda  dengan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  menggunakan algoritma machine learning Naïve Bayes Classifier dan aplikasi RapidMiner untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari tweet di media sosial X yang berisi ulasan atau sentimen dari para pengguna TransJakarta. Sebuah media sosial yaitu X yang digunakan oleh pengguna untuk berbagi video, foto, dan memberikan pendapat tentang topik aktual. Pada aplikasi RapidMiner , terdapat algoritma Naïve Bayes Classifier yang bisa digunakan untuk melakukan data mining , text mining , dan  analisis  sentimen  pada tweet yang  dikumpulkan.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini,  peneliti  dapat  melakukan penelitian ini dengan lebih efektif dan efisien.
Analisis sentimen telah banyak dilakukan di penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya membahas mengenai topik  terkait  Covid-19  dengan  menganalisis  sentimen  yang  didapat  dari  media  sosial  X  dan  diolah  menggunakan algoritma Naïve  Bayes, sehingga  hasil  akurasi  yang  di  dapat  sebesar  63.21%  [22].  Penelitian  terdahulu  lainnya  yaitu membahas mengenai respon atau opini terhadap adanya program kampus merdeka dengan cara menganalisis opini yang didapat dari media sosial X dan diolah menggunakan Naïve Nayes Classifier. Nilai akurasi diperoleh dari alogritma Naïve Bayes Classifier yaitu 60% [23].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2. 1 Tahapan Penelitian
Metode pada penelitian ini menggunakan tweet yang diperoleh melalui media sosial X dan tweet tersebut akan dijadikan dataset.  Dataset  tersebut  akan  diproses  pada  aplikasi  RapidMiner  untuk  memberikan  prediksi  sentimen  terhadap  data tweet, sehingga dapat memudahkan untuk mengetahui sentimen negatif atau positif pada data tweet . Berikut gambar 1 dibawah merupakan tahapan proses penelitian.
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier

## 2. 2 Pengumpulan Data
Tahap  ini  merupakan  proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  web  scraping.  web  scraping mempunyai kemampuan untuk merubah data tidak beraturan menjadi beraturan yang kemudian data bisa disimpan dalam basis  data.  Tujuan  dari  tahap  scraping  data  yaitu  memvalidasi,  menyimpan,  dan  mengumpulkan  data  supaya  dapat dipahami sebagai informasi yang berkualitas [24]. Data yang akan digunakan untuk analisis sentimen yaitu berupa data dalam bentuk tweet yang diperoleh dari media sosial X. Data tweet yang akan digunakan untuk analisis sentimen yaitu mengenai TransJakarta dengan jumlah data tweet yang diperoleh sebanyak 827 data tweet mulai dari maret 2024 hingga april 2024. Proses pengumpulan data ini dilakukan di google colab dengan menggunakan python.

## 2. 3 Preprocessing Data
Tahap ini bertujuan untuk memproses data yang diperoleh dalam bentuk yang tidak beraturan. Selain itu, preprocessing data  juga  untuk  menghapus  karakter  yang  tidak  diperlukan  dan  merubah  kata  asing  ke  dalam  Bahasa  Indonesia.  Ada beberapa langkah yang berlangsung dalam tahap preprocessing, yaitu mencakup
a. Cleansing, tahap ini dilakukan untuk membersihkan dataset yang telah diperoleh dengan cara menghapus simbol- simbol/karakter, hastag , retweet , URL , dan mention yang terkandung di dalam data .
b. Transform cases, tahap ini dilakukan untuk mengganti setiap huruf yang ada pada dataset dalam berbentuk kapital menjadi huruf yang tidak kapital.
c. Tokenize, tahap  ini  bertujuan  untuk  memisahkan  setiap  teks  yang  ada  pada  dataset  menjadi  sebuah  bagian- bagian/token.
d. Stopword, tahap ini dilakukan dengan tujuan untuk menghapus setiap kata yang mempunyai arti tidak penting yang ada pada dataset yang telah diperoleh.
e. Tokens by length, tujuan dilakukannya tahap ini untuk menghapus setiap kata yang mengandung jumlah huruf yang sudah ditetapkan.

## 2. 4 Pembagian Data
Pada tahap ini dataset akan dibagi menjadi 2 data, yaitu data latih dan data uji. Pembagian data ini dilakukan dengan menggunakan  perbandingan 70  :  30,  yaitu  70%  dari  total  jumlah  dataset  akan  dijadikan data  latih  dan 30%  dari  total jumlah dataset akan dijadikan data uji. Data latih berfungsi sebagai data yang akan memberikan latihan/training kepada algoritma Naïve Bayes, sehingga algoritma Naïve Bayes dapat beradaptasi terhadap pola yang ada di data latih. Sedangkan untuk data uji untuk dijadikan sebagai bahan uji untuk melakukan klasifikasi oleh algoritma Naïve Bayes .

## 2. 5 Pelabelan Data
Pelabelan dataset dilakukan untuk mengklasifikasikan menjadi dua kategori sentimen, yaitu sentimen negatif dan positif. Sentimen  berkategori  positif menggambarkan  emosi  positif.  Sedangkan  Sentimen  yang berkategori  negatif  digunakan untuk  emosi  negatif.  Proses  klasifikasi  sentimen  ini  dilakukan  manual  [25].  Pelabelan  dataset  ini  bertujuan  untuk membuat data latih.

## 2. 6 Implementasi Naïve Bayes
Naïve Bayes Classifier merupakan metode dengan konsep probabilitas untuk melakukan klasifikasi. Konsep probabilitas ini berdasarkan dari Teorema Bayes . Algoritma Naïve Bayes Ini menjadi salah satu metode klasifikasi yang sangat efisien. [26]. Naïve  Bayes memiliki keunggulan  menciptakan  kinerja  yang  baik pada  saat  klasifikasi  teks,  walaupun  memiliki kemampuannya  yang  sederhana  [27].  Tahap  Implementasi Naïve  bayes ini  merupakan  tahap  dilakukannya  proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes terhadap dataset. Hasil yang akan diperoleh dari proses klasifikasi ini berupa sebuah prediksi sentimen terhadap tweet yang belum memiliki label sentimen.

## 2. 7 Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  menguji  suatu  metode/algoritma  dalam  penelitian.  Pada  tahap  ini  metode/teknik confusion  matrix akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  algoritma Naïve Bayes  dengan  cara  mengukur  performa  dari algoritma naïve  bayes yang  digunakan  untuk  melakukan proses  klasifikasi.  Hasil  yang  didapat  dari confusion  matrix, yaitu berupa nilai precision, acuracy, dan recall [28].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
.

## 3. 1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  awal peneliti  melakukan  proses  pengumpulan data  TransJakarta di  media  sosial  X  terlebih  dahulu dengan teknik web scraping . Pengumpulan data dilakukan di Google Colab dengan menggunakan Python . Data yang diperoleh oleh  peneliti  sebanyak  827  data tweet yaitu  mulai  dari  maret  2024  hingga  april  2024.  Peneliti  menggunakan  kata “Transjakarta” sebagai keyword untuk menyaring tweet pada media sosial X yang akan diambil untuk dijadikan dataset. Setelah data berhasil diambil, Data yang telah didapatkan akan disimpan ke sebuah file berformat CSV. Gambar 2 berikut dapat dilihat alur dari pengumpulan tweet untuk dataset.
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Gambar 2 . Alur Pengumpulan Tweet untuk Dataset

## 3. 2 Preprocessing Data
Proses selanjutnya peneliti melakukan preprocessing pada data tweet yang dilakukan di aplikasi RapidMiner. Pada saat preprocessing ,  teks  yang  yang  tidak  teratur  pada  dataset  ulasan  TransJakarta  akan  diubah  menjadi  teratur  sehingga nantinya  tidak  akan  terjadi  kesalahan.  Pada  gambar  3,  cleansing  akan  menjadi  proses  pertama  yang  dilakukan  pada preprocessing . Berikut merupakan merupakan alur dari proses cleansing.

## Gambar 3. Alur dari proses cleansing
Proses cleansing terdiri dari 2 bagian yaitu menghapus data yang duplicated dan juga menghapus berbagai karekter atau simbol seperti : .?@#,!-/ dan seterusnya. Data tweet akan akan di cleansing melalui operator subprocess dan remove duplicated . Pembersihan tweet ini dilakukan agar saat proses analisis sentimen mendapatkan hasil yang sesuai.  Pada tabel 1 dapat dilihat contoh tweet pada saat cleansing .
Tabel 1. Cleansing
Sebelum cleansing
Sesudah cleansing @PT_Transjakarta sudah 20menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya
sudah 20menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya @PT_Transjakarta Ini 6T lagi kenapa sih, semalem nunggu 45 menit, sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol juga. Hadeh. Ini 6T lagi kenapa sih semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol juga Hadeh @PT_Transjakarta Tolong dong pelayanan untuk 5C nya. Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai PGC.
Padahal belum jam 10 malam.  Mengecewakan sama sekali
pelayanan bus transjakarta nya Tolong dong pelayanan untuk 5C nya Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai PGC Padahal belum jam 10 malam Mengecewakan sama sekali pelayanan bus transjakarta nya
Setelah  dilakukan  proses  cleansing  maka  akan  dilanjut  ke proses preprocessing selanjutnya. Preprocessing ini memiliki  beberapa  tahap  yang  harus  dilewati  yang  ada  di  dalam process  document yaitu transform  cases,  tokenize, stopword, filter tokens (by length). Peneliti juga menggunakan operator operator process document di aplikasi RapidMiner untuk  menyesuaikan  tahapan transform  cases,  tokenize,  stopword,  filter  tokens  (by  length). Gambar  4  merupakan beberapa operator yang digunakan di dalam process document .

## Gambar 4. Operator Dalam Process Document
Tahap transform cases ini dilakukan untuk mengubah huruf kapital pada dataset untuk dirubah menjadi huruf yang tidak  kapital  [29].  Hal  ini  dilakukan  supaya  mencegah  terjadinya  kesalahan  saat  tokenize.  Berikut  adalah  contoh  dari tweet setelah melalui proses transform cases pada Tabel 2.
Tabel 2. Transform Cases
Sebelum transform cases
Sesudah transform cases sudah 20menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya
sudah 20menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Ini 6T lagi kenapa sih semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol
juga Hadeh Ini 6t lagi kenapa sih semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol juga hadeh Tolong dong pelayanan untuk 5C nya Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai PGC Padahal belum jam 10 malam Mengecewakan sama sekali
pelayanan bus transjakarta nya
tolong dong pelayanan untuk 5c nya Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai pgc padahal belum jam 10 malam mengecewakan sama sekali pelayanan bus transjakarta nya
Tokenize adalah proses untuk memisahkan teks menjadi sebuah token untuk analisis yang akan dilakukan nanti [30]. Berikut adalah contoh tweet yang telah melalui proses tokenize pada Tabel 3.
Tabel 3. Tokenize
Sebelum tokenize Sesudah tokenize sudah 20menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya
[‘sudah’.’menit’,’tunggu’,’di’,’halte’, ‘bunderan’,’
senayan’,’ 6m’,’ ke’,’ manggarai’,’ kenapa’,’belum’,’lewat’,’lewat’,’ya’] Ini 6t lagi kenapa sih semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol
juga hadeh
[‘Ini’,’6t’,’lagi’,’kenapa’,’sih’,‘semalem’,’nunggu’,’45’,’ menit’,’sekarang’,’nunggu’,’dah’,’mau’,’setengah’,’jam’
,’belom’,’nongol’,’juga’,’hadeh’]
tolong dong pelayanan untuk 5c nya Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai pgc Padahal belum jam 10 malam mengecewakan sama sekali
pelayanan bus transjakarta nya
[‘tolong’,’dong’,’pelayanan’,’untuk’,’5c’,’nya’,’sudah’,’ 3bus’,’transjakarta’,’yang’,’tidak’,’melyani’,’sampai’,’p gc’,’padaha’,’belum’,’jam’,’10’,’malam’,’mengecewaka n’,’sama’,’sekali’,’pelayanan’,’bus’,’transjakarta’,’nya’]
Stopwords adalah proses menghapus kata-kata yang tidak mempunyai arti dan tidak penting [31]. Stopwords yang digunakan peneliti adalah stopwords Bahasa Indonesia yang diperoleh dari www.kaggle.com. Tabel 4 adalah tweet yang telah melewati proses s topwords .
Tabel 4. Stopword Sebelum stopword Sesudah stopword sudah 20 menit tunggu di halte bunderan senayan 6m ke manggarai kenapa belum lewat lewat ya 20 menit tunggu halte bunderan senayan 6m manggarai belum lewat lewat ya Ini 6t lagi kenapa sih semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu dah mau setengah jam belom nongol juga hadeh
6t lagi kenapa semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu setengah jam belom nongol hadeh tolong dong pelayanan untuk 5c nya Sudah 3 bus transjakarta yang tidak melyani sampai pgc Padahal belum jam 10 malam mengecewakan sama sekali pelayanan bus transjakarta nya
tolong pelayanan 5c 3 bus transjakarta melyani pgc jam 10 malam mengecewakan pelayanan bus
transjakarta butuh deadline 3 hari mah
Tokens by length adalah proses untuk menghilangkan kata-kata yang jumlah hurufnya telah ditetapkan. Tabel 5 merupakan contoh tweet melewati proses filter tokens by length .
Tabel 5. Tokens By Length
Sebelum filter by length
Sesudah filter by length 20 menit tunggu halte bunderan senayan 6m manggarai belum lewat lewat ya menit tunggu halte bunderan senayan manggarai belum lewat lewat 6t lagi kenapa semalem nunggu 45 menit sekarang nunggu setengah jam belom nongol hadeh
lagi kenapa semalem nunggu menit sekarang nunggu
setengah jam belom nongol hadeh
tolong pelayanan 5c 3 bus transjakarta melyani pgc jam
10 malam mengecewakan pelayanan bus transjakarta butuh deadline 3 hari mah tolong pelayanan bus transjakarta melyani pgc jam 10 malam mengecewakan pelayanan bus transjakarta butuh
deadline 3 hari mah

## 3. 3 Pelabelan Data
Proses  berikutnya  yaitu  melakukan  proses  pelabelan  sentimen  pada  data tweet oleh  peneliti.  Pada  proses  pelabelan sentimen,  peneliti  akan  membagi  dataset  terlebih  dahulu,  yaitu  data  latih  dan  uji  dengan  perbandingan  70:30  dengan jumlah data tweet berjumlah 563 data latih dan 210 data uji. Peneliti memberikan label sentimen negatif atau positif pada setiap tweet yang  telah  ditetapkan  sebagai  data  latih.  Proses  pelabelan  sentimen  pada  data tweet akan  dilakukan  di Miscrosoft Excel . Berikut pada gambar 5 menunjukan proses pelabelan dataset.
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Gambar 5. Pelabelan Dataset

## 3. 4 Implementasi Naïve Bayes
Langkah berikutnya adalah mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes . Implementasi ini dilakukan melalui aplikasi RapidMiner. Tahap pertama yaitu membuat model Naïve Bayes dan data latih. Pembuatan model Naïve Bayes dan data latih, yaitu dari dataset sudah melewati operator process document ( preprocessing ) yang sudah terhubung dengan operator algoritma Naïve Bayes . Gambar 6 berikut adalah alur pemrosesan pembuatan data latih dan model Naïve Bayes .
Gambar 6 . Proses Pembuatan Data Latih dan Model Naïve Bayes .
Langkah berikutnya setelah mempunyai data latih dan model Naïve Bayes , maka akan dilanjut ke tahap klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes . Dataset yang berisikan tweet ulasan TransJakarta akan difilter untuk mengambil data yang yang belum memiliki label sentimen, data yang telah difilter akan dijadikan sebagai data uji. Kemudian dilanjut dengan proses preprocessing . Hasil dari proses sebelumnya akan digabung dengan data latih menggunakan operator union sebab terdapat  perbedaan  kata-kata  di  antara  keduanya.  Setelah  digabungkan,  data  akan  melalui  proses  filter  kembali  untuk mengambil  data  yang  belum  ada  label  sentimennya.  Setelah  data  uji  siap  digunakan,  maka  akan  dilanjut  ke  proses klasifikasi dengan menggunakan model Naïve Bayes . Peneliti akan melakukan proses klasifikasi pada data uji dengan menghubungkan model Naïve Bayes dengan operator apply model . Hasil yang diperoleh dari proses klasifikasi berupa prediksi  sentimen  pada  data tweet yang  belum  ada  sentimennya.  Proses  pemberian  label  otomatis  digambarkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses pelabelan secara otomatis dengan Naïve Bayes
Dalam tahap pemberian label sentimen oleh algoritma Naïve Bayes secara otomatis. Algoritma Naïve Bayes telah berdaptasi dengan data latih yang telah diberi label sentimen secara manual oleh peneliti, sehingga Naïve Bayes dapat memprediksi  data  kedalam  dua  kelas  sentimen,  yaitu  negatif  dan  positif.  Berikut  adalah  hasil  dari  pemberian  label sentimen menggunakan Naïve Bayes yang ditampilkan dalam gambar 8.
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Gambar 8 . Hasil sentimen anlisis terhadap TransJakarta

## 3. 5 Evaluasi
Setelah klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes telah selesai dilakukan, maka akan dilanjut dengan proses evaluasi dari metode yang digunakan, yaitu algoritma Naïve Bayes . proses evaluasi ini dilakukan oleh peneliti dengan menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi metode yang digunakan. Berikut dapat dilihat pada gambar 9 alur evaluasi algoritma Naïve Bayes .
Gambar 9. Alur confusion matrix untuk evaluasi algoritma Naïve Bayes
Pada proses evaluasi peneliti menggunakan operator split data yaitu untuk menetapkan perbandingan data latih dan data uji . peneliti akan menggunakan perbandingan yaitu sebesar 70:30. Hasil yang diperoleh dari evaluasi algoritma Naïve bayes ini berupa nilai Precision , accuracy, dan recall. Gambar 10 merupakan hasil evaluasi confusion matrix.
Gambar 10. Hasil evaluasi algoritma Naïve Bayes dengan confusion matrix
Hasil  evaluasi  dengan confusion  matrix terhadap  algoritma  Naïve  Bayes  memperoleh  nilai accuracy, yaitu  73,92%. Kemudian untuk sentimen positif dari hasil evaluasi memperoleh nilai precision 30% dan recall 28,12%, sedangkan untuk sentimen  negatif  didapatkan  nilai  precision  83,45%  dan  recall  84,67%.  Berikut  gambar  11  hasi  visualisasi confusion matrix
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Pada visualisasi confussion matrix terdapat warna biru pudar hingga pekat, warna biru pudar menandakan jumlah data  yang  sedikit  sedangkan  warna  biru  pekat  menandakan  jumlah  data  yang  banyak.  Hasil confussion matrix dari visualisasi  yang  telah  dibuat  yaitu  terdapat  TP,  FP,  FN,  dan  TN.  TP  merupakan  true  positif,  true  positif  pada  hasil visualisasi diatas yaitu berjumlah 9 data. Kemudian, FP merupakan false positif, false positif berjumlah 23 data. Setelah itu ada FN yang merupakan false negatif yang berjumlah 21 data. Terakhir ada TN yaitu true negatif yang berjumlah 212 data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pemrosesan  dengan  klasifikasi Naïve  Bayes dari  dataset  yang  telah  dilakukan  terhadap  ulasan penggunaan Transjakarta, peneliti mendapatkan 150 sentimen positif dan 623 sentimen negatif dari 773 dataset. Dari hasil yang  didapat  terdapat  banyak  sekali  sentimen  negatif  yang  diperoleh  dibandingkan  dengan  sentimen  positif  yang diperoleh, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa TransJakarta kurang memberikan pelayanan yang baik kepada para pengguna TransJakarta. Hasil evaluasi dari algoritma Naïve Bayes Classifier menunjukan bahwa pada tingkat akurasi dari algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  diperoleh  dari confusion matrix  sebesar  73,96%.  Kemudian  hasil  lain  dari confusion matrix,  yaitu  pada  sentimen  positif  mendapat  nilai precision sebesar  30%  dan recall 28,12%.  Sedangkan sentimen negatif mendapat nilai precison sebesar 83,45% dan recall 84,67%. Kekurangan yang ada di penelitian ini yaitu dari jumlah dataset yang kurang banyak, kemudian sampel data latih yang digunakan juga bisa lebih banyak lagi. Peneliti hanya  memberi  label  pada  dataset  sebanyak  563  data  untuk  dijadikan  data latih ,  sehingga  dengan  begitu  masih  ada beberapa data dalam proses klasifikasi Naive Bayes yang tidak akurat. Sebagai saran untuk penelitian selanjutnya, data yang  akan  digunakan  dalam  proses  analisis  bisa  lebih  banyak  dan  saat  proses  pelabel  dataset  oleh  peneliti  bisa  lebih banyak dilakukan agar hasil yang didapat pada proses klasifikasi Naïve Bayes bisa semakin akurat, karena pada penelitian ini tidak sepenuhnya sesuai dengan yang diharapankan oleh peneliti terbukti hasil dari akurasi yang didapat masih relatif tidak tinggi.

## REFERENCES
[1] F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan Multinominal  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  52–58,  2021,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[2] K. Nisa and S. R. Nio, “Perbedaan Loyalitas Pelanggan Pengguna Jasa Ojek Online (Go-Jek) Ditinjau dari Jenis Kelamin,” J. Ris. Psikol. , vol. 4, pp. 1–11, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.24036/jrp.v2019i4.7580.
[3] S. A. Azwar and Y. Abdurrohman, “Pengaruh Pandemik Covid-19 Terhadap Gerakan Transportasi Di Jabodetabek (the Influence of  Pandemic  Covid-19  on  Transportation  Movement  in  Jabodetabek),” J.  Logistik ,  vol.  14,  no.  01,  pp.  27–36,  2021,  doi: https://doi.org/10.21009/logistik.v14i1.20498.
[4] E. Deliyani and B. Prambudi, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Penumpang Mrt Jakarta,” J. Ekobis  Ekon. Bisnis Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 124–131, 2020, doi: 10.37932/j.e.v9i2.62.
[5] M. M. Veronika and D. Pontan, “Halte Transjakarta Identification of Halte Transjakarta User Satisfaction Factors,” Pros. Semin. Intelekt. Muda , no. April, pp. 339–342, 2019, doi: https://doi.org/10.25105/psia.v1i1.5977.
[6] M. H. Fakhriza and R. D. Dana, “Optimisasi Pembayaran Tiket Bus di JABODETABEK Melalui Pengelompokan Transaksi Digital Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 7, no. 1, pp. 313–319, 2023, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6339.
[7] A. F. Damayanti, K. Komariah, and F. Z. Mulia, “Analysis Perceived Ease of Use, Electronic Service Quality on Purchasing Decisions of Busway Electronic Money Card On Vending Machine,” Manag.  Stud.  Entrep.  J. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  1946–1952, 2022, doi: https://doi.org/10.37385/msej.v3i4.660.
[8] Alfandi  Safira  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[9] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[10]  O.  P.  Zusrotun,  A.  C.  Murti,  and  R.  Fiati,  “Sentimen  Analisis  Belajar  Online  di  Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes  Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI | 311,” vol. 11, pp. 310–320, 2022, doi: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.49160.
[11]  I.  B.  G.  Sarasvananda,  D.  Selivan,  M.  L.  Radhitya,  and  I.  N.  T.  A.  Putra,  “Analisis  Sentimen  Pada  Pembelajaran  Daring  Di Indonesia Melalui Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, pp. 227– 233, 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1241.
[12]  I. R. Afandi, F. N. Hasan, A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi  Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  63–70,  2022,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.107.
[13]  M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree,Knn, Dan Naïve Bayes,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[14]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019, doi: https://doi.org/10.24176/simet.v10i2.3487.
[15]  D. S. Putri, A. Sentimen, U. Aplikasi, and T. Ridwan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Pospay dengan Algoritma Support Vector Machine,” no. 2018, 2023, doi: https://doi.org/10.33884/jif.v11i01.6611.
[16]  D. Ariestiany and T. Santoso, “Analisis Pengelolaan Stok Kue Menggunakan Algoritma Apriori Pada Toko Kue Sponji,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 167–183, 2022, doi: 10.31849/zn.v4i2.11128.
[17]  M.  A.  Amrustian,  W.  Widayat,  and  A.  M.  Wirawan,  “Analisis  Sentimen  Evaluasi  Terhadap  Pengajaran  Dosen  di  Perguruan
Hilmy  Zhafran  Muflih,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  TransJakarta  Berdasarkan  Tweets  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Tinggi Menggunakan Metode LSTM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 535, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3527.
[18]  Y. yuli Astari, A. Afiyati, and S. W. Rozaqi, “Analisis Sentimen Multi-Class Pada Sosial Media Menggunakan Metode Long Short-Term Memory  (LSTM),” J. Linguist. Komputasional , vol. 4, no. 1, pp. 8–12, 2021, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i1.43.
[19]  I. Fahrur Rozi, A. Taufika Firdausi, and K. Islamiyah, “Analisis Sentimen Pada Twitter Mengenai Pasca Bencana Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 33–39, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.316.
[20]  S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes  dan  K-NN,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  526–534,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i4.530.
[21]  R. Slamet, W. Gata, A. Novtariany, K. Hilyati, and F. A. Jariyah, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Penggunaan Artis Korea Selatan Sebagai Brand Ambassador Produk Kecantikan Lokal,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 145– 153, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3933.
[22]  M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[23]  I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support  Vector  Machine,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.  Hal  296− ,  vol.  301,  no.  2,  pp.  25–38,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.30865/json.v4i2.5381.
[24]  J. Florensius Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Media  Online) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  360–367,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[25]  D. Oktavia, Y. R. Ramadahan, and M. Minarto, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 407– 417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[26]  E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 4, pp. 203–208, 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.
[27]  M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[28]  F. Noor Hasan, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi CapCut Pada Ulasan di Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Media Online) , vol. 4, no. 4, pp. 2272–2280, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1555.
[29]  A. Noviriandini, H. Hermanto, and D. Ayu Ambarsari, “Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi JMO (Jamsostek Mobile) Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 1, pp. 33–37, 2023, doi: 10.31294/reputasi.v4i1.1986.
[30]  A. Halim and Andri Safuwan, “Analisis Sentimen Opini Warganet Twitter Terhadap Tes Screening Genose Pendeteksi Virus Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 5, no. 1, pp. 170–178, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2229.
[31]  M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.