## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP DUGAAN KONTROVERSI PONDOK PESANTREN AL-ZAYTUN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Derley Akbar Baturaja, Didi Juardi, Agung Susilo Yuda Irawan Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Jawa Barat 1810631170088@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pesantren  tempat  dimana  orang  memperdalam  ilmu  agama,  akan  tetapi  terkadang  ajaran  yang  di  ajarkan kepada orang kadang di salah artikan atau sering melenceng dari ajaran agama yang umum. Seperti kasus yang sempat viral yaitu Pondok Pesantren Al-Zaytun dengan segala problematika nya tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen yang dirasakan masyarakat Indonesia terhadap kontroversi yang melibatkan Pondok Pesantren  Al-Zaytun,  menggunakan  Instagram  sebagai  sumber  datanya.  Data  komentar  dikumpulkan  melalui Instagram API, kemudian dibersihkan dan diproses, menghasilkan 1.010 data kemudian digunakan dalam analisis. Metode  yang  diterapkan  adalah  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan pendekatan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Pendekatan  ini  meliputi  tahap  Data  Selection,  Pre- Processing,  Transformation,  Data  Mining,  dan  Evaluation.Selain  itu,  dilakukan  juga  pembobotan  sentimen dengan  menggunakan  kamus  Lexicon  dan  kamus Negative  Words untuk  mengklasifikasikan  data  ke  dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan pembagian data skenario  90:10  memiliki  kualitas  analisis  sentimen  yang  baik,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  80%  dan  nilai Area  Under  the  Curve (AUC)  sebesar  0.82.  Beberapa  kata  yang  umum  ditemukan  dataset  meliputi  "pondok", "pesantren",  "Al-Zaytun",  dan  "sesat".  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  mengenai  pandangan  masyarakat, diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  referensi  bagi  pihak  berwenang  dalam  memahami  persepsi  publik  terkait kasus tersebut.
Kata Kunci: Analisis sentimen, Naïve Bayes, Al-Zaytun, Instagram, Skor sentimen

## 1. PENDAHULUAN
Analisis sentimen adalah sebuah proses otomatis yang melibatkan pemahaman, ekstraksi, dan pemrosesan  data  teks  dengan  tujuan  menghasilkan informasi  terkait  sentimen  yang  tersembunyi  dalam suatu  pernyataan.  Keseluruhan  tujuan  dari  analisis sentimen  adalah  untuk  mengenali  pandangan  atau sikap  yang  dinyatakan  oleh  pembicara  atau  penulis terkait suatu topik atau kecenderungan polaritas secara keseluruhan dalam teks tersebut. Sikap ini bisa berupa penilaian, evaluasi, ungkapan emosi dari penulis  saat menulis,  atau  dampak  emosional  dari  tulisan  penulis pada audiens atau pembaca.
Di  Indonesia,  bidang  informatika  berkembang dengan pesat sejalan dengan kebutuhan akan teknologi informasi yang canggih dan inovatif. Kesadaran akan pentingnya  penerapan  solusi  informatika  semakin meningkat  di  kalangan  masyarakat,  industri,  dan pemerintah. Dalam konteks  ini, kajian dan penelitian yang  mendalam  dalam  bidang  informatika  menjadi semakin  relevan  untuk  menghadapi  tantangan  dan meraih peluang yang muncul dalam era digital saat ini. Saat  ini,  masyarakat  memiliki  kemudahan  dalam mengakses informasi melalui berbagai platform media sosial.  Platform  ini  meliputi  WhatsApp,  Facebook, YouTube, Instagram, Twitter, dan platform lainnya.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  platform  media sosial Instagram telah menjadi salah satu yang paling diminati  untuk  berbagi  gambar  dan  video  serta berinteraksi dengan pengguna lainnya. Fitur unik dari Instagram, seperti kemampuan berbagi konten visual, penggunaan  tagar,  dan  opsi  interaktif  seperti  stories dan  live  streaming,  telah  menjadikannya  platform yang  menarik  bagi  berbagai  kalangan.  Sebagai  salah
satu  media  sosial  dengan  jumlah  pengguna  yang sangat  besar,  Instagram  memiliki  potensi  yang signifikan  untuk  memahami  pandangan  masyarakat terhadap  beragam  topik,  peristiwa,  merek,  produk, atau kejadian tertentu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Media Sosial
Media  sosial  merupakan  suatu  platform  di internet yang  memungkinkan pengguna dari berbagai belahan  dunia  untuk  berinteraksi,  berfungsi  sebagai wadah untuk menghubungkan individu yang berjauhan  agar  dapat  merasa  lebih  dekat  satu  sama lain.  Layanan  media  sosial  memfasilitasi  komunikasi antar  pengguna  tentang  berbagai  topik,  menyiratkan bahwa  media  sosial  adalah  sumber  data  yang signifikan  dan  menjadi  tempat  di  mana  pengguna dengan  mudah  dapat  mengungkapkan  sentimen  atau opini  mereka.  Dalam  lingkup  media  sosial,  terdapat tiga  makna  yang  terungkap,  yaitu  pengenalan (cognition), komunikasi (communication), dan kolaborasi  (cooperation).  Saat  ini,  media  sosial  telah mencapai  basis  pengguna  yang  luas  dan  digunakan oleh  individu  di  seluruh  dunia.  Keadaan  ini memberikan potensi bagi media sosial untuk menjadi salah  satu  teknologi  yang  memainkan  peran  penting dalam era saat ini [1].

## 2.2. Instagram
Instagram  telah  mengalami  pertumbuhan  yang signifikan  dan  menjadi  salah  satu  platform  media sosial  dengan  jumlah  pengguna  terbesar  di  seluruh dunia.  Platform  ini  sangat  populer  dan  fokus  pada berbagi foto dan video. Melalui unggahan gambar atau
video di Instagram, individu dapat berkomunikasi dan mengungkapkan  pandangan  mereka  tanpa  batasan. Dengan  sejarah  perkembangan  selama  lebih  dari sepuluh tahun, Instagram saat ini  memiliki  lebih  dari 1,32 miliar pengguna per Januari 2023. Di Indonesia sendiri,  jumlah  pengguna  Instagram  mencapai  89,15 juta. Oleh karena itu, kondisinya sangat memungkinkan  untuk  melakukan  penelitian  dalam analisis  sentimen,  karena  adanya  banyak  pengguna aktif di Indonesia [2].

## 2.3. Pondok Pesantren
Pondok pesantren merupakan institusi pendidikan tradisional dalam Islam di Indonesia yang memiliki  fokus  pada  penguasaan  ilmu  agama  Islam dan  pembentukan  moral  serta  akhlak  para  siswa.  Di lingkungan  pondok  pesantren,  santri  (siswa)  tinggal bersama selama proses belajar. Biasanya, kepemimpinan  pondok  pesantren  dipegang  oleh seorang Syekh (Ulama) yang bertanggung jawab atas pendidikan dan perkembangan spiritual santri. Materi kurikulum  di  pondok  pesantren  mencakup  pelajaran agama  seperti  Al-Qur'an,  hadis,  tafsir,  fiqih,  dan bahasa  Arab  untuk  pemahaman  teks-teks  agama. Walaupun terdapat pelajaran umum seperti matematika,  ilmu  pengetahuan  alam,  dan  bahasa Indonesia,  pendekatan  utama  tetap  berfokus  pada pendidikan agama dan pembangunan spiritualitas [3].

## 2.4. Data Mining
Data Mining  merupakan proses pengelompokan data,  di  mana  data  diorganisir  (dikelompokkan)  ke dalam  kategori  atau  kelompok  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Secara  alternatif,  data  mining  bisa diartikan  sebagai  langkah-langkah  pengeksplorasian data  yang  berfungsi  sebagai  alat  untuk  menganalisis informasi secara lebih tepat dan efektif. Tujuan utama dari  data  mining  adalah  untuk  mengenali  pola  dan pengetahuan  baru  yang  berguna  dalam  pengambilan keputusan  dan  perencanaan  strategis  di  berbagai bidang  seperti  bisnis,  ilmu  pengetahuan,  kedokteran, dan lainnya [4].

## 2.5. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  cabang  dalam  ilmu komputer  yang  fokus  pada  bidang  komputasi linguistik, pemrosesan bahasa alami, dan penambangan  teks.  Tujuan  utama  dari  analisis sentimen  adalah  untuk  memeriksa  dan  menganalisis emosi,  penilaian,  sikap,  pandangan,  serta  sentimen yang  dinyatakan  oleh  seseorang  terhadap  pembicara atau  penulis  terkait  berbagai  hal,  seperti  produk, layanan,  organisasi,  individu,  tokoh  publik,  topik, acara,  atau  kegiatan  tertentu.  Oleh  karena  itu, diperlukan  pendekatan  analisis  sentimen  untuk mengenali  dan  mengkelompokkan  opini  pembaca menjadi  positif  dan  negatif.  Analisis  sentimen  juga bermanfaat  dalam  memperoleh  wawasan  mengenai sikap,  opini,  dan  emosi  yang  tertanam  dalam  teks. Dengan  bantuan  analisis  sentimen,  data  teks  dapat diolah  sehingga  bisa  mengenali  sentimen  yang  ada, seperti  apakah  opini  tersebut  bersifat  positif,  negatif, atau  netral  terhadap  suatu  isu  atau  topik  tertentu.
Informasi yang dihasilkan dari analisis sentimen dapat memberikan pandangan berharga bagi para pengambil keputusan,  peneliti,  dan  pelaku  bisnis  untuk memahami respons dan persepsi masyarakat terhadap suatu hal [5].

## 2.6. KDD (Knowledge Discovery in Database)
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses yang  rumit  dan terstruktur untuk menemukan, mengambil,  serta  menganalisis  informasi  berharga, pola, pengetahuan, dan wawasan baru dari data  yang luas  dan  kompleks  dalam  suatu  basis  data.  Ada  6 tahapan dalam proses KDD [6] seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan KDD

## 2.7. Instagram API
Instagram  API  (Application  Programming Interface)  merujuk  pada  sekumpulan  petunjuk  dan aturan  yang  memungkinkan  para  pengembang  dan programmer  berinteraksi  dengan  platform  Instagram untuk  mengakses  data  dan  fungsi  yang  ada  dalam aplikasi Instagram. Untuk mendapatkan akses ke API ini,  pengguna  diharuskan  untuk  mengajukan  akun pengembang  atau  developer.  Melalui  Instagram  API, individu  dapat  menggabungkan  fitur-fitur  Instagram ke  dalam  aplikasi  atau  situs  web  yang  mereka kembangkan [7]

## 2.8. Crawling Data
Crawling adalah proses otomatis yang bertujuan untuk  mengumpulkan  data  dalam  jumlah  besar  dari berbagai  halaman  web.  Teknik  ini  digunakan  oleh mesin  pencari  dan  aplikasi  lainnya  untuk  mengambil informasi dari internet. Bot ini mengikuti tautan (link) dari satu halaman ke halaman lainnya dan mengambil data dari masing-masing halaman yang dikunjungi. Pada  Instagram,  crawling  data  merujuk  pada  proses akses  terhadap  informasi  pengguna  Instagram  dan postingan  dari  server  Instagram.  Data  ini  diambil melalui penggunaan Instagram API [8].

## 2.9. Kamus Lexicon
Lexicon  merupakan  sekumpulan  kata  yang  ada dalam ingatan seseorang dan digunakan dalam proses berkomunikasi.  Kamus  Lexicon  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  adalah  kamus  Lexicon  dan Negative  Word yang  menggunakan  bahasa  Indonesia dan telah digunakan dalam penelitian sebelumnya oleh Koto dengan jumlah 3.609 kata positif dan 6.609 kata negatif.  Kamus  Lexicon  dalam  penelitian  ini digunakan  untuk  menganalisis  komentar-komentar masyarakat  berdasarkan  klasifikasi  positif,  negatif, atau  netral.  Lexicon  memiliki  peran  yang  sangat penting dalam analisis sentimen karena memungkinkan penyaringan kata-kata pendek seperti "tdk," "mkn," "gk," dan sejenisnya [9].
2.10. Naïve Bayes Classifier
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  yang  mengintegrasikan  prinsip- prinsip  statistik  dan  teori  probabilitas.  Teknik  ini digunakan untuk menangani situasi dalam pembelajaran berbimbing supervised learning. Pendekatan  klasifikasi Naïve  Bayes menggunakan probabilitas  bersyarat  untuk  setiap  kelas  yang mungkin, yang diambil dari data matriks, dan metode ini bersumber dari Teorema Bayes [10]. Formula dasar dari algoritma ini dirangkai seperti berikut ini:
P(H|X)= 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ). 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 )
Keterangan :
X
: Sampel data belum diketahui labelnya H : Hipotesis bahwa x merupakan data label P(H) : Peluang dari hipotesa H P(X) : Peluang data sampel P(X|H)  : Peluang data sampel apabila hipotesis benar P(H|X)  :  Peluang  hipotesis  berdasarkan  keadaan sampel
Ketika  X  adalah  bukti,  H  adalah  hipotesis,  P (H|X)  adalah  probabilitas  bahwa  hipotesis  H  benar untuk  bukti  X,  atau  dengan  kata  lain  P  (H|X) merupakan probabilitas posterior H dengan syarat X. P(X|H) adalah probabilitas posterior X dengan syarat H.  P  (H)  adalah  probabilitas  prior  hipotesis  H,  dan P(X) adalah probabilitas prior bukti X.

## 2.11. Text Mining
Text mining merujuk pada proses penemuan dan ekstraksi informasi, pola, pengetahuan, atau wawasan yang awalnya tidak diketahui dari kumpulan teks atau dokumen.  Teknik-teknik  dari  bidang  pemrosesan bahasa alami  (Natural  Language  Processing/NLP) , pembelajaran  mesin (machine learning), dan statistik diterapkan dalam text mining untuk  mengidentifikasi hubungan dan pola dalam teks yang tidak terstruktur, sehingga  informasi  yang  berharga  dapat  diambil  dari data teks tersebut [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan  dalam studi  ini  ialah  knowledge  discovery  in  Database (KDD).  Proses  tahapan  metodologi  ini  dengan mengadopsi  metode  KDD  melibatkan  langkah- langkah  seperti pemilihan data, pra-pemrosesan data, transformasi  data,  penambangan  data,  serta  evaluasi dan  interpretasi  pengetahuan.  Adapun  tahapan  KDD yang digunakan yaitu:

## 3.1. Data Selection
Pada tahap awal ini, data-data pada database akan diseleksi  kemudian  disimpan  didalam  berkas  yang terpisah.
3.2. Pre-processing/Cleaning Tahapan berikutnya adalah melakukan pembersihan terhadap data-data yang sudah diperoleh sebelum dilakukan proses data mining.

## 3.3. Transformation
Tahapan  ini  merupakan  suatu  proses  dimana akan  dilakukannya  transformasi  atau  perubahan bentuk  data  terhadap  data-data  yang  sudah  di bersihkan  sehingga  nantinya  data  tersebut  dapat dilanjutkan ke dalam proses data mining.

## 3.4. Data Mining
Di  dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses pencarian  pola  atau  informasi  dengan  menggunakan metode atau teknik tertentu terhadap data-data.

## 3.5. Interpretation/Evaluation
Tahap ini merupakan tahap terakhir yang dimana akan dilakukannya proses evaluasi terhadap hasil dari proses data mining yang sudah dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengkaji  analisis  sentimen masyarakat  terhadap  dugaan  kontroversi  dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Metodologi yang  diterapkan  adalah Knowledge  Discovery  in Database (KDD),  yang  mencakup  tahapan  Data Selection,  Pre-Processing,  Transformation,  Data Mining, dan Evaluation. Pengumpulan data dilakukan melalui  teknik  Crawling  Data  dari  Instagram  API menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Jumlah komentar yang berhasil dikumpulkan mencapai 1.483 komentar  dalam  rentang  waktu  1  bulan,  yaitu  bulan Juli.Langkah  berikutnya  setelah  mengumpulkan  data komentar  adalah  melanjutkan  menuju  tahap  Pre- Processing  dengan  tujuan  menghilangkan  noise  dan karakter  yang  tidak  relevan  dari  data  dalam  proses klasifikasi.  Setelah  proses  pembersihan  selesai,  data yang  tersisa  adalah  1.010  data  komentar.  Hasil  dari pembobotan  sentimen  ini  menghasilkan  data  dengan 64  komentar  positif,  400  komentar  negatif,  dan  546 komentar netral dari total 1.010 data dalam dataset. Hasil penelitian yang telah dilakukan yaitu mengetahui sentimen  komentar  para  pengguna  Instagram  di Indonesia  terhadap  dugaan  kontroversi  Pondok Pesantren  Al-Zaytun.  Data  komentar  Instagram tersebut kemudian dibagi ke dalam tiga kategori, yaitu positif,  negatif,  dan  netral,  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier.  Hasil klasifikasi dan perhitungan skor sentimen ini nantinya dapat  dijadikan  sebagai  referensi  data  informasi mengenai opini masyarakat terkait dugaan tersebut di masa yang akan datang.

## 4.1. Data Selection
Hasil  dari  tahap  ini  adalah  kumpulan  data  yang akan  digunakan  dalam  penelitian.  Teknik  yang digunakan  adalah  pengambilan  data  menggunakan crawling dari Instagram API.

## 4.2. Pre Processing
Setelah  proses  pengumpulan  data,  ditemukan bahwa  jenis  data  yang  akan  digunakan  masih  belum ideal untuk menjalani proses data mining. Oleh karena itu, diperlukan tahapan pre-processing untuk menghilangkan kata-kata atau karakter-karakter yang tidak relevan.

## 4.3. Cleaning
Tabel 1. Hasil dari Tahap Cleaning
Komentar sebelum dilakukan cleaning Komentar sesudah dilakukan cleaning baca dah biar ga bod*k banget https://youtu.be/va_klO xPTxs Takbir, selamatkan agama Islam #AlZaytunSesat baca dah biar ga bodk banget Takbir, selamatkan agama Islam Sok baik pas di kamera doang, spesialis ngangong ngangong ðŸ’ðŸ’ðŸ’ðŸ’ #ZaitunTitisanDajjal Sok baik pas di kamera doang, spesialis ngangong ngangong
Proses  cleaning  bertujuan  untuk  penghapusan URL,  angka,  dan  simbol-simbol  yang  tidak  relevan dalam  proses  klasifikasi.  Berikut  ini  adalah  contoh hasil dari penerapan tahap cleaning, dapat dilihat pada Tabel 1.
Setelah  proses cleaning dilakukan,  komentar telah dibersihkan sehingga dapat dilakukannya proses klasifikasi.

## 4.4. Case Folding
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perubahan  terhadap semua  huruf  kapital  dalam  data  menjadi  huruf  kecil. Tahap ini dilakukan untuk memastikan bahwa seluruh data  yang  akan  diproses  memiliki  karakter  yang seragam. Hal ini bertujuan agar proses pre-processing selanjutnya  dapat  berjalan lebih  efektif dan menghasilkan  hasil pre-processing yang  optimal. Berikut  contoh  dari  tahap case  folding dapat  dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil Tahapan Case Folding Komentar sebelum dilakukan case folding Komentar sesudah dilakukan case folding
Muridnya Kan Bisa Dipindahkan Karena Ajaran Sesat ,
Kenapa Masih Proses Trus , Nunggu Apa , Trus Itu Kan Ajaran Sesat Klo Trlalu Lama Apa Gak Tambah Membahayakan Siswa Sm Siswinya , Generasi Penerus Bangsa Loh muridnya kan bisa dipindahkan karena ajaran sesat , kenapa masih proses trus , nunggu apa , trus itu kan ajaran sesat klo trlalu lama apa gak tambah membahayakan siswa sm siswinya , generasi penerus bangsa loh
FPI Yg Baik Bntu Bencana Gempa,,Di Bubarin, Al Zaitun Yg Sesah Bikin Aqidah Rusak Masa Ga Di Bubarin, Berati Apa Pemerintah Nye Pd Ga Bener 2019-2024 Maka Nya Indonesia Ancur Byk Utang
fpi yg baik bntu bencana gempa,,di bubarin, al zaitun yg sesah bikin aqidah rusak masa ga di bubarin, berati apa pemerintah nye pd ga bener 2019-2024 maka nya indonesia ancur byk utang
Pake Akal Pikiran Klo Mau Pilih2 Masukin Ke Pesantren.
Modelan Pesantren Begini Aliran Nya Bukan Islam Sesungguh Nya, Malah Pada Pake Jas, Kek Di Gereja. Agak Laen Emang pake akal pikiran klo mau pilih2 masukin ke pesantren. modelan pesantren begini aliran nya bukan islam sesungguh nya, malah pada pake jas, kek di gereja. agak laen emang
Setelah  tahap case  folding dilakukan,  terlihat bahwa semua huruf dalam dataset menjadi huruf kecil, termasuk huruf kapital.

## 4.5. Tokenizing
Setelah  data  telah  dibersihkan  dan  diubah  menjadi huruf  kecil,  langkah  berikutnya  adalah  tahap tokenizing. Tokenizing melibatkan pemecahan kalimat dalam  data  komentar  menjadi  kata-kata  individual. Tahap  ini  akan  mempermudah  langkah  transformasi, karena data tidak akan diproses dalam bentuk kalimat utuh,  melainkan  sebagai  kumpulan  kata-kata  dari kalimat  tersebut.  Hasil  dari  tahap  tokenizing  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Tahapan Tokenizing Komentar sebelum dilakukan tokenizing Komentar sebelum dilakukan tokenizing Lambat  amat jelas2 menyesatkan masih diberi kelonggaran, bubarkan saja ‘lambat’, ‘amat’, ‘jelas’, ‘menyesatkan’,
‘masih’, ‘diberi’, ‘kelonggaran’,
‘bubarkan’, ‘saja’ Heran  masih  ada  orang tua yg masukin anaknya di pesantren sesat gini ‘heran’, ‘masih’, ‘ada’,
‘orang’, ‘tua’,
‘yg’,
‘masukin’,  ‘anaknya’,  ‘di’, ‘pesantren’, ‘sesat’, ‘gini’
Pondok apaan kaya gini??,  Bukannya  bikin Sholeh/ Sholehah, malah sesat ‘pondok’,  ‘apaan’,  ‘kaya’,
‘gini’,  ‘bukannya’,  ‘bikin’, ‘sholeh’, ‘sholehah’, ‘malah’,
‘sesat’
Pada  Tabel  3  memperlihatkan  hasil  dari  tahap tokenizing di  mana  data  komentar  yang  semula berbentuk kalimat berhasil dipecah menjadi kata-kata secara  individu.  Setiap  kata  dipisahkan  dengan menggunakan  tanda  kutip  satu  yang  ditempatkan  di awal dan akhir setiap kata.

## 4.6. Stopword Removal
Pada tahap  ini,  digunakan  dokumen  yang  berisi daftar  kata-kata stopword untuk  membantu  dalam penyaringan  kata-kata  yang  tidak  dibutuhkan  dalam proses klasifikasi. Hasil dari tahap stopword removal yang  dibantu  oleh  dokumen  daftar stopword terlihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Tahapan
Komentar sebelum dilakukan  stopword removal Komentar sesudah dilakukan  stopword removal ‘loh’,  ‘yg’,  ‘mlesetin’, ‘kan’, ‘panji’,
‘gumilang’, ‘kok’,
‘marahnya’, ‘ke’, ‘saya’, ‘gimana’, ‘kau’,
‘ni’
‘loh’, ‘mlesetin’,
‘panji’, ‘gumilang’,
‘marah’, ‘gimana’, ‘kau’, ‘ni’
‘ingat’, ‘ajaran’, ‘nabi’, ‘muhammad’,  ‘tidk’, ‘seperti’, ‘itu’, ‘ajaran’, ‘nabi’, ‘selalu’, ‘benar’
‘ajar’, ‘nabi’, ‘muhammad’,  ‘tidk’, ‘ajar’, ‘nabi’
Pada  contoh  di  atas  dijelaskan  bahwa  ada beberapa kata yang dihilangkan seperti kata itu, ingat, dan kata seperti.
4.7. Stemming
Langkah  terakhir  dari  tahap pre-processing adalah tahap stemming , yang bertujuan untuk merubah kata-kata dalam dokumen menjadi bentuk kata dasar. Tahap stemming ini dilakukan menggunakan package kata dasar. Perbedaan antara sebelum dan setelah tahap stemming dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Proses stemming Kata sebelum stemming Kata sesudah stemming Kelonggaran Longgar Sesungguhnya Sungguh Menyesatkan Sesat Membubarkan Bubar Membahayakan Bahaya Ditambahkan Tambah
Pada  Tabel  5  terdapat  contoh  kata-kata  yang sudah melalui tahap stemming, dan berikut adalah hasil tahap stemming dalam dataset .  Dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil tahapan stemming Komentar sebelum dilakukan stemming Komentar sesudah dilakukan stemming ‘lambat’,  ‘amat’,  ‘jelas’, ‘menyesatkan’, ‘masih’,
‘diberi’, ‘kelonggaran’,
‘bubarkan’, ‘saja’ ‘lambat’, ‘amat’, ‘jelas’,
‘sesat’,  ‘masih’,  ‘beri’, ‘longgar’, ‘bubar’, ‘saja’
Komentar sebelum dilakukan stemming Komentar sesudah dilakukan stemming ‘heran’, ‘masih’, ‘ada’,
‘orang’, ‘tua’, ‘yg’,
‘masukin’,  ‘anaknya’,  ‘di’, ‘pesantren’, ‘sesat’, ‘gini’
‘heran’,  ‘masih’,  ‘ada’, ‘orang’, ‘tua’,  ‘masuk’, ‘anak’, ‘pesantren’, ‘sesat’, ‘gini’
Jika  dilihat  dari  Tabel  6,  kata  ‘menyesatkan’ dihapus imbuhan yang ada pada kata tersebut. Melalui tahap  stemming  kata  ‘menyesatkan’  menjadi  ‘sesat’, kata  tersebut  kembali  kepada  kata  dasarnya.  Setelah melalui  proses pre-processing, dataset  berkurang menjadi 1.010 data.
4.8. Transformating Data
Tahap selanjutnya setelah melakukan tahap pre- processing merupakan  langkah  dalam  proses data transformation. Sebelum memasuki tahap ini, terlebih dahulu  dilakukan  penilaian  sentimen  pada  dataset untuk melakukan pembobotan memberikan label pada data.  Pada  tahap  ini,  skor  sentimen  dihitung  dengan menghitung  jumlah  kata-kata  yang  Mengacu  pada kata-kata  yang  memiliki  aspek positif dan  kata-kata yang memiliki aspek negatif.
Hasil  dari  penambahan  kamus  Lexicon  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Kamus Lexicon.
Gambar 7 pada bagian sebelumnya mengilustrasikan penerapan kamus Lexicon yang telah diperluas dengan memberikan penilaian 1 untuk kata- kata yang memiliki polaritas positif dan nilai -1 untuk kata-kata  dengan polaritas  negatif kamus  Kata-Kata Negatif terlihat pada bagian berikutnya dalam Gambar 8 di bawah ini.

## Gambar 8. Kamus Negative Words
Setelah penambahan Langkah berikutnya adalah mengkomputasi  skor  sentimen  dengan  menganalisis polaritas dalam setiap kalimat dalam dataset komentar. Efek dari proses pembobotan sentimen menggunakan kamus  Lexicon dan Negative  Words dapat  diamati pada hasilnya. dalam Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Hasil Pembobotan Sentimen
Pada Gambar 9 terlihat bahwa perhitungan skor dilakukan  dengan  memberikan  nilai  pada  setiap  kata dalam  kalimat  dan  mengakumulasikan  totalnya.  Jika total skor sentimen lebih dari 0, maka masuk ke dalam kelas positif. Jika skor sentimen kurang dari 0, kalimat masuk ke dalam kelas negatif. Dan jika skor sentimen tidak  termasuk  apabila  nilai  skor  sentimen  berada dalam rentang  positif atau negatif ,  kalimat  tersebut akan  dikategorikan  sebagai  kelas  netral.  Jumlah  data yang  telah  diberi  label positif,  negatif ,  dan netral setelah  proses  pembobotan  sentimen  tersebut  dapat diobservasi dalam Tabel 7 berikut.

## Tabel 7. Label dan Jumlah Data
Label/Kelas Jumlah Positif 64 Negatif 400 Netral 546 Total 1.010 Dengan  menggunakan  kamus Lexicon dan Negative  Words ,  hasil  dari  pembobotan  sentimen berhasil  mengelompokan  total  1.010  data  ke  dalam tiga  kelas.  Terdapat  64  data  yang  masuk  ke  dalam kelas positif, 400 data masuk ke dalam kelas negatif, dan  546  data  masuk  ke  dalam  kelas  netral.  Setelah melakukan pembobotan sentimen, langkah selanjutnya adalah melakukan pembobotan kata dengan menerapkan  metode  TF-IDF (Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency) Berikut  adalah  hasil dari TF-IDF pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Pembobotsn TF-IDF
Pada Gambar 10 terlihat bahwa setiap kata/term dalam  korpus  diurutkan  secara  abjad  dan  kemudian
dihitung probabilitas kemunculan kata tersebut dalam dokumen,  sebagai  langkah  persiapan  untuk  tahap selanjutnya.
4.9. Data Mining Setelah  tahap transformation selesai,  langkah selanjutnya  adalah  Tahap  ini  melibatkan  ekstraksi pengetahuan dari data yang telah terkumpul. Proses ini melibatkan  klasifikasi  data  dengan  menggunakan model  dari  algoritma Naïve  Bayes yang  dikenal dengan  sebutan Multinomial  Naïve  Bayes .  Proses klasifikasi  ini  diterapkan  dengan  memanfaatkan perpustakaan (library) sklearn.  naive_bayes  pada bahasa pemrograman Python . Implementasi algoritma Multinomial  Naïve  Bayes ini  secara  lebih  rinci  dapat ditemukan pada gambar 11 berikut ini.
Gambar 11. Library Multional Bayes
Dalam penelitian ini, dilakukan pengolahan data menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan  4 skenario  pembagian  data,  yaitu  90:10,  80:20,  70:30, dan  60:40.  Hasil  analisis  sentimen  terhadap  dugaan kontroversi di Ponpes Al-Zaytun menggunakan Naïve Bayes Classifier dievaluasi dengan Confusion Matrix . Berikut adalah pembagian antara data training dan data testing  Tabel  8  skenario  pengujian  data  training  dan testing.
Tabel 8. Skenario Pengujian Data Training dan Testing. Persentase Data Jumlah Data Training Testing Training Testing 90% 10% 909 101 80% 20% 808 202 70% 30% 707 303 60% 40% 606 404 Total 1.010

## 4.10. Evaluation
Setelah  proses  pembuatan  model  selesai,  model yang telah dibuat dari setiap skenario akan diuji. Hasil pengujian model meliputi Skor akurasi, presisi, recall, dan  nilai F-measure  (f1-score) dihitung  untuk mengevaluasi hasil klasifikasi.
1. Skenario 1. (90% : 10%)
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  hasil  klasifikasi dengan menggunakan 90% data training dan 10% data testing.
Gambar 12. Hasil Skenario 1.
Dari  Gambar  12  hasil  Penerapan  klasifikasi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dilakukan dengan  membagi  data  dalam  perbandingan  90:10 untuk tujuan evaluasi. Dalam pengujian ini, 90% data digunakan  untuk  pelatihan  model,  sementara  10% sisanya  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model. menunjukkan  nilai accuracy sebesar  80%, precision 53%, recall 56%, dan f-measure 54%.
2. Skenario 2 (80% : 20%)
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  hasil  klasifikasi dengan menggunakan 80% data training dan 20% data testing.
Gambar 13. Hasil Skenario 2.
Dari  Gambar  13,  hasil klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes pada  perbandingan  80:20  menunjukkan nilai accuracy sebesar  74%,  precision  50%,  recall 52%, dan f-measure 50%.
3. Skenario 3 (70% : 30%) Gambar  di  bawah  ini  merupakan  hasil  klasifikasi dengan menggunakan 70% data training dan 30% data testing .
Gambar 14. Hasil Skenario 3
Dari Gambar 14,  hasil klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes pada  perbandingan  70:30  menunjukkan nilai accuracy sebesar  73%, precision 49%, recall 50%, dan f-measure 49%.
4. Skenario 4 (60% : 40%)
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  hasil  klasifikasi dengan menggunakan 60% data training dan 40% data testing .
Gambar 14. Hasil Skenario 4
Dari Gambar 4.10, hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes pada  perbandingan  60:40  menunjukkan nilai accuracy sebesar  72%, precision 48%, recall 50%,  dan skor  f-measure mencapai  48%.  Nilai  AUC untuk  semua  model  Multinomial  Naïve  Bayes  dapat diakses  pada  bagian  yang  relevan . dalam tabel  9 berikut.
Tabel 9. Hasil Nilai AUC Setiap Skenario Skenario AUC Kualitas 90:10 0.82 Good Classification 80:20 0.74 Fair Classification 70:30 0.76 Fair Classification 60:40 0.75 Fair Classification
Dari  tabel  di  atas,  hampir  semua  model  dalam skenario  menghasilkan  nilai  AUC  yang  memiliki kualitas  klasifikasi  yang  cukup  baik.  Nilai  AUC terendah  terdapat  pada  model  skenario  80:20  dengan nilai 0,74, sementara nilai AUC tertinggi terdapat pada model skenario 90:10 dengan nilai 0,82 dan memiliki kualitas klasifikasi yang baik. Berikut ini adalah grafik ROC  dari  model  dengan  nilai  AUC  tertinggi,  yaitu pada model skenario 90:10
Gambar 15. Grafik ROC Skenario 90:10 Gambar 15
menampilkan
Dengan
mempertimbangkan  nilai-nilai  kelas  tersebut,  nilai skor  ROC  AUC  pada  kelas  model  positif  yang berwarna kuning sebesar 0.751, sedangkan netral dan berwarna hitam sebesar 0.821 sedangkan untuk negatif yang  berwarna  merah  muda  sebesar  0.897.  Dengan angka tersebut maka skor ROC AUC adalah
ROC AUC Score = 0.751+0.821+0.897
3 =  0.82
Dapat disimpulkan bahwa pada model skenario 90:10, nilai  AUC  yang  tertinggi  adalah  0,80  merupakan kualitas Good Classification.
Pada Gambar 16 di berikut ini merupakan  persentase sentimen  masyarakat  yang  terdapat  pada  komentar Instagram  terhadap  kontroversi  Ponpes  Al-Zaytun, komentar netral mempunyai persentase 54%, komentar  negatif  40%,  dan  komentar  positif  hanya 6%.
Gambar 16. Persentase Hasil Sentimen
Langkah  berikutnya  setelah Split  Data adalah menerapkan  pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF .  Hasil  dari  pengujian  dan  perbandingan  dari
keempat  model Multinomial  Naïve  Bayes dapat ditemukan ditemukan dalam Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Perbandingan Hasil Evaluasi Model Naïve Bayes Model Accuracy Precision Recall F-Measure AUC Kualitas 90:10 80% 53% 56% 54% 0.82 Good Classification 80:20 74% 50% 52% 50% 0.74 Fair Classification 70:30 72% 49% 50% 49% 0.76 Fair Classification 60:40 72% 48% 50% 48% 0.75 Fair Classification
Tabel  10  menggambarkan  perbandingan  antara model-model  skenario  yang  telah  diuji.  Dalam pengujian  nilai  accuracy,  model  dengan  accuracy terendah adalah skenario 70:30 dan 60:40 dengan nilai masing-masing  72%,  sementara  accuracy  tertinggi terdapat pada skenario 90:10 dengan 82%. Pada nilai precision, skenario 60:40 memiliki nilai terendah yaitu 48%,  sedangkan  nilai  tertinggi  ada  pada  skenario 90:10  dengan  53%.  Nilai  recall  paling  tinggi ditemukan  pada  skenario  90:10  dengan  56%, sementara nilai terendah ada pada skenario 70:30 dan 60:40  dengan  nilai  masing-masing  50%.  Untuk  F- Measure, skenario 90:10 memiliki nilai tertinggi yaitu 54%, sementara nilai terendah ada pada skenario 60:40 dengan 48%. Pada nilai AUC, skenario 80:20 memiliki nilai  terendah  dan  skenario  90:10  memiliki  nilai tertinggi  bahwa  skenario  90:10  memiliki  kualitas Good Classification.
Gambar 17 Wordcloud Komentar Kata Kunci “al- zaytun”
Pada Gambar 17, menampilkan wordcloud yang merupakan  kumpulan  kata-kata  yang  sering  muncul dalam  dataset.  Kata-kata  yang  paling  sering  muncul antara  lain  adalah  "sesat",  "aja",  “gak”.  dan  "Allah". Semakin besar ukuran kata dalam wordcloud, semakin tinggi  frekuensi  penggunaan  kata  tersebut.  Ini menunjukkan  bahwa  kata-kata  tersebut  sering digunakan oleh masyarakat dalam komentar Instagram pada postingan Al-Zaytun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts,  models and  techniques ,  vol.  12.  Springer  Science  & Business Media, 2011.
[2]  A. Novantirani, M. K. Sabariah, dan V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,”
e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, hal. 1–7, 2015.
[3]  B.  Liu, Web  data  mining:  exploring  hyperlinks, contents, and usage data , vol. 1. Springer, 2011.
[4]  E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, hal. 156–161, 2018.
[5]  W.  Gata  dan  P.  P.  Purnomo,  “Akurasi  Text Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour  pada  Data  Content  Berita  SMS,” Format , vol. 6, no. 1, hal. 1–13, 2017.
[6]  B. Dash, D. Mishra, A. Rath, dan M. Acharya, “A hybridized K-means clustering approach for high dimensional dataset,” Int.  J. Eng.  Sci.  Technol. , vol.  2,  no.  2,  hal.  59–66,  2010,  doi: 10.4314/ijest.v2i2.59139.
[7]  F.  Febriansyah,  N.  R,  A.  I.  Purnamasari,  O. Nurdiawan,  dan  S.  Anwar,  “Pengenalan Teknologi  Android  Game  Edukasi  Belajar
Aksara Sunda untuk Meningkatkan Pengetahuan,” JURIKOM (Jurnal Ris.
Komputer) , vol. 8, no. 6, hal. 336, Des 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3676.
[8]  F. C. Ningrum, D. Suherman, S. Aryanti, H. A. Prasetya, dan A. Saifudin, “Pengujian Black Box pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi  Sales  Terbaik Menggunakan  Teknik  Equivalence  Partitions,” vol. 4, no. 4, 2019.
[9]  F.  Darwis et  al. ,  “SISTEM  ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TENTANG OPINI PEMILIHAN  KEPALA  DAERAH  JAWA TIMUR  2018  PADA  DOKUMEN  TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” 2018.
[10]  D.  Suprapti,  M.  Kamisutara,  dan  P.  Artaya, “Analisa Pengujian Informasi Penjualan menggunakan  Metode  White  Box  Seminar Nasional  Ilmu  Terapan  (SNITER)  2017- Universitas Widya Kartika.”
[11]  A.  Sentimen  dan  F.  Media,  “ANALISIS
SENTIMEN REVIEW CUSTOMER TERHADAP  PRODUK  INDIHOME  DAN FIRST MEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK REVIEW ANALYSIS SENTIMENT CUSTOMER PRODUCT
INDIHOME  AND  FIRST  MEDIA  USING CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,” vol. 8, no. 5, hal. 9049–9061, 2021.