Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 16 – 25 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Analisis Sentimen: Pengaruh Jam Kerja Terhadap Kesehatan Mental Generasi Z
Muhammad Daffa Al Fahreza 1 , Ardytha Luthfiarta 2 , Muhammad Rafid 3 , Michael Indrawan 4 , Adhitya Nugraha 5 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
1 111202012812@mhs.dinus.ac.id, 2 ardytha.luthfiarta@dsn.dinus.ac.id, 3 111202012803@mhs.dinus.ac.id,
4 111202012434@mhs.dinus.ac.id, adhitya@dsn.dinus.ac.id 5

## Abstract
Mental  health  is  a  significant  concern  in  society  today, particularly  for  Generation Z,  who  are  vulnerable  to  experiencing mental health problems that can disrupt daily productivity. The influence of working hours also contributes to the mental health of this generation. To assess public opinion on this issue, sentiment analysis is needed on social media, especially twitter. This research uses the Gaussian Naïve Bayes algorithm and Support Vector Machine with various stemming algorithms such as Nazief-Adriani, Arifin Setiono, and Sastrawi. The sentiment analysis method is used to assess positive, negative, and neutral sentiment in related tweets. The research results show that the Sastrawi stemming algorithm on the Gaussian Naïve Bayes model  achieves  84%  precision,  84%  recall,  and  84%  f1-score,  with  84%  accuracy.  Meanwhile,  Support  Vector  Machine achieved  91%  precision,  90%  recall,  90%  f1-score,  and  91%  accuracy.  The  Nazief-Adriani  stemming  algorithm  on  the Gaussian Naïve Bayes model has 80% precision, 80% recall, and 80% f1-score, with 80% accuracy. Meanwhile, on the Support Vector Machine, precision is 87%, recall is 85%, f1-score is 86%, and accuracy is 85%. Arifin Setiono's stemming algorithm on the Gaussian Naïve Bayes model achieved 81% precision, 81% recall, 81% f1-score, with 82% accuracy, while on Support Vector Machine, 88% precision, 86% recall, 86% f1-score, with 86% accuracy. Public opinion was recorded as 33% positive, 9% neutral, and 58% negative. This research aims to increase public awareness of the importance of mental health, especially regarding the influence of working hours, to create a healthy work environment for Generation Z and society in general, as well as improving the quality of mental health.
Keywords: Sentiment  Analysis,  Gaussian  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  Stemming  Algorithm,  Mental  Health, Generation Z.

## Abstrak
Kesehatan mental menjadi sorotan utama di tengah masyarakat saat ini dikarenakan rentannya masyarakat untuk mengalami masalah  kesehatan  mental  yang  berpotensi  mengganggu  produktivitas  sehari-hari terutama  Generasi  Z. Pengaruh jam  kerja turut  berkontribusi  terhadap  kesehatan  mental  generasi  ini.  Untuk  mengetahui  pandangan  masyarakat  mengenai  masalah tersebut, diperlukan analisis sentimen pada opini masyarakat di media sosial, khususnya di twitter. Penelitian ini menggunakan algoritma Gaussian Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan beragam algoritma stemming seperti Nazief-Adriani, Arifin Setiono, dan Sastrawi. Metode analisis sentimen digunakan untuk menilai sentimen positif, negatif, dan netral dalam tweet terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma stemming Sastrawi pada model Gaussian Naïve Bayes mencapai presisi 84%, recall 84%, dan f1-score 84%, dengan akurasi 84%. Sementara itu, Support Vector Machine mencapai presisi 91%, recall 90%, f1-score 90%, dan  akurasi  91%.  Algoritma stemming Nazief-Adriani  pada  model Gaussian  Naïve  Bayes memiliki presisi 80%, recall 80%, dan f1-score 80%, dengan akurasi 80%. Sementara pada Support Vector Machine , presisi 87%, recall 85%, f1-score 86%,  dan  akurasi  85%.  Algoritma stemming Arifin  Setiono  pada  model Gaussian  Naïve  Bayes mencapai presisi 81%, recall 81%, f1-score 81%, dengan akurasi 82%, sementara pada Support Vector Machine , presisi 88%, recall 86%, f1-score 86%, dengan akurasi 86%. Opini masyarakat tercatat 33% sebagai sentimen positif, 9% netral, dan 58% negatif. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat akan pentingnya kesehatan mental terutama terkait pengaruh  jam  kerja,  guna  menciptakan  lingkungan  kerja  yang  sehat  bagi  Generasi  Z  dan  masyarakat  umumnya,  serta meningkatkan kualitas kesehatan mental.
Kata  kunci: Analisis  Sentimen, Gaussian  Naïve  Bayes , Support  Vector  Machine ,  Algoritma Stemming ,  Kesehatan  Mental, Generasi Z.

## 1. Pendahuluan
Generasi Z adalah kelompok individu yang lahir antara tahun 1997-2012 dan tumbuh di era teknologi. Mereka
memiliki  akses  mudah  ke  informasi  dan  sering berkomunikasi melalui media sosial. Generasi Z disebut juga sebagai generasi internet dikarenakan mereka lahir pada  era  teknologi.  Namun,  mereka  juga  rentan
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
mengalami masalah kesehatan mental karena ketergantungan terhadap teknologi dan pengaruh media sosial.  Terdapat  sebuah  penelitian  yang  menunjukkan bahwa generasi Z rentan mengalami depresi, kecemasan, self-harm ,  dan  gangguan  makan.  Faktor-faktor  seperti penggunaan  sosial  media  dan  jam  kerja  berkontribusi pada masalah kesehatan mental mereka [1], [2], [3].
Kesehatan  mental  menjadi  sorotan  di  era  modern  ini seiring  dengan  perubahan  gaya  hidup,  tekanan  sosial, dan  perkembangan  teknologi  yang  menimbulkan tantangan  baru  bagi  kesehatan  mental  masing-masing individu  [2].  Saat  ini  kebutuhan  untuk  hidup bermasyarakat  semakin  tinggi  sejak  inflasi  yang  kian menaik  di  Indonesia,  hal  ini  mengakibatkan  banyak orang  termasuk  dari  kalangan  Generasi  Z  yang cenderung  memilih  untuk  mencari  uang  tambahan dengan kerja lembur ataupun mencari kerja sampingan untuk  memenuhi  kebutuhan  kehidupan  mereka.  Tentu hal  ini  mengakibatkan  bertambahnya  jam  kerja  dalam sehari pada aktivitas sehari hari mereka. Penelitian yang dilakukan  oleh  Kapo  Wong  menjelaskan  bahwa  jam kerja yang panjang dalam satu hari mempunyai dampak negatif  terhadap  kesehatan  pekerja.  Kesehatan  pekerja disini  termasuk  kesehatan  secara  fisik  dan  mental pekerja.  Kapo  Wong  menjelaskan  bahwa  ketika kesehatan  mental  terganggu  dampaknya  lebih  parah terhadap  pekerja  dibandingkan  kesehatan  fisik  yang terganggu.  Hal  ini  dikarenakan  kesehatan  mental berkaitan dengan burnout , stres, depresi, dan kecemasan seseorang.  Dengan  meningkatnya  jam  kerja  terhadap pekerja  dapat  meningkatkan  risiko  terhadap  dampak kesehatan  mental  pekerja,  hingga  ketika  hal  ini  tidak dapat  ditangani  dengan  baik,  maka  tingkat  seseorang untuk  mengakhiri  hidupnya  akan  semakin  meningkat [3].
Terdapat sebuah penelitian yang dilakukan oleh Sungjin Park  dengan  melibatkan  sekitar  3332  responden mengungkapkan  bahwa  pekerja  muda  Korea  yang bekerja  dalam  jangka  waktu  yang  lama  cenderung mengalami  tingkat  stres  dan  depresi  yang  lebih  tinggi. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  risiko  stres  dan depresi lebih tinggi pada peserta yang bekerja lebih dari 60 jam per minggu dibandingkan dengan mereka yang bekerja 31 hingga 40 jam per minggu. Oleh karena itu, studi  Sungjin  Park  menyimpulkan  bahwa  mengurangi jam  kerja  dapat  menjadi  strategi  yang  efektif  untuk meningkatkan kesehatan mental pekerja muda di Korea [4].
Sentimen  analisis  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk penelitian terkait, karena dapat membantu mengidentifikasi  dan  menganalisis  perasaan  dan  opini yang  terkait  dengan  topik  tersebut  di  media  sosial. Dengan  menggunakan  sentimen  analisis,  penelitian menjadi  lebih  mudah  dengan  memahami  bagaimana masyarakat  merespons  topik  kesehatan  mental  dan faktor  pengaruh  jam  kerja  terhadap  kesehatan  mental mereka  dengan  lebih  cepat.  Oleh  karena  itu,  sentimen
analisis  dapat  menjadi  alat  yang  sangat  efektif  untuk melakukan penelitian terkait kesehatan mental Generasi Z.
Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Karina  et al. dengan  menggunakan  metode data  mining ,  analisis sentimen, dan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen dan emosi dari tweet. Hasil eksperimen  menunjukkan  sentimen  positif  yang mendominasi.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  sentimen positif  mendominasi  dengan  lebih  dari  40.000  tweet, diikuti  oleh  sentimen  negatif  dengan  lebih  dari  25.000 tweet  dan  netral  dengan  lebih  dari  10.000  tweet. Meskipun  hasil  yang  diberikan  cukup  baik,  data penelitian  yang  digunakan  hanya  mengambil  kalimat yang  berbahasa  inggris  sehingga  opini-opini  dari  data tersebut  belum  bisa  mewakilkan  kesehatan  mental masyarakat  Indonesia  khususnya  generasi  Z  [5].  Pada penelitian  Rahayu  dan  kawan  kawan  melakukan penelitian  terkait  komparasi  algoritma  SVM, Decision Tree, KNN  dan Naïve  Bayes untuk  klasifikasi  tingkat depresi  pada  masyarakat  twitter,  hasilnya  SVM menghasilkan akurasi sebesar 91% [6].  Pada penelitian yang  dilakukan  oleh  Lickha  dan  Reisa  terkait  dengan komparasi  tiga  metode  pada  algoritma Naïve  Bayes yakni,  Multinomial,  Gaussian,  dan  Bernoulli  pada analisis  sentimen  gangguan  depresi  di  media  sosial twitter, hasil yang diperoleh GNB menghasilkan akurasi sebesar 88.38% [7].
Berdasarkan  penelitian  Rahayu  penggunaan  SVM sebagai  algoritma  klasifikasi  analisis  sentimen  mampu memberikan  tingkat  performa  yang  baik  untuk  kasus klasifikasi  teks.  Efektivitas  teknik  klasifikasi  ini  dapat dievaluasi  dan  dicapai  akurasi  hingga  lebih  dari  80%. Naive  Bayes juga  dapat  dijadikan  alternatif  kedua sebagai algoritma klasifikasi teks, dikarenakan algoritma ini mampu memberikan tingkat akurasi yang hampir  mendekati  dengan  SVM. Naive  Bayes biasa digunakan  dalam  masalah  klasifikasi,  karena  Naïve Bayes  memiliki  fitur  independensi  prediktor.  Fitur  ini, mampu  memodelkan  hubungan  antara  masing-masing fitur dengan kelas tanpa dipengaruhi fitur yang lain [6], [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Agastya menjelaskan  bahwa  algoritma stemming juga  dapat mempengaruhi akurasi dari model yang diuji. Penelitian yang  dilakukan  yakni  membandingkan  model  yang di- stemming dan  tanpa stemming .  Artha  menyimpulkan bahwa  pengujian  menggunakan stemming Nazief Adriani  dapat  memperoleh  akurasi  sebesar  81% dibandingkan  tanpa stemming yang  hanya  mampu menhasilkan  akurasi  sebesar  80%  dengan  algoritma klasifikasi SVM. Pada penelitiannya, Artha menjelaskan bahwa penelitian ini dapat dikembangkan lebih jauh lagi yakni  dengan  membandingkan  algoritma stemming berbahasa Indonesia lainnya seperti Porter, dan Sastrawi [8].
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Penelitian  ini  akan  menggunakan  teknik oversampling SMOTE untuk  menangani  data  yang  tidak  seimbang pada  tiap  label.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Utami  menjelaskan bahwa oversampling sangat cocok digunakan  ketika  data  yang  tidak  seimbang  jumlahnya sangat  jauh  dari  kelas  minoritas. Oversampling akan menyeimbangkan  jumlah  data  pada  kelas  minoritas dengan  kelas  mayoritas.  Sehingga  hal  ini  akan meningkatkan tingkat akurasi pada kelas minoritasnya. Herni juga menjelaskan bahwa penggunaan undersampling bisa  dilakukan  ketika  jumlah  data  pada kelas mayoritas tidak terlalu jauh perbedaannya dengan kelas  minoritas.  Namun,  penggunaan undersampling bisa jadi tidak dapat meningkatkan tingkat akurasi model ketika  jumlah  data  besar  dan  ketidakseimbangannya yang  signifikan,  dikarenakan undersampling bekerja dengan  cara  menyeimbangkan  jumlah  data  kelas mayoritas  pada  kelas  minoritas.  Adapun  hasil  dari penelitian  ini  memang  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan  teknik oversampling SMOTE  dapat meningkatkan tingkat akurasi hingga 80% [9].
Berdasarkan  penelitian  terkait,  penelitian  ini  akan melakukan  komparasi  model  terhadap  SVM  dan  GNB dalam  analisis  sentimen  pengaruh  jam  kerja  terhadap kesehatan  mental.  SVM  dan  GNB  dijadikan  acuan utama  dalam  model  komparasi  penelitian  ini  karena kedua  algoritma  tersebut  mampu  menangani  data  teks yang  jumlah  klasifikasinya  lebih  dari  dua  kelas  seperti pada kasus ini terdapat tiga kelas sentimen yakni positif, negatif,  dan  netral.  Pada  penelitian  terkait,  juga dijelaskan  bahwa  GNB  merupakan  algoritma  yang ringan,  cepat  dan  mampu  menghasilkan  akurasi  yang tinggi dalam klasifikasi teks. Sedangkan SVM memiliki teknik  yang  pemecahan  masalah  yang  kompleks,  yang umum disebut kernel . Kernel yang akan digunakan pada penelitian ini yakni kernel “poly” dikarenakan kernel ini mampu mengatasi klasifikasi teks dengan jumlah kelas yang banyak,  sehingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan memiliki  tingkat  yang  lebih  baik  dibandingkan konfigurasi kernel lainnya  [6],  [7].  Penelitian  ini menggunakan  dua  model  algoritma  klasifikasi  yang berbeda untuk mengetahui perbandingan performa dari kedua  model  tersebut  dari  segi  akurasi,  presisi, recall, dan f1-score. Penelitian  ini  menerapkan  tiga  teknik algoritma stemmer yakni Sastrawi, Nazief Adriani, dan Arifin  Setiono  untuk  mengetahui  pengaruh stemming pada  model  akurasi  SVM  dan  GNB.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Dyah dan kawan kawan algoritma stemming Sastrawi  menghasilkan  akurasi yang  baik  dibandingkan  dengan  Nazief  Adriani  dan Arifin  Setiono,  dimana  Sastrawi  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  95.2%  disusul  dengan  Nazief  Adriani sebesar  92,4%,  dan  Arifin  Setiono  sebesar  89%  [10]. Penelitian  yang  dilakukan  Dharmendra  menunjukkan hasil  sebaliknya,  dimana  penelitian  ini  terkait  dengan analisis  sentimen  Bahasa  Indonesia  pada  opini  alumni PT dengan model SVM dan Maximum Entropy dengan algoritma stemming Sastrawi.  Hasilnya  menunjukkan
bahwa  SVM  dengan  algoritma stemming Sastrawi menghasilkan  akurasi  sebesar  71.21%  [11].  Pada Penelitian yang dilakukan Haris  terkait analis sentimen terhadap  kebijakan  pemerintah.  Haris  menjelaskan bahwa dengan menggunakan algoritma stemming Nazief Adriani  dan  Arifin  Setiono,  mampu  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97,9% dan 92% dimana akurasi yang dihasilkan jauh lebih baik dibandingkan algoritma Vega  dan  Tala.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini menggunakan  algoritma  algoritma  diatas  untuk mengetahui  apakah  dengan  menggunakan  teknik  yang sama  pada  kasus  yang  berbeda  mampu  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  sama  baiknya  dengan  penelitian sebelumnya [12].
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui  opini  masyarakat  terhadap  pengaruh  jam kerja  pada  kesehatan  mental  Generasi  Z.  Hasil  analisa dari opini masyarakat tersebut  diharapkan memberikan pengetahuan  terkait  pengaruh  jam  kerja  bagi  kualitas kesehatan  mental,  sehingga  kedepannya  akan  tercipta kualitas lingkungan kerja yang lebih sehat dan baik.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Alur penelitian
Pada  penelitian  ini,  alur  penelitian  dibagi  menjadi beberapa  tahapan,  dimulai  dari  data  diambil  dari  tweet untuk dijadikan kumpulan data. Data tersebut kemudian dilakukan  pemrosesan  data  dengan  menghilangkan atribut  yang  tidak  penting  pada  teks  seperti  emoji, mengubah kalimat menjadi lower-case text , menghapus link  reference ,  dan  lain-lain.  Setelah  itu,  data  tersebut akan  dilakukan stemming guna  mengubah  suatu  kata menjadi  ke  kata  dasar  atau root  word .  Kemudian  data tweet  akan  dilabeli  berdasarkan  bobot  katanya, pelabelan  ini  menggunakan  tiga  jenis  kelas  berbeda yakni positif, negatif, dan netral. Data akan diekstraksi menggunakan term frequency-inverse document
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
frequency (TF-IDF)  dan  diubah  menjadi  tipe  data numerik untuk dilakukan data balancing dengan metode oversampling menggunakan SMOTE ( Synthetic Minority  Over-sampling  Technique )  untuk  mengatasi ketidakstabilan data. Data hasil dari oversampling inilah yang  akan  digunakan  untuk  dimasukkan  kedalam  data latih dan data uji, dimana data latih sendiri nantinya akan dimasukkan kedalam pemodelan mesin sedangkan data uji  akan  dimasukkan  ke  pengujian  dan  evaluasi  dari tingkat keakuratan dan akurasi model. Adapun tahapan yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  teknik crawling dengan  menggunakan  alat  Tweet  Harvest v2.6.8  yang  dibuat  oleh  Helmi  Satria. Crawling data twitter  adalah  pengunduhan  data  dengan  bantuan  API twitter [13]. Proses crawling ini melibatkan kata kunci “jam kerja generasi z”, “kesehatan mental generasi z”, dan “tingkat stress kerja gen z”. Proses ini membutuhkan waktu tiga hari dimulai pada tanggal 10 Oktober hingga 13 Oktober 2023 dengan menggunakan dua akun twitter yang berbeda dan didapatkan total data  sebanyak 2956 data  tweet.  (https://helmisatria.com/blog/crawl-data- twitter-menggunakan-tweet-harvest)
2.2.Pra-pemrosesan Data
Pra-pemrosesan data merupakan langkah penting dalam penelitian  yang  bertujuan  untuk  membersihkan, merapikan, dan mengubah data mentah ke dalam format yang  lebih  sesuai  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Pra- pemrosesan  data  dimaksudkan  untuk  membersihkan data  teks  dengan  cara  yang  relevan  untuk  dianalisis kedepannya [14]. Adapun tahapan alur pra-pemrosesan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Alur Preprocessing
Pertama  pada  proses cleansing ,  karakter  yang  tidak penting  seperti  tanda  baca,  emoji,  URL, hashtag ,  dan angka  dihapus  untuk  menghapus  data  dari  item  yang tidak  relevan.  Hal  ini  membuat  data  lebih  bersih  dan lebih  mudah  diproses  pada  langkah  selanjutnya  [2]. Tujuan  dari  tahap cleansing ini  yakni  untuk membersihkan  data  dari noise ,  informasi  yang  tidak relevan,  dan  kesalahan,  sehingga  data  yang  digunakan dalam analisis lebih bersih, akurat, dan dapat diandalkan dalam analisis.
Tahapan selanjutnya yakni Case Folding , Case Folding adalah proses mengubah seluruh huruf dalam suatu teks menjadi huruf kecil atau besar, berdasarkan aturan yang
telah  ditentukan.  Tujuannya  adalah  untuk  memastikan konsistensi  dalam  analisis  teks,  sehingga  kata-kata serupa  dengan  huruf  berbeda  (misalnya  “Data”  dan “data”) dianggap sama [15].
Tokenisasi adalah tahapan ketiga dimana proses ini akan membagi teks menjadi token, seperti kata atau kalimat. Hal ini memudahkan pemrosesan lebih lanjut. Misalnya, kalimat “Saya suka makanan Italia” akan dibagi menjadi tag “Saya”, “suka”, “makanan”, “Italia” [16].  Adapun library yang  digunakan  yakni  menggunakan  NLTK (Natural Language Toolkit).
Proses Stemming digunakan untuk mengubah kata-kata ke bentuk dasar atau kata kerja infinitif. Misalnya, kata "berlari," "berlari-lari," dan "lari" dapat diubah menjadi "lari."  Ini  membantu  mengurangi  variasi  kata  yang memiliki  arti  yang  sama  [13]. Stemming sendiri sebetulnya  masuk  ke  dalam  proses  preprocessing  data hanya  saja  dalam  penelitian  ini,  eksperimen  dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  teknik  algoritma stemming .  Algoritma  yang  pertama  adalah  Sastrawi. Sastrawi  merupakan  sebuah  kamus  atau library yang digunakan  untuk  melakukan stemming pada  kata-kata dalam  bahasa  Indonesia. Library ini  dapat  mengubah kata-kata  berimbuhan  dalam bahasa  Indonesia  menjadi bentuk kata dasar [17]. Adapun cara kerja dari Algoritma ini  pertama  algoritma  sastrawi  akan  melakukan  proses pra-pemrosesan  data  dengan  mentransformasi  semua huruf  menjadi  huruf  kecil,  menghapus  bentuk  URL, menghapus  karakter-karakter  yang  tidak  penting,  dan lain-lain.  Setelah  proses  pra-pemrosesan  selesai, algoritma  Sastrawi  melakukan  proses stemming pada kata-kata  dalam  teks  dengan  mengidentifikasi  dan menghapus  awalan,  akhiran,  dan  imbuhan  pada  kata- kata tersebut. Terakhir, setelah semua awalan, akhiran, dan  imbuhan  yang  relevan  dihapus,  kata  tersebut  akan dikembalikan dalam bentuk dasar atau akar.
Algoritma  kedua  yakni  Nazief  dan  Adriani.  NA merupakan  salah  satu  metode stemming berbahasa Indonesia  yang  digunakan  dalam Natural  Language Processing untuk mengubah kata menjadi bentuk dasar atau stem -nya [18]. Adapun cara kerja dari algortima ini yakni, pertama algoritma akan mencoba mengidentifikasikan  kata  apakah  kalimat  memiliki awalan seperti "me-", "di-", "ke-", "se-", atau "te-". Jika iya  maka  kata  awalan  tersebut  akan  dihapus,  sebagai contoh “makan” akan menjadi “akan”, dan “melakukan” menjadi  “lakukan”.  Kemudian  kata  akan  dicek  apakah kalimat memiliki akhiran seperti "-kan", "-i", "-mu", "- kah". Jika iya maka kata akhiran akan dihapus, sebagai contoh “melakukan” menjadi “melaku” dan “makanan” =  “makan”.  Jika  dalam  kalimat  terdapat  kata  imbuhan seperti  “-nya”  dan  “-ku”  maka  imbuhannya  akan dihapus, sebagai contoh “kucingnya” menjadi “kucing” dan “permainanku” = “permainan”. Proses pemeriksaan ini  akan  dilakukan  secara  berurutan,  dengan  algoritma memeriksa  setiap  kemungkinan  aturan  pemotongan
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
untuk kata tersebut. Sehingga hasil akhir dari proses ini kata-kata tersebut akan kembali ke bentuk dasar.
Algoritma  terakhir  yang  digunakan  yakni  Arifin Setiono. Algoritma ini merupakan  salah satu algoritma stem bahasa Indonesia yang digunakan untuk mengubah kata dalam bentuk infleksi menjadi kata dasar atau akar kata.    Algortima  ini  mengelompokkan  dokumen, menggunakan  konsep  kemiripan  atau similarity antar dokumen  berdasarkan  kemiripan  antar  dokumen. Penghitungan tingkat kemiripan dilakukan menggunakan  metode cosine  similarity [19].  Adapun cara  kerja  dari  algoritma  ini  yang  pertama  algoritma Arifin Setiono  akan mengasumsikan bahwa setiap kata memiliki  dua  awalan  dan  tiga  akhiran.  Algoritma  ini mengikuti pola berikut: Prefix1 + Prefix2 + Root Words + Suffix3 + Suffix2 + Suffix1. Jika sebuah kata memiliki awalan  atau  akhiran  yang  kurang  dari  itu,  maka  untuk awalan kosong ditandai dengan x dan xx untuk akhiran kosong.  Kemudian stemming akan  dilakukan  secara berurut  dengan  urutan  Prefix1  akan  dihapus  dan disimpan  kedalam  p1,  kemudian  Prefix2  akan  dihapus dan disimpan kedalam p2, lalu Suffix3 akan dihapus dan disimpan  kedalam  s3,  dan  seterusnya  hingga  Suffix1 disimpan  kedalam  s1.  Terakhir,  setiap  kata  hasil stemming akan  diperiksa  terhadap  kamus  untuk memastikan bahwa kata tersebut telah kembali ke bentuk dasar  atau  akar  kata.  Jika  iya  maka  proses  pencarian terhenti, jika tidak maka proses dilanjutkan.
2.3. Pelabelan
Pelabelan  adalah  proses  memberikan  label  atau klasifikasi  pada  data yang  telah  terkumpul.  Pada  tahap ini, data diberikan label untuk menentukan apakah setiap kalimat dalam kumpulan data tersebut memiliki makna yang  positif,  negatif,  atau  netral.  Dalam  proses pelabelan,  setiap  kalimat  diberikan  label  berdasarkan makna yang terkandung dalam kalimat tersebut. Hal ini dilakukan  untuk  memudahkan  analisis  data  dan pengambilan  keputusan  [2].  Metode  pelabelan  pada penelitian ini menggunakan kamus Inset Lexicon dimana kamus  ini  menggunakan  basis  berdasarkan lexicon- based  dengan  menggunakan  berbagai  kata  yang  akan dinilai dan diberi bobot berdasarkan skor polaritas untuk mengetahui tanggapan masyarakat dari suatu topik [20].
2.4. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  pada  penelitian  ini  menggunakan  term frequency-inverse document frequency . TF-IDF merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengekstrak  fitur dari  teks  yang  akan  dianalisis.  Metode  ini  bekerja dengan  cara  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata dalam sebuah dokumen dan membandingkannya dengan frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  dalam  seluruh dokumen  yang  ada  [21].  Semakin  sering  kata  tersebut muncul dalam dokumen, semakin tinggi bobotnya dalam analisis  sentimen.  Unruk  mengetahui  perhitungan  TF- IDF dapat dilihat pada rumus 1.
𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹(𝑡)  = 𝑡𝑓 𝑑 𝑡 𝑥  log 𝑁 𝑑𝑓𝑡 (1)
Dimana 𝑡𝑓 𝑑 𝑡 𝑥  log 𝑁 𝑑𝑓𝑡 merupakan  jumlah  kemunculan istilah t pada dokumen d. Nilai N menunjukkan jumlah total  dokumen  pada  korpus,  sedangkan 𝑑𝑓 𝑡 merujuk kepada  jumlah  dokumen  dimana  istilah 𝑇𝐹. 𝐼𝐷𝐹(𝑡) muncul.

## 2.5. Data Balancing
Data  balancing adalah  proses  untuk  menyeimbangkan jumlah  data  pada  setiap  kelas  dalam  kumpulan  data. Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan data balancing adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE).
Metode ini bekerja dengan cara membuat sampel sintetis dari kelas minoritas dengan cara mengambil sampel dari kelas  minoritas  dan  membuat  sampel  sintetis  baru dengan  menggabungkan  sampel  tersebut  dengan tetangga terdekatnya [22].

## 2.6. Modeling
Modeling dalam  analisis  sentimen  adalah  proses pembuatan model atau algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan  teks  ke  dalam  kategori  sentimen tertentu,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral.  Proses  ini melibatkan  ekstraksi  fitur  dari  teks,  seperti  kata-kata atau frasa, dan penggunaan algoritma machine learning untuk  mempelajari  pola  dalam  data  dan  membuat prediksi  sentimen  [2].  Pada  penelitian  ini,  model  yang digunakan  yakni Gaussian  Naïve  Bayes dan Support Vector  Machine .  GNB  adalah  salah  satu  variasi  dari algoritma Naive Bayes yang digunakan dalam klasifikasi teks.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur (kata)  dalam  teks  independen  satu  sama  lain  dan memiliki  distribusi  normal  [23].  Oleh  karena  itu, algoritma ini cocok digunakan pada data yang memiliki kategori atau pelabelan teks lebih dari tiga seperti pada kasus penelitian ini dimana terdapat tiga kategori yakni positif,  negatif  dan  netral.  Untuk  mengetahui  nilai kalkulasi Gaussian  Naïve  Bayes dapat  dilihat  pada rumus 2.
𝑃(𝐶|𝑍)   = 𝑃(𝑍|𝐶) 𝑋 𝑃(𝐶) 𝑃(𝑍) (2)
Dimana 𝐶 pada 𝑃(𝐶|𝑍) merupakan kelas dari label, dan nilai 𝑍 yang  merupakan  atribut  yang  akan  diterapkan.
Kemudian 𝑃(𝑍|𝐶) 𝑋 𝑃(𝐶) 𝑃(𝑍) merupakan  probabilitas  dari kelas  sebelumnya  yakni 𝑃(𝐶) ,  dan 𝑃(𝑍) adalah probabilitas yang terjadi pada atribut yang diterapkan.
Support Vector Machine merupakan salah satu algoritma yang  biasa  digunakan  untuk  melakukan  regresi  dan klasifikasi,  dimana  kategori  ini  mampu  untuk menganalisis  data  dan  mengidentifikasi  pola  dengan cukup akurat [24]. Pada analisis sentimen SVM mampu memberikan hasil yang cukup akurat dikarenakan model ini  dapat  dikonfigurasi  secara  fleksibel.  Adapun
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
konfigurasi  SVM  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yakni  menggunakan kernel “poly”  dikarenakan kernel “poly” dapat menghasilkan model yang lebih kompleks dan  dapat  menangani  data  yang  tidak  linear dibandingkan  dengan  konfigurasi kernel lainnya  [15]. Adapun  perhitungan  nilai  SVM  dengan kernel “poly” dapat dilihat pada rumus 3.
𝐾(𝑋, 𝑋 𝑖 ) = 1 +   ∑(𝑋 ∗   𝑋 𝑖 ) 𝑑 (3)
Dimana  d  merupakan  nilai  optimal  pada  setiap kumpulan data, nilai X dan X i adalah vektor sampel.
2.7. Evaluasi Model
Pada tahap evaluasi, sistem dianalisis untuk mengevaluasi  kinerja  klasifikasi  yang  telah  dilakukan. Proses  ini  melibatkan  perhitungan  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score .  Nilai precision digunakan  untuk  mengukur  seberapa  akurat  model dalam memprediksi data positif, sedangkan nilai recall digunakan  untuk  menghitung  seberapa  baik  model dalam menemukan data positif, dan f1-score digunakan untuk  mengukur harmonic mean  atau  keseimbangan antara  nilai precision dan recall [25] . Evaluasi  kinerja ini  digunakan  sebagai  parameter  untuk  mengukur seberapa akurat implementasi metode yang digunakan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pra-pemrosesan Data
Tahapan  ini,  kumpulan  data yang  akan  diolah  menjadi sebuah  data  baru  yang  dapat  dianalisis.  Tahapan  ini mencakup case folding , cleansing , dan tokenizing .
Tabel  1.Tabel  Proses Processing Data
Tahapan Raw Data Hasil Cleansing @txtdarikopi Ah engga  juga,  di  tempat gue ada beberapa anak gen z yg tahan banting wkwk, lagian kalo emang  apa  apa  kena mental ya gausah kerja ðŸ˜, Ah  engga  juga  di tempat gue ada beberapa  anak  gen  z yg tahan banting
wkwk lagian kalo emang  apa  apa  kena mental ya gausah kerja Case Folding  ah  engga  juga  di tempat gue ada beberapa anak gen z yg tahan  banting  wkwk lagian  kalo  emang  apa apa  kena  mental  ya gausah kerja ah  engga  juga  di tempat gue ada beberapa  anak  gen  z yg tahan banting wkwk lagian kalo emang  apa  apa  kena mental ya gausah kerja Tokenizing ah  engga  juga  di tempat gue ada beberapa anak gen z yg tahan  banting  wkwk lagian  kalo  emang  apa apa kena Ah, engga, juga, Di, Tempat, gue, ada, beberapa anak, gen, z, yg, tahan, banting, wkwk, lagian, kalo, emang, apa, apa,  kena,  mental,  ya, gausah,  kerja
Pada proses ini data yang semula berjumlah 2956 data mentah  setelah  dilakukan  preprocessing  dan  dilakukan pengecekan  apakah  ada  duplikasi  pada  kumpulan  data
menghasilkan 2620 clean data yang siap untuk diproses ke tahap selanjutnya.
3.2. Stemming
Pada  tahapan  ini  data  yang  telah  dibersihkan  akan dimasukkan kedalam proses stemming dengan menggunakan  tiga  jenis  algoritma stemming yang berbeda  untuk  mengetahui  performa stemming mana yang  sekiranya  terbaik  ketika  dimasukkan  kedalam tahap  pengujian  dan  evaluasi.  Sebagai  contoh  tabel  2. dibawah  mengilustrasikan  5  jenis  kata  yang  ada  pada kumpulan data.
Tabel 2. Komparasi Tiga Algoritma Stemmimg Kata Sastrawi Nazief Adriani Arifin Setiono bagusan pendongeng santai lingkungan pemikiran bagus dongeng santai lingkung pikir bagus ndongeng santa lingkung mikiran bagus dongeng santa lingkung ikir
Pada  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  algoritma sastrawi  memiliki  hasil  yang  baik  dimana  dari  kelima contoh  kata  pada  kumpulan  data,  sastrawi  mampu mengubah  semua  kata  berimbuhan  dengan  tepat. Kemudian  untuk  kedua  algoritma  Nazief  dan  Arifin memiliki algoritma yang cukup baik. Algoritma Nazief sendiri masih memiliki kelemahan dimana seperti pada contoh kata pada tabel kata “pemikiran” yang diturunkan seharusnya  menjadi  “pikir”  bukan  “mikiran”.  Hal  ini disebabkan karena algoritma ini hanya mengelompokkan imbuhan ke dalam beberapa kategori tertentu,  sehingga  masih  terdapat  kesalahan  dalam menentukan  kata  dasar  dari  kata-kata  berimbuhan. Kemudian  pada  algoritma  Arifin  juga  masih  terdapat kesalahan  yang  sama  dimana  kata  “pemikiran”  di- stemming menjadi  “ikir”.  Hal  ini  dikarenakan  proses stemming berdasarkan  pemeriksaan  kamus  akar, mengembalikan  afiks  ke  kata  dasar  dalam  urutan pertama, sehingga kata “pemikiran” akan dikembalikan sebagai kata dasar “ikir”.

## 3.3. Pelabelan Data
Tahapan  Pelabelan  akan  membagi  data  clean  text kedalam tiga kelas kategori yakni negatif, netral, positif dari hasil tahapan preprocessing sebelumnya. Pelabelan ini berdasarkan kamus Inset Lexicon sehingga proses ini telah  dilakukan  oleh  sistem.  Dari  proses  diatas dihasilkan 1575 kelas negatif, 888 positif, dan 233 netral dimana  proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma stemming sastrawi. Kemudian untuk algoritma stemming Nazief  Adriani  menghasilkan  1405  label negatif, 1023 label positif, dan 268 label netral. Terkahir untuk  algoritma stemming Adriani  menghasilkan  1438 label negatif, 989 label positif, dan 269 label netral. Dari ketiga jenis algoritma stemming tersebut pelabelan data menghasilkan data yang tidak seimbang atau imbalancing data sehingga kedepannya akan mempengaruhi performa dan akurasi dari model mesin.
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
Adapun hasil dari label sentimen yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pelabelan Berdasarkan Kamus Lexicon
Kata Sastrawi Nazief Adriani Arifin Setiono
gen  z  itu  bukan  berdasarkan tahun  kelahiran  tapi  lebih  ke perilaku  z  itu  artinya  zombie zahiliyah  di  kantor  gw  dl  ada kelahiran an kerjaannya ngerokok  pd  saat  jam  kerja  dlm itensitas x atau lebih
Positif Positif Positif generasi  z  peduli  kesehatan mental ini buktinya Netral Netral Netral
saya  ada  anak  buah  gen  z  tiap malam  begadang  siangnya  pas jam kerja jadi ndak fokus diajari cara  kerja  lemot  dibilangin  baik baik  malah  membantah  jujur awal  awal  mereka  masuk  bikin stress di tempat kerja Negatif Negatif Negatif

## 3.4. Ekstraksi Fitur
Pada  tahap  ini  dikarenakan  data  yang  dilabelkan menghasilkan imbalance  data maka  perlu  dilakukan handling data , namun dikarenakan data berupa tipe data untaian  atau  string  perlu  dilakukan  ekstraksi  data menjadi  tipe  data  numerik.  TF-IDF  menjadi  metode pilihan untuk melakukan ekstraksi data menjadi tipe data numerik  dikarenakan  TF-IDF  ini  mengubah  data  teks menjadi  vektor  numerik  dengan  menghitung  frekuensi kemunculan kata dalam dokumen dan mengurangi bobot kata yang sering muncul dalam seluruh dokumen. Tabel 4 menunjukkan beberapa contoh hasil perhitungan TF- IDF terhadap suatu kata pada dokumen, dan perhitungan tersebut juga menghitung bobot katanya, semakin tinggi nilainya  maka  kata  tersebut  penting  atau  berpengaruh terhadap kalimat pada dokumen.
Tabel 4. Hasil TF-IDF Kata TF IDF TF*IDF t1 t2 t3 t1 t2 t3 jam 1 2 1 0.195 0.195 0.399 0.195 kerja 1 2 2 0.209 0.209 0.418 0.418 salah 1 0 0 0.112 0.112 0 0 satu 1 0 0 0.118 0.118 0 0 pemicu 1 0 0 0.191 0.191 0 0 meningkatnya 1 0 0 0.251 0.251 0 0 angka 1 0 0 0.176 0.176 0 0 kematian 1 0 0 0.275 0.275 0 0 dan 1 0 0 0.127 0.127 0 0 bunuh 1 0 0 0.172 0.172 0 0 diri 1 0 0 0.105 0.105 0 0 genz 1 1 1 0.287 0.287 0.287 0.287 gak 0 1 0 0.138 0 0.138 0 masuk 0 1 0 0.148 0 0.148 0 akal 0 1 0 0.180 0 0.180 0 kayak 0 1 0 0.222 0 0.222 0 aku 0 1 0 0.189 0 0.189 0 keluarga 0 1 0 0.157 0 0.157 0 bergantung 0 1 0 0.200 0 0.200 0 banget 0 1 0 0.178 0 0.178 0 sama 0 1 0 0.122 0 0.122 0 ini 0 0 1 0.139 0 0 0.139 kalo 0 0 1 0.162 0 0 0.162 rajin 0 0 1 0.221 0 0 0.221
hampir 0 0 1 0.150 0 0 0.150 sampe 0 0 1 0.127 0 0 0.127 malem 0 0 1 0.160 0 0 0.160
3.5. Oversampling dengan SMOTE
Pada  Tahapan  ini  dikarenakan  pelabelan  data menghasilkan  ketidakstabilan  data  atau  imbalancing data  maka  untuk  menghindari  performa  dan  akurasi model yang  buruk  maka perlu  dilakukan oversampling data. Dikarenakan pada ketiga algoritma stemming yang digunakan,  semuanya  menghasilkan  nilai  label  negatif yang sangat tinggi, maka dari itu perlu peningkatan tiap kelas  positif  dan  netral  hingga  mendekati  atau  sama dengan  nilai  kelas  negatif.  Hasil oversampling dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6, dan Gambar 3.
Tabel 5. Jumlah Data Label Sebelum Oversampling
Label Sebelum Oversampling SMOTE Sastrawi Nazief Adriani Arifin Setiono Negatif Netral Positif 1606 168 846 1371 264 985 1404 265 951 Tabel 6. Jumlah Data Label Setelah Oversampling Label Setelah Oversampling SMOTE Sastrawi Nazief Adriani Arifin Setiono Negatif Netral Positif 1606 1606 1606 1371 1371 1371 1404 1404 1404
Setelah  dilakukan  teknik oversampling  data dengan menggunakan SMOTE dapat dilihat bahwa jumlah data yang  ada  pada  label  netral  dan  positif  berjumlah  sama dengan label negatif. Hal ini dilakukan untuk mencegah kesalahan  kinerja  model  dalam  memprediksi  kelas minioritas,  karena  jumlah  data  yang  dihasilkan  pada masing-masing label tidak seimbang dan lebih condong ke  hasil  negatif.  Adapun  perbandingan  grafik  hasil sebelum dan setelah oversampling SMOTE dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Sebelum Oversampling
Gambar 4. Grafik Perbandingan Sesudah Oversampling
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
3.6. Hasil Sentimen
Berdasarkan sentimen masyarakat di media sosial twitter pada  pengaruh  jam  kerja  terhadap  kesehatan  mental generasi Z. Sentimen masyarakat cenderung menghasilkan  58%  sentimen  negatif,  33%  sentimen positif  dan  9%  sentimen  netral.  Adapun  hasil  dari keseluruhan sentimen dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil sentimen
Adapun  kata  kata  pendukung  sentimen  dapat  dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Word Cloud untuk Sentimen Negatif
Gambar 7. Word Cloud untuk Sentimen Positif
Pada Word  Cloud dapat  dilihat  bahwa  frekuensi  kata yang  paling  sering  muncul baik  untuk  sentimen  negatf maupun positif dapat dilihat dengan ketebalan warna dan besar  pada  kata.  Semakin  tebal  dan  besar  warnanya maka  semakin  sering  frekuensi  kata  tersebut  muncul. Diketahui  kata  untuk  sentimen  negatif  yang  paling sering muncul yakni  kerja, stress, dan dari. Sedangkan kata untuk sentimen positif yang sering muncul sendiri kerja, tingkat, jam, dan stress.
Dari Word Cloud ini dapat dilihat bahwa pengaruh jam kerja dapat mempengaruhi kesehatan mental Generasi Z, yang  dapat  dilihat  dari  sentimen  positif  yang  muncul. Hal  ini  dapat  diinterpretasikan  dengan,  banyaknnya
masyarakat  yang  beropini  bahwa  pengaruh  jam  kerja dapat meningkatkan tingkat stress mereka terutama pada kalangan Generasi Z. Sedangkan untuk sentimen negatif dapat  diinterpretasikan  bahwa  masyarakat  cenderung menolak bahwa jam kerja dapat mempengaruhi kualitas kesehatan  mental  mereka,  dan  kebanyakan  juga masyarakat  banyak  yang  menyinggung  kualitas  kerja dari Generasi Z di perusahaan tempat mereka bekerja.

## 3.7. Evaluasi Model
Pada  proses  ini,  klasifikasi  evaluasi  model  dilakukan dengan  membagi  data  menjadi  30%  data  uji  dan  70% data  latih.  Dari  total  data  untuk  algoritma  Sastrawi sebesar 4818 data, 4113 untuk algoritma Nazief Adriani, dan 4212 untuk algoritma Arifin Setiono. Dari total 4818 data  pengklasifikasian  model  menggunakan  SVM  dan GNB untuk algoritma stemming Sastrawi menghasilkan 3372 data latih dan 1446 data uji. Kemudian 2879 data latih dan 1234 data uji dari total 4113 data untuk model SVM  dan  GNB  algoritma stemming Nazief  Adriani. Terakhir  untuk  model  GNB  dan  SVM  algoritma stemming Arifin  Setiono  menghasilkan  2948  data  latih dan 1264 data uji dari total 4212 data.  Kemudian data- data tersebut dari ketiga algoritma stemming akan diuji dan dievaluasi untuk mengetahui nilai precision , recall , f1-score dan accuracy . Adapun rumus untuk menghitung  ketiga  nilai precision,  recall,  f1-score dan accuracy dapat dilihat pada rumus 4, rumus 5, rumus 6, dan rumus 7.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (5) 𝐹1 = 2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (6) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (7)
Dengan  TP  merupakan  jumlah  data  benar  yang terdeteksi benar oleh model, TN merupakan jumlah data salah, yang terdeteksi salah oleh model, FP merupakan jumlah  data  yang  salah,  namun  terdeteksi  benar  oleh model, dan FN merupakan jumlah yang terdeteksi benar, namun  terdeteksi  salah  oleh  model.  Dari  pengujian penelitian didapatkan bahwa model yang menggunakan algoritma stemming sastrawi  menghasilkan  nilai  yang sangat baik dibanding dua algortima lainnya.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  pada  kategori “negatif”,  menggunakan  algoritma stemming Sastrawi dengan  model Gaussian  Naïve  Bayes dan Support Vector  Machine (dengan kernel “poly”)  menghasilkan tingkat presisi antara 0.82 hingga 0.87, recall antara 0.67 hingga  0.93,  dan  f1-score  antara  0.74  hingga  0.87. Sedangkan  dengan  algoritma stemming Nazief  dan Adriani, tingkat presisi berkisar antara 0.70 hingga 0.75, recall antara 0.68 hingga 0.94, dan f1-score antara 0.71 hingga  0.84.  Pada  penggunaan  algoritma stemming Arifin  Setiono,  tingkat  presisi  berkisar  antara  0.72
58% 9% 33% Hasil Sentimen Negatif Netral Positif
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
hingga 0.76, recall antara 0.73 hingga 0.93, dan f1-score antara 0.74 hingga 0.81.
Sementara  untuk  label  “netral”,  dengan  menggunakan algoritma stemming Sastrawi  dan  model  GNB  serta SVM  (dengan  kernel  “poly”)  menghasilkan  tingkat presisi antara 0.97 hingga 0.99, recall antara 1.00 hingga 0.99,  dan f1-score masing-masing  0.99.  Sementara Nazief  Adriani  tingkat  presisi  yang dihasilkan berkisar 0.92  hingga  1.00,  recall  0.98  dan  0.96,  dan f1-score sebesar 0.95 hingga 0.98. Terakhir pada Arifin Setiono tingkat  presisi  yang  diperoleh  sejumlah  0.91  hingga 1.00, recall sebesar 0.99 dan 0.96 dan, f1-score sebesar 0.94 hingga 0.98.
Kemudian  untuk  label  “positif”,  dengan  menggunakan algoritma stemming Sastrawi  dengan  model Gaussian Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine (dengan kernel “poly”) menghasilkan tingkat presisi antara 0.73 hingga 0.93, recall sebesar 0.84 dan 0.79, dan f1-score antara  0.78  hingga  0.85.  Sedangkan  dengan  algoritma stemming Nazief  dan  Adriani,  tingkat  presisi  berkisar antara  0.72  hingga  0.92, recall sebesar  0.74  dan  0.64, dan f1-score antara 0.73 hingga 0.76. Selanjutnya pada algoritma stemming Arifin  Setiono,  tingkat  presisi berkisar antara 0.76 hingga 0.91, recall sebesar 0.72 dan 0.68, dan f1-score antara 0.74 hingga 0.78.
Secara  keseluruhan,  model Support  Vector  Machine cenderung memberikan kinerja yang lebih baik daripada Gaussian  Naïve  Bayes,  dengan  akurasi  berkisar  antara 0.85 hingga 0.91 dibandingkan dengan 0.80 hingga 0.84. Adapun perbandingan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Pengujian Algoritma Stemming Model Precision Recall F1- Score Accu uracy Sastrawi GNB 84% 84% 84% 84% SVM 91% 90% 90% 91% Nazief Adriani GNB 80% 80% 80% 80% SVM 87% 85% 86% 85% Arifin Setiono GNB 81% 81% 81% 82% SVM 88% 86% 86% 86%

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  metode algoritma Gaussian  Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine dengan tiga algoritma stemming yang berbeda, yaitu  Sastrawi,  Nazief  Adriani,  dan  Arifin  Setiono. Penggunaan  metode  ini  dilakukan  dalam  analisis terhadap  kumpulan  data  sebanyak  2620 clean  data . Evaluasi dilakukan terhadap beberapa model algoritma dan metode stemming yang menghasilkan perbandingan yang signifikan.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  pada  algoritma stemming Sastrawi,  model Gaussian  Naïve  Bayes (GNB)  menghasilkan  tingkat  presisi,  recall,  f1-score, dan  akurasi  sebesar  84%.  Sementara  untuk  model Support  Vector  Machine (SVM)  pada  algoritma
stemming yang sama, menghasilkan tingkat presisi dan akurasi sebesar 91%, dengan recall dan f1-score masing- masing  sebesar  90%.  Kemudian,  pada  algoritma stemming Nazief  Adriani,  model  GNB  memperoleh tingkat presisi, recall, f1-score, dan akurasi sebesar 80%. Sedangkan  untuk  SVM,  tingkat  presisi  yang  diperoleh adalah 87%, dengan recall dan akurasi sebesar 85% dan f1-score  sebesar  86%.  Selanjutnya,  pada  algoritma stemming Arifin  Setiono,  model  GNB  memperoleh tingkat presisi hingga f1-score sebesar 81%, sementara untuk  akurasi  diperoleh  hasil  sebesar  82%.  Sedangkan untuk  SVM,  tingkat  presisi  sebesar  86%  diperoleh, dengan recall, akurasi, dan f1-score sebesar 86%.
Dari  hasil  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model Gaussian  Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine dengan algoritma stemming Sastrawi memberikan hasil yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma stemming Nazief  dan  Adriani  serta  Arifin  Setiono. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengungkapkan  bahwa masyarakat  di  twitter  cenderung  memiliki  sentimen negatif terhadap pengaruh jam kerja terhadap kesehatan mental  Generasi  Z,  yang  tercermin  dari  dominasi  dan ketebalan kata-kata pada Word Cloud .

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  kepada  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Dian Nuswantoro atas segala dukungannya serta Helmi Satria atas alat tweet-harvestnya yang sangat membantu  dalam  pengumpulan  data  tweet  untuk dijadikan kumpulan data dalam penelitian ini.

## Daftar Rujukan
[1] Resekiani Mas Bakar and A. Putri Maharani Usmar, “Growth Mindset  dalam  Meningkatkan  Mental  Health  bagi    Generasi Zoomer,” 2022.
[2] Ahmad  Ilham  and  Wahyu  Pramusinto,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Kesehatan  Mental  Pada  Twitter Menggunakan Algoritme K-nearest Neighbor,” Sep. 2023.
[3] Kapo Wong, Alan H.S. Chan, and S. C. Ngan, “The Effect of Long Working Hours and Overtime on Occupational Health: A Meta-Analysis of Evidence from 1998 to 2018,” 2019.
[4] Sungjin Park et al. , “The negative impact of long working hours on mental health in young Korean workers,” Aug. 2020.
[5] Karina Aulia and Lia Amelia, “Analisis Sentimen Twitter Pada Isu Mental Health Dengan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” 2020.
[6] K.  Rahayu,  V.  Fitria,  D.  Septhya,  R.  Rahmaddeni,  and  L. Efrizoni,  “Klasifikasi  Teks  untuk  Mendeteksi  Depresi  dan Kecemasan  pada  Pengguna  Twitter  Berbasis  Machine Learning,” MALCOM  Indones.  J. Mach.  Learn.  Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 108–114, Sep. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.780.
[7] N.  L.  Lavenia  and  R.  Permatasari,  “Sentiment  Analysis  on Twitter Social Media Regarding Depression Disorder Using the Naive Bayes Method,” CoreID J. , vol. 1, no. 2, pp. 66–74, Jul. 2023, doi: 10.60005/coreid.v1i2.14.
[8] I.  M.  A.  Agastya,  “Pengaruh  Stemmer  Bahasa  Indonesia Terhadap  Peforma  Analisis  Sentimen  Terjemahan  Ulasan Film,” J. Tekno Kompak , vol. 12, no. 1, p. 18, Feb. 2018, doi: 10.33365/jtk.v12i1.70.
[9] H. Utami, “Analisis Sentimen dari Aplikasi Shopee Indonesia Menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” Indones. J. Appl.  Stat. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  31,  May  2022,  doi:
Muhammad Daffa Al Fahreza, Ardytha Luthfiarta , Muhammad Rafid , Michael Indrawan , Adhitya Nugraha Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
10.13057/ijas.v5i1.56825.
[10]  Davriwan Dzaky Muttaqien, Tibyani, and Pitoyo Peter Hartono, “Implementasi Support Vector Machine pada Analisis Sentimen mengenai  Bantuan  Sosial  di  Era  Pandemi  Covid-19  pada Pengguna Twitter,” 2022.
[11]  I.  K.  Dharmendra,  N.  N.  U.  Januhari,  I.  P.  Ramayasa,  and  I. Putra, “Uji Komparasi Sentiment Analysis Pada Opini Alumni Terhadap  Perguruan  Tinggi,” J.  Tek.  Inform.  UNIKA  St. Thomas , pp. 1–6, 2022.
[12]  M.  H.  AL  Farisi,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Masyarakat Terhadap  Kebijakan  Pemerintah  Tentang  Sistem  Zonasi Sekolah  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  Algoritma Levensthein Distance,” 2019.
[13]  Dyah Mustikasari, Ida Widaningrum, Rizal Arifin, and Wahyu Henggal Eka Putri, “Comparison of Effectiveness of Stemming Algorithms  in Indonesian Documents,” 2020.
[14]  Edo  Priyono  Mualim,  “Pendekatan  Oversampling  SMOTE Untuk  Imbalanced  Dataset  Aksara  Lampung  Dan  Klasifikasi Menggunakan Svm,” 2022.
[15]  Anab  Maulana  Barik,  Rahmad  Mahendra,  and  Mirna  Adrian, “Normalization  of  Indonesian-English  Code-Mixed  Twitter Data,” 2019.
[16]  J  Jumadi,  D  S  Maylawati,  L  D  Pratiwi,  and  M  A  Ramdhani, “Comparison of Nazief-Adriani and Paice-Husk algorithm for Indonesian text stemming process,” 2021.
[17]  Jian  Budiarto,  “Identifikasi  Kebutuhan  Masyarakat  Nusa Tenggara Barat pada Pandemi Covid-19 di Media Sosial dengan Metode Crawling,” Feb. 2021.
[18]  D.  Jurafsky  and  J.  H.  Martin,  “Speech  and  Language Processing:  An  Introduction  to  Natural  Language  Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition,” 2019.
[19]  Khusnul  Khotimah  Sirajuddin,  Ahmad,  and  Dian  Novita Siswanti,  “Hubungan  Harga  Diri  Dengan  Kepuasan  Hidup Generasi Z Pengguna Media Sosial Instagram,” 2023.
[20]  Desi Musfiroh, Ulfa Khaira, Pradita Eko Prasetyo Utomo, and Tri Suratno, “Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia  dari  Twitter  Dataset Menggunakan  InSet  Lexicon,” Apr. 2021.
[21]  Afian  Syafaadi  Rizki,  Aris  Tjahyanto,  and  Rahmat  Trialih, “Comparison  of  stemming  algorithms    on  Indonesian  text processing,” Feb. 2019.
[22]  Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim,  and  Lailis Syafa’ah,  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  COVID-19 Menggunakan  Recurrent  Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” 2021.
[23]  Ngurah Indra Purnayasa, I Made Agus Dwi Suarjaya, and I Putu Arya  Dharmaadia,  “Analysis  of  Cyberbullying  Level  using Support Vector Machine Method,” Aug. 2022.
[24]  Nur  Ghaniaviyanto  Ramadhan  and  Faisal  Dharma  Adhinata, “Sentiment  analysis  on  vaccine  COVID-19  using  word  count and Gaussian Naïve Bayes,” 2022.
[25]  Setyo  Adji  Pratomo,  Said  Al  Faraby,  and  Mahendra  Dwifebri Purbolaksono,  “Analisis  Sentimen  Pengaruh  Kombinasi Ekstraksi  Fitur  TF-IDF  dan  Lexicon  Pada  Ulasan  Film Menggunakan Metode KNN,” 2021.