http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification
Ni Putu Gita Naraswati* , Delvira Cindy Rosmilda, Dinda Desinta, Fadhilatul Khairi, Riska Damaiyanti, Rani Nooraeni
Prodi D-IV Statistika, Politeknik Statistika STIS, Jl. Otto Iskandardinata No.64C, Jatinegara, Jakarta Timur *e-mail: 211709894@stis.ac.id
( received : 20 Desember 2020, revised : 27 Desember  2020, accepted : 9 Januari 2021)

## Abstrak
Beberapa  bulan  terakhir,  penanganan  COVID-19  menjadi  salah  satu  permasalahan  kompleks  yang dihadapi  oleh  hampir  seluruh  negara  di  dunia.  Menilik  dari  hal  tersebut,  pemerintah  membentuk kebijakan  guna  mencegah  semakin  meluasnya  penyebaran  virus  diantaranya  Pembatasan  Sosial Berskala Besar (PSBB), wajib masker, dan jam malam. Kebijakan tersebut mendapat tanggapan yang beragam,  tidak  terkecuali  di  media  sosial  seperti  twitter.  Berdaarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik dari cuitan Twitter mengenai penanganan COVID-19 di Indonesia. Adapun metode yang digunakan Naïve Bayes Classification karena memiliki algoritma yang sederhana dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan, masyarakat lebih banyak memberikan  sentimen  negatif  terhadap  kebijakan  penanganan  COVID-19  khususnya  PSBB,  wajib masker,  dan  jam  malam.  Pada  sentimen  positif,  tiga  kata  dengan  frekuensi  kemunculan  terbanyak yaitu  demo,  jakarta,  dan  kerja.  Sedangkan  pada  sentimen  negatif  yaitu  jakarta,  demo,  dan  orang. Kemunculan kata “demo” dan “jakarta” pada kedua sentimen menunjukkan bahwa tweet masyarakat mengenai  kebijakan  penanganan  COVID-19  tidak  lepas  dari  peristiwa/kejadian  saat  pengumpulan data  dilakukan.  Selain  itu,  tingginya  frekuensi  kata  “jakarta”  pada  sentimen  negatif  juga menunjukkan  bahwa  pelaksanaan  kebijakan  penanganan  COVID-19  di  Jakarta belum  dilaksanakan secara  optimal.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  diperoleh  tingkat  akurasi  klasifikasi  sebesar  87,34%, sensitivitas sebesar 93,43%, dan spesifisitas 71,76% yang berarti metode ini sudah cukup baik.
Kata Kunci: COVID-19 , naïve bayes classification, kebijakan, text mining , twitter

## Abstract
In recent months, handling COVID-19 has become one of the complex problems faced by almost all countries  in  the  world.  In view  of this,  the  government  formed  policies  to  prevent  the  spread  of  the virus, including Large-Scale Social Restrictions (PSBB), mandatory masks, and curfews. This policy received various responses, including on social media such as Twitter. Based on this, this study aims to  analyze  public  sentiment  from  Twitter  tweets  regarding  the  handling  of  COVID-19  in  Indonesia. The  method  used  is  the  Naïve  Bayes  Classification  because  it  has  a  simple  algorithm  with  high accuracy.  The  results  showed  that  the  public  gave  more  negative  sentiments  towards  the  policy  of handling COVID-19, especially PSBB, mandatory masks, and curfews. On the positive sentiment, the three  words  with  the  highest  frequency  were  “demo”,  “jakarta”,  and  “work”.  Meanwhile,  the negative  sentiment  is  “jakarta”,  “demo”,  and  “orang”.  The  appearance  of  the  words  "demo"  and "jakarta" in both sentiments shows that the public's tweet regarding the policy for handling COVID- 19 cannot be separated from the events / incidents when data collection was carried out. In addition, the high frequency of the word “jakarta” in negative sentiments also shows that the implementation of policies  for  handling  COVID-19  in  Jakarta  has  not  been  implemented  optimally.  Based  on  the evaluation  results,  the  classification  accuracy  rate  is  87.34%,  the  sensitivity  is  93.43%,  and  the specificity is 71.76%, which means that this method is good enough.
Keywords: COVID-19, naïve bayes classification, policy, text mining, twitter

## 1 Pendahuluan
Beberapa  bulan  terakhir,  penanganan  COVID-19  menjadi  salah  satu  permasalahan  kompleks yang dihadapi oleh hampir seluruh negara di dunia. COVID-19 merupakan penyakit yang bermula di daerah  Wuhan,  Tiongkok  pada  Bulan  November  2019,  disebabkan  oleh coronavirus jenis  baru dengan  tingkat  penularan  tinggi.  Sejak  kejadian  luar  biasa  muncul  di  Wuhan  Cina,  pada  Desember 2019,  World  Health  Organization  (WHO)  kemudian  memberi  nama coronavirus jenis  baru  yang ditemukan pada manusia tersebut sebagai Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS- COV2)  yang  menjadi  penyebab  dari  Coronavirus  Disease-2019  (COVID-19)  [1].  Pada  tanggal  16 Maret  2020,  keberadaan  COVID-19  kemudian  ditetapkan  menjadi  pandemi  karena  penyebarannya yang telah mencapai sebagian besar negara di dunia. Berangkat dari penetapan tersebut, setiap negara diharapkan dapat mengaktifkan dan meningkatkan mekanisme tanggap darurat untuk meminimalisasi korban dan mengupayakan pencegahan terhadap penyebarannya yang meluas.
Di  Indonesia,  penyebaran  virus  ini  juga  telah  meluas  dimana  hingga  tanggal  11  September 2020,  tercatat  210.940  orang  terkonfirmasi  positif  dan  sebanyak  8.544  orang  meninggal  akibat COVID-19  [2].  Pemerintah  kemudian  menanggapi  dengan  penanganan  yang  dilakukan  melalui berbagai  kebijakan,  termasuk  pada  bidang  kesehatan.  Salah  satunya  adalah  memastikan dilaksanakannya  protokol  kesehatan  oleh  seluruh  masyarakat  guna  mencegah  semakin  meluasnya penyebaran  virus  dan  meningkatnya  jumlah  korban.  Kebijakan  yang  digalakkan  pemerintah diantaranya  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB),  aturan  wajib  masker,  dan  penerapan  jam malam.  Kebijakan-kebijakan  tersebut  diharapkan  dapat  memastikan  masyarakat  tetap  melaksanakan protokol kesehatan pada masa adaptasi kebiasaan baru atau new normal .
Namun,  kebijakan-kebijakan  tersebut  tidak  seluruhnya  dilaksanakan  oleh  masyarakat  sehingga masih  ditemukan  pelanggaran  atas  kebijakan  yang  berlaku.  Keadaan  juga  diperparah  dengan keberadaan beberapa pihak yang  meragukan  efektivitas  kebijakan  yang ada. Hal tersebut diperparah dengan adanya fenomena matinya kepakaran ( the death of expertise) yang berkembang di masyarakat. Tom Nichols dalam bukunya Matinya Kepakaran menyatakan bahwa fenomena ini dapat dilihat dari sikap masyarakat yang cenderung tidak percaya terhadap pernyataan pakar yang tercermin dari sikap bebal  dalam  mengikuti  kebijakan  pemerintah  yang  ada  [3].  Di  sisi  lain,  pelaksanaan  kebijakan- kebijakan ini dari sisi pemerintah juga perlu diperhatikan mengingat pelaksanaan prosedur yang tidak sesuai juga dapat memicu kekurangpercayaan masyarakat dalam melaksanakan kebijakan yang ada.
Berangkat dari hal tersebut, masyarakat seringkali memberikan komentar melalui berbagai media sosial,  tidak  terkecuali  pada  Twitter.  Twitter  merupakan  salah  satu  media  dalam  berjejaring  sosial dimana penggunanya dapat mengirim hingga 140 karakter yang disebut tweet atau kicauan [4]. Di sisi lain terdapat teks mining yang memungkinkan adanya pengolahan informasi lama secara eksplisit  di dalam komputer sehingga mendukung temuan informasi baru dari media sosial termasuk twitter  [5]. Menilik  dari  hal  tersebut,  cuitan  komentar  masyarakat  terhadap  kebijakan  yang  berlaku  merupakan hal  yang  penting  untuk  dianalisis  agar  pemerintah  dapat  mengetahui  respon  masyarakat  terhadap kebijakan  penanganan  COVID-19  ini.  Komentar  yang  diberikan  dapat  berupa  apapun,  baik  secara positif  maupun  negatif  sehingga  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  adalah  analisis  sentimen. Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu  domain  penting  dalam machine  learning [6].  Studi  yang melakukan analisis pendapat, evaluasi, sentimen, sikap, penilaian, dan emosi terhadap entitas seperti layanan,  individu,  masalah,  topik,  dan  atributnya  juga  didasari  oleh  analisis  sentimen  [7].  Hasil tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  evaluasi  dan  acuan  dalam  penyusunan  kebijakan  selanjutnya. Selanjutnya,  dapat  dilakukan  peninjauan  kembali  kebijakan  yang  ada  ataupun  mengatasi  masalah dalam masyarakat sebagai penerima informasi dan pihak yang melaksanakan kebijakan. Oleh karena itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  dengan  metode  klasifikasi Naive  Bayes Classification .  Metode  Naïve  Bayes  dipilih  karena  metode  ini  memiliki  algoritma  yang  sederhana dengan akurasi yang tinggi [8]. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen publik dari cuitan Twitter  mengenai  penanganan  COVID-19  di  Indonesia.  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan manfaat yaitu menambah pengetahuan mengenai analisis sentimen publik dari twitter sehingga dapat menjadi  referensi  pada  penelitian  selanjutnya  yang  berhubungan  dengan  topik  terkait.  Adapun keterbaruan penelitian ini dari penelitian sebelumnya adalah penggunaan keyword yang mengacu pada
nama kebijakan pemerintah terkait penanganan COVID-19 serta dilihat dari segi waktu pengumpulan tweet yang lebih terkini.

## 2 Tinjauan Literatur
Analisis  sentimen  publik  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian.  Salah  satunya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sisferi  Hikmawan,  dkk.  pada  tahun  2019  yang  membahas tentang Analisis Sentimen Publik Terhadap Joko Widodo Terhadap Wabah COVID-19 Menggunakan Metode Machine Learning [9] yang mengklasifikasikan sentimen publik berdasarkan cuitan di twitter . Penelitian tersebut menganalisis sentimen publik mengenai suatu kebijakan pemerintah dengan proses analisa data    mining yang  termasuk    metode    yang    sering    digunakan.  Dalam  penelitian  ini digunakan  kata  kunci  “Jokowi”  dan  “Covid”.    Penelitian  ini  menganalisis  dan  membandingkan  tiga metode    klasifikasi   yaitu   Naive    Bayes,   Support   Vector   Machine,   dan    k-NN.    Hasil penelitian menunjukkan bahwa  nilai terbaik ditunjukkan oleh metode Support  Vector  Machine (SVM) dengan accuracy 92,93%, precision 95,70%  dan recall 89,17%. Selanjutnya, Naive Bayes berada di posisi kedua dengan accuracy 84,58%, precision 82,14%  dan recall 85,82%. Terdapat tiga kelas sentimen yang di klasifikasikan, yaitu: sentimen positif, negatif dan netral.
Penelitian lain mengenai analisis sentimen juga  dilakukan oleh Bimananda W, dkk, pada tahun 2019  [10].  Penelitian  ini  mengangkat  tema  Analisis Text  Mining dari  Cuitan  Twitter  Mengenai Infrastruktur  Indonesia  dengan  Metode  Naïve  Bayes.  Berdasarkan  hasil  pengklasifikasian  dengan menggunakan Naive Bayes diperoleh hasil akurasi, presisi, dan recall yang cukup baik untuk semua variabel  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  pembangunan  infrastruktur,  terutama  pada  variabel bandara  karena  memiliki  akurasi  yang  tertinggi,  presisi,  dan recall yang  cukup  baik.  Penelitian  ini hanya menggunakan tweet berbahasa Indonesia.
Muhammad  Syarifuddin  juga  melakukan  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  opini  publik yang dilakukan pada tahun 2020 [5]. Penelitian tersebut membahas tentang Analisis Sentimen Opini Publik  Mengenai  COVID-19  pada Twitter Menggunakan  Metode Naïve  Bayes dan  KNN. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Naïve Bayes dan KNN, menunjukkan bahwa opini masyarakat  cenderung  positif.  Dari  kedua  metode  yang  digunakan,  hasil  klasifikasi  dengan  metode Naïve Bayes lebih unggul dibandingkan dengan metode KNN ditinjau dari nilai accuracy, precision, recal , F- Measure, dan AUC ( Area Under Curve). Hasil klasifikasi dengan menggunakan Naïve Bayes diperoleh  nilai accuracy sebesar  63,21%, precision sebesar  59,11%, recall sebesar  56,80%, F- Measure sebesar 57,96%, dan AUC sebesar 0,862. Sehingga model klasifikasi Naïve Bayes lebih baik dan lebih akurat untuk mengklasifikasikan data yang ada dibandingan dengan model klasifikasi KNN.

## 3 Metode Penelitian

## 3.1. Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  data  Twitter  yang  berupa tweet berbahasa Indonesia yang di- post di seluruh wilayah Indonesia. Twitter sendiri merupakan salah satu situs microblogging yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  menulis  mengenai  berbagai  topik  dan membahas isu-isu yang terjadi saat ini [10]. Jejaring sosial twitter juga seringkali digunakan sebagai tempat menyampaikan tanggapan atau pendapat mengenai sesuatu hal berupa cuitan atau tweet yang dapat berupa tanggapan secara positif maupun negatif. Kata kunci yang digunakan yaitu PSBB, wajib masker, dan jam malam.  Data diambil dari twitter dengan metode crawling menggunakan software R Studio dengan terlebih dahulu harus mempunyai akun twitter.

## 3.2 Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  ini  mengangkat  masalah  respon  pengguna  twitter  terkait  beberapa  kebijakan pemerintah  dalam  penanganan  COVID-19  yaitu  PSBB,  wajib  masker,  dan  jam  malam.  Adapun jumlah cuitan/ tweet yang dianalisis dalam penelitian ini adalah 10.000 cuitan pada 5-7 Oktober 2020. Rentang waktu ini dipilih karena merupakan masa  yang  mendekati berakhirnya salah satu kebijakan terkait  penanganan  COVID-19  yaitu  PSBB  Masa  Transisi  Menuju  Masyarakat  Sehat,  Aman,  dan Produktif  di  DKI  Jakarta.  Cuitan/ tweet tersebut  nantinya  akan  dijadikan  objek  untuk  melakukan analisis sentimen.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.3 Teknik Analisis
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  klasifikasi  (s upervised  learning )  yang  merupakan  suatu teknik statistik yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas yang telah memiliki label  dengan  membangun  suatu  model  yang  berdasarkan  kepada  suatu data  training serta memprediksi kelas dari suatu data baru [11]. Sedangkan, data training adalah satu set data yang telah diketahui  klasifikasinya.  Pengertian  lainnya  yaitu supervised  learning (analisis  klasifikasi)  adalah suatu  metode  klasifikasi  di  mana  kumpulan  data  sepenuhnya  diberikan  label  untuk  selanjutnya diklasifikasikan ke dalam kelas yang tidak dikenal [12]. Muhammad dan Yan [13] menyatakan bahwa tujuan utama dari supervised learning adalah mempelajari fungsi target yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai dari suatu kelas.
Pada  metode Naïve  Bayes Classifier diasumsikan  bahwa  fitur  (kata)  memiliki  nilai  yang independen  pada  posisi  kata.  Berikut  ini  adalah  tahapan  penggunaan  metode  Naive  Bayes  dalam penelitian ini:
1. Pre-Processing Data
Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  yang  tidak  terstruktur  sehingga  diperlukan Pre- Processing. Berikut ini adalah yang dilakukan pada tahap Pre-Processing: a. Tokenization
Tokenisasi  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  memecah  konten  tekstual  menjadi  kata-kata, istilah, simbol, atau beberapa elemen bermakna lainnya. Hasil pemecahan ini kemudian disebut dengan token.
b. Cleansing
Cleansing merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  membuang  karakter  dan  tanda  baca  yang tidak diperlukan seperti titik, koma, tanda seru, tanda tanya, termasuk menghilangkan URL dan HTML,  menghapus  emoji, mention atau hashtag ,  menghapus  kata-kata  slang,  dan menghilangkan symbol atau huruf yang tidak relevan.
c. Case Folding
Case  Folding adalah  proses  mengubah  setiap  huruf  di tweet menjadi lowcase atau  semuanya dijadikan huruf kecil.
d. Filtering
Filtering memiliki tujuan untuk menghilangkan stop words atau kata-kata yang tidak memiliki makna.  Penghapusan stop words perlu dilakukan  agar  peneliti  dapat fokus  pada  kata-kata lain yang lebih penting.
e. Stemming Stemming merupakan  proses  yang  bertujuan  mengubah  kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata dasar.
2. Pelabelan Data
Proses  ini  bertujuan  membagi  data  menjadi  tiga  kelas  sentimen,  yaitu  sentimen  positif, sentimen negatif, dan sentimen netral, namun dalam penelitian ini yang digunakan hanyalah sentimen positif  dan  negatif.  Cara  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  analisis  sentimen  yang  dilakukan  oleh Hikmawan,  Pardamean,  dan  Khasanah  [9].  Pembagian  label  didasarkan  pada  kamus  sentimen  yang bersumber  dari  penelitian  yang  berjudul Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon  Presiden Indonesia 2019  Berdasarkan  Opini  dari  Twitter Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier [14] . Pada  proses  ini,  data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training dan  data testing .  Data  yang digunakan untuk melatih sistem agar dapat mengenali pola yang dicari disebut sebagai data training , sedangkan data yang digunakan untuk mengevaluasi pengklasifikasian disebut data testing.
3. Proses Klasifikasi
Pada  penelitian  ini,  metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes yang  merupakan sebuah metode pengelompokkan untuk memprediksi probabilitas suatu class. Naïve Bayes merupakan metode  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  seorang ilmuwan  inggris  bernama  Thomas  Bayes  [15].  Naïve  Bayes  mengasumsikan  variabel  prediktornya adalah  independen.  Maksudnya,  keberadaan  fitur  tertentu  di  kelas  tidak  terkait  dengan  keberadaan fitur  lainnya  [16].  Misalnya,  jika  terdapat  tiga  fitur  yang  mendeskripsikan  suatu  objek,  maka  ketiga
fitur  tersebut  secara  independen  memberikan  kontribusi  terhadap  probabilias  yang  mendeskripsikan objek tersebut, yang disebut “Naïve”.  Adapun Teorema Bayes adalah sebagai berikut:
P(H|X) = ( )  ( ) ( )
Dimana: 𝑋 : Data dengan kelas yang belum diketahui 𝐻 : Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik 𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )  : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (probabilitas posterior)
𝑃 ( 𝐻 ) : Probabilitas hipotesis H (probabilitas prior) 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 )  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H 𝑃 ( 𝑋 ) : Probabilitas
Selanjutnya, dilakukan evaluasi model yang meliputi akurasi, presisi, dan sensitivitas pada data testing yang  bertujuan  untuk  mengukur  ketepatan  pengklasifikasian.  Akurasi  merupakan  ukuran ketepatan  pengklasifikasian  yang  menunjukkan  performansi  teknik  klasifikasi  secara  keseluruhan, dimana semakin tinggi akurasi klasifikasi berarti semakin baik performansi teknik klasifikasi. Adapun tabel confusion matrix sebagai dasar perhitungan evaluasi model dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix untuk Hasil Klasifikasi Biner Kelas Sebenarnya Kelas prediksi Positif Negatif Positif tp fn Negatif fp tn Akurasi klasifikasi (%) = tp tn
tp fp tn fn    
Sensitifity (%) = tp tp fn 
Specificity (%) = tn fp tn 
4. Visualisasi
Visualiasasi pada penelitian ini menggunakan wordcloud . Wordcloud menampilkan kata-kata yang menjelaskan setiap kelompok klasifikasi.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Preprocessing Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  Twitter  yang  diambil  dengan  metode crawling . Adapun variabel yang dijadikan sebagai variabel untuk menggambarkan dampak (sentimen) publik  terhadap  wabah  COVID-19  di  Indonesia  menggunakan  kata  kunci  antara  lain  “jam  malam”, “PSBB”, dan “wajib masker”. Data ini kemudian dilakukan preprocessing yang mencakup tokenizing, cleansing, case folding, filtering, dan stemming , agar diperoleh data yang siap digunakan pada tahap analisis sentimen. Setelah melewati tahap preprocessing , diperoleh sebesar 42,92% (4292 tweets ) data yang siap digunakan pada tahap analisis sentimen, sedangkan 57,08% sisanya merupakan tweets yang mengalami duplikasi sehingga dihapus untuk menghindari bias pada penelitian.
4.2 Pelabelan Kelas Sentimen Tahapan  selanjutnya  setelah  dilakukan preprocessing data  adalah  pelabelan tweet menjadi  kelas sentimen  positif,  negatif,  dan  netral,  namun  sentimen  netral  tidak  digunakan  pada  penelitian  ini. Pembobotan  kata  dilakukan  dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata.  Berdasarkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pengelompokan  kata  yang  digunakan  dalam  penelitian  [14],  skor  sentimen  dari tweet /teks  komentar dihitung  dengan  menjumlahkan  skor  jumlah  kata  positif  dikurangi  dengan  skor  jumlah  kata  negatif dalam setiap kalimat [17] atau dapat ditulis sebagai berikut:
Skor = (∑ kata positif) – (∑ kata negatif)
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  yang  akan  masuk  ke  dalam  kelas  negatif  adalah  kalimat  yang memiliki  skor  <  0,  yang  akan  masuk  kelas  netral  adalah  kalimat  dengan  skor  =  0,  sedangkan  kelas positif  akan  terdiri  dari  kalimat  yang  memiliki  skor  >  0.  Namun,  dalam  penelitian  ini  hanya menggunakan dua kelas pelabelan yaitu sentimen positif dan sentimen negatif.
Tabel 2. Contoh Hasil Pelabelan Kelas Sentimen
Tweets Skor Kelas Sentimen mohon  bantu  orang  dagang  sate  dampak psbb jakarta nenek sakit diabetes bantu -2 Negatif buruh  ancam  mogok  kerja  poyuono otomatis garagara psbb ala anies baswedan orang gila sala -2 Negatif psbb  rawan  banget  ngajakin  ngeroom embelembel dine hilih 1 Positif salah  mahasiswa  demo  langgar  psbb kayak pemicunya yuk bapak -1 Negatif kesah  uu  cipta  karya  langkah  pemerintah kontra produktif sahkan buruk pandemi -1 Negatif psbb sah cepat cepat nyata 3 Positif
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat pelabelan kelas sentimen berdasarkan kata positif dan negatif yang terkandung dalam tweet.  Pada teks komentar “mohon bantu orang dagang sate dampak psbb jakarta nenek  sakit  diabetes  bantu”  terdapat  2  kata  negatif  yang  terdeteksi  yaitu  “nenek”  dan  “sakit” sedangkan  tidak  terdapat  kata  positif  sehingga  skor  sentimennya  bernilai  -2.  Adapun  hasil  sentimen pada setiap variabel adalah sebagai berikut:

## Tabel 3. Hasil Pelabelan Sentimen
Pelabelan Sentimen Banyaknya Tweet Sentimen Positif 646 Sentimen Negatif 1684 Total 2330
Setelah  data  diberi  label,  pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  dari  4292 tweets hasil preprocessing , sejumlah 2330 tweet termasuk ke dalam sentimen positif dan negatif, sedangkan sisanya yaitu sebesar 1962 tweet bersentimen netral yang tidak digunakan dalam penelitian ini. Dari kedua sentimen yang digunakan,  dapat  dilihat  bahwa tweets lebih  banyak  termasuk  ke  dalam  kategori  sentimen  negatif. Berdasarkan tweets tersebut,  kemudian  dilakukan  perhitungan  frekuensi  kata  yang  digunakan  oleh pengguna twitter dimana hasilnya dapat dilihat pada Gambar 2 dan 4.

## 4.3 Klasifikasi Sentimen dengan Naive Bayes Classification
1. Pembentukan Data Testing dan Training
Pada penelitian ini, tahap selanjutnya adalah membagi data yang telah dibersihkan menjadi dua yaitu data training dan  data testing dengan  rasio  pembagian  80:20.  Berdasarkan  rasio  tersebut,  diperoleh sebanyak  1864  tweet  yang  akan  digunakan  sebagai  data training dan  sebanyak  466  tweet  sisanya digunakan  sebagai data  testing .  Setelah  pembagian  data  menjadi  dua  telah  dilakukan,  kemudian dilakukan evaluasi model.

## 2. Evaluasi Model Naive Bayes Classification
Penghitungan  tingkat  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi Naive  Bayes  Classification .  Adapun  hasil  dari aplikasi  model  pada data  testing menghasilkan  tabel confusion  matrix yang  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 5. Confusion Matrix Hasil Model Naive Bayes Classification Kelas Sebenarnya Kelas prediksi Positif Negatif Positif 94 22 Negatif 37 313
Tabel  5  menunjukkan  hasil  evaluasi  dari  model Naive  Bayes  Classification yaitu  diperoleh  tingkat akurasi klasifikasi sebesar 87,34%, sensitivitas sebesar 93,43%, dan spesifisitas 71,76%. Berdasarkan hasil  ketiga  jenis  ukuran  tersebut  dan  validitas  keseluruhannya  dapat  dilihat  bahwa  penggunaan metode naive bayes sudah cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen negatif maupun positif.

## 4.4 Visualisasi Hasil Klasifikasi
1. Analisis Sentimen

## Gambar 1. Distribusi Persentase Cuitan Berdasarkan Kelas Cuitan Positif Dan Negatif
Berdasarkan  Gambar  1.  dapat  dilihat  bahwa  masyarakat  lebih  banyak  memberikan sentimen/komentar negatif terhadap beberapa kebijakan seperti PSBB, wajib masker, dan jam malam pada  masa  yang  mendekati  berakhirnya  salah  satu  kebijakan  terkait  penanganan  COVID-19  yaitu PSBB  Masa  Transisi  Menuju  Masyarakat  Sehat,  Aman,  dan  Produktif  di  DKI  Jakarta.  Hal  tersebut dipertegas dengan melihat nilai persentase pada kedua sentimen, di mana sentimen negatif memiliki presentase  lebih  besar  yaitu  sebesar  72,27%.  Selisih  antara  sentimen  positif  dan  negatif  yang cenderung  besar  ini  mengindikasi  bahwa  masyarakat yang  menjadikan  twitter  sebagai  sarana publik untuk  mengemukakan  pendapat,  sebagian  besar  masih  merasa  kecewa  terhadap  kebijakan  yang  ada. Menurut  hasil  penelitian  [18],  kekecewaan  masyarakat  terhadap  kebijakan  penanganan  COVID-19, PSBB, dapat disebabkan karena mobilitas masyarakat semakin terbatas yang berakibat pada semakin sulitnya  kondisi  ekonomi.  Berkaca  dari  hal  tersebut,  seharusnya  kekecewaan  masyarakan  dapat dijadikan masukan atau evaluasi terhadap kebijakan yang sedang diterapkan.
2. Barplot Sentimen Positif
Berdasarkan  total  646 tweets bersentimen  positif  yang  memuat  7058  kata,  Gambar  2 menunjukkan lima kata dengan frekuensi paling tinggi yang digunakan pengguna twitter.
27,73 72,27 Distribusi Persentase Cuitan Berdasarkan Sentimennya Positif Negatif
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Distribusi Frekuensi Kata-Kata Yang Paling Sering Muncul Pada Kelompok Sentimen Positif
Pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa kata yang paling sering muncul dari kelas sentimen positif adalah  kata  “demo”  sebanyak  92  kata.  Kata  tersebut  adalah  kata  yang  paling  sering  diulas  oleh pengguna  twitter  dalam  penyampaikan  aspirasinya  terkait  dukungannya  pada  kebijakan  penanganan COVID-19 oleh pemerintah di Indonesia.
3. Wordcloud Sentimen Positif
Gambar 3. Wordcloud Kata-Kata Kelompok Sentimen Positif Kata-kata sentimen positif yang disajikan dalam bentuk wordcloud dapat dilihat pada Gambar 3.  Dapat  dilihat  kata-kata  yang  menunjukkan  bentuk  pernyataan  setuju  pengguna twitter terhadap kebijakan penanganan COVID-19 oleh pemerintah di Indonesia yang meliputi PSBB, jam malam, dan wajib  masker.  Ukuran  kata  pada wordcloud menunjukkan  seberapa  banyak  frekuensi  kata  yang muncul.  Semakin  besar  ukuran  kata,  semakin  tinggi  pula  frekuensi  kata  tersebut  digunakan  oleh pengguna  twitter.  Berdasarkan  wordcloud  sentimen  postitif,  kata  yang  paling  sering  muncul  adalah kata “demo”, kemudian diikuti dengan kata “jakarta”, “covid” dan “kerja”. Hal tersebut dikarenakan selama  rentang  waktu scrapping data,  sedang  marak  demo  dalam  rangka  menolak  UU  Cipta  Kerja sehingga peristiwa ini sering disebutkan dalam cuitan masyarakat dalam menunjukkan dukungan atau persetujuannya  atas  kebijakan  penanganan  COVID-19  yang  diterapkan.  Di  sisi  lain,  frekuensi  kata “jakarta”  yang  tinggi  dalam tweet masyarakat  saat  itu  mengindikasikan  bahwa  Jakarta  merupakan salah  satu  daerah  yang  disoroti  terkait  pelaksanaan  kebijakan  penanganan  COVID-19.  Hal  tersebut menyebabkan  kata  ini  sering  digunakan,  tidak  terkecuali  dalam  penyampaian  bentuk  dukungan maupun  hal-hal  positif  terkait  kebijakan  yang  sedang  diterapkan.  Alasan  tingginya  frekuensi  kata tersebut  juga  didukung  oleh  waktu  pengumpulan  data  yang  mendekati  berakhirnya  PSBB  Masa Transisi  Menuju  Masyarakat  Sehat,  Aman,  dan  Produktif  yang  diterapkan  di  DKI  Jakarta.  Adapun kata-kata  lain  yang  ada  di  dalam wordcloud namun  berukuran  kecil  menunjukkan  bahwa  pengguna
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
yang  membicarakan  hal  tersebut  tidak  sebanyak  kata  “demo”,  “jakarta”,  dan  “covid”  dalam mendukung kebijakan penanganan COVID-19 oleh pemerintah.
4. Barplot Sentimen Negatif
Berdasarkan 1684 tweets bersentimen negatif yang memuat 18244 kata, Gambar 4 menunjukkan lima kata dengan frekuensi paling tinggi yang digunakan pengguna twitter.

## Gambar 4. Distribusi Frekuensi Kata-Kata Yang Paling Sering Muncul Pada Kelompok Sentimen Negatif
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  kata  “jakarta”  paling  banyak  muncul  pada  kelas sentimen  negatif  dengan  frekuensi  sebanyak  211  kata.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kata “jakarta”, merupakan kata yang paling banyak digunakan oleh pengguna twitter dalam tidak menyetui kebijakan pemerintah dalam penanganan COVID-19 di Indonesia.

## 5. Wordcloud Sentimen Negatif
Gambar 5. Wordcloud Kata-Kata Kelompok Sentimen Negatif
Berdasarkan  ukuran  katanya  pada wordcloud di  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa  “demo”, “jakarta”  merupakan  kata  yang  paling  sering  digunakan  pada  sentimen  negatif  yang  dicuitkan  pada twitter, disusul kata “orang” disusul kata “covid”, “tco” dan “jalan”. Kata-kata pada sentimen negatif menunjukkan  bentuk  pernyataan  tidak  setuju  pengguna  twitter  terhadap  hal  yang  berkaitan  dengan kebijakan  penanganan  COVID-19  yaitu  PSBB,  jam  malam,  dan  wajib  masker.  Kata  “demo”  yang muncul  sebagai  kata  dengan  frekuensi  tertinggi  memiliki  alasan  yang  sama  dengan  kemunculannya pada  sentimen  positif  yaitu  maraknya  pelaksanaan  demo  dalam  rangka  penolakan  terhadap disahkannya  UU  Cipta  Kerja.  Peristiwa  atau  kejadian  ini  dijadikan  sebagai  alasan  kekecewaan masyarakat  dalam  cuitan  yang  bersentimen  negatif  karena  dalam  pelaksanaan  demonstrasi  dapat ditemukan  oknum-oknum  yang  melanggar  kebijakan  PSBB,  wajib  masker,  dan  jam  malam.  Di  sisi lain,  seperti  yang  terjadi  pada  sentimen  positif,  pada tweet masyarakat  yang  terklasifikasi  sebagai
sentimen  negatif,  kata  “jakarta”  juga  memiliki  frekuensi  penggunaan  yang  tinggi.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa tweet kekecewaan masyarakat terhadap kebijakan penanganan COVID-19 yang sedang  diterapkan  khususnya  PSBB,  wajib  masker,  ataupun  jam  malam  identik  dengan pelaksanaannya  di  Jakarta.  Fakta  ini  juga  dapat  dilihat  dari  kalimat tweet bersentimen  negatif  yang menggunakan  kata  “jakarta”.  Kata-kata  lain  yang  digunakan  dalam  menyatakan  sikap  tidak  setuju terhadap  kebijakan  penanganan  COVID-19  namun  tidak  sebanyak  kata  “demo”,  “jakarta”,  dan “orang” dapat dilihat di sekitarnya dengan ukuran lebih kecil atau relatif sama.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  masyarakat  lebih banyak  memberikan  sentimen  negatif  terhadap  kebijakan  penanganan  COVID-19  khususnya  PSBB, wajib  masker,  dan  jam  malam  yaitu  sebesar  72,72  persen.  Pada  sentimen  positif,  tiga  kata  dengan frekuensi  kemunculan  terbanyak  yaitu  demo,  jakarta,  dan  kerja.  Sedangkan  pada  sentimen  negatif yaitu  jakarta,  demo,  dan  orang.  Adapun  kemunculan  kata  demo  dan  jakarta  pada  kedua  sentimen menunjukkan  bahwa tweet/ cuitan  masyakat  mengenai  kebijakan  penanganan  COVID-19  tidak  dapat lepas dari peristiwa atau kejadian saat pengumpulan data dilakukan yaitu demontrasi UU Cipta Kerja dan hampir berakhirnya PSBB Masa Transisi Menuju Masyarakat Sehat, Aman, dan Produktif di DKI Jakarta. Selain itu, tingginya frekuensi kata “jakarta” pada sentimen negatif juga menunjukkan bahwa pelaksanaan  kebijakan  penanganan  COVID-19  khususnya  PSBB,  wajib  masker,  dan  jam  malam  di Jakarta  belum  dilaksanakan  secara  optimal.  Berdasarkan  hasil  evaluasi,  diperoleh  tingkat  akurasi klasifikasi sebesar 87,34%, sensitivitas sebesar 93,43%, dan spesifisitas 71,76% yang berarti metode ini  sudah  cukup  baik  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  negatif  maupun  positif.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa respon publik terhadap suatu isu terkini dapat diketahui dari media sosial seperti twitter sebagai sumber informasi dan sumber data alternatif. Berdasarkan frekuensi kata yang tinggi, dapat dilihat hal yang dikomentari masyarakat melalui kalimat cuitan, salah satunya kekecewaan atas pelaksanaan  kebijakan  penanganan  COVID-19  di  Jakarta  yang  menunjukkan  bahwa  kebijakan  yang ada belum dilaksanakan secara optimal. Hal tersebut kemudian dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi bagi  pemerintah  daerah  terkait  untuk  lebih  mengoptimalkan  kebijakan  yang  ada.  Adapun  untuk penelitian  berikutnya  dapat  menggunakan  sumber  data  dari  internet  atau  media  sosial  lain  dan menggunakan metode supervised learning yang berbeda untuk menganalisa berbagai hal terkini yang pada akhirnya memberikan suatu pengetahuan baru.

## Referensi
[1] Yuliana,  “Corona  Virus  Diseases  (Covid  -19);  Sebuah  Tinjauan  Literatur,” Wellness  Heal. Mag. , Vol. 2, No. February, pp. 124–137, 2020, doi: 10.2307/J.Ctvzxxb18.12.
[2] Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19.  2020,  “Infografis  COVID-19,” Infografis COVID-19 , 2020. Https://Covid19.Go.Id/ (Accessed Sep. 11, 2020).
[3] T. Nichols, Matinya Kepakaran . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2018.
[4] S.  Suryono,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Sentiment  Pada  Twitter  Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Geotik 2018 , pp. 9–15, 2018.
[5] M.  Syarifuddin,  “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.
[6] E.  I.  Elmurngi  and  A.  Gherbi,  “Unfair  Reviews  Detection  on  Amazon  Reviews  Using Sentiment Analysis With Supervised Learning Techniques,” J.  Comput.  Sci. , Vol.  14,  No.  5, pp. 714–726, 2018, doi: 10.3844/Jcssp.2018.714.726.
[7] B. Liu and B. Liu, the Problem of Sentiment Analysis . Cambridge University Press, 2015.
[8] I. Rish, “An Empirical Study of the Naïve Bayes Classifier an Empirical Study of The Naive Bayes  Classifier,” Cc.Gatech.Edu ,  No.  January  2001,  pp.  41–46,  2014,  [Online].  Available: Https://Www.Cc.Gatech.Edu/~Isbell/Reading/Papers/Rish.Pdf.
[9] S. Hikmawan, A. Pardamean, and S. N. Khasanah, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Joko Widodo Terhadap  Wabah Covid-19  Menggunakan  Metode  Machine  Learning,” Vol.  20,  No. 2, pp. 167–176, 2020.
[10] W.  Bimananda,  I.  Riski,  K.  Dwi,  R.  Nooraeni,  and  T.  Siahaan,  “Analisis  Text  Mining  Dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia Dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” Eig. Math. J. , Vol. 2, No. 2, 2019.
[11] S.  Pramana,  B.  Yuniarto,  S.  Mariyah,  I.  Santoso,  and  R.  Nooraeni, Data  Mining  Dengan  R Konsep Serta Implementasi . Bogor: Penerbit IN Media, 2015.
[12] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning Dalam Berbagai Bidang: Review Paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , Vol. 5, No. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/Ijcit.V5i1.7951.
[13] I. Muhammad and Z. Yan, “Supervised Machine Learning Approaches: A Survey,” ICTACT J. Soft Comput. , Vol. 05, No. 03, pp. 946–952, 2015, doi: 10.21917/Ijsc.2015.0133.
[14] A.  Wibowo,  M.  D.  Hidayat,  And  R.  Dzakiyyah,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Opini Dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” 2019.
[15] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” Vol. 8, No. 1, pp. 884–898, 2014.
[16] Y.  Watequlis  Syaifudin  and  D.  Puspitasari,  “Twitter  Data  Mining  for  Sentiment  Analysis  on Peoples Feedback Against Government Public Policy,” Matter Int. J. Sci. Technol. , Vol. 3, No. 1, pp. 110–122, 2017, doi: 10.20319/Mijst.2017.31.110122.
[17] A.  R.  Susanti,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Twitter  Terhadap  Kinerja  Layanan  Provider Telekomunikasi Menggunakan Varian Naive Bayes,” Institut Pertanian Bogor, 2016.
[18] R.  Nasruddin  and  I.  Haq,  “Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  dan  Masyarakat Berpenghasilan  Rendah,” SALAM  J.  Sos.  Dan  Budaya  Syar-I ,  Vol.  7,  No.  7,  2020,  doi: 10.15408/Sjsbs.V7i7.15569.