## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386

## Analisis Sentimen Terhadap Isu Resesi Tahun 2023 di Indonesia menggunakan Metode Naïve Bayes
Naufal Fakhri Zakaria * , Merlinda Wibowo, Novanda Alim Setya Nugraha
Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1,* naufalfakhri012@gmail.com, 2 merlinda@ittelkom-pwt.ac.id, 3 novanda@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: naufalfakhri012@gmail.com
Abstrak− Resesi  adalah  fenomena  dimana  PDB  (produk  domestik  bruto)  riil  berkurang  selama  dua  triwulan  berturut-turut, artinya kegiatan ekonomi seperti distribusi, investasi, konsumsi, produks akan mengalami penurunan sehingga menimbulkan domino effect yang merugikan berbagai pihak, salah satunya adalah PHK (Pemutusan Hubungan Kerja). Resesi diawali dengan melemahnya perekonomian global yang berdampak pada perekonomian domestik dan negara-negara di dunia. Semakin kuat ketergantungan perekonomian suatu negara terhadap perekonomian global, maka semakin cepat resesi akan terjadi di negara tersebut. Presiden Indonesia Joko Widodo memprediksi bahwa di tahun 2023 Indonesia akan menjadi tahun yang gelap akibat krisis ekonomi dan energi akibat COVID-19 serta perang antara Rusia-Ukraina. Oleh karena itu diperlukan sebuah analisis sentimen  untuk  melihat  pendapat  masyrakat  mengenai  isu  resesi  tahun  2023  di  Indonesia.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode klasifikasi Naïve Bayes. Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang banyak digunakan  pada  Data  Mining  ataupun  Text  Mining.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pencarian  komentar  negatif, positif, dan netral serta mengetahui akurasi metode Naïve Bayes. Analisis sentimen didapatkan dengan cara pembersihan data, labeling, TF-IDF, split, klasifikasi Naïve Bayes, dan evaluasi. Diharapkan setelah membuat analisis sentimen dengan metode Naïve Bayes mendapatkan hasil komentar negatif, positif, dan netral serta akurasi Naïve Bayes mencapai 70%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes; Resesi
Abstract− Recession is a phenomenon in which the real GDP (gross domestic product) decreases for two consecutive quarters, meaning that economic activities such as distribution, investment, consumption, production will decrease, causing a domino effect that is detrimental to various parties, one of which is layoffs (termination of employment). The recession was initiated by the weakening of the global economy which had an impact on the domestic economy and countries in the world. The stronger the dependence of a country's economy on the global economy, the faster a recession will occur in that country. Indonesian President Joko Widodo predicts that in 2023 Indonesia will be a dark year due to the economic and energy crisis due to COVID- 19 and the war between Russia and Ukraine Therefore a sentiment analysis is needed to see public opinion regarding the issue of the 2023 recession in Indonesia. The method used in this study is the Naïve Bayes classification method. Naïve Bayes is a classification algorithm that is widely used in Data Mining or Text Mining. This study aims to search for negative, positive, and neutral comments and to find out the accuracy of the Naïve Bayes method. Sentiment analysis was obtained by means of data  cleaning,  labeling,  TF-IDF,  split,  Naïve  Bayes  classification,  and  evaluation.  It  is  hoped  that  after  making  sentiment analysis using the Naïve Bayes method, negative, positive and neutral comments will be obtained and the accuracy of Naïve Bayes will reach 70%.
Keywords : Sentiment Analysist; Naïve Bayes; Recession

## 1. PENDAHULUAN
Resesi adalah fenomena dimana PDB (produk domestik bruto) riil berkurang selama dua triwulan berturut-turut, artinya  kegiatan  ekonomi  seperti  distribusi,  investasi,  konsumsi,  produks  akan  mengalami  penurunan  sehingga menimbulkan domino effect yang merugikan berbagai pihak, salah satunya adalah PHK (Pemutusan Hubungan Kerja) [1], [2]. Resesi ekonomi dapat didefinisikan sebagai suatu kondisi di mana PDB menurun atau pertumbuhan ekonomi  riil  negatif  selama  dua  twriwulan  berturut-turut  atau  lebih  dari  satu  tahun  [3].  Resesi  diawali  dengan melemahnya  perekonomian  global  yang  berdampak  pada  perekonomian  domestik  dan  negara-negara  di  dunia. Semakin  kuat  ketergantungan  perekonomian  suatu  negara  terhadap  perekonomian  global,  maka  semakin  cepat resesi akan terjadi di negara tersebut [4], [5].
Di  Indonesia  sendiri  Presiden  Republik  Indonesia  Joko  Widodo  meminta  agar  masyarakat  berhati-hati karena pada tahun 2023 diprediksi akan menjadi tahun yang gelap akibat krisis ekonomi dan energi akibat covid- 19 serta perang antara Rusia-Ukraina [6].  Menteri Keuangan Sri Mulyani Indrawati menjelaskan bahwa kondisi ekonomi global sedang tidak baik-baik saja, hal tersebut datang dari adanya ancaman resesi ekonomi untuk semua negara termasuk Indonesia. Namun, IMF (International Monetary Fund) memperkirakan ekonomi Indonesia akan tetap bertumbuh hingga 5,3% di tahun 2022 dan 5% di tahun 2023 [7].
Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis pendapat masyarakat, salah satunya terhadap ekonomi di Indonesia [8], [9]. Analisis sentimen atau Opinion Mining merupakan proses analisa yang mempelajari pendapat, sikap, dan emosional seseorang terhadap peristiwa tertentu untuk mendapatkan informasi yang ada di dalam suatu teks [10]–[12]. Analisis sentimen menjadi aspek penting dalam penambangan data karena data yang ditambang mengarah  kepada  klasifikasi  suatu  teks  ke  dalam  bentuk  positif,  netral,  dan  negatif  [13],  [14].  Seperti  pada penelitian Dedi Darwis dkk yang melakukan analisis sentimen terhadap BMKG Nasional di media Twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes menjelaskan bahwa tingkat akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma Naïve Bayes adalah sebesar 68.97% [15]. Penelitian lainnya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Mujaddid Izzul Fikri dkk yang melakukan komparasi metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) terhadap opini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
masyarakat  mengenai  kampus  Universitas  Muhammadiyah  Malang  (UMM)  menjelaskan  bahwa  metode  Naïve Bayes memiliki hasil akurasi, presisi, recall, dan f1-score yang lebih unggul sebesar 3.45%, 0.02, 0.04, dan 0.03 dibandingkan dengan metode SVM [16]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Gergorius Kopong Pati dan Elfira Umar  yang  melakukan  analisis  sentimen  komentar  pengunjung  terhadap  tempat  wisata  Danau  Weekuri menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan K-NN menjelaskan bahwa K-NN memiliki akurasi yang lebih baik  daripada  Naive  Bayes  Classifier  dengan  tinggat  akurasi  sebesar  76.53%  dan  merekomendasikan  destinasi wisata  Gua  Kristal  sebagai  tempat  yang  direkomendasikan  bagi  para  wisatawan  [17].  Penelitian  lainnya  yang dilakukan oleh Ronal Watrianthos dkk yang melakukan analisis sentimen mixed learning di Twitter menggunakan metode Naïve Bayes menjelaskan bahwa terdapat polarisasi sentimen yang hampir sama antara sentimen positif dan negatif terhadap penggunaan mixed learning dalam pendidikan dengan hasil akurasi 44,51 persen positif dan 45,80 persen  negatif  [18]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Samsir dkk yang melakukan analisis sentimen terhadap  pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  COVID-19  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  menjelaskan bahwa sentimen terhadap pembelajaran online selama pandemi COVID-19 di Indonesia memiliki sentimen positif sebesar 30%, sentimen negatif sebesar 69%, dan sentimen netral sebesar 1%, hal ini disebabkan oleh ketidakpuasan masyarakat  terhadap  pembelajaran  online,  dengan  beberapa  tweet  menunjukkan  kekecewaan  dengan  kata-kata 'stres' dan 'malas' menjadi kata-kata yang sering muncul dalam percakapan [19]. Persamaan penelitian ini dengan penelitian  sebelumnya  adalah  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  sebagai  algoritmanya.  Perbedaan penelitian ini terhadap penelitian lainnya ada pada subjek penelitian dimana penelitian ini menggunakan data dari hasil crawling data dari media sosial YouTube.
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  banyak  digunakan  pada  Data Mining  ataupun  Text  Mining.  Algoritma  Naïve  Bayes  berdasarkan  teorema  Bayes  bahwa  semua  kegiatan memberikan  sebuah  kontribusi  yang  sama  penting  atau  saling  bebas  pada  pemilihan  kelas  tertentu.  Salah  satu metode klasifikasi untuk menentukan gambaran persepsi masyarakat di dalam Text Mining adalah metode Naïve Bayes yang sering disebut dengan Naïve Bayes Classifier [15].
Berdasarkan uraian di atas, akan dilakukan klasifikasi pendapat masyarakat terhadap isu resesi tahun 2023 di  Indonesia  dengan  tujuan  melakukan  pencarian  komentar  negatif,  positif,  dan  netral  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  komentar  Youtube  yang  di unggah  pada  tanggal  10  Oktober  2022  oleh  Channel  CNN  Indonesia.  Data  tersebut  dipilih  berdasarkan dataindonesia.id [20] Youtube menjadi platform video paling popular di dunia dengan jumlah pengguna mencapai 2,41 miliar pada kuartal 2 tahun 2022. Selain itu pengguna Youtube di Indonesia mencapai 127  juta pengguna yang  menjadikan  Indonesia  menempati  posisi  ketiga  di  dunia  sebagai  pengguna  Youtube  terbanyak  di  dunia. Sebagai plaform video paling besar di dunia, Youtube memiliki berbagai macam vidio informasi salah satunya adalah berita yang membahas mengenai resesi 2023 yang akan terjadi di Indonesia [21].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan merupakan serangkaian langkah yang dilakukan dalam proses penelitian dengan tujuan sesuai dari tahap awal perencanaan penelitian dibuat.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar  1  merupakan  diagram  alir  penelitian.  Tahap  awal  adalah  melakukan  identifikasi  masalah  untuk mencari  informasi  yang  ada  disekitar  dan  berfikir  apa  yang  dapat  diperbaiki  menggunakan  ilmu  informatika. Tahapan ini menghasilkan sebuah rumusan masalah yaitu bagaimana cara mengimplementasikan metode Naïve

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
Bayes  pada  analisis  sentiment.  Kemudian  mencari  referensi  dari  penelitian  sebelumnya  yang  relevan  sebagai pedoman dalam penyusunan proposal. Referensi tersebut dicari melalui jurnal, artikel. Tujuan dikumpulkannya referensi ini adalah untuk memperkuat permasalahan yang akan diangkat. Tahapan selanjutnya yaitu melakukan pengumpulan data dan melakukan analisis sentiment. Kesimpulan merupakan tahapan akhir dari penelitian ini, berdasarkan hasil dari seluruh rangkaian penelitian mengenai analisis sentimen terhadap masalah resesi Indonesia tahun 2023 dengan menggunakan metode Naïve Bayes.

## 2.2 Data Mining
Data  Mining  adalah  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan pola, statistik, database dan visualisasi untuk pengenalan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar. Data mining merupakan suatu langkah dalam melakukan Knowledge Discovery in Databases (KDD) suatu proses terdiri atas pembersihan data, integrasi data, pemilihan data, transformasi data, data mining, evaluasi  pola  dan  penyajian  pengetahuan  [22].  Data  Mining  memiliki  rangkaian  proses  tertentu  yang  harus dilakukan untuk memperoleh informasi baru, tahapan proses data mining adalah [23]: a. Pembersihan data (Data cleaning)
Pembersihan  data  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak relevan.
b. Integrasi data (Data integration)
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru.
c. Seleksi data (Data selection)
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis atau yang cocok dengan data uji yang akan diambil dari database.
d. Transformasi data (Data transformation)
Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining.
e. Proses mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi dari data.

## 2.3 Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi dalam penambangan teks yang digunakan dalam analisis sentimen. Metode ini berpotensi baik dalam klasifikasi dan dalam hal presisi serta komputasi data [19]. Penggunaan teorema Bayes pada algoritma Naïve Bayes adalah dengan menggabungkan prior probability dan conditional probability dalam suatu rumus yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari setiap kemungkinan klasifikasi [24].
P(H|X) = P(H)P(X|H) P(X) (1) Keterangan:
H
: hipotesis data (specific class)
X : data dengan kelas yang belum diketahui P(H | X) : probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi X P(H) : probabilitas hipotesis H P(X | H) : probabilitas X saat kondisi hipotesis H P(X) : probabilitas X
Pengujian  pada  performa  algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan  dengan  menguji  tingkat  akurasi,  presisi  dan recall. Dalam melakukan penghitungan tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes dengan rumus sebagai berikut [25]:
Akurasi = ∑data benar n dokumen x 100%
(2)
Rumus untuk melakukan penghitungan tingkat presisi sebagai berikut:
Akurasi = ∑data positif atau negatif n dokumen positif atau negatif x 100%
(3)
Rumus untuk melakukan penghitungan recall sebagai berikut:
Akurasi = ∑dokumen relevan dan terambil
∑dataset positif atau negatif x 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sentimen
Dalam penelitian ini tahapan analisis sentimen terdiri dari pengumpulan data, pembersihan data, labeling, TF- IDF, clustering, pemodelan Naïve Bayes, dan evaluasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Gambar 2 menunjukkan tahapan penelitian analisis sentimen. Tahapan pertama dalam penelitian ini yaitu dengan  melakukan  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  komentar  YouTube  dengan  jumlah  2339  data  yang diunggah pada tanggal 10 Oktober 2022 oleh channel YouTube CNN Indonesia. Selanjutnya peeneliti melakukan crawling  komentar  YouTube  dengan  menggunakan  API  v3  pada  layanan  google  spreadsheet  menggunakan ekstensi apps script. Data yang telah diperoleh akan dimasukkan ke dalam google spreadsheet dengan bentuk file excel.
Tabel 1. Crawling Data Name Comment Time Likes Reply Count Wika Alandri Semoga aja gak terjadi ya Allah, semoga yang terjadi lebih baik dari yang dipikirkan 2022-10- 27T07:12:59Z 0 0 Magelang Tv Indonesia negara Muslim<br>Kita punya Allah yg maha kaya.meminta lah kepada Allah ..istiqfar d perbyk 2022-10- 27T06:43:53Z 0 0 ASEP TAKDIR MAKIN ANCUR MASYARAKAT INDONESIA .KARENA ADANYA SITUS SITUS SLOT ONLINE
DAN TOGEL . COVID HILANG JUDI BEBAS.
ANCUR INDONESIA .JANGAN SAMPAI ALLAH
MURKA PADA RAKYAT INDONESIA . KARENA MELAKUKAN PERJUDIAN YANG DIBIARKAN OLEH APARAT BAHKAN PREDIDENT
MENGABAIKANNYA. HAPUS SITUS JUDI DI INTERNET .BLOKIR SEMUA DAN TANGKAP BANDAR BANDAR JUDI YANG MAKIN MARAK 2022-10- 27T06:26:55Z 0 0 ASEP TAKDIR INDONESIA MAKIN ANCUR .PRESIDENT GAK BISA BERANTAS SITUS SITUS JUDI. MERUSAK MASYARAKAT.  HILANGKAN SITUS SITUS JUDI DI INDONESIA 2022-10- 27T06:23:41Z 0 0
Tabel 1 merupakan hasil crawling data menggunakan API v3 pada layanan google spreadsheet menggunakan ekstensi apps script.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386

## 3.2 Pembersihan Data
Pembersihan data adalah proses mengubah, mengubah, atau menghapus data yang dianggap tidak penting, tidak lengkap, tidak akurat, atau memiliki format atau file data yang salah dalam database untuk menghasilkan data yang berkualitas tinggi

## 3.2.1 Input Data
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  input  data  sebagai  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Peneliti mengambil dua kolom data yaitu kolom Name dan kolom Comment sebagai data yang akan digunakan.
Tabel 2. Hasil Input Data Name Comment Wika Alandri Semoga aja gak terjadi ya Allah, semoga yang terjadi lebih baik dari yang dipikirkan Magelang Tv Indonesia negara Muslim<br>Kita punya Allah yg maha kaya.meminta lah kepada Allah ..istiqfar d perbyk ASEP TAKDIR
MAKIN ANCUR MASYARAKAT INDONESIA .KARENA ADANYA SITUS SITUS SLOT ONLINE DAN TOGEL . COVID HILANG JUDI BEBAS. ANCUR INDONESIA .JANGAN SAMPAI ALLAH MURKA PADA RAKYAT INDONESIA . KARENA MELAKUKAN PERJUDIAN YANG DIBIARKAN OLEH APARAT BAHKAN PREDIDENT MENGABAIKANNYA. HAPUS SITUS JUDI DI INTERNET .BLOKIR SEMUA DAN TANGKAP BANDAR BANDAR JUDI YANG MAKIN MARAK ASEP
TAKDIR INDONESIA MAKIN ANCUR .PRESIDENT GAK BISA BERANTAS SITUS SITUS JUDI. MERUSAK MASYARAKAT.  HILANGKAN SITUS SITUS JUDI DI INDONESIA
Tabel  2  merupakan  hasil  input  data  yang  telah  diubah  meenggunakan  dataframe  sehingga  hanya menampilkan kolom Name dan kolom Comment.

## 3.2.2 Menghilangkan Missing Value
Pada tahap ini peneliti menghapus missing value yang berupa kolom yang tidak memiliki data atau kolom kosong. Untuk menghapus missing value peneliti menggunakan dropna() yang merupakan library pandas di Python yang memiliki built-in method untuk menghapus missing values yang direpresentasikan dengan NULL.
Gambar 3. Menghapus Missing Value
Gambar 3 merupakan hasil dari menghapus missing value menggunakan dropna() sehingga data sudah siap untuk lanjut ke tahap berikutnya.

## 3.2.3 Stemming dan Stopwords
Setelah  menghilangkan  missing  value  pada  data  yang  digunakan,  peneliti  melakukan  stemming  menggunakan pyhon sastrawi dan stopwords agar mendapatkan kata dasar serta menghilangkan kata yang tidak memiliki arti seperti emoticon, angka, hashtag, koma, dan lainnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
Gambar 4. Hasil Stemming dan Stopwords
Gambar 4 merupakan hasil dari proses stemming dan stopwords menggunakan python sastrawi.

## 3.3 Labeling
Pada bagian labeling, peneliti menggunakan sentiwordnet untuk mengidentifikasi data menjadi 3 kategori yang meliputi netral, positive dan negative. Dengan proses ini menemukan 1982 komentar netral, 112 komentar negative dan 175 komentar positive.

## 3.3.1 Tokenisasi
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  POS  tagging  dan  lemmatization  untuk  tokenisasi  setiap  data.  POS  tagging berguna untuk melakukan pembagian kelas pada setiap kata, dan lemmatization berguna untuk mengkelompokkan semua kelas kata.

## Gambar 5. Hasil Tokenisasi
Gambar 5 merupakan hasil POS tagging dan lemmatization untuk tokenisasi data.

## 3.3.2 Labeling
Tahapan  labeling  pada  penelitian  ini  menggunakan  3  kategori  yang  terdiri  dari  positive,  neutral,  dan  negative dengan menggunakan library sentiwordnet di mana jika nilai data >0 maka akan diberi label positive, jika nilai data =0 maka akan diberi label neutral, dan jika nilai data <0 maka akan diberi label negative.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
Gambar  6  yang  merupakan  hasil  dari  pelabelan  pada  data  menghasilkan  label  neutral  sebanyak  87.4% dengan jumlah 1982 data, label negative sebanyak 7.7% dengan jumlah 175 data, dan label positive sebanyak 4.9% dengan jumlah 112 data. Berdasarkan hasil tersebut peneliti mengambil kesimpulan bahwa masyarakat Indonesia lebih berkomentar neutral terhadap isu resesi tahun 2023 di Indonesia.

## 3.4 Clustering
Pada tahap ini peneliti melakukan clustering menggunakan TF-IDF untuk pemberian bobot pada setiap dokumen menggunakan library TfidfVectorizer. Peneliti melakukan percobaan pembobotan data pada setiap label positive, neutral, dan negative.

## 3.5 Naïve Bayes
Persamaan yang dapat digunakan untuk menghitung perbandingan antara term pada data uji dengan setiap kelas yang adalah [26]:
P(W i |C) = count(WiC)+1
count(c)+|v|
(5)
P(C|d) =  P(C) ∏ P(W i |C) n i=1
(6)
C: kelas, d: dokumen, Wi: kata ke-i, (Wi|C): jumlah kata wi dalam C, Count (C): jumlah kata di kelas C, |V|: jumlah semua kata. Perhitungan yang digunakan untuk menentukan klasifikasi data uji dilakukan dengan:

## 3.5.1 Preprocessing
Pada tahap preprocessing ini peneliti mengambil data yang mempunyai label positive, neutral, dan negative dengan tujuan untuk menyiapkan data yang akan diklasifikasi.

## 3.5.2 Split Data
Tahapan pembagian data ini peneliti menggunakan konfigurasi data sebanyak 80% data sebagai data yang akan dipelajari oleh system, dan 20% data sebagai data yang akan diuji oleh system.

## 3.5.3 Label Encoder
Label encoder merupakan perubahan nilai string yang bersifat kategorikal menjadi  numeric yang dapat dengan mudah  dipahami  model.  Pada  tahap  ini  menggunakan  data  train  dan  test  untuk  dilakukan  label  encoder menggunakan library fit_transform.

## 3.5.4 Tfidf Vectorizer
Pada tahap tfidf vectorizer akan menghitung bobot frekuensi dari tiap kata dalam dokumen dan mengubah data ke bobot TF-IDF.

## 3.5.5 ComplementNB
Pada tahapan ini peneliti memilih metode Naïve Bayes Complement karena sangat cocok untuk klasifikasi teks dan sangat cocok untuk kumpulan data yang tidak seimbang.

## 3.6 Evaluasi
Tahap  terakhir  pada  penelitian  ini  adalah  evaluasi  model  Naïve  Bayes  dengan  menggunakan  library confussion_matrix  untuk  mengukur  nilai  akurasi  dari  model  karena  lebih  sering  digunakan  untuk  pengukuran performa untuk klasifikasi dengan 2 kelas atau lebih.
Gambar 7 merupakan hasil dari confussion matrix Naïve Bayes dengan 3 klasifikasi yaitu Positive, Neutral, dan Negative. Pada label Positive mendapatkan nilai precision 0.26, nilai recall 0.17, dan f1-score 0.21. Untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
label  Neutral  mendapatkan  nilai  precision  0.88,  nilai  recall  0.86,  dan  f1-score  0.87.  Dan  label  Negative mendapatkan nilai precision 0.13, nilai recall 0.25, dan f1-score 0.17. Dapat disimpulkan dari model Naïve Bayes dengan 3 kelas mendapatkan nilai akurasi 0.77, nilai precision 0.42, nilai recall 0.43, dan f1-score 0.42.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  metode  Naïve  Bayes  dapat  memprediksi  dengan  benar  sebanyak  77%  dari semua data test. Sedangkan untuk data yang relefan yang dapat ditemukan sebanyak 42%. Untuk perbandingan kuantitas material relevan yang ditemukan sebanyak 43%. Dan untuk keberhasilan pengambilan, mengabungkan daya ingat model sebesar 42%. Oleh karena itu, model ini merupakan klasifikasi yang bagus dengan Akurasi 77%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi menggunakan metode Naïve Bayes dengan 3 label sebesar 77% dengan nilai precision 0.42, nilai recall 0.43, dan f1-score 0.42. Oleh karena itu, model ini merupakan klasifikasi yang bagus dengan Akurasi 77%. Hasil labeling menghasilkan label neutral sebanyak 87.4% dengan jumlah 1982 data, label  negative sebanyak 7.7% dengan jumlah 175 data, dan label positive sebanyak 4.9% dengan jumlah 112 data. Berdasarkan hasil tersebut peneliti mengambil kesimpulan bahwa masyarakat Indonesia lebih berkomentar neutral terhadap isu resesi tahun 2023 di Indonesia.

## REFERENCES
[1]  A. Baharudin Vanani and D. Suselo, “DETERMINASI RESESI EKONOMI INDONESIA DIMASA PANDEMI COVID- 19,” Menara Ekonomi, vol. VII, no. 2, Oct. 2021, doi: https://doi.org/10.31869/me.v7i2.2634.
[2]  I. Heliany, “Prosiding Seminar Stiami Peran Kebijakan Fiskal dalam Mengatasi Resesi Ekonomi di Indonesia,” Prosiding Seminar Stiami, vol. 8, no. 1, 2021, doi: https://doi.org/10.24952/tazkir.v8i1.5079.
[3]  Soemartini,  “Resesi  Perekonomian  Indonesia  dan  Globalisasi  Dampak  dari  Covid  19,”  SEMINAR  NASIONAL STATISTIKA IX, 2020,
[4]  S. Riri Blandina, A. Noor Fitrian, and W. Septiyani, “Strategi Menghindarkan Indonesia dari Ancaman Resesi Ekonomi di Masa Pandemi,” Efektor, vol. 7, no. 2, pp. 181–190, Dec. 2020, doi: 10.29407/e.v7i2.15043.
[5]  B. H. Miraza, “Seputar Resesi dan Depresi,” Jurnal Ekonomi KIAT, vol. 30, no. 2, 2019.
[6]  N.  Ayu  Nugraheni  and  S.  Dian Andryanto,  “Jokowi  Sebut  Perekonomian  Global  Tahun  Depan  Gelap,  Apa  itu  Resesi Ekonomi?,” tempo.co, Oct. 11, 2022.
[7]  T. R. CNBC Indonesia, “RI Kebal Dari Resesi 2023, Kata Siapa? Ini Bukti Ngerinya,” CNBC Indonesia, Oct. 22, 2022.
[8]  W. P. Ali, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja Presiden Indonesia Dalam Aspek Ekonomi, Kesehatan, dan Pembangunan Berdasarkan Opini dari Twitter,” e-Proceeding of Engineering, vol. 6, no.2, 2019.
[9]  M.  I.  Lestari  and  D.  Anggraeni,  “Analisis  Dampak  Sentimen  Masyarakat  Selama  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Kurs Rupiah (Studi Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia) Effects Analysis of Public Sentiment on Rupiah Exchange Rates (Case Study of Covid-19 Pandemic in Indonesia),” Jurnal EMBA, vol. 9, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[10] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo, vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[11] F. F. Abdulloh and I. R. Pambudi, “Analisis Sentimen Pengguna Youtube Terhadap Program Vaksin Covid-19,” CSRID (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal),  vol.  13,  no.  3,  p.  141,  Nov.  2021,  doi: 10.22303/csrid.13.3.2021.141-148.
[12] P.  Y.  Saputra,  D.  H.  Subhi,  F.  Zain,  and  A.  Winatama,  “IMPLEMENTASI  SENTIMEN  ANALISIS  KOMENTAR CHANNEL  VIDEO  PELAYANAN  PEMERINTAH  DI  YOUTUBE  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 5, no. 3, 2019, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v5i4.259.
[13] F. Fathur Rahcman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID- 19 pada Media Sosial Twitter,” Indonesian of Health Information Management Journal , vol. 8, no, 2, 2020.
[14] K. A. Padhana and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kondisi Perekonomian di Indonesia Pada Masa Pandemi 2020,” Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer, vol. 5, no. 2, 2021.
[15] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1, 2021, doi: https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.744.
[16] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U. M. Malang, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA Jurnal, vol. Volume 10 Nomor 02, pp. 71–76, 2020.
[17] G.  K.  Pati  and  E.  Umar,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Pengunjung  Terhadap  Tempat  Wisata  Danau  Weekuri Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbor,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 2309, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4635.
[18] R.  Watrianthos,  M.  Giatman,  W.  Simatupang,  R.  Syafriyeti,  and  N.  K.  Daulay,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran Campuran Menggunakan Twitter Data,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 166, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[19] Samsir, Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring pada Twitter di Masa  Pandemi  COVID-19  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA, vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[20] S. Widi, “Pengguna Youtube di Dunia Capai 2,41 Miliar pada Kuartal II/2022,” dataindonesia.id, Aug. 10, 2022.
[21] CNN Indonesia, “2023, Ekonomi Dunia ‘Gelap Gulita’?,” Indonesia, Oct. 10, 2022. Accessed: Oct. 28, 2022.
[22] H. Derajad Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 7, no. 1, 2020, doi: https://doi.org/10.31311/ji.v7i1.6203.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6386
[23] R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 7, no. 2, 2020.
[24] W.  Yulita  et  al.,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JDMSI, vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021, doi: https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i2.1344.
[25] D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and W.  E.  Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR)  Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.