Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Impementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea Pada Twitter
Resti Amelia 1 , Darmansah 2 , Nanda Sesty Prastiwi 3 , Muhammad Eka Purbaya 4
1,2,3 Fakultas informatika, Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
4 Fakultas informatika, Bisnis Digital, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 18103055@ittelkom-pwt.ac.id 1 , darmansah@ittelkom-pwt.ac.id 2 ,18103052@ittelkom-pwt.ac.id 3 , m.eka@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: rezvina_auliyah.18@stmik-borneo.ac.id Submitted 08-03-2022 ; Accepted 22-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Budaya korea dalam dua dekade terakhir mengguncang seluruh dunia termasuk Indonesia, hampir semua anak milenial membicarakan budaya korea baik dari drama film, lagu, fashion, gaya hidup produk-produk industri mulai merambah kehidupan masyarakat Indonesia. Salah satu yang menjadi tren minat masyarakat yaitu drama film korea. Tetapi dalam meluasnya drama film korea di Indonesia tetap pasti ada perspektif negative sehingga dibutuhkan analisis sentimen opini masyarakat Indonesia mengenai budaya korea yang saat ini sedang naik daun. Data analisis sentimen ini di ambil dari komentar mengenai drama korea yang banyak dituliskan di twitter. Dari banyaknya opini  mengenai  drama  korea  sehingga dibutuhkan  suatu  pengklasifikasian  sesuai dengan sentimen yang  ada sehingga  akan  mudah untuk mendapatkan kecenderungan opini yang dituliskan di twitter terhadap drama korea apakah cenderung beropini positif, netral atau negatif. Dalam analisis sentiment opini menggunakan pendekatan Naive Bayes yang diambil dari Sosial Media Twitter. Penerapan algoritma naïve bayes dalam pengelompokkan sentimen positif, netral dan negative berdasarkan data ulasan komentar drama korea yang dikumpulkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis opini maupun sentimen masyarakat terhadap drama korea di twitter berdasarkan data yang diambil sejumlah 100, dengan menggunakan tools Orange untuk proses análisis sentimen. Hasil yang diberikan menunjukkan nilai presentase sebesar 69% dengan perhitungan algoritma naive bayes.
Kata Kunci: Naive Bayes; Drama Korea; Twitter; Sentimen Analisis; Orange

## Abstract
Korean  culture  in  the  last  two decades  has  shaken  the whole  world,  including  Indonesia,  almost  all  millennial  children  talk  about Korean culture, whether from dramas, films, songs, fashion, lifestyle, industrial products have begun to penetrate the lives of Indonesian people. One of the trends of public interest is Korean film drama. However, in the expansion of Korean film dramas in Indonesia, there must  still  be  a  negative  perspective,  so  an  analysis  of  the  sentiments  of  Indonesian  people's  opinions  regarding  Korean  culture  is currently on the rise. This sentiment analysis data is taken from comments about Korean dramas that are widely written on Twi tter. From the many opinions about Korean dramas, a classification is needed according to the existing sentiments so that it will be easy to get the tendency of opinions written on Twitter towards Korean dramas whether they tend to have positive, neutral or negative opinions. In the analysis of opinion sentiment using a Naive Bayes approach taken from Twitter Social Media. The application of the Nave Bayes algorithm in grouping positive, neutral and negative sentiments based on Korean drama commentary review data collected. The purpose of this study is to analyze public opinion and sentiment on Korean dramas on Twitter based on 100 data taken, using Orange tools for the sentiment analysis process. The results given show a percentage value of 69% by calculating the Naive Bayes algorithm.
Keywords : Naive Bayes; Korean Drama;  Twitter;  Sentiment Analysis; Orange

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dunia  teknologi  informasi  dan  komunikasi  tidak  terlepas  dari web  service  provider yang menyediakan  berbagai  informasi[1]–[4].  Informasi  yang  menyebabkan  bertambahnya  data,  terutama  data  teks  dapat digunakan  sebagai  sumber  yang  sangat  potensial  untuk  penemuan  lebih  lanjut.  Setiap  tahunnya  data  mengalami peningkatan  mencapai  80%  terdiri  dari  data  yang  sifatnya  tidak  terstruktur  khususnya  seperti  data  dalam  bentuk  teks. Data yang tidak terstruktur tersebut banyak dihasilkan dari media sosial seperti t witter [5] . Twitter merupakan  jenis  media  sosial  cukup  popular  dan  diminati  oleh  seluruh  masyarakat  dunia  termasuk Indonesia[6].  Media  sosial  ini  yang  dikembangkan  oleh  Jack  Dorsey  dengan  tujuan  untuk  mengirimkan  pesan  antar pengguna  melalui tweet atau  kicauan[7].  Pada  tahun  2020,  penggunaan twitter mencapai  19,5  juta  pengguna  dengan mendapatkan  peringkat  ke-5  sebagai  media  sosial  yang  sering  digunakan.  Dilihat  dari  data  tersebut,  memberikan informasi  bahwa twitter ialah  media  sosial  yang  cukup  memiliki  potensi  bagi  pengguna  khususnya  di  Indonesia  [8]. Twitter sebagai salah satu jejaring sosial memudahkan masyarakat dalam berpendapat ataupun memberikan kritik suatu hal secara realtime [9] . Salah satunya mengenai budaya drama korea yang sering menjadi konsumsi masyarakat Indonesia. Hal ini menghasilkan pro dan kontra dalam bentuk saran maupun keluhan. Banyaknya opini masyarakat mengenai budaya drama korea yang terdiri dari komentar positif dan negatif memberikan keresahan tertentu. Oleh karena itu, maka dapat diperlukan  sebuah  solusi  berupa  analisis  sentiment  terhadap  opini  masyarakat  yang  telah  diberikan  mengenai  budaya drama korea dengan mengelompokkan komentar ke dalam suatu kelas positif, netral dan negatif menggunakan metode naïve bayes.
Naive Bayes adalah suatu metode yang digunakan untuk pengklasifikasian probabilitas simple model yang akan digunakan untuk menghitung kumpulan dari probabilitas dengan menjumlahkan seluruh frekuensi serta campuran nilai dari dataset[10]. Kelebihan menggunakan Naive Bayes yaitu telah teruji mempunyai akurasi serta kecepatan yang besar jika digunakan dalam database dengan informasi yang besar [11]. Metode klasifikasi Naive Bayes juga merupakan salah satu metode yang cukup populer untuk klasifikasi teks dan memiliki performa yang baik [12]. Ada beberapa penelitian
Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
terkait yang menggunakan analisis sentimen algoritma Naive Bayes yang sudah dilakukan [13]. Penelitian yang dilakukan oleh samsir dan kawan kawan dengan judul “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter Di Masa Pandemi Covid-19  Menggunakan  Metode Naive  Bayes ”  dari  hasil  analisis  mereka  menyimpulkan  30%  sentimen positif ,  69% sentimen negatif ,  dan  1% netral [9].    Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes Untuk Analisis  Sentimen Review Data Twitter BMKG  Nasional”  dari  hasil  analisisnya  menyimpulkan  tingkat  akurasi berdasarkan pengujian yang dilakukan didapatkan nilai 68,97% dari tiga kelas positif, negatif dan netral [14]. Penelitian sebelumnya dengan yang dilakukan oleh amat damuri dan kawan kawan dengan judul “Implmentasi Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan Penerima Bantuan Sembako” menyimpulkan hasil dari  evaluasi menggunakan confusion matrix didapatkan nilai akurasi dari 135 data training dengan 40 data testing dengan 7 atribut, didapatkan nilai akurasi sebesar 86%, recall 85%, dan presisi 88% [15]. Penelitian sebelumnya dengan yang dilakukan oleh  nanang  dengan  judul  Penelitian  ‘Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  Plat  Nomor  Ganjil/Genap  Pada Twitter Dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes” menyimpulkan hasil akurasi yang didapatkan sebesar 86,67%, presisi 71,43  dan  recall  80,00%  [16].  Tujuan  dari  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  sentimen  opini  masyarakat menggunakan Naive  Bayes dengan  menggunakan Software  Orange yang  akan  di  terapkan  pada  penelitian  ini  dengan melakukan  3  proses  utama  yaitu crawling,  text  processing dan  klasifikasi.  Untuk  selanjutnya  hasil  klasifikasi  berupa positif, negatif dan netral yang nantinya dijadikan tolak ukur dalam mengukur sebarapa baik atau buruk opini masyarakat Indonesia mengenai drama korea.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan aplikasi Orange dalam menganalisis hasil data yang diperoleh melaui tahap scraping, yang selanjutnya data tersebut akan dilakukan analisis sentimen, dengan analisis sentimen menggunakan perhitungan algoritma klasifikasi Naive Bayes.

## 2.1   Metode Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  di  ambil  dari tweet masyarakat  di  media  sosial twitter .  Dalam pengambilan  datanya  menggunakan Application  Programming  Interface (API)  yang  sudah  disediakan  oleh  developer twitter. Melalui  teknik Scraping atau  tahap  pengambilan  data  penelitian  ini menggunakan software  Orange dengan mengambil 100 data tweet pengguna twitter yang membahas mengenai drama korea.

## 2.2   Tahapan Penelitian
Alur dalam membuat program analisis dilakukan dalam beberapa tahap seperti penjelasan berikut :
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Berikut penjelasan mengenai setiap tahapan pada alur penelitian ini : a. Scraping adalah proses pengambilan data yang digunakan untuk  mengumpulkan data pendukung yang dibutuhkan [17]. Untuk melakukan scrapin dibutuhkan sebuah API key Twitter yaitu Consumer (API key), Consumer Secret (API Secret),  Access  Token, dan Access  Token  Secret yang  diambil  dari twitter  developer yang  sudah  didaftarkan sebelumnya . Empat kunci tersebut yang digunakan untuk mendapatkan data dari twitter yang akan digunakan sebagai kebutuham data untuk proses analisis [18].
b. Pre-processing ( Tokenization, Filtering, Stemming dan Normalization ) merupakan suatu langkah untuk menghasilkan data yang siap untuk dilakukan pelabelan dan pemodelan data [19]. Proses ini digunakan sesudah melakukan Crawling
Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
data ada beberapa tahap yang dilakukan dalam Pre-processing data sebelum nantinya data di simpan dalam bentuk excel [20]. Setelah mendapatkan bentuk Excel seluruh data tweet dilabelkan menurut kelas, kelas yang akan dipakai pada penelitian ini ada 3 yaitu kelas positif, kelas negatif dan kelas netral, proses pelabelan dilakukan secara manual [21].
c. Klasifikasi Naive  Bayes adalah  suatu  proses  pendefinisian  ke  dalam  suatu  kelas  dari  dokumen  yang  sama,  yang sebelumnya telah dilakukan klasifikasi dari suatu dokumen kedalam satu atau lebih kategori. Klasifikasi ini digunakan untuk  menganalisa  suatu  data  teks  yang  besar  dan  cepat  untuk  didapatkan  pengetahuan  yang  termuat  dalam  data tersebut. Ada beberapa tahapan yang dilalui dalam klasifikasi yaitu pengambilan data setelah preprocessing, program klasifikasi Naive Bayes, test dan score, matrix hasil klasifikasi dan terakhir tingkat akurasi data [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisa yang didapatkan dari penelitian análisis sentimen menggunakan algoritma naive bayes melalui twitter, antara lain :

## 3.1   Scraping
Data yang digunakan pada penelitian ini didapatkan dari twitter berupa tweet berbahasa indonesia yang memiliki hastag #dramakorea  dengan  jumlah  100.  Pengambilan  data  menggunakan software Orange  versi  3.30.2.  Berikut  merupakan arsitektur proses pengambilan data melalui twitter disajikan pada Gambar 2 :

## Gambar 2. Arsitektur Scraping Data
Hasil scraping data yang menjadi data set penelitian,  disajikan pada Gambar 2.2 sebagai berikut :
Gambar 3. Hasil Scraping Data

## 3.2   Pre-processing
Pada tahap ini, sebelum dilakukan análisis sentimen mendalam perlu dipersiapkan, terdapat langkah yang dilakukan yaitu tokenization, filtering, stemming dan normalization. Dari 4 langkah tersebut dapat dijelaskan seperti mulai dari pemisahan
Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
suatu  kata  dan  tanda  baca  yang  berkaitan  dengan  data  pencarian,  kemudian  dilakukan  penyaringan  dari  data  langkah sebelumnya meliputi emoji, link, @, hastag, dan single carácter hal ini bertujuan agar data yang dihasilkan dapat sesuai dengan harapan . Berikut merupakan proses pre-processing
Gambar 4. Proses Pre-processing
Diperoleh hasil dari tahap pre-processing yang disajikan pada Gambar 2.5 sebagai berikut :

## Gambar 5. Hasil pre-processing
Hasil tersebut menunjukkan bahwa analisa topik yang berkaitan dengan drama korea dirangkum berdasarkan top 10 diambil dari tweet pengguna twitter.

## 3.3    Klasifikasi Naive Bayes
Data  tabel  yang  didapatkan  dengan  format  Excel,  kemudian  akan  dilakukan labeling berdasarkan  pengelompokan  ke dalam kategori positif, netral dan negatif . Pengelompokkan data ini dilakukan menggunakan metode naive bayes secara otomatis.
Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dengan menggunakan data training pada Dataset akan menghasilkan sebuah pola pada tahap testing. Data yang telah  selesai  dikelompokkan  akan  menghasilkan  popularitas  dengan  bantuan confussion  matrix seperti  pada  gambar berikut :

## Gambar 7. Confussion matrix

## 3.4    Hasil Sentimen
Analisis  sentimen  yang  telah  dilakukan  menggunakan klasifikasi  naive  bayes ,  memberikan  hasil  yang  dapat  dilihat melalui seperti :

## Gambar 8. Hasil Sentimen
Pada tolos test and score dapat mengetahui hasil dari analisis sentimen yang telah dilakukan  melalui evaluation results. pada halaman ini terdiri dari beberapa model yang ada diantaranya : random forest, algoritma naive bayes, dan SVM. Sedangkan pada penelitian ini menggunakan model naive bayes dalam analisis sentimen. Evaluation result juga memberikan tingkat pengukuran kinerja dari
Gambar 9. Hasil Word Cloud
Dari hasil analisis sentimen diketahui bahwa presentase performa diatas 69% dengan perhitungan Algoritma Naive Bayes terhadap  opini  masyarakat  melalui twitter mengenai  drama  korea. Accuracy,  Precission, dan Recall secara otomatis.  Gambar 8 menunjukkan bahwa hasil dari análisis sentimen dapat menghitung  presentase tingkat Accuracy, Precission, dan Recall sebagai berikut : Accuracy : 69% Precission : 73% Recall : 69% F1 Score : 69%
Kinerja  akurasi  merupakan  rasio predicted yang  bernilai  benar  (perbandingan positif dan negatif )  dengan keseluruhan data, kinerja presisi menunjukkan rasio predicted benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang
Hal 338−343 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
diprediksi positif , sedangkan recall merupakan rasio predicted benar positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil data yang benar positif . Sedangkan Word cloud digunakan untuk memperlihatkan adanya hubungan antara jumlah kata dengan perbesaran kata yang sering digunakan berkaitan dengan topik drama korea.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa analisis sentimen opini masyarakat terhadap drama korea melalui Twitter terdiri dari pengambilan 100 data. Tools yang digunakan dalam proses análisis yaitu Orange versi 3.30.2 dengan menggunakan metode algoritma naive bayes. Hasil penelitian yang sudah dilakukan menunjukkan presentase performa diatas 69%  dengan perhitungan Algoritma Naive Bayes terhadap opini masyarakat melalui twitter mengenai drama korea, dengan persentase tingkat acuracy sebesar 69%, Precission sebesar 73%, Recall sebesar 69% dan F1 Score sebesar 69%.

## REFERENCES
[1] J. S. Komputer and S. S. Informasi, “Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Data Pedagang Menggunakan Metode Prototype pada Pasar Wage,” vol. 6, pp. 340–350, 2022.
[2] D. Darmansah and Z. Suhendro, “Sistem Informasi Sekolah Pada Sd Negeri 21 Sungai Geringging Kabupaten Padang Pariaman Berbasis  Web,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  235–245,  2020,  doi: 10.30812/matrik.v19i2.639.
[3] S. Kasus et al. , “BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE,” vol. 09, no. 1, pp. 71–84, 2022.
[4] M.  A.  Bacsafra  and  D.  M.  Kusumawardani,  “Pengembangan  Sistem  Informasi  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Kuningan Berbasis Android Dengan Metode Prototype,” vol. 6, pp. 379–390, 2022.
[5] R. Yanuarti, “Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Analisis Media Sosial Twitter Terhadap Topik Vaksinasi Covid-19,” vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2021.
[6] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,” Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[7] I. Zukhrufillah, “Gejala Media Sosial Twitter Sebagai Media Sosial Alternatif,” Al-I’lam J. Komun. dan Penyiaran Islam , vol. 1, no. 2, p. 102, 2018, doi: 10.31764/jail.v1i2.235.
[8] E. M. O. N. Taofik Krisdiyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 32– 37, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/12945.
[9] S.  Rahmania  and  B.  Takwin,  “Instagram:  From  Media  Sharing  Network  to  Learning  Resource  (Studi  Terhadap  Dua  Akun Instagram),” Edcomtech , vol. 5, no. 1, pp. 97–108, 2020.
[10]  M.  Siddik,  Y.  Desnelita,  and  Gustientiedina,  “Penerapan  Naïve  Bayes  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademis,” J.  Infomedia ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  89–93,  2019,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/view/1892.
[11]  H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive  Bayes,” Netw.  Eng.  Res.  Oper. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  133,  2021,  doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[12]  M. Christianto, J. Andjarwirawan, and A. Tjondrowiguno, “Aplikasi analisa sentimen pada komentar berbahasa Indonesia dalam objek video di website YouTube menggunakan metode Naïve Bayes classifier,” J. Infra , vol. 8.1, pp. 255–259, 2020.
[13]  R.  W.  Samsir,  Ambiyar,  Unung  Verawardina,  Firman  Edi,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  149,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[14]  D.  Darwis, N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[15]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[16]  N. Ruhyana, “Analisis Sentimen terhadap Penerapan Sistem Plat Nomor Gnajil/Genap pada Twitter dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 94–99, 2019, [Online]. Available: www.situs.com.
[17]  R. Baskara and F. Rahma, “Implementasi Web Scraping Pada Media Sosial Instagram,” pp. 1–3, 2022.
[18]  K. Sussolaikah, “Pemanfaatan Packages Pada R Programming Untuk Crawling Data Pada Social Media,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 203–206, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1035.
[19]  S. I. Nurhafida and F. Sembiring, “Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twiter Mengenai Mcdonald ’ Sxbts Menggunakan Orange Data Mining,” Sismatik , pp. 28–35, 2021.
[20]  V. Violita and H. Suroyo, “Penggunaan Aplikasi Truecaller Untuk Membantu Klasifikasi Data Sms Spam,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 107–115, 2021.
[21]  L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[22]  L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  and  W.  Bagye,  “KLASIFIKASI  TEKS  SOSIAL  MEDIA  TWITTER  MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Studi Kasus Penusukan Wiranto),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019, doi: 10.36595/jire.v2i2.117.