## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 151-160, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.121 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## OPTIMASI FEATURE SELECTION PADA KOMENTAR MEDIA SOSIAL TERHADAP PERALIHAN TV DIGITAL MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Nova Tri Romadloni 1) *, Nisa Dwi Septiyanti 1)
1 Universitas Muhammadiyah Karanganyar, Karanganyar, Indonesia Email: novatrir@umuka.ac.id

## Abstrak
Dalam menghadapi perubahan pada salah satu media informasi yaitu televisi yang semula menggunakan signal analog beralih menjadi TV dengan signal digital . Hal tersebut disebabkan bahwa siaran dengan transmisi analog rentan terhadap gangguan sehingga peralihan ini sebagai upaya dalam menikmati konten siaran televisi yang lebih baik.  Namun,  pada  kenyataannya  terdapat  beberapa  kesulitan  yang  dialami  oleh  beberapa  pihak  atau  kalangan dengan berbagai alasan. Hal tersebut dapat diketahui melalui platform media sosial seperti twitter dan instagram. Dengan adanya kerjadian tersebut maka dapat diambil beberapa komentar positif dan negatif untuk mengetahui dampak dari peralihan signal digital tersebut. Dalam penelitian ini terdapat 1177 data komentar yang didapatkan sehingga  membutuhkan  teknologi  untuk  mendeteksi  komentar  tersebut  positif  atau  negatif.  Pada  penelitian  ini untuk optimasi komentar berbasis Pearson Correlation dengan menggunakan metode Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest  Neighbor (KNN).  Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari  ujicoba  tersebut  dengan metode Naïve  Bayes 61,22%,  SVM 80,10  % , dan KNN  79,93% . Jika  ditambahan  dengan Feature  Selection mendapatkan  hasil  Naïve  Bayes  63,68%,  SVM  80,19%,  dan  KNN  80,02%.  Berdasarkan  hasil  percobaan  yang dilakukan  digunakan  untuk  mengetahui  berapa  banyak  perbandingan  komentar  positif  dan  negatif  serta mengetahui perbandingan dari beberapa macam algoritma dengan seleksi fitur sehingga dapat menjadikan hasil yang optimal.
Kata kunci : data mining; k-nearest neighbor; naïve bayes; pearson correlation; support vector machine.

## OPTIMIZATION OF FEATURE SELECTION ON SOCIAL MEDIA COMMENTS ON DIGITAL TV SWITCHING USING NAÏVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE AND K-NEAREST NEIGHBOR

## Abstract
In the face of changes in one of the information media, namely television which originally used analog signals turned  into  TVs  with  digital  signals.  This  is  because  broadcasts  with  analog  transmissions  are  prone  to interference so this switch is an effort to enjoy better television broadcast content. However, in reality there are some difficulties experienced by  some parties or circles for various reasons. This can be known through social media platforms such as Twitter and Instagram. With this work, several positive and negative comments can be taken to find out the impact of the digital signal switch. In this study, there were 1177 comment data obtained so that technology is needed to detect positive or negative comments. In this study for comment optimization based on  Pearson  Correlation  using  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine  (SVM)  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN) methods. The accuracy results obtained from the trial with the Naïve Bayes method were 61.22%, SVM 80.10%, and KNN 79.93%. When added with Feature Selection get Naïve Bayes results 63.68%, SVM 80.19%, and KNN 80.02%. Based on the results of the experiments conducted, it is used to find out how many positive and negative
comments are compared and find out the comparison of several kinds of algorithms with feature selection so that it can make optimal results.
Keywords: data mining ; k-nearest neighbor; naïve bayes; pearson correlation; support vector machine.
Submitted: 2 Februari 2023 Reviewed: 22 Februari 2023 Accepted: 12 Maret 2023 Published: 29 April 2023

## PENDAHULUAN
Penyesuaian  terhadap  perkembangan  teknologi  sering  kali  menjadikan  permasalahan dalam kehidupan sehari-hari. Penerapan perubahan dengan segala kebijakan menimbulkan pro dan kontra diberbagai kalangan dan daerah di Indonesia. Salah satu media informasi yang sangat popular  bahkan  setiap  kebanyakan  orang  atau  mayoritas  memiliki  televisi  sebagai  media informasi maupun hiburan. Semenjak TVRI mengudara pada tahun 1962, televisi menjadi salah satu  media  hiburan  dan  tidak  dapat  dilepaskan  dari  keseharian  di  Indonesia  (Permana  et  al., 2019). Kegiatan menonton televisi sekarang memiliki perbedaan yang signifikan. Dalam hal ini TV  dinilai  memberikan  nilai  guna  karena  dapat  menyampaikan  informasi,  hiburan  serta pendidikan  secara  efektif,  cepat  dan  murah  (Suryadi  et  al.,  n.d.).  Siaran  televisi  di  Indonesia sebelumnya  menerapkan  sistem  siaran  TV  analog.  Namun  penyiaran  dengan  menggunakan signal  analog  ini  dinilai  tertinggal  dengan  adanya  peradaban  perkembangan  teknologi.  Oleh karena itu, Mentri Komunikasi dan Informatka (Menkominfo) mulai melakukan uji coba untuk memberhentikan sistem siaran TV analog dan menggantinya dengan signal TV digital melalui Peraturan  Mentri  Nomor  07/P/M.KOMINFO/3/2007  sehingga  dengan  adanya  peraturan penyiaran tersebut diharapkan dapat menjadi peluang perkembangan industri penyiaran dimasa mendatang (Rasidin et al., 2020a).
Kebijakan  penyiaran  kearah  digital  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  memungkinkan penataan spektrum frekuensi untuk meningkatkan efisiesi kinerja infrastruktur penyiaran serta mampu menghadirkan tambahan channel televisi (Agussetianingsih & Kasim, 2021). Selain iu, manfaat  lain  yang  dapat  dirasakan  dengan  teknologi  penyiaran  digital  memberikan  kualitas gambar  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  TV  analog.  Tidak  hanya  kualitas  gambar melainkan  suara  yang  lebih  jernih  dan  teknologi  yang  lebih  canggih  yang  terdapat  pada  TV digital (Gultom, 2018). Dilansir dari media berita kompas.com manfaat atau keuntungan yang didapatkan dari migrasi TV digital dari segi kualitas siaran akan menghadirkan kualitas gambar yang sangat jelas dengan resolusi tinggi, suara jernih dan teknologi canggih, kemudian dapat menghadirkan  banyak  program  siaran  yang  lebih  berkualitas  dan  bermutu  untuk  masyarakat, lebih tahan terhadap cuaca di Indonesia yang kurang menentu seperti jika cuaca buruk pada TV analog akan menampilkan gambar layaknya “semut” dalam layar, tetapi jika menggunakan TV digital jangkauan sinyal lebih luas. Selanjutnya manfaat yang didapat lagi untuk TV digital akan memungkinkan  mendapat  beberapa  channel  tambahan  yang  sebelumnya  tidak  ada  pada  TV analog.
Uji  coba  penyelenggaraan  TV  digital  di  Indonesia  sudah  dimulai  sejak  tahun  2008, selajutnya sebagai upaya pemerintah dalam beradaptasi dengan perkembangan teknologi yang begitu masif, ditetapkanlah peraturan Menkominfo No.22/PER/M.KOMINFO/11/2011 tentang Penyelenggaran Penyiaran Televisi Digital Terestrial Penerimaan Tetap Tidak Berbayar, pada awal  tahun  2012  disusul  peraturan  Menkominfo  No.5/PER/M.KOMINFO/2/2012  tentang standar  penyiaran  TV  Digital  Terestrial  Penerimaan  Tetap  Tidak  Berbayar  (Rasidin  et  al., 2020b).  Kemudian,  dengan  ditetapkannya  Undang-Undang  Cipta  Kerja  No.11  Tahun  2022 menjadi  dasar  hukum  dimulainya  proses  peralihan  penyiaran  digital  secara  bertahap  kepada masyarakat  di  berbagai  wilayah  di  Indonesia  (Agussetianingsih  &  Kasim,  2021).  Keluranya peraturan tersebut menuai banyak kritik dari masyarakat. Hal tersebut dapat diketahui dengan
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 151-160
Optimasi Feature Selection Pada Komentar Media Sosial Terhadap Peralihan TV Digital Menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor
jelas  pada  media  sosial.  Media  sosial  merupakan  salah  satu  cara  masyarakat  untuk menyampaikan suatu pemikiran, pendapat, masuakan atau aspirasi yang ada tentang hal yang dirasakan  secara  langsung  maupun  melalui  media  perantaranya  Masyarakat  dari  berbagai kalangan  dan  daerah  menyampaikan  beberapa  tanggapan  mengenai  perubahan  tersebut.  Ada komentar yang positif mendukung perubahan signal tersebut karena dapat dirasakan manfaatnya terhadap signal TV digital. Selain itu ada juga banyak yang mengeluhkan peralihan TV menjadi TV  digital  ini  salah  satunya  karena  hilangnya  siaran  dan  sedikitnya  saluran  televisi  yang didapatkan  atau  signal  TV  digital  atau  TV  yang  belum  bisa  menangkap  signal  digital  maka membutuhkan  alat  bantu  seperti Set  Top  Box yang  menjadikan  pengguna  harus  membeli perangkat  tambahan,  Set  Top  Box  atau  biasa  disingkat  STB  ini  semacam converter yang berfungsi mengubah signal televisi digial dapat diterima analog untuk bisa membacanya.
Harga STB yang cukup mahal menjadi masalah yang banyak dikeluhkan oleh masyarakat yang  mengalami  kesulitan  ekonomi.  Dilangsir  dari  situs  resmi  kominfo.go.id,  sebagai  upaya mendukung perpindahan TV analog ke TV digital pemerintah telah menyediakan bantuan STB bagi  masyarakat  yang  kurang  mampu  secara  gratis.  Pendistribusian  STB  untuk  masyarakat dilakukan  secara  bertahap.  Sedangkan  masyarakat  yang  mampu  akan  tetap  didorong  untuk segera beralih ke televisi digital. Akan tetapi, dalam peralihan ini masayarakat membutuhkan proses seperti signal yang ditangkap tidak merata atau saluran (channel) yang belum bisa muncul pada  televisi  sehingga  menyebabkan  rentan  waktu  menunggu  kebijakan  supaya  lebih  baik dengan  adanya  peralihan  signal  digital.  Peralihan  ini  menjanjikan  beragamkeuntungan  tetapi dapat membawa konsekuensi yang tidak sederhana dari berbagai aspek, seperti politik, sosial dan budaya.
Banyaknya tanggapan masyarakat di sosial media khususnya di twitter dan instagram, baik itu  tanggapan  positif,  maupun  negatif  terkait  dengan  kebijakan  pemerintah  menetapkan peralihan  TV  Digital,  membuat  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  analisis  sentiment.  Analils sentiment  merupakan  kegiatan  mengekstrak,  mengolah  dan  mempelajari  data  tekstual  untuk mendapatkan  informasi  dan  melihat  tanggapan  mengenai  sebuah  objek  atau  masalah  yang bernilai negative, netral, maupun positif (Sari & Wibowo, 2019).  Dengan melakukan analisis sentimen dapat membantu dalam menemukan masalah yang terjadi sehingga dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil kebijakan selanjutnya.
Penelitian terdahulu terkait dengan analisis sentimen telah banyak dilakukan, diantaranya penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  seleksi  fitur Chi  Square untuk  mengkaji  opini masyarakat tentang migrasi TV Digital. Pada penelitian tersebut terdapat 191 opini positif dan 185 opini negatif dengan menghasilkan akurasi 96%, precision 93% dan reacall 100%  (Zuliana et al., 2022). Studi lain melakukan perbandingan tiga metode, yaitu KNN, Logistic Regression dan  Naïve  Bayes.  Dalam  penelitian  tersebut  mengkaji  opini  masyarakat  mengenai  prediksi peluang  kesembuhan  bagi  pasien  covid-19  dengan  hasil  perbandingan  akurasi  KNN  75%, Logistic Regresssion 70,8% dan Naïve Bayes 70%. Dimana metode KNN memiliki akurasi yang paling tinggi (Romadhon & Kurniawan, 2021).
Perbandingan metode lainnya tedapat pada penelitian terkait analisis sentiment terhadap PT PAL Indonesia yang juga menggunakan  3 metode untuk penelitiannya yaitu KNN, Naïve Bayes dan Decision Tree. Menghasilkan akurasi masing-masing metode KNN 83,38 %, Naïve Bayes 84,08% dan Decision Tree sebesar 81,09 % (Pattiiha & Hendry, 2022). Studi lain juga melakukan  penelitian  yang  yang  menekankan  seleksi  fitur  pearson  correlation pada  analisis sentiment  berbelanja  online.  Pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  penerapan  fitur  pearson correlation  menungkaatkan  kinerja  sistem  mining  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih optimal (Romadloni & Pardede, 2019).
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat atau tanggapan masyarakat di media sosial twitter dan instagram. Data dikumpulkan dalam kurun waktu Januari 2022 - Desember 2022 dengan memanfaatkan teknologi text mining metode yaitu Support Vector Machine, K-

## Nova Tri Romadloni, Nisa Dwi Septiyanti
Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Selain menguji tiga metode, juga dilakukan perbandingan ketika  menggunakan future  selection pada  masing-masing  metode.  Diharapkan  penelitian  ini dapat  mengetahui  hasil  nilai  akurasi  yang  paling  baik  dari  masing-masing  metode,  selain  itu penelitian  ini  dapat  membantu  mengetahui  permasalahan  terkait  dengan  regulasi  peralihan televisi analog menjadi digital. Di harapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi sebagai salah satu pertimbangan dalam keputusan di masa yang akan datang.

## METODE
Pengambilan sampling merupakan aspek penting dalam proses analisis sentiment untuk dijadikan  objek  atau  sumber  data  dalam  observasi.  Teknik sampling pada  penelitian  ini menggunakan  metode Non-Random  sampling .  Pengumpulan  data  menggunakan  software RapidMiner  dengan  menginputkan  API  Twitter  kemudian  untuk  sosial  media  Instagram pengambilan  data  dengan  menggunakan  DataMiner  yang  terdapat  pada  browser extension chrome .
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  deskriptif  kuantitatif  dimana  data  yang  diperoleh disusun dan dianalisis sesuai dengan kebutuahan peneliti. Langkah-langkah penelitian dilakukan untuk memenuhi prosedur agar hasil yang didapatkan sesuai denga tujuan penelitian. Adapun gambaran dari prosedur dalam penelitian ini dijabarkan dalam gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun tahapan dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut: (1) Studi literatur: peneliti membaca beberapa penelitian yang telah di lakukan sebelumnya, membandingkan satu dengan  yang  lain  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  mempertimbangkan  hasil  dari  setiap peneltian  serta  berupaya  untuk  melakukan  penelitian  yang  sebelumnya  belum  pernah dilakukan;  (2)  Mengumpulkan  data:  data  diambil  atau crawling dari  media  sosial  twiter  dan instagram.  Pengambilan  data  dilakukan  secara  bertahap  sehingga  didapatkan  data  sebanyak 1177 data; (3) Mengolah data: tahapan ini mengubah struktur dari data kedalam format yang sesuai untuk dilakukan mining; (4) Persiapan data: dalam tahapan ini merupakan tahapan yang penting  yaitu  mengurangi  atribut  yang  dinilai  kurang  berpengaruh  terhadap  klasifikasi  data seperti waktu, lokasi, nama akun, menghapus data yang rangkap atau sama dan lain sebagainya. Data ini masih mentah dan kotor sehingga melalui tahapan persiapan data akan menjadikan data
STUDI LITERATUR MULAI MENGUMPULKAN DATA PERSIAPAN DATA PENGOLAHAN DATA MODELING EVALUASI SELESAI
Optimasi Feature Selection Pada Komentar Media Sosial Terhadap Peralihan TV Digital Menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor
yang berkualitas untuk  mempermudah proses klasifikasi. Setelah itu memberikan label  pada data tersebut yang berisikan komentar tersebut negatif atau positif; (5) Modeling: penggunaan pearson  correlation yang  menentukan  nilai  yang  dihasilkan  berkaitan  dengan  data  tersebut bernilai positif atau negatif. Nilai yang dihasilkan pada Pearson’s terletak pada [-1;1], untuk nilai -1 yang berarti korelaso negatif sempurna karena satu variable meningkat, yang lainnya menurun, sedangkan +1 berarti korelasi positif sempurna dan 0 yang berarti tidak ada korelasi linier antara kedua variable tersebut (Isaac Obilor et al., 2018); dan (6) Evaluasi: pada penelitian ini metode evaluasi yang digunakan adalah nilai akurasis.
Cross validation dalam tools yang digunakan memuat tiga jenis klasifikasi untuk menguji efektifitas  metode yaitu, Support Vector  Machine,  K-Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes , K- Nearest  Neighbour (KNN).  SVM  merupakan  salah  satu  algotitma  supervise  learning  yang cukup  popular  yang  digunakan  dalam  melakukan  ekstraksi  informasi  (Herianto,  2018)  Cara kerja  SVM  dengan  menemukan  hyperplane  yang  mempunyai  margin  maksimum.  Dalam implementasinya, data perlu di pisahkan dalam dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negative. SVM  dapat  memproses  dataset  yang  berdimensi  tinggi  dengan  menggunakan  kernel  trik. Algoritma kedua yang akan digunakan adalah Algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes menggunakan  konsep  dasar  Theorema  Bayes  dimana  dalam  melakukan  kalsifikasi menggunakan perhitungan probabilitas. Algoritma Naïve Bayes memprediksi peluang dimasaa depan  berdasarkan  pengetahuan  dimasa  lalu.  Pada  sebuah  dataset  setiap  baris  diasumsikan sebagai  vector  yang  memiliki  label/kelas.  Keuntungan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes adalah  hanya  membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk  memperkirakan  parameter (Pattiiha  &  Hendry,  2022).  Algoritma  ketiga  menggunakan K-Nearest  Neighbour (KNN). Algorima  KNN  merupakan  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak paling dekat  dengan  ojek tersebut.  Pada penerapanya,  algoritma  ini  melakukan  penyaimpanan  fitur  dan  kalsifikasi  dari  data pembelajaran.  KNN  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  atau  kelas  yang  paling  banyak muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi.  Prinsip  dasar  dari  algoritma  KNN  adalah mempertimbangkan  teks  K neighbor dari  jarak  terdekat  (paling  mirip)  dalam  pelatihan  data (Romadhon & Kurniawan, 2021).
Setelah  dilakukan  simulasi  terhadap  penerapan  ketiga  metode,  selanjutnya  akan dilakukan  teknik future  selection . Feature  Selection merupakan  teknik  pemilihan  fitur  yang relevan yang dapat digunakan untuk mendapatkan bagian fitur yang paling baik. Keunggulan future  selection diantaranya  ukuran  dataset  yang  lebih  kecil  dan  kebutuhan  komputasi  yang lebih rendah. Tujuan dari penggunaan feature selection ialah memilih fitur yang terbaik dari kumpulan data fitur sehingga diharapkan dapat menghasilkan nilai akurasi yang lebih optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  ini  terdapat  beberapa  hasil  dari  banyak  tahapan  yang  telah dilakukan seperti  hal  nya dari pengambilan data sampai  pengujian data dan pembahasan dari hasil  ujicoba  data.  Pada  dataset  diambil  variabel  atau  atribut  yang  diujikan  yaitu  Teks  atau komentar kemudian setelah data didapatkan dilakukan pemberian label pada setiap komentar. Penandaan  label  pada  komentar  ini  menunjukan  bahwa  kometar  tersebut  positif  atau  negatif. Dari  data yang didapatkan 1177 data yang kebanyakan dari  data tersebut mempunyai  jumlah label negatif lebih banyak dari pada komentar dengan label positif. Berikut contoh sebagian data yang digunakan untuk penelitian.

## Tabel 1. Dataset Komentar Peralihan Sinyal TV
No. Indikator Nilai 1 Tinggal  di  tambun  bekasi  kenapa  tidak dapat metrotv dan trans ya tv digitalnya? Padahal  tv  sendiri  sudah  dvb-t2  dan pakai set top box juga Negatif 2 Tapi memng jadi lebih bagus siarannya, tidak ada semut-semutnya Positif
Data  yang  terdapat  pada  tabel  1  adalah  hasil  dari  pembersihan  data  diantaranya menghilangkan komentar yang sama. Kemudian masih diperlukan tahap persiapan data yang terdapat langkah-langkah mempersiapkan data yaitu dengan melakukan remove url, transform case, tokenize, stopword dan stemming.

## Gambar 2. Process Document From Data
Proses yang pertama yaitu, data yang ada terkadang dalam komentar terdapat link atau URL sehingga pada proses yang pertama menghilangkan link atau URL pada setiap komentar. Sehingga  komentar  yang  ada  sudah  bersih  dari  link  atau  URL  Proses  selanjutnya  adalah Nominal  To  Text adalah  mengubah  karakter  angka  menjadi  huruf  dalam  setiap  komentar. Kemudian untuk proses selanjutnya terdapat Transform Case yaitu, data yang sudah di ubah menjadi huruf semua dan tidak terdapat URL akan diubah menjadi huruf kecil semua. Dalam proses ini dilakukan seperti  hal  nya bagian dari text  mining yang secara luas dapat  diartikan sebagai  proses  menggali  informasi  dimana  seorang  user  berinteraksi  dengan  sekumpulan dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan komponen dari data mining .  Dimana proses tersebut dialnjutkan dengan tahapan tokenizing yaitu proses memecah dokumen menjadi kumpulan kata. Dalam proses ini dilakukan dengan menghilangkan tanda baca dan memisahkan kata tersebut dengan spasi. Kemudian untuk proses stopword dilakukan tahapan menghilangkan kata yang tidak penting, karena data komentar berbahasa Indonesia maka digunakan stopword dengan  bahasa  Indonesia  hal  ini  dapat  diketahui  dari stoplist yang  merupakan  sebuah  hasil parsing  deskripsi  yang  didalamnya  terdapat  kata-kata  tidak  penting.  Kemudian  proses selanjutnya  adalah stemming, proses  ini  merupakan  bagian  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari Information  Retrieval yang  tidak  banyak  algoritma  dikhususkan  untuk stemming bahasa Indonesia dengan berbagai keterbatasan didalamnya.
Setelah melalui tahapan mempersiapkan data selanjutnya data dapat diproses atau diolah untuk mendapatkan hasil. Dalam proses  tahapan  mengolah data dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini dengan urutan sesuai dengan proses yang dilakukan.
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 151-160
Optimasi Feature Selection Pada Komentar Media Sosial Terhadap Peralihan TV Digital Menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor
Gambar 3. Alur Pengujian Data
Dalam  pengujian  data  pertama  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  tanpa menggunakan feature  selection. Kemudian  yang  kedua feature  selection menggunakan  N- Gram. Proses tersebut dilakukan sebelum melalui proses cross validation. Sehingga dibawah ini merupakan proses cross validation dimana didalamnya disesuaikan dengan algoritma yang diujikan.

## Gambar 4. Cross Validation
Setelah melalui uji coba cross validation pada proses gambar 4 dan dengan diujikan pada masing-masing algoritma ketiga metode yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K- Nearest Neighbor. Sehingga menghasilkan akurasi seperti yang terdapat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Hasil akurasi dari metode Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K- Nearest Neighbor tanpa Feature Selection
Pada  gambar  5  adalah  hasil  akurasi  tanpa  menggunakan Feature  Selection dari  setiap metode, dimana gambar 5 sebelah kiri adalah hasil akurasi Naïve Bayes dengan hasil 61,22 % dengan classification error sebanyak 38,78 %. Kemudian pada bagian tengah adalah hasil dari metode Support  Vector  Machine dengan  hasil  80,10%  dengan classification  error sebesar 19,90% . Sedangkan  pada  metode K-Nearest  Neighbor memperoleh  akurasi  79,93%  dengan classification error sebesar 20,07%.
Gambar 6. Hasil akurasi dari Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbor dengan Feature Selection
Setelah melakukan uji tanpa menggunakan Feature Selection , selanjutnya digunakan uji coba  setiap  metode  dengan  menggunakan Feature  Selection yang  hasilnya  terdapat  pada gambar  6  pada  metode Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  sebesar  63,68  %  dengan classification error 36,32%, kemudian untuk  metode Support Vector  Machine terdapat  pada bagian tengah dengan hasil akurasi 80,19% dan classification error 19,81%. Sedangkan metode K-Nearest Neighbor pada gambar 6 bagian kanan mendapatkan hasil akurasi sebesar 80,02% dengan classification error 19,98%.
Gambar 7. Kurva ROC dari Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbor
Dalam  melalakukan  uji  coba  dengan  ketiga  metode  terdapat  hasil  AUC (Optimistic) dinyatakan dengan hasil kurva ROC yang terdapat pada gambar 7 menghasilkan micro average pada  metode Naïve  Bayes 0,812  tidak  terdapat  perubahan  baik  sebelum  dan  sesudah menggunakan future  selection ,  kemudian  untuk  hasil  dari  metode Support  Vector  Machine tanpa  menggunakan future  selection 0,666  setelah  menggunakan future  selection menjadi 0,678. Sedangkan dengan metode K-Nearest Neighbor mengalami kenaikan sebelumnya 0,930 menjadi 0,933 dengan menggunakan future selection. Dari hasil percobaan diatas didapatkan hasil perbandingan sebagai berikut.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Data dengan Ketiga Metode
Algoritma Akurasi Akurasi (Future Selection) AUC AUC + FS NB 61,22 % 63,68 % 0,812 0,812 SVM 80,10 % 80,19 % 0,666 0,678 KNN 79,93 % 80,02 % 0,930 0,933
Dari  tabel  2  dapat  dideskripsikan  bahwa  presentase  hasil  pengolahan  data  didapatkan dengan akurasi Naïve Bayes 61,22%, SVM 80,10 % dan KNN sebesar 79,93%,. Kemudian jika ditambahan  dengan feature  selection mendapatkan  hasil  Naïve  Bayes  63,68%,  SVM  80,19% dan KNN 80,02%. Pada metode Naïve Bayes dalam penelitian ini memiliki kekurangan dalam masalah  kemungkinan (Probabilitas) terutama  dalam  menemukan  kata-kata  dalam  data
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 151-160
Optimasi Feature Selection Pada Komentar Media Sosial Terhadap Peralihan TV Digital Menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor
pengujian tertentu. Namun, percobaan dengan Naïve Bayes memiliki kecepatan lebih tinggi pada saat diaplikasikan. Kemudian pada metode Support Vector Machine memiliki akurasi tertinggi dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  dan  KNN.  Sehingga  dalam  penelitian  ini Support  Vector Machine menghasilkan model klasifikasi yang baik, namun tidak meningkatkan akurasi secara signifikan  dengan  penambahan feature  selection yaitu  0,09%.  Demikian  pula  dengan  KNN menghasilkan penambahan nilai akurasi dengan feature selection dengan nilai yang sama dengan Support Vector Machine . Namun, dalam penelitian ini KNN cukup mudah diimplementasikan hanya dengan mengatur satu parameter k.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dalam  pengujian  data  komentar  media  sosial  mengenai peralihan TV analog menjadi TV digital mengalami kenaikan terhadap adanya feature selection terhadap masing-masing metode yaitu, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Dari  pengujian  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  algoritma Support  Vector  Machine merupakan yang terbaik jika dibandingkan dengan kedua metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Hal  ini  dapat  diketahui  dari  hasil  uji  coba  sebelum  menggunakan Feature  Selection metode SVM mencapai akurasi tertinggi dengan hasil 80,10%. Kemudian setelah menggunakan Feature Selection hasil akurasi bertambah meskipun tidak terlalu banyak, dengan penambahan 0,09% sehingga hasil akurasi optimal mencapai 80,19%. Namun jika dilihat dari perbandingan sebelum menggunakan Feature Selection dan sesudahnya metode Naïve Bayes yang memiliki kenaikan  yang  paling  banyak  yaitu 2,46%. Pada ketiga  metode tersebut mengalami  kenaikan dengan Feature Selection .
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  dikembangkan  kembali  untuk  penelitian  selanjutnya dengan mencoba menggunakan feature selection yang lain seperti Chi Square dan Weight By Correlation supaya dapat mengetahui hasil yang dapat dipertimbangkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agussetianingsih,  B.,  &  Kasim,  A.  (2021).  Peran  Desain  Kebijakan:  Digitalisasi  Penyiaran Televisi di Indonesia. Kolaborasi: Jurnal Administrasi Publik , 7 (2), 167-186.
Gultom,  A.  D.  (2018).  Digitalisasi  Penyiaran  Televisi  di  Indonesia. Buletin  Pos  Dan Telekomunikasi , 16 (2), 91-100.
Herianto,  H.  (2018).  Penerapan  Text-Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Pengguna  Twitter Terhadap  Fenomena  Peran  DPR  RI. Jurnal  Sains  &  Teknologi  Fakultas  Teknik Universitas Darma Persada , 8 (2), 36-44.
Obilor,  E.  I.,  &  Amadi,  E.  C.  (2018).  Test  for  significance  of  Pearson’s  correlation coefficient. International  Journal  of  Innovative  Mathematics,  Statistics  &  Energy Policies , 6 (1), 11-23.
Pattiiha, F. S., & Hendry, H. (2022). Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk  Analisis  Sentimen  Tweet  Twitter  Terkait  Opini  Terhadap  PT  PAL Indonesia. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (2), 506-514. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.4016
Permana, R. S. M., Abdullah, A., & Mahameruaji, J. N. (2019). Budaya menonton televisi di Indonesia:  dari  terrestrial  hingga  digital. ProTVF:  Jurnal  Kajian  Televisi  dan Film , 3 (1), 53-67. https://doi.org/10.24198/ptvf.v3i1.21220

## Nova Tri Romadloni, Nisa Dwi Septiyanti
Rasidin, M., Witro, D., Yanti, B. Z., Purwaningsih, R. F., & Nurasih, W. (2020). The Role of Government In Preventing The Spread Of Hoax Related The 2019 Elections In Social Media. Diakom: Jurnal Media Dan Komunikasi , 3 (2), 127-137. https://doi.org/10.17933/diakom.v3i2.76
Rasidin, M., Witro, D., Yanti, B. Z., Purwaningsih, R. F., & Nurasih, W. (2020b). The Role of Government in Preventing The Spread Of Hoax Related The 2019 Elections In Social Media. Diakom: Jurnal Media Dan Komunikasi , 3 (2), 127–137. https://doi.org/10.17933/diakom.v3i2.76
Romadhon, M. R., & Kurniawan, F. (2021). A comparison of naive Bayes methods, logistic regression and KNN for predicting healing of Covid-19 patients in Indonesia. In 2021 3rd east Indonesia conference on computer and information technology (eiconcit) , 41- 44.
Romadloni, N. T., & Pardede, H. F. (2019). Seleksi Fitur Berbasis Pearson Correlation Untuk Optimasi  Opinion  Mining  Review  Pelanggan. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , 3 (3), 505-510. https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1189
Sari,  F.  V.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.  Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , 10 (2), 681-686.
Suryadi,  D.,  Imansyah,  F.,  &  Marpaung,  J.  (2022).  Identifikasi  Penerimaan  Sinyal  Antena Digital Untuk Televisi Menggunakan Metode Sinpo. Jurnal Teknik Elektro Universitas Tanjungpura , 1 (1), 1-9.
Zuliana, V., Garno, G., & Maulana, I. (2022). Analisis Sentimen Program Migrasi TV Digital Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  Chi  Square. Jurnal  Informasi  dan Komputer , 10 (2), 90-95.
How to cite :
Romadloni, N. T., & Septiyanti, N. D. (2023). Optimasi Feature Selection Pada Komentar Media Sosial Terhadap Peralihan TV Digital Menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. DECDDE:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi,  3(2),  151-160. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.121