## ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP APLIKASI STREAMING FILM ONLINE NETFLIX DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Raisa Priskilla, Suparni Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450 suparni.spn@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Netflix  merupakan aplikasi  streaming  film  yang telah hadir di Indonesia sejak 2016 dengan  menawarkan berbagai jenis genre  film  yang dapat dinikmati oleh berbagai  kalangan  usia dimanapun  dan kapanpun. Netflix mirip  langganan  televisi  berbayar,  namun  Netflix  bersih  dari  berbagai  macam  jenis  iklan  sehingga  penonton tidak perlu penonton dapat menentukan sendiri konten yang ingin ditonton tanpa perlu takut terganggu dengan hadirnya  iklan-iklan.  Pada  media  sosial  Twitter,  banyak  pelanggan  menyampaikan  opini  tentang  aplikasi Netflix.  Berdasarkan  opini  publik  tersebut,  maka  sangat  cocok  untuk  dibuatkan  klasifikasi  untuk  mengetahui sentimen publik terhadap aplikasi Netflix dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Naïve Bayes adalah salah satu algortima yang digunakan dalam pengklasifikasian karena selain mudah dan sederhana tetapi memiliki hasil yang baik pada banyak  kasus. Jumlah tweets  yang digunakan peneliti adalah sejumlah 1000 tweets. Pengujian tersebut  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  sebagai  software  pembantu  menghasilkan  929  data  yang berlabelkan positif dan negatif dengan hasil akurasi sebesar 67.08% menggunakan metode Naïve Bayes.
Kata kunci : Analisis sentimen, Naïve Bayes, Netflix, Twitter, RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Netflix merupakan aplikasi streaming film yang telah  hadir  di  Indonesia  sejak  2016  dengan menawarkan  berbagai  jenis  genre  film  yang  dapat dinikmati oleh berbagai kalangan usia dimanapun dan kapanpun.  Netflix  mirip  langganan  televisi  berbayar, namun Netflix bersih dari berbagai macam jenis iklan sehingga  penonton  tidak  perlu  penonton  dapat menentukan sendiri konten yang ingin ditonton tanpa perlu  takut  terganggu  dengan  hadirnya  iklan-iklan. Syarat  yang  diperlukan  untuk  dapat  melakukan streaming yaitu  penonton  hanya  perlu  mengeluarkan biaya untuk berlangganan yang tersedia dalam empat jenis  paket  dengan  harga  dan  keuntungan  yang berbeda-beda  pada  setiap  paketnya  seperti  kualitas resolusi  dari  konten  yang  ditonton  dan  juga  jumlah perangkat  yang  dapat  terhubung  secara real  time . Terdapat  empat  jenis  paket  yang  disediakan diantaranya  ponsel, basic,  standart dan premium . Netflix menyediakan layanan yang mampu menghibur  para  konsumen  dengan  berbagai  macam jenis  film  yang  disediakan  pada platform aplikasi tersebut. Netflix bukanlah salah satu aplikasi layanan streaming yang ada di Indonesia. Banyaknya layanan streaming di Indonesia seperti iFlix, HOOQ, Viu dan WeTV  menawarkan  banyak  kelebihan  disetiap masing-masing  aplikasinya.  Biaya  layanan  yang dibebankan  bagi  pengguna  Netflix  cukup  mahal dibandingkan  dengan  aplikasi streaming lainnya, akan  tetapi  hal  ini  tidak  menghalangi  pertumbuhan dan peningkatan pengguna Netflix. [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Netflix
Netflix merupakan  salah  satu  dari  beberapa aplikasi  streaming  film  online  berbayar.  Pengguna dapat  menikmati  layanan  dari  Netflix  sesuai  dengan pilihan  paket  yang  tersedia  dengan  kelebihan  dan kekurangannya  masing-masing.  Netflix  didirikan pada  tahun  1997  oleh  Reed  Hasting  dan  Marc Randolph  dan  berpusat  di  California,  Amerika Serikat.  Layanan  awal  yang  disediakan  oleh  Netflix berupa  model  bisnis  penjualan  dan  rental Digital Video  Disc .  Setelah  melewati  satu  tahun  berdiri, fokus  layanan  berpindah  menjadi  hanya  penyewaan DVD  saja.  Pada  tahun  2007,  pengembangan  layanan ditingkatkan  menjadi  media streaming  film dengan tidak  meninggalkan  layanan  penyewaan  DVD  dan Blu-ray. Pada  tahun  2010,  Netflix  memperluas jaringan  media streaming  film secara  internasional yang tersedia di Canada. [2]
2.2. Twitter
Twitter merupakan  jejaring  media  sosial  yang memungkinkan  penggunaannya  untuk  melakukan komunikasi  dengan  cara  membaca  dan  mengirimkan pesan  berupa  teks,  gambar  dan  video  yang  disebut dengan  kicauan  dalam  bahasa  Indonesia  sedangkan dalam Twitter disebut tweet .  Pengguna Twitter didirikan  oleh  Jack  Dorsey  pada  Maret  2006  dan diluncurkan pada bulan Juli. Popularitas Twitter yang kian  meninggi  dan  terus  berkembang  semenjak  di luncurkan  membuat Twitter dimanfaatkan  untuk berbagai  keperluan  dalam  berbagai  aspek  seperti media  komunikasi,  media  kampanye  bagi  politikus, sarana  untuk  menunjukan  protes  dan  opini  hingga sarana  pembelajaran.  Semua  pengguna  yang  telah
terdaftar  dan  memiliki  akun Twitter dapat  membuat, mengirimkan  dan  melihat tweet bahkan  para pengguna  juga  dapat  bertukar  pesan  ke  sesame pengguna  lainnya  melalui  fitur direct  message yang telah disediakan.[1][3]

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  sebuah  studi  dimana digunakan untuk meneliti dan menganalisis pendapat, sentimen,  penilaian,  sikap  bahkan  emosi  seseorang terhadap suatu entitas kedalam bentuk tertulis. Entitas tersebut  dapat  berupa  jasa  dan  layanan,  individu, organisasi,  isu,  sebuah  topik  serta  produk.  Analisis sentimen merupakan salah satu dari bidang penelitian yang  aktif  dalam  proses  bahasa  alami  dalam data mining, web mining dan text mining . [4] Analisis sentimen adalah suatu teknik mengekstrak  data  teks  untuk  mendapatkan  informasi tentang  sentimen  bernilai  positif,  netral  maupun negatif.  Analisis  sentimen  diberikan  oleh  pengguna internet  pada  media  sosial  untuk  memberikan  suatu penilaian atau opini pribadi. [5][6]
2.4. Text Mining
Text  mining dapat  disebut  juga  penggalian  atau pencarian data dalam bentuk teks yang berarti proses dimana  dilakukannya  pola  ekstraksi  baik  dalam bentuk informasi maupun pengetahuan dan bermanfaat sebagai sumber data teks seperti dokumen yang disajikan dalam bentuk word, PDF, kutipan teks dan masih banyak contoh lainnya. [7].
2.5. Text Processing
Text prepocessing merupakan tahap awal dalam sebuah text mining . Proses yang dilakukan dalam text preprocessing  adalah  pemilihan  data,  klasifikasi  dan ekstraksi  dengan  tujuan  untuk  mengubah  teks  yang tidak terstruktur menjadi lebih terstruktur. [8]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  pada  penelitian  ini  berjudul  Analisis Sentimen  Publik  Terhadap  Aplikasi  Streaming  Film Online  Netflix  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Proses Tahap Penelitian Yang Didalamnya Terdapat Beberapa Sub Proses Dari Penelitian
Dalam  skripsi  ini, software yang  digunakan untuk  mendukung  penelitian  ini  adalah RapidMiner dan Microsoft  Excel dengan  tujuan  mengetahui  hasil
analisis  klasifikasi  yang  akurat.  Berikut  ini  adalah metode yang digunakan sebagai analisis data, yaitu :
1) Analisis  deskriptif,  sebagai  bayangan  dari ulasan Twitter mengenai  aplikasi streaming online Netflix .
2) Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Naïve Bayes  yang  berfungsi  sebagai  klasifikasi  ulasan yang berkategori positif dan negatif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  terhitung  dari Januari  2022  –  Februari  2023  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Data  yang  diperoleh  kemudian akan  melalui  proses  pelabelan  data  yang  akan menjadi  kelas  sentimen  dengan  kategori  positif  dan negatif.
Gambar 2. Proses selection yang didalamnya terdapat sebuah tahapan disebut select atribut berfungsi untuk penentuan label
Gambar 3. Proses Replace sebagai tahapan proses menghapus data pada ulasan yang tidak dibutuhkan seperti ulasan RT, simbol, link, dll
Gambar 4. Proses tahapan pemodelan preprocessing yang berisi beberapa sub proses dalam tahapan process document
Gambar 5. Proses implementasi data mining dengan melakukan klasifikasi teks menggunakan data training dari ulasan media sosial sebanyak 929 data yang sudah disampling
Setelah  semua  proses  dan  pemodelan  dilakukan maka  langkah  terakhir  adalah  menyimpulkan  hasil pengujian  dengan  menyatakan  nilai  akurasi  yang
baik.  Hasil  pengujian  menggunakan  metode  Naïve Bayes menghasilkan hasil sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil akhir dari proses dan tahapan- tahapan yang dilakukan dengan menyatakan nilai akurasi yang baik dan teruji
Dari  perhitungan  analisis  sentimen  diatas dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  dapat tarik  disimpulkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes menghasilkan  nilai  akurasi  yang  akurat  dan tervalidasi  dengan  nilai  sebesar  67.08%.  Data  awal yang  diperoleh  dan  belum  terstruktur  yang  diperoleh dari ulasan pada  media  sosial Twitter sebanyak 1000 data  latih.  Dari  1000  data  tersebut  kemudian  diolah dan  didapatkan  hasil  yaitu,  terdapat  data  sentimen berlabelkan  positif  berjumlah  307  dan  data  sentimen berlabelkan  negatif  berjumlah  622 data.  Ulasan  yang diperoleh  dari tweets merupakan  bahan  pengujian pada  penelitian  ini  yang  diperoleh  dari  Twitter terhitung  dari  Januari  2022  –  Februari  2023.  Maka text  mining  yang  didapatkan  bahwa  label  negatif memiliki  nilai  yang  lebih  banyak  daripada  label positif.  Selain  itu,  untuk world  cloud diperoleh  kata- kata  yang  sering  muncul  diantaranya;  netfilx,  film, aplikasi,  tolong,  pembayaran,  masuk,  kalo  pake, langganan, bayar, daftar, update, bagus, berlangganan,  banget,  udah,  suka,  nonton  dan filmnya.
Gambar 7. Hasil w ord cloud dari pengolahan 1000 data latih yang diuji sehingga menghasilkan 20 macam word cloud

## 5. KESIMPULAN DAN SARANR
[1]  A.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film Pada  Twitter,” J.  INOVTEK  POLBENG  -  SERI Inform. , vol. 3, pp. 50–59, 2018.
[2]  A. Budiansyah, “https://www.cnbcindonesia.com/tech/2020012
3142230-37-132199/netflix-diburu-sri-mulyani- diblokir-telkom-dibidik-mui,” CNBC  Indones. , 2023.
[3]  L.  D’Monte, Swine  Flu’s  Tweet  Tweet  Causes Online Flutter . New Delhi, 2009.
[4]  P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia
Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  (SVM),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  147,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[5]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi  Ikon  Emosi,” J.  SIMETRIS ,  vol.  10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[6]  B.  Liu, Sentiment  Analysis  and  Subjectivity . 2010.
[7]  S.  Chohan,  A.  Nugroho,  A.  M.  B.  Aji,  and  W. Gata,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi Duolingo  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dan Synthetic Minority Over Sampling Technique,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol.  22,  no.  2,  pp.  139–144,  2020,  doi: 10.31294/p.v22i2.8251.
[8]  B. H. Hayadi, “Bab 2 Landasan Teori,” Apl. dan Anal. Lit. Fasilkom UI , vol. m, no. 1998, pp. 7– 34, 2018.
[9] Hayadi,  B.  H.  (2018).  Bab  2  Landasan  Teori. Aplikasi  Dan  Analisis  Literatur  Fasilkom  UI , m (1998), 7–34.
http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunik ompp-gdl-supriadini-32740-6-12.unik-i.pdf
[10] Kurniawan, I., & Susanto, A. (2018). Implementasi  Metode  K-Means  dan  Naïve Bayes  Classifier  untuk  Analisis  Sentimen Pemilihan  Presiden  (Pilpres)  2019. Eksplora
Informatika , 9 (1), 1–10. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.237
[11] Maryadi,  K.  Y.,  Firman,  A.,  &  Hidayat,  M. (2021).  Pengaruh  Pendidikan,  Disiplin,  dan Sarana  Prasarana  Terhadap  Kinerja  Aparatur Sipil  Negara  Pada  Dinas  Pekerjaan  Umum Provinsi  Papua  Barat. Journal  of  Applied  … ,
1 (3).
http://www.al- idarahpub.com/index.php/jambir/article/view/31
%0Ahttp://www.al- idarahpub.com/index.php/jambir/article/downlo ad/31/39
[12] Nahjan,  M.  R.,  Heryana,  N.,  &  Voutama,  A. (n.d.). Implementasi Rapidminer Dengan Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , 7 (1), 1–4.
[13] Prasetyo,  V.  R.,  Lazuardi,  H.,  Mulyono,  A.  A., &  Lauw,  C.  (2021).  Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode  Linear Regression. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan
Sistem Informasi , 7 (1), 8–17. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17
[14] Sari,  F.  V.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 681–686. https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/ view/3487/1883
[15] Widyasanti,  N.  K.,  Darma  Putra,  I.  K.  G.,  & Dwi  Rusjayanthi,  N.  K.  (2018).  Seleksi  Fitur
Bobot  Kata  dengan  Metode  TFIDF  untuk Ringkasan  Bahasa  Indonesia. Jurnal  Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 6 (2), 119. https://doi.org/10.24843/jim.2018.v06.i02.p06 [16] Widyatama  &Suprapty.  (2018).  Klasifikasi Sentimen Terhadap Bukalapak Dengan
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699.