E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 9, September 2022

## ANALISIS  SENTIMEN  CYBERBULLYING  KPOP  DI  MEDIA  SOSIAL  TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

## Anisa Putri, Ari Muzakir
Jurusan  Sistem  Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Bina  Darma, Palembang, Indonesia Email:  nssaptri22@gmail.com, arimuzakir@binadarma.ac.id

## Abstrak
Maraknya penggunaan jejaring sosial twitter dikalangan masyarakat modern saat ini  tengah  sangat  popular.  Twitter  membawa  trend  baru  dalam  masyarakat sebagai  ajang  untuk  melakukan  tindakan  penindasan  secara  online  atau  yang lebih  dikenal  dengan  sebutan  cyberbullying.  Pengguna  twitter  dengan  mudah dapat  melakukan  cyberbullying  kepada  pengguna  twitter  lainnya,  pengguna dapat  memposting  tulisan  kejam  atau  mengunggah  foto  yang  berhubungan dengan  individu  lain  dengan  tujuan  mengintimidasi  dan  merusak  nama  baik seseorang. Cyberbullying mudah ditemukan pada penggemar Korean
Wave/Hallyu sebab  aktivitas  terbesar  penggemar K-Pop ada  di  internet. K-Pop memiliki  banyak  sekali  penggemar  tidak  hanya  di  negara  Korea  Selatan  saja, tetapi juga ke seluruh dunia termasuk di Indonesia terutama di kalangan remaja. Fokus permasalahan pada memahami dan mencegah Cyberbullying pada remaja penggemar K-Pop tujuannya  memaparkan  dan  mengaalisa  pentingnya penggemar K-Pop yang  di  dominasi  oleh  remaja,  mendapatkan  pemahaman tentang Cyberbullying baik sebagai pelaku maupun korban. Dalam penelitian ini bertujuan  untuk  untuk  mengklasifikasikan  sentimen.pada  Komentar  tweet berdasarkan kelas negatif, positif, netral dan juga untuk mengetahui trend yang ada di kalangan remaja dalam tindakan terhadap bullying di sosial media. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  jejaring  sosial  twitter,  perilaku cyberbullying terjadi karena motivasi yang ada pada dalam diri informan, seperti motif  sosiogenis  dan  motif  afektif.Peneliti  menggunakan  metode Naive  bayes untuk melakukan klasifikasi sentiment cyberbullying pada sosial media Twitter.
Kata Kunci: K-Pop, Cyberbullying, Twitter, analisis sentimen, naive bayes

## Abstract
The rampant use of the social network twitter among modern society is currently very popular. Twitter brings a new trend in society as a place to carry out acts of oppression online or better known as cyberbullying. Twitter users can easily cyberbully  other  twitter  users,  users  can  post  cruel  posts  or  upload  photos related  to  other  individuals  with  the  aim  of  intimidating  and  damaging someone's  good  name.  Cyberbullying  is  easy  to  find  on  Korean  Wave/Hallyu fans because the biggest activity of K-Pop fans is on the internet.  K-Pop has a lot  of  fans  not  only  in  South  Korea,  but  also  all  over  the  world,  including  in Indonesia,  especially  among  teenagers.  Focusing  on  the  problem  of
understanding  and  preventing  Cyberbullying  in  adolescent  K-Pop  fans  aims  to explain  and  analyze  the  importance  of  K-Pop  fans  who  are  dominated  by teenagers, gaining an understanding of Cyberbullying both as perpetrators and victims.  In  this  study  aims  to  classify  sentiments  on  Tweet  comments  based  on negative,  positive,  neutral  classes  and  also  to  find  out  the  trends  that  exist among  adolescents  in  actions  against  bullying  on  social  media.  The  results  of this study show that in the social network twitter, cyberbullying behavior occurs due to the motivations that exist in the informant, such as sociogenicist motives and  affective  motives.  Researchers  used  the  Naive  bayes  method  to  classify sentiment cyberbullying on twitter social media.
Keywords: K-Pop, Cyberbullying, Twitter, sentiment analysis, naive bayes

## Pendahuluan
“ Media  sosial  merupakan  platform  media  yang  memfokuskan  pada  eksistensi pengguna serta memfasilitasi mereka dalam beraktivitas maupun berkolaborasi. Karena itu  media  sosial  dapat  dilihat  sebagai  medium  (fasilitator)  online  yang  menguatkan hubungan  antar  pengguna  sekaligus  sebuah  ikatan  sosial.  Melalui  media  sosial  yang semakin  banyak  berkembang  memungkinkan  informasi  menyebar  dengan  mudah  di masyarakat.  Informasi  dalam  bentuk  apa pun  dapat  disebarluaskan  dengan  mudah dan cepat  sehingga  mempengaruhi  cara  pandang,  gaya  hidup,  serta  budaya  suatu  bangsa (Manning et al., 2008) .
Salah  satu  media  sosial  yang  sangat  populer  saat  ini  yaitu  Twitter.  Twitter merupakan  media  sosial  yang  berbentuk  microblogging  atau  ngeblog  secara  singkat dalam  satu  paragraf  dengan  maksimal  280  huruf,  karena jumlah  huruf  dalam  satu kali tweet terbatas/dibatasi. Pengguna Twitter terdiri dari berbagai kalangan, seperti pejabat, selebritis, artis, hingga masyarakat biasa pada umumnya. Akan tetapi, kemudahan yang diberikan  untuk  berbagi  informasi  melalui  media  sosial  tak  luput  dari  penyalahgunaan yang  dilakukan  oleh  penggunanya.  Salah  satu  bentuk  penyalahgunaan  tersebut  yaitu cyberbullying. ”
“ Cyberbullying  merupakan  bentuk  tindak  kekerasan  yang  dilakukan  oleh seseorang  terhadap  korbannya  di  dunia  maya,  dimana  korban  dihina,  diejek, dipermalukan  dan  diintimidasi  oleh  pelaku.  Dampak  dari  cyberbullying  yaitu mempengaruhi  mental  korban,  bahkan  banyak  dari  korban  bullying  berakhir  dengan bunuh  diri  karena  tidak  tahan  dengan  banyak  tekanan.  Ada  hubungan  positif  dan signifikan antara perilaku pelaku cyberbullying dan perilaku korban cyberbullying yang mana semakin reaktif perilaku pelaku cyberbullying maka semakin reaktif pula perilaku korban  cyberbullying.  Hal  ini  membuktikan  betapa  besarnya  pengaruh  cyberbullying terhadap kehidupan social (Khaira et al., 2020) .
Oleh karena itu, sampai Saat ini, tidak ada data statistik yang tersedia informasi konkret  tentang  anak-anak  yang  terkena  dampak  kasus  cyberbullying  di  Indonesia. Interaksi  di  internet  tersebut  membuat  anak-anak  dan  remaja  khususnya  remaja penggemar K-Pop, rentan menjadi korban bahkan pelaku cyberbullying di media sosial, mengingat  aktivitas  yang  mereka  lakukan  banyak  dihabiskan  di  internet  dan  media
sosial.  Kekhawatiran  tersebut  juga  tergambar  dalam  Survei  Penetrasi  Internet  dan Perilaku Pengguna Internet di Indonesia 2018 yang dirilis oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa  Internet  di  Indonesia  (APJII)  yang  menunjukkan,  49%  pengguna  internet  pernah dirisak  (di-bully)  dalam  bentuk  diejek  atau  dilecehkan  di  media  sosial.    hal  tersebut menjadikan  baik  orang  dewasa,  remaja  maupun  anak-anak  rentan  untuk  mendapatkan perlak uan negatif tersebut bahkan menjadi pelaku.”
K-Pop  juga  dapat  dikenali  dengan  munculnya  fans  club  K-Pop  di  media  sosial  yang menyediakan  semua  informasi  tentang  artis  K-Pop  kepada  para  penggemar  K-Pop.  D i Indonesia,  khususnya  di  kalangan  remaja.  Oleh  karena  itu,  pendekatan  pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mendeteksi yang mengandung unsur intimidasi. Artinya, menganalisa sentimen. Klasifikasi membutuhkan pendekatan pembelajaran mesin yang dapat  membedakan  antara  kata-kata  yang  mengandung  cyberbullying  dan  yang  tidak (Ortega et al., 2008) .
“ Analisis  sentimen  merupakan  sub  bagian  dari  Natural  Language  Processing (NLP)  yang  fokus  pada  menentukan  perasaan  yang  terkandung  pada  sebuah  teks. Analisis sentimen dikenal dengan opinion mining yang merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat. Ide dasar dari analisis setimen adalah untuk mendeteksi polaritas teks pada dokumen, kalimat, dan tweet. Polaritas sentimen terbagi tiga yaitu positif, negatif, dan netral.
Berbagai penelitian terkait analisis sentimen telah banyak dilakukan. Terdapat dua  pendekatan  untuk melakukan  analisis  sentimen,  pendekatan  yang  pertama  adalah berbasis  machine  learning  yaitu  dengan  melatih  classifier  pada  dataset  yang  telah dilabelkan secara manual. Pendekatan yang kedua adalah berbasis leksikal yang tidak memerlukan  pelatihan  dataset,  mengukur  polaritas  suatu  kalimat  atau  dokumen berdasarkan pada sentimen kata-kata dan frasa-frasa sambil menerapkan aturan-aturan tertentu yang diambil dari Iinguistik. Penelitian ini akan menganalisis sentimen terkait cyberbullying  dari  komentar  masyarakat  pada  media  sosial  Twitter,  untuk  itu diperlukan  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan  komentar  ke  dalam  kelas  positif, negatif,  dan  netral.  Kelas  negatif  berarti  komentar  yang  mengandung  elemen cyberbullying,  kelas  positif  berarti  komentar  mengandung  unsur  motivasi  atau dukungan,  dan  kelas  netral  adalah  komentar  yang  tidak  mengandung  elemen cyberbullying.
Dalam  penelitian  sebelumnya,  SentiStrength  dievaluasi  pada  beberapa  dataset yang  terdiri  dari  teks  bahasa  Inggris.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mereplikasi  studi sebelumnya  untuk  teks  bahasa  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  metode SentiStrength  berbasis  kamus/leksikon.  Kamus/leksikon  SentiStrength  berisi  terms serta  bobot  kekuatan  sentimennya.  Metode  SentiStrength  menggunakan  daftar  idiom dan emotikon serta beberapa aturan lain seperti peningkatan kekuatan sentimen ketika huruf kapital digunakan (Nurzahputra & Muslim, 2016) .

## Metode Penelitian
“ Penelitian  tentang  analisis  sentimen  dari  tweet  twitter  tentang  keyword Cyberbullying,  Kpop,  dan  Bullying.  Secara  umum  suatu  analisis  sentimen  digunakan untuk  memprediksi  kecenderungan  suatu  opini  atau  pendapat  masyarakat  terhadap sesuatu hal, apakah cenderung ke opini positif,netral atau negatif. Pada penelitian ini di buat  sebuah  dashboard  berbasis  web  dimana  fitur  dari  dashboard  tersebut  berfungsi untuk memprediksi opini atau pendapat user dengan cara live sehingga pengguna lebih mudah  mengetahui  hasil  analisis  sentimen  dengan  keyword  yang  di  inginkan.  Selain dengan keyword pengguna juga bisa melakukan input dengan hastag untuk mengetahui hasil  sentimen  an alisis.Data  yang  dikumpulkan  dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen. Analisis sentimen memerlukan beberapa langkah untuk mendapatkan hasil pengujian. Di bawah ini adalah langkah-langkah yang saya gunakan.

## Pengumpulan Data
‘ Tahap pertama dalam melakukan proses analisis sentimen adalah pengumpulan data.  Data  dari  Twitter  dengan  2000  Cari  "cyberbulliying,  kpop,  dan  bullying" menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Twitter  Search  digunakan  untuk  mengambil  data dari  media  sosial  Twitter.  Data  ini  disimpan  dan  disimpan  dalam  format  Excel.csv dengan  membuat  Excel.csv,  untuk  membantu  mengidentifikasi  duplikat  atau  konten duplikat  yang  harus  dihapus.  Pemilihan  atribut,  penggantian  nilai  yang  hilang, subprocessing,  dan  analisis  sentimen  diikuti,  dan  hasil  akhirnya  adalah  data  yang digunakan sebagai data pelatihan dalam algoritma naive Bayes.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Pengolahan Data
“ Sebelum diproses, perlu dilakukan pengolahan data yang diperoleh dari twitter. Proses pengolahan data atau text prepocessing  berfungsi untuk merubah data teks yang tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur.  Proses  yang  dilakukan  adalah  sebagai berukut: (Afuan, 2013)
1.  Case folding
Proses case folding untuk menyeragamkan bentuk huruf menjadi huruf kecil. Hal ini dilakukan  untuk  mempermudah  pencarian.  Tidak  semua  dokumen  teks  konsisten dalam penggunaan huruf kapital.
2.  Tokenizing
Pada  proses  tokenization  ini,  semua  kata  yang  ada  di  dalam  tiap  dokumen dipisahkan  dan  dihilangkan  tanda  bacanya,  serta  dihilangkan  jika  terdapat  simbol atau apapun yang bukan huruf.
3.  Stopword removal
Pada  tahap  ini,  kata-kata  yang  tidak  relevan  akan  dihapus,  kata-kata  yang  tidak mempunyai makna tersendiri jika dipisahkan dengan kata yang lain dan tidak terkait dengan kata sifat yang berhubungan dengan sentimen.
4.  Stemming
Stemming  adalah  proses  pencarian  kata  dasar  dengan  menghilangkan  imbuhan. Dalam proses ini kata-kata akan dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok yang memiliki kata dasar yang sama, seperti lantik, melantik, dan pelantikan di mana kata dasar  dari  semuanya  adalah  kata  lantik.  Pada  penelitian  ini  stemming  yang digunakan yaitu dari library  sastrawi stemmer yang dibangun berdasarkan algoritma Nazief & Andriani. ”

## Crawling Data
Dalam penelitian ini mengguakan tool rapid miner, Anda perlu mengunduh dan menginstal  alat  Rapid  Miner  di  komputer  Anda  dan  membuat  akun  Twitter.  Akun  ini akan  terhubung  atau  dilampirkan  ke  Rapid  Miner  untuk  meng-crawl  data  yang  akan diambil  nanti,  dan  dengan  memanfaatkan  search API  Key  Twitter  (API) setelah mendapatkan  akses  API  key  maka  dapat  data  yang  diinginkan  melalui  fasilitas  kolom pencarian di twitter yang berhubungan dengan penelitian ini, kemudian data yang sudah di ambil akan disimpan dalam database lokal dengan ekstensi exel.csv.
Gambar 2. Proses Crawling Data di Twitter
Pengambilan  data  menghasilkan  329  data  yang  di  ambil  berdasarkan  sistem Rapid Miner. Dibawah ini adalah hasilnya adalah:
Gambar 3. Hasil Data Crawling
Sebagai hasil dari pemeriksaan dan crawling manual, kami menemukan banyak data yang bukan teks tweet. Data dihapus karena merupakan data iklan, jumlah duplikat lebih  besar  dari  1,  yang  dapat  mempengaruhi  skor  sentimen  yang  digunakan  sebagai data pelatihan.
Gambar 4. Dataset.csv
Kemudian, setelah menyaring Sebagai hasil dari duplikat data, para peneliti juga menghapus  data  yang  mengandung  frase  iklan.  Setelah  semua  data  disaring,  sentimen yang  dihasilkan  oleh  alat  rapid  miner  tidak  akurat  dan  masih  ada  hasil  sentimen  yang salah,  sehingga  pelabelan  dilakukan  secara  manual.  Misalnya,  hasil  sentimen  untuk atribut Polaritas adalah Tidak Ada, P (Positif). P +, Baru (netral), N (negatif).

## Data Preprocessing
Preprocessing  adalah  langkah  terpenting  dalam  melakukan  analisis  sentimen. Preprocessing  atau  pemrosesan  text  merupakan  mempersiapkan  sebuah  teks  menjadi daya  yang  siap  diolah  lebih  lanjut  dan  bertujuan  untuk  menghilangkan  noise,  serta mengambil fitur penting yang ada pada dokumen teks. Preprocessing dalam penelitian ini  terdiri  dari  enam  tahap  yaitu  case  folding,  punctuation  removal,  tokenizing, normalization,  stopword  removal  dan  stemming.  Selanjutnya  dilakukannya preprocessing  dokumen  seperti  di  atas  untuk  menghilangkan  noise,  menyeragamkan bentuk kata dan mengurangi volume kata.
Tahapan  yang  dilakukan  dari  dokumen  preprosessing  yaitu  Pembersihan  Data Pembersihan data adalah proses mendeteksi dan mengoreksi (atau menghapus) catatan yang rusak atau tidak akurat dari kumpulan catatan, tabel , atau basis data dan mengacu pada pengidentifikasian bagian data yang tidak lengkap, tidak benar, tidak akurat, atau tidak  relevan  dan  kemudian  mengganti,  memodifikasi,  atau  menghapus  data  kotor (Winahyu  &  Suharjo,  2021) .  Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan beberapa data tidak memiliki value. Data yang harus dihilangkan ialah seperti username
yang  di-mention,  menghapus  hashtag,  RT,  dan  menghapus  @.  kemudian  yang  kedua melakukan  case  folding  untuk  menyamaratakan  penggunaan  huruf  kapital,  Misalnya data  teks  yang  kita  dapat  berupa  tulisan  "DaTA  SCIence"  maka  dengan  case  folding artinya kita mengubah semua huruf menjadi huruf kecil (lowercase) semua. Sementara itu,  karakter  lain  yang  bukan  termasuk  huruf  dan  angka,  seperti  tanda  baca  dan  spasi dianggap  sebagai  delimiter.  Ketiga  melakukan Tokenizing proses  pemisahan  teks menjadi  potongan-potongan  yang  disebut  sebagai  token  untuk  kemudian  di  analisa. Kata,  angka,  simbol,  tanda  baca  dan  entitas  penting  lainnya  dapat  dianggap  sebagai token.  Keempat  melakukan Stopword adalah  kata  umum  yang  biasanya muncul  dalam jumlah  besar  dan  dianggap  tidak  memiliki  makna.  Contoh stopword dalam  bahasa Indonesia  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dll.  Makna  di  balik penggunaan stopword yaitu  dengan  menghapus  kata-kata  yang  memiliki  informasi rendah dari sebuah teks, kita dapat fokus pada kata-kata penting sebagai gantinya. Yang terakhir  adalah  melakukan Stemming yaitu  proses  menghilangkan infleksi kata  ke bentuk dasarnya, namun bentuk dasar tersebut tidak berarti sama dengan akar kata ( root word ).  Misalnya  kata  “mendengarkan”,  “dengarkan”,  “didengarkan”  akan ditransformasi menjadi kata “dengar”.
Tabel 1. Proses Data Preprocessing No  Nama proses Contoh 1. Case folding Dua tahun lamaya ga ketemu miss you kalian semua 2. Tokenizing [‘dua’,  ‘tahun’,  ‘lamanya’,  ‘ga’,  ‘ketemu’,  ‘miss’,  ‘you’, ‘kalian’, ‘semua’] 3. Stopwords “dua tahun lama ga ketemu miss you kalian semua 4. Stemming dua tahun lama ga ketemu miss you kalian semua

## Data training
Data pelatihan yang ditandai sebelumnya memasuki sistem untuk diproses. Data yang  diterima  dari  Twitter  diberikan  kategori  1,  0,  -1  (positif,  netral,  negatif).  Setelah pelabelan, data diproses sebelumnya, dibobot dan dilatih dengan Naive Bayes.
Data Testing
‘ Data  uji  adalah  data  yang  berasal  dari  kumpulan  data  tetapi  tidak  diberi  label seperti  artikel  pelatihan.  Item  tes  dimasukkan  ke  dalam  sistem  dan  tujuan  atau  label diprediksi. Item tes juga diproses sebelum klasifikasi.
Algoritma Naive bayes
“ Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai teorema Bayes (Handayani & Pribadi, 2015).
Gambar 5. Algoritma Naïve Bayes Classifier
“ Pendekatan  naïve  bayes  membuat  asumsi  sederhana  bahwa  semua  atribut bersifat independen. Hal ini menyebabkan penggolongan yang jauh lebih sederhana, ini membuat efektif dalam praktiknya. ”
“ Confusion Matrix adalah tool yang berguna untuk menganalisis seberapa baik classifier mengenali kelas yang berbeda. TP dan TN menjelaskan ketika pengklasifikasi mendapatkan  sesuatu  dengan  benar,  sementara  FP  dan  FN  menjelaskan  ketika pengklasifikasi  mendapatkan  hal  yang  salah.  Dibawah  ini  adalah  rumus  confusion matrix untuk menghitung nilai tingkat akurasi. ”
TP = True positif TN = True negatif FP = False negatif FN = False positif

## Hasil Dan Pembahasan

## Hasil
Hasil  penelitian  rapid  miner  dilakukan  berdasarkan  eksperimen  menghasilkan dataset  yang  sudah  terlabel  sebanyak  329  data,  ari  data  tersebut  dilakukan  trainny dan testing. Dengan pembagian data 80% trainny dan 20% data testing

## Pembahasan
Uji  akurasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  bantuan  rapidminer. Pengujian  dilakukan  pada  329  data  tweet.  Di  bawah  ini  adalah  rancangan  prosedur pengujian naive Bayes.
Gambar 6. Design Pengujian Metode Naïve Bayes

## Gambar 7. Tahapan Process Document From Data

## Gambar 8. Validasi Pengujian Naïve Bayes
Hasil  akurasi  model  naïve  bayes  menunjukkan  tingkat  akurasinya  67.27% artinya  model  klasifikasi  kelulusan  menggunakan  naïve  bayes  terbukti  baik  hal  ini dilihat dari tingkat akurasinya yang mencapai 67.27% akan tetapi hal ini perlu di tinjau ulang  dari  sudut  pandang  kompleksitas  dan  jumlah  datasetnya.  Percobaan  pada penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  9.10.011.  Algoritma  yang  digunakan  adalah naive  bayes.  Validasinya  menggunakan  x-validation  dan  untuk  testing  menggunakan Apply  Model  untuk  menjalankan algoritma  atau  model  naïve  bayes  serta  Performance untuk mengukur performa dari model naïve bayes tersebut.
Accuracy: 67.27% +/- 3.34% (micro average: 67.29%)

## Tabel 2
Confusion Matrix Pengujian Naïve Bayes true Positif true Netral true Negatif class precision pred. Positif 87 38 0 69.60% pred. Netral 52 59 0 53.15% pred. Negatif 38 29 177 72.54% class recal 49.15% 46.83% 100.00%
Anda  dapat  melihat  dari  gambar  di  atas  bahwa  hasil  akurasi  dari  pengujian metode Naive Bayes. 67.27%.

## Memahami Makna Kalimat
Kendala  tersebut  terjadi  dikarenakan  di  dalam  sebuah  kalimat  mengandung beberapa makna. Sebagai contoh: keluhan, sindiran, serta apresiasi. ”

## Kendala Pelabelan Secara Manual
Beberapa  catatan  yang  berisi  kata-kata  yang  tergolong  kata  positif  di  awal, tengah, dan akhir kalimat, dan kata-kata yang tergolong kata negatif dalam kalimat. Hal ini menyebabkan pernyataan ambigu dan kesalahan dalam proses pelabelan.

## Data Tidak Seimbang
Ketidakseimbangan  data  mendasari  hambatan  dalam  memahami  pendapat  dan hambatan  dalam  proses  pelabelan.  Meskipun  jumlah  data  bervariasi,  perbedaan  antara data berlabel positif dan data berlabel negatif mempengaruhi hasil.
Aplikasi Sentimen Analisis
Gambar 8. Proses Sentimen Analisis
Gambar 9. Grafik Sentimen Analisis
Gambar  8  merupakan  halaman  untuk  mengecek  kata  yang  terkandung  kata negatif, postif, atau negatif. Sedangakan gambar 9 itu merupakan halaman grafik, pada halaman ini pengguna dapat melihat grafik hasil data yang di cek.

## Kesimpulan
Sebagai  kesimpulan  Analisis  sentimen  tweet  dengan  keyword  aplikasi  web berbagai  opini  yang  ada  di  bagi  3  klasifikasi  yaitu  opini  yang  bermakna  positif,  opini bermakna netral dan opini bermakna negatif. Dari semua item data menghasilkan output dengan metode algoritma multinomial naive bayes karna klasifikasi lebih dari dua kelas dan  proses  di  lakukan  dengan  80%  data  untuk  training  dan  20  %untuk  testing.  Pada sistem  melakukan  uji  evaluasi  dengan  confusion  matrix.  Berdasarkan  data  yang  di  uji dan  pembagian  data  train  dan  tes  yang  berbeda  akan  mendapatkan  performa  akurasi yang berbeda. Kemudian hasil dari preproses dan uji algoritma di import ke rapid miner untuk  dilakukan  input  sehingga  pengguna  dengan  sentimen  analisis  bisa mengoperasikan  dan  dengan  mudah  mengetahui  sentimen  analisis  dengan  input keyword atau hastag yang di cari atau di inginkan. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dapat dihasilkan output data memberikan pengaruh terhadap precision maka hal  ini  dikarenakan  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  tipe  Multinomial  Naïve  Bayes menghitung  jumlah  istilah  dan  kata  yang  ada  pada  sebuah  kelas.  Dari  hasil  penelitian diatas  lebih  banyak  mengandung  sentimen  netral  yang  berisi  makna  informasi  dan diskusi  dan  negatif  yang  berisi  makna  ketakutan,  bullying,  sedih,  kecewa,unsur  protes lebih  sedikit.  Pengujian  analisis  sentimen  pada  data  crawling  dengan  keyword @bts_bighit pada sosial media twitter dengan metode Multinomial Naive Bayes.
Saran  yang  dapat  penulis  berikan  adalah  Melakukan  pengembangan  untuk penelitian  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  klasifikasi  yang  lain  atau menggunkan  dua  algoritma  atau  lebih  yang  berbeda  supaya  di  hasilkan  output klasifikasi analisis sentimen yang lebih baik dan bermanfaat bagi pengguna. Menambah konversi  gambar  ke  dalam  teks  pada  sistem  ini,  karena  selain  teks  banyak  sekali  user yang  membuat  capture  untuk  memberikan  opini  atau  pendapat  mereka  pada  hasil crawling dataset. Selanjutnya perbaikan menggunakan data latih yang lebih banyak agar mendapat hasil performa yang lebih akurat. ”

## BIBLIOGRAFI
Afuan, L. (2013). Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia. Jurnal Telematika , 6 (2), 34–40. Google Scholar
Handayani,  F.,  &  Pribadi,  S.  (2015).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier dalam  Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan  dan  Pelaporan  Masyarakat melalui  Layanan  Call  Center  110. Jurnal  Teknik  Elektro , 7 (1),  19–24. Google Scholar
Hofmann,  M.,  &  Klinkenberg,  R.  (2014).  RapidMiner:  Data  Mining  Use  Cases  and Business  Analytics  Applications  (Chapman  &  Hall/CRC  Data  Mining  and Knowledge  Discovery  Series)  1st  Edition.  In Chapter  17-Medical  Data  Mining . Google Scholar
Khaira, U., Johanda, R., Utomo, P. E. P., & Suratno, T. (2020). Sentiment Analysis Of Cyberbullying  On  Twitter  Using  SentiStrength. Indonesian  Journal  of  Artificial Intelligence  and  Data  Mining , 3 (1),  21.  https://doi.org/10.24014/ijaidm.v3i1.9145

## Google Scholar
Liu,  B.  (2010).  Sentiment  analysis  and  subjectivity. Handbook  of  Natural  Language Processing, Second Edition , 627–666. Google Scholar
Manning,  C.  D.,  Raghavan,  P.,  &  Schütze,  H.  (2008).  Introduction  to  Information Retrieval. Introduction to Information Retrieval , July 2008 , 10–12. https://doi.org/10.1017/cbo9780511809071 Google Scholar
Nurzahputra,  A.,  &  Muslim,  M.  A.  (2016).  Analisis  Sentimen  pada  Opini  Mahasiswa Menggunakan  Natural  Language  Processing. Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer , Snik , 114–118. Google Scholar
Ortega, R., Calmaestra, J., & Merchán, J. M. (2008). Cyberbullying | Cyberbullying . 43 ,
22–31. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-
54349105131&partnerID=MN8TOARS Google Scholar
Winahyu, J., & Suharjo, I. (2021). Aplikasi Web Analisis Sentimen Dengan Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes. Kumpulan  Artikel  Mahasiswa  Pendidikan  Teknik Informatika (KARMAPATI) , 10 (2), 206. https://doi.org/10.23887/karmapati.v10i2.36609 Google Scholar

## Copyright holder:
Anisa putri, Ari Muzakir (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: