## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803

## Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser NCT 127 Menggunakan Metode Naive Bayes
Nisa Qonita Rizkina, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta Jl. Tanah Merdeka No.20, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1 nisaqonitar@email.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id Submitted: 07/07/2023; Accepted: 22/07/2023; Published: 26/07/2023
Abstrak −Perkembangan teknologi saat ini sangat pesat membuat penyebaran informasi semakin cepat, penyebaran informasi sangat mudah didapat di media sosial seperti Twitter. Media sosial Twitter sendiri memberikan fitur untuk user-nya agar mereka dapat  mengirim dan  membaca  informasi  dalam  bentuk  teks  ataupun video.  Kejadian pembubaran konser  NCT 127  menuai komentar pro dan kontra. Sehingga banyak pengguna Twitter berkomentar tentang kejadian itu. Data Twitter yang dikumpulkan dengan  kata  kunci  “nct”  dan  rentang  waktu  4-6  November  2022  mendapatkan  sebanyak  2451  dataset,  dilanjutkan  proses cleansing yang menghasilkan data sebanyak 2451 lalu proses pelabelan dan setelah itu pengimplementasian algoritma Naïve Bayes.  Tujuannya,  penelitian  ini  berguna  mengetahui  berapa  banyak  komentar  tweets  yang  positif  dan  yang  negatif  dan mengindikasi akurasi dari implementasi metode Naïve Bayes. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan bahwa jumlah komentar positif sebanyak 559 data dan komentar negatif sebanyak 1.892 data. Kemudian hasil pengujian evaluasi dimana mendapatkan accuracy 82.01%. Setelah itu hasil sentimen negatif mendapatkan hasil recall 68,52%, precision 93,84%, dan f1- score 79,21%. Sedangkan untuk sentimen positif mendapatkan hasil recall 95,50%, precision 75,21%, dan f1-score 84,15%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  naïve  bayes  dapat  mengklasifikasi  dan  memproses  akurasi  lebih stabil hingga mendekati hasil yang sempurna.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; NCT 127; Twitter; Rapidminer; Naïve Bayes
Abstract −The present rate of technological advancement has resulted in the rapid spread of information, which is easily available through social media platforms such as Twitter. Users of Twitter can send and read content in the form of text or videos using the facilities that Twitter itself offers. Numerous Twitter users have commented on the NCT 127 concert's recent dissolution, which has drawn both supportive and critical remarks. A dataset of 2451 tweets  was  created  by  gathering  information  from  Twitter  using  the  keyword  "nct"  between  November  4  and November 6, 2022. The data was subsequently cleaned, yielding a total of 2451 useable data points. Labeling and the  Naive  Bayes  algorithm  were  then  applied  to  the  data.  The  goal  of  this  study  was  to  count  the  number  of favorable and unfavorable tweets and evaluate how well the Naive Bayes algorithm was applied. According to the trials done, there were 559 favorable remarks and 1,892 negative ones. The accuracy of the evaluation tests was 82.01%. Additionally, the analysis of negative sentiment produced a f1-score of 79.21%, a recall of 68.52%, and precision  of  93.84%.  Contrarily,  the  evaluation  of  positive  attitude  produced  a  f1-score  of  84.15%,  a  recall  of 95.50%, and a precision of 75.21%. The Naive Bayes method, it may be inferred, can categorize and process with a very consistent accuracy that approaches near-perfect outcomes.
Keywords : Sentiment Analysis; NCT 127; Twitter; Rapidminer; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  modernisasi  teknologi  yang  pesat,  penyebaran  informasi  ke  seluruh  dunia  semakin  cepat,  terutama melalui internet. Informasi mengenai perkembangan negara, budaya, dan kultur dapat dengan mudah diakses dan dirasakan  oleh  banyak  orang,  termasuk  masyarakat  di  Indonesia  [1].  Perkembangan  ini  dapat  dilihat  dari pertumbuhan  media  sosial  seperti  Twitter.  Media  sosial  dapat  menciptakan  informasi  berbentuk  teks  sehingga pengguna mendapatkan kemudahan mencari informasi yang akurat dan terbaru yang diperlukan  hanya  aplikasi yang menyajikan data.
Twitter adalah satu dari media sosial yang mempunyai fitur untuk penggunanya mengirim dan menerima informasi dalam bentuk teks dan video [2]. Awalnya, Twitter pada saat itu user hanya bisa mengirim dan membaca informasi berbasis teks sampai 140 karakter lalu di tahun 2017 di upgrade menjadi 280 karakter yang sekarang disebut sebagai “tweet” [3]. Tweet mengandung berupa opini dari penggunaannya terhadap suatu kejadian yang telah dialami. Pada masa sekarang Twitter dapat digunakan untuk mengemukakan suatu pendapat tentang suatu hal seperti kegiatan sosial, memberikan kabar tentang kondisi lalu lintas ataupun berita cuaca dan bencana alam serta dapat memperingati tentang suatu fenomena yang dihadapi [4].
Cepatnya penyebaran informasi melalui sosial media Twitter, salah satunya dapat menyebabkan pertukaran budaya seperti budaya Korea atau bisa disebut Korean Wave dan Hallyu yang sudah menyebar ke seluruh dunia seperti drama korea dan Kpop (Korean Music Pop)[5]. Budaya Korea ini sudah muncul di Indonesia sejak tahun 2002 dan berkembang hingga saat ini [6]. Munculnya budaya Korea ini disukai oleh para remaja dan orang dewasa. Salah  satu  contoh  budaya  Korea  yang  paling  banyak  disukai  adalah  Kpop,  karena  ini  Kpop  menjadi  kunci kesuksesan dari Korean Wave [7].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803
NCT  127 merupakan  grup  idol  asal  Korea  dan  termasuk  dalam  budaya  Korea  yaitu  Kpop.  NCT  sendiri memiliki banyak penggemar. Di Indonesia sendiri NCT memiliki penggemar yang sangat banyak. Dikarenakan hal itu, pada tanggal 4 dan 5 November 2022 NCT 127 menggelar konser mereka di Indonesia. Namun, saat konser hari  pertama  digelar  terjadi  kerusuhan  sehingga  konser  dibatalkan.  Pada  media  sosial  Twitter  banyak  netizen terutama penggemar yang berkomentar  setelah informasi pembubaran konser itu tersebar. Banyak  netizen yang berkomentar  positif  dan  negatif  mengenai  topik  pembubaran  konser  tersebut.  Komentar  tidak  hanya  dari penggemar  NCT  tetapi  juga  banyak  komentar  dari  masyarakat  umum.  Kejadian  ini  juga  menjadi  daya  tarik penerbit berita. Sehingga kejadian pembubaran konser NCT 127 ini banyak menuai pro dan kontra.
Banyaknya berbagai macam komentar yang dicurahkan oleh pengguna Twitter, maka komentar ini dapat dianalisis  menggunakan  cara  analisis  sentimen.  Analisis  sentimen  adalah  proses  memahami,  mengekstrak,  dan memproses data yang di dapat dari pengumpulan data yang berbentuk teks secara otomatis.  Dengan menggunakan analisis sentimen ini  peneliti dapat menilai komentar dari sudut pandang orang lain. Proses text mining sendiri adalah bidang ilmu yang baru berkembang untuk menemukan atau mengesktrak informasi baru dari koleksi teks alami [8].
Sebelumnya telah dilakukan penelitian analisis sentimen menggunakan naïve bayes diteliti oleh Amelia di tahun 2022. Hasil penelitian ini mendapatkan  accuracy 69%,  precision 73%,  recall 69% dan f1-score 69%  [9]. Setelah  itu  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Nurwati,  Supriyati,  dan  Listyorini  pada  tahun  2020.  Dalam penelitian itu mendapatkan hasil accuracy sebesar 75% [10]. Lalu penelitian yang dilakukan oleh Astari, Divayana, dan  Indrawan  pada  tahun  2020  mendapatkan  hasil  accuracy  sebesar  67%  [11].  Kemudian  penelitian  yang dilakukan  oleh  Andika,  Azizah,  dan  Respatiwulan  pada  tahun  2019  mendapatkan  accuracy  82,90%[12]. Selanjutnya  pada  penelitian  sentimen  analisis  yang  dilakukan  oleh  Wandani,  Fauziah,  dan  Andrianingsih mendapatkan accuracy sebesar 83,3% untuk naïve bayes, 80,59% random forest, dan 82,94% untuk KNN akurasi tersebut  menggunakan  kata  kunci  “flash  sale”.  Sedangkan  untuk  kata  kunci  “flash  sale  shopee”  mendapatkan accuracy 81,48% naïve bayes, 77,78% KNN, 74,07% random forest. Dari hasil penelitian itu disimpulkan bahwa algoritma  naïve  bayes  menjadi  rekomendasi  untuk  pengklasifikasikan  analisis  sentimen  dikarena  akurasi  lebih besar dan lebih stabil [13].
Dari beberapa penelitian tersebut, peneliti gunakan sebagai  acuan dan perbandingan pada penelitian ini. Adapun yang membuat beda dari penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yang pertama topik yang dibahas berbeda, kemudian cara pengumpulan data dan jumlah data berbeda, dan yang ketiga pada pada penelitian ini saat proses  preprocessing  peneliti  menggunakan  tahapan  filter  token  berbeda  dari  penelitian  diatas  mereka  tidak menggunakan tahap filter token. Pada penelitian ini hanya metode saja yang sama dengan penelitian sebelumnya yaitu  menggunakan  metode Naïve  Bayes.  Metode  Naïve  Bayes  ini  banyak  digunakan karena  metode  ini  dapat menghasilkan  akurasi  yang  baik  dan  stabil.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode naïve bayes sebagai metode untuk analisis sentimen komentar netizen di Twitter dari topik pembubaran konser NCT  127.  Capaian  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  berapa  banyak  sentimen  positif  dan  negatif  komentar netizen di Twitter dan mengindikasi tingkat akurasi pada analisis sentimen menggunakan metode naïve bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  berkaitan  pada  komentar  pembubaran  konser  NCT  127 di Indonesia. Penelitian ini memakai metode Naïve Bayes, berikut alur penelitian yang peneliti gunakan dapat dilihat pada Gambar 1.
.
Berikut penjelasan dari Gambar 1. yang ada diatas:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803
a. Pengumpulan data, memakai bahasa pemrograman python dan library python snscrape lalu menembak website Twitter.
b. Preprocessing,  data  yang  telah  dikumpulkan  dilakukan  pembersihan  menggunakan  beberapa  tahapan preprocessing.
c. Pelabelan data, data yang telah dibersihkan kemudian diberi label.
d. Implementasi algoritma, pada langkah ini dataset sudah dilabel kemudian dibagi menjadi dua pembagian data yaitu, data latih dan data uji. Setelah itu implementasi algoritma naïve bayes.
e. Evaluasi, hasil peng implementasi algoritma naïve bayes berupa akurasi, recall. f1-score, dan precision.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada  proses  mengumpulkan  data  atau  crawling  data  merupakan  tahap  awal  dalam  penelitian  ini.  Data  ditarik dengan keyword yang relevan topik penelitian dari media sosial Twitter. Data yang diambil merupakan tweet yang berasal dari pengguna Twitter. Pengambilan data ini menggunakan bantuan dari Auth yang disediakan oleh Twitter [14].

## 2.3 Preprocessing
Dalam  penelitian  analisis  sentimen,  preprocessing  merupakan  tahap  yang  perlu  dilakukan.  Tahapan  ini  juga merupakan tahap pertama dalam pemrosesan kalimat dalam data[15]. Kalimat di dokumen akan dinormalisasikan sehingga dapat memudahkan pada tahap pembobotan [16]. Terdapat beberapa langkah pada preprocessing yaitu, sebagai berikut:

## 2.3.1 Cleansing
Langkah ini  merupakan tahapan pembersihan dokumen atau data  untuk menghilangkan username(@), RT atau retweet, URL,simbol, tanda baca, dan angka yang tidak diperlukan. Bertujuan agar data mengandung informasi relevan dan sesuai pada kebutuhan di penelitian [17].

## 2.3.2 Transform Case
Transform Case adalah salah satu tahapan umum dalam preprocessing. Tahapan ini sering digunakan, terutama parameter TF-IDF yang ada di Rapidminer. Pada tahapan ini kalimat dalam dokumen diubah menjadi huruf kecil (lowercase)[18].

## 2.3.2 Tokenizing
Tokenisasi merupakan tahap memotong kata-kata dalam kalimat menjadi token, yaitu unit terkecil yang memiliki makna [17]. Proses ini dilakukan dengan memberikan jarak menggunakan spasi antar kata [19].

## 2.3.3 Stopwords Removal
Stopwords  adalah  tahap  menghapus  kata  terlihat  umum  dipakai  namun  tidak  bermakna  penting.  Dapat  dilihat contoh dari kata stopwords menggunakan Bahasa Indonesia yaitu “yang”, “dan”, “di”, “dari” lalu masih banyak lagi.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  dan  memfokus  pada  kata-kata  yang penting [20].

## 2.3.4 Stemming
Proses stemming berfungsi mengubah kata dalam kalimat menjadi bentuk kata dasar. Proses ini dilakukan dengan menggunakan library yang menjadi acuan sebagai referensi [21]. Tujuan dari proses ini untuk menyamakan kata- kata sehingga mempermudah analisis dan pengolahan data.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Metode Naïve bayes adalah satu dari banyak algoritma yang digunakan dalam proses text mining [2]. Naïve bayes sering digunakan untuk mengklasifikasi dataset yang berbentuk tulisan. Hal yang khas dari Naïve bayes yaitu opini terkuat (naif) terhadap tingkat kebesaran dari suatu kondisi atau kejadian. Rumus dari metode naïve bayes, sebagai berikut [21].
P (C|A) = p( A | C ).p(C)
P(A)
(1)
Keterangan: a. A = Data yang classnya tidak diketahui b. C = Hipotesis A yaitu class spesifik
c. P(C|A) = Probabilitas C berkaitan dengan A (posteriori probability) d. P(C) = Probabilitas Hipotesis (prior probability) e. P(A|C) = Probabilitas A berkaitan dengan hipotesis C
f. P(A) = Probabilitas A

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada proses pengumpulan data penelitian, data dikumpulkan melalui media sosial Twitter lalu menembak tweets pengguna dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan library Snscrape dengan teknik web scraping. Data  dikumpulkan  berdasarkan  keyword  “NCT”  dan  “Konser  NCT  rusuh”.  Tujuan  mengumpulkan  data  yaitu untuk mendapatkan informasi dari suatu situs web[22]. Pada Gambar 2 dapat dilihat bagaimana ilustrasi proses pengumpulan data.

## Gambar 2. Ilustrasi Pengambilan Data
Pengambilan data dari media sosial Twitter menggunakan rentang waktu 4-6 November 2022, dengan total data yang terkumpul sebanyak 2451. Dataset tersebut kemudian disimpan ke file format CSV dan diberi nama file Konser_NCT.csv.

## Gambar 3. Tampilan file CSV
Terlihat  pada  Gambar  3  diatas,  merupakan  isi  file.csv,  beberapa  hasil  data  yang  telah  dikumpulkan berkaitan dengan komentar netizen mengenai pembubaran konser nct 127. Menggunakan  bahasa pemrograman python dengan library snscrape.

## 3.2 Cleansing
Dalam  tahap  ini, dilakukan  pembersihan  data  dengan  menghapus  informasi  yang  tidak relevan,  seperti retweet (RT),  URL,  hashtag  (#),  tanda  baca,  username  (@),  angka,  dan  karakter  yang  tidak  diperlukan.  Setelah proses pembersihan, dataset akan tersisa sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.

## Gambar 4. Proses cleansing menggunakan operator replace dan trim
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  yang  merupakan  proses  cleansing  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan menggunakan Rapidminer, dengan menggunakan tujuh operator replace dan trim. Penjelasan dari masing-masing operator sebagai berikut:
a. Operator replace RT: untuk menghapus kata-kata RT dalam kalimat.
b. Operator replace username(@): untuk menghapus  @username.
c. Operator replace hashtag(#): untuk menghapus hastag(#).
d. Operator replace Link: untuk menghapus URL.
e. Operator replace simbol: untuk menghapus symbol atau karakter tidak relevan.
f. Operator replace: Untuk menghapus angka.
g. Operator trim: Untuk menghapus baris kosong.
Setelah berhasil melakukan proses cleansing data, maka dataset menjadi bersih dari informasi yang tidak relevan  untuk  topik  penelitian.  Terdapat  perbedaan  antara  tweets  sebelum  dan  setelah  proses  cleansing,  dapat dilihat di Tabel 1. Pada tabel tersebut terlihat jelas perbedaan  setelah dilakukan cleansing yaitu tanda baca dan angka pada tweets terhapus.
Tabel 1. Ilustrasi cleansing Sebelum Sesudah Buat  yg  nonton  Hari  2,  tolong  yg  tertib  ya  karna ketentuan konser nct selanjutnya di indo ada ditangan kalian Buat yg nonton Hari tolong yg tertib ya karna ketentuan konser nct selanjutnya di indo ada ditangan kalian Setiap  konser  nct  bermasalah  mulu,  alias  fandom indonya rusuh otak dangkal ! Setiap  konser  nct  bermasalah  mulu  alias  fandom indonya rusuh otak dangkal

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803

## 3.3 Preprocessing

## Gambar 5. Preprocessing menggunakan rapidminer
Terdapat pada Gambar 5 merupakan proses dari preprocessing. Tahapan ini melakukan preprocessing data komentar netizen pada kejadian konser nct 127 yang telah dilakukan cleansing menggunakan rapidminer. Tahapan preprocessing ini menggunakan rapidminer. Preprocessing sendiri terdiri dari beberapa Langkah yaitu, cleansing, transform case, tokenizing, stopwords removal, filter tokens dan stemming [23].

## 3.3.1 Transform Case/ Case Folding
Langkah pertama dari preprocessing adalah transform case. langkah ini dilakukan pengubahan semua huruf pada data yang telah dibersihkan menjadi huruf kecil. Langkah ini bertujuan untuk memastikan bahwa kalimat dalam data memiliki format yang konsisten dan standar[11].
Tabel 2. Ilustrasi transform case
Sebelum Sesudah Buat  yg  nonton  Hari  tolong  yg  tertib  ya  karna ketentuan konser nct selanjutnya di indo ada ditangan kalian buat yg nonton hari tolong yg tertib ya karna ketentuan konser nct selanjutnya di indo ada ditangan kalian Setiap  konser  nct  bermasalah  mulu  alias  fandom indonya rusuh otak dangkal setiap  konser  nct  bermasalah  mulu  alias  fandom indonya rusuh otak dangkal
Terlihat perbedaan pada Tabel 2 kalimat sebelum dan sesudah di transform case. Pada kolom sebelah kiri terlihat beberapa huruf kapital, kemudian pada kolom sebelah kanan huruf kapital tersebut berubah menjadi huruf kecil setelah proses transform case dijalankan.

## 3.3.2 Tokenizing
Langkah kedua yaitu tokenizing, tahap ini melakukan tokenisasi pada kalimat data bertujuan untuk memisahkan kalimat menjadi kata-kata terpisah. Pemisahan dilakukan menggunakan spasi sebagai pemisah kata[24].
Tabel 3. Ilustrasi tokenizing Sebelum Sesudah buat yg nonton hari tolong yg tertib ya karna ketentuan konser nct selanjutnya di indo ada ditangan kalian [‘buat’,  ‘yg’,  ‘nonton’,  ‘hari’,  ‘tolong’,  ‘yg’,  ‘tertib’,  ‘ya’, ‘karna’, ‘ketentuan’, ‘konser’, ‘nct’, ‘selanjutnya’, ‘di’, ‘indo’, ‘ada’, ‘ditangan’, ‘kalian’] setiap  konser  nct  bermasalah  mulu  alias fandom indonya rusuh otak dangkal
[‘setiap’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘bermasalah’,  ‘mulu’,  ‘alias’, ‘fandom’, ‘indonya’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
Terlihat  pada  Tabel  3  kolom  sebelah  kiri  merupakan  teks  sebelum  dilakukan  tokenize  sehingga  masih berbentuk kalimat. Sedangkan pada kolom sebelah kanan hasil dari setelah dilakukan tokenize sehingga kalimat juga berbentuk per unit kecil atau per kata.

## 3.3.3 Stopwords Removal
Langkah ketiga yaitu stopwords removal yang bertujuan mengeliminasi kata-kata yang sekiranya kurang memiliki makna  yang  jelas,  seperti  kata  sambung  atau  kata  penghubung,  untuk  meningkatkan  kejelasan  pada  kalimat. Ilustrasi dari stopword seperti  Tabel 4. Pada tabel dibawah ini terlihat pada kolom sebelah kiri merupakan teks sebelum di stopwords, sedangkan kolom sebelah kanan merupakan hasil setelah dilakukan stopwords
Tabel 4. Ilustrasi stopwords Sebelum Sesudah [‘buat’, ‘yg’, ‘nonton’, ‘hari’, ‘tolong’, ‘yg’, ‘tertib’, ‘ya’, ‘karna’,  ‘ketentuan’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘selanjutnya’,  ‘di’, ‘indo’, ‘ada’, ‘ditangan’, ‘kalian’] [‘buat’,  ‘nonton’,  ‘hari’,  ‘tolong’,  ‘tertib’,  ‘ya’,
‘karna’,  ‘ketentuan’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘selanjut’,
‘indo’, ‘tangan’, ‘kalian’] [‘setiap’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘bermasalah’,  ‘mulu’,  ‘alias’,
‘fandom’, ‘indonya’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
[‘setiap’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘bermasalah’,  ‘mulu’, ‘fandom’, ‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]

## 3.3.4 Filter Token
Selanjutnya langkah filter token digunakan untuk menghapus kata-kata yang memiliki jumlah karakter di antara 4 sampai 25, yang memiliki tujuan untuk memperbaiki kejelasan kalimat [25]. Dengan menggunakan filter token

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803
maka kata yang memiliki kurang dari 4 dan lebih dari 25 dieleminasi, sehingga informasi dapat lebih jelas karena ketidakadaan kata yang tidak informatif.
Tabel 5. Ilustrasi filter token
Sebelum Sesudah [‘buat’, ‘nonton’, ‘hari’, ‘tolong’, ‘tertib’, ‘ya’, ‘karna’, ‘ketentuan’, ‘konser’, ‘nct’, ‘selanjut’, ‘indo’, ‘tangan’, ‘kalian’] [‘buat’,  ‘nonton’,  ‘hari’,  ‘tolong’,  ‘tertib’,  ‘karna’, ‘ketentuan’,  ‘konser’,  ‘selanjut’,  ‘indo’,  ‘tangan’, ‘kalian’] [‘setiap’,  ‘konser’,  ‘nct’,  ‘bermasalah’,  ‘mulu’,
‘fandom’, ‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
[‘setiap’, ‘konser’, ‘bermasalah’, ‘mulu’, ‘fandom’, ‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
Hasil  dari  filter  token  dapat  dilihat  pada  Tabel  5,  Terdapat beberapa kata  seperti  ‘ya’dan  ‘nct’  terhapus dikarenakan kata tersebut memiliki length kurang dari 4, sesuai dengan ketentuan dari parameter filter token.

## 3.3.5 Stemming
Langkah selanjutnya yaitu stemming berfungsi untuk mengubah kata yang berbentuk imbuhan diubah ke bentuk dasar yang sesuai dengan kamus atau library yang digunakan [26]. Untuk mengetahui mana saja kata imbuhan maka langkah ini membutuhkan dictionary.
Tabel 6. Ilustrasi stemming Sebelum Sesudah [‘buat’,  ‘nonton’,  ‘hari’,  ‘tolong’,  ‘tertib’,  ‘karna’, ‘ketentuan’,  ‘konser’,  ‘selanjut’,  ‘indo’,  ‘tangan’, ‘kalian’] [‘buat’,  ‘nonton’,  ‘hari’,  ‘tolong’,  ‘tertib’,  ‘karna’, ‘tentu’,  ‘konser’,  ‘selanjut’,  ‘indo’,  ‘tangan’, ‘kalian’] [‘setiap’,  ‘konser’,  ‘bermasalah’,  ‘mulu’,  ‘fandom’,
‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
[‘setiap’,  ‘konser’,  ‘masalah’,  ‘mulu’,  ‘fandom’, ‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’]
Dapat dilihat hasil stemming pada Tabel 6 sebelumnya terdapat kata “ketentuan” dan “bermasalah” setelah dilakukan stemming maka kata tersebut berubah menjadi kata dasar yaitu “tentu” dan “masalah”. Seperti itulah ilustrasi proses dari stemming.

## 3.4 Pelabelan Data/Labelling
Tahap  setelah  preprocessing  adalah  pelabelan  data.  Pelabelan  data  Twitter  di  penelitian  ini  dikerjakan  dengan manual. Dataset telah terkumpul kemudian dibagi menjadi dua kelas sentimen, yaitu positif dan negatif. Ilustrasi perbandingan  antara  sentimen  positif  dan  negatif dapat  dilihat  pada  Tabel 7.  Disana  terlihat  teks  yang  telah  di preprocessing dilakukan pelabelan menjadi sentimen positif dan negatif.
Tabel 7. Contoh komentar positif dan negatif di Twitter
Tweets Sentimen
[‘buat’, ‘nonton’, ‘hari’, ‘tolong’, ‘tertib’, ‘karna’, ‘tentu’, ‘konser’, ‘selanjut’, ‘indo’, ‘tangan’,
‘kalian’] positif
[‘setiap’, ‘konser’, ‘masalah’, ‘mulu’, ‘fandom’, ‘indo’, ‘rusuh’, ‘otak’, ‘dangkal’] negatif
Tabel di atas merupakan contoh komentar yang diberi label sentimen positif dan negatif. Kemudian setelah dataset di label, maka dapat dilihat visualisasi jumlah perbandingan sentimen positif dan negatif pada Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi perbandingan sentimen positif dan negatif

## 3.5 TF-IDF
Tahap ini merupakan metode yang berguna untuk mengakurasi nilai pada setiap kata yang sering muncul dalam dokumen [27]. Untuk melakukan pembobotan dengan TF-IDF ini dengan menggunakan operator process dokumen yang menampung operator dari tahapan preprocessing yaitu, transform case, tokenize, stopwords, filter token, dan stem. Setelah itu pilih parameter dan atur bagian vector creation ke TF-IDF, seperti yang terlihat di Gambar 7.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803
Gambar 7. TF-IDF
Sesudah parameter telah diatur, selanjutnya operator process document dihubungkan ke operator wordlist to data. Operator ini untuk memvisualisasi nilai kata yang lebih banyak muncul. Jika banyak kata yang muncul makan pada visualisasi lebih terlihat jelas. Bentuk visualisasi yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi kata menggunakan wordcloud

## 3.6 Split Data
Sebelum melakukan tahap implementasi algoritma, dataset yang telah diberi label dimasukan ke dalam operator smote upsampling. Kegunaan dari operator ini digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan label dalam dataset. Tujuan  dari  operator  ini  adalah  memproses  data  yang  tidak  seimbang  sentimennya  kemudian  diolah  sehingga menjadi seimbang.

## Gambar 9. Operator smote dan split data
Setelah  proses  smote,  selanjutnya  dataset  bedakan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Train data  yaitu data yang dijadikan pola pelabelan dan setelah itu test data digunakan untuk mengevaluasi pola train data [28]. Pada pembagian  data  latih  dan  data  uji  peneliti  menggunakan  operator  split  data  seperti  pada  Gambar  9.  Dengan perbandingan rasio 80:20. Sebesar 80% data latih dan sebesar 20% data uji [29]. Kemudian data yang dibagi masuk ke tahap implementasi.

## 3.7 Implementasi Algoritma
Gambar 10. Implementasi algoritma naive bayes
Tahap selanjutnya adalah implementasi algoritma naïve bayes. Setelah pembagian data latih dan data uji menggunakan operator split data selanjutnya dihubungkan ke operator naïve bayes dan apply model. Kemudian untuk mengetahui evaluasi pada penerapan algoritma naïve bayes maka digunakan operator performance. Proses implementasi algoritma menggunakan rapidminer seperti pada Gambar 10.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803

## 3.8 Evaluasi
Tahapan akhir yang dilakukan adalah evaluasi, evaluasi ini sebuah tahapan yang penting, bertujuan agar mendapatkan nilai accuracy, recall, precision, dan f1-score.

## Gambar 11. Confusion matrix
Penjelasan dari Gambar 11: a. Hasil pengolahan pada 2451 data yang di uji, mendapatkan 361 merupakan data True Positif (TP). b. Hasil pengolahan pada 2451 data yang di uji, mendapatkan 119 data False Positif (FP)
c. Hasil pengolahan pada 2451 data yang di uji, mendapatkan 17 data False Negatif (FN)
d. Hasil pengolahan pada 2451 data yang di uji, mendapatkan 259 data yang menjadi True Negatif (TN)
Berikut  adalah  hasil  akhir  dari  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  confusion matrix pada  Gambar  11, hasil dari data yang di bagi menjadi data latih dan data uji klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes pada rapidminer. Mendapatkan nilai akurasi sebesar 82,01%. Kemudian di dapat hasil precision sebesar 75,21%, recall sebesar 95,505, dan f1-score sebesar 84,15%. Perbedaan dari hasil penelitian ini dengan penelitian terhadahulu ialah penelitian ini mendapatkan nilai accuracy yang stabil. Hasil recall, f1-score, dan precision lebih besar dari data sentimen negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data Twitter sebanyak 2451 data, dengan topik pembubaran konser NCT 127 dan diambil  datanya  pada  rentang  waktu  4-6  November  2022.  Pengolahan  data  ini  bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana komentar netizen pengguna Twitter.  Proses yang telah dilakukan pada dataset sebanyak 2451 tweets dari Twitter untuk mengetahui bagaimana komentar netizen terhadap pembubaran konser NCT 127 di hari pertama konser.  Setelah melalui tahapan  cleansing dan preprocessing data yang sudah bersih tetap sebanyak 2451 data. Tahap  pelabelan  secara  manual  seharusnya  dapat  melabeli  secara  otomatis,  data  sentimen  positif  dari  hasil pelabelan yaitu. Setelah itu pembagian train data dan testing data menggunakan perbandingan dengan rasio 80:20, untuk data latih sebanyak 1961 dan data uji sebanyak 490. Setelah itu tahapan implementasi algoritma naïve bayes dimana data latih dan data uji di klasifikasi. Hasil accuracy pada proses pengujian evaluasi menghasilkan 82,01%. Setelah  itu  hasil  sentimen  negatif  mendapatkan  hasil  recall  68,52%,  precision  93,84%,  dan  f1-score  79,21%. Dibandingkan sentimen positif mendapatkan hasil recall 95,50%, precision 75,21%, dan f1-score 84,15%. Dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  naïve  bayes  mendapatkan  hasil  akurasi  lebih  stabil  dan  mendekati  hasil  yang sempurna.  Hasil  akurasi  pada  penerapan  metode  ini  berdasarkan  dari  komentar  user  Twitter  yang  menanggapi kejadian  pasca  pembubaran  konser  NCT  127,  jika  dilihat  berdasarkan  pelabelan  dan  akurasi.  Sentimen  negatif lebih  banyak  dikarenakan  rasa  kecewa  dan  malu  akibat  kejadian  tersebut.  Oleh  karena  itu  saran  untuk penyelenggara  konser  berikutnya  keamanan  lebih  diperketat  dan  untuk  yang  menonton  harap  menjaga  sikap. Pengembangan  penelitian  ini  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi  lain  untuk  membandingkan  hasil  akurasi dengan berbagai metode klasifikasi lainnya.

## REFERENCES
[1]  N. Magfirah Syahmar, I. I. Idrus, M. Ridwan, and S. Ahmad, “BUDAYA K-POP DAN KEHIDUPAN SOSIAL REMAJA (STUDI KOMUNITAS K-POP MAKASSAR: NCT-Zen MAKASSAR),” Agustus, vol. 3, no. 1, 2022.
[2]  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.
[3]  M. A. Djamaludin, A. Triayudi, and E. Mardiani, “Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402 di Twitter menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  6,  no.  2,  p.  2022,  2022,  doi: 10.35870/jti.
[4]  F. Rizali Rakhman, R. Wulan Ramadhani, and Y. Ari Kuncoroyakti, “ANALISIS SENTIMEN DAN OPINI DIGITAL KAMPANYE  3M  DI  MASA  COVID-19  MELALUI  MEDIA  SOSIAL  TWITTER,”  Maret,  vol.  18,  no.  8,  2021,  doi: https://doi.org/10.47007/jkomu.v18i01.301.
[5]  D. A. Hidayati, S. Dini, R. Fitriani, and S. Habibah, “Realitas Sosial Remaja Penggemar Budaya Korea (K-POP) di Bandar Lampung,” RESIPROKAL, vol. 4, no. 2, pp. 212–232, 2022.
[6]  D.  Guna  Memenuhi  Persyaratan  et  al.,  “BUDAYA  POPULER  KOREA  SELATAN  (K-POP)  DAN  PERILAKU KONSUMTIF  PENGGEMAR  GRUP  MUSIK  KOREA  SELATAN:  STUDI  KASUS  EXO-L  MARKAS  LOTTO,” Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2020.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1136 − 1144 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3803
[7]  M. Ananda, N. Hadi, and N. H. P. Meiji, “Di balik perilaku konsumtif NCTZEN dalam pembelian merchaindise NCT (studi kasus komunitas NCTzen Malang),” Jurnal Integrasi dan Harmoni Inovatif Ilmu-Ilmu Sosial, vol. 1, no. 9, pp. 1011– 1026, 2021, doi: 10.17977/um063v1i92021p1011-1026.
[8]  M. Kantardics, Data Mining: Concept, models, methods, and algorithms, Third Edition., vol. 03. Piscataway, NJ: John Wiley & Son, Inc, 2020.
[9]  R. Amelia, N. S. Prastiwi, and M. E. Purbaya, “Impementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea Pada Twitter,” Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 2, pp. 338–343, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3895.
[10] P. Nurmawati, E. Supriyati, and T. Listyorini, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGEMAR K-POP DI MEDIA SOSIAL  TWITTER  MENGGUNAKAN  NAIVE  BAYES  (STUDI  KASUS  PENGGEMAR  GRUP  BTS),”  JIEET (Journal Information Engineering and Educational Technology), vol. 04, no. 02, 2020, doi: https://doi.org/10.26740/jieet.v4n2.p86-89.
[11] N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and Gede Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), vol. 15, no. 1, pp. 27–29, Nov. 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[12] L. Aji Andika and P. Amalia Nur Azizah, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 2, no. 1, 2019, doi: https://doi.org/10.13057/ijas.v2i1.29998.
[13] A.  Wandani,  “Sentimen  Analisis  Pengguna  Twitter  pada  Event  Flash  Sale  Menggunakan  Algoritma  K-NN,  Random Forest, dan Naive Bayes,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 651–665, Sep. 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.365.
[14] A. Wibowo, F. Noor Hasan, R. Nurhayati, and dan Arief Wibowo, “Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap  Keefektifan  Pembelajaran  Daring  Selama  Pandemi  COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Inovasi, vol. 4, no. 2, pp. 239–248, Jul. 2022, doi: https://doi.org/10.35814/asiimetrik.v4i1.3577.
[15] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[16] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “SENTIMENT  ANALYSIS  OF  THE  COMMUNITY  IN  THE  TWITTER  TO  THE  2020 ELECTION  IN  PANDEMIC  COVID-19  BY  METHOD  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER,”  Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif), vol. 2, no. 2, pp. 101–107, Mar. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[17] A.  Bagus  Sasmita,  B.  Rahayudi,  and  L.  Muflikhah,  “Analisis  Sentimen  Komentar  pada  Media  Sosial  Twitter  tentang PPKM  Covid-19 di  Indonesia dengan  Metode  Naïve  Bayes,”  vol.  6,  no. 3,  pp. 1208–1214, 2022, [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  K-NN,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  6,  no.  4,  p.  2022,  2022,  doi: 10.35870/jti.
[19] I. Mulya and C. M. Karyati, “Analisis Sentimen Terhadap Universitas Gunadarma Berdasarkan Opini Pengguna Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Ilmiah  Komputasi,  vol.  19,  no.  4,  Dec.  2020,  doi: 10.32409/jikstik.19.4.354.
[20] R. Slamet, W. Gata, A. Novtariany, K. Hilyati, and F. A. Jariyah, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Penggunaan Artis Korea Selatan Sebagai Brand Ambassador Produk Kecantikan Lokal,” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 5, no. 1, pp. 145–153, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3933.
[21] A. Kusuma and A. Nugroho, “Analisa Sentimen Pada Twitter Terhadap Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dengan Metode Naïve  Bayes,”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Asia,  vol.  15,  no.  2,  Dec.  2021,  doi: https://doi.org/10.32815/jitika.v15i2.557.
[22] D.  Anjas  Ramadhan  and  E.  Budi  Setiawan  SSi,  “ANALISIS  SENTIMEN  PROGRAM  ACARA  DI  SCTV  PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 06, p. 9736, Aug. 2019.
[23] D. Rusdiaman and D. Rosiyadi, “ANALISA SENTIMEN TERHADAP TOKOH PUBLIK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,”  CESS  (Journal  of  Computer  Engineering System and Science), vol. 4, no. 2, pp. 2502–7131, 2019.
[24] A. Azis Adjie Sumanjaya and A. Ridok, “Analisis Sentimen Data Tweets terhadap Penanganan Covid-19 di Indonesia menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Pemilihan  Kata  Bersentimen  menggunakan  Lexicon  Based,”  2022.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[25] N. Hardi et al., “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Analisis Sentimen Physical Distancing pada Twitter Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 1, pp. 131– 138, Jan. 2021, doi: https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.1118.
[26] F. Noor, H. #1, S. #2, and P. Afikah, “Sentiment Analysis of Community Response on Cooking Oil Price Increase Policy with Naïve Bayes Classifier Algorithm,” JLK, vol. 5, no. 2, Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.99.
[27] I.  R.  Afandi,  F.  Noor,  H.  #2,  A.  A.  Rizki,  N.  Pratiwi,  and  Z.  Halim,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terkait Pelayanan  Jasa  Ekspedisi  Anteraja  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  JLK,  vol.  5,  no.  2,  2022,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.107.
[28] G. Shmueli, P. C. Bruce, A. V Deokar, and N. R. Patel, Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in RapidMiner, First Edition., vol. 1. Hoboken, USA: John Wiley & Son, Inc, 2023.
[29] I. R. Afandi, I. F. Hanif, F. N. Hasan, E. Sinduningrum, Z. Halim, and N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait  Penyelenggaraan  Sistem  Elektronik  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  Jurnal  Linguistik Komputasional, vol. Vol 5, No 2, Sep. 2022, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.103.