## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP CRYPTOCURRENCY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN DECISION TREE
𝐀𝐝𝐢𝐬 𝐒𝐲𝐚𝐡𝐫𝐮𝐥 𝟏 , 𝐀𝐝𝐞 𝐈𝐫𝐦𝐚 𝐏𝐮𝐫𝐧𝐚𝐦𝐚𝐬𝐚𝐫𝐢 𝟐 , 𝐈𝐫𝐟𝐚𝐧 𝐀𝐥𝐢 𝟑
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjungan No.10 B Karyamulya Kota Cirebon, Jawa barat 445131 Adissyahrul2002@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis sentimen terhadap cryptocurrency telah menjadi topik penting dalam riset dan pengembangan di bidang keuangan dan teknologi informasi. Twitter, sebagai platform media sosial yang populer, menjadi sumber data yang berharga untuk memahami sentimen pengguna terhadap cryptocurrency . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  analisis  sentimen  terhadap cryptocurrency berdasarkan  data  dari  Twitter  menggunakan  algoritma Naive Bayes dan Decision Tree. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data dari Twitter yang berisi percakapan terkait cryptocurrency. Data tersebut kemudian dibersihkan,  diproses, dan dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree. Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, atau netral berdasarkan fitur-fitur teks dari tweet. Sementara itu, Decision Tree digunakan untuk membangun  model  prediktif  yang  dapat  mengidentifikasi  pola sentiment terhadap cryptocurrency. .Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi Naïve  Bayes mencapai  80.222%,  sedangkan  Decision  Tree  mencapai 65.03%. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa Naïve Bayes lebih baik dalam mengklasifikasikan text mining dengan  akurasi  tertinggi.  Perbandingan  antara  kedua  metode  menunjukkan  perbedaan  akurasi  yang  tidak signifikan, yaitu untuk Naïve Bayes dengan akurasi 80.22%, Presisi 96.90%, dan Recall 62.54%, serta Decision Tree dengan akurasi 65.03%, Presisi 52.02%, dan Recall 98.94%. Analisis opini publik terhadap cryptocurrency mengungkapkan  bahwa  masyarakat  Indonesia  cenderung  memberikan  tanggapan  positif  terhadap  mata  uang digital ini setelah dilakukan penelitian ini.
Kata kunci : Aanalisis Sentimen , Naive Bayes, Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Cryptocurrency adalah  sebuah  teknologi  yang berbasis  blockchain  yang  sering  digunakan  sebagai mata  uang  digital.  Menurut  studi  tahun  2019  oleh Cambridge Center for Alternative Finance , ada sekitar 139  juta  pengguna  akun  mata  uang  kripto  yang terverifikasi identitasnya. Sekitar 35 juta di antaranya mungkin adalah pengguna kripto di seluruh dunia yang menggunakan bursa teregulasi. Dengan meningkatnya minat pasar global, kehadiran pengguna cryptocurrency telah menyebar ke hampir semua orang [2].Sejak  peluncuran  Bitcoin  pada  tahun  2009,  mata uang  digital  dengan  cepat  mendapatkan  daya  tarik sebagai  alternatif  mata  uang  tradisional  [3].  Twitter yaitu salah satu media informasi yang digunakan oleh banyak  masyarakat  baik  yang  beranggapan  pro maupun kontra mengenai cryptocurrency di Indonesia. Twitter  dapat  menjadi  alat  penentu  kebijakan  karena terdapat  informasi  dan  opini  masyarakat  yang  sangat besar.  Twitter  menyediakan  banyak  fitur  yang  dapat digunakan  oleh  penggunanya  diantaranya  dapat mengirim  dan  membaca  pesan  berbasis  teks,  video, foto maupun tautan
Di  antara  metode  dan  machine  learning  yang tepat  dalam  permasalahan  ini  adalah  dengan menerapkan analisis sentimen. Analisis sentimen atau opini  mining  adalah  jenis  pemrosesan  bahasa  alami yang  digunakan  untuk  melacak  perasaan  dan  opini orang  tentang  produk  atau  topik  tertentu.  Proses  ini melibatkan  analisis  dan  pengujian  teks  terhadap  text
akurasi, presisi ,  dan recall menggunakan  algoritma Naive Bayes dan Decesion Tree [2].  Penelitian ini akan fokus  mempelajari  pandangan  masyarakat  terhadap mata  uang  virtual  dengan  mengelompokkannya  ke dalam  dua  sentimen:  positif  dan  negatif.Penelitian sebelumnya  telah  mengadopsi  proses  berbeda  untuk analisis sentimen. Dalam konteks tersebut, penelitian ini  menerapkan  pendekatan  klasifikasi Naive  Bayes dan  memanfaatkan  penelitian-penelitian  sebelumnya yang telah menggunakan metode ini untuk menghubungkan  pendapat  masyarakat  [4].  Analisis sentimen  membantu  orang  memahami  arah  opini terhadap  suatu  topik  dan  dapat  memberikan  manfaat besar  bagi  banyak  orang.  Sehubungan  dengan  mata uang  kripto,  topik-topik  seperti  fluktuasi  nilai  yang liar, seringnya menjadi  sasaran penjahat  dunia maya, dan  potensi  pencucian  uang  karena  anonimitas menjadi sorotan. Pengelompokan menggunakan Naive Bayes dianggap sebagai metode pengelompokan yang sederhana  dan  populer  di  mana  model  klasifikasi menghitung  probabilitas  posterior  kelas  berdasarkan distribusi kata dalam suatu dokumen.
Hasil  penelitian  sebelumnya  telah  di  lakukan oleh  [1]  Mengenai  analisa  Analisis  sentimen  kinerja kepemimpinanan bupati dari data komentar menggunakan metode naive bayes classifer menghasilkan akurasi yang didapatkan pada penelitian ini  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes adalah 82%. Dengan perincian nilai presisi kelas positif 100% dan  negatif  78%  dengan  nilai  rata-rata presisi 89%,
nilai recall kelas positif 53% dan negatif 100% dengan nilai  rata-rata recall 77%  serta  nilai f1-score kelas positif 70% dan nilai f1-score 88% dengan nilai rata- rata f1-score 79%. Hasil  penelitian sebelumnya telah di  lakukan  oleh  [5]  Mengenai  Analisis  Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Opini Non  Fungible Token di Indonesia Menggunakan Algoritma Random Forest  Classifier .  Menghasilkan  evaluasi  dari klasifikasi Random  Forest dengan  parameter  hasil terbaik  diperoleh  nilai  accuracy  sebesar  93%, precision sebesar  93%,  recall  sebesar  93% dan  f- measure sebesar  93%  dengan  menggunakan  3  kelas sentimen. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  mendapatkan nilai yang sangat baik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  terkait cryptocurrency di  platform  Twitter menggunakan dua metode klasifikasi: algoritma Naive Bayes dan Decesion Tree . Fokus utama dari penelitian ini  adalah  untuk  memahami  secara  mendalam pandangan dan reaksi masyarakat terhadap cryptocurrency, khususnya di lingkungan media sosial Twitter.  Analisis  sentimen  adalah  kunci  untuk memeriksa  sikap  positif  atau  negatif  terhadap  mata uang  kripto.  Hal  ini  melibatkan  penerapan  algoritma Naive Bayes dan Decision Tree untuk mengelompokkan  tweet  dan  mengidentifikasi  pola opini yang muncul. Pentingnya penelitian ini terletak pada  kontribusinya  terhadap  pengetahuan  tentang bagaimana  masyarakat  bereaksi  terhadap  mata  uang kripto, yang saat ini menjadi topik yang sangat relevan di  bidang  keuangan  digital.  Hasil  analisis  sentimen dapat  memberikan  wawasan  berharga  kepada  pelaku pasar,  regulator,  dan  masyarakat  umum  mengenai dampak sosial dan persepsi terhadap mata uang kripto. Selain  itu,  membandingkan  algoritma  Naive  Bayes dan Decision Tree dalam konteks analisis sentimen di Twitter  memberikan  informasi  tambahan  mengenai efektivitas  metode  klasifikasi  yang  berbeda  dalam menilai  sentimen  online  mengenai  mata  uang  kripto. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  dasar  untuk mengembangkan informasi dan strategi regulasi yang lebih  efisien  untuk  mengatasi  aspek  sosial  dan  opini publik terhadap cryptocurrency di era digital ini.
Pembahasan  mengenai cryptocurrency banyak dibicarakan di platform online, termasuk di Indonesia. Ketika masyarakat dan investor semakin tertarik pada cryptocurrency  sebagai  peluang  investasi,  platform media  sosial  seperti  Twitter  menjadi  titik  fokus  bagi individu  dan  organisasi  yang  ingin  memahami  opini publik  mengenai  mata  uang  kripto.  Memahami  opini dan  sentimen  pengguna  Twitter  dapat  memberikan wawasan  berharga  bagi  para  analis,  regulator,  dan pelaku pasar, terutama mengingat fluktuasi harga mata uang kripto dan dampaknya terhadap pasar keuangan global.  Dalam  konteks  ini  dilakukan  proses  crawling untuk  mengumpulkan  data  tweet  sebagai  dataset penelitian  dan  berhasil  mengumpulkan  874  tweet. Hasil  pengumpulan  data  ini  menjadi  kumpulan  data utama untuk dianalisis menggunakan algoritma Naive
Bayes dan Decision  Tree serta  operator  lainnya. Penelitian ini menggunakan model, proses, dan dataset yang berbeda dibandingkan penelitian sebelumnya.
Penelitian  ini  menghasilkan  beberapa  implikasi penting terkait dengan analisis sentimen cryptocurrency di  Twitter  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree.  Pemahaman  yang lebih mendalam tentang sentimen masyarakat terhadap cryptocurrency dapat memberikan wawasan berharga bagi  pelaku  pasar,  investor,  dan  regulator.  Dengan menyelidiki  pandangan  positif  dan  negatif  yang dinyatakan  melalui  Twitter,  para  analis  dapat mengantisipasi potensi perubahan pasar, dan investor dapat  membuat  keputusan  investasi  yang  lebih informasional.  Perbandingan  efektivitas  algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree juga  memberikan pemahaman  lebih  lanjut  tentang  keduanya  dalam menganalisis  sentimen  online.  Temuan  penelitian  ini dapat membimbing pemilihan metode klasifikasi yang paling  sesuai  untuk  analisis  sentimen cryptocurrency di  platform  Twitter,  keputusan  ini  krusial  untuk memastikan akurasi dan reliabilitas analisis sentimen. Selain itu, hasil penelitian ini dapat berkontribusi pada pemahaman  yang  lebih  luas  terkait  dengan  dinamika cryptocurrency dalam  konteks  media  sosial.  Dengan mengidentifikasi  pola  opini  dan  sentimen  dari  tweet pengguna  Twitter,  penelitian  ini  dapat  merinci bagaimana berita atau peristiwa tertentu memengaruhi persepsi dan sikap masyarakat terhadap cryptocurrency . Implikasi ini tidak hanya relevan bagi akademisi di bidang ini, tetapi juga bagi mereka yang terlibat  dalam  pengambilan  keputusan  di  pasar keuangan  dan  regulasi  digital.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap  pemahaman  kita  tentang  kompleksitas interaksi  antara cryptocurrency dan  opini  publik  di dunia  maya.  Sebelumnya,  tingkat  akurasi  hasil  dari masing-masing algoritma tersebut akan dibandingkan untuk menentukan algoritma klasifikasi terbaik dalam text mining.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Naive bayes
Naïve Bayes adalah salah satu metode yang dapat diterapkan  dalam  menganalisa  sentimen.  Pendekatan ini  secara  teoritis  baik  dari  konsistensi  data  maupun klasifikasi  perhitungan. Naive  Bayes umumnya digunakan  dalam  teknik  klasifikasi,  khususnya Twitter. ([6]).Cara kerjanya adalah dengan menghitung probabilitas kelas target berdasarkan fitur- fitur yang diamati. Rumus dasar teorema Bayes yang digunakan dalam algoritma ini adalah:
P(C ⃒ X) = 𝑃(𝑋|𝐶)×(𝐶)
P(X)
Di mana:
 P(C|X) adalah probabilitas kelas C di berikan fitur X
 P(X|C) adalah probalitas fitur X diberikan kelas C
 P(C) adalah probabilitas prior dari kelas C, dan
 P(X) adalah probabilitas prior dari fitur X
Algoritma  Naive  Bayes  mengasumsikan  bahwa fitur-fitur  adalah  independen  satu  sama  lain,  yang berarti  bahwa  fitur-fitur  tidak  saling  memengaruhi. Dengan  asumsi  ini,  kita  dapat  menyederhanakan rumus menjadi:
P(C|X = P(C) × P (𝑋 1 |𝐶) × P( 𝑋 2 |𝐶) ×...× P( 𝑋 𝑛 |𝐶) Di  mana 𝑋 1, 𝑋 2, .... 𝑋 𝑛 adalah  fitur-fitur  yang  di amati.

## 2.2. Decision Tree
Algoritma Decision tree adalah teknik pembelajaran  mesin  yang  menggunakan  seperangkat aturan  untuk  membuat  keputusan[7].  Cara  kerjanya menyerupai  proses  pengambilan  keputusan  manusia yang  berdasarkan  serangkaian  pertanyaan  dan pemilihan opsi. Proses dimulai dengan memilih atribut terbaik  sebagai  pemisah  node  pada  setiap  tingkat pohon  keputusan.  Atribut  yang  dipilih  ditentukan berdasarkan kriteria seperti Gini impurity atau entropi, yang  menilai  ketidakmurnian  atau  ketidakpastian  di setiap  node.  Setelah  atribut  dipilih,  dataset  dibagi berdasarkan nilai atribut tersebut, membentuk cabang- cabang  atau  percabangan  dalam  pohon  keputusan. Proses ini terus berlanjut secara rekursif, menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  cabang- cabang  yang  semakin  spesifik  dan  akurat.  Proses tersebut akan berhenti ketika kriteria berhenti tertentu terpenuhi,  seperti  mencapai  kedalaman  maksimum atau  tidak  ada  atribut  lain  yang  dapat  membagi  data lebih  baik.  Setelah  pembangunan  pohon  keputusan selesai,  algoritma  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi pada data baru dengan mengikuti aturan yang ditetapkan oleh pohon.

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  teknik  eksplorasi  data  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  atau  mempartisi data  dan  mengidentifikasi  pola  yang  memisahkan kelas-kelas  data[8].  Cara  kerja  klasifikasi  dimulai dengan  memilih  model  yang  sesuai  untuk  masalah yang  dihadapi,  seperti  Naive  Bayes,  Decision  Tree, atau Support Vector Machines (SVM) . Kemudian, data latih  digunakan  untuk  melatih  model  dengan menyediakan contoh-contoh yang telah diklasifikasikan.

## 2.4. Text Mining
Text mining adalah proses penggalian informasi, pengetahuan,  atau  pola  menarik  dari  dokumen  tidak terstruktur  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber. Teknik ini dapat dianggap sebagai kombinasi analisis teks dan penambangan data[9]. Proses ini melibatkan serangkaian  langkah  seperti  pengumpulan  data  teks, pembersihan  data  dari  noise  dan  normalisasi, tokenisasi untuk memecah teks menjadi unit-unit yang lebih  kecil,  ekstraksi  fitur  yang  relevan,  penerapan algoritma analisis seperti klasifikasi atau pengelompokan,  evaluasi  hasil,  visualisasi,  dan pelaporan.  Tujuan utamanya adalah untuk  mengubah
teks  tak  terstruktur  menjadi  wawasan  yang  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan, identifikasi tren, analisis sentimen, atau pengelompokan informasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dipakai  ialah  metode kuantitatif.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif yang akan mencoba untuk mengimplementasikan analisa sentimen
cryptocurrency  pada  twitter  menggunakan  metode Naïve  Bayes  dan  decion  tree,  di  Indonesia.  Metode kuantitatif  ialah  suatu  penelitian  masalah  sosial berdasarkan pengujian teori yang terdiri dari variabel- variabel,  yang  diukur  dengan  angka,  serta  dianalisa dengan  cara  statistik  untuk  menentukan  apakah penerapan prediksi teori itu benar.
Gambar 1. Alur Penelitian
Dari gambar 1 tentang metode penelitian dapat di jelaskan sebagai berikut :
a. Crawling dan Cleaning Proses crawling pada  twitter  menggunakan phython dengan kunci cryptocurrency . Pengambilan  data  pada  tanggal  23  oktober  2023. Data  yang  didapat  sebanyak  874  data  tweet populer, setelah proses pembersihan, data menjadi 390 data tweet.
b. Labeling Proses  Labeling  390  Data  secara  manual subjective. Penelitian ini untuk  memberikan label sudah mencoba menggunakan sistem pada aplikasi Rapdiminer  tetapi  untuk  sistem  itu  sendiri  belum terdapat  sentimen  analisis  yang  berbahasa Indonesia sehingga tidak menggunakan pelabelan secara  otomatis  oleh  sistem.  Proses  dilakukan secara  subjektif  karena  lebih  efisien  sehingga waktu eksperimen tehadap  operator  pada  model proses dapat dilakukan dengan baik. Setelah proses pelabelan data maka proses selanjutnya dilakukan prediksi karena termasuk dalam klasifikasi dimana
tujuan dari prediksi ini untuk mengetahui pola dan akurasi yang dihasilkan dari tabel confusion matrix dan  mengimprove  algoritma  yang  digunakan dalam  prose  klasifikasi  dalam  sentimen  analisis karena  penelitian  ini  termasuk  kedalam  Text Mining  sehingga  menggunakan  metode  text processing.
c. Pengolahan data Teks  yang  belum  diolah  biasanya  memiliki karakteristik  dimensi  yang  tinggi,  terdapat  noise pada  data  dan  terdapat  struktur  teks  yang  tidak baik. Untuk itu, dalam pengolahan data awal, text mining  harus  melalui  beberapa  tahapan  yang disebut dengan
preprocessing . Tahapan preprocessing yang  dapat  dilakukan  dalam  teks Bahasa Indonesia antara lain:
 Tokenize
Tokenize merupakan  proses  untuk  memisah misahkan  kata.  Proses  memotong  setiap  kata dalam  teks  dan  mengubah  huruf  dalam dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf yang diterima, sedangkan karakter khusus atau tanda baca akan dihilangkan.
 Filter Tokens (By Length)
Filter  Token  (By  Length) merupakan  proses mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  token. Dalam  proses  ini,  kata  kata  yang  memiliki panjang tertentu akan dihapus.
 Stopwords Removal Filter stopwords  removal adalah  proses menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul namun tidak memiliki pengaruh apapun dalam ekstraksi  sentimen  suatu  review.  Kata  yang termasuk  seperti  kata  penunjuk  waktu,  kata tanya (Langgeni et al. 2010).
 Transform Cases Transform Cases akan mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil atau kapital semua.
d. Metode yang di usulkan Metode yang diusulkan penulis menggunakan dua algoritma  yaitu Support  Vector  Machine dan K- Nearest Neighbor dengan masing-masing menggunakan  seleksi  fitur Particle  Swarm Optimization (PSO).
e. Validasi Hasil Validasi  digunakan  untuk  melihat  perbandingan hasil  akurasi  dari  model  yang  digunakan  dengan hasil  yang  telah  ada  sebelumnya.  Teknik validasiyang  digunakan  adalah Cross  Validation . Akurasi  algoritma  akan  diukur  menggunakan Confusion  Matrix  dan  hasil  perhitungan  akan ditampilkan  dalam  bentuk Curve  ROC  (Receiver Operating Characteristic)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Hasil Crawling Data
Berikut  adalah  hasil  crawling  data  yang dilaksanakan  pada  tanggal  23  Oktober  2023  dengan memasukan  kata  kunci #cryptocurrency .  Data terkumpul sebanyak 874 cuitan.
Gambar 2. Hasil Crawling Data
4.2.  Cleaning Data
a. Proses  cleaning  data  awal,  pada  subprocess  ini setiap kalimat akan dihilangkan tanda baca, link user  ,  hashtag,  mention  dan  spasi  tidak dibutuhkan dalam proses text mining.
Gambar 3. Subprocess
Tabel 1. Hasil Subproses No. Komentar Hasil Cleaning 1 @_thisjoys aku sudah tidak interest lagi sama cryptocurrency ðŸ aku sudah tidak interest lagi sama cryptocurrency ðŸ 2 @CoingraphNews @rafiziramli mungkin malaysia boleh consider untuk kembangkan lagi cryptocurrency, invite @cz_binance sekali ðŸ˜ � mungkin malaysia boleh consider untuk kembangkan lagi cryptocurrency invite sekali ðŸ˜ 3 @SeiNetwork_ID mari kita melihat Anime di dunia Cryptocurrency Season 2 mungkin seru @SeiNetwork_ID mari kita melihat Anime di dunia Cryptocurrency Season 2 mungkin seru 4 @MetatimeTR Metatime adalah Blockchain masa depan di dunia cryptocurrency Metatime adalah Blockchain masa depan di dunia cryptocurrency
b. Remove duplikat di gunakan untuk menghilangkan atau menghapus data yang sama
Gambar 4. Hasil Remove Duplikat
c. Operator Replace Missing Values pada proses ini digunakan untuk menghilangkan nilai yang tidak terdefinisi  pada  dataset  pada  contoh  diatas  ada data  yang  tidak  sesuai  untuk  itu  diterapkan operator ini.
Gambar 5. Hasil Missing Values

## 4.3.  Penglabelan
Proses  Labeling  390  Data  secara  manual subjective
Gambar 6. Data akhir setelah Pelabelan

## 4.4.   Prepprosesing
1) Case folding atau Transform Cases merupakan proses untuk merubah huruf kapital pada semua tanggapan yang terdapat dalam dokumen menjadi huruf kecil
Tabel 2 Case Folding atau Transform Cases
No. Komentar Hasil Transform Cases 1 Tindakan penegakan hukum terkait aset kripto oleh Komisi Sekuritas dan Bursa AS SEC mengalami peningkatan signifikan dalam enam bulan setelah kebangkrutan pertukaran cryptocurrency FTX tindakan penegakan hukum terkait aset kripto oleh komisi sekuritas dan bursa as sec mengalami peningkatan signifikan dalam enam bulan setelah kebangkrutan pertukaran cryptocurrency ftx 2 Ditengah gempuran sec ke cryptocurrency USDT malah udah terjual 1 milyar dollar per today ditengah gempuran sec ke cryptocurrency usdt malah udah terjual 1 milyar dollar per today 3 mari kita melihat Anime di dunia Cryptocurrency Season 2 mungkin seru mari kita melihat anime di dunia cryptocurrency season 2 mungkin seru
2) Tokenizing merupakan  proses  pemetaan  teks menjadi  kata,  simbol,  karakter  atau  tanda  baca sehingga menjadi token yang dapat dianalisa.
Gambar 7. Hasil Tokenize pada rapidminer
3) Stopword merupakan  proses  penghilangan  kata yang tidak sesuai dengan topik dokumen karena tidak mempengaruhi akurasi dalam pengklasifikasian, stopword ini akan menghapus kata-kata  yang  tidak  memiliki  arti  apabila  dia berdiri sendiri.
Gambar 8. Hasil Stopword pada rapid miner
4) Stemming adalah proses untuk menguraikan dari bentuk  suatu  kata  menjadi  ke  bentuk  kata dasarnya.
Gambar 9. Hasil Stemming pada rapid miner
4.5.  Data Mining
Tujuan data  mining yaitu  untuk  mencari informasi yang menarik dari data yang disimpan dalam jumlah  banyak  dengan  menerapkan  teknik  atau metode.  Riset  ini  menerapkan Naïve  Bayes  dan decesion  tree, .  Metode  klasifikasi termasuk ke dalam operator Cross Validation. Proses ini dilakukan untuk mengukur dan mengevaluasi kinerja  suatu  algoritma. Cara  kerja  validasi  adalah  dengan  memisahkan  data menjadi dua subset, yaitu data latih dan data uji. Pada tahap ini akan dilakukan randomisasi atau pengecekan data agar tidak terjadi pengelompokan data
Gambar 10.. Cross Validation
1) Klasifikasi Naive Bayes
Gambar 11 Metode Naive Bayes
Hasil Performance yang diperoleh metode naive bayes dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 12. Hasil Performance Accuracy Naïve

## Bayes
Berdasarkan  Hasil  Performance  tentang  analisa sentimen cryptocurrency pada  twitter  yang menggunakan  metode Naïve  Bayes diperoleh hasil akurasi sebesar 80,22% dan micro average
80.21%  dalam  penentuan  sentimen  memiliki tingkat precision sebesar  96,90%  dan recall sebesar 62,54%.
Lalu  juga terdapat plot view pada  algoritma ini, gambar sebagai berikut:
Gambar 13. Hasil Plot View
Selain plot view, terdapat juga performance vektor pada algoritma naive bayes :
Gambar 14. Hasil Performance Vektor
Performance  vector  sendiri  merupakan  bentuk deskripsi  dari  tabel  hasil  analisis.  Hanya  saya terdapat tambahan seperti kappa pada performance vector metode Naïve Bayes ini.

## 2) Decision Tree
Gambar 15. Metode Decision Tree
Hasil  Performance  yang  diperoleh  metode decesion tree dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 16. Hasil Performance Accuracy Decision Tree
Berdasarkan  Hasil  Performance  tentang  analisa sentimen cryptocurrency pada  twitter  yang menggunakan  metode decesion  tree diperoleh hasil akurasi sebesar 65.03% dan micro average 65.02%  dalam  penentuan  sentimen  memiliki tingkat precision sebesar  52.02%  dan recall sebesar 98.94%.
Lalu  juga terdapat plot view pada algoritma ini, gambar sebagai berikut:
Gambar 17. Hasil Plot View
Selain  plot  view,  terdapat  juga performance vektor pada algoritma decesion tree
Gambar 18. Hasil Performance Vektor
Performance  vector  sendiri  merupakan  bentuk deskripsi  dari  tabel  hasil  analisis.  Hanya  saya terdapat tambahan seperti kappa pada performance vector metode Decesion Tree ini

## 4.6. Hasil Accuracy Metode
Hasil  Accuracy  dari  masing-masing  metode adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil  Accuracy Metode Accuracy Precision Recall Naive bayes 80.22% 96.97% 62.54% Decision Tree 66.67% 62.05% 98.94%
Hasil  dari  kedua  metode  yang  digunakan menunjukan  akurasi  dari Naïve  Bayes dan Decision Tree .  Masing-masing  menghasilkan  akurasi  sebesar 80.22%  untuk Naïve  Bayes ,  66.67%  untuk decesion tree .  Sehingga  dapat  disimpulkan  dari  hasil  diatas bahwa  pada  penelitian  ini  klasifikasi Naïve  Bayes merupakan klasifikasi terbaik dalam analisa sentimen ini  mengenai cryptocurrency karena  menghasilkan prediksi  yang  lebih  akurat  dan  tepat  dengan  tingkat akurasi sebesar 80.22%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan terkait dengan  sentimen  cryptocurrency  pada  media  sosial twitter  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree dapat  disimpulkan  Pertama  Hasil masing-masing  akurasi  yang  didapat  adalah Naïve Bayes sebesar  80.22%  dan Decision  Tree sebesar 65.03%. Peneliti dapat menarik beberapa kesimpulan bahwa dari kedua metode klasifikasi yang digunakan, metode Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  paling baik dengan hasil akurasi tertinggi dalam mengklasifikasikan text mining. Kedua Perbandingan dari  kedua  metode Naïve  Bayes dan Decision  Tree menghasilkan akurasi yang tidak terlalu jauh berbeda yaitu untuk Naïve  Bayes Accuracy 80.22%, Precision 96.90%,  Recall  62.54%.  Decision  Tree  Accuracy 66.67%, Precision 52.02%, Recall 98.94%. Pandangan masyarakat atau opini publik terhadap crypcocurrency terdapat  opini  Positif,  Negatif  dan  Netral  setelah dilakukan  analisa  ternyata  hasil  penelitian  ini masyarakat Indonesia cenderung memberikan tanggapan atau opini positif terhadap cryptocurrency .
DAFTAR PUSTAKA [1]  P.  Seminar et  al. ,  “253  |  Fakultas  Teknik Universitas Wahid Hasyim,” pp. 253–258, 2024.
[2]  R. Azhar, A. Surahman, and C. Juliane, “Analisis Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis Python  TextBlob  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” 2022.
[3]  A. Prasetya, F. Ferdiansyah, Y. N. Kunang, E. S. Negara,  and  W.  Chandra,  “Sentiment  Analisis
Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan
Comment Dan Reply Pada Platform Twitter,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 268–277, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i2.124.
[4]  O.  Ihza,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap  Endemi  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Pros. Semin. Nas. … , no. September, 2022, [Online]. Available: https://sipora.polije.ac.id/16786/%0Ahttps://sipo ra.polije.ac.id/16786/4/DAFTAR PUSTAKA.pdf
[5]  O.  Audrey,  D.  E.  Ratnawati,  and  I.  Arwani, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Opini  Non  Fungible  Token  di  Indonesia Menggunakan Algoritma Random Forest Classifier,” vol. 6, no. 12, pp. 5889–5897, 2022,
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  Pristiyono, M. Ritonga, M. A. Al Ihsan, A. Anjar, and  F.  H.  Rambe,  “Sentiment  analysis  of COVID-19  vaccine  in  Indonesia  using  Naïve Bayes  Algorithm,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012045,  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012045.
[7]  N. T. Rahman, “Analisa Algoritma Decision Tree Dan Naïve Bayes Pada Pasien Penyakit Liver,” J. Fasilkom , vol. 10, no. 2, pp. 144–151, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i2.2087.
[8]  Dewi Eka Putri and Eka Praja Wiyata Mandala, “Hybrid  Data  Mining  berdasarkan  Klasterisasi Produk  untuk  Klasifikasi  Penjualan,” J.
KomtekInfo ,  vol.  9,  pp.  68–73,  2022,  doi:
10.35134/komtekinfo.v9i2.279.
[9]  M.  S.  Alrajak,  I.  Ernawati,  and  I.  Nurlaili, “Analisis sentimen terhadap Pelayanan PT PLN di  Jakarta  pada  Twitter  dengan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN),” Semin.  Nas.  Mhs. Ilmu  Komput.  dan  Apl. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  110– 122, 2020.
[10]  J. A. Pratama, Y. Suprijadi, and Z. Zulhanif, “The Analisis Sentimen Sosial Media Twitter Dengan Algoritma  Machine  Learning  Menggunakan Software R,” J. Fourier , vol. 6, no. 2, p. 85, 2017, doi: 10.14421/fourier.2017.62.85-89.