## SENTIMEN ANALISIS PERILAKU PENGGEMAR COLDPLAY DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Luthfi Abdillah Fudholi 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon Abdillahluthfi694@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk memahami sentimen dan perilaku penggemar Coldplay di Twitter. Data tweet dikumpulkan,  diolah,  dan  diklasifikasikan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan memberikan  manfaat  bagi  Coldplay,  peneliti,  dan  industri  musik  dalam  memahami  perilaku  penggemar  dan meningkatkan  strategi  pemasaran.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  Naive  Bayes  untuk  menganalisis perilaku pendukung Coldplay di Twitter. Data awal dikumpulkan dengan mengumpulkan tweet yang mengandung kata kunci yang relevan selama periode waktu tertentu. Kemudian, dilakukan teknik pemrosesan lanjutan seperti eliminasi stopword, normalisasi kata, dan stemming. Tweet-tweet tersebut diklasifikasikan menjadi dua kategori berdasarkan  sentimennya:  positif  dan  negatif.  Dengan  kemampuan  untuk  mengelola  data  dalam  jumlah  besar, metode  Naive  Bayes  melakukan  klasifikasi  sentimen  dengan  memprediksi  kategori  melalui  perhitungan probabilitas berdasarkan teorema Bayes dan asumsi independensi fitur. Kumpulan data yang telah dianotasi secara manual  digunakan  untuk  melatih  model  dan  menentukan  parameter  yang  diperlukan  dalam  perhitungan probabilitas. Hasil analisis menunjukkan distribusi sentimen penggemar Coldplay di Twitter, yang mencerminkan popularitas dan penerimaan terhadap konten yang terkait dengan band. Penelitian ini menganalisis sentimen dan perilaku  penggemar  Coldplay  di  Twitter  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi model sebesar 80.25% dalam mengidentifikasi 29 perilaku positif dan 36 perilaku negatif, namun terdapat bias terhadap prediksi negatif.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Twitter, Coldplay .

## 1. PENDAHULUAN
Coldplay  sebagai  subjek  penelitian  karena  band ini dikenal secara luas dengan penggemar yang sangat antusias  dan  loyal  di  seluruh  dunia.  Coldplay  juga terkenal  dengan  lagu-lagu  yang  penuh  emosi  dan makna,  sehingga  analisis  sentimen  terhadap  perilaku penggemar  Coldplay  di  media  sosial  Twitter  dapat memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana  penggemar  merespons  konten  musik  dan aktivitas  band  ini.  Selain  itu,  dengan  fokus  pada Coldplay, penelitian ini dapat memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  interaksi antara  penggemar  dan  band  musik  terkenal  di  era digital saat ini.
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 dalam berkomentar [1].
Penelitian  sebelumnya  di  bidang  ini  telah mengeksplorasi  berbagai  metode  analisis  sentimen, termasuk  penggunaan  pengklasifikasi  Naive  Bayes.
Temuan utama menunjukkan bahwa meskipun metode ini mungkin efektif, masih ada ruang untuk perbaikan dalam hal akurasi dan pemahaman konteks. Misalnya, penelitian sering kali dibatasi oleh cakupan data atau bahasa  yang  dianalisis.  Keterbatasan  ini  memberikan peluang  untuk  penelitian  lebih  lanjut,  seperti mengeksplorasi  analisis  sentimen  multibahasa  atau mengintegrasikan  data  kontekstual  untuk  mencapai pemahaman yang lebih beragam [2].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk meningkatkan  pemahaman  sentimen  penggemar Coldplay di Twitter dengan menggunakan pendekatan Naive  Bayes.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi kesenjangan  pengetahuan  dalam  literatur  analisis sentimen  media sosial dan berkontribusi pada  bidang ilmu komputer dengan meningkatkan metode analisis. Manfaat  praktis  dari  penelitian  ini  dapat  mencakup pengembangan  strategi  pemasaran  yang  lebih bertarget  bagi  para  pemangku  kepentingan  dan wawasan  yang  lebih  kaya  mengenai  sentimen  publik untuk tujuan akademis.
Penelitian  mengenai  analisis  sentimen  terhadap konser musik Coldplay perlu dilakukan karena adanya kebutuhan  untuk  memahami  respons  dan  reaksi audiens  terhadap  konser  tersebut.  Coldplay  adalah salah  satu  band  musik  terkenal  dengan  penggemar yang  sangat  antusias.  Dengan  melakukan  analisis sentimen terhadap konser Coldplay , dapat memahami bagaimana  reaksi  penggemar  merespons  konser
tersebut, apakah mereka merasa senang, kecewa, atau terinspirasi [3].
Jika  penelitian  ini  berhasil,  maka  akan memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap pemahaman  sentimen  masyarakat  di  bidang  ilmu komputer.  Praktisi  dapat  menggunakan  temuan  ini untuk  mengembangkan  kampanye  pemasaran  yang lebih  bertarget,  dan  peneliti  dapat  menggunakan temuan  ini  untuk  terus  mengembangkan  metode analisis  sentimen.  Selain  itu,  implikasi  penelitian  ini dapat  berdampak  pada  kemajuan  teknologi  alat  dan aplikasi analisis sentimen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian terdahulu
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terdahulu  terkait  topik sentimen  analisis  perilaku  penggemar Coldplay di media  sosial  Twitter  menggunakan  metode Naïve Bayes dapat dijabarkan sebagai berikut:
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] penerapan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) untuk analisis sentimen terhadap boy band BTS di media sosial Twitter menunjukkan bahwa SVM  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  Naive  Bayes.  Hasil  analisis sentimen  tersebut  mengungkapkan  bahwa  sebagian besar  komentar  yang  diterima  dari  pengguna  Twitter terkait BTS bersifat positif, mencerminkan popularitas grup  vokal  tersebut  di  kalangan  remaja  Indonesia. Studi  ini  memberikan  wawasan  berharga  tentang penerimaan  positif  terhadap  BTS  di  kalangan penggemar Indonesia di media sosial.
Penelitian  selanjutnya  dari  am  penelitian  yang berjudul  “Sentiment  Analysis  Using  Naive  Bayes Algorithm  Of  The  Data  Crawler:  Twitter”.  metode Naive Bayes telah ditemukan memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dalam analisis sentimen dibandingkan dengan  metode  lain  seperti  KNN  dan  SVM.  Sebagai contoh,  dalam  satu  studi,  metode  Naive  Bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  80,90%,  sementara KNN  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  75,58%  dan SVM  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  63,99%. Analisis  sentimen  telah  digunakan  dalam  berbagai aplikasi,  termasuk  menganalisis  kepuasan  publik terhadap  kinerja  pejabat  terpilih,  menganalisis kepuasan pelanggan dalam e-commerce , dan menganalisis sentimen terhadap film. Proses pengumpulan data untuk analisis  sentimen umumnya melibatkan  web  scraping  atau  crawling  data  dari platform  media  sosial  seperti  Twitter.  Data  yang terkumpul  kemudian  diproses  melalui  pembersihan teks,  tokenisasi,  dan  penyaringan  untuk  mengambil kata-kata  penting.  Secara  keseluruhan,  analisis sentimen  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  telah terbukti  menjadi  alat  yang  berguna  dalam  mengukur pendapat dan sentimen publik terhadap berbagai topik.
Penelitian  berikutnya  dari  [1] terdapat  beberapa hasil  dari  literature  review  terkait  analisis  sentimen
cyberbullying  KPOP  di  media  sosial  Twitter menggunakan metode Naive Bayes:
a. Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa analisis sentimen dapat digunakan untuk memprediksi  kecenderungan  opini  atau  pendapat masyarakat terhadap suatu hal, apakah cenderung positif atau negatif.
b. Terdapat dua pendekatan umum dalam melakukan analisis sentimen, yaitu berbasis machine learning dan  berbasis  leksikal.  Pendekatan  berbasis machine  learning  melibatkan  pelatihan  classifier pada  dataset  yang  telah  dilabeli  secara  manual, sementara pendekatan berbasis leksikal mengukur polaritas suatu kalimat atau dokumen berdasarkan sentimen kata-kata dan frasa-frasa.
c. Dalam  konteks  analisis  sentimen  cyberbullying, penting untuk dapat mengklasifikasikan komentar ke  dalam  kelas  positi  negatif  untuk  memahami pandangan masyarakat terhadap isu tersebut.
Meskipun informasi yang diberikan tidak terlalu rinci,  hasil  literature  review  tersebut  memberikan gambaran tentang pentingnya analisis sentimen dalam konteks  cyberbullying,  khususnya  terkait  dengan penggemar K-Pop di media sosial Twitter.
Penelitin  berikutnya  dari  [5]  berdasarkan  hasil literature  review  pada  penelitian  "Analisis  Sentimen Kaum LGBT pada Media Sosial Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,"  ditemukan beberapa temuan penting:
a. Algoritma  Naïve  Bayes  dipilih  karena  memiliki performa  dan  akurasi  yang  tinggi  dalam  proses klasifikasi.
b. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes untuk mengklasifikasi komentar masyarakat di  Twitter  terkait  kaum  LGBT,  dengan  tujuan untuk  melihat  seberapa  besar  penyebaran  atau imbas pengaruh bullying terhadap kaum LGBT di Twitter.
c. Data  tweet  yang  diambil  dari  Twitter  sebanyak 1.579 data tweet.
d. Analisis sentimen terhadap kaum LGBT menggunakan  metode Naïve Bayes  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 95%, dengan nilai polaritas positif  sebesar  77%  dan  polaritas  negatif  sebesar 150,2%.
e. Pengujian  K-fold  cross  validation  dengan  k=10 menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,58%.
f. Hashtag  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini antara lain #gayindonesia, #LGBT, #lgbtindonesia, dan #lgbtq untuk mengumpulkan data tweet terkait LGBT di Indonesia.
g. Metode  pengumpulan  data  menggunakan  teknik scraping dengan library tweepy yang memberikan akses pada Twitter API.
h. Media sosial memiliki peran dalam meningkatkan jumlah  kasus  LGBT  karena  fitur-fiturnya  yang memungkinkan  penyebaran  informasi  dengan cepat dan mudah.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan wawasan  yang  penting  mengenai  analisis  sentimen
kaum LGBT pada media sosial Twitter menggunakan algoritma Naïve  Bayes ,  serta  menyoroti  peran  media sosial dalam ekspresi pendapat terkait isu-isu LGBT.
Penelitian  selanjutnya  dari  [3].  dengan  judul artikel  “analisis  sentimen  terhadap  calon  presiden Indonesia 2019 dari media sosial Twitter menggunakan metode Naive Bayes ” analisis sentimen merupakan riset komputasi dari sentimen, emosi, dan opini  yang  diluapkan  kedalam  teks,  dengan  tujuan untuk  menentukan  perilaku  atau  opini  dari  seorang penulis  terkait  suatu  topik  tertentu.  Twitter  sebagai platform komunikasi daring memungkinkan pengguna untuk  mengekspresikan  pendapat  secara  singkat  dan jelas melalui tweet yang dapat dipublikasikan kepada berbagai  kelompok.  Prosesnya  dapat  ditingkatkan dengan  labelisasi  otomatis,  peningkatan  koleksi  data latih,  korpus  stopwords,  dan  korpus  stemming  guna meningkatkan akurasi analisis sentimen, serta dengan penambahan proses preprocessing seperti n-gram dan negation  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi sentimen.  Oleh  karena  itu,  topik  ini  merupakan  area penelitian  yang  menarik  dan  relevan  untuk  dipelajari lebih lanjut dalam konteks pemilihan kepala negara.
Menurut  [6]  Dalam  penelitian  mengenai Sentimen  Analisis  pada  Media  Sosial  Twitter menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier , literature  review  menyoroti  pentingnya  analisis sentimen dalam memahami opini masyarakat terhadap entitas  tertentu.  Dengan  menggunakan  algoritma Naive Bayes Classifier , penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  data  tweet  yang  terdapat  pada akun  Twitter  @Sandiuno  ke  dalam  kategori  opini positif, negatif, atau netral. Selain itu, Twitter sebagai platform  media  sosial  memberikan  akses  bagi pengguna  untuk  mengekspresikan  pendapat  mereka dalam bentuk teks singkat, sehingga diperlukan teknik preprocessing untuk membersihkan dan mengorganisir  data  teks  agar  dapat  diolah  secara efektif. Dengan demikian, penelitian ini menggabungkan  konsep-konsep  analisis  sentimen, algoritma klasifikasi, dan pengolahan data teks untuk memahami sentimen pengguna Twitter terhadap akun @Sandiuno.
Menurut  [7]  dengan  judul  Penerapan  Algoritma Naive  Bayes untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter BMKG Nasional penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data sekunder dari akun Twitter resmi  BMKG  Nasional  untuk  membuat  kamus  opini negatif  dan  positif.  Proses  klasifikasi  data  dilakukan dengan algoritma Naive Bayes untuk mengkategorikan  tweet  ke  dalam  tiga  kelas  kata: positif,  netral,  dan  negatif.  Penelitian  ini  termasuk dalam  fine-grained  sentiment  analysis,  di  mana analisis  dilakukan  pada  level  kalimat  komentar, dengan  data  diproses  menggunakan  text  mining. Proses crawling data Twitter dilakukan dengan Python 3.74  dan  data  disimpan  dalam  format  CSV.  Tujuan penelitian  adalah  untuk  mencari  komentar  negatif, positif,  dan  netral  pada  review  data  Twitter  BMKG Nasional  menggunakan algoritma Naive Bayes,  yang
menghasilkan  klasifikasi  berdasarkan  nilai  dari algoritma  tersebut.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  dalam  menerapkan  algoritma Naive  Bayes  untuk  analisis  sentimen  terhadap  data Twitter  BMKG  Nasional  dengan  fokus  pada klasifikasi sentimen tweet.
Menurut  [8]  dengan judul  Implementasi Algoritma Naive  Bayes Terhadap  Analisis  Sentimen Opini Film Pada Twitter terdapat beberapa penelitian terkait  analisis  sentimen  opini  film  dan  penggunaan algoritma Naive Bayes . Penelitian oleh Ratnawati, dkk (2017)  membahas  pengklasifikasian  opini  film berdasarkan  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral  dari komentar  di  Twitter  menggunakan  metode  deep learning  dengan  akurasi  80,99%.  Selain  itu,  Falahah, dkk  (2015)  juga  melakukan  penelitian  terkait pengklasifikasian  opini  publik  di  Twitter  mengenai layanan pemerintah dengan pendekatan Naive Bayes. Penelitian  yang  dijelaskan  dalam  PDF  ini  mencakup implementasi  algoritma  Naive  Bayes  dalam  analisis sentimen  opini  film  pada  Twitter  dengan  akurasi sebesar  90%.  Dari  literatur  review  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen  opini  film  di media sosial, terutama Twitter, merupakan topik yang menarik dan penting untuk dipelajari dengan berbagai metode klasifikasi yang telah dikembangkan.
Menurut  [9]  dengan  judul  sentiment  analysis  of the community  in the Twitter to the 2020 election  in Pandemic Covid-19 by method Naïve Bayes Classifier studi  ini  menggunakan  teknik  text  mining  seperti tokenization , vectorization ,  dan modeling untuk menganalisis  dataset  1200  tweet  yang  diekstrak  dari Twitter. Dengan menerapkan klasifikasi Naive Bayes , penelitian bertujuan untuk mengelompokkan sentimen pengguna Twitter ke dalam kategori positif dan negatif terkait  pemilihan  umum  2020.  Text  mining memainkan  peran  penting  dalam  mengekstrak pengetahuan dan informasi dari data teks, memungkinkan para peneliti memahami sentimen dan pendapat  masyarakat  terhadap  peristiwa  penting seperti pemilihan umum. Langkah-langkah preprocessing yang terlibat dalam text mining , seperti case  folding ,  menghilangkan  angka  atau  tanda  baca, dan  menghilangkan stopwords ,  penting  untuk mempersiapkan data untuk analisis.
Menurut [10] penelitian ini menunjukkan bahwa “analisis sentimen terhadap kinerja Dewan Perwakilan Rakyat  (DPR)  melalui  media  sosial  Twitter menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC)” telah berhasil dilakukan. Dengan memanfaatkan NBC dalam proses pelatihan dan klasifikasi teks, penelitian ini mampu mengidentifikasi polaritas sentimen positif, netral,  dan  negatif  dari  data  tweet  yang  dianalisis. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa DPR  menerima 95 tweet positif dengan sentimen positif sebesar 75%, 693 tweet netral dengan sentimen netral sebesar 79%, dan 758 tweet negatif dengan sentimen negatif sebesar 82%.  Dengan  akurasi  sebesar  80%  berdasarkan  data testing  sebanyak  20%,  penelitian  ini  memberikan
kontribusi  dalam  memahami  pandangan  masyarakat terhadap kinerja DPR melalui platform Twitter.

## 2.2. Naïve Bayes
Metode Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang didasarkan pada Teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur dalam data adalah independen satu sama  lain.  Metode  ini  digunakan  untuk  memprediksi kelas atau label dari suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Dalam Naive Bayes, rumus yang digunakan untuk menghitung probabilitas
posterior 𝑃(𝐶|𝑋1, 𝑋2, . . . , 𝑋𝑛) adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐶|𝑋1, 𝑋2, . . . , 𝑋𝑛) =   (𝑃(𝑋1|𝐶)  𝑃(𝑋2|𝐶)  . . .  𝑃(𝑋𝑛|𝐶)  𝑃(𝐶)) / 𝑃(𝑋1, 𝑋2, . . . , 𝑋𝑛)
Di mana: − 𝑃(𝐶|𝑋1, 𝑋2, . . . , 𝑋𝑛) adalah  probabilitas  kelas C diberikan fitur-fitur X1, X2, ..., Xn.
-  P(Xi|C)  adalah  probabilitas  fitur  ke-i  diberikan kelas C.
Metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan  data  berdasarkan  perhitungan probabilitas dengan asumsi  bahwa setiap  fitur adalah independen  dari  fitur  lainnya.  Dalam  hal  ini,  Naive Bayes menghitung probabilitas fitur-fitur yang muncul dalam  setiap  kelas  dan  menggunakan  rumus  Naive Bayes untuk memprediksi kelas yang paling mungkin untuk instance baru.
Dalam kasus ini, metode Naive Bayes digunakan untuk  menganalisis  sentimen  perilaku  penggemar Coldplay  di  media  sosial  Twitter.  Akurasi  sebesar 80.25%  menunjukkan  sejauh  mana  model  berhasil mengklasifikasikan  sentimen  dengan  benar.  Namun, perlu  diperhatikan  bahwa  hasil  Confusion  Matrix mengindikasikan adanya kesalahan dalam memprediksi beberapa data.
Sebagai catatan, rumus dan hasil yang disajikan di atas didasarkan pada informasi yang diberikan dalam Confusion  Matrix,  dan  implementasinya  dapat bervariasi  tergantung  pada  alat  atau  platform  yang digunakan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode analisis sentimen menggunakan metode Naive  Bayes .  Metode Naive  Bayes adalah  metode klasifikasi  teks  yang  sederhana  namun  sangat  akurat dan efektif. Metode ini bekerja dengan mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  teks  independen satu  sama  lain.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen tweet dari penggemar Coldplay di media sosial Twitter. Sentimen tweet diklasifikasikan  menjadi  tiga  kategori,  yaitu  positif dan  negatif.  Analisis  sentimen  ini  dilakukan  untuk
mengetahui pandangan penggemar Coldplay terhadap band Coldplay .
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
a. Crawling Data
Data Twitter berisi  opini  masyarkat  yang mengandung unsur komentar postif dan negatif, pada  Twitter  dengan  data  tahun  2023  melalui aplikasi Twitter.
b. Pelabelan Pelabelan  sentimen  Tweet  Memberikan  label sentimen  pada  setiap  tweet  yang  telah  diambil dari Twitter.
c. Preprocessing Preprocessing Melakukan preprocessing terhadap  data  yang  telah  diperoleh  untuk menghasilkan  data  yang  bersih  dan  siap  untuk diproses lebih lanjut.
d. Ekstraksi Fitur Melakukan  ekstraksi  fitur  dari  teks  yang  telah di preprocessing untuk  digunakan  dalam  proses klasifikasi.
e. Perancangan Klasifikasi Perancangan  klasifikasi  Menyusun  rancangan klasifikasi  untuk  mengelompokkan  tweet-tweet berdasarkan  kategori  sentimen  yang  telah ditentukan sebelumnya.
f. Pengukuran Performance Evaluasi  kinerja  model  Naive  Bayes  untuk mengukur  seberapa  baik  model  tersebut  dapat mengklasifikasikan data.

## 3.1. Sumber Data
Untuk  melakukan  “analisis  sentimen  perilaku penggemar  Coldplay  di  media  sosial  Twitter menggunakan metode Naive Bayes”, langkah pertama adalah  mengidentifikasi  sumber  data  yang  sesuai. Dalam  konteks  ini,  sumber  data  utama  adalah  tweet- tweet  yang  terkait  dengan  Coldplay  di  Twitter. Penelitian  ini  dapat  menggunakan  Twitter  API  atau alat  web  scraping  untuk  mengumpulkan  data  yang mencakup  tweet-tweet  penggemar  Coldplay  dengan
menggunakan  kata  kunci  atau  hashtag  yang  relevan. Setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah memproses dan menyiapkan data tersebut agar sesuai dengan  format  yang  diperlukan  untuk  analisis menggunakan  metode  Naive  Bayes,  termasuk  dalam hal  ini  pemisahan  menjadi  sentimen  positif  dan negatif.  Dengan  demikian,  sumber  data  dari  media sosial  Twitter  akan  menjadi  landasan  untuk menjalankan  analisis  sentimen  dengan  metode  Naive Bayes terhadap perilaku penggemar Coldplay. https://colab.research.google.com/drive/1gmloPzl_gf _35bd9rbVyx3aaPMSOcjzn?usp=sharing Tautan yang disediakan mengarah ke sebuah notebook di  Google  Colab  yang  berfungsi  sebagai  titik  awal untuk  melakukan  pengumpulan  data  dari  platform media  sosial  Twitter.  Notebook  ini  dirancang  untuk mengumpulkan  ulasan  dan  peringkat  pengguna  dari Twitter. Dengan menggunakan skrip atau kode Python di  Google  Colab,  pengguna  dapat  mengambil  data yang relevan dari Twitter untuk analisis lanjutan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  akan  menggunakan  teknik  web scraping  untuk  mengumpulkan  data.  Proses  dimulai dengan  mengidentifikasi  URL  pada  halaman  Twitter yang mencakup ulasan dan peringkat aplikasi Twitter. Selanjutnya,  alat  atau  pustaka  web  scraping  seperti Beautiful  Soup  atau  Selenium  akan  dipakai  untuk mengekstraksi  informasi  dari  halaman  tersebut.  Data yang  akan  diambil  mencakup  ulasan  pengguna, peringkat,  tanggal  ulasan,  dan  komentar  terkait.
Setelah selesai mengumpulkan data, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pra-pemrosesan.  Ini melibatkan  pembersihan  teks  dari  karakter  khusus, penghapusan ulasan duplikat, dan mengubah peringkat menjadi label sentimen (positif dan negatif). Data yang sudah  diproses  akan  digunakan  untuk  melatih  model analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a. Menggunakan metode  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan sentimen tweet.
b. Menganalisis  hasil  klasifikasi  sentimen  tweet untuk mengetahui perilaku penggemar Coldplay di media sosial Twitter.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menjelaskan  tentang sentimen  analisis  perilaku  penggemar Coldplay di media  sosisal  twitter  menggunakan  metode Naïve Bayes. Hasil ini diperoleh dengan mengumpulkan data review pengguna dan mengolah data serta menerapkan RapidMiner sebagai Algoritma Analisis Sentimen.

## 4.1. Crawling Data
Tahap  pengumpulan  data  melalui  Teknik  Web Scrapping pada Google Colab melalui Twitter .
Gambar 2. Crawling Data

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing adalah  tahapan  awal  dalam analisis data yang melibatkan langkah-langkah seperti pembersihan  data,  normalisasi  teks,  tokenisasi, stemming  atau  lemmatization,  dan  filtering  untuk membersihkan,  mengubah,  dan  mempersiapkan  data mentah agar siap untuk analisis lebih lanjut. Tujuannya adalah meningkatkan kualitas data, mengurangi noise, dan mempersiapkan data untuk proses analisis seperti klasifikasi sentimen atau analisis statistik.

## 4.3. Pembersihan Data
Pembersihan data adalah proses mengidentifikasi,  menghapus, atau memperbaiki  data yang  tidak  lengkap,  tidak  akurat,  tidak  relevan,  atau tidak  terstruktur  dalam  sebuah  dataset.  Langkah- langkah  pembersihan  data  meliputi  deteksi  dan penanganan  missing  values,  penanganan  outlier, deduplikasi  data,  dan  penanganan  data  yang  tidak konsisten.
Gambar 4. Operators Subprocess
Subprocess adalah bagian kecil dari proses utama yang  memiliki  langkah-langkah  atau  aktivitas tersendiri untuk mencapai tujuan tertentu dalam proses tersebut.  Subproses  memungkinkan  pemisahan  tugas yang  kompleks  menjadi  bagian-bagian  yang  lebih kecil  dan  terkelola  dengan  lebih  baik,  membantu dalam  pemahaman  yang  lebih  baik  terhadap  proses secara  keseluruhan,  dan  memungkinkan  fokus  pada detail-detail  yang  spesifik  dalam  setiap  subproses. Dengan adanya subproses, proses utama dapat dipecah menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  mudah  dikelola, dipantau,  dan  ditingkatkan,  serta  memungkinkan perbaikan  atau  penyesuaian  pada  bagian-bagian tertentu tanpa harus mengganggu keseluruhan proses.
Gambar 5. Operators Replace
Operator " replace " digunakan dalam pemrograman  untuk  menggantikan  nilai  tertentu dalam suatu string, list, atau struktur data dengan nilai baru.  Dengan  " replace ",  pengguna  dapat  melakukan penggantian  nilai  secara  spesifik  sesuai  dengan kebutuhan dalam program.
Gambar 6. Operators Filter Atribut

## 4.4. Normalisasi Teks
Normalisasi  teks  adalah  proses  mengubah  teks menjadi format standar atau bentuk yang seragam. Ini melibatkan  langkah-langkah  seperti  mengubah  huruf menjadi  lowercase,  menghilangkan  karakter  khusus, mengganti sinonim, dan mengatasi variasi ejaan untuk memudahkan analisis teks.
Gambar 7. Operators Process Documents From Data
Proses dokumen data merujuk pada serangkaian langkah  yang  dilakukan  untuk  mengelola  dokumen secara  efisien  dan  efektif,  termasuk  pengumpulan, pengolahan,  penyimpanan,  dan  distribusi  dokumen dalam suatu organisasi atau sistem. Tujuannya adalah memastikan informasi dalam dokumen dapat diakses, digunakan,  dan  dikelola  sesuai  kebutuhan  dan  tujuan yang  ditetapkan.  Dengan menjalankan  proses dokumen dengan baik, organisasi dapat meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan akurasi dalam pengelolaan informasi.

## 4.5. Tokenisasi
Gambar 8. Operators Tokenize
Tokenisasi adalah proses membagi teks menjadi unit-unit  yang  lebih  kecil  yang  disebut  token.  Token bisa berupa kata, frasa, atau karakter tergantung pada kebutuhan  analisis.  Tokenisasi  membantu  dalam
memahami  struktur  teks  dan  mempersiapkan  data untuk analisis lebih lanjut.

## 4.6. Filtering
Filtering  adalah  proses  menghilangkan  atau mempertahankan  sebagian  data  berdasarkan  kriteria tertentu.  Dalam  konteks  text  mining,  filtering  dapat digunakan  untuk  menghapus  stopwords  (kata-kata umum  yang  tidak  memberikan  informasi  penting), menghilangkan  kata-kata  dengan  frekuensi  rendah, atau  mempertahankan  hanya  kata-kata  tertentu  yang relevan untuk analisis. Filtering membantu menyaring data  sehingga  hanya  informasi  yang  penting dipertahankan untuk analisis lebih lanjut.
Gambar 9. Operators Filter Stopword
Filter stopword merupakan teknik penting dalam praproses  teks  untuk  meningkatkan  efektivitas analisis.  Teknik  ini  membantu  menghilangkan  kata- kata umum seperti "di", "dari", "yang", dan  lain-lain, sehingga fokus analisis menjadi terarah pada kata-kata yang  mengandung  makna  substansial.  Hal  ini  dapat membantu mempercepat proses analisis, meningkatkan performa model machine learning, dan meningkatkan akurasi analisis dengan fokus pada kata- kata yang relevan.
Filter  stopword  dapat  ditulis  dalam  berbagai bahasa pemrograman dan tools, seperti library NLTK untuk Python, library stopwords untuk R, dan operator "Stop  Word  Removal"  di  RapidMiner.  Meskipun sederhana, filter stopword memberikan manfaat yang signifikan  dalam  analisis  teks.  Gunakan  teknik  ini untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih bermakna dan akurat.
Gambar 10. Operators Filter Tokens
Operator filter tokens berfungsi sebagai mekanisme  pembersihan  data  teks  secara  sistematis. Operator ini memungkinkan pengguna untuk menghilangkan  noise berupa tanda baca, simbol,  dan karakter  khusus.  Selain  itu,  operator  ini  juga  mampu melakukan  normalisasi  teks  dengan  cara  mengubah huruf  besar  menjadi  huruf  kecil  atau  mengubah  kata menjadi bentuk tunggal.

## 4.7. Labeling
Labeling adalah proses pemberian kategori atau tag pada data untuk mengidentifikasi atau
mengklasifikasikan  data  berdasarkan  karakteristik tertentu.  Dalam  analisis  data,  labeling  memberikan informasi  pada  setiap  data,  seperti  dalam  analisis sentimen  yang  dapat  diberi  label  positif  atau  negatif. Hal  ini  memungkinkan  sistem  machine  learning mempelajari  pola  dari  data  yang  telah  diberi  label untuk membuat prediksi atau analisis lebih lanjut.
Gambar 11. Data Labeling

## 4.8. Ektraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  adalah  proses  mengidentifikasi, mengekstrak,  dan  menggambarkan  fitur  penting  dari data  mentah  untuk  digunakan  dalam  analisis  lebih lanjut.  Tujuannya  adalah  mengubah  data  menjadi representasi  yang  lebih  kompak  dan  bermakna  agar algoritma  machine  learning  dapat  bekerja  efisien. Dalam  analisis  teks,  ekstraksi  fitur  melibatkan konversi teks menjadi vektor fitur numerik. Proses ini penting  dalam  mempersiapkan  data  untuk  analisis lanjutan seperti klasifikasi atau prediksi.

## 4.9. Perancangan Klasifikasi
Perancangan klasifikasi adalah proses merancang model  klasifikasi  untuk  memprediksi  label  data  baru berdasarkan fitur-fitur yang ada. Langkah-langkahnya meliputi  pemisahan  data  training  dan  testing, melakukan  klasifikasi  dengan Naïve  Bayes dan pengukuran performance. Tujuannya adalah menghasilkan  model  akurat  untuk  klasifikasi  data dengan tepat.
Gambar 12. Ratio untuk mengukur Performance
4.10. Data Training
Pengajaran data sangat penting dalam membangun  model  pengajaran  mesin  yang  efektif. Data  pembelajaran  dapat  digambarkan  sebagai
kumpulan materi pembelajaran yang diberikan kepada model.  Model akan  mempelajari pola dan  hubungan yang ada dalam data pelatihan, yang biasanya sekitar 80%  dari  data.    Tujuan  dari  proses  pembelajaran  ini adalah  untuk  memberi  model  kemampuan  untuk melakukan  prediksi  atau  pengambilan  keputusan  di masa  mendatang.  Dengan  kata  lain,  kualitas  dan representasi  data  pelatihan  sangat  memengaruhi seberapa  baik  model  bekerja  pada  akhirnya. Kemampuan model untuk generalisasi dan menyesuaikan  diri  dengan  situasi  baru  sebanding dengan kualitas data pelatihan.

## 4.11. Data Testing
Setelah  proses  pembelajaran  selesai,  langkah selanjutnya  adalah  evaluasi.    Untuk  tahap  ini,  kita membutuhkan  data  testing.    Data  testing  biasanya berjumlah 20% dari keseluruhan data, dan merupakan kumpulan data "baru" yang belum pernah ditemui oleh model  selama  proses  pelatihan.    Dengan  menguji performa  model  pada  data  testing,  kita  dapat mengetahui  apakah  model  tersebut  mampu  untuk bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  belum  pernah dilihatnya  sebelumnya.    Hal  ini  penting  untuk memastikan  bahwa  model  tidak  hanya  menghafal pola-pola yang ada di dalam data training, namun juga dapat menggeneralisasi pengetahuannya untuk menghadapi  situasi  yang  baru.    Pemisahan  data training  dan  data  testing  menjadi  langkah  penting untuk  membangun  model  machine  learning  yang handal dan akurat.
Gambar 13. Operators untuk perancangan Klasifikasi

## 4.12. Split Data
Operator  Split  Data  di  RapidMiner  memiliki fungsi untuk  memecah data. Bagian data  yang  sudah dipisah dengan operator ini bisa dilakukan secara acak untuk  keperluan  memvalidasi  model  atau  kriteria tertentu,  seperti  rentang  tanggal  atau  kategori pelanggan.  Operator  ini  sangat  berguna  untuk mempersiapkan data latih dan data uji  saat kita  ingin membangun model Machine Learning dan mengamankan  kandungan  analisis  data  yang  lebih fokus pada sub-bagian tertentu.

## 4.13. Naïve Bayes
Naive  Bayes  ialah  suatu  teknik  klasifikasi probabilitas yang sederhana namun memiliki performa yang  tinggi  di  dalam  pembelajaran  mesin.  Algoritma
ini  bekerja  dengan  cara  menghitung  probabilitas bahwa  suatu  data  tertentu  termasuk  ke  dalam  suatu kelas  spesifik,  berdasarkan  pada  Teorema  Bayes. Dengan  kata  lain,  Naive  Bayes  akan  memprediksi kelas  dari  data  baru  dengan  membandingkan kemiripannya dengan data yang sudah memiliki label pada  tahap  pelatihan  model.  Meskipun  memiliki asumsi  bahwa  fitur-fitur  data  bersifat  independen (tidak saling berpengaruh) dan rentan terhadap outlier (data yang sangat berbeda dengan mayoritas data lain), Naive  Bayes  tetap  menjadi  pilihan  yang  menarik karena  kemudahan  penggunaan,  kecepatan  dalam proses pelatihan model, serta kinerja yang baik dalam berbagai jenis data dan masalah klasifikasi.

## 4.14. Apply Model
Operator Apply Model dalam RapidMiner sangat penting  karena  dapat  digunakan  untuk  menerapkan model  yang  telah  dilatih  pada  data  baru.  Melalui operator  ini,  Anda  dapat  melakukan  prediksi  nilai atribut target, mengklasifikasikan data baru, mengevaluasi performa model, serta menemukan pola dan tren. Kemudahan penggunaan operator ini sangat bermanfaat  untuk  berbagai  aplikasi,  seperti  prediksi harga  rumah,  klasifikasi  email  spam,  dan  penentuan kelayakan kredit.

## 4.15. Pengukuran Performance
Gambar 14. Operators Performance
Operator Performance di RapidMiner membantu Anda  menilai  performa  model  machine  learning dengan menghitung metrik seperti akurasi, presisi, dan recall.  Operator  ini  mudah  digunakan  dan  membantu Anda  memilih  model  terbaik,  mengidentifikasi  area yang  perlu  diperbaiki,  dan  memastikan  model  siap digunakan dalam aplikasi real-world.
Gambar 15. Hasil Pengukuran Performance
Pengukuran  performa  adalah  proses  evaluasi kinerja  suatu  sistem  atau  model  berdasarkan  kriteria tertentu. Tujuannya adalah menilai sejauh mana entitas mencapai  tujuan  atau  berfungsi  dengan  baik.  Dalam analisis data, metrik performa seperti akurasi, presisi, recall digunakan. Pengukuran performa penting untuk evaluasi dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

## Gambar 16. Matriks Akurasi

## 4.16. Pembahasan Penelitian
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dijelaskan  pada  sub  bab  4.1  di  atas  maka  dapat  di deskripsikan  pembahasan  yang  baerkaitkan  dengan hasil  penelitian  yang  diperoleh  sebagai  berikut. Evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  ini  dapat memprediksi  perilaku  penggemar  Coldplay  di  media sosial  dengan  akurasi  sebesar  80.25%.  Ini  berarti model berhasil mengklasifikasikan data dengan benar pada  80.25%  dari  keseluruhan  evaluasi.  Meskipun performanya cukup baik, perlu dicatat  bahwa akurasi ini didasarkan pada data yang digunakan dan mungkin berbeda pada data lain. Analisa lebih lanjut diperlukan untuk  pengujian  yang  lebih  menyeluruh.  Model  ini berhasil  mengidentifikasi  29  perilaku  positif  dan  36 perilaku  negatif  dengan  benar.  Namun,  model  salah mengklasifikasikan  4  perilaku  negatif  sebagai  positif dan  12  perilaku  positif  sebagai  negatif.  Hasil  ini menandakan  bahwa  model  lebih  akurat  dalam memprediksi  perilaku  negatif.  Kemungkinan  hal  ini disebabkan  oleh  distribusi  data  yang  tidak  seimbang, di  mana  data  perilaku  negatif  lebih  banyak  tersedia dibandingkan data perilaku positif. Analisa lebih lanjut diperlukan untuk memahami bias ini dan meningkatkan
akurasi model dalam
mengklasifikasikan kedua jenis perilaku.
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu metode klasifikasi probabilistik yang populer digunakan  dalam  analisis  sentimen.  Algoritma  ini memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya cocok untuk  memprediksi  sentimen  analisis  perilaku penggemar Coldplay di media sosial, seperti: a. Kesederhanaan:  Algoritma  Naive  Bayes  relatif mudah  untuk  dipahami  dan  diimplementasikan dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya. Hal  ini  membuatnya  mudah  untuk  diintegrasikan dengan sistem analisis sentimen yang ada.
b. Efisiensi:  Algoritma  Naive  Bayes  sangat  efisien dalam  menghitung  probabilitas  kelas  untuk  data baru. Hal ini membuatnya ideal untuk aplikasi real- time  yang  membutuhkan  prediksi  sentimen  yang cepat.
c. Kemampuan Beradaptasi: Algoritma Naive Bayes dapat beradaptasi dengan data baru dengan mudah. Hal  ini  membuatnya  cocok  untuk  menganalisis
data  media  sosial  yang  terus  berubah  dan berkembang.
d. Robustness: Algoritma Naive Bayes cukup robust terhadap  noise  dan  data  yang  hilang.  Hal  ini membuatnya cocok untuk menganalisis data media sosial  yang  sering  kali  tidak  lengkap  atau  tidak akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  alat  yang efektif untuk  memprediksi sentimen analisis perilaku penggemar Coldplay di media sosial. Kesederhanaan, efisiensi, kemampuan beradaptasi, dan robustness-nya membuatnya  ideal  untuk  aplikasi  real-time.  Studi menunjukkan bahwa model dapat memprediksi kinerja Coldplay  di  media  sosial  dengan  akurasi  sebesar 80.25%,  akurasi  ini  bergantung  pada  data  yang ditemukan di medis sosial Twitter dari para penggemar Coldplay. Model menemukan 29 tindakan positif dan 36 tindakan negatif, tetapi juga menemukan 4 tindakan negatif sebagai positif dan 12 tindakan positif sebagai negatif,  yang  menunjukkan  bahwa  prediksinya  bias. Penelitian  di  atas  menunjukkan  bahwa  algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengidentifikasi sentimen  positif  dan  negatif  dari  tweet  penggemar Coldplay.  Informasi  ini  kemudian  dapat  digunakan untuk memahami perilaku penggemar, meningkatkan strategi pemasaran, dan  mengembangkan produk dan layanan  yang  lebih  baik.  Saran  yang  dapat  diberikan adalah  untuk  melanjutkan  penelitian  ini  dengan memperluas  cakupan  analisis  sentimen  terhadap penggemar Coldplay di platform media sosial lainnya, serta mempertimbangkan penggunaan metode klasifikasi  yang  lebih  kompleks  untuk  meningkatkan akurasi  dan  keberagaman  hasil  analisis  sentimen. Selain itu, disarankan untuk melakukan validasi hasil analisis dengan  melibatkan responden atau pengguna media  sosial  secara  langsung  untuk  mendapatkan masukan dan feedback yang lebih mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Putri  and A.  Muzakir,  ‘ANALISIS SENTIMEN  CYBERBULLYING  KPOP  DI
MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE
BAYES’, vol. 7, no. 9, 2022.
[2]  M. Wankhade, A. C. S. Rao, and C. Kulkarni, ‘A survey on sentiment analysis methods, applications,  and  challenges’, Artif  Intell  Rev , vol.  55,  no.  7,  pp.  5731–5780,  Oct.  2022,  doi: 10.1007/s10462-022-10144-1.
[3]  S.  Nurul,  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  E.  Esyudha, and P. #3, ‘JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)  Analisis  Sentimen  Calon  Presiden Indonesia  2019  dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes’,  [Online]. Available: http://dev.twitter.com.
[4]  R.  Noviana  and  I.  Rasal  B  A  Jurusan, ‘PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN  SVM  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN
BOY  BAND  BTS  PADA  MEDIA  SOSIAL TWITTER’, JTS , vol. 2, no. 2.
[5]  A.  M.  Anjani,  A.  A.  Chamid,  and  A.  C.  Murti, ‘ANALISIS SENTIMEN KAUM LGBT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES’, Halaman 1~8, 2022.
[6]  M. Imam Syafii, ‘Sentimen analisis Pada Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier (NBC)’.
[7]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin, ‘Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional’, vol. 15, no. 1.
[8]  R. Fajar, S. Program, P. Rekayasa, N. Lunak, and R.  Bengkalis,  ‘Implementasi  Algoritma  Naive
Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film Pada Twitter’, vol. 3, no. 1.
[9]  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.
[10]  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.