## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 4, Februari 2022 Hal 148-155 https://djournals.com/klik

## Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes

## Kairil Anwar
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338,Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: nuar30568@gmail.com
Abstrak -Semakin  majunya  teknologi  informasi  dan  taraf  hidup  masyarakat  mengakibatkan  semakin  meningkatnya  tuntutan masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  dan  produk  yang  digunakan.  Keperluan  smartphone  ini  telah  menjadi  gaya  hidup  yang dianggap  penting  bagi  sebagian  masyarakat  saat  ini.sebuah  Fenomena  tersebut  mendukung  munculnya  banyak  sebuah  smartphone yang menawarkan produk untuk memenuhi keperluan masyarakat akan teknologi dalam hal berkomunikasi. Pada penelitihan ini merek smartphone yang digunakan  adalah  vivo_Indonesia,  oppo  indonesia.  Mechine learning  adalah  aplikasi  kecerahan buatan (AI)  yang menyediakan  kemampuan  sistem  untuk  belajar  dan  meningkatakn  kemampuannya  secara  otomatis  dari  pengalaman  tanpa  harus diprogram  secara  eksplisit.  Mechine  learning  memberi  cara-cara  baru  dalam  menggali  wawasan  serta  membantu  badan  penelitian memecahkan masalah-masalah. Salah satu contohnya adalah analisa sentimen yang dilakukan secara otomatis. Analisa sentimen sendiri perlu dilakuakn kerna pengguna media sosial di masyarakat semakin meningkat sehingga mempengaruhi perkembangan opini publik. Oleh kerena itu hal ini dapat dimanfaatkan untuk menganalisa opini publik tersebut dengan mengaplikasikan data sciene,  salah satunya adalah Text Mining atau dikenal dengan istilah text analytics. Tahapan keseluruhan metode yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan  menggunakan  Text  Mining  pada  video  di  instagram  mengenai  review  smarphone    dengan  metode  scraping,  labelisasi, preproseccing  (case  folding,  tokenisasi,  filtering),  perhitungan  frekuensi  kemunculan  kata  (tf),  dan  klasifikasi  sentimen,  yang digunakan   yaitu term  frequency  (tf) dan  Gaussian  naive  bayes. Hasil  dari penelitian  ini  adalah mengklasifikasikan komentar  pada video instagram dalam sentimen positif, negatif, netral dan mengetahui kualitas dari setiap proses analisa sentimen yang  diambil dan membandingkan  algoritma  Multinomnal  Naive  Bayes.  Hasil  dari  akurat  F-score  yang  didapat  adalah  73%  pada  percobaan  dengan menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes sementara pada percobaan dengan menggunakan  algoritma Multinomnal Naive Bayes akurasi yang didapat sebesar 83% pendekatan ini diharapkan akan sangat berguna bagi pengembangan analisa sentimen pada penelitian selanjutnya.
Kata Kunci: Machine Learning; Analisis Sentimen; Text Mining; Term Frequency (TF); Multinomial Naive Bayes
Abstract -The more advanced information technology and people's standard of living have resulted in the increasing demands of society on the quality of services and products used. The need for this smartphone has become a lifestyle that is considered important for some people today. This phenomenon supports the emergence of many smartphones that offer products to meet people's needs for technology in terms of communication. In this study, the smartphone brands used were Vivo_Indonesia, Oppo Indonesia. Machine learning is an artificial brightness (AI) application that provides the ability for systems to learn and improve automatically from experience without having to be explicitly programmed. Machine learning provides new ways to gain insight and help research bodies solve problems. One example is sentiment analysis which is done automatically. Sentiment analysis itself needs to be done because social media users in the community are increasing so that it affects the development of public opinion. Therefore, this can be used to analyze  public opinion by applying scientific data, one of which is Text Mining or known as text analytics. The overall stages of the method used in this research is to use Text Mining on videos on Instagram regarding smartphone reviews with the scraping, labeling, preproseccing (case folding, tokenization, filtering) methods, calculating the frequency of word occurrences (tf), and sentiment classification, which are used namely term frequency (tf) and Gaussian naive bayes. The results of this study are to classify comments on Instagram videos in positive, negative, neutral sentiments and find out the quality of each sentiment analysis process taken and compare the Multinominal Naive  Bayes  algorithm.  The  results  of  the  accurate  F-score  obtained  are  73%  in  the  experiment  using  the  Gaussian  Naive  Bayes algorithm  while  in  the  experiment  using  the  Multinomial  Naive  Bayes  algorithm  the  accuracy  obtained  is  83%.  This  approach  is expected to be very useful for the development of sentiment analysis in further research.
Keywords: Machine Learning; Sentiment Analysis; Text Mining; Term Frequency (TF); Naive Bayes Multinomial

## 1. PENDAHULUAN
Smartphone merupakan salah satu keperluan masyarakat saat ini yang bisa menunjang aktifitas sehari-hari. Keperluan ini juga begitu diperhatikan oleh perusahaan elektronik sehingga bermunculan banyak berbagai merek-merek smartphone. Semakin  majunya  teknologi  informasi  dan  taraf  hidup  masyarakat  mengakibatkan  semakin  meningkatnya  tuntutan masyarakat terhadap kualitas pelayanan dan produk yang digunakan. Keperluan smartphone ini telah menjadi gaya hidup yang  dianggap  penting  bagi  sebagian  masyarakat  saat  ini.sebuah  Fenomena  tersebut  mendukung  munculnya  banyak sebuah  smartphone  yang  menawarkan  produk  untuk  memenuhi  keperluan  masyarakat  akan  teknologi  dalam  hal berkomunikasi. Pada penelitihan ini merek smartphone yang digunakan adalah vivo_Indonesia, oppo indonesia[1].
Dengan kemajuan teknologi, membaca komik  dapat dilakukan secara online yaitu dengan melalui situs-situs web Saat ini smartphone merk Oppo dan Vivo di pasar indonesia sudah cukup terkenal,sudah banyak pengguna kedua merk  smartphone  ini,dan  tentu  sudah  tidak  asing  jika  anda  ke  sebuah  dealer  atau  toko  retail  pasti  si  penjual memperkenalkan dan manawarkan anda membeli kedua merk smartphone tersebut di banding dengan merk smartphone lainnya,saya rasa hal ini terjadi hampir di semua penjual retail, keuntungan yang di dapatkan ketika menjual satu unik smartphone Oppo dan Oivo seharga 1.4 juta sekitar 200 sampai 300 ribu rupiah,untuk smartphone 5 jutaan keuntungan penjual bisa mencapai 500-1,5 juta rupiah,keuntungan sebesar itu hanya bisa di dapatkan dengan menjual kedua merk di
atas,untuk merk lain profit atau keuntungan di dapatkan jauh lebih kecil ,oleh karena itu banyak sekali penjual lebih fokus menjual kedua merk tersebut,tidak heran apabila baru masuk di indonesia sudah banyak dealer yang mempromosikan kedua merk di banding merk lainnya.
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yg dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Ciri utama dr Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian[2].
Dalam sebuah data science istiah machine learning dan data visualization bisa menjadi hal yang yang sering dibicarakan. Tidak hanya itu data science juga mencangkup bidang yang jauh lebih luas serta banyak sekali istilah-istilah teknologi  yang  didalam  bidang  data science ini.  Salah  satu  adalah text  mining atau  bisa  dikenal  dengan  istilah text analytics. Pada  dasar text  mining merupakan  teknilogi  (Al) Artifical  intelligence yang  mungkin  penggunanya  untuk mengubah  sebuah  konten  inti  dari  dalam  sebuah  dokumen  teks  akan  menjadi  sebuah  data  kuantitatif  secara  cepat, datakuantitatif tersebut nantinya tapat digunakan dan diproses lagi sesuai keinginan pengguna.
Pada penelitian terdahulu (Muhammad Zubair Asghar, Shakeel Ahmad, Afsana Marwat, Fazal Masud Kundi, 2015) yang berjudul Sentiment Analysis on YouTube: A Brief Survey menyimpukan bahwa analisis sentimen pada YouTube dapat digunakan untuk memecahkan masalah seperti kamus sentimen yang terbatas, gaya bahasa yang tidak resmi yang digunakan oleh pengguna dan menetapkan label untuk nilai setiap kata. Sedangkan pada penelitian (Evasaria M. Sipayung, Herastia  Maharani,  Ivan  Zefanya,  2016)  yang  berjudul  Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen  Komentar  Pelanggan menggunakan Metode Naïve Bayes Classiffier menyimpulkan bahwa Naïve Bayes classiffier dapat menganalisis sentimen dari 175 data dan terbukti memiliki nilai akurasi  sentimen  sebesar  75,42%,  sehingga  mampu mengembalikan  dokumen dan kecocokan data yang tinggi[3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Text Mining
Text Mining merupakan proses penambangan data berupa teks dan sumber datanya didapat dari dokumen dan bertujuan untuk  mencari  kata-kata  yang  mewakili  isi  dari  dokumen  sehingga  dapat  dianalisa  keterhubungan  antar  dokumen  [4]. Tujuan dari Text Mining adalah mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data. Jadi, sumber data yang digunakan pada text  minig adalah  sekumpulan  dkumen  yang  memiliki  format  yang  tidak  terstruktur  melalui  identifikasi  dan eksplorasi pola yang menarik.

## 2.2 Algoritma Naive Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes classification bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  pada  kelas  tertentu.  Unjuk  kerja pengklasifikasi diukur dengan nilai predictive accuracy[5]. Tahapan dari proses algoritma Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
1. Menghitung jumlah class /label.
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama.
3. Mengalikan semua variabel class .
4. Membandingkan hasil semua variabel.
Algoritma  Naïve  Bayes classification memiliki  persamaan yang dapat  dijadikan  acuan  untuk  menghitung nilai probabilitas dalam pengambilan suatu keputusan, adapun persamaannya adalah sebagai berikut.
𝑃(X|H) = P( X | H ),P(X) P(H) (1)
Dimana : X : Data dengan class yang belum dikrtahui H : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P(H) : Probabilitas hipotesis H P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X

## 2.3 Gaussian Naive Bayes
Gaussian Naïve Bayes dapat digunakan untuk memperkirakan distribusi data karena  hanya perlu memperkirakan mean dan standard deviasi dari data latih.
X = 1 n  ∑ X
⁄
(2)
Dimana: ̅X = Mean (X).
n = Jumlah contoh.
X = Nilai untuk variabel input dalam data latihan. Sedangkan persamaan untuk menghitung standard deviasi dapat dilihat di bawah ini.
𝑆 = √1 𝑛 ∑(𝑋𝜄 − 𝑋 2 ) ⁄ (3)
Dimana : S = Standard deviasi. N = Jumlah contoh. X ̅    = Rata-rata nilai untuk variabel input dalam data latihan. Xi = Nilai spesifik dari variabel x

## 2.4 Multinomial Naïve Bayes
Probabilitas dari dokumen d yang ada di kelas c dapat menghitung dengan persamaan 4 di bawah ini:
( 𝑐 | 𝑑 ) ∝ 𝑃 ( 𝑐 )∏1≤ 𝑘 ≤ 𝑛𝑑 𝑃 ( 𝑡𝑘 | 𝑐 ) (4)
Dimana: P(c) = prior probability dari sebuah dokumen yang terdapat dalam kelas c . <t 1 ,t 2 ,...,tn d > =  kumpulan token dalam  dokumen d yang  merupakan  bagian  dari vocabulary yang  digunakan  untuk mengklasifikasi  dan n d adalah  jumlah  token  tersebut  di  dalam  dokumen d .  Untuk  memperkirakan prior probability P(c) digunakan persamaan 2.5 sebagai berikut:
𝑃(𝐶) = 𝑁𝑐 𝑁 (5)
Dimana: Nc   = Jumlah dokumen training dalam kelas c. N = Jumlah dari dokumen trainin g seluruh kelas.
Bisa memperkirakan conditional probability P(t|c) persama yang digunakan, iyalah:
𝑃(𝑡 𝑘 |𝑐 = 𝑇𝑐𝑡 ∑ 𝑡′ 𝜖 𝜈 𝑇𝑐 𝑡′
(6)
Dimana:
𝑇 𝑐 𝑡 = Jumlah kemunculan term t dalam sebuah dokumen training dari kelas c. ∑ 𝑡 ′ ∈ 𝑉 𝑇 𝑐 𝑡 ′  = Jumlah total dari keseluruhan tem yang terdapat dalam sebuah dokumen training dari kelas c.
Masalah dari proses perkiraan nilai conditional probabilities pada persamaan (2.77) adalah terdapat nilai nol dari sebuah kombinasi (term|class) yang tidak terdapat dalam data trainin g. Berdasarkan contoh diatas, bila term WTO dalam data training hanya terdapat dalam dokumen China, maka perkiraan untuk kelas-kelas lainnya, misalnya UK, akan bernilai nol (0):
( 𝑊𝑇𝑂 | 𝑈𝐾 ) = 0
(7)
Untuk menghilangkan nilai nol, digunakan add-one atau Laplace smoothing. Proses ini menambahkan nilai satu (1) pada setiap nilai Tct dari perhitungan conditional probabilities . Sehingga persamaan untuk conditional probabilities menjadi:
𝑃(𝑡 𝑘 |𝑐 = 𝑇𝑐𝑡+1 (∑ 𝑡′ 𝜖 𝜈 𝑇 𝑐 𝑡′)+𝐵′
(8)
.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  yang  akan  dibahas  adalah  bagaimana  membangun  sebuah  sistem  yang  dapat melakukan analisa sentimen terhadap komentar pengguna pada aplikasi instagram mengenai video review smartphone menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes secara otomatis, cepat dan tepat.
Setelah  melakukan  analisis  masalah,  selanjutnya  penulis  mengidentifikasi  dan  menjelaskan  penyebab  masalah yang terjadi untuk kemudian dicari solusinya. Kemudian proses dari analisis dan identifikasi masalah yang telah dilakukan dapat dijelaskan melalui Ishikawa Diagram (fishbone) yang bisa dilihat dari gambar 3.1 dibawah.

## Gambar 1. Ishikawa Diagram
Pada gambar 1. diatas merupakan Ishikawa Diagram yang dapat menjelaskan penyebab atau landasan masalah dalam  penelitian  ini  sehingga  dibangunlah  sebuah  sistem  yang  akan  menjadi  solusi  dari  masalah  tersebut.  Dari permasalahan yang terdapat  pada  sistem  penelitian  ini  dibagi  menjadi  4  komponen  yaitu  metode,  material,  mesin  dan manusia. Pada metode dijelaskan mengenai bagaimana sistem dirancang dan dikembangkan berdasarkan metode-metode yang  belum  pernah  digunakan  pada  penelitian-penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan.  Sedangkan  pada  material dijelaskan  mengenai bagian-bagian utama dan penting  yang diperlukan untuk menjalankan sistem  pada  penelitian  ini. Kemudian pada mesin dijelaskan mengenai hal apa saja yang kemungkinan akan mempengaruhi kinerja dari perangkat keras  ( hardware )  dalam menjalankan  sistem  pada  penelitian  ini.  Dan  pada  manusia  dijelaskan  mengenai berbagai  hal yang kemungkinan akan diterima oleh user dalam menjalankan sistem pada penelitian ini. Adapun struktur data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1. Scraping
Scraping dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  yang  selanjutnya  digunakan  sebagai  pembelajaran  bagi Machine Learning .  Alamat url instagram.  Instagram  dipilih  sebagai  tempat  untuk  melakukan scraping  data karena  banyak video pada instagram yang membahas tentang review pada sebuah smartphone dan tentu saja para pengguna instagram yang aktif berinteraksi sehingga dapat dikumpulkan data komentar yang jumlahnya bisa memadai  untuk digunakan sebagai acuan pada machine learning . Scraping dilakukan secara otomatis menggunakan software Chrome Driver. Pada umumnya data komentar yang dihasilkan dari proses scraping berupa data asli yang ada pada elemen XML atau HTML pada halaman-halaman website . Kemudian data dari hasil scraping tersebut akan dijadikan sebagai dataset yang jumlahnya  sekitar 3.000 komentar  semi  terstruktur.  Adapun  ekstensi file  dataset yang  digunakan  dalam proses  ini adalah csv.
2. Labelisasi
Labelisasi dilakukan untuk memberikan identitas pada setiap data komentar dilakukan secara manual sesuai dengan kebutuhan sistem sebagai data latih dimana ada tiga kategori sentimen yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil dari labelisasi ialah data berbentuk . csv yang sudah terlabel. Contoh labelisasi terhadap komentar dapat dilihat pada Tabel 1. di bawah ini.
Tabel 1. Contoh Labelisis Terhadap Komentar Id user Komentar Sentimen 0 Dari semua teman2 yang udah make hp nya, semua pada puas dengan spesifikasi Positif 1 Emang sih bagus tapi desain nya masih perlu banyak perubahan Nitral 2 Baterainya cepat habis,jadi ribet kemana- mana mesti bawak pd Negatif 3 Harganya mahal banget gak sesuai dengan fiturnya Negatif 4 Gua udah beli ni smartphone pokoknya harganya menjamin kualitas Positif

## 3.2 Analisa Data
1.   Preprocessing
Pada  penelitian  ini preprocessing dilakukan  untuk  mengolah  data  yang  ada  sehingga  peneliti  dapat  menghindari gangguan pada data-data yang tidak konsisten. Tujuannya agar hasil output dari klasifikasi memiliki tingkat keakuratan yang tinggi.  Tahapan  dari preprocessing meliputi case  folding , tokenizing ,  dan filtering. Adapun  penjelasan  dari masing-masing tahapan tersebut antara lain:
a. Case Folding merupakan tahap mengubah semua huruf yang terdapat pada komentar menjadi huruf kecil. Hanya huruf “a-z” yang dapat diterima.
Contoh: Review Pribadi Gw pake ZF Max M2 Ga ada Lag buat game. Hasil: review pribadi gw pake zf max m2 ga ada lag buat game.
b. Tokenizing adalah  tahap  pemotongan string  input berdasarkar  tiap  kata  yang  menyusunnya.  Secara  garis  besar memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks ke dalam satuan kata.
Contoh: review pribadi gw pake zf max m2 ga ada lag buat game. Hasil:[review][pribadi][gw][pake][zf][max][m2][ga][ada][lag][buat][game]
c. Filtering adalah tahap mengambil kata-kata yang dianggap penting. Pada penelitian ini digunakan fungsi regex untuk proses filtering yaitu:
1) Menghapus semua karakter khusus.
2) Menghapus semua karakter tunggal.
3) Menganti beberapa spasi menjadi spasi tunggal.
4) Konversi huruf menjadi huruf kecil.
5) Stopword (menghilangkan dari sambing, kata depan atau kata tidak terkait hubunganya dari anaslisa sentimen). Contoh: review pribadi saya memakai zf max m2 tidak ada kelambatan untuk bermain game.
Hasil: review pribadi memakai zf max m2 kelambatan bermain game.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Preprpcessing Sebelum preprocessing Sesudah preprocessing Review Pribadi Gw pake ZF Max M2 Ga ada lag buat game. review  pribadi pakai zf max m2 lambat main game 2.   Term Frequency (TF)
Term frequency adalah suatu komentar yang bisa melewati tahap preprocessing . Term merupakan kata atau frase yang dapat  digunakan  untuk  mengetahui  konteks  dari  dokumen.  Karena  setiap  kata memiliki tingkat kepentingan  yang berbeda dalam dokumen, maka dilakukan setiap kata tersebut diberikan sebuah indikator, yaitu term weight. Berikut ini  merupakam contoh perhitungan term frequency (TF). Data kalimat dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Data Kalimat No. Komentar 1. harga mahal 2. saya menyesal beli handphone ini 3. handphone ini kamera bagus 4. oppo di indonesia murah 5
saya baru pakai oppo
Pada Tabel 3. terdapat 5 kalimat, untuk mencari term frequency maka langkah paling awal yang hasur dilakukan adalah dengan memisahkan kata dalam kalimat untuk dijadikan kumpulan kata seperti yang dilihat dari tabel 4. di bawah.
Tabel 4. Kumpulan  Kata pada Kalimat Harga Handphone Bagus Saya Mahal Ini Oppo Baru Saya Handphone Di Pakai Menyesal Ini Indonesia Oppo Beli Kamera Murah
Pada Tabel 4. terdapat daftar kata-kata setelah dilakukannya pemisahan kata pada kalimat selanjutnya disusun, apabila terdapat kata yang muncul lebih dari 1 kali maka cukup ditulis 1 kali saja. Setelah membuat daftar kata maka akan dihitung jumlah kemunculan kata  pada setiap dokumen ( term frequency ) pada kalimat yang terdapat pada Tabel 3. Berikut  merupakan  penyusunan  daftar  kata  dan  penghitungan term  frequency yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  di bawah ini.
Tabel 5. Penyusunan Daftar Kata Perhitungan  Nilai Term Frequency (Tf) Kata D1 D2 D3 D4 D5 TF Harga 1 0 0 0 0 1 Mahal 1 0 0 0 0 1 Saya 0 1 0 0 1 2 Menysal 0 1 0 0 0 1 Beli 0 1 0 0 0 1 Handphone 0 1 1 0 0 2 Ini 0 1 1 0 0 2 Kamera 0 0 1 0 0 1 Bagus 0 0 1 0 0 1 Oppo 0 0 0 1 1 2 Di 0 0 0 1 0 1 Indonesia 0 0 0 1 0 1 Merah 0 0 0 1 0 1
Baru 0 0 0 0 1 1 Pakai 0 0 0 0 1 1
Pada Tabel 5. dapat dilihat hasil dari proses penyusunan daftar kata dan perhitungan jumlah kata yang muncul dalam suatu kalimat atau dokumen. D1 merupakan dokumen ke-1 seperti yang dapat dilihat pada Tabel 3, sedangkan D2 merupakan  dokumen  ke-2  dan  seterusnya.  Setiap  dokumen  akan  di  seleksi berdasarkan  daftar kata,  bila  kata  tersebut terdapat pada dokumen akan diberi nilai 1 sedangkan bila  kata  tersebut  tidak  ada  akan  diberi  nilai  0.  Pada  kolom  TF merupakan jumlah dari kemunculan kata pada total dokumen yang dijadikan sebagai contoh. Setelah mendapatkan nilai TF maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai IDF, menggunakan rumus di bawah ini:
𝑖𝑑𝑓 = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑓 )
Berikut ini merupakan contoh perhitungan IDF yang dilihat dari tabel 6.  di bawah.
Tabel 1. Perhitungan Nilai IDF Kata TF IDF Harga 1 0.69897 Mahal 1 0.69897 Saya 2 0.39794 Menyesal 1 0.69897 Beli 1 0.69897 Handphone 2 0.39794 Ini 2 0.39794 Kamera 1 0.69897 Bagus 1 0.69897 oppo 2 0.39794 Di 1 0.69897 Indonesia 1 0.69897 Murah 1 0.69897 Baru 1 0.69897 Pakai 1 0.69897
Dari tabel 6 bisa dilihat apabila ingin menghitung IDF dari kata “handphone” yaitu dengan  mencari total jumlah dokumen dimana pada Tabel 2. terdapat 5 dokumen sedangkan kemunculan kata “handphone” pada seluruh dokumen terdapat 2 kali, sehingga perhitungan manualnya yaitu menggunakan rumus  di bawah ini:

## 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑓 )
Dan dapat dituliskan log ( 5 2 ) = 0.39794 dan seterusnya untuk menghitung nilai IDF dari kata yang lain. Setelah mendaparkan nilai IDF langkah selanjutnya adalah mencari nilai TF-IDF seperti yang bisa kita lihat di tabel 7. di bawah.
Tabel 7. perhitungan nilai TF-IDF Kata D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 TF IDF TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 Harga 1 0 0 0 0 1 0.69897 0.698 97 0 0 0 0 Mahal 1 0 0 0 0 1 0.69897 0.698 97 0 0 0 0 Saya 0 1 0 0 1 2 0.39794 0 0.39794 0 0 0.39794 Menyesal 0 1 0 0 0 1 0.69897 0 0.69897 0 0 0 Beli 0 1 0 0 0 1 0.69897 0 0.69897 0 0 0 Handphone 0 1 1 0 0 2 0.39794 0 0.69897 0.69897 0 0 Ini 0 1 1 0 0 2 0.39794 0 0.39794 0.39794 0 0 Kamera 0 0 1 0 0 1 0.69897 0 0 0.69897 0 0 Bagus 0 0 1 0 0 1 0.69897 0 0 0.69897 0 0 Oppo 0 0 0 1 1 2 0.39794 0 0 0 0.39794 0.39794 Di 0 0 0 1 0 1 0.69897 0 0 0 0.69897 0 Indonesia 0 0 0 1 0 1 0.69897 0 0 0 0.69897 0 Merah 0  0 0 1  0 1 0.69897 0 0 0 0.69897 0 Baru 0  0 0 0  1 1 0.69897 0 0 0 0 0.69897 Pakai 0  0 0 0  1 1 0.69897 0 0 0 0 0.69897
Nilai TF-IDF yang terdapat pada Tabel 7. inilah yang akan dijadikan input dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## 3.3 Klasifikasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Sebuah data sudah memastikan proses preprocessing dan term frequency merupakan data latih yang akan menjadi input pada  proses  pengujian.  Berlajut  dari data  uji  bisa  melalui  tahap  pengklasifikasian  menggunakan  algoritma.  Berikut merupakan contoh kalimat yang akan diklasifikasikan menggunakan algoritma Naive Bayes yang dapat dilihat pada Tabel 8. di bawah ini.
Tabel 3.8 Contoh Kalimat Klasifikasi No. Komentar Class Kata Label Positif Negatif 1. harga mahal TidakAda Ada Negatif 2. saya menyesal  beli handphone ini Tidak Ada Ada Negatif 3. handphone ini kamera bagus Ada Tidak Ada Positif 4. samsung di indonesia murah Ada Tidak Ada Positif 5. saya baru pakai Samsung ? ? ?
Pada Tabel 8. dapat dilihat contoh kalimat 1 sampai dengan 4 sudah diberi label (sentimen). Sedangkan pada contoh kalimat  5  belum  diberi  label  (sentimen).  Maka  dari  itu  untuk  memberi  label  (sentimen)  pada  contoh  kalimat  5  akan digunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes. Adapun tahapan-tahapan klasifikasi dalam algoritma Naïve Bayes adalah sebagai berikut.
1. Menghitung jumlah class /label:
P(C = Positif) = 2/4 (jumlah kalimat dengan kategori “positif”)
P(C = Negatif) = 2/4 (jumlah kalimat dengan kategori“negatif”) P(C = Netral) = 0/4 (jumlah kalimat dengan kategori“netral”)
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama:
P( Class Kata = Positif | C = Positif) =2/2 (jumlah Class Kata berstatus positif dengan keterangan positif, dibagi dengan jumlah data yang positif).
P( Class Kata = Positif | C = Negatif) =0/2 P( Class Kata = Positif | C = Netral) =0/0 P( Class Kata = Negatif | C = Positif) =2/0 P( Class Kata = Negatif | C = Negatif) =2/2 P( Class Kata = Negatif | C = Netral) =0/0
3. Mengalikan semua hasil variabel:
4. Variabel “Positif” (P( Class Kata = Positif | C = Positif)) * (P( Class Kata = Negatif | C = Positif)) * (P(C = Positif)) = 2/2 * 2/0 * 2/4 = ~
5. Variabel “Negatif” (P( Class Kata = Positif | C = Negatif)) * (P( Class Kata = Negatif | C = Negatif)) * (P(C = Negatif))
= 0/2 * 2/2 * 2/4 = 0/16
6. Variabel “Netral” (P( Class Kata = Positif | C = Netral)) * (P( Class Kata = Negatif | C = Netral)) * (P(C = Netral)) = 0/0 * 0/0 * 0/4 = 0/0
7. Membandingkan hasil semua variabel:
Dari hal di atas, penilai probabilitas tertinggi ada di variabel “Netral”, sehingga bisa disimpulkan bahwa kalimat tersebut termasuk kedalam kategori komentar netral. Maka pada contoh kalimat 5 diberi label (sentimen) “Netral”.

## 3.4 Pengujian Sistem
Dari  Pengujian  sistem  dapat dilakukan  untuk   memeriksa suatu  sistem  sudah  dibangun,  akan dilakukan  suatu  penguji sistem  terdiri dari proses pelatihan atau pengujian terhadap data komentar. Bisa tepat Pengujian Sistem dari F- score, bisa melakukan dengan 2 kali peroses, total peroses yang dilakukan dimasukan untuk membandingkan akurasi yang paling baik akan menghasilkan setiap algoritma. ini hasil dari setiap penguji ditampilakan oleh Tabel 9 dan Tabel 10 berikut ini.
Tabel 9. Hasil Pengujian Sistem dengan Gaussian NB Gaussian NB Precision recall f1-score Support Positif 0.92 0.67 0.78 401 Netral 0.93 0.63 0.75 789 Negatif 0.52 0.96 0.67 425 Weigted/avg 0.82 0.73 0.74 1615
Tabel 10. Hasil Pengujian Sistem dengan Multinomial NB
Precision recall 1-score Support Positif 0.92 0.67 0.78 401 Netral 0.93 0.63 0.75 789 Negatif 0.52 0.96 0.67 425 Weigted/avg 0.82 0.73 0.74 1615
Dari Tabel 9 dan Tael 10 dapat dilihat bahwa dengan menggunakan algoritma Gausisian Naïve Bayes sistem dapat menghasilkan  akurasi  sebesar  73%  dari  8074 dataset yang telah di split menjadi data latih dan data uji sementara pada algoritma Multinomial Naïve Bayes sistem dapat menghasilkan akurasi ketepatan hingga 81%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil kesimpulan dari hasil dan pembahasan pada penelitian ini dimana dengan melakukan scraping data, analisa sentimen dapat dilakukan secara otomatis dan cepat. Preprocessing pada komentar terbukti efektif menghasilkan kalimat  yang  penting  terhadap  proses  analisa  sentimen.  Dimana  hasil  pengujian  analisa  sentimen  pada  komentar menggunakan  Gaussian  Naive  Bayes  bisa  menghasilkan  akurasi  sebesar  73%  sementara  dengan  menggunakan Multinomial  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  sebesar  81%.  Sehingga  dari  pengujian  tersebut  yang  dilakukan Multinomial  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  akan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  menggunakan  Gaussian  Naïve Bayes..

## REFERENCES
[1] “Algoritma Naive Bayes,” 2019. https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/.
[2] “No Title,” file:///C:/Users/khairil/Downloads/46479-121-107793-1-10-20190506.pdf. .
[3] Balya, “Analisis Sentimen Pengguna Youtube di Indonesia pada Review Smartphone Menggunakan Naïve Bayes,” 2019.
[4] A. Raharjo, “Cybercrime; Pemahaman dan Upaya Pencegahan Kejahatan Berteknologi,” Citra Aditya Bakti, pp. 11–36, 2002.
[5] “machine-learning,” https://www.advernesia.com/blog/data-science/machine-learning-adalah/. .
[7] “Teori Text Mining,“No Title,” https://informatikalogi.com/text-preprocessing/. .
[8] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah,” TECHSI J. Penelit. Tek. Inform., vol. 4, pp. 127–146, 2010.