## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Dea Ropija Sari * , Yusra, Muhammad Fikry, Febi Yanto, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950121678@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950121678@students.uin-suska.ac.id Submitted: 07/06/2023 ; Accepted: 25/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –Resesi ekonomi merupakan suatu kondisi di mana pemulihan ekonomi suatu negara melambat atau memburuk, yang dapat  berlangsung  selama  bertahun-tahun  karena  pertumbuhan  produk  domestik  bruto  (PDB)  melambat  secara  signifikan selama dua kuartal. Peringatan dini akan terjadinya resesi global menjadi perhatian setiap negara di dunia, bahkan resesi global berdampak  besar  bagi  Indonesia.  Misalnya,  pengeluaran  publik  dipotong  karena  pendapatan  menurun,  pengangguran meningkat dan kemiskinan meningkat, dan banyak yang menghadapi PHK atau pemotongan upah. Penguatan ekonomi penting untuk meminimalisir ancaman tersebut, dan penelitian ini harus dilakukan untuk melihat reaksi masyarakat terhadap ancaman resesi  ekonomi.  Twitter  memberikan  wadah  kepada  pengguna  untuk  memberikan  komentar  terhadap  permasalahan  resesi ekonomi 2023 yang bisa dijadikan informasi klasifikasi sentimen guna mendapatkan komentar positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Dalam penelitian ini terdapat tujuh proses utama, yaitu pengumpulan data, pelabelan manual, processing, pembobotan fitur (tf-idf), tresholding, klasifikasi metode naïve bayes, dan pengujian. Dari 1408 data komentar dalam Twitter mengenai ancaman resesi ekonomi 2023. Berdasarkan hasil klasifikasi, menggunakan 2 model pengujian yaitu data balance dan data tidak balance diperoleh hasil pengujian data balance terbaik dengan hasil akurasi tertinggi dengan  proses  klasifikasi  menggunakan  algortima  naïve  bayes  classifier  menghasilkan  akurasi  sebesar  78%  yang  didapat dengan memakai model perbandingan 90% training data dan 10% test data.
Kata Kunci: Resesi; Klasifikasi Sentimen; Naïve Bayes Classifier; Twitter; Ekonomi
Abstract– Economic recession is a condition in which the economic turnover of a country changes to slow or bad that can last for years as a result of the growth of the Gross Domestic Product (GDP) a country decreases over two decades significantly. Early warnings of the emergence of a global recession become a concern for all countries in the world, even global recessions also  have  a  major  impact  on  Indonesia.  Such  as  declining  public  spending  due  to  decreasing  incomes,  increasing unemployment, increasing poverty, and many of whom have to accept PHK or salary cuts. Economic strengthening will be important in minimizing these threats, this research needs to be done to see the response of the public to the threat of economic recession. Twitter provides a container to users to comment on the problem of the economy recession 2023 which can be used as sentiment classification information to know positive and negative comments. This research uses the naive bayes classifier algorithm. In this study there are seven main processes, namely data collection, manual labelling, processing, feature weighing (tf-idf), tresholding, naive bayes method classification, testing. From the 1408 comments data on Twitter about the threat of a 2023  economic  recession.  Based  on  the  results  of the classification,  using  2  testing  models  namely data  balance  and  non- balance data obtained the best balance data test results with the highest accuracy result with the process of classification using algortima naïve bayes classifier resulted in accurateness of 78% obtainable by using a comparison of 90% training data and 10% test data.
Keywords : Recession; Sentiment Classification; Naïve Bayes Classifier; Twitter; Economy

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2020, Indonesia bahkan seluruh dunia terpapar virus Covid-19 yang berdampak pada  pertumbuhan ekonomi  negara  bahkan  ekonomi  global  [1].  Hal  ini  menyebabkan  peningkatan  pengangguran  dan  penurunan pendapatan. Hal ini memicu resesi ekonomi. Resesi adalah fenomena dimana PDB riil negatif selama dua kuartal berturut-turut,  yang  berarti  aktivitas  ekonomi,  termasuk  produksi,  distribusi,  konsumsi, investasi,  dan  lain-lain, turun sehingga menimbulkan efek domino yang merugikan berbagai pihak termasuk pemutusan hubungan kerja (PHK)[2].  Ramalan  resesi  tahun  2023  banyak  diberitakan  dan  menjadi  topik  perbincangan  di  media  sosial. Mengenai ini jelas saja memicu pro dan kontra di masyarakat.
Pengguna  media  sosial  telah  tersebar  luas  di  berbagai  lapisan  masyarakat  dan  menyebar  dengan  sangat cepat. Tidak saja menjadi alat untuk bersosialisasi dan bercengkrama, namun juga untuk memberitahu keinginan dan  memvisualisasikan  peristiwa  dan  perasaan  masyarakat  [3].  diantara  jejaring  sosial  salah  satu  yang  paling populer di masyarakat adalah Twitter. Twitter adalah media sosial yang menghubungkan banyak orang di seluruh dunia dalam berbagai topik [4]. Dengan 328 juta pengguna, Twitter adalah media sosial paling populer di antara berbagai media sosial. Jumlah pengguna Twitter dapat digunakan untuk mengetahui pendapat masyarakat tentang resiko  resesi  ekonomi  tahun  2023.  Perihal  ini  dapat  dijadikan  sebagai  model  guna  mengetahui  pendapat masyarakat tentang dampak masyarakat terhadap resesi ekonomi.
Analisis  sentimen  secara  otomatis  memproses  data  guna  mendapatkan  sentimen  kalimat.  Perihal  ini dilakukan guna mendeteksi opini atau trend opini publik, apakah lebih ke negatif atau positif. Target dari penelitian ini  adalah  untuk  menilai  opini  publik  terhadap  ancaman  resesi  ekonomi  pada  tahun  2023.  Penelitian  ini
menggunakan kata kunci  “resesi” dalam tweet  berbahasa Indonesia yang diekstraksi  dari  Twitter dan diproses dengan  algoritma  klasifikasi  naïve  bayes  classifier  untuk  membuat  klasifikasi  ancaman.  Resesi  ekonomi  pada tahun 2023.
Algoritma klasifikasi  naïve bayes classifier dipilih  sebab mempunyai kecepatan pemrosesan dan akurasi yang  besar  apabila  memakai  data  yang  cukup  besar  dan  variabel  [5].  Metode  klasifikasi  naïve  bayes  classifier adalah metode klasifikasi yang digunakan dalam klasifikasi sentimen pada text mining. Metode ini dapat cocok untuk  klasifikasi  menurut  akurasi  dan  data  komputasi.  Metode  klasifikasi  naive  bayes  classifier  adalah  tipe sederhana dari metode naïve bayes classifier yang tepat guna mengklasifikasikan teks atau dokumen [6]. Dalam tugas  akhir  ini,  akan  melakukan  pengklasifikasian  dengan  metode  klasifikasi  naïve  bayes  classifier.  Misi  dari penelitian  ini  ialah  untuk  mengklasifikasikan  secara  otomatis  opini  masyarakat  di  media  sosial Twitter  tentang ancaman resesi ekonomi pada tahun 2023 menggunakan data dalam jumlah besar memakai metode naïve bayes classifier.
Penelitian sebelumnya pada tahun 2022 yang diteliti oleh A. Turmudi Zy, A. Nugroho, A. Rivaldi, and I. Afriantoro,  menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier  menganalisis  sentimen  metode  naïve  bayes  classifier menganalisis sentimen terhadap pembobolan data pada Twitter. metode tersebut memberikan tingkat yang cukup baik dan hasil yang baik. Hasil klasifikasi tertinggi didapatkan dengan nilai accuracy 98.33%, precision 100.00%, dan  recall  97.13%  [7].  penelitian  lainnya  pada  tahun  2022  yang  diteliti  oleh  Fitriani,  E.  Utami,  and  A.  Dwi Hartantoand,  dengan  algoritma  naïve  bayes  classifier  dan  decision  tree  dengan  permasalahan  terkait  analisis sentimen terhadap pelaksanaan P3K guru. Hasil akurasi dari kedua algoritma tersebut yaitu naïve bayes classifier memperoleh akurasi sejumlah 100.00% [8]. Penelitian berikutnya pada tahun 2018 yang diteliti oleh B. Gunawan, H.  Sasty,  P.,  E.  Esyudha,  P,  juga  memakai  metode  naïve  bayes  classifier  menganalisis  sentimen  pada  ulasan produk. Hasil pengujian tertinggi diperoleh dalam 90% data latih dam 10% data uji dengan nilai akurasi 77.78% [9].
Berdasarkan  penelitian  selanjutnya  pada  tahun  2018  yang  diteliti  oleh  B.  Mas  Pintoko  and  K.  Muslim, memakai metode naïve bayes classifier dengan topik analisis sentimen opini masyarakat terhadap jasa transportasi online.  Hasil  penelitian  ini  didapatkan  akurasi  opini  positif  sebesar  88.60%  dan  opini  negatif  sebesar  11.40% dengan  akurasi  sebesar  86.80%.  Hasil  membuktikan  tingkat  sentimen  positif  dari  tweets  lebih  tinggi  daripada tingkat sentimen negatif [10]. Penelitian terakhir pada tahun 2022 yang diteliti oleh A. M. Anjani, A. A. Chamid, and A. C. Murti, membahas analisis sentimen kaum lgbt pada media sosial Twitter menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Berdasarkan penelitian ini memperoleh hasil akurasi sebesar 95% data polaritas positif 77% dan data polaritas negatif sebesar 150% [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian digambarkan pada diagram fase penelitian guna menyampaikan aturan yang pasti, tersusun dan analitis. Berikut langkah-langkah proyek penelitian, yang menjadi pedoman dalam mengerjakan proses tugas akhir ini. Strategi metodologi penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Keterangan:
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu  pengumpulan  data,  setelah  data  terkumpul  selanjutnya  melakukan pelabelan data melalui validasi seorang lulusan sarjana bahasa Indonesia, setelah semua data diberi label tahapan
ketiga melakukan preprocessing, tahapan selanjutnya yaitu pembobotan kata, tahapan kelima Feature Selection, setelah melalui  Feature Selection maka tahapan selanjutnya yaitu klasifikasi metode  naïve bayes classifier, dan yang terakhir melakukan pengujian menggunakan (confusion matrix).

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  langkah  pertama  dalam  metodologi  penelitian.  Data  yang  dikumpulkan  berasal  dari sosial media Twitter dengan keyword ‘resesi’. Data yang didapatkan berjumlah 1408 data. Setelah mengumpulkan data  tahapan  selanjutnya  melakukan  pelabelan  manual  atau  kerap  disebut  dengan  labeling  di  proses  guna mendefinisikan  kategori  sentimen  positif  atau  negatif  [12].  Setelah  dilakukan  pelabelan  manual  kemudian divalidasi oleh validator seorang sarjana lulusan bahasa Indonesia bapak Robby Fitrianto, Spd.

## 2.2 Preprocessing
Teks preprocessing merupakan langkah umum dalam klasifikasi [13], Preprocessing memiliki peran yang sangat penting  dalam  sistem  Natural  Language  Processing  (NLP)  karena  tahap  ini  bertanggung  jawab  untuk mengidentifikasi  karakter,  kata,  dan  kalimat  yang  menjadi  bagian  dasar  yang  akan  diolah  pada  seluruh  bagian pemrosesan selanjutnya, mulai dari analisis morfologi hingga penandaan ucapan.[14]. Selanjutnya masuk kebagian evaluasi dan uji. Ditahap ini data yang total awalnya 1 data. Dengan tujuan menghasilkan term/kata dari data yang cocok  dengan  kebutuhan  [15].  Teks  preprocessing  pada  penelitian  ini,  merupakan  sekelompok  bagian  secara berurutan  yaitu  cleaning,  case  folding,  Tokenization,  normalization,  negative  handling,  stopword  removal, stemming. sebagaimana penguraian dari bagian-bagian tersebut sebagai berikut :
1. Cleaning merupakan proses menghapus karakter yang tidak perlu seperti angka, hastag, symbol, mention, dan link url dari proses klasifikasi.
2. Case Folding merupakan mengganti seluruh huruf membentuk huruf kecil sehingga dihitung seperti kata yang serupa [16].
3. Tokenization merupakan dalam tokenisasi, kalimat dibagi menjadi unit leksikal yang lebih kecil yang disebut kata. Tujuan dari tokenisasi adalah adalah memeriksa kata-kata dalam sebuah kalimat [17].
4. Normalization merupakan  bagian  untuk  mengganti  kata-kata  yang  tidak  baku  menjadi  bentuk  baku.  Hal tersebut dibuat guna menurunkan jumlah fitur yang dihitung per kata [18].
5. Negation  Handling  merupakan  proses  ketika  terdapat  kata  bersifat  negasi  yaitu  tidak,  bukan,  nnggak,  dan lainnya hal ini akan menyebabkan arti kata menjadi berlawanan dengan arti sebenarnya.
6. Stopword Removal adalah membuang kata-kata yang memiliki kuantitas kemunculan yang sering tapi tidak terlalu  berpengaruh.  Kata  yang  masuk  stopword  yaitu  “dan”,  “di”,  “yang”,  “dari”  sehingga  hanya meninggalkan kata-kata yang berharga [19].
7. Stemming  berguna  untuk  menjadikan  kata  sebagai  kata  alami  atau  kata  dasar,  dengan  membuang  semua imbuhan yang ada dalam kata tersebut [20].

## 2.3 Pembobotan Kata
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah sebuah metode algoritma yang menambah bobot dalam  teks.  Tf  merupakan  berapa  kali  kata  tersebut  terlihat  pada  dokumen,  sementara  IDF  merupakan  nilai kebalikan  dari  dokumen  yang  menyimpan  kata  tersebut.  Ketika  TF  dan IDF  dikalikan  akan  mendapatkan  nilai bobot pada kata tersebut [21]. di bawah ini adalah rumus persamaan TF-IDF:
𝑊𝑡 , 𝑑 = 𝑇𝐹𝑡 , 𝑑 . 𝐼𝐷𝐹𝑡 (1)
𝐼𝐷𝐹𝑡 = log ( 𝑁 𝑛𝑡 ) (2)
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹𝑡 , 𝑑 = 𝑇𝐹𝑡 , 𝑑 . 𝐼𝐷𝐹𝑡 (3)
Keterangan : 𝑇𝐹𝑡 , 𝑑 = kerapatan kehadiran t (term) pada dokumen d 𝑊𝑡 , 𝑑 = bobot terhadapa t (term) dalam dokumen 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹𝑡 , 𝑑 = pembobotan kalimat (d) terhadap kata (t) 𝐼𝐷𝐹𝑡 = kebalikan frekuensi dokumen N = jumlah dokumen 𝑛𝑡 = jumlah dokumen mengandung kata t

## 2.4 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Naïve  bayes  classifier  dipakai  guna  menggali  nilai  probabilitas  terbaik  pada  kategori  yang  paling  tepat  dalam teknik  klasifikasi  data  uji  [22].  Selama  proses  klasifikasi,  metode  klasifikasi  naïve  bayes  classifier  menggali probabilitas terbaik di antara bagian dokumen yang diuji, dibawah ini menunjukkan perhitungannya.
𝑃(𝐶|𝑋) = 𝑃( 𝐶 | 𝑋 )𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) (4)
Keterangan : X= menguji data dari kategori yang tidak terlihat P(X) = probabilitas X P(C) = probabilitas C X = kelas yang terdefinisi dengan baik C = kumpulan data P(X|C) = probabilitas X untuk dengan situasi hipotesis C P(C|X) = probabilitas hipotesis C karena keadaan

## 2.5 Pengujian
Pengujian pada tugas akhir ini mempunyai misi untuk menemukan performa atau kinerja dari tipe yang dianjurkan. Metode yang dipakai pada pengujian dalam tugas akhir ini adalah confusion matrix. Confusion matrix adalah tabel yang memberikan laporan komparatif antara hasil klasifikasi yang sesungguhnya dengan hasil diproses oleh sistem (prediksi). Dalam confusion matrix, terdapat 4 sebutan nilai hasil klasifikasi yang selanjutnya akan dipakai guna menghitung  nilai  akurasi,  recall,  presisi,  dan  fl-score,  yaitu  true  positive  (TP),  true  negative  (TN) adalah  hasil kasifikasi yang benar. Nilai false positive (FP) merupakan nilai dimana hasilnya diprediksi positif tetapi ternyata negatif sementara false negative (FN) merupakan nilai dimana hasil prediksinya negatif tetapi ternyata positif [23].
Tabel 1. Pengujian Perkiraan Positif  Perkiraan Negatif Nyata Positif TP FN Nyata Negatif FP TN 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% (5) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗ 100% (6)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100% (7) 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 .𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (8) Keterangan:
TP = True Positive FN = False Negative FP = False Positive TN = True Negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Set
Data set yang dipakai dalam tugas akhir ini merupakan dataset yang berasal dari jejaring sosial yaitu Twitter berupa tweets yang berisi kata “resesi” data yang diambil dari bulan Oktober-Desember 2022. Pada penelitian ini, terdapat 1408 data tweets yang diklasifikasikan kedalam 2 kategori ialah negatif dan positif dutujkan pada gambar 2 sebagai berikut.

## 3.1 Preprocesing Data
Setelah mengumpulkan data sesuai dengan kebutuhan maka akan dilakukan preprocessing teks untuk mengubah data mentah menjadi data proses. Ada beberapa langkah dalam tahap preprocessing data dapat dilhat pada tabel 2 sebagai berikut.

## Tabel 2. Hasil Preprocessing
Setelah  proses  preprocessing  maka  akan  dilakukan  visualisasi  dengan  menggunakan  word  cloud.  word cloud  adalah  gambaran  visual  dari  seberapa  sering  sebuah  kata  muncul  pada  satu  set  dokumen.  Ukuran  huruf menunjukkan seberapa sering suatu kata muncul, jadi semakin besar ukuran hurufnya maka semakin sering kata itu muncul. Kebalikannya, semakin kecil ukuran huruf, semakin berkurang kata tersebut muncul [24]. Word cloud dalam tugas akhir ini ditunjukkan pada gambar 3 yaitu Word cloud negatif dan gambar 4 Word cloud positif.
Nama Input Output Cleaning Sudah  banyak  pembahasan  tentang  resesi tapi Indonesia sendiri optimis bisa menghadapi  dgn  faktor  beberapa  yang Indonesia punya Sudah  banyak  pembahasan  tentang  resesi tapi Indonesia sendiri optimis bisa menghadapi  dgn  faktor  beberapa  yang Indonesia punya Case Folding Sudah  banyak  pembahasan  tentang  resesi tapi Indonesia sendiri optimis bisa menghadapi  dgn  faktor  beberapa  yang Indonesia punya sudah banyak pembahasan tentang resesi tapi indonesia  sendiri  optimis  bisa  menghadapi dgn faktor beberapa yang indonesia punya Tokenization sudah banyak pembahasan tentang resesi tapi indonesia  sendiri  optimis  bisa  menghadapi dgn faktor beberapa yang indonesia punya sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi,  dgn,  faktor,  beberapa,  yang, indonesia, punya, Normalization sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi,  dgn,  faktor,  beberapa,  yang, indonesia, punya, sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi, dengan, faktor, beberapa, yang, indonesia, punya, Negation Handling sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi, dengan, faktor, beberapa, yang, indonesia, punya, sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi, dengan, faktor, beberapa, yang, indonesia, punya, Stopword Removal sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi, dengan, faktor, beberapa, yang, indonesia, punya, sudah, banyak, pembahasan, tentang,  resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi,  dengan,  faktor,  beberapa, indonesia, punya, Stemming sudah, banyak, pembahasan, tentang, resesi, tapi,  indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa, menghadapi,  dengan,  faktor,  beberapa, Indonesia, punya
sudah,  banyak,  bahas,  tentang,  resesi,  tapi, indonesia,  sendiri,  optimis,  bisa,  hadap, dengan, faktor, berapa, indonesia, punya,
Gambar 4. Word Cloud Positif

## 3.2 Pembobotan Kata
Selanjutnya ke tahap pembobotan kata, setiap kata atau term yang sudah melalui preprocessing akan diberi bobot melalui TF-IDF. Berikut tampilan hasil perhitungan TF-IDF menggunakan tools google collab ditunjukkan pada gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Hasil TF-IDF

## 3.3 Feature Selection
Selanjutnya  ke  tahap  pemilihan  fitur  terbaik  menggunakan  thresholding.  Pada  Penelitian  ini  memakai  ambang batas yaitu 0,001. Berikut gambar 6 tampilan hasiil thresholding.

## Gambar 6. Hasil Thresholding

## 3.4 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Sebelumnya data telah melewati preprocessing, pelabelan dan (TF-IDF) menjadi bagian dalam proses training dan testing. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memisahkan training data dan test data. Seperti ditunjukkan dalam gambar 7 berikut.
Langkah selanjutnya melakukan klasifikasi  menggunakan metode  naïve bayes classifier  untuk membuat acuan yang dapat digunakan untuk memperoses klasifikasi data tanpa pelabelan manual. Pengujian ini diproses memakai  metode  confusion  matrix  yang  akan  dijadikan  kedalam  perhitungan  accuracy,  recall,  dan  precision. Berikut gambaran dari hasil klasifikasi metode naïve bayes classifier pada gambar 8 memakai tools Google Collab.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Metode Naïve Bayes Classifier

## 3.5 Pengujian
Pada  penelitian  ini  melakukan  pengujian  untuk  menguji  train  data  dan  test  data  dari  1408  data  dengan menggunakan confusion matrix. Penelitian ini juga menggunakan dua pengujian yaitu data balance dengan 704 data positif dan 704 data negatif, yang kedua yaitu data tidak balance dengan 464 data positif dan 704 data negatif selanjutnya melakukan tiga perbandingan yang pertama dimana training data dan test data 90:10, perbandingan selanjutnya training data dan test data 20:80, dan perbandingan yang terakhir training data dan test data 70:30.

## 3.6.1 Pengujian Data Balance
Pengujian ini menggunakan 1408 data yang diklasifikasikan data positif berjumlah 704 dan data negatif berjumlah 704. dibawah ini merupakan hasil pengujian menggunakan confusion matrix.
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix Data Balance Perbandingan 90:10
Hasil confusion matrix percobaan training data dan test data 90:10, jadi memperoleh nilai akurasi sebanyak :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
47 + 63 47 + 63 + 17 + 13 ∗ 100%
= 110 140 = 0,78 ∗ 100% = 78%
Metode naïve bayes classifier memperoleh hasil akurasi dengan perbandingan training data dan test data 90:10  sebanyak  78%.  Menurut  pengujian  yang  telah  diproses  hasil  akurasi  terbaik  diperoleh  di  perbandingan training data dan test data 90:10 dengan accuracy 78%, presisi 77%, recall 78%, dan f1-score 78%.

## 3.6.2 Pengujian Data Tidak Balance
Pengujian ini menggunakan 1353 data yang diklasifikasikan data positif berjumlah 646 dan data negatif berjumlah 704. dibawah ini hasil pengujian memakai confusion matrix.
Gambar 10. Hasil Confusion Matrix Data Tidak Balance Perbandingan 90:10
Hasil confusion matrix percobaan training data dan testing data 90:10, jadi memperoleh nilai akurasi sebanyak :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
51 + 50
51 + 50 + 17 + 18 ∗ 100%
= 101 136 = 0,74 ∗ 100% = 74%
Metode naïve bayes classifier memperoleh hasil akurasi dengan perbandingan  training data dan test data 90:10  sebanyak  78%.  Menurut  pengujian  yang  telah  diproses  hasil  akurasi  terbaik  diperoleh  di  perbandingan training data dan test data 90:10 dengan accuracy 74%, presisi 74%, recall 74%, dan f1-score 74%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penerapan dan pengujian klasifikasi sentimen masyarakat di Twitter terhadap ancaman resesi ekonomi  tahun  2023  memakai  metode  naïve  bayes  classifier  dari  jumlah  1408  data,  maka  dapat  diambil kesimpulan.  Dengan  model  pengujian  data  balance  perbandingan  seluruh  train  data  dan  test  data  mendapatkan accuracy  tertinggi  pada  perbandingan  90%  train  data  dan  10%  test  data  sehingga  pengujian  data  balance  ini mendapatkan hasil tertinggi accuracy 78%, presisi 77%, recall 78%, dan f1-score 78%. yang menyatakan metode naïve  bayes  classifier  cukup  akurat  untuk  bisa  mengatasi  klasifikasi  sentimen  masyarakat  di  Twitter  terhadap ancaman  resesi  ekonomi  2023.  Namun  Ketika  datanya  dikurangi  dan  klasifikasi  datanya  tidak  balance  maka akurasinya  juga  akan  rendah.  Saran  untuk  penelitian  setelah  ini,  bisa  memakai  metode  klasifikasi  lain  untuk melihat  hasil  dari  kinerja  metode  tersebut  menggunakan  permasalahan  yang  sama  yaitu  klasifikasi  sentimen masyarakat terhadap ancaman resesi 2023. Kemudian bisa memakai data mentah dari jejaring sosial lainnya yaitu Youtube, Instagram, atau Facebook.

## REFERENCES
[1]  S.  Ardila,  S.  Annatasha,  V.  Aulya  D.  Kustiawati,  J.  Pendidikan  and  D.  Konseling,  “Studi  Literatur :  Mempersiapkan Investasi untuk Hadapi Isu Resesi Ekonomi di Indonesia,”2022.
[2]  S. Blandina, A. Noor Fitrian, and W. Septiyani, “Strategi Menghindarkan Indonesia dari Ancaman Resesi Ekonomi di Masa Pandemi,” Efektor, vol. 7, no. 2, pp. 181–190, Dec. 2020, doi: 10.29407/e.v7i2.15043.
[3]  A. N. Made Ayu Juli, D. G. Hendra Divayana, and G. Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), vol. 15, no. 1, pp. 27– 29, Nov. 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[4]  A.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  and  A.  Wantoro,  “Filtering  Spam  Email  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Telefortech, (Journal Of Telematics and Information Technology), vol. 1, no.1,pp  9-17 Nov. 2020.
[5]  L. Aji Andika and P. Amalia Nur Azizah, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics, vol. 2, no. 1,  pp May 2019.
[6]  W.  A.  Prabowo  and  C.  Wiguna,  “Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  SCRUM,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 149, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[7]  A. Turmudi Zy, A. Nugroho, A. Rivaldi, and I. Afriantoro, “Analisis Sentimen Terhadap Pembobolan Data pada Twitter dengan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 202–213, Sep. 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1240.
[8]  Fitriani, E. Utami, and A. Dwi Hartantoand, “Analisis Sentimen  Masyarakat Terhadap Pelaksanaan P3K Guru dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan Decision Tree“ Teknologi informasi dan multimedia, vol. 3, no. 1, Mei 2022.
[9]  B. Gunawan, H. Sasty, P., E. Esyudha, P., “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Sistem Analisis Sentimen pada  Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  vol.  4,  no.  2,  pp.  17–29,  2018,  [Online].  Available: www.femaledaily.com
[10] B. Mas Pintoko and K. Muslim, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.” e-Proceeding of Engineering, vol. 5, no.3 pp Desember 2018.
[11] A. M. Anjani, A. A. Chamid, and A. C. Murti, “Analisis Sentimen Kaum Lgbt Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Teknik Iinformatika vol. 1, no. 2, pp. Juli, Halaman 1~8, 2022.
[12] P. Arsi, R. Wahyudi, and R. Waluyo, “Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  2,  pp.  231–237,  Apr.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.2698.
[13] I.  Kurnia  Syuriadi  and  W.  Astuti,  “Klasifikasi  Teks  Multi  Label  pada  Hadis  dalam  Terjemahan  Bahasa  Indonesia Berdasarkan Anjuran, Larangan dan Informasi menggunakan TF-IDF dan KNN,” e-Proceeding of Engineering, vol. 06, no. 02, Agustus 2019.
[14] M. Alif, I. Aulia, and Y. E. Kurniawati, “Pengembangan Model Klasifikasi Dokumen Artikel Teks Berita Olahraga dan Bukan Olahraga dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal Mahasiswa Institut Teknologi dan Kalbis vol. 8, no. 2, Mei 2022.
[15] E. T. Handayani and A. Sulistiyawati, “Analisis Sentimen Respon Masyarakat Terhadap Kabar Harian Covid-19 Pada Twitter Kementerian Kesehatan Dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 3, pp. 32–37, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[16] L. A. Mullen, K. Benoit, O. Keyes, D. Selivanov, and J. Arnold, “Fast, Consistent Tokenization of Natural Language Text,” J Open Source Softw, vol. 3, no. 23, p. 655, Mar. 2018, doi: 10.21105/joss.00655.
[17] R. Ghaniaviyanto Nur, “Indonesian Online News Topics Classification using Word2Vec and K-Nearest Neighbor,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  6,  pp.  1083–1089,  Dec.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i6.3547.
[18] A.  Rafid  Rizqullah,  A.  Wedhasmara,  R.  Izwan  Heroza,  A.  Putra,  and  P.  Putra,  “Analisis  Masalah  Pada Data  Review Aplikasi Terhadap Layanan E-Commerce Menggunakan Metode Text Classification.” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 16, no. 1, 2022.
[19] A.  Deka  and  M.  Sharma,  “A  Comparative Analysis  of  Vegetation  Radiometric  Indices  for  Classification of Bambusa Tulda using Satellite Imagery,” International Journal of Computer Sciences and Engineering Open Access, vol. 7, no. 1, Desember 2019.
[20] B.  Kaida  Palma,  D.  Triantoro  Murdiansyah,  and  W.  Astuti,  “Klasifikasi  Teks  Artikel  Berita  Hoaks  Covid-19  dengan Menggunakan Algotrima K-Nearest Neighbor.” E-proceeding of Engineering, vol. 8, no. 5, Oktober 2021.
[21] B. K. Hananto, A. Pinandito, and A. P. Kharisma, “Penerapan Maximum TF-IDF Normalization Terhadap Metode KNN Untuk  Klasifikasi  Dataset  Multiclass  Panichella  Pada  Review  Aplikasi  Mobile,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer vol. 2, no 12, Desember 2018.
[22] Y. A. Rahman, “Vaksinasi Massal Covid-19 sebagai Sebuah Upaya Masyarakat dalam Melaksanakan Kepatuhan Hukum (Obedience Law),” Khazanah Hukum, vol. 3, no. 2, pp. 80–86, Apr. 2021, doi: 10.15575/kh.v3i2.11520.
[23] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter” Jurnal Stiki Informatika, vol. 10, no. 02, Desember 2020.
[24] R. Parlika, S. Ilham Pradika, A. M. Hakim, and R. N.  M. Kholilul, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Bitcoin dan Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika, vol 02, no. 02, Desember 2020.