## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937

## Analisa Sentimen Pengguna Transportasi Jakarta Terhadap Transjakarta Menggunakan Metode Naives Bayes dan K-Nearest Neighbor
Ismia Iwandini, Agung Triayudi * , Gatot Soepriyono
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1 ismiaiwandini2019@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 gatot@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 16/01/2023 ; Accepted: 28/01/2023 ; Published: 29/01/2023
Abstrak –Media sosial digunakan dalam berkomunikasi yang sangat populer di Indonesia. Salah satu media sosial yang paling populer yaitu Twitter. Twitter adalah situs media sosial di mana orang dapat berbagi informasi publik. Informasi ini dapat diproses untuk membuat analisis sentimen. Penelitian ini mencoba membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi sentimen positif atau negatif dalam informasi publik. Metode yang  dipakai untuk klasifikasi sentimen ini yaitu perbandingan metode Naive Bayes Classifier dan juga K-Nearest Neighbor Classifier dengan pembobotan TF-IDF. Masukan sistem ini berupa data tweet  terhadap  Transjakarta,  dan  hasil  output  sistem  ini  berupa  visualisasi  data  sentimen  positif  dan  negatif  dengan menggunakan  Streamlit yang  merupakan  library dari  python.  Berdasarkan  pengujian didapatkan  akurasi  pendekatan  Naive Bayes untuk analisis sentimen data Twitter terkait penggunaan transportasi Transjakarta sebesar 61,1%, dan akurasi metode K- Nearest  Neighbor  sebesar  75,7%.  Untuk  kedua  metode  yang  dipakai  dalam  menentukan  tingkat  keakurasian  dapat  dilihat metode K-nearest-neighbor menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Twitter, Streamlit; Naive Bayes; K-Nearest Neighbor.
Abstract –Social media used in communicating that is very popular in Indonesia. One of the most popular is Twitter. Twitter is  a  social  media  site  where  people  can  share  information  publicly.  This  information  can  be  processed  to  make  sentiment analysis. This research attempts to create a system that can detect positive or negative sentiments in public information. The method used for this sentiment classification is the comparison method of Naive Bayes Classifier and K-Nearest Neighbor Classifier using TF-IDF weighting. The input to this system is in the form of tweet data for Transjakarta, while the output of this system is in the form of visualization of positive and negative sentiment data using Streamlit which is a library from python. Based  on  testing  the  accuracy  of  the  Naive  Bayes  approach  for  sentiment  analysis  of  Twitter  data  related  to  the  use  of Transjakarta transportation is 61.1%, and the accuracy of the K-Nearest Neighbor method is 75.7%. For the two methods used in determining the level of accuracy, it can be concluded that the K-nearest-neighbor method produces better accuracy.
Keywords : Sentiment Analysis; Twitter, Streamlit; Naive Bayes; K-Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Angkutan  umum  menjadi  pilihan  bagi  warga  Jakarta  yang  sangat  banyak  penduduknya.  Apalagi  dengan berkembangnya teknologi memaksa agar dapat mengatasi terjadi masalah karena kepadatan penduduk sehingga menyebabkan  kemacetan  di  kota-kota.  Jumlah  kendaraan  yang  digunakan  sehari  hari  berbanding  lurus  dari jumlahnya penduduk. Sebagian pengguna jalan umum, maupun kendaraan pribadi dan angkutan umum di jalan kota,  memilih  angkutan  umum  dan  tentunya  mengurangi  jumlah  kendaraan  yang  dipakai.  Transportasi  umum meminimalkan kemacetan lalu lintas [1]. Dan Jakarta, ibu kota Indonesia, sebagai pusat pemerintahan dan segala proses kegiatan baik ekonomi maupun bisnis samapi saat ini. Tersedianya sarana dan prasarana yang sempurna untuk kegiatan bisnis membuat Jakarta menjadi tujuan para pendatang yang ingin mengadu nasib. Ibu kota yang setiap orang membutuhkan ataupun memiliki kendaraan pribadi menjadi menjadikan penyebab kemacetan. Oleh karena itu diperlukan transportasi umum yang aman, nyaman, memiliki akses jalan memadai [2].
Dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  membawa  banyak  keuntungan  ataupun  manfaat  bagi masyarakat. Teknologi informasi yang berkembang juga mengikuti dengan perkembangan transportasi. Pengguna transportasi  dapat  mengomentari  transportasi  yang  digunakan.  Aplikasi  dan  media  sosial  yang  banyak  dipakai untuk berkomentar salah satunya Twitter. Aplikasi Twitter berisi banyak informasi transportasi dan permintaan pengguna, yang sangat berguna untuk mengetahui kualitas lalu lintas pengunjung. Dengan cara ini, pengguna lain dengan sangat mudah mendapatkan informasi yang mereka inginkan. Analisis sentimen yaitu jenis bahasa alami yang digunakan untuk menjangkau opini publik. Karena itu, dapat dilihat pendapat masyarakat yang menggunakan transportasi  tentang  bagaimana  rasanya  menggunakan  transportasi,  baik  berupa  saran  maupun  kritik  terhadap permasalahan  yang  sering  dialami,  seperti:  pelayanan  yang  buruk  atau  tidak  memuaskan.  Masalah-masalah  ini dapat diselesaikan dengan menganalisis ulasan atau pendapat [3].
Analisis  sentimen  yaitu  metode  dalam  menentukan  sentimen  untuk  mengklasifikasikan  polaritas  teks untuk dimasukan kedalam dokumen atau kalimat [4] untuk menentukan kategori seperti sentimen positif, negatif atau netral. Saat  ini, analisis sentimen banyak digunakan oleh para peneliti sebagai  bagian dari  penelitian ilmu komputer.  Pada  jejaring  sosial  Twitter  sering  dipakai  untuk  menganalisa  sentimen  dalam  menentukan  audiens. Analisis sentimen adalah proses penggalian, pengolahan, dan pemahaman informasi secara otomatis dalam bentuk teks yang tidak teratur untuk mengambil data atau informasi berupa emosional yang terkandung dalam opini atau

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937
kritik [5]. Analisis sentimen digunakan  dalam memproses  sentimen dan mengklasifikasikan polaritas teks pada dokumen dan suatu kalimat yang dapat ditentukan kategori sentimen baik positif, negatif dan netral [6].
Twitter dipakai sebagai sumber data dalam penelitian ini untuk menganalisis sebuah tweet dalam rbahasa Indonesia  [7]  untuk  menganalisa  transportasi  Transjakarta  di  Jakarta.  Proses  analisis  sentimen  Transjakarta  di Twitter  menunjukkan  tanggapan  pengguna  Transjakarta,  apakah  secara  umum  positif,  negatif,  atau  netral berdasarkan hasil tweet untuk kata kunci [8]. Naive Bayes dan juga K-Nearest Neighbor metode machine learning yang  dipakai  untuk  klasifikasi  sentiment  dalam  bentuk  teks  dan  mendapatkan  hasil  sesuai.  Pada  penelitian  ini kinerja kedua metode dalam analisis sentimen dibandingkan dengan metode lain menghasilkan nilai yang lebih baik pada kinerja metode klasifikasi [9].
Penelitian  tentang  klasifikasi  sentimen  sebelumnya  pada  jurnalnya,  menganalisa  sentimen  pada transportasi  KRL  Commuter  Line,  mengekstrak  secara  acak  sebanyak  127  data  dengan  mengolahnya  dalam beberapa langkah, salah satunya dengan melakukan duplikasi  untuk menghindari  data.  Memakai  metode Naive Bayes,  K-nearest  Neighbor  dan  Decision  Tree.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  akurasi  pada Naive Bayes dan juga K-nearest Neighbor [1].
Penelitian  pada  jurnal  lainnya  mencoba  mencari  tahu  algoritma  mana  yang  berfungsi  paling  baik  saat menganalisis  sentimen  vaksin  Covid-19  tertentu.  Dengan  memakai  Naive  Bayes  dan  juga  K-Nearest  Neighbor dengan validasi cross-validation melihat seberapa baik metode tersebut bekerja. Naive Bayes mendapatkan nilai 77,62% dalam akurasinya sedangkan K-Nearest Neighbor mendapatkan 76,43. [10].
Pada  jurnalnya  peneliti  melakukan  analisa  pendapat  terhadap  para  penggunaan  PeduliLindungi mengambil  data dari komentar  di  play store. Dengan  Naive Bayes  dan juga K-Nearest  Neighbor menggunakan Rapid  Miner.  Pengujian  didapatkan  hasil  pada  metode  Naives  Bayes  sebesar  70,46%  dan  K-Nearest  Neighbor 73,33% [11].
Penelitian  analis  sentimen  lainnya  melakukan  penelitian  yang  bermaksud  untuk  melihat  hasil  dari performa model Naive Bayes dan K-Nearest yang di ambil hasil sentimen terhadap Jasa Ekspedisi. Model Naive Bayes dan juga K-Nearest Neighbor berkembang secara signifikan setelah teknik oversampling diterapkan. Naive Bayes menghasilkan nilai terbesar terdapat JNT 82%, sedangkan K-Nearest Neighbor pada POS 71% [3]. Lalu penelitian Analisis Sentimen Twitter MRT Jakarta menunjukkan bagaimana perasaan masyarakat umum  tentang  MRT  Jakarta,  menggunakan  hasil  dari  tweet  yang  diperoleh  dari  Twitter  tentang  MRT  Jakarta. Metode Naive Bayes Classifier teknik klasifikasi yang digunakan dalam studi sentimen ini. Akurasi sistem untuk analisis sentimen tweet pada akun Twitter terhadap MRT Jakarta adalah 95,88% [8].
Dari  berbagai  penelitian  terkait  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen  dapat mengidentifikasi opini, opini, dan emosi dari sebuah teks dengan mengklasifikasikannya ke dalam kategori negatif, positif, dan netral. Penulisan ini akan fokus menganalisis sentimen Twitter terkait transportasi Transjakarta dengan Naive Bayes dan juga K-Nearest Neighbor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupkan tahapan dalam penelitian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937
Berikut penjelasan dari tahapan gambar 1
a. Pengumpulan data dengan cara scraping dengan mengambil data dari twitter. Dalam pengambilan data ini kata pencarian yang di cari adalah “Transjakarta”, dimana data yang telah didapatkan di simpan dalam bentuk .csv sebanyak 4000 lebih data namun data tersebut masih data kotor dan akan diolah ke tahap selanjutnya untuk di jadikan data yang sudah bersih [12].
b. Proses preprocessing yaitu pengurangan atribut yang sangat berpengaruh di proses klasifikasi dan  pada proses ini  masih  data  yang  mentah  sehingga  diharapkan  dapat  mempermudah  proses  klasifikasi  [13],  terdiri  dari cleansing, case folding, tokenizing, stopword removal, normalisasi lalu stemming.
c. Langkah selanjutnya adalah menyederhanakan proses klasifikasi. Selama tahap pembuatan fitur, setiap kalimat atau  dokumen  mengalami  pembobotan  kata  dengan  Tf-Idf  menggunakan  tf-idf  sehingga  dataset  dapat digunakan untuk pelatihan menggunakan perhitungan Naive Bayes dan juga K-Nearest Neighbor [3].
d. Metode  Naive Bayes  dan  juga K-Nearest  Neighbor digunakan  sebagai  mengklasifikasikan data  tweet  untuk mendapatkan analisis opini. Untuk mengklasifikasikan sentimen. untuk memprediksi seberapa baik kinerjanya pada  set  pengujian  baru.  Kemudian  menggunakan  hasil  prediksi  ini  untuk  memperbaiki  model  [9].  Pada banyaknya jumlah data digunakan sebagau uji model yang diperoleh data training.
e. Untuk mengetahui seberapa baik kinerja metode dilakukan evaluasi metode untuk mendapatkan nilai akurasi. Model  dievaluasi  dengan  melihat  akurasi  pada  metode  dengan  menggunakan  Confusion  matrix  dan  tabel akurasi masing-masing metode [12].
2.2 Data Mining
Data mining  ialah mencari  sumber informasi  sebuah  data. Informasi ini dapat  ditemukan dengan menggunakan teknik  yang  kompleks  seperti  kecerdasan  buatan  (AI),  metode  statistik,  matematika,  pembelajaran  mesin,  dan sebagainya.  Teknik-teknik  ini  nantinya  dapat  melihat  informasi  yang  berguna  dari  database  yang  besar. Penambangan  data  berasal  dari  pembelajaran mesin  dan  statistik,  tetapi  juga  ada  di  bidang  ilmu  komputer  dan disiplin ilmu lainnya [14].
Data  Mining  adalah  teknik  yang  menggunakan  pengetahuan,  seperti  statistik  dan  matematika,  untuk menemukan informasi yang berguna dari sekumpulan data. Ini dapat bermanfaat bagi perusahaan, karena dapat membantu mereka mengetahui apa yang terjadi dengan bisnis mereka, dan membuat prediksi tentang kejadian di masa mendatang [15].

## 2.2 Metode Naives Bayes dan K-Nearest Neighbor
Pengklasifikasi  Naive  Bayes  biasa  digunakan  untuk  menemukan  kategori  yang  paling  mungkin  di  mana sekumpulan  data  uji  dapat  diklasifikasikan  [16].  Dalam  penelitian  ini,  data  uji  berupa  tweet  dokumen.  Tahap pertama dari algoritma menggunakan kategori yang diketahui untuk melatih pengklasifikasi. Kemudian klasifikasi digunakan  untuk  mencari  kategori  yang  paling  mungkin  untuk  dokumen  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.
K-Nearest  Neighbor  yaitu  metode  machine  learning  yang  dipakai  untuk  klasifikasi  suatu  objek  dari dokumen latih dengan jaraknya yang paling mendekati dengan suatu objek. Metode K-Nearest Neighbor adalah metode yang sangat sederhana, sangat mudah digunakan, dan tahan pada data memiliki data noise, dan juga efektif untuk memproses pengelompokan [17].
Gambar 2. Proses Analisis Sentimen menggunakan Naives Bayes dan K-Nearest Neighbor
Pada  gambar  2  menunjukan  tahapan  dalam  menggunakan  metode  Naives  Bayes  yang  digunakan  pada penelitian ini. Dimana tahapan awal data di crawling dari twitter lalu masuk ke tahap preprocessing tahap ketiga yaitu ekstrasi fitur dengan Tf-idf dan terakhir tahap pengujian dan evaluasi menggunakan Naives Bayes.

## 2.2 Pengujian dan Evaluasi
Setelah melatih model, menggunakannya untuk memprediksi seberapa baik kinerjanya pada set pengujian baru. Kemudian menggunakan hasil prediksi  ini untuk memperbaiki model.  Untuk mengetahui seberapa baik  kinerja model  dilakukan  evaluasi  model.  Model  dievaluasi  dengan  mengevaluasi  tingkat  akurasi  metode  dengan menggunakan matriks konfusi dan tabel  akurasi masing-masing  model. Setelah menguji data pengujian dengan data pelatihan, lalu membuat daftar kelas yang disebut kumpulan prediksi kelas dari data pengujian. Kemudian, dengan menggunakan data pengujian yang sebelumnya tersembunyi, kelas yang diprediksi dikontraskan dengan kelas sebenarnya. Berikut perhitungan nilai accuration, precision, recall, dan f1- score [12]. Berikut rumus masing- masing perhitungan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937
Rumus accuration (acc) : Accuration sebagai perbandingan informasi yang berhasil ditanggapi oleh sistem dengan data informasi keseluruhan.
acc = TN+TP FN+FP+TN+TP (1)
Rumus precision (pre) : Precision adalah tingkat akurasi antara permintaan pengguna dan jawaban sistem.
pre = TP FP+TP (2)
Rumus recall (rec) : Recall  sebagai ukuran ketelitian antara informasi  pada sebelumnya  dengan informasi  yang sebelumnya.
rec = TP FN+TP (3)
Rumus F-Measure (F1) : F-Measure adalah harmonic mean hasil dari perhitungan precision dan juga perhitungan recall
F 1 =  2 x Precision x Precision +Recall (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengujian  penelitian  ini  didapatkan  dari  mengambil  data  di  jejaring  sosial  Twitter,  disebut  tweet  dengan menggunakan metode scraping yang memudahkan untuk menemukan pernyataan pada topik yang sama dan juga mengumpulkan  tweet  Transjakarta  [18].  Jumlah  data  yang  digunakan  lebih  dari  4.000  tweet  untuk  pernyataan tentang subjek tersebut. Pada saat proses pengumpulan data hanya di ambil text yang merupakan hasil scrapping. Hasil tweet pada penelitian ini adalah hanya tweet yang terdapat kata Transjakarta lalu di ambil acak oleh library yang  dipakai  yaitu  scraping.  Hasil  teks  dari  scraping  yaitu  data  yang  masih  sangat  mentah  maka  di  perlukan beberapa tahapan lagi lalu bisa diklasifikasikan. Pada gambar 3 berikut proses scraping di google colab dengan Bahasa pemograman Python dan hasil output atau hasil yang sudah di scraping

## Gambar 3. Hasil Scaraping
Setelah dataset di masukan ke dalam google colab selanjutnya dilakukan. Data hasil scaraping yang telah dikumpulkan  akan  diberi  label  positif  atau  negatif.  Pada  proses  pelabelan  dilakukan  dengan  menggunakan dilakukan pelebelan secara otomatis dengan vader lexicon yang dimana hasilnya akan digunakan untuk ketahap selanjutnya.

## 3.2 Preprocessing
Dalam  tahapan  ini  ada  beberapa  library  yang  harus  di  import  terlebih  dahulu  untuk  menjalan  project,  berikut beberapa  library  yang  di  import  dalam  project  ini.  Data  yang  dimasukkan  pada  proses  ini  masih  data  mentah, sehingga  proses  ini  merupakan  dokumen  berkualitas  tinggi  yang  diharapkan  dapat  mempermudah  proses klasifikasi [13]. Proses pengolah preprocessing diantaranya:
a. Cleansing data dan Case Folding
Proses pembersihan  untuk  menghilangkan informasi  yang tidak perlu, seperti tanda baca, angka, dan spasi dan mengubah kata menjadi huruf kecil untuk menyeragamkan huruf. Berikut hasil dari cleansing data dan case folding dari proses pemograman diatas

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937

## b. Tokenization
Pada  tahap  ini  beberapa  library  juga  harus  di  import  untuk  menjalankan  project.  Tahap  tokenization  pada  text processing merupakan proses pemisahan kata, simbol, frase, dan entitas penting lainnya dari sebuah teks.
Gambar 4. Hasil Tokenization
Pada  gambar  4  memperlihatkan  hasil  dari  tokenization  memisahkan  kalimat  menjadi  perkata  dan  token token bagian tertentu untuk melanjutkan ke proses selanjutnya.
c. Stopword Removal
Digunakan untuk  menghilangkan kata tidak dibutuhkan atau tidak sesuai  dengan topik  seperti kata “di”, “apa”, “untuk”  dan  lain  lainnya.  Karena  kata  yang  tidak  dibutuhkan  dapat  mempengaruhi  akurasi  dalam  klasifikasi sentimen maka di butuhkan stopword removal untuk mengurangi kata yang tidak digunakan.

## Gambar 5. Stopword Removal
d. Normalisasi
Pada tahap ini, kata tidak baku diubah menjadi kata baku menggunakan kamus baku yang ada untuk menghilangi duplikasi kata dengan arti yang sama. Pada kamus standar diperoleh dari  web atau Internet oleh penulis dengan berbagai tambahan [3].

## Gambar 6. Normalisasi
e. Stemming
Dilakukan suatu proses dimana kata-kata di dalam dokumen diubah menjadi kata dasar. Proses pembuatan bahasa Indonesia dilakukan dengan menggunakan Python Sastrawi, karya pengembangan dari proyek PHP Sastra. Python Sastrawi adalah library ringan yang dapat mengonversi sufiks bahasa Indonesia ke bentuk dasarnya [10].
Hasil stemming pada gambar 7 melihatkan salah satu stemming bekerja yaitu menghilangkan kata imbuhan pada setiap kata, contohnya tiketnya lalu dihilangkan imbuhan nya menjadi tiket.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937

## 3.3 Klasifikai Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor
Langkah  pertama  proses  ekstraksi  fitur  adalah  mengubah  dataset  menjadi  representasi  vektor  dengan  bantuan CountVectorizer library Python. Frekuensi munculnya istilah dalam dokumen yang dimaksud disebut sebagai TF sedangkan  IDF  adalah  perhitungan  sejauh  mana  istilah  tersebut  didistribusikan  ke  seluruh  kumpulan  dokumen yang  dipermasalahkan.  Library  Python  TfidfVectorizer  digunakan  selama  proses  pembuatan  bobot  kata  dalam penelitian ini.

## Gambar 8. Ektrasi Fitur TF-IDF
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  class  yang  didalamnya  terdapat  3  siklus  berturut-turut  yaitu mengubah dataset menjadi representasi vektor menggunakan library CountVectorizer, diikuti pembagian atau split data, dan yang ketiga adalah klasifikasi. Pada penulisan ini menggunakan 40 persen data uji yang dipilih secara acak  dalam  proses  klasifikasi.  Maka  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  data  dimasukkan  lalu  setelah  itu  proses klasifikasi memakai perhitungan antar kalimat untuk setiap kelas telah selesai. Kinerja algoritma dapat dihitung setelah semua proses selesai.

## Gambar 9. Splitting Data
Untuk melihat hasil dari Algoritma yang digunakan, selanjutnya proses melakukan pengujian kepada model tersebut. Hasil pembobotan tf-idf pada proses sebelumnya lalu selanjutnya membuat pembagian data latih lalu data uji untuk memprediksi. Tujuan dalam membagi data latih dan data uji dalam preprocessing menjadi perbandingan. Dibagi dengan presentase 60% data latih lalu 40% data uji.
Gambar 10 . Akurasi Naive Bayes
Pada gambar 10 dan 11, dari hasil perbandingan diatas dapat dilihat hasil dari klasifikasi model K-Nearest Neighbor nilai akurasi lebih unggul jika dibandingkan model Naive Bayes, dimana nilai accuracy, yang sejatinya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937
nilai pada tingkat kedekatan setiap nilai prediksi dengan nilai  sebenarnya, hasil yang didapatkan dari pengujian pada metode K-Nearest Neighbor 75.7% sedangkan Naive Bayes 61.1%.

## 3.4 Implementasi
Dalam  penelitian  dilakukan  implementasi  hasil  perancangan  sistem  yang      dibuat.      Implementasi      ini  adalah interface  dari  Aplikasi  Sentimen  yang  di  buat  dengan  framework  streamlit.  Dengan  bantuan  visualisasi  data, pengguna dapat  melihat-lihat  dan mendapatkan informasi  yang mereka butuhkan. Visualisasi  analisis sentimen untuk Transjakarta dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 12. Tampilan Dashboard Data set
Pada  gambar  12  memperlihatkan  hasil  dari  data  set  yang  sudah  di  lakukan  tahap  preprocessing menggunakan google colab dan di visualisasikan kedalam streamlit
Gambar 13. Histogram label
Pada  gambar  13  memperlihatkan  Histogram  yang  dimana  hasil  dari  scaraping  data  dilakukan  pelebalan untuk melihat seberapa banyak analisis sentimen pada setiap kategorinya.
Gambar 14. Akurasi Naive Bayes
Gambar 15. Akurasi k-nearest neighbor

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 543 − 550 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2937
Pada gambar gambar 14 dan 15 adalah hasil evaluasi metode yang sebelumnya di proses di google colab dengan berbagai tahapan yang digunakan sebelumnya, di tahap akhir memperlihatkan hasil akurasi pada masing masing metode dan di tampilkan di streamlit.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  berikut  dapat  diambil  dari  temuan  pengujian  dan  analisis  yang  dilakukan  untuk  pembahasan sebelumnya.  Akurasi  pendekatan  Naive  Bayes  untuk  analisis  sentimen  data  Twitter  terkait  penggunaan transportasi Transjakarta sebesar 61,1%, dan akurasi metode  K-Nearest Neighbor sebesar 75,7%. Hasil analisis sentimen  yang  mengungkapkan  bahwa  sikap  positif  mendominasi,  semakin  menunjukkan  bahwa  masyarakat umum  peduli  dengan  adanya  teknologi.  Dalam  penyelidikan  ini,  ditentukan  bahwa  pendekatan  K-Nearest Neighbor lebih baik daripada Naives Bayes.

## REFERENCES
[1] N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes,  Knn  Dan  Decision  Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[2] C.  Aksan,  B.  Pramono,  and A.  M.  Sajiah,  “Analisis  Sentimen  Pembangunan  Mass  Rapid  Transit  (Mrt) Jakarta  Pada Twitter  Menggunakan  Metode  Improved  K-Nearest  Neighbor,”  semanTIK,  vol.  8,  no.  1,  p.  53,  2022,  doi: 10.55679/semantik.v8i1.24653.
[3] Z.  P.  Putra  and  A.  Nugroho,  “Pebandingan  Performa  Naïve  Bayes  dan  KNN  pada  Klasifikasi  Teks  Sentimen  Jasa Ekspedisi,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, p. 2022, 2018.
[4] R. Safitri, N. Alfira, D. Tamitiadini, W. W. A. Dewi, and N. Febriani, Analisis Sentimen : Metode Alternatif Penelitian Big Data. Universitas Brawijaya Press, 2021.
[5] B. Brahimi, M. Touahria, and A. Tari, “Improving sentiment analysis in Arabic: A combined approach,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 33, no. 10, pp. 1242–1250, 2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.07.011.
[6] D. Ramadhan and E. B. Setiawan, “Analisis Sentimen Program Acara di SCTV pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine,” e-Proceeding Eng., vol. 6, no. 2, pp. 9736–9743, 2019, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/10708
[7] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[8] D.  Ikasari,  Y.  Fajarwati,  and  Widiastuti,  “Analisis  Sentimen  Dan  Klasifikasi  Tweets  Berbahasa  Indonesia  Terhadap Transportasi Umum Mrt Jakarta Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 25, no. 1, pp. 64– 75, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i1.2427.
[9] Azhar,  S.  U.  Masruroh,  L.  K.  Wardhani,  and  Okfalisa,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  K-Nn Pendekatan Lexicon Pada Analisis Sentimen Di Media,” Pros. Semin. Nas. Fis. Univ. Riau IV, no. September, pp. 978– 979, 2019.
[10]  A. Y. Permana and H. Noviyani, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Dalam Melihat Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Covid-19,” Pros. SAINTEK, vol. 1, no. 1, pp. 128–134, 2022.
[11]  A. P. Wibowo, W. Darmawan, and N. Amalia, “Komparasi Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi  Pedulilindungi,”  IC-Tech,  vol.  17,  no.  1,  pp.  18–23,  2022,  doi: 10.47775/ictech.v17i1.234.
[12]  E.  Dwianto  and  M.  Sadikin,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  Format    J.  Ilm.  Tek.  Inform.,  vol.  10,  no.  1,  p.  94,  2021,  doi: 10.22441/format.2021.v10.i1.009.
[13]  S. Rahayu, M. Z. Yumarlin, J. E. Bororing, and R. Hadiyat, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 98–106, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[14]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[15]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,”  J.  Ris.  Komput.,  vol.  8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[16]  D.  A.  Pratiwi,  R.  M.  Awangga,  and  M.  Y.  H.  Setyawan,  SELEKSI  CALON  KELULUSAN  TEPAT  WAKTU MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Kreatif, 2020.
[17]  A. Salam, J. Zeniarja, and R. S. U. Khasanah, “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K- Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia),”  Pros. SINTAK, pp. 480– 486, 2018.
[18]  M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” INTI Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.