Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 233
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Klasifikasi Sentimen Terhadap Dinamika Metavers Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Cahya Novita Sari 1 , Dea Nur Azizah 2 , Dira Trisnadia 3, Ilham Ma’ruf 4, Muhammad Ilham Herwandani 5, Fandi Kurniawan 6
1 Sistem Teknologi Informasi , Universitas Muhammadiyah Kotabumi, kotabumi, Indonesia Email: 1 cahya.2059201020, 2 Deanu.2059201093@umko.ac.id,
3 dira.2059201040@umko.ac.id, 4 ilham.2059201003@umko.ac.id,
5 ilham.2059201022@umko.ac.id 6 fandi.kurniawan@umko.ac.id

## Abstrak
Metaverse,  sebuah  inovasi  teknologi  yang  menakjubkan  dengan  pengaruh  global, merupakan kumpulan realitas digital yang menyatukan elemen media sosial, permainan daring, realitas tambahan (AR), realitas maya (VR), dan mata uang kripto. Pendekatan manual  dalam  menentukan  sifat  positif  atau  negatif  suatu  opini  sering  kali  memakan waktu dan tenaga, terutama dengan melimpahnya jumlah opini publik. Untuk mengatasi hal ini, diusulkan penggunaan teknik pembelajaran mesin guna efisien mengklasifikasikan beragam  sumber  data  opini.  Studi  ini  mengedepankan  penerapan  Penambangan  Teks sebagai metode untuk klasifikasi dokumen. Metode Klasifikasi Naïve Bayes (NBC) dipilih oleh  peneliti  karena  efektivitasnya  dalam  menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Hasil penelitian  mengindikasikan  bahwa  sistem  atau  model  yang  dikembangkan  berhasil mencapai  presisi  sempurna  (100%)  dalam  mengidentifikasi  kelas  opini  positif,  artinya semua  prediksi  positif  yang  dihasilkan  tepat  sasaran.  Namun,  terdapat  margin  kecil dalam recall untuk kelas positif, yakni 93,37%, mengindikasikan adanya beberapa kasus positif  yang  luput  dari  deteksi.  Sementara  itu,  presisi  untuk  kelas  negatif  berada  pada angka 43,46%, yang menyiratkan kemungkinan adanya kesalahan dalam sebagian kecil prediksi negatif. Namun, recall untuk kelas negatif mencapai 100%, menandakan semua kasus negatif berhasil diidentifikasi dengan benar.
Kata kunci: Metaverse, Naive Bayes, Penambangan Teks

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  telah  memotivasi  pengembang  dan pengguna untuk mengeksplorasi cara-cara baru dalam berinteraksi dan bekerja. Metaverse, sebagai jawaban inovatif, menciptakan dunia virtual yang merangkum aspek-aspek  media  sosial,  permainan  online,  augmented  reality  (AR),  virtual reality  (VR),  dan  mata  uang  kripto.  Terinspirasi  dari  novel  fiksi  ilmiah  "Snow Crash"  oleh  Neal  Stephenson  pada  tahun  1992,  metaverse  menyajikan lingkungan 3D di mana manusia berinteraksi melalui avatar.
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
234 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Dinamika Metavers Menggunakan .....
Potensi  metaverse  dalam  mengubah  cara  kita  bekerja,  belajar,  dan  bermain sangat  signifikan.  Di  metaverse,  berbagai  aktivitas  seperti  bertemu  teman  dan keluarga, menghadiri acara, hingga berbelanja, menjadi mungkin. Fenomena ini menawarkan  sebuah  pengalaman  kreatif  yang  berbeda  dari  aplikasi  komputer konvensional,  memungkinkan  kita  untuk  'berteleportasi'  ke  dalam  hologram, membuka dimensi baru dalam interaksi sosial [1].
Dengan dampak globalnya yang luas, metaverse belum sepenuhnya dieksplorasi dalam  konteks  teologi  Kristen.  Penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan  teologi kontekstual yang diperkenalkan oleh Pierre Teilhard de Chardin untuk mengkaji fenomena metaverse, yang diartikan sebagai ruang transparan tiga dimensi yang meliputi seluruh dunia [2]. Dalam konteks ini, metaverse menggabungkan dunia virtual dan nyata, menciptakan lingkungan unik untuk berbagai aktivitas manusia.
Media  sosial,  khususnya  di  Indonesia,  telah  menjadi  alat  komunikasi  penting, termasuk  platform  seperti  YouTube,  yang  memungkinkan  pengguna  untuk mengunggah,  menonton,  dan  berbagi  video,  serta  mengemukakan  berbagai opini  [3].  Komentar  di  YouTube  memberikan  wawasan  tentang  opini  publik, yang sering kali mencakup pandangan positif dan negatif. Namun, menilai opini ini  secara  manual  bukanlah  pendekatan  yang  efisien,  terutama  mengingat volume  besar  data  yang  tersedia.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  teknik  pembelajaran  mesin  seperti  text  mining  untuk mengklasifikasikan opini publik tersebut.
Menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes, yang efektif dalam menganalisis teks  dan  klasifikasi  data  berbasis  probabilitas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkategorikan  opini  publik  dengan  lebih  efisien  dan  akurat.  Metode  ini dianggap ideal karena kemudahan implementasinya dan kemampuannya untuk menghasilkan hasil yang memuaskan dengan data pelatihan yang relatif sedikit [4].
Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan teknik Naive Bayes dalam analisis opini  publik  di  YouTube  terkait  metaverse.  Fokus  utama  adalah  untuk mengembangkan  sebuah  model  yang  dapat  secara  efektif  mengklasifikasikan opini  menjadi  kategori  positif  atau  negatif,  dengan  memanfaatkan  data  yang tersedia  secara  luas  di  platform  ini.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  berupaya memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  persepsi  publik  terhadap metaverse,  sekaligus  menunjukkan  potensi  pembelajaran  mesin  dalam memahami dan menginterpretasikan data opini besar secara otomatis.
Vol. 4, No. 3, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Cahya Novita Sari, Dea Nur Azizah, at all | 235
2. METODE
Kajian penelitian klasifikasi sentimen terhadap dinamika metavers menggunakan algoritma Naive Bayes dilakukan dengan tahapan seperti Gambar 1.
Gambar 1. Pendalaman
Berdasarkan tahapan pendalaman literatur seperti pada Gambar 1  [5], berikut adalah  penjelasan  masing-masing  langkah  dalam  melakukan  penelitian kepustakaan:
1. Menentukan  topik  penelitian:  Memilih  topik  yang  jelas  dan  sempit adalah  kunci  dalam  penelitian  kepustakaan,  Membantu  menentukan ruang lingkup. Topik yang terlalu luas dapat mengakibatkan kurangnya fokus dan kedalaman.
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
236 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Dinamika Metavers Menggunakan .....
2. Identifikasi Kata Kunci: Kata kunci adalah istilah atau frasa penting yang berkaitan  dengan  topik  penelitian  Anda.  Pengenalan  kata  kunci membantu Anda melakukan riset literatur secara efektif dan spesifik [6].
3. Pencarian Sumber Literatur: Pencarian literatur dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti perpustakaan, database online, dan repositori. kata  kunci  untuk  menemukan  buku,  jurnal,  artikel,  dan  dokumen  lain yang berkaitan dengan topik penelitian [5].
4. Membaca dan memahami isi literatur:  Setelah mengumpulkan literatur, membaca dan memahami isi setiap sumber. Perhatikan konsep, metode penelitian, temuan, dan argumen yang muncul dalam literatur.
5. Analisis  dan  Sintesis  Data:  Menganalisis  informasi  yang  ditemukan dalam literatur. Identifikasi pola, persamaan, perbedaan, dan tren yang muncul  dari  berbagai  sumber.  Menggabungkan  wawasan  utama  dan mensintesis  data    untuk  menciptakan  pemahaman  komprehensif tentang topik penelitian [6].
6. Menulis  laporan  penelitian:  Sajikan  hasil  penelitian  kepustakaan  Anda dalam  bentuk  laporan  atau  tinjauan  pustaka.  Struktur  laporan  dapat mencakup  pendahuluan,  kerangka  teori,  metodologi  penelitian  (jika ada), hasil, pembahasan, dan kesimpulan. Menulis dengan bahasa yang jelas, logis, dan tepat.
Tambahkan  referensi  dengan  format  yang  mengikuti  pedoman  penulisan  yang digunakan.  Melalui  langkah-langkah  tersebut,  penelitian  kepustakaan  dapat memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  memahami  perkembangan pengetahuan  yang    ada,  mengidentifikasi  kesenjangan  pengetahuan,  dan merumuskan landasan teori untuk penelitian selanjutnya [6].
Selanjutanya  pengumpulan  data  dilakukan  berupa  data  opini  dari  YouTube dilakukan dengan bantuan website  https://netlytic.org/ yang menyediakan tools untuk  melakukan  proses  crawling  dataset  dengan  cepat.  Dengan  website netlytic  Anda  dapat  mengambil  data  Twitter  untuk  jangka  waktu  tertentu,  kata kunci  tertentu,  atau  mengekspornya  ke  format  tertentu.  Penelitian  ini menggunakan  2500  opini  yang  bernilai  positif  dan  negatif  dan  diberi  label secara manual [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Alur dalam membuat program analisis dilakukan dalam beberapa tahap seperti terlihat pada Gambar 2.
Vol. 4, No. 3, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Cahya Novita Sari, Dea Nur Azizah, at all | 237
Gambar 2. Alur Project
Sesuai  Gambar  2  pengumpulan  data  opini  dari  YouTube  dilakukan  dengan bantuan website  https://netlytic.org/ yang menyediakan tools untuk melakukan proses  crawling  dataset  dengan  cepat.  Dengan  website  netlytic  Anda  dapat mengambil  data  Twitter  untuk  jangka  waktu  tertentu,  kata  kunci  tertentu,  atau mengekspornya  ke  format  tertentu.  Penelitian  ini  menggunakan    2500  opini yang bernilai positif dan negatif dan diberi label secara manual[8]. Untuk contoh twit yang telah dilabeli dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Opini Youtube Text Sentimen jawaban om ded setuju bgt soal gejed aja udah bikin  orang malas palgi kalo d metabvres Negatif buset kesukaan aku tuh roblox wkwk Positif
Label  positif  artinya  yang  berkomentar  setuju  atau  mendukung  selebriti  yang dibicarakan, begitu pula sebaliknya, jika label negatif maka komunitas Saya tidak setuju  atau  mendukung  orang  tersebut  dan  saya  tidak  mendukungnya. Subproses  penelitian  ini  selanjutnya  adalah  menghilangkan  emoticon  dan mengubahnya  menjadi  kata-kata  yang  muncul  di  setiap  komentar  guna memudahkan  analisis  terhadap  opini  yang  diungkapkan  masyarakat  melalui
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
238 | Klasifikasi Sentimen Terhadap Dinamika Metavers Menggunakan .....
media  sosial  YouTube.  Setelah  subproses  selesai,  data  yang  telah  disiapkan diproses  terlebih  dahulu  pada  tahap  berikutnya,  dimana  opini  yang  ada menjalani pemrosesan tokenisasi, stopword, dan rootword. Pada aplikasi Rapid Miner,  process  preprocessing  dilakukan  oleh  operator  pengolah  dokumen[9]. Preprocessing data dilakukan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Preprocessing data
Untuk  memudahkan  pemrosesan,  operator  Transform  Case  mengubah  seluruh teks menjadi huruf kecil. Selanjutnya, operator Tokenize memecah setiap kalimat menjadi  kata-kata.  Operator  Filter  Stopwords  kemudian  menghilangkan  kata- kata yang tidak relevan, seperti kata sambung, kata depan, dan kata keterangan. Daftar kata-kata yang tidak relevan tersebut dapat ditemukan dalam sebuah file yang  harus  dibuka  menggunakan  operator  Open File Stopword.  TF-IDF  (Term Frequency-Inverse  Document  Frequency)  adalah  metode  untuk  mengukur tingkat  kepentingan  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen.  Metode  ini mempertimbangkan  konteks  koleksi  dokumen  yang  lebih  besar.  Teknik  ini umumnya  digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami,  pengambilan  informasi, dan  penambangan  teks.  [10].  Gambar  4  dan  5  merupakan  Hasil  dari  TF-IDF yang telah dilakukan.
Gambar 5 Hasil Total TF-IDF
Vol. 4, No. 3, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Cahya Novita Sari, Dea Nur Azizah, at all | 239
Word Cloud merupakan representasi visual dari kumpulan kata dalam teks yang ditampilkan  dalam  bentuk  awan  kata,  di  mana  kata-kata  yang  lebih  sering muncul dalam teks memiliki ukuran yang lebih besar dan lebih menonjol dalam tampilan  visual,  visualisasi  data  yang  di  tampilkan  untuk  mempermudah sesorang  untuk  melihat  dan  mengartikan  maksud  dan  hasil  yang didapatkan[11]. Gambar 6 merupakan lanjutan dari proses TF-IDF yang mana pada gambar besar yang memiliki tulisan PDIP adalah jumlah text yang sering muncul dibandingkan dengan text/ kata yang lain.

## Gambar 6 Word Cloud Hasil Analisa
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur seberapa akurat algoritma Naive Bayes Classifier dalam menentukan sentimen dari teks. [12]. Dengan bantuan aplikasi Rapidminer, operator Naive Bayes Classifier digunakan untuk percobaan seperti terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Naïve Bayes Classifier Operator
Pada  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dataset  yang  digunakan  berjumlah  588 total keseluruhan yang sudah dibersihkan atau difilter pada proses sebelumnya, selanjutnya  data  dibagi  menjadi  70%  data  latih  dan  30%  data  uji  dengan pembagian data latih yang digunakan 410 yang sudah diberi sentimen dan data uji  178  yang  tidak  diberi  sentiment.  Hasil  nilai  akurasinya  berada  pada  angka 93.70% seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Akurasi Naïve Bayes Classifier
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
4. KESIMPULAN
Hasil ini menunjukkan bahwa sistem atau model memiliki presisi yang sempurna (100%)  dalam  mengklasifikasikan  kelas  positif,  yang  berarti  semua  prediksi positif  yang  diberikan  adalah  benar.  Namun,  recall  untuk  kelas  positif  adalah 93.37%,  yang  berarti  ada  beberapa  kasus  positif  yang  tidak  terdeteksi  oleh sistem  atau  model.  Untuk  kelas  negatif,  presisi  adalah  43.46%,  yang  berarti sebagian  kecil  dari  prediksi  negatif  mungkin  salah.  Namun,  recall  untuk  kelas negatif  adalah  100%,  yang  diberikan  adalah  benar.  Namun,  recall  untuk  kelas positif  adalah  93.37%,  yang  berarti  ada  beberapa  kasus  positif  yang  tidak terdeteksi oleh sistem atau model. Untuk kelas negatif, presisi adalah 43.46%, yang  berarti  sebagian  kecil  dari  prediksi  negatif  mungkin  salah.  Namun,  recall untuk  kelas  negatif  adalah  100%,  yang  berarti  semua  kasus  negatif teridentifikasi dengan benar.

## REFERENSI
[1] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi:
10.36294/jurti.v3i2.1077.
[2] F.  Kurniawan  and  Q.  Al  Qorni,  “Exploring  Sentimen  Analysis  Using
Machine  Learning :  A  Case  Study  on  Partai  Demokrasi  Indonesia
Perjuangan  (  PDIP  )  in  the  2024  General  Election,”  vol.  2,  no.  4,  pp. 911 – 920, 2024.
[3] S. Sahar, “Analisis Perbandingan Metode K -Nearest Neighbor dan Naïve Bayes  Clasiffier  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung,” Indones.  J.  Data  Sci., vol. 1, no. 3, pp. 79 – 86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
[4] V.  B.  Kobayashi,  S.  T.  Mol,  J.  Vrolijk,  and  G.  Kismihók,  “Text  mining  in career  studies:  Generating  insights  from  unstructured  textual  data1,” Handb.  Res.  Methods  Careers,  pp.  139 – 163,  2021,  doi: 10.4337/9781788976725.00015.
[5] M.  Sari  and  A.  Asmendri,  “Penelitian  Kepustakaan  (Library  Research) dalam  Penelitian  Pendidikan  IPA,” Nat.  Sci.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  41 – 53, 2020, doi: 10.15548/nsc.v6i1.1555.
[6] R.  Fatha  Pringgar  and  B.  Sujatmiko,  “Penelitian  Kepustakaan  (Library Research)  Modul  Pembelajaran  Berbasis  Augmented  Reality  pada Pembelajaran Siswa,” J. IT-EDU, vol. 05, no. 01, pp. 317 – 329, 2020.
[7] W. Darmalaksana, “Metode Penelitian Kualitatif Studi Pustaka dan Studi Lapangan,” Pre-print Digit. Libr. UIN Sunan Gunung Djati Bandung, pp.
1 – 6, 2020.
[8] S.  Tedmori  and  A.  Awajan,  “Sentiment  analysis  main  tasks  and
Vol. 4, No. 3, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Cahya Novita Sari, Dea Nur Azizah, at all | 241
applications:  A  survey,” J.  Inf.  Process.  Syst.,  vol.  15,  no.  3,  pp.  500 – 519, 2019, doi: 10.3745/JIPS.04.0120.
[9] M. Christianto, J. Andjarwirawan, and A. Tjondrowiguno, “Aplikasi analisa sentimen  pada  komentar  berbahasa  Indonesia  dalam  objek  video  di website YouTube menggunakan metode Naïve Bayes classifier,” J. Infra, vol. 8.1, pp. 255 – 259, 2020.
[10] D.  F.  Zhafira,  B.  Rahayudi,  and  I.  Indriati,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naive  Bayes  dan  Pembobotan  TF-IDF Berdasarkan  Komentar  pada  Youtube,” J.  Sist.  Informasi,  Teknol.
Informasi,  dan  Edukasi  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  55 – 63,  2021,  doi:
10.25126/justsi.v2i1.24.
[11] S. Alkhuly, “Wordcloud Based R Programming as a Supplementary Tool for Critical Discourse Analysis,” Scientific in Arts, vol. 24, no. 1, pp. 62 – 93, 2023, doi: 10.21608/jssa.2023.168941.1437.
[12] J. W. Iskandar and Y. Nataliani, “Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k - NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1120 – 1126, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.