## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Undang- Undang Cipta Kerja Pada Twitter
Tamora Nonia Wijaya Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia
tamoranonia@gmail.com Rini Indriati Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia rini.indriati@unpkediri.ac.id Muhammad Najibulloh Muzaki Program Studi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia m.n.muzaki@gmail.com Diterima : Juni 2021 Disetujui : Juni 2021 Dipublikasi : Juli 2021
Abstrak— Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling umum  digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia.  Dengan kepopuleran  yang  dimilikinya,  menjadikan  Twitter  salah  satu laman untuk mengekspresikan opini publik mengenai isu yang sedang  dalam  perbincangan.  Undang-Undang  Cipta  Kerja adalah  Omnibus  Law  pertama  dalam  hukum  Indonesia  yang disahkan  yang  mana  didalamnya  terdapat  aturan  yang mengatur tentang ketenagakerjaan, penyederhanaan perizinan, persyaratan investasi, hingga administrasi pemerintahan. Opini pro  dan  opini  kontra  terhadap  Undang-Undang  Cipta  Kerja banyak  dituangkan  masyarakat  Indonesia  pada  sosial  media, dalam  kasus  ini  Twitter.  Penelitian  yang  dilakukan  berguna untuk menganalisa opini masyarakat Indonesia di media sosial Twitter  terhadap  Undang-Undang  Cipta  Kerja  dengan mengklasifikasi opini kedalam kelas positif atau negatif. Dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  Classifier,  klasifikasi  opini dilakukan  oleh  peneliti.  Beberapa  langkah  yang  dilakukan dalam penelitian yang diteliti kali ini yaitu pengumpulan data, pelabelan  manual,  preprocessing,  term  weighting,  pemodelan, pengujian,  dan  evaluasi  performa.  Performa  terbaik  yang diperoleh  oleh  Naive  Bayes  Classifier  adalah  akurasi  sebesar 89.9%,  precision  sebesar  90%,  recall  sebesar  89.9%,  dan  f-1 score sebesar 89.9%. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa masyarakat  Indonesia 52.9% kontra  dan 47.1% pro  terhadap Undang-Undang Cipta Kerja.
Kata Kunci— analisis sentimen; UU Cipta Kerja; Naïve Bayes Classifier
Abstract— Twitter  is  one  of  the  most  familiar  social  media  that used by Indonesian. With that popularity, Twitter is one of a page to express publics opinions about the recent issues.  Job Creation Law is the first Omnibus Law that was enacted in Indonesia and regulates  employment,  simplification  of  licensing,  investment requirements,  and  government  administration.  Therefore,  Job Creation Law received pros and cons from Indonesians on Twitter. The conducted research is to analyze publics opinions towards by classifying  the  opinions  into  positive  or  negative  class.  The opinions were classified using Naive Bayes Classifier method. The stages  in  this  study  are  data  collection,  manual  labeling, preprocessing,  term  weighting,  classification  modeling,  testing, and performance evaluation. The performance obtained by Naive Bayes Classifier is 89.9% accuracy, 90% precision, 89.9% recall,
and  89.9%  f-1  score.  The  results  showed  that  Indonesians  are 52.9% against and 47.1% support Job Creation Law.
Keywords— sentiment analysis; Job Creation Law; Naïve Bayes Classifier

## I. P ENDAHULUAN
Twitter sudah  tidak  asing  sebagai  salah  satu  aplikasi media  sosial  yang  umum  digunakan  masyarakat  Indonesia. Twitter dapat  menjadi  laman  bagi  para  penggunanya  untuk mengirim juga menerima pesan secara langsung ( real-time ). Twitter menempati  peringkat  kelima  sebagai  media  sosial yang  sering  diakses  oleh  masyarakat  Indonesia  [1], menjadikan  laman  aplikasi  tersebut  sebagai  tempat  publik untuk  beropini  menyampaikan  berbagai  pendapatnya mengenai isu yang sedang menjadi perbincangan.
Undang-Undang  Cipta  Kerja  merupakan  Omnibus  Law dalam  hukum  Indonesia  yang  disahkan  oleh  pemerintah, yang  mana  didalamnya  terdapat  aturan  yang  mengatur masalah mengenai ketenagakerjaan, penyederhanaan perizinan,  persyaratan  investasi,  hingga  administrasi pemerintahan.  Dengan  keputusan  yang  ada  mengenai pengesahannya,  banyak  menuai  beragam  opini  publik  baik pro  maupun  kontra  karena  menilai  kurangnya  transparansi terhadap publik dan juga merugikan para buruh kerja. Opini pro  dan  kontra  mengenai  Undang-Undang  Cipta  Kerja banyak dituangkan oleh masyarakat Indonesia di media sosial Twitter . Oleh karena itu, dibutuhkan analisa opini pada tweet (pesan yang dikirim di Twitter ) untuk menentukan opini yang bersifat  positif  atau  negatif.  Informasi  ini  dapat  digunakan untuk  mengetahui  sentimen  dan  sudut  pandang  masyarakat Indonesia terhadap Undang-Undang Cipta Kerja.
Sebelumnya telah banyak yang meneliti tentang analisis sentimen  di  media  sosial Twitter .  Hamdana,  dkk  [2]  telah melakukan  penelitian  analisis  sentimen  terhadap  Omnibus Law  dengan  membandingkan  akurasi Naive  Bayes dan K- Nearest  Neighbor ( K-NN )  dalam  sistem  berbasis  java. Tingkat akurasi yang didapatkan menggunakan Naive Bayes adalah 75%. Sedangkan tingkat akurasi pada metode K-NN adalah  88%.  Hasan,  dkk  [3]  telah  melakukan  penelitian dengan melakukan perbandingan antara sentimen lexicon ( W- WSD , SentiWordNet, TextBlob ) dan menggunakan
perbadingan  antara Naive  Bayes dengan Support  Vector Machine ( SVM )  dalam  melakukan  analisis  sentimen.  Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa hasil dari Naïve Bayes menggunakan W-WSD memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi sebesar  79%.  Kemudian  Fitri,  dkk  [4]  melakukan perbandingan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine ( SVM )  mengenai tweet yang  berhubungan  dengan Universitas Muhammadiyah Malang dan menggunakan Term Frequency-Inverse  Document  Frequency ( TF-IDF )  untuk pembobotan fitur atau kata. Hasil perbandingan menunjukkan Naive Bayes memiliki hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan SVM yaitu 73.65%. Naive  Bayes  Classifier dipilih  sebagai  metode  pada penelitian  ini  karena  dapat  mengklasifikasikan  pendapat  ke dalam  klasifikasi  yang  telah  ditentukan  yaitu  sentimen positif, negatif ataupun netral. Naive Bayes Classifier sering digunakan  sebagai  metode  klasifikasi  karena  kemudahan dalam  proses training dan  klasifikasi  [5].  Meskipun Naive Bayes merupakan  metode  yang  sederhana  dibandingkan metode  klasifikasi  lain, Naive  Bayes efektif  dan  memiliki keakuratan  tinggi  dalam  mengklasifikasi  dokumen  dengan banyak data [6].
Penelitian  ini  menggunakan Term  Frequency-Inverse Document  Frequency ( TF-IDF )  sebagai  metode term weighting atau  pembobotan  kata  untuk  menunjukkan pengaruh  suatu  kata  dalam  isi  dokumen. TF-IDF dipilih karena  mudah  diterapkan  dalam  menghitung  keakuratan sebuah dokumen dibanding metode lain [7]. Penelitian terkait pernah  dilakukan  oleh  Susandi,  dkk  [8]  dengan  melakukan komparasi  antara TF-IDF dan Weighted  Inverse  Document Frequency ( WIDF )  dalam  melakukan  klasifikasi  teks Berbahasa  Indonesia.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa TF-IDF memiliki  ketepatan  ( precision )  sebesar  70.7%  dan pembobotan WIDF memiliki  ketepatan  ( precision )  sebesar 63.1%.

## II. M ETODE
A. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  menggunakan  teknik scraping data tweet pada Twitter menggunakan library Twint [9]. Data yang dikumpulkan  merupakan  data tweet yang  mengandung kata dan hastag “Undang-Undang  Cipta  Kerja”  dan  “Omnibus Law”. Data yang diambil adalah sebanyak 1000 tweet yang dikirim pada bulan Oktober 2020 hingga Nopember 2020.

## B. Pelabelan Manual
Data selanjutnya diseleksi untuk mendapatkan data yang sesuai  berdasarkan  kebutuhan.  Proses  seleksi  dilakukan dengan  menyaring data  yang tidak  mengandung opini [10]. Data  yang  diperoleh  dari  hasil  seleksi  adalah  sebanyak  687 data.
Pemberian  label  pada  data  dilakukan  secara  manual  ke dalam klasifikasi kelas yang telah diputuskan, yakni negatif dan juga positif. Hasil dari pelabelan secara manual diperoleh 357 tweet dengan  kelas  positif  dan  330 tweet dengan  kelas negatif.

## C. Preprocessing
Data  selanjutnya  akan  dilakukan preprocessing [11] meliputi :
1. Cleaning ,  adalah  proses  menghapus  karakter  yang dianggap  kurang  penting  seperti  URL, username , mention,  hashtag ,  tanda  baca,  angka,  dan  emotikon yang ada pada tweet .
2. Case  folding ,  adalah  proses  menyeragamkan  teks dengan mengubah huruf uppercase menjadi lowercase .
3. Tokenization ,  adalah  proses  pemecahan  suatu  teks berdasarkan setiap penyusun katanya.
4. Normalisasi,  adalah  proses  menyesuaikan  kata  yang tidak sesuai dengan KBBI.
5. Filtering ,  adalah  proses  menghapus  kata  yang  tidak mengandung  makna  ( stopword )  dan  mengambil  kata- kata penting hasil dari normalisasi.
6. Stemming , adalah proses pemetaan kata menjadi bentuk kata dasarnya.

## D. Term Weighting
Term  Weighting atau  pembobotan  kata  adalah  proses perhitungan  bobot  tiap  kata  pada  dokumen  sehingga  dapat diketahui kemiripan suatu kata pada dokumen tersebut [12]. Term  Weighting pada  penelitian  yang  dilakukan  yakni dengan  penggunaan Term  Frequency-Inverse  Document Frequency ( TF-IDF ) sebagai metode penelitiannya. Berikut adalah rumus TF-IDF [13] :
TF l = jumlah l kemunculan l kata jumlah l kata l pada l dokumen (1)
IDF l = log l . jumlah l dokumen jumlah l suatu l kata l muncul (2)
TFIDF l = TF l . l IDF (3)
E. Pemodelan Naive  Bayes  Classifier digunakan  sebagai  metode  guna mengklasifikasi  data  yang  ada  dalam  penelitian  ini. Naive Bayes Classifier yaitu metode klasifikasi dengan penggunaan nilai  probabilitas  sebagai  metodenya,  yang  mana  dengan asumsi benar untuk label yang juga merupakan frekuensi dari setiap  label  yang  terdapat  pada training  set dan  kontribusi dari  tiap  fitur  [14]. Naive  Bayes  Classifier juga  digunakan dalam  memprediksi  adanya  probabilitas  dalam  kelas  data yang mana bahwa data tersebut akan masuk dalam kelas data tertentu [15].
Teorema Naive Bayes dapat dirumuskan sebagai berikut [15]:
L P ( l H | X l ) = l P ( l X | H ) l P ( l X l ) . l P( l H l ) (4)
Dimana:
X l : Data l dengan l kelas l yang l belum l diketahui H l : Hipotesis l data l merupakan l suatu l kelas l spesifik P ( H | X ) l : Probabilitas l hipotesis l H l berdasarkan l syarat l X P(H) l : Probabilitas l hipotesis l H P ( X | H ) l : Probabilitas l X l berdasarkan l syarat l hipotesis l H P ( X ) l : Probabilitas l X

## F. Pengujian Model
Pengujian  dilakukan  untuk  menguji  performa  model dalam  melakukan  klasifikasi.  Pada  proses  pengujian, dilakukan split  validation yakni  data  dibagi  secara  acak sebagai  data training dan  data testing [16].  Data training merupakan data yang telah didapatkan dan digunakan untuk pembentukan  model  yang  dapat  memprediksi  apakah  tweet tersebut  masuk  ke  kategori  positif  atau  negatif.  Sedangkan data testing merupakan  data  yang  dipakai  untuk  menguji
keakuratan  model  klasifikasi.  Kedua  data  akan  dilakukan pembagian  rasio  sesuai  yang  telah  ditentukan  sebelumnya [17].

## G. Evaluasi Performa
Performa  dari  prediksi  yang  dilakukan  oleh  algoritma Naive  Bayes dan TF-IDF dievaluasi  menggunakan  teknik Confusion  Matrix [18][19]. Confusion  Matrix memberikan informasi  perbandingan  nilai  aktual  dengan  nilai  prediksi. Pada Confusion Matrix, terdapat empat nilai yang dihasilkan.
Gambar 1 . Confusion Matrix
Empat nilai tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut; 1. True l Positive l ( TP ),  merupakan  data  aktual  yang bernilai positif l diprediksi l benar. 2. True l Negative l ( TN ),  merupakan  data  aktual  yang bernilai negatif l diprediksi l benar. 3. False l Positive l ( FP ),  merupakan  data  aktual  yang bernilai negatif l diprediksi l positif. . 4. False l Negative l ( FN ),  merupakan  data  aktual  yang bernilai positif l diprediksi l negatif . Matriks evaluasi yang digunakan, yaitu [20] [21] :
1. Accuracy ,  adalah  rasio  prediksi  benar  (positif  dan negatif) dari jumlah seluruh data.
𝐴 ccuracy = TP+TN TP+FP+TN+F x (5)
2. Precision ,  adalah  rasio  prediksi  benar  yang  positif dengan perbandingannya terhadap jumlah seluruh hasil prediksi positif.
Precision = TP TP+FP (6)
3. Recall ,  adalah  rasio  prediksi  benar  positif  dengan perbandingannya  terhadap  seluruh  data  yang  sudah benar positif.
Recall = TP TP+FN (7)
4. F1  Score ,  adalah  perhitungan  rerata  antara precision dan recall .
F 1 = 2 . precision . recall precision +recall
(8)
Alur pada penelitian ini digambarkan pada Gambar l 2.
Gambar 2. Alur l Penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengumpulan Data Data  dikumpulkan  dengan  teknik web  scraping menggunakan library Twint .  Data  yang  dikumpulkan merupakan  data tweet yang  mengandung  kata  dan hastag “Undang-Undang Cipta Kerja” dan “Omnibus Law”. Berikut merupakan sampel tweet yang diperoleh.
Gambar 3 . Sampel Tweet Hasil Web Scraping .

## B. Pelabelan Manual
Data  yang  dikumpulkan  kemudian  dirapikan  dengan menghapus  kolom-kolom  yang  tidak  diperlukan.  Data selanjutnya  disaring  dengan  menghapus tweet yang  tidak berisi  opini.  Sampel tweet yang  telah  dilabeli  ditampilkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data yang Telah Diberi Label
No Tweet Sentimen 1 Pemerintah membentuk pengelola investasi  guna  kemajuan  UMKM  dan peningkatan jumlah lapangan kerja #UUCiptaKerja #OmnibusLaw https://t.co/TIk5mK5bwS Positif 2 @Yusrilihza_Mhd Sepertinya UU
Celaka/omnibus law merupakan UU yg di sahkan  &amp;  di  tangani  Secara  cacat Hukum  ,  karena  ;  pengesahan  &amp; penandatanganan  nya  pada  UU  yg  belum siap/belum  selesai  dan  juga  UU  tersebut tidak di terima lebih dari separuh lebih dari pada Bangsa Indonesia
Negatif 3 UU ini bertujuan mewujudkan masy.Indonesia makmur, adil dan sejahtera. Poin mana saja yg kalian tolak ? Sementara  disisi  lain  sudah  berkontribusi sampai dimana kalian untuk  mewujudkan masyarakat  yg  kita  dambakan.  Tetap optimis dan lihat UU Omnibus Law Cipta Kerja ini bekerja Positif 4 @republikaonline @OssyDermawan
Kenapa Presiden tanda tangan juga sdh tau Negatif
temukan  pasal  6  UU  Cipta  Kerja Bermasalah,  Aneh begini  yah  apakah  sdh ada  titipan  dari  investor  !  sejak  diketok palu Azis yg pimpin rapat UU Cipta Kerja dan  mattiin    Mic  oleh  Puan  tdk  memberi peluang masukan dari peserta rapat ! aneh ....
5 UU  Ciptakerja  sudah  ditandatangani,  Jrx divonis  penjara  3  tahun,  padahal  dia dengan mempertaruhkan 'panggung
besar'nya, berani bersuara banyak tentang isu  lingkungan  yang  dianggap  'sepele'  : #Balitolakreklamasi #Jogjaoradidol #savepetanikendeng  Yakin negeri ini baik baik saja?? Negatif

## C. Preprocessing
Setelah  data  diberi  label,  selanjutnya  dilakukan preprocessing .  Tahapan preprocessing yang  diterapkan adalah cleaning , case  folding , tokenization ,  normalisasi, filtering , dan stemming . Peneliti mengumpulkan daftar kata- kata baku maupun tidak baku yang disesuaikan dengan KBBI untuk  digunakan  pada  proses  normalisasi.  Pada  tahap filtering peneliti  menggunakan  daftar stopword yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Pada  proses  stemming,  digunakan library Sastrawi Bahasa Indonesia. Hasil akhir preprocessing ditampilkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Preprocessing
No Tweet 1 perintah  bentuk  kelola  investasi  maju  usaha  mikro  kecil  dan tengah tingkat lapang kerja
2 undang  undang  celaka  omnibus  law  undang  undang  sahkan tangan  cacat  hukum  kesah  penandatanganan  undang  undang belum belum selesai undang undang tidak terima paruh bangsa indonesia
3 undang undang tuju wujud masyarakat indonesia makmur adil sejahtera poin tolak di sisi kontribusi mana wujud masyarakat damba optimis undang undang omnibus law cipta kerja kerja
4 presiden  tanda  tangan  tau  temu  pasal  undang  undang  cipta kerja masalah aneh titip investor ketok palu azis pimpin rapat undang  undang  cipta  kerja  mattiin  mic  puan  tidak  peluang masuk serta rapat aneh
5 undang  undang  ciptakerja  ditandatangani  jrx  vonis  penjara tahun taruh panggung berani suara isu lingkung anggap sepele negeri

## D. TF-IDF
Penentuan  bobot  setiap  kata  pada  data tweet menggunakan  algoritma TF-IDF .  Hasil  dari  pembobotan menghasilkan matriks data 1760 atribut dari 687 data.
Gambar 4. Data yang Telah Diberi Bobot Tiap Kata

## E. Pengujian
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  melihat  performa Naive Bayes Classifier dan pembobotan kata TF-IDF dalam
melakukan  klasifikasi.  Pada  proses  ini  dilakukan split validation untuk mengetahui akurasi terbaik dari setiap rasio data training dan dara testing yang berbeda. Jumlah total data adalah 687 data.
Tabel 3 . Hasil Pengujian No Rasio Akurasi 1. 90%:10% 88.4% 2. 80%:20% 89.9% 3. 70%:30% 87.9% 4. 60%:40% 88.4%
Pada  Tabel  3  memperlihatkan  bahwa  besarnya  data training dan  data testing mempengaruhi  hasil  akurasi. Akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  rasio  data training 80% dan  data testing 20%  sebesar  89.9%.  Yakni  dengan  jumlah data training sebesar 549 data dan data testing sebesar 138 data.  Hasil  klasifikasi  label  sebenarnya  dan  prediksi ditunjukkan  pada  Gambar  5,  dimana  label  0  merupakan sentimen negatif dan label 1 merupakan sentimen positif.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi

## F. Evaluasi
Evaluasi performa dilakukan dengan menggunakan rasio terbaik yang telah dilakukan yaitu data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%.
Gambar 6. Hasil Evaluasi Naïve Bayes
Dari  Gambar  6  diperoleh  skor Naive  Bayes dalam melakukan klasifikasi yaitu akurasi sebesar 89.9%, precision
sebesar  90%, recall sebesar  89.9%,  dan f-1  score sebesar 89.9%.
Gambar 7. Sentimen terhadap Undang-Undang Cipta Kerja
Hasil  sentimen  ditunjukkan  pada  Gambar  7  yang didapat dari data testing sebesar  138  data  ditunjukkan pada Gambar 7 yakni 52.9% memiliki sentimen negatif dan 47.1% bersentimen positif terhadap Undang-Undang Cipta Kerja.

## G. Word Cloud
Analisis word  cloud dilakukan  untuk  mengetahui  kata yang  sering  diungkapkan  tentang  Undang-Undang  Cipta Kerja. Word  cloud masing-masing  sentimen  dibandingkan untuk  menunjukan  kata-kata  yang  sering  digunakan  pada tweet yang memiliki sentimen positif atau negatif.
Word  cloud pada  sentimen  positif  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Gambar 8. Word Cloud pada Sentimen Positif
Pada word  cloud  tweet yang  mengandung  sentimen positif, ditunjukkan bahwa kata-kata yang sering digunakan adalah  usaha  mikro,  mikro  menengah,  jokowi  terpercaya, dukung, presiden, ekonomi, dan sebagainya.
Word  cloud pada  sentimen  negatif  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Gambar 9. Word Cloud pada Sentimen Negatif
Pada word  cloud  tweet yang  mengandung  sentimen negatif, ditunjukkan bahwa kata-kata yang sering digunakan adalah  presiden,  demo,  tolak,  pemerintah,  aksi,  dewan perwakilan, salah ketik, buruh, salah, dan sebagainya.
Pada  masing-masing word  cloud dapat  dilihat  bahwa pada  tiap  sentimen  memiliki  kata-kata  yang  bermakna berseberangan.  Misal  pada tweet dengan  sentimen  positif memiliki  kata-kata  dengan  makna  positif  seperti  dukung, kemudahan, manfaat, dan mendorong. Sedangkan pada tweet dengan  sentimen  negatif  memiliki  kata-kata  dengan  makna negatif seperti tolak, salah ketik, cacat, dan ugal-ugalan.

## IV. K ESIMPULAN
A. Kesimpulan
Sesuai  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penerapan metode Naive Bayes Classifier dan TF-IDF dalam melakukan analisis  sentimen  tentang  Undang-Undang  Cipta  Kerja menghasilkan akurasi sebesar 89.9%, precision sebesar 90%, recall sebesar  89.9%,  dan f-1  score sebesar  89.9%  dengan data training sebesar  80%  dan  data testing sebesar  20%. Sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  Undang-Undang Cipta  di  media  sosial Twitter menggunakan  data testing sebesar  138  data.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa masyarakat Indonesia 52.9% kontra dan 47.1% pro terhadap Undang-Undang  Cipta  Kerja;  Hasil  analisis  terhadap word cloud masing-masing sentimen menunjukkan bahwa terdapat persamaan dan perbedaan. Persamaannya adalah  banyaknya kata jokowi, pemerintah, pekerja, buruh yang sering muncul pada  kedua  sentimen  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  pihak yang  paling  sering  muncul  pada tweet tentang  Undang- Undang  Cipta  Kerja.  Sedangkan  perbedaan  dari  kedua sentimen  tersebut  adalah  kata-kata  yang  memiliki  makna berseberangan dan bertolak belakang. Hal ini menunjukkan sudut  pandang  pengguna Twitter terhadap  Undang-Undang Cipta Kerja.

## B. Saran
Penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  pembobotan terhadap  emotikon  agar  batas  sentimen  positif  dan  negatif menjadi  jelas.  Serta  dapat  menggunakan  lebih  banyak  data training daripada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dengan demikian dapat mendapatkan hasil dengan tingkat keakuratan yang lebih tinggi.
R EFERENSI
[1]
We  Are  Social  &  Hootsuite,  “Indonesia  Digital  Report  2020,”
2020. [Daring]. Tersedia pada:
https://datareportal.com/reports/digital-2020-indonesia.
[2] E.  N.  Hamdana,  “Pengembangan  Sistem  Analisis  Sentimen Berbasis  Java  Pada  Data  Twitter  Terhadap  Omnibus  Law Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor (K- NN),” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  79–84,  2021,  doi: 10.33795/jip.v7i2.688.
[3] A.  Hasan,  S.  Moin,  A.  Karim,  dan  S.  Shamshirband,  “Machine Learning-Based Sentiment Analysis for Twitter Accounts,” Math. Comput. Appl. , vol. 23, no. 1, hal. 11, 2018.
[4] M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  dan  Y.  Azhar,  “Perbandingan  Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, hal. 71–76, 2020.
[5] S.  Chakrabarti,  S.  Roy,  dan  M.  V.  Soundalgekar,  “Fast  and accurate  text  classification  via  multiple  linear  discriminant projections,”  dalam VLDB  ’02:  Proceedings  of  the  28th International  Conference  on  Very  Large  Databases ,  Elsevier, 2002, hal. 658–669.
[6] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, hal. 207–217, 2015.
[7] M.  A.  Rofiqi,  A.  C.  Fauzan,  A.  P.  Agustin,  dan  A.  A.  Saputra, “Implementasi  Term-Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  Untuk  Mencari  Relevansi  Dokumen  Berdasarkan Query,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, hal. 58–64, 2019.
[8] D. Susandi dan U. Sholahudin, “Pemanfaatan Vector Space Model pada  Penerapan  Algoritma  Nazief  Adriani  ,  KNN  dan  Fungsi Similarity  Cosine  untuk  Pembobotan  IDF  dan  WIDF  pada Prototipe  Sistem  Klasifikasi  Teks  Bahasa  Indonesia,” J. ProTekInfo , vol. 3, no. 1, hal. 22–29, 2016.
[9] M. Nurmalasari, N. A. Temesvari, dan S. N. Maulana, “Analisis Sentimen terhadap Opini Masyarakat dalam Penggunaan Mobile- JKN  untuk  Pelayanan  BPJS  Kesehatan  Tahun  2019,” Indones. Heal. Inf. Manag. J. , vol. 8, no. 1, hal. 35–44, 2020.
[10] A. Annisa Raudya Wibowo, Nuke Nidya, Aisyah Firdausi Rahma, “ANALISIS  SENTIMEN  HASHTAG  ‘DIRUMAHAJA’  SAAT PANDEMI  COVID-19  DI  INDONESIA  MENGGUNAKAN
NLP,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, hal. 343–353, 2020.
[11] H.  Jiawei, M. Kamber,  dan  P.  Jian, Data  Mining:  Concepts  and Techniques ,  3rd  ed.  Burlington,  New  Jersey:  Morgan  Kaufmann Publisher, 2011.
[12] W.  Parasati,  F.  A.  Bachtiar,  dan  N.  Y.  Setiawan,  “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Pelanggan Restoran Bakso President  Malang  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, hal. 1090– 1099, 2020.
[13] R. Feldman dan J. Sanger, The Text Mining Handbook . New York: Cambridge University Press, 2006.
[14] M. W. Berry dan J. Kogan, Text Mining: Applications and Theory . Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Ltd., 2010.
[15] F.  Handayani  dan  S.  Pribadi,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  Classifier  dalam  Pengklasifikasian  Teks  Otomatis Pengaduan  dan  Pelaporan  Masyarakat  melalui  Layanan  Call Center 110,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, hal. 19–24, 2015.
[16] F. Nurhuda, S. Widya Sihwi, dan A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 2, hal. 35, 2016.
[17] G. Berliana, S. Sa, S. Prodi, T. Informatika, F. Informatika, dan U. Telkom,  “Klasifikasi  Posting  Tweet  mengenai  Kebijakan Pemerintah  Menggunakan  Naive  Bayesian  Classification,” e- Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, hal. 1562–1569, 2018.
[18] F.  Rozy,  S.  Rangkuti,  M.  A.  Fauzi,  Y.  A.  Sari,  E.  Dewi,  dan  L. Sari, “Analisis Sentimen Opini Film Menggunakan Metode Naïve Bayes  dengan  Ensemble  Feature  dan  Seleksi  Fitur  Pearson Correlation  Coefficient,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, hal. 6354–6361, 2018.
[19] Y.  R.  Silitonga,  J.  Arjuna,  U.  No,  dan  K.  Jeruk,  “SISTEM PENDETEKSI BERITA HOAX DI MEDIA SOSIAL DENGAN TEKNIK  DATA  MINING  SCIKIT  LEARN,” J.  Ilmu  Komput. , vol. 4, hal. 173–179, 2019.
[20] D. A. Fauziah, A. Maududie, dan I. Nuritha, “Klasifikasi Berita Politik Menggunakan Algoritma K-nearst Neighbor ( Classification  of  Political  News  Content  using  K-Nearest Neighbor ) Abstrak,” J. Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, hal. 8, 2018.
[21] Z. Y. Lamasigi, “DCT Untuk Ekstraksi Fitur Berbasis GLCM Pada Identifikasi  Batik  Menggunakan  K-NN,” Jambura  J.  Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 1, hal. 1–6, 2021.