## KLASIFIKASI SENTIMEN PERGELARAN MOTOGP DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA CORRELATED NAÏVE BAYES CLASIFIER
Ridwan Indransyah 1 , Yulison Herry Chrisnanto, S.T., M.T 2 , Puspita Nurul Sabrina, S.Kom., M.T 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: 1 ridwani18@if.unjani.ac.id , 2 yhc@if.unjani.ac.id ,
3 puspita.sabrina@lecture.unjani.ac.id .

## ABSTRAK
Knowing the public's sentiment towards the international MotoGP event which has been held in Indonesia in 2022 is very necessary because the role of the community is very influential in the implementation and public interest in visiting an international event is still few and difficult because the information is still limited. Tweets, comments, reviews, and opinions of people using social media play an important role in determining whether a particular population is satisfied with products, performances, and services. The method used in this study is the Correlated Naïve  Bayes  Classifier  (CNBC).  The  Correlated  Naive  Bayes  Classifier  (CNBC)  method  recalculates  the correlation  value for each attribute of the dataset  to that class. There are several  processes carried out in this study including data acquisition, data labeling, data preprocessing, feature extraction, classifying data using the Correlated Naive Bayes Classifier (CNBC) method, visualizing data, and finally evaluating the results. This study resulted in an accuracy of 82%.
Kata Kunci: Klasifikasi sentimen,Correlated Naïve Bayes,Mandalika,MotoGp.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada  tahun  2022  Indonesia  telah  menjadi  tuan rumah  penyelenggara  kejuaraan  olah  raga  balap motor dunia MotoGp setelah yang terakhir digelar di Sirkuit Sentul Bogor 24 tahun yang lalu kini Sirkuit Mandalika di Lombok Nusa Tenggara Barat menjadi venue representative sekaligus agenda mendongkrak sektor pariwisata dan investasi baru di Indonesia.(Kurniawan 2022)
Tingginya  opini  masyarakat  tentang  pergelaran MotoGp  di  sirkuit  Mandalika  tersebut  sehingga pemerintah  harus  merancang  sebuah  konsep pembangunan yang melibatkan masyarakat setempat ketika  event  internasional  itu  diselenggarakan  dan rencana  besar  itu  tidak  boleh  mengungtungkan segilitintir  orang  tapi  mengabaikan  masyarakat banyak. (https://ekbis.sindonews.com/ 2021)
Klasifikasi sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan    suatu  isi  dari  dataset  yang  berbentuk text (kalimat, dokumen, kata, paragraf,dll).(Chandani and Wahono 2015)
Klasifikasi sentimen ini bertujuan untuk mengetahui subjektivitas  opini,  hasil  review  atau  tweet. Berdasarkan  klasifikasi  sentimen,  opini  dari seseorang dapat  diklasifikasikan ke dalam berbagai kategori  diantaranya  positif,  negatif,  atau  netral berdasarkan data tekstual.(Dwianto and Sadikin n.d.) Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  pada klasifikasi  sentimen  adalah  menggunakan  metode Correlated Naïve Bayes Classifier dan Naïve Bayes Classifier.
Metode  Correlated  Naïve  Bayes  Classifier  adalah pengembangan dari algoritma Naïve bayes Classifier yang sering digunakan dalam mengkategorikan teks
dengan peningkatan akurasi sebesar 3% dari metode Naïve  Bayes  Classier  dengan  menunjukkan  bahwa akurasi  metode  yang  menggunakan  metode  Naive Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  64,33%,  sedangkan dari  Correlated  Naive  Bayes  Classifier  (CNBC) adalah 67,15%(Satya Nugraha, Nurkholis Abdillah, and  Innuddin  n.d.)  Dapat  dilihat  penggunaan algoritma  Correlated  Naïve  Bayes  Classifier memiliki tingkat akurasi yang baik untuk melakukan klasifikasi Maka klasifikasi sentimen menggunakan Correlated Naïve Bayes Classifier (CNBC) merupakan  salah  satu  cara  terbaik  untuk  melihat sentiment  masyarakat  mengenai  antusias  terhadap MotoGp  yang  diselengarakan  di  Indonesia  tahun 2022.
1.2. Tinjuan Pustaka
a. Klasifikasi Sentimen
Klasifikasi  sentimen  adalah  kegiatan  yang dilakukan  untuk  melihat  tingkat  sentimen  publik atau  opini  publik  yang  berkaitan  dengan  suatu kegiatan  yang  diselenggarakan  oleh  pemerintah. Sentimen adalah istilah yang dapat menggambarkan topik  yang  objektif  dan  subjektif  serta  topik  non- faktual ataupun  faktual yang memiliki hasil berbeda diantaranya  topik  positif  atau  topik  negatif. (Wongkar  and  Angdresey  2019).  Klasifikasi sentimen yaitu suatu bidang yang sedang berlangsung  dalam  penelitian  berbasiskan  teks. Klasifikasi  sentimen  memiliki  beberapa  macam bentuk  teks  yang  berbeda-beda  diantaranya  seperti seluruh  dokumen,  paragraf,  kalimat  atau  hanya berupa  teks.(Previtali,  Arrieta,  and  Ermanni  2015) Klasifikasi  sentimen  atau  penggalian  opini,  adalah studi tentang bagaimana suatu  entitas memecahkan masalah dari opini publik, sikap, dan emosi  entitas
yang  dapat  mewakili  individu,  peristiwa,  atau masalah.(Rahmasari and Andini n.d. 2021)
b. Klasifikasi Correlated Naïve Bayes
Pengklasifikasi  Naïve  Bayes  yang  berkorelasi merupakan pengembangan lebih lanjut dari pengklasifikasi naif Bayes. Korelasi Pengklasifikasi naive  Bayes  menghitung  ulang  nilai  korelasi (RSquare)  antara  variabel  independen  (X)  dan variabel  dependen  (Y).  Penambahan  parameter korelasi  digunakan  untuk  mengukur    derajat hubungan  antara  variabel  bebas  (X)  dan  variabel terikat (Y) dan bilangan lapcian. Bilangan laplacian digunakan untuk menghindari terjadi zero probability.  Pada  penelitian  lain  juga  menunjukan akurasi  terbaik  diperoleh  metode  Correlated  Naive Bayes dengan seleksi fitur pada dataset Pima Indian Diabetes  sebesar  71,4%,  sedangkan  pada  dataset Thyroid  akurasinya  sebesar  79,38%.  Dengan demikian,  penggunaan  seleksi  fitur  Wrapper  dapat meningkatkan  akurasi  metode  Correlated  Naive Bayes  sebesar  4,1%  untuk  dataset  Pima  Indian Diabetes  dan  sebesar  0,48%  untuk  dataset  Thyroid (Hairani and Innuddin n.d.)
Rumus  metode Correlated  Naive  Bayes  Classifier ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) ∗ 𝑟 2
𝑃(𝑋) ……..(1)
Keterangan :
𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas kelas H dari dokumen ( tweet ) yang diinputkan, posterior probability
𝑃(𝑋|𝐻) :    Probabilitas term X dalam  kelas  H, conditional probability
𝑃(𝐻) :  Probabilitas  kemunculan  kelas  H  dalam dataset, class p rior probability
𝑃(𝑋) :  Probabilitas  kemunculan term X  dalam dataset, predictor prior probability
𝑟 =  merupakan  nilai  korelasi  fitur  antar kelasnya.
𝑟 2 = R  Square setiap  atribut  dari  data  X berdasarkan kondisi hipotesis Y.
𝑟 = 𝑛. (∑(𝑋. 𝑌) − (∑ 𝑿 ). (∑ 𝒀) √(𝑛. ∑ 𝑿 𝟐 − (∑ 𝑿) 𝟐 ) √(𝑛. ∑ 𝒀 𝟐 − (∑ 𝒀) 𝟐 ) (2)
R merupakan R-Square fitur  antar  kelasnya, sedangkan r merupakan  nilai  korelasi  fitur  antar kelasnya. n merupakan total data pada dataset . ∑XY merupakan total perkalian fitur (X) dengan kelasnya (Y). ∑X merupakan total dari fitur X, sedangkan ∑Y merupakan  total  dari  fitur  Y. ∑X2 merupakan  total
dari  fitur  X  yang  dikuadratkan,  sedangkan (∑X)2 merupakan  kuadrat  total  fitur  X. ∑Y2 merupakan total  fitur  Y  yang  dikuadratkan,  sedangkan (∑Y)2 merupakan kuadrat total fitur Y.
c. Preprocessing Data
Text  processing  atau  pengolah  kata  bertujuan untuk  mengubah  dokumen  teks  yang  tidak terstruktur menjadi  data terstruktur   untuk  diproses lebih lanjut. (Amrizal 2018) Fase-fase pengolah kata meliputi:
1. Case folding
Pada  tahap  case  folding  akan  merubah  semua huruf menjadi huruf kecil
2. Tokenization
Pada  tahap  tokenization  memotong  string dokumen  menjadi    kata  atau  huruf  sesuai  dengan persyaratan sistem.
3. Filtering
Filtering  adalah  proses  mengambil  kata  kata penting  token  berdasarkan  stopwords.  Stopwords terdiri  dari  menghilangkan  huruf,  tanda  baca,  dan kata umum yang tidak memiliki  arti atau informasi yang diperlukan.
4. Stemming
Pada proses stemming akan mengubah token yang asalnya  memiliki  imbuhan  menjadi  kata  dasar dengan menghilangkan imbuhannya
d. Term Frequency - Inverse Document Ferquency (TF-IDF)
Setelah  dilakukan  preprocessing  dilakukannya feature  extraction.  Fitur  extraction  pada  penelitian ini menggunakan TF-IDF. Data yang berupa istilah akan  diubah  ke  pada  bentuk  nomor    menggunakan dilakukan  proses  pembobotan.  Dalam  fase  ini,  ada dua  bagian  proses:  TF  (Term  Frequency)  dan  IDF (Reverse Document Frequency).(Amrizal 2018) TF adalah  jumlah  kemunculan  setiap  kata  dalam dokumen.  Semakin  banyak  kata  yang  terkandung dalam setiap dokumen, semakin tinggi nilai TF.  IDF adalah jumlah nilai dokumen untuk setiap kata dan dibandingkan  secara  terbalik.  Artinya,  jika  sebuah kata  jarang  muncul  dalam  sebuah  dokumen,  nilai IDF akan lebih tinggi dari kata yang sering muncul.
Rumus TF :
𝑇𝐹 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 (1) next …….(3)
Keterangan:
𝑇𝐹 𝑖𝑗
:    Nilai Term Frequency pada term i dalam dokumen j
𝑡𝑓 𝑖𝑗 :    Frekuensi kemunculan term i dalam dokumen j
Rumus IDF :
𝐼𝐷𝐹 𝑖𝑗 = log  ( 𝑁 𝑛 𝑖 ) + 1 ……….(4)
Keterangan :
𝐼𝐷𝐹 𝑖 :        Nilai Invers  Document Frequency pada term i dalam dokumen j
𝑁 :        Jumlah  keseluruhan dokumen ( tweet ) dalam dataset
𝑛 𝑖
:        Jumlah  dokumen  yang memiliki kemunculan term i
Sehingga didapat untuk persamaan dari TF-IDF adalah sebagai berikut :
𝑇𝐹 𝑖𝑗 − 𝐼𝐷𝐹 𝑖𝑗 =  𝑡𝑓 𝑖𝑗 𝑥  log  ( 𝑁 𝑛 𝑖 ) + 1 …….(5)
e. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan sebuah metode untuk evaluasi  yang  menggunakan  tabel  matrix  seperti pada Gambar 2.1.
Gambar 1 .  1 Confusion Matrix
Pada gambar 1.1. dapat kita lihat bahwa jika dataset terdiri  dari  dua  kelas,  kelas  yang  satu  dianggap sebagai  positif  dan  yang  lainnya  negatif.  kemudian jika  terdapat  terdapat  kasus  confusiom  matrix berukuran  3  *  3  maka  dapat  dirubah  menjadi berukuran  2  *  2  dengan  kelas  ‘A’  sebagai  kelas positif  dan  kelas  ‘Not  A’  sebagai  kelas  negatif. Dapat dilihat pada gamabar dibawah ini.
Gambar 1 . 2 Confusion Matrix 3 * 3 Confusion  Matrix  ini  biasa  digunakan  untuk mengukur  kinerja  dari  machine  learning  dan  dapat digunakan  sebagai  alat  visual  untuk  mengevaluasi hasil klasifikasi (Nabillah, Alam, and Resmi 2022). Confusion  matrix  merupakan  indikator  performa untuk  masalah  klasifikasi  machine  learning  yang outputnya  bisa  di  lebih  dari  satu  kelas.  Confusion
matrix ini adalah tabel yang berisi empat kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual yang berbeda.
Ada empat istilah yang merupakan representasi hasil proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix  dapat dilihat  Pada  Gambar  2.1  dan  Gambar  1.2.  True Positive  (TP)  menyatakan  data  positif  yang diprediksi  benar,  True  Negatif  (TN)  menyatakan data negatif yang diprediksi  benar. kemudian False Positive  (FP)  sebagai  kesalahan  tipe  1  merupakan data  negatif  namun  diprediksi  sebagai  data  positif, sebaliknya False Negatif (FN) sebagai kesalahan tipe 2  merupakan  data  postif  namun  diprediksi  sebagai data  negatif.    Nilai  Prediksi  adalah  keluaran  dari program  dimana  nilainya  positif  dan  negatif sedangkan  Nilai  Aktual  adalah  nilai  sebenarnya dimana nilainya true dan false. Selain itu kita dapat menghitung  nilai  tersebut  di  antaranya  Accuracy, Precision,  Recall,  dan  F1-Score  (Nabillah,  Alam, and Resmi 2022).
Accuracy = 𝑇𝑁+𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (6)
Accuracy 2 kelas: Untuk mengukur tingakat akurasi dari pengklasifikasi data yang akan dievaluasi pada 2 kelas .  [24]
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7)
Presisi:  Ini  adalah  rasio  jumlah  sentimen  yang diprediksi  secara  akurat  dengan  jumlah  total sentimen yang diprediksi. [24]
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
Recall  :  Ini  adalah  rasio  jumlah  sentimen  yang diprediksi  secara  akurat  dengan  jumlah  total sentimen aktual. [24]
𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (9)
F-1  Score:  ini  merupakan  perbandingan  rata-rata precision  dan  recall  yang  dibobotkan.  Accuracy tepat  kita  gunakan  sebagai  acuan  performansi algoritma  ika  kumpulan  data  berisi  jjumlah  data False  Negatif  dan  False  Positif  yang  sangat  mirip (simetris),  gunakan  akurasi  yang  akurat  sebagai ukuran  kinerja  algoritme.  Namun,  jika  angkanya tidak  dekat,  Anda  harus  menggunakan  skor  F1 sebagai referensi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (10)
Accuracy 3 kelas  : Untuk mengukur tingakat akurasi dari pengklasifikasi data yang akan dievaluasi pada 3 kelas
f. K-Fold CrossValidation
K-fold  adalah  salah  satu  metode  Cross Validation  yang  populer  dengan  melipat  data sebanyak k dan mengulangi (iterasi) eksperimennya sebanyak  k  juga  (Setyo  Nugroho,  Kuncahyo  & Istiadi, Istiadi & Marisa, Fitri. (2020).

## 1.3. Metodologi Penelitian
Dalam  metode  penelitian  tugas  akhir  ini  akan diuraikan  kedalam  beberapa  bagian  seperti  yang tertera pada gambar alur penelitian berikut
Ada beberapa proses yang dilakukan pada penelitian ini  diantaranya  perolehan  data,  pelabelan  data, preprocessing  data,  feature  extraction(TF-IDF), mengklasifikasikan  data  menggunakan  metode Correlated  Naive  Bayes  Classifier  (CNBC)  dan evaluasi  hasil  menggunakan  Confusion  Matrix  dan K-Fold Crossvalidation.

## 2. PEMBAHASAN
A. Perolehan Data
Perolehan data yang digunakan pada penelitian ini  diambil  dari  kumpulan  tweet  yang  berasal  dari data  public  yang  ada  di  twitter.  Data  tweet  ini diperoleh dengan menggunakan proses scraping data menggunakan  tools  rapid  miner  Data  yang  diambil sebanyak  1308  data  dengan  kata  kunci  “MotoGp Indonesia”  dan  “Mandalika”  yang  dimulai  dari tanggal  1  Maret  2022  sampai  30  juni  2022. dilakukannya filter pada data yang telah didapat agar tidak adanya data yang sama atau duplikat.
B. Pelabelan Data
Pelabelan  data  merupakan  tahapan  yang digunakan untuk memberi kelas  atau label pada data tweet  yang  mentah  agar  dapat  digunakan  untuk proses  selanjutnya.  Pelabelan  ini  dibedakan  dalam beberapa kategori diantaranya positf negatif ataupun netral.  Pelabelan  dilakukan  oleh  seorang  ahli dibidangnya secara manual atau satu persatu dengan 3  orang  narasumber  untuk  menentukan  makna  dari setiap tweetnya
C. Preprocessing Data
Text  processing  atau  pengolah  kata  bertujuan untuk  mengubah  dokumen  teks  yang  tidak terstruktur menjadi  data terstruktur   untuk  diproses lebih lanjut. Fase-fase pengolah kata meliputi  Case folding pada tahap case folding akan merubah semua huruf  menjadi  huruf  kecil  selanjutnya  tahap tokenization memotong  string  dokumen  menjadi kata  atau  huruf  sesuai  dengan  persyaratan  sistem,
lalu  tahap filtering adalah  proses  mengambil  kata kata penting token berdasarkan stopwords. stopwords terdiri  dari  menghilangkan  huruf,  tanda baca, dan kata umum yang tidak memiliki arti atau informasi  yang  diperlukan  dan  terakhir  proses stemming akan  mengubah  token  yang  asalnya memiliki  imbuhan  menjadi  kata  dasar  dengan menghilangkan imbuhannya.
D. Pembagian Data
Pada  tahap  ini  setelah  dilakukan  tahap prepocessing data, data lalu akan di bagi menjadi 2 bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji  dengan pembagian  data  latih  sebesar  75%  dan  data  uji sebesar 25%
E. Feature Extraction (TF-IDF) Dalam pembobotan TF-IDF terdapat 3 langkah yang  harus  dilalui  diantaranya  mendapatkan  vector dari hasil perhitungan TF-IDF, mendapatkan vector nilai  dari  hasil  perhitungan  IDF  dan  yang  terakhir mengalikan  hasil  dari  perhitungan  TF  dan  IDF. Dataset yang akan digunakan dalam proses TF-IDF adalah data yang telah melalui tahapan praproses
F. Klasifikasi Correlated Naïve Bayes
Setelah mendapatkan hasil pembobotan TF-IDF maka  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  proses klasifikasi dengan menggunakan metode Correlated Naïve Bayes. Pada proses klasifikasi ini terdapat tiga tahapan  untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas tertinggi  berdasarakan  data  latih  yang  dimiliki  dan menabahkan  nilai  korelasi,  korelasi  disini  yaitu dengan  menambahkan  paramater  korelasi  antar atribut  terhadap  kelas.  Dengan  memperhitungkan nilai  korelasi  dari  masing-masing  atribut  vektor  X terhadap kelas Y. Untuk hasil klasifikasi Correlated naïve  bayes  dapat  dilihat  pada  tabel  1  Conditional probability berikut

## Tabel 1 Conditional Probability
Conditional probability
Hasil
∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐻 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 ) 𝑛=3 𝑘=1 6,795309 ∗ 10 14 ∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐻 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) 𝑛=3 𝑘=1 1,535956 ∗ 10 31
∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐻 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 ) 𝑛=3 𝑘=1 2,12985 ∗ 10 31
Tabel 2 Posterior probability
Posterior probabili ty Class prior probability * Conditional probability
Hasil Correlated Naïve Bayes Hasil Naïve
Bayes
𝑃(𝐻 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 |𝑋) 0.4 ∗ 6,79530 9 *  10 14 2,718123* 1 0 14 2,12445 6 * 10 10 𝑃(𝐻 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 |𝑋) 0.4 ∗ 7,633912 ∗ 10 13
3,053565 ∗ 10 13 2,76029 6 * 10 9 𝑃(𝐻 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 |𝑋) 0.2 ∗  3,943998 ∗ 10 14
7,887995 ∗ 10 13 2,10411
9 * 10 9

## G. Evaluasi Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengukuran  kinerja suatu  model  terhadap  pengujian  data  setiap  kelas yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  akurasi terbaik  dari  setiap  kelas.  Pengujian  akurasi merupakan  persentase  dari  total  data  yang diidentifikasi  dan  dinilai  benar  menggunakan Confusion Matrix berbentuk tabel matriks

## Tabel 3 Confusion Matriks
# Positif Negatif Netral X Positif 148 True Positif Positif 5 Positif False Negatif 29 Positif False Netral 182 Negatif 3 Negatif False Positif 43 True Negatif Negatif 2 Negatif False Netral 48 Netral 17 Netral False Positif 5 Netral False Negatif 74 True Netral Netral 96 Total 168 53 105 326
Dari proses confusion matriks diatas diperoleh hasil akurasi, precision, recall dan f1-score seperti gambar 1 berikut

## Gambar  1 Hasil Confusion Matriks

## Nilai rata-rata precision yang diperoleh adalah :
148 148+43+17 129 155 =  0,88 * 100= 88,10%
Nilai rata-rata recall yang diperoleh adalah :
148 148+5+27 𝟏𝟐𝟗 𝟏𝟓𝟖 = 0,81 * 100= 81,31%
Nilai rata-rata f1-score yang diperoleh adalah :
2∗(0,81∗0,88)
0,81+0,88 128 169 = 84*100= 84,54%
Nilai  rata-rata  akurasi  Correlated  naïve  bayes  yang diperoleh adalah :
𝟏𝟐𝟗+𝟗+𝟕𝟑
𝟐𝟔𝟏 = 0,80 * 100 = 81,29%
Dari  Hasil  tabel  perhitungan  Akurasi,  Precision, Recall  dan  F1-Score    diatas  dapat  disimpulkan bahwa tingkat akurasi  menghasilkan akurasi sebesar 81,29%.  Kemudian  untuk  data  uji  yang  digunakan sebanyak  326  data  tweet  dengan  pembagian  untuk kelas  (Negatif)  sebanyak  48  data,  untuk  kelas (Positif) sebanyak 182 data dan untuk kelas (Netral) sebanyak 96.

## 3. ALGORITMA ATAU PROGRAM
H. K-Fold CrossValidation
K-fold  adalah  salah  satu  metode  Cross Validation  yang  populer  dengan  melipat  data sebanyak k dan mengulangi (iterasi) eksperimennya sebanyak  k  juga.  Untuk  menghitung  Cross Validation atau representasi  hasil proses klasifikasi dari  beberapa  data  uji  dapat  dijelaskan  dari  total dataset  sebesar 1308 dataset dibagi menjadi 4 bagian atau k=4 data uji diantaranya, Data1,2,3 dan 4 berisi 327 record dengan data latih toal 981record dengan pembagian data uji sebesar 25% dan untuk data latih sebesar  75%  dari  total  dataset.    Pengujian menggunakan data yang sudah dipartisi akan diulang sebanyak 4 kali (k=4) dengan posisi data tes berbeda disetiap iterasinya. Misalkan iterasi pertama data tes pada  posisi  awal,  iterasi  kedua  data  tes  di  posisi kedua begitu seterusnya. Hingga iterasi keempat.
Untuk pengujian fold ke-1 sampai fold ke-4 jumlah data tes yang dimasukkan  adalah  327 tweet dengan posisi data tes dapat dilihat pada tabel 4 hingga 7
Tabel 4 Iterasi K-Fold Cross Validation 1
Data uji Akurasi DATA1 327 327 327 327 1308 DATA2 327 327 327 327 1308 DATA3 327 327 327 327 1308 DATA4 327 327 327 327 1308 = Data Uji = Data
Latih
Data1 81,29% Tabel 5 Iterasi K-Fold Cross Validation 2 Data uji Akurasi Data2 79,72% Tabel 6 Iterasi K-Fold Cross Validation 3 Data uji Akurasi Data3 86,50% Tabel 7 Iterasi K-Fold Cross Validation 4 Data uji Akurasi Data4 83,79%
Untuk hasil pengujian keseluruhan fold dapat dilihat pada Tabel  8
Tabel 8 Hasil K-Fold Cross Validation
Data uji Akurasi Data1 81,29% Data2 79,72% Data3 86.50% Data4 83,79% Average 82,82% Dari Hasil tabel perhitungan 4-Fold
CrossValidation,    diatas    akurasi  yang  didapat  dari pengujian data tes yang tertinggi pada saat pengujian fold  ke-3  yaitu  86,50%,  diikuti  fold  ke-4  dengan akurasi  sebesar  83,79%,  fold  ke-1  dengan  akurasi sebesar 81,29% dan akurasi terendah pada fold ke-2 dengan  akurasi  79,72  dengan  rata-rata  akurasi pengujian keempat fold adalah 82,82%.
Dapat  disimpulkan    bahwa  tingkat  akurasi mengalami kenaikan jika menggunakan pengujian 4- Fold CrossValidation menghasilkan akurasi dengan rata-rata  sebesar  82,82%.  Mengalami  peningkatan akurasi sebesar 1,53% dibanding tidak menggunakan CrossValidation

## 4. KESIMPULAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian tugas akhir, dapat disimpulkan bahwa opini publik cenderung melakukan tweet positif tentang pergelaran MotoGp di  Indonesia.  Model  klasifikasi  Correlated  Naïve Bayes  dalam  penelitian  ini  mencapai  skor  akurasi (82%). Data yang digunakan sebesar 1308 data tweet
yang  dikumpulkan  secara  langsung  menggunakan teknik  scraping  menggunakan  tools  Rapid  miner. Masyarakat  cenderung  melakukan  tweet  sentimen positif  adalah (45%) tweet, sedangkan sekitar (22%) sentimen  negatif,  dan  (31%)  melakukan  tweet dengan  sentimen  netral.  Dengan  tingkat  akurasi sebesar (82%) menunjukan bahwa sentimen analisis menggunakan  metode  Correlated  Naïve  Bayes dengan data tweet MotoGp di Indonesia cukup baik akan tetapi karena dataset memiliki jumlah sentimen positif yang lebih mendominasi oleh karena itu hasil yang didapat lebih  kecil dari penelitian sebelumnya.
B. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  ada  beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut, diantaranya:
1. Menggunakan data yang lebih banyak untuk data latih agar akurasinya lebih akurat.
2.Melakukan filter data agar data seimbang.

## PUSTAKA
Amrizal, Victor. 2018. “PENERAPAN METODE TERM FREQUENCY INVERSE DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) DAN COSINE SIMILARITY PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI UNTUK MENGETAHUI SYARAH HADITS BERBASIS WEB (STUDI KASUS: HADITS SHAHIH BUKHARI-MUSLIM).” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA 11(2): 149–64.
Chandani, Vinita, and Romi Satria Wahono. 2015. “Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dan Feature Selection Pada Analisis Sentimen Review Film.” Journal of Intelligent Systems 1(1). http://journal.ilmukomputer.org.
Dwianto, Enos, and Mujiono Sadikin. Analisis Sentimen Transportasi Online Pada Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dan Support Vector Machine .
Hairani, Data Kesehatan, and Dan Muhammad Innuddin. Kombinasi Metode Correlated Naive Bayes Dan Metode Seleksi Fitur Wrapper Untuk Klasifikasi Data Kesehatan . https://ekbis.sindonews.com/. 2021. “Sirkuit Mandalika Diyakini Bangkitkan Ekonomi RI.” https://ekbis.sindonews.com/read/460412/34/ sirkuit-mandalika-diyakini-bangkitkan- ekonomi-ri-selengkapnya-pride-of-indonesia- sabtu-pukul-1800-wib-1624079209 (January 7, 2022).
Kurniawan, Agung. 2022. “Jadwal MotoGP 2022 - Debut Indonesia, Mandalika Jadi Yang Pertama Di Asia Tenggara.” https://www.bolasport.com/read/313075080/j adwal-motogp-2022-debut-indonesia- mandalika-jadi-yang-pertama-di-asia-
tenggara (January 7, 2022).
Nabillah, Asyfah, Syariful Alam, and Mochzen
Gito Resmi. 2022. “Twitter User Sentiment Analysis Of TIX ID Applications Using Support Vector Machine Algorithm.” 3(1): 14–27.
Previtali, Francesco, Andres F. Arrieta, and Paolo Ermanni. 2015. “Double-Walled Corrugated Structure for Bending-Stiff Anisotropic Morphing Skins.” Journal of Intelligent Material Systems and Structures 26(5): 599– 613.
Rahmasari, Gina, and Rizkiki Andini. “ANALISIS RESPON MASYARAKAT PADA PLATFORM MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP TOKOH POLITIK, JENDERAL TNI (PURN.) GATOT NURMANTYO.”
Satya Nugraha, Gibran, Mokhammad Nurkholis Abdillah, and Muhammad Innuddin. KOMPARASI AKURASI METODE CORRELATED NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES .
Setyo Nugroho, Kuncahyo & Istiadi, Istiadi & Marisa, Fitri. (2020). Optimasi naive Bayes classifier untuk klasifikasi teks pada e- government menggunakan particle swarm optimization. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer. 8. 21-26. 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.21-26
Wongkar, Meylan, and Apriandy Angdresey. 2019. “Sentiment Analysis Using Naive Bayes Algorithm Of The Data Crawler: Twitter.” In Proceedings of 2019 4th International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2019 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.