## Analisis Sentimen Komentar Youtube Tentang Relawan Patwal Ambulance Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree
Abd Wahid, Galuh Saputri *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 abdwahid8813@gmail.com, 2,* dosen02693@unpam.ac.id Email Penulis Korespondensi: dosen02693@unpam.ac.id Submitted: 05/10/2022 ; Accepted: 23/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Kehadiran patwal ambulance terkadang dianggap meresahkan oleh masyarakat, banyak pendapat masyarakat yang masih pro dan kontra tentang aksi yang dilakukan oleh relawan patwal ambulance sipil karena dianggap illegal dan terkadang juga bersifat arogan. Pada penelitian ini peneliti ingin mengetahui opini dan tanggapan masyarakat tentang aksi yang dilakukan oleh  para  relawan  patwal  ambulance  sipil.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  analisis sentimen dengan teknik data mining untuk menemukan polaritas kalimat dalam suatu dokumen dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree  . Tahapan  awal  yang dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  dengan  cara  mengumpulkan  data komentar yang dilakukan dengan cara scraping komentar youtube menggunakan API Key Youtube V3, kemudian dilanjutkan dengan pelabelan data secara manual, cleaning data, dan preprocessing data dan pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Dari Hasil keseluruhan pengujian dengan 600 data latih, algoritma Naïve Bayes memiliki nilai accuracy lebih tinggi yaitu seb esar 66,72% sedangkan nilai Recall nya sebesar 64,98%. Pengujian dengan algoritma Decision Tree pada penelitian ini memiliki Recall yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes.  %. Dari hasil dataset komentar youtube yang digunakan dalam penelitian ini, bisa disimpulkan algoritma Naïve Bayes memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Decision Tree, sehingga bisa ditarik kesimpulan bahwa Naïve Bayes memiliki akurasi terbaik pada dataset komentar youtube yang digunakan dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naive Bayes; Decision Tree; Rapid Miner; Data Mining
Abstract– The presence of the ambulance patrol is sometimes considered disturbing by the community, many people's opinions are still pro and contra about the actions carried out by civilian ambulance patrol volunteers because they are considered illegal and sometimes also arrogant. In this study. the researchers wanted to know the opinions and responses of the public about the actions taken by civilian ambulance patrol volunteers. The method used in this study is to perform sentiment analysis with data mining techniques to find the polarity of sentences in a document using the Naïve Bayes and Decision Tree algorithms. The initial  steps  in  this  research  were  collecting  comment  data  by  scraping  YouTube  comments  using  API  Key  Youtube  V3, followed  by  manual  data  labeling,  data  cleaning,  data preprocessing,  and  word  weighting using TF-IDF.  From  the  overall results of testing with 600 training data, the Naïve Bayes algorithm has a higher accuracy value of 66.72% while the Recall value is 64.98%. Testing with the Decision Tree algorithm in this study has a higher Recall compared to Naïve Bayes. %. From the results of the YouTube comment dataset used in this study, it can be concluded that the Naïve Bayes algorithm has a higher accuracy value than the Decision Tree algorithm, so it can be concluded that Naïve Bayes has the best accuracy in the YouTube comment dataset used in this study.
Keywords : Analisis Sentimen; Naive Bayes; Decision Tree; Rapid Miner; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Ambulans  merupakan  kendaraan  yang  diberi  kelengkapan  medis  untuk  membawa  korban  kecelakaan, memindahkan pasien ke hospital lain, atau membawa orang sakit. Ambulans dilengkapi lampu rotator darurat dan sirene supaya bisa melewati kemacetan lalu lintas.
Selain pemadam kebakaran, Ambulans ini memiliki hak istimewa seperti melawan arah, menerobos lampu merah,  dan  melalui  lajur  bahu  jalan.  Undang-undang  perlalulintasan  menjelaskan  bahwa  kendaraan  seperti ambulans serta kendaraan gawat darurat yang lainnya mesti diberi jalan dijalan raya buat menyelamatkan nyawa.
Untuk  membelah  kemacetan  lalu  lintas  ambulance  terkadang  membutuhkan  patwal  (patrol  dan pengawalan), ada banyak komunitas pengawal ambulans di indonesia salah satunya komunitas Indonesia Escorting Ambulance (IEA) komunitas ini sudah memiliki banyak anggota di berbagai daerah. seringkali terlihat pengendara motor  yang  mengawal  ambulans  untuk  membelah  kemacetan  dikota-kota  besar,  namun  aksi  relawan  ini  justru dianggap  meresahkan.  Seperti  halnya  yang  disampaikan  oleh  Kepala  Satuan  Lalu  Lintas  (Kasatlantas)  Porles Metro Depok AKBP Andi Indra Waspada, seperti yang dikutip dari (kompas.com 07/05/2021) mengatakan, ada laporan  masyarakat  yang  merasa  resah  dengan  pengawal  sipil.  Pengawal  sipil  ini  dirasa  terlalu  arogan  bahkan melebihi Patwal dari kepolisian.
Berdasarkan  dari  berita  dari  channel  youtube  Redaksi  Trans  7  Official  tentang  komunitas  pengawal ambulans  yang  pro  kontra  di  kalangan  masyarakat, masyrakata  yang  pro  terhadap  patwal  ambulance  beralasan bahwa kehadiran patwal sangat membantu karena terkadang banyak pengendara yang belum menyadari tentang prioritas mobil ambulans dijalan raya, sedangkan pendapat yang kontra mereka beralasan bahwa kehadiran patwal ini adalah illegal dan terkadang meresahkan.
Maka dari itu  perlu diketahui langsung opini masyarakat terhadap aksi relawan saat melakukan pengawalan pada  ambulance,  masyarakat  sekarang  cenderung  mengemukakan  pendapatnya  langsung  melalui  media  sosial, salah satu platform yang cukup banyak digunakan yaitu youtube. Banyak video-video aksi patwal ambulans yang viral di platform youtube, banyak komentar-komentar masyrakat di youtube yang menilai tentang aksi patwal sipil ambulans, dalam platform youtube masyarakat dapat memberikan opini langsung atau penilaian terhadap berita atau  konten  yang  mereka  tonton.  Sehingga  kita  dapat  mengambil  kesimpulan  dari  opini-opini  tersebut  apakah masyarakat setuju atau tidak dengan aksi patwal tersebut.
Berdasarkan studi literatur yang peneliti amati mengenai Sentimen analisis yang dilakukan oleh Syarifuddin tentang:  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terhadap  Efek PSBB  Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Decision Tree-KNN-Naive Bayes” [1]. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan dataset dari twitter dengan menggunakan tools rapid miner dengan hasil penelitian nilai akurasi tertinggi terdapat pada metode naive bayes.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Harun & ananda tentang : “Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi  Coved-19  di  Indonesia  Menggunakan  Naive  Bayes  dan  Decision  Tree”[2].  Dalam  penelitian menggunakan  dataset  dari  komentar  fanspage  facebook  Kementrian  Kesehatan,  metode  yang  digunakan  yaitu membandingkan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree akurasi tertinggi terdapat pada metode Naive Bayes.
Berdasarkan  Penelitia  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Puspita  &  Widodo  tentang  “  Perbandingan  Metode KNN, Decision Tree, naive Bayes pada analisis sentimen penggunaan Layanan BPJS”[3]. Dari penelitian ini data yang digunakan  berupa tweet dari komentar di twitter tentang layanan BPJS, Hasil yang didapat dalam peneltian ini metode Naive Bayes memiliki hasil presentase tertinggi yaitu denan nilai akurasi sebesar 96.13%
Perlu  diketahui  Opinion  mining  atau  sentiment  analysis  adalah  suatu  bidang  studi  untuk  menganalisis pendapat, sentimen, evaluasi  penilaian, sikap bahkan emosi  seseorang terhadap suautu  entitas, peristiwa, topik, serta atribut lainnya[4]. Analisis sentiment dapat digunakan untuk mengekstraksi opini-opini atau pendapat dari sebuah dokumen, media sosial, review blog, serta data-data lainnya.
Metode  atau  teknik  dalam  data  mining  sangat  banyak,  oleh  karena  itu  dalam  pemilihan  teknik  atau algoritma yang tepat dalam melakukan analisis akan bergantung pada tujuan yang diinginkan.
Dengan begitu peneliti tertarik untuk menganalisis sentimen publik pada dataset komentar youtube dengan menggunakan metode naive bayes dan decision tree untuk membandingkan tingkat akurasi yang dihasilkan dari dataset komentar youtube dengan Metode Naive Bayes dan Decision Tree.
Adapun masalah dalam penelitian ini adalah bagamana peneliti mengumpulkan data dari komentar youtube dan  berapa  tingkat  akurasi  dari  metode  Naive  Bayes  dan  Decision  Tree  dalam  analisis  sentimen  pada  dataset komentar youtube.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN .

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dibagi menjadi 4 step, tahap awal, praproses data, pemodelan algoritma klasifikasi, dan tahapan terakhir  yaitu  melakukan  pengujian  akurasi  pada  metode  klasifikasi,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan data latih sebanyak 600 data,  diantaranya 300 sentimen negatif dan 300 data sentimen positif, untuk lebih jelasnya peneliti sajikan dalam bentuk diagram alur yang terdapat pada gambar berikut:
Gambar 1. Rancangan Metode Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pada tahapan awal pada penelitian ini yaitu dengan cara melakukan pengumpulan data komentar yang dilakukan dengan menggunakan teknik scraping. Scrapin merupakan teknik untuk mengambil data online secara otomatis, atau  dengan  kata  lain  scraping  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  yang  terdapat dalam dari sebuah werbsite secara otomatis[5]. Dari proses scraping dilakukan proses pelabelan sentimen secara manual dan kemudian pembuatan data latih, dalam peneletian ini peneliti menggunakan 600 data komentar yang dijadikan sebagai data latih, dimana 300 data dengan sentimen positif dan 300 data dengan sentimen negatif.
Gambar 2. Dataset

## b. Preprocessing
Tahapn  selanjtunya  preprocessing  dilakukan  untuk  mengolah  data  mentah  menjadi  data  collection  yang  siap dipakai sehingga menghasilkan data yang telah terstruktur dengan jelas, adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam preprocessing data berikut beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian [6]:
1. Cleaning, merupakan tahapan yang bertujuan untuk membersihkan data yang ganda dan karakter-karakter yang tidah diperlukan yang terdapat pada komentar[7].
Tabel 1. Proses Case Folding
Input Output Logika aja kalo para pengemudi kendaraan itu PUNYA OTAK ya gk bakalan ada PENGAWAL AMBULANCE simple kan logika aja kalo para pengemudi kendaraan itu punya otak ya gk bakalan ada pengawal ambulance simple kan
2. Pada  tabel  1.  Proses  Case  Folding  diperlukan  untuk  mengubah  semua  text  yang  terdapat  dalam  komentar menjadi lowercase.
Tabel 2. Proses Tokenizing Input Output Logika aja kalo para pengemudi kendaraan itu PUNYA OTAK ya gk bakalan ada PENGAWAL AMBULANCE simple kan [“logika”, “aja”, “kalo”, “para”, “pengemudi”, “kendaraan”, “itu”
“punya”, “otak”, “ya”, “gk”, “bakalan”,
“ada”, “pengawal”, “ambulance”, “simple”,
“kan”]
3. Pada tabel 2. Proses Tokenizing tahapan ini bertujuan untuk memecah teks yang berupa kalimat menjadi sebuah token atau membaginya menjadi kata perkata.
Tabel 3. Proses Stopword Removal Input Output Logika aja kalo para pengemudi kendaraan itu PUNYA OTAK ya gk bakalan ada PENGAWAL AMBULANCE simple kan logika pengemudi kendaraan otak pengawal ambulance simple
4. Pada  Tabel  3.  Merupakan  contoh  Stopword  Removal,  hal  ini  diperlukan  dalam  proses  pemilihan  kata-kata penting dari sebuah dokumen, pada tahapan ini dilakukan penghapusan kata-kata yang dianggap stopword[8].
Tabel 4. Proses Stemming Input Output Logika aja kalo para pengemudi kendaraan itu PUNYA OTAK ya gk bakalan ada PENGAWAL AMBULANCE simple kan logika  kemudi  kendara  punya  otak  kawal ambulance simple
Tabel  4.  Proses  Stemming,  bertujuan  untuk  menemukan  base  word  dengan  menghilangkan  semua imbuhannya yang menyatu pada tiap-tiap kata. Selanjutnya dilakukan penghitungan frequensi kata dengan tujuan untuk  menghitung berapa banyak kata yang sama dalam setiap sentimen yang menjadi ciri masing-masing  dari kata sentimen. Tahapan Probabilitas kata dilakukan untuk mendapatkan term  dengan nilai yang lebih penting dan dianggap relevan untuk dijadikan kata kunci, adapun persamaannya sebagai berikut:
P(W k |V j ) = n k+1 n+|kosakata| (1) Diketahui   : n Positif : 300 n Negatif : 300
300 300 0 100 200 300 400 Positif Negatif Data Shet Sentimen Dataset

## Kata Positif
P(membantu|Positif) = 201+1
300+|600| = 202 600 = 0,33
P(membantu|Negatif) = 235+1 300+|600| = 236 600 = 0,39

## Kata Negatif
P(arogan|Positif) = 231+1 300+|600| = 234 600 = 0,38 P(arogan|Negatif) = 234+1 300+|600| = 235 600 = 0,39 Tabel 5. Contoh Kata Dasar Sentimen
No Kata Positif Negatif Probab Positf Probab Negatif 1 Arogan 231 234 0,38 0,39 2 Kemanusiaan 242 247 0,40 0,41 3 Legal 227 240 0,38 0,40 4 Ilegal 242 238 0,40 0,39 5 Melanggar 248 250 0,41 0,41 6 Apresiasi 249 250 0,41 0,41 7 Bahaya 250 0 0,41 0,001 8 Strobo 0 250 0,001 0,41 9 Menolong 245 249 0,41 0,41 10 Kesadaran 241 249 0,40 0,41 11 Miris 0 250 0,001 0,41 12 Menyelamatkan 248 249 0,41 0,41 13 Vlog 0 250 0,001 0,41 14 Hukum 240 246 0,40 0,41 15 Gerombolan 0 250 0,001 0,41 16 Ganggu 0 250 0,001 0,41 17 Tilang 0 249 0,001 0,41
Pada  tabel  5  merupakan  contoh  kata  dasar  sentimen  yang  dihasilkan  dari  setiap  data  komentar,  dan dijadikan kata kunci untuk melakukan analisis sentimen pada dataset komentar.

## 2.2 Naïve Bayes
Pengklasifikasian statistic yang bisa dipakai buat memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class adalah Naïve Bayes[9].  Konsep  dasar  yang  dipakai  pada  Naïve  Bayes  merupakan  Teorema  Bayes  dengan  asumsi  ketidak bergantungan yang kuat. Dalam ilmu statistic, teorema dipakai untuk menghitung peluang satu class dari masing- masing kelompok attribute yang ada dan memastikan class mana yang paling optimal[10]. Metode ini merupakan salah satu metode data mining dalam metode machine learning yang memiliki akurasi yang tinggi serta merapkan algoritma yang sederhana. Adapun tahapan metode Naive Bayes sebagai beriku[11]t: a. Menghitung nilai probabilitas bersyarat
P(B i |A)=P(B 1 ,B 2 , ...... B n |A (2)
Keterangan : A : Kelas B : Vektor dari nilai atribut n P(Bi|A)
: Nilai atribut Ai yang ada pada kelas B
b. Menghitung nilai probabilitas prior tiap kelas
P(A) = Xj X (3) Keterangan : Nj : Jumlah dokumen pada satu kelas N
: Jumlah total dokumen
c. Menghitung nilai probabilitas posterior
P(A|B) = P( B | A ).p(A)
P(B) (4)

## 2.3 Decision Tree
Pohon keputusan atau decision tree adalah suatu metode klasifikasi yang lumayan terkenal, metode Decision Tree ini mengganti  fakta yang besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan[12]. Pohon keputusan merupakan struktur flowchart yang memiliki tree, setiap cabang merepresentasikan hasil tes yang dimana masing-
masing  simpul  internal  menerangkan  suatu  tes  attribute,  dan  simpul  daun  merepresentasikan  class  atau  class distribution[13].  Alur  dari  decision  tree  bisa  kita telusuri  dari  simpul  ke  akar  ke  simpul  daun  yang  memangku prediksi. Konsep dari algoritma Decision Tree adalah mengganti data menjadi aturan-aturan keputusan, dan konsep pohon keputusan dapat digambarkan sebagai berikut [14]. Metode Decision Tree memiliki beberapa tahapan yaitu: 1. Data Training disiapkan
2. Pemilihan attribut yang akan dijadikan akar dengan menggunakan rumus seperit berikut[11]
Entropy(S) = ∑ pi ∗ n i=1 log 2 pi (5)
Gain(S, A) = Entropy (S) − ∑ |S i | |S| n i=1 ∗ Entropy(S i ) (6)
Keterangan : S : Himpunan Kasus n : Jumlah Partisi pi : Porporsi dari Si terhadap S |Si|  : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah Kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini data  komentar youtube yang telah dikumpulkan kemudian di  jadikan sebagai  dataset  dalam bentuk file csv kemudian diolah dengan menggunakan software rapidminer, untuk melakaukan pengujian dengan menggunakan metode yang digunakan, kemudian data akan dilakukan pengujian dengan menggunakan operator Cross Validation dengan membagi  data menjadi  dua yaitu data training dan data uji, operator Cross Validation mempunyai  dua subproses yaitu subproses training yang digunakan untuk melatih model dan subproses testing untuk metode yang digukanan serta untuk mengukur kinerja model klasifikasi yang dibuat.
Tujuan utama dalam penelitian ini yaitu dapat mengetahui dari tingkat akurasi metode Decision Tree dan Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen negative dan positif pada komentar youtube. Pada pengujian ini peneliti menggunakan RapidMiner Versi 9.10 yang digunakan untuk melakukan klasifikasi sentimen data training dan data testing pada dataset komentar youtube.
Setelah semua tahapan cleaning, pre processing data telah selesai dilakukan, dilanjut dengan mengolah data mengguanakan  aplikasi  Rapidminer  berikut  adalah  proses  dari  pembuatan  model  dari  analisis  sentimen  pada penelitian ini.

## Gambar 3. Proses Analisis Sentimen
Pada  Gambar  3  Operator  proses  read  excel  digunakan  untuk  membaca  file  data  komentar  yang  telah melewati tahapan cleaning data dan labeling manual. Pada Rapid miner versi 9.10 penggunaan operator Nomintal To  Text  dibutuhkan  untuk  mengubah  data  nominal  menjadi  text,  kemudian  dilanjutkan  dengan  preprocessing document dimana di dalamnya terdapat proses (tokenizing, transform case, filter token by length, filter stopwords).

## Gambar 4. Pembagian Data Menggunakan Operator Split Data
Pada gambar 4. penggunaan operator Split Data untuk membagi dataset menjadi dua bagian yaitu data uji dan data latih, dalam penggunaan operator split data ini peneliti menggunakan rasio dataset pengujian dengan 0.7 dan 0.3, dimana 0.7 merupakan 70% dari data yang akan digunakan sebagai data latih, 0.3 adalah 30% dari dataset yang akan dijadikan sebagai data testing.
Dalam  pengujian  menggunakan  Cross  Validation  diilakukan  10  kali  eksperimen  pengujian  klasifikasi dengan bantuan operator cross validation guna mengetahui hasil analisis serta hasil klasifikasi  dari model yang telah  dibuat[15],  kemudian  menggunakan  operator  Apply  Model  untuk  menerapkan  model  yang  sudah  dilatih sebelumnya dengan data training, pada unlabeled data (data testing). Tujuan dari apply model yaitu mendapatkan prediksi untuk unlabeled data (data testing) yang belum memeliki label sentimen.

## 3.1 Hasil Klasifikasi Naïve Bayes
Gambar 5. Performace Vector Naive Bayes (Data Uji)
Hasil pengujian pada model klasifikasi yang digunakan, performa polaritas data pada klasifikasi sentiment dari  data  training  menghasilkan  akurasi  sebesar  70,62%  dengan  nilai  sentimen  negatif  memiliki  prediksi  yang tinggi.
Pada Gambar 5 merupakan hasil dari keseluruhan pengujian data uji yang digunakan dengan model naïve bayes  di  dapat  hasil  klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  66.67%  dengan  hasil  prediksi  negatif  memiliki  nilai tertinggi.

## 3.2 Hasil Klasfikasi Decision Tree
Gambar 4. Performace Vector Decision Tree (Data Uji)
Pada Gambar 6 merupakan hasil Percobaan menggunakan metode Decision tree dengan pembagian data menggunakan operator Split Data dengan rasio pembagian data 70% data latih dan 30% dari 1200 data latih yang digunakan  pada  algoritma  Decision  Tree  akurasi  yang  dihasilkan  dari  data  latih  sebesar  59.69%.  dan  untuk keseluruhan  hasil  data  uji  berdasarkan  data  latih  yang  telah  di  buat  menggunakan  model  Decision  Tree mendapatkan akurasi 64.98% terjadi peningkatan akurasi pada data uji yang digunakan dalam peneletian ini.

## 3.3 Evaluasi Hasil Analisis Sentimen
Setelah proses analisis sentimen tahapan terakhir yaitu memasuki tahapan pengujian, butuh 1 tahapan lagi proses yang telah dilakukan dalam menentukan kualitas, yaitu evaluasi hasil. 3 Parameter yang dilakukan evaluasi hasil yaitu, precission; accuracy; dan recall; dari suatu perhintungan yang telah dilakukan[1]. Akurasi (A) merupakan klasifikasi jumlah dokumen dengan benar (Benar Positif atau Benar Negatif)[16]. Untuk menghitung nilai akurasi bisa memakai persamaan:
Accuracy (A) = TP+TN (TP+TN+FP+FN) x100% (7)
Presisi (P) merupakan informasi yang ingin dicari untuk banyaknya hasil pemrosesan yang relevan. Presisi merupakan klasifikasi True Positive dan semua data di presdiksi sebagai positive class. Untuk menghitung nilai presisi bisa memakai persamaan:
Precision = TP (TP+FP) x 100% (8)
Recall (R) merupakan koleksi dihasilkan oleh sistem dari banyaknya dokumen yang relevan. Jadi, recall merupakan  jumlah  dokumen  yang  memiliki  klasifikasi  benar-benar  positive  (termasuk  False  Negative).  Untuk menghitung nilai recall bisa memakai persamaan:
Recall= TP (TP+FN) x 100% (9)
Variabel TN (True Negative), TP (True Positive), FN (False Negative) dan FP (False Positive) berasal dari Confunsion Matrix yaitu data negatif yang diklasifikasikan menjadi positif, berikut penjelasan lebih detail tentang confunsion matrix pada tabel 5 [17]
Tabel 5. Confunsion Matrix Prediction Yes Prediction No True Yes TP FN True No FP TN
Cofussion  Matrix  adalah pengukuran performa untuk  masalah klasifikasi  pada machine learning dimana keluaran dapat berupa dua kelas atau lebih. Confusion matrix adalah tabel dengan 4 kombinasi berbeda dari nilai prediksi  dan  nilai  aktual[18].  Ada  empat  istilah  yang  merupakan  representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada confusion matrix yaitu, True Positif, True Negatif, False Positif dan False Negatif seperti yang terdapat pada Tabel 5.  Dari  hasil  pengujian  dengan  algoritman  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree  di  dapatkan  hasil  prediksi  dengan menggunakan RapidMiner, berikut hasil confunsion matrix dari masing-masing algortiman yang digunakan pada analisis sentimen dengan RapidMiner.
Tabel 6. Nilai Accuracy, Precision, dan Recall Hasil Pengujian
Metode Accuracy Precission Recall Naïve Bayes 66,67% 66.09% 65,52% Decision Tree 64,98% 58,79% 93,04%
Pada tabel  8 Accuracy dari Naïve Bayes sebesar 66,67% dengan Precission  66,09% dan Recall  65,52%. Sedangkan  hasil  pengujian  dengan  Decision  Tree  menunjukkan  hasil  Accuracy  sebesar  64,98%,  Precission 58,79% dengan Recall 93,04%. Dari  hasil dataset  komentar youtube yang digunakan dalam penelitian ini, bisa disimpulkan  nilai  akurasi  lebih  tinggi  adalah    Naïve  Baye  dibandingkan  dengan  Decision  Tree,  sehingga  bisa ditarik  kesimpulan  bahwa  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  terbaik  pada  dataset  media  sosial  youtube  yang digunakan, Seperti halnya penelitian yang telah dilakukan oleh (Harun, Ahmad, 2021)[2]. Menggunakan algoritma yang  sama  yaitu  Naïve  Bayes  dan  decision  Tree  dengan  dataset  media  sosial  twitter.  Akurasi  yang  lebih  baik adalah algoritma Naïve Bayes dibandingkan Decision Tree, hasil akhir akurasi Naïve Bayes sebesar 100,00% dan nilai akurasi dari Decision Tree sebesar 50,39%.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui tingkat akurasi dari algoritma Naive bayes dan Decision Tree dalam melakukan anailsis sentimen pada dataset  berupa komentar. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat  diambil kesimpulan, Teknik  untuk mengambil  data komentar pada channel  youtube bisa dilakukan dengan  cara  scraping  data  menggunakan  Youtube  API  Key  V3.  Hasil  pengujian  Accuracy  dari  Naïve  Bayes sebesar 66,67% dengan Precission 66,07% dan Recall 65,52%. Sedangkan hasil pengujian dengan Decision Tree menunjukkan  hasil  Accuracy  sebesar  64,98%,  Precission  58,79%  dengan  Recall  93,04%.  Dari  hasil  dataset komentar youtube yang digunakan dalam penelitian ini, bisa disimpulkan algoritma Naïve Bayes  memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Decision Tree, sehingga bisa ditarik kesimpulan bahwa Naïve Bayes memiliki akurasi terbaik pada dataset komentar youtube yang digunakan dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] M.  Syarifuddinn,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Terhadap  Efek  Psbb  Pada  Twitter  Dengan  Algoritma  Decision Tree,Knn, Dan Naïve Bayes,” INTI Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[2] A. Harun and D. P. Ananda, “Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 58–63, 2021.
[3] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[4] M. F. A. BASHRI and R. KUSUMANINGRUM, “Analisis Sentimen Menggunakan Latent Dirichlet Allocation dan Visualisasi Topic Polarity Wordcloud.” Universitas Diponegoro, 2017.
[5] O. W.Purbo, Text Mining. Bandung: Andi, 2019.
[6] 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.
[7] R. P. Sidiq, B. A. Dermawan, and Y. Umaidah, “Sentimen Analisis Komentar Toxic pada Grup Facebook Game Online Menggunakan  Klasifikasi  Naïve  Bayes,”  J.  Inform.  Univ.  Pamulang,  vol.  5,  no.  3,  p.  356,  2020,  doi: 10.32493/informatika.v5i3.6571.
[8] E. M. Zamzami, “Aplikasi Edutainment Pendukung Pembelajaran Jarak Jauh TK Merujuk Standar Nasional PAUD,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini, vol. 5, no. 2, pp. 985–995, 2020, doi: 10.31004/obsesi.v5i2.750.
[9] S. Syarli and A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.
[10]  A.  Wanhari,  “Perbandingan  Algoritma  C4.  5  dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Mustahik.”  Fakultas  Sains  dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
[11]  F. Salmon Pattiiha, “Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait  Opini  Terhadap  PT  PAL  Indonesia,”  J.  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  2,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[12]  I. D. Khazari, Sofalul; Marisa, Fitri; Wijaya, “Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. dan Manaj. Inform., pp. 123–127, 2017.
[13]  M.  R.  Fajriansyah  and  Siswanto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Partai  Politik  Pendukung  Calon Gubernur Di Jakarta Menggunakan Algoritma C4 . 5 Decision Tree Learning,” Skanika, vol. 1, no. 2, pp. 697–703, 2018, [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/SKANIKA/article/view/278
[14]  A. G. Salman, “Konsep Decision Tree & Random Forest,” 2020. https://socs.binus.ac.id/2020/05/26/konsep-decision- tree-random-forest/
[15]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[16]  K. M. Asshiddiqi, M.F, Lhaksamana, “Perbandingan Metode Decision Tree dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pada Instagram Mengenai Kinerja PSSI,” vol. 1, no. D, pp. 2019–2020, 2020.
[17]  V. A. Permadi, “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura,” J. Buana Inform., vol. 11, no. 2, p. 140, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[18]  M. A. Muslim et al., Data Mining Algoritma C4.5. 2019.