## ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MIGRASI TV DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN CHI SQUARE
Virgaria Zuliana 1 , Garno 2 , Iqbal Maulana 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab. Karawang 123 Email : virgaria.zuliana18128@student.unsika.ac.id 1 , garno@staff.unsika.ac.id 2 , iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Saat ini televisi menempati posisi nomor 2 sebagai sumber informasi setelah media sosial. Sistem siaran TV  analog  akan  diganti  dengan  TV  digital  berdasarkan  rencana  yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian Komunikasi  dan  Informatika  di  Indonesia.  Media  sosial  berguna  untuk  berbagi  pemikiran  dan  opini tentang peristiwa, produk dan lainnya, contohnya terhadap migrasi TV digital yang sedang berlangsung. Keunggulan  TV  digital  termasuk  teknologi  yang  unggul  dan  kejernihan  gambar  yang  jernih  dan  tajam. Beberapa  orang  berpendapat  bahwa  mereka  puas  dengan  transisi  ke  TV  digital,  sementara  yang  lain sebaliknya.  Sehingga  peneliti  menjadi  tertarik  dengan  dua  opini  tersebut  dan  tertarik  untuk  melakukan analisis  sentimen  masyarakat  yang  mengenai program  migrasi siaran TV digital di  media sosial Twitter karena  adanya  dua  tanggapan  tersebut.  Penelitian  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dan  melakukan seleksi  fitur  dengan Chi  Square pada  proses  penelitian  untuk  mengkaji  perbedaan  opini  publik  tentang migrasi  ke  siaran  TV  digital.  Hasil  klasifikasi  dengan  191  data  sentimen  positif  dan  185  data  sentimen negatif menghasilkan tingkat akurasi 96%, precision 93% dan recall 100%.
Kata kunci : text mining, siaran tv digital , naive bayes, chi square

## ABSTRACTS
Currently, television occupies the number 2 position as a source of information after social media. The analog TV broadcast system  will be replaced with digital TV based on a plan issued by the Ministry of Communication  and  Information  Indonesia.  Social  media  is  useful  for  sharing  thoughts  and  opinions about  events,  products  and  more,  for  example  on  the  ongoing  digital  TV  migration.  The  advantages  of digital TV include superior technology and clear, crisp picture clarity. Some people argue that they are satisfied with the transition to digital TV, while others are the opposite. So that researchers are interested in these two opinions and are interested in analyzing public sentiment regarding the migration program for digital TV broadcasts on Twitter social media because of these two responses. The research uses the Naive  Bayes  algorithm  and  performs  feature  selection  with  Chi  Square  in  the  research  process  to examine  differences  in  public  opinion  about  migration  to  digital  TV  broadcasts..  The  results  of  the classification  with  191  positive  sentiment  data  and  185  negative  sentiment  data  resulted  in  96% accuracy, 93% precision and 100% recall.
Keywords: text mining, digital tv broadcast, naive bayes, chi square

## 1. PENDAHULUAN
Televisi  merupakan  media  informasi  umum yang berguna karena disampaikan secara efektif dan  cepat.  Katadata  Insight  Center  (KIC)  dan Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika
(Kominfo) melakukan survei mengenai “Ragam Sumber  Informasi  yang  Paling  Banyak  Diakses Masyarakat”  hasil  dari  survei  menunjukkan bahwa,  setelah  media  sosial,  televisi  berada pada posisi 2 sebagai media sumber informasi di
masyarakat  Indonesia  dengan  minat  tertinggi (1).
Sistem  siaran  televisi  yang  diterapkan  di Indonesia  saat  ini  menggunakan  sistem  siaran TV analog dan sistem siaran TV digital. Namun dengan  perkembangan  teknologi,  penggunaan TV  analog  di  Indonesia  dinilai  tertinggal  (2).
Maka Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kemkominfo) telah merilis program  migrasi TV analog  ke TV digital  serta penghentian sistem TV analog.
TV  digital  memberikan  kualitas  gambar  yang lebih  baik  daripada  TV  analog,  dengan  suara yang  lebih  jernih  dan  teknologi  yang  lebih canggih.  Ada  beberapa  masyarakat  yang mengungkapkan  tanggapan  dan  opini  positif  di media  sosial,  salah  satunya  pada  Twitter  yang mendukung dan puas setelah melakukan migrasi ke  TV  digital.  Selain  itu  ada  pula  masyarakat yang  memberikan  tanggapan  dan  opini  negatif yang  mengeluhkan  di  media  sosial  Twitter terkait  hilangnya  siaran  dan  sedikitnya  siaran pada  TV  digital.  Twitter  adalah  media  sosial tempat  membagikan  ide,  gagasan,  ekspresi  dan memberikan  pendapat  berbentuk  teks  singkat, foto  atau  video  yang  disebut tweet terhadap suatu  produk,  layanan,  isu  politik,  ataupun  hal- hal viral dan lainnya (3).
Adanya opini positif dan negatif yang diberikan oleh  masyarakat  di  media  sosial  Twitter membuat  peneliti  tertarik  untuk  melakukan analisis sentimen mengenai program migrasi TV analog ke TV digital untuk dilakukan klasifikasi.  Analisis  sentimen  menurut  Berry dalam  Rahutomo  et  al.,  (4)  yaitu  proses  yang dilakukan  secara  otomatis  dalam  mempelajari, mengambil,  dan  mengolah  data  tekstual  untuk memperoleh  informasi  dan  melihat  tanggapan atau opini mengenai sebuah masalah atau objek menuju opini positif atau negatif.
Pattiiha & Hendry, dalam penelitian perbandingan  metode KNN,  Naive  Bayes ,  dan Decision  Tree untuk  melakukan  analisis sentimen  dari  data tweet terkait  opini  pada  PT PAL Indonesia, menghasilkan dalam menggunakan  metode Naive  Bayes memiliki tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  84,08%, sedangkan  untuk  metode K-NN adalah  83,38% dan Decision  Tree adalah  81,09  (5).  Pada
penelitian  lainnya  menerapkan  algoritma Naive Bayes dan  penggunaan  seleksi  atribut Chi Square dalam mengklasifikasi loyalitas terhadap pelanggan GRAB  menghasilkan akurasi dengan hanya  menggunakan Naive  Bayes sebesar 92,73% sedangkan ketika prosesnya menggunakan Naive  Bayes dengan  ditambah fitur  seleksi Chi  Square hasil  akurasinya menjadi  99,51%  (6).  Dari  hasil  penelitian sebelumnya algoritma Naive Bayes lebih unggul dibandingkan Decision  Tree dan KNN ,  serta penggunaan  seleksi  fitur Chi  Square pada algoritma Naive  Bayes menghasilkan  akurasi yang meningkat..
Penelitian ini  memiliki tujuan untuk  melakukan analisis  sentimen  untuk  mengkalsifikasikan dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan Chi Square sebagai  seleksi  fiturnya. Algoritma Naive  Bayes menurut  Hozairi  et  al.,
(7)  yaitu  algoritma  sudah  teruji  memiliki  nilai akurasi dan kecepatan tinggi jika menggunakannya  ke database yang  memiliki informasi besar. Seleksi fitur dengan menggunakan metode Chi Square diimplementasikan  dengan Select  Kbest pada
library sklearn yang bekerja dengan menghitung  nilai  pada  masing-masing  fitur  lalu menerapkan  fungsi Chi Square dan  kemudian dilakukan pengurutan nilai fitur teratas berdasarkan pada nilai k yang ditentukan (8).

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa tahapan dalam penelitian ini dilakukan untuk  melakukan  klasifikasi terhadap program  migrasi  siaran  TV  digital,  beberapa tahapan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 yang merupakan alur penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  proses data  selection kemudian  dilakukan  tahap preprocessing ,  tahap transformation ,  dan data mining serta  tahap  terakhir  yaitu evaluation . Pada tahap preprocessing juga meliputi beberapa  tahap  anatara  lain cleaning,  case folding, tokenizing, stopword removal, stemming dan normalization. Berikut penjelasan mengenai tahapan pada penelitian ini (9) (10):
2.1 Data Selection
Penelitian ini  melakukan data selection dimulai dengan
mengumpulkan data dengan menggunakan  teknik  tertentu  seperti  teknik crawling dan dengan kata kunci tertentu, setelah data  didapatkan  maka  dilanjutkan  dengan melakukan seleksi dan pelabelan data.

## 2.2 Preprocessing
Tahap preprocessing melakukan proses pembersihan  data  dan  membentuk  data  yang telah  dikumpulkan  agar  data  memiliki  struktur yang  efektif  untuk  digunakan  pada  tahap selanjutnya.  Tahap preprocessing meliputi beberapa tahapan lain yaitu:

## 1. Cleaning
Membersihkan  data  untuk  menghapus  angka, emoticon,  hastag,  url,  username ,  ataupun simbol karena tidak memiliki keperluan.
2. Tokenizing
Mengubah  teks  kalimat  dalam  data  menjadi kata  per  kata  untuk  proses  yang  lebih  mudah pada proses transformasi.

## 3. Stopword Removal
Membersihkan  data  untuk  menghapus  kata yang  tidak  memiliki  pengaruh  sehingga  pada proses klasifikasi menjadi optimal.

## 4. Stemming
Proses menghapus kata imbuhan yang ada pada awla dan akhir kata pada data yan digunakan.
5. Case Folding
Melakukan  perubahan  data  teks  menjadi  teks dengan huruf kecil.

## 6. Normalization
Proses  memperbaiki  kata  pada  data  yang memiliki kesalahan dalam penulisan.

## 2.3 Transformation
Proses  mengubah  struktur  pada  data  awal menjadi  yang  sesuai  dengan  kriteria  metode data  mining  yang  digunakan  pada  tahap selanjutnya.  Seperti  mengubah  data  teks menjadi  data  numerik  dengan  pembobotan menggunakan  TF-IDF  agar  dapat  melakukan proses  selanjutnya  dengan  algoritma  lain. Setelah  itu  pada  tahap  ini  dapat  dilakukan proses pemilihan data seperti seleksi fitur, salah satunya dengan menggunakan Chi Square .
2.4 Data Mining
Tahap data mining melakukan proses
melakukan perubahan data mentah sehingga jadi informasi  yang  berguna.  Pada  penelitian  ini dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma  tertentu  dengan  kalimat  sentimen dikelompokkan  pada  kelas  positif  dan  negatif. Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan dalam proses klasifikasi yaitu Naive Bayes.

## 2.5 Evaluation
Melakukan evaluasi pada performa dari
algoritma  yang  digunakan,  seperti  dengan melakukan implementasi menggunakan
Confusion  Matrix maka  hasil  evaluasi  akan berupa  nilai  akurasi,  presisi  dan recall . Berdasarkan  nilai  tersebut  maka  akan  mudah dipahami  pengetahuan  atau  informasi  yang sebelumnya telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Penelitian  analisis  sentimen  mengenai  opini publik  terhadap  migrasi  siaran  TV  digital menggunakan  data tweet dari  pengguna  twitter. Kata  kunci  yang  digunakan  yaitu  “siaran  tv digital”.  Data  dikumpulkan  dalam  kurun  waktu 1  Februari  2022  sampai  31  Juli  2022.
Menghasilkan  data  asli  sebanyak  3543  data tweet dan  dilakukan  seleksi  guna  menghapus data duplikat sehingga data menjadi 1815. Data kemudian  dilakukan  seleksi  dengan  bantuan pakar  bahasa  indonesia  sehingga  menghasilkan 376  data  dengan  191  data  sentimen  positif  dan 185 data sentimen negatif.
Gambar 2. Data Setelah Proses Data Selection

## 3.2. Preprocessing
Tahapan preprocessing melewati  beberapa tahap  dalam  membentuk  data  sehingga  siap digunakan pada tahap data mining .
1. Cleaning
Pada  proses  ini  melakukan  proses  menghapus tag username ,  angka, hastag,  url dan  tanda tanya  pada  atribut tweet .  Hasil  dari  proses cleaning disimpan  pada  kolom  baru  dengan nama remove_http .  Pada  Gambar  3  berikut menunjukan hasil pada proses cleaning .
Gambar 3 Hasil Proses Cleaning
2. Case  Folding,  Tokenizing,  Stopword Removal, Stemming
Tahap case  folding,  tokenizing,  stopword removal  dan  stemming dilakukan  bersamaan dengan  mengubah  semua  kasta  menjadi  huruf kecil,  memisahkan  kata  perkata,  menghapus kata yang tidak diperlukan, serta menghilangkan  imbuhan  pada  kata.  Proses  ini dilakukan dengan bantuan library nltk , menggunakan stopwords , tokenize , dan
stemming menggunakan library Sastrawi. Berikut  pada  Gambar  4  merupakan  hasil  dari prosesnya.
Gambar 4. Hasil Case Folding, Tokenizing, Stopword Removal, & Stemming

## 3. Normalization
Tahap  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  guna memperbaiki  kata  salah  ketik  atau  singkatan dengan menggunakan kamus normalisasi. Pada Tabel 1 berikut merupakan contoh pada kamus normalisasi.
Tabel 1. Contoh Kamus Normalisasi Before After blank kosong block terhalang bnyak banyak kesel kesal ntn nonton trjangkau terjangkau trpaksa terpaksa Hasil  pada  proses  tersebut  terdapat  dikolom baru  dengan  nama normalized ,  seperti  yang tertera pada Gambar 4 berikut.
Gambar 5. Hasil Normalization
Setelah  dilakukan  tahap preprocessing maka hasil  dari  proses  tersebut  menggunakan  data akhir  dengan  atribut value dan normalized . Atribut normalized dilakukan penggantian nama manjadi tweet .
Lalu  terakhir  dilakukan cleaning ke  dua  guna menghapus punc ,  data  yang  mempunya  spasi lebih  dari  satu,  dan  data tweet yang  kosong. Sehingga  data  akhir  yang  siap  digunakan menjadi  373  data,  dengan  188  data  positif  dan 185  data  negatif.  Berikut  pada  Gambar  6  hasil data  tahap preprocessing yang  siap  digunakan untuk tahap selanjutnya.
Gambar 6. Hasil Data Preprocessing

## 3.3. Transformation
Tahap  transformation  dilakukan  menggunakan algoritma  TF-IDF  untuk  mengubah  struktur data.  Data  dilakukan splitting  data dengan presentase 70% data  training dengan  jumlah 261  data  dan  30% data  testing dengan  jumlah 112 data.
Gambar 7. Hasil Transformation
Setelah  dilakukan  pembobotan  dengan  TF-IDF maka dilakukan seleksi fitur dengan menggunakan Chi  Square dengan  mengurutkan nilai  fitur  yang  dihitung  dengan  menerapkan fungsi Chi  Square dan  menyeleksi  nilai  fitur berdasarkan  nilai k teratas  yang  ditentukan. Pada  proses  ini  menggunakan k sebesar  200.
Gambar 8 merupakan hasil dari penggunaan Chi Square sebagai seleksi fitur.
Gambar 8. Hasil Seleksi Fitur Chi Square

## 3.4. Data Mining
Tahap data mining untuk  melakukan klasifikasi sentimen  terhadap  program  migrasi  TV  digital pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menghasilkan  12  kelas  negatif dengan  benar  dan  1  kelas  negatif  yang diprediksi kelas positif.  Kemudian kelas positif berhasil diprediksi benar dengan jumlah 14 data dan  tidak  ada  yang  diprediksi  sebagai  negatif. Hasil prediksi yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Mining Hasil Klasifikasi 70 : 30 Prediction Positif Negatif Actual Positif 14 0 Negatif 1 12 3.5. Evaluation
Tahap evaluation dilakukan  menggunakan Confusion  Matrix untuk  mengetahui  akurasi, precision dan recall .  Hasil  klasifikasi  dari algoritma Naive  Bayes dengan Chi  Square tertera pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Hasil Evaluation
Hasil  evaluasi  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  menghasilkan  akurasi  sebesar  96%, precision 93% dan recall 100%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pada  pengujian  yang  telah  melakukan kalsifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve  Baye s  dengan Chi  Square menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  96%, precision 93%  dan recall 100%  dengan  12  data  kelas  negatif diprediksi dengan benar dan 1 data kelas negatif diprediksi  sebagai  kelas  positif.  Sedangkan kelas  positif  telah  berhasil  diprediksi  dengan jumlah 14 data dan tidak ada kelas positif  yang diprediksi negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Annur  CM.  Survei  KIC:  Mayoritas
Masyarakat Indonesia Mengakses
Informasi  di  Media  Sosial  [Internet].
databoks.katadata.co.id. 2022 [cited
2022 May 25]. Available from: https://databoks.katadata.co.id/datapubl sh/2022/01/20/survei-kic-mayoritas- masyarakat-indonesia-mengakses- informasi-di-media-sosial
[2].  Andarini  FA.  Analisis  Strategi  Digitalisasi Media  di  Era  Digital  PT.  Media Nusantara  Citra  Tbk  (MNCN).  J  Ilm Indones. 2022 Feb;7(2).
[3].  Mahardhika  YS,  Zuliarso  E.  Analisis Sentimen  Terhadap  Pemerintahan  Joko Widodo  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier. Sintak. 2018;2.
[4].  Rahutomo  F,  Saputra  PY,  Fidyawan  MA.
Implementasi Twitter Sentiment Analysis Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector  Machine.  J  Inform  Polinema.
2018;4(2):93–100.
[5].  Pattiiha  FS,  Hendry.  Perbandingan  Metode K-NN,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree untuk  Analisis  Sentimen  Tweet  Twitter Terkait  Opini  Terhadap  PT  PAL
Indonesia. J
Ris
Komput. 2022;9(2):2407–389.
[6].  Kisworini  RY,  Setiawan  MA.  Peningkatan Performa Naivee Bayes Dengan Seleksi Atribut Menggunakan Chi Square
Untuk  Klasifikasi  Loyalitas  Pelanggan GRAB.  J  Informatics,  Inf  Syst  Softw
Eng Appl. 2020;2(2):69–075.
[7].  Hozairi,  Anwari,  Alim  S.  Implementasi
Orange  Data  Mining  untuk  Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa dengan Model K-
Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  serta
Naive Bayes. J Ilm NERO. 2021;6(2):133–44.
[8].  Ratmana  DO,  Fajar  Shidik  G,  Fanani  AZ, Muljono,  Pramunendar  RA.  Evaluation of Feature Selections on Movie Reviews Sentiment.  2020  Int  Semin  Appl Technol Inf Commun. 2020;567–71.
[9]. Mulaab. Data Mining Konsep dan Aplikasi. Malang: Media Nusa Creative; 2017.
[10].  Nofriansyah  D.  Konsep  Data  Mining  vs Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish; 2014.