## Sentiment Analysis Pemutusan Hubungan Kerja Akibat Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma NaïveBayes Dan PSO
Wiyanto [1]* , Zulia Setyaningsih [2]
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Tenik [1], [2]
Universitas Pelita Bangsa Bekasi, Jawa Barat, Indonesia wiyanto@pelitabangsa.ac.id [1 ] , juliasetyaningsih@gmail.com [2 ]
Abstract - The Pandemic Covid-19  in Indonesia in 2020 had an impact  on  Termination  of  Employment  (PHK),  this  has  received various public opinions on social media. At a time when the poverty rate  is  high and  unemployment  increases  every  year,  it  becomes a factor of public disapproval of Termination of Employment (PHK). It is necessary to classify public opinion into a negative opinion or a positive opinion on this issue. The purpose of this study is to analyze the  sentiment  towards  layoffs  to  determine  negative  or  positive opinions  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  by  adding  feature selection.  The  research  stages  consist  of  data  collection,  text preprocessing, feature selection, and application of algorithms. The testing process in this study uses the Rapid Miner application. The test  results  in  this  study  using  the  Nave  Bayes  Algorithm,  the accuracy value is 93.57% and for addition to the Naïve Bayes + PSO feature  selection  the  accuracy  value is  93.71%.  The  best  accuracy value in sentiment analysis of layoffs in the covid-19 pandemic is the addition of the PSO feature selection in the Naïve Bayes Algorithm, which is 0.14% better.
Keywords  - PHK,  Sentiment  Analysis,  Naïve  Bayes,  PSO, Rapidminer
Abstrak – Pandemic  Covid-19 di  Indonesia  tahun  2020 berimbas  pada  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK),  hal  ini mendapatkan  opini  masyarakat  yang  beragam  di  dalam  media sosial.  Pada  saat  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  pengangguran meningkat  setiap  tahun  menjadi  faktor  ketidak  setujuan masyarakat terhadap Pemutusan Hubungan Kerja (PHK).  Perlu Pengklasifikasian  opini  masyarakat  ke  dalam  opini  negatif  atau opini positif pada persoalan ini. Tujuan dari  penelitian ini  ialah menganalisa  sentimen  terhadap  PHK  untuk  menentukan  opini negatif atau  positif  menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan penambahan  seleksi  fitur.  Tahapan  penelitian  terdiri  dari pengumpulan data, preprocessing text , seleksi fitur dan penerapan Algoritma.  Proses  pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan aplikasi Rapidminer .  Hasil  pengujian  pada  penelitian  ini  dengan Algoritma Naïve Bayes nilai accuracy sebesar 93,57% dan untuk penambahan  dengan  seleksi  fitur Naïve  Bayes  +  PSO nilai accuracy sebesar 93,71%. Nilai accuracy terbaik dalam sentiment analysis PHK pada pandemic covid-19 ialah dengan penambahan seleksi  fitur  PSO  pada  Algoritma Naïve  Bayes yaitu  lebih  baik 0,14%.
Kata  Kunci  - PHK,  Analisis  Sentimen,  Naïve  Bayes,  PSO, Rapidminer

## I. PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease-2019  (COVID-19 )  merupakan  salah satu  virus  berbahaya  yang  menyebabkan  penyakit  infeksi saluran pernapasan berkepanjangan dan sampai mengakibatkan meninggal  dunia.  Virus  ini  pertama  kali  di  temukan  di  kota Wuhan  negara  China  pada  bulan  Desember  2019.  Indonesia merupakan  negara  ke-24  yang  terkena  dampak  pandemi COVID-19 yaitu sebesar 97.286 jiwa positif COVID-19 dengan 55.354 jiwa  sembuh dan  sebanyak 4.714  meninggal dunia[1]. Pandemi COVID-19 menjadi  krisis  kesehatan  dunia  yaitu dengan  meningkatnya  angka  kematian  akibat COVID-19 di seluruh  dunia.  Virus  ini  juga  menyebabkan  menurunya ekonomi  dunia,  yang  mana  hal  ini  terjadi  karena  kebijakan social distancing, lockdown , atau Pembatasan Sosial Berskala Besar  (PSBB)  guna  meminimalisir  angka  terkena COVID-19 . Faktor-faktor tersebut membuat roda perekonomian melambat sehingga  efeknya  terhadap  pasar  tenaga  kerja  perusahaan. Dampak  dari  perusahaan  terhadap  produksi  secara  tidak langsung akan menurun dengan adanya social distancing yaitu dengan memberikan kebijakan terhadap karyawannya misalnya dirumahkan,  bekerja  bergantian,  pengurangan  gaji,  atau Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK).  Dalam  sebuah  riset  data bulan  April  2020  pada  Data  Kementerian  Ketenagakerjaan (Kemenaker)  sebanyak  2.084.593  pekerja  yang  dirumahkan dan terkena PHK dari dampak pandemic COVID-19 , sebanyak dua  juta  pekerja  berasal  dari  116.370  perusahaan  [2].  Akibat dari  PHK  tersebut  berdampak  pada  perekonomian  Indonesia semakin meningkat dengan angka kemiskinan tertinggi.
Adanya  pro  dan  kontra  terhadap  Pemutusan  Hubungan Kerja  (PHK)  yang  terjadi  di  berbagai  perusahaan  Indonesia. Pengambilan  keputusan  PHK  tidaklah  mudah  dengan  melihat kondisi di tengah pandemi COVID-19 . Asosiasi Serikat Pekerja (Aspek)  Indonesia  meminta  agar  tidak  memutuskan  PHK massal  terhadap  pekerja  saat  tengah  pandemi COVID-19 [3]. Dalam sidang Paripurna di Istana Negara yang diadakan pada 18 Juni 2020, Presiden Jokowi mengungkap bahwa semua yang berkaitan  dengan  ekonomi,  manufaktur,  industri,  terutama padat karya untuk memberikan prioritas agar tidak melakukan PHK secara besar-besaran [4]. Hasil sidang Paripurna tersebut menjadi  sorotan  Presiden  dengan  adanya  PHK  di  berbagai bidang  usaha  maupun  perusahaan  yang  ada  di  Indonesia. Banyak masyarakat yang menolak adanya PHK, karena bernilai
tidak  baik  dalam  perekonomian  mereka.  Pada  hal  lain, keputusan  yang  dilakukan  perusahaan  untuk  melakukan  PHK terhadap  karyawannya  merupakan  jalan  terakhir  selama pandemi COVID-19 .
Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK)  menjadi  pembicaraan yang  sangat  menarik  karena  telah  menimbulkan  opini masyarakat  dalam  media  sosial.  Media  sosial  telah  menjadi kumpulan  data-data  atau  teks  yang  mengandung  sentimen, salah satunya adalah Twitter. Twitter adalah media sosial yang ideal  untuk  ekstrasi  opini  masyarakat  pada  isu-isu  secara spesifik. Twitter memungkinkan  mengandung  145  juta tweet dikirim  dalam  sehari  [5].  Tweet  mengandung  teks  informal berisi berbagai opini, emosi, kata tidak baku, dan bahasa yang dipersingkat [6]. Data tweet tersebut digunakan untuk analisis sentimen  ( Text  Mining ).  Analisis  Sentimen  adalah  proses mengolah  data  tekstual  dengan  mengekstraknya  secara otomatis  untuk  mendapatkan  suatu  informasi  sentimen  yang mengandung  kalimat  opini,  hal  ini  dilakukan  pada  sebuah masalah  atau  objek  seseorang  untuk  mendapatkan  opini  yang mengandung negatif atau positif [7].
Analisis  Sentimen  dapat  mengklasifikasikan  opini  yang terkandung dalam Twitter bisa  menggunakan algoritma Naïve Bayes . Naïve Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi yang mudah  untuk  analisis  sentimen.  Kekurangan  menggunakan algoritma  ini  adalah  adanya  masalah  pada  proses  pengolahan data yaitu pada pembobotan proses [8].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  sentimen terhadap  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK)  dengan menggunakan algoritma yaitu Naïve Bayes ditambahan feature selection  PSO . Peneliti  berharap  dapat  meningkatkan  nilai accuracy , sehingga akan ditemukan hasil terbaik untuk analisis sentimen  terhadap  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK) perusahaan di Indonesia.
Merujuk  kepada  penelitian  sebelumnya  berkaitan  dengan analisa sentimen,  dalam  tema  yang dirujuk oleh peneliti  ialah Analisa  Sentiment  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  dengan Feature Selection Algoritma Naïve Bayes dan Support  Vector Machine oleh  Faried  Zamachsari  dkk  [9],  metode  yang digunakan  adalah Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine dengan  tambahan Feature  Selection PSO menghasilkan Accuracy NB = 62,09 %, NB+PSO = 88,24%, SVM = 63,19%, SVM+PSO  =77,77%.  Jika  dibandingkan  penelitian  yang dilakukan  penulis  dan  dengan  penelitian  sebelumnya  maka dalam hal analisis sentimen penerapan Algoritma Naïve Bayes dengan tambahan Feature Selection PSO dalam  mendapatkan selisih accuracy pada  Algoritma  NB  =  93,57%  -  62,09  %  = 31,48%, jadi accuracy dalam dalam penggunan NB lebih baik 31,48%  dibandingkan  penelitian  sebelumnya,  dan  pada accuracy dalam  penggunaan  NB+PSO  =  93,71%  -  88,24%  = 5,47%, jadi accuracy dalam dalam penggunan NB+PSO lebih baik 5,47% dibandingkan penelitian sebelumnya.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Data Mining
Data  mining  ialah  gabungan  dari  berbagai  disiplin  ilmu pada  bidang  komputer  yang  didefinisikan  sebagai  proses
penemuan  berbagai  pola  baru  dari  kumpulan  suatu  data  yang besar meliputi berbagai metode tertentu. Data mining atau biasa disebut penambahan data memiliki dua kegunaan dalam proses mining  yaitu  deskriptif  dan  prediktif.  Deskriptif  ialah data mining yang digunakan untuk mencari berbagai pola yang dapat dipahami  manusia  untuk  menjelasakan  tentang  karakteristik suatu  data.  Sedangkan  prediktif  ialah data  mining yang digunakan  untuk  membentuk  sebuah model  knowledge yang akan digunakan untuk melakukan suatu prediksi tertentu[10].
B. Text Mining
Text  Mining merupakan  cabang  ilmu data  mining untuk menganalisis data berupa teks atau dokumen untuk memproses suatu  teks  dari  peramalan  suatu  pola  tertentu  dan kecenderungan melalui suatu pola statistik agar menjadi sebuah informasi. Tujuannya ialah menganalisis dari sebuah pendapat, sikap, penilaian, sentimen, evaluasi, emosi seseorang terhadap topik, layanan, organisasi, individu, atau kegiatan tertentu yang digambarkan pada sebuah media sosial. Text Mining digunakan untuk  suatu  klasterisasi,  klasifikasi,  pencairan  informasi dan mengestrak suatu informasi [11]. Text mining membantu untuk mengolah data atau teks yang tidak struktur (unstructured) agar dapat  diproses  dan  digali  untuk  mendapatkan  informasi  dari data  atau  suatu  teks  yang  tidak  struktur  tersebut.  Terdapat beberapa teknik melakukan Text mining yaitu dengan algoritma Naïve  Bayes,  single  pass  clustering,  support  vector  machine , dan lain-lain [12].

## C. Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi  paling sederhana  yang  digunakan  untuk  analisis  sentimen,  dengan nilai accuracy yang  tinggi  dalam  klasifikasi  teks.  Metode  ini ditemukan  oleh  Thomas  Bayes  pada  abad  ke-18  dengan menerapkan  teorema  bayes. Teorema  Bayes adalah  teorema yang digunakan dalam statistik untuk menghitung probabilitas suatu  hipotesis  [5].  Dalam Teorema  Bayes ,  suatu  probabilitas bersyarat dinyatakan sebagai:
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H)𝑃(𝐻)
P(X)
Keterangan:
P : probabilitas
X : objek data (x1, x2, x3,…,xn)
H : hipotesis
D. Particle Swarm Optimazation (PSO) PSO  (Particle  Swarm  Optimazation) merupakan  metode optimasi  yang  paling  sederhana  untuk  mengubah  beberapa parameter  dari  atribut.  Dalam  penerapan PSO dapat  dengan menyeleksi  atribut (attribute  selection) dan feature  selection , serta meningkatkan bobot dari attribute (attribute weight) pada semua attribute yang digunakan dalam suatu optimasi tersebut [13]. Kelebihan dari penggunaan PSO ialah sederhana, mudah diterapkan  dan  mempunyai  kecepetan  dalam  konvergensi. Suatu kalimat opini ataupun data mentah  dapat  dikonversikan ke dalam numerik dan TF-IDF digunakan untuk mengubah data opini menjadi numerik.

## E. Feature Selection
Pemilihan fitur ( feature selection ) adalah proses mendapatkan  subset  dari  fitur  asli  yang  diatur  menurut pemilihan  fitur  tertentu  dengan  kriteria  yang  memilih  fitur relevan  dari  kumpulan  data.  Perannya  adalah  untuk mengompresi  skala  pemrosesan  data,  di  mana  fitur  yang berlebihan dan tidak relevan akan dihapus [7].

## F. Sentiment Analysis
Pada  umumnya  analisis  sentimen  bagian  dari Text  mining dapat disebut juga dengan penambahan opini ( opinion mining) , dengan  istilah  tersebut  bisa  diartikan  deteksi  sikap-sikap terhadap  orang  atau  objek  dengan  tujuan  untuk  menemukan sentimen  positif  dan  sentimen  negatif  terhadap  seseorang, perusahaan,  kelompok  ataupun  sebuah  situasi  tertentu,  yang mengandung  nilai-nilai  sikap  yang  lebih  kompleks  seperti menyukai  ( liking ),  mencintai  ( loving ),  membenci  (hating), menghargai  ( valuing ),  dan  menginginkan  ( desiring )  [10]. Analisis sentimen memiliki tugas yaitu untuk mengelompokan suatu  teks  yang  didapat  kedalam  sebuah  kalimat  kemudian menentukan  dari  pendapat  yang  dikemukakan  bersifat  positif maupun negatif [14].
Adapun  sentimen  positif  menurut  KBBI  (Kamus  Besar Bahasa  Indonesia)  adalah  sikap  seseorang  yang  bisa meningkatkan  nilai  dari  perasaan  seseorang.  Sedangkan sentimen negatif adalah sikap seseorang yang bisa menurunkan nilai  seseorang  sehingga  bisa  menyebabkan  penyurutan  nilai pandang seseorang ( down ) [15].
G. Twitter
Twitter ialah  sebuah  situs  yang  dimiliki  dan  dioperasikan langsung  oleh Twitter,  Inc., yang  menawarkan  salah  satu jejaring  sosial  berupa microblog yang  memungkinan penggunanya  mengirim  dan  membaca  tweet  yang  telah dipublish. Microblog ialah  suatu  jenis  alat  komunikasi  secara online  dimana  pengguna  dapat  memperbarui  status  tentang mereka  sendiri  baik  sedang  memikirkan  ataupun  melakukan sesuatu terkait pandangan seseorang terhadap suatu objek yang sedang  terjadi.  Dalam microblog umumnya  hanya  dibatasi sebanyak 140 karakter yang ditampilkan di halaman pengguna. Twitter memiliki karakteristik dan format penulisan yang unik dengan  simbol  ataupun  aturan-aturan  khusus.  Pesan  dalam Twitter disebut  dengan tweet.  Tweet adalah  teks  atau  tulisan yang  ditulis  oleh  pengguna  untuk  mengungkapkan  opini  atau pandangan seseorang terhadap objek yang sedang dibicarakan [16].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Berikut  ialah  tahapan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada  gambar  tahapan  penelitian  diatas  data  yang  berasal dari twitter akan  diproses  dalam preprocessing  text yang melalui  tahapan-tahapan  pada process  document .  Pada  proses yang harus diperhatikan yaitu:
1. Cleansing
Cleansing merupakan  suatu  proses  untuk  penghapusan karakter non-alfabetis  dalam  mengurangi  noise suatu data. Karakter yang dihapus dari data tersebut berupa tanda baca, simbol-simbol yang tidak diperlukan.

## 2. Normalisasi Kata
Normalisasi  kata  yaitu  langkah  menormalkan  suatu  kata yang disingkat atau diperpanjang menjadi kata yang normal berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).

## 3. Data Trainning dan Data Testing
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  dikumpulkan  sebanyak 1200 data yang berasal dari twitter, setelah melalui tahapan remove  duplicate data  yang  diperoleh  sebanyak  1000 dataset.  Penelitian  ini  menggunakan  proposisi  7:3  dari  10 yaitu membagi data training sebanyak 70% sedangkan data testing  sebanyak  30%.  Data  training  dilakukan  analisis sentiment  secara  manual  yaitu  memberikan  sentiment negatif dan sentiment positif. Sedangkan untuk data testing akan dilakukan uji terhadap data training sebanyak 300 data.

## 4. Process Document
Pada  proses  ini  data  yang  sudah  dipecah  menjadi  data training  dan  data  testing  kemudian  akan  diproses  untuk untuk tahap selanjutnya yaitu:
a. Case Folding
Proses Case Folding ini dilakukan untuk mengubah semua karakter  yang  mengandung alfabet dan  sudah  dibersihkan sebelumnya menjadi huruf kecil ( lowercase ).
b. Tokenizing
Pada proses ini, semua kata hasil dari tweet dipisahkan dan dihilangkan  tanda  bacanya,  serta  dihilangkan  jika  ada simbol atau apapun yang bukan merupakan huruf.

## c. Filter by Tokens (by Length)
Tahap ini dilakukan untuk menghilangkan atau menghapus kata berdasarkan Panjang karakter yang ditentukan. proses filtering  hasil  dari  tokenisasi  data  diambil  kata-kata  yang memiliki  minimal  3  karakter  dan  maksimal  25  karakter. Untuk kata yang terdiri kurang dari 4 karakter atau lebih dari 25 karakter akan dihapus.

## d. Filter Stopword
Kata-kata  yang  sering  muncul  dan  kurang  relevan  dengan teks  yang  ada  sehingga  akan  dihapus.  Tahapan filter stopword ini disebut juga dengan stopword removing , yaitu menghapus  kata-kata  yang  tidak  mempunyai  makna  dan tidak memiliki suatu pengaruh terhadap analisis sentimen.
e. Stemming
Proses stemming ini dilakukan untuk mengubah suatu kata yang  berimbuhan  dari  setiap  kata  yang  sudah  difilter menjadi kata dasar yang akan diolah.
Penggunaan Feature  Selection PSO  dengan  parameter inertia weight yang ada pada operator optimize weight (PSO) . Optimize  weight tersebut  berfungsi  untuk  mengoptimalkan bobot  berdasarkan korelasi  antara  fitur  satu  dengan  fitur  yang ada  dalam dataset dengan  mempertimbangkan  nilai  label. Setelah  fitur  dilakukan  penghitungan  pada  bobot  maka dilakukan inertia  weight dan population  size pada  parameter yang ada. Tujuannya ialah untuk mengoptimalkan tingkat bobot pada  nilai  atribut  tersebut.  Dalam  parameter  lain  akan  diatur untuk  posisi  terbaik (Pbesti) pada  partikel  dan  posisi  terbaik secara global untuk mendapatkan nilai bobot yang tinggi. Dan dan perpindahan partikel dilakukan pada parameter population size .  Dalam  penggunaan  penambahan Feature  Selection PSO ini mendapatkan hasil accuracy yang lebih baik.

## B. Proses Pengujian
Pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah menggunakan tools  Software  Rapid  Miner  versi  9.5.1.0 menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan  penambahan seleksi fitur untuk mendapatkan nilai Accuracy, Presicion dan Recall sesuai  tujuan  yang  diharapkan.  Pada  pengujian  ini dilakukan sebanyak 4 kali pengujian.
Pada proses pengujian pada tahap performa  menggunakan Teknik  evaluasi  dan  validasi  dimana  ditampilkan  pada  tabel confusion matrix. Adapun tabel confusion matrix adalah :

## TABEL 1. CONFUSION MATRIX
Class Actual Class + - Predicate Class +- TP FP -- FN
TN
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁
Precision = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 Recall = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑁
Proses  pengujian  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  terhadap data training dan data testing yang sudah ditentukan. Adapun beberapa tahapan pengujian yang akan dilakukan adalah: a. Pengujian dataset dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes (NB)
b. Pengujian dataset dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes (NB) dengan Feature Selection (PSO)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  proses crawling data dari API Search Twitter , berupa data Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) dalam Pandemi Covid-19 di Indonesia, crawling dilakukan  di  tool Rapid  Miner sebanyak  2000  data tweet yang  berasal  dari  halaman Twitter dengan  pencarian menggunakan hastag  (#) PHK  kemudian  diklasifikasikan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Penelitian  ini  juga menggunakan algoritma optimasi yaitu PSO untuk mengetahui optimasi  mana  yang  paling  tepat  digunakan  pada  algoritma Naïve bayes untuk klasifikasi data Pemutusan Hubungan Kerja (PHK)  dalam  Pandemi Covid-19 .  Model  penelitian  yang digunakan pada penelitian  ini diuji  menggunakan tools  Rapid Miner  9.5 yang  kemudian  diperoleh  nilai  accuracy,  presisi, recall.

## A. Hasil Penelitian
Pada pembagian data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara menentukan data training dan data testing . Dalam proses ini  terdapat  1000  data  dengan  pembagian  data  sebesar  70% untuk data training dan 30% untuk data testing .
Dataset adalah kumpulan data yang terdiri dari data positif dan data negatif yang sudah ditentukan dari kelas atribut oleh peneliti. Adapun hasil dari data training positif dan data negatif adalah sebagai berikut :
TABEL 2. DATA TRAINNING POSITIF DAN NEGATIF
Akun Data Crawling Data Positif Data Negatif Data Akhir PHK 1000 44 656 700
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dari  algoritma Naïve Bayes dengan  menggunakan  seleksi fitur  attribute  weight (PSO) dapat  dianalisis  dengan  hasil accuracy , precision dan recall dari  masing-masing  pengujian  tersebut.  Adapan  hasil dari pengujian dapat dilihat sebagai berikut:

## TABEL 2. HASIL ACCURACY, PRECISION DAN RECALL DARI PENGUJIAN MODEL
Algoritma Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 93,57% 95,80% 97,41% Naïve Bayes + PSO 93,71% 96,79% 96,49%
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  model pengujian  yang  memiliki accuracy, precision, recall paling  baik adalah klasifikasi data Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) akibat pandemic Covid-19 dengan algoritma Naïve Bayes yang di optimasi menggunakan PSO dimana nilai accuracynya sebesar 93,57%, nilai precicion sebesar  95,80%,  dan  nilai recall sebesar  97,41%.  Hasil klasifikasi  data  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK)  akibat pandemic Covid-19 dengan  algoritma Naïve  Bayes  +  PSO memperoleh accuracy sebesar 93,71%, presisi sebesar 96,79%, dan recall sebesar 96,49%.
Gambar 2. Perbandingan Accurac y, Precision , dan Recall dari Pengujian Model Penelitian

## B. Pengujian Menggunakan Rapid Miner
Pada  penelitian  pengujian  yang  dilakukan  2  kali  yaitu algoritma  naïve  bayes  dengan  penambahan  seleksi  fitur. Adapun model utama untuk pengujian adalah:

## Gambar 3 Model Pengujian Utama

## C. Pengujian Naïve Bayes
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan software uji berupa Rapid Miner 9.5.1 bertujuan untuk mengetahui apakah perhitungan yang telah dilakukan sudah sesuai dengan metode perhitungan naïve bayes yang diterapkan pada penelitian ini.
Gambar 4 Hasil Prediksi Naïve Bayes Rapid Miner 9.5.1
Langkah selanjutnya  ialah  melakukan pengecekan pada setiap atribut  dan  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Kemudian melakukan evaluasi dari hasil  yang didapat dengan melakukan  analisis  pada  setiap  keluaran variable dan karakteristik informasi yang dihasilkan oleh model text mining yang digunakan. Dibawah ini merupakan hasil confusion matrix dari Rapid Miner .
Gambar 5 Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes
Adapun perhitungan untuk menentukan nilai accuracy sebagai berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁
= 16+639
16+17+28+639 = 0,9357

## D. Pengujian Naïve Bayes + PSO
Pengujian  dilakukan  dengan  mengeksekusi  proses  yang dengan  menggunakan seleksi  fitur PSO lalu Rapidminer akan mengeksekusi proses tersebut seperti gambar dibawah ini:
Gambar 6 Proses Eksekusi Pengujian Fitur NB + PSO
Hasil accuracy pengujian Naïve  Bayes dengan PSO dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 7 Hasil Pengujian Confusion Matrix NB+PSO
Adapun perhitungan untuk menentukan nilai accuracy sebagai berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁
= 23+633 23+23+21+633 = 656 700 = 0,9371
Berdasarkan gambar diatas didapatkan hasil Confusion Matrix dari  tabel Performance pada  proses  pengujian Naïve  Bayes dengan nilai accuracy 93.57%, nilai precicion 95.80% dan nilai recall 97.41%,  sedangkan  dengan  penambahan  seleksi  fitur naïve  bayes menghasilkan  nilai accuracy 93.71%,  nilai precicion 96.79% dan nilai recall 96.49%.

## V. PENUTUP
Dari hasil penelitian yang dilakukan untuk analisis sentimen terhadap  Pemutusan  Hubungan  Kerja  (PHK)  di  Indonesia menggunakan  algoritma naïve  bayes dengan  penambahan seleksi fitur PSO dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini memberikan hasil opini masyarakat terhadap PHK di Indonesia yaitu sentimen negatif dan sentimen positif, dengan perolehan nilai accuracy yang  didapat  menggunakan  algoritma naïve bayes tanpa seleksi fitur  yaitu 93,57%, dan untuk penggunaan algoritma naïve  bayes + PSO menghasilkan  nilai accuracy sebesar  93,71%.  Sehingga  pada  penelitian  ini  algoritma  yang terbaik  dengan  penambahan  seleksi  fitur  PSO  pada  algoritma naïve bayes dengan selisih 0,14%. Dari penitian yang terdahulu berkaitan  dengan  analisis  sentimen  bahwa  terjadi  gap  dengan penelitian  sebelumnya  maka  dalam  hal  analisis  sentimen penerapan  Algoritma Naïve  Bayes dengan  tambahan Feature Selection  PSO dalam  mendapatkan  selisih accuracy pada Algoritma  NB  =  93,57%  -  62,09 %  =  31,48%,  jadi accuracy dalam dalam penggunan NB  lebih  baik 31,48% dibandingkan penelitian sebelumnya, dan pada accuracy dalam  penggunaan NB+PSO  =  93,71%  -  88,24%  =  5,47%,  jadi accuracy dalam dalam  penggunan  NB+PSO  lebih  baik  5,47%  dibandingkan penelitian sebelumnya.
Dari penelitian ini diharapkan kedepanya dapat dilanjutkan dengan  menggunakan  teknik  ataupun  metode  yang  lebih relevan untuk meningkatkan accuracy yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO  Covid-19,  “WHO  Coronavirus  Disease  (COVID-19) Dashboard,” World Health Organization , 2020. . [2] P.  P.  Agus,  “Tidak  Hanya  di  Indonesia,  PHK  Massal  Terjadi  di Seluruh Dunia,” CNBC Indonesia , 2020. .
[3] “Undang-undang Nomor 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan,” no. 13, Bandung: Citra Umbara, 2003.
[4] C.  A.  Gian,  “Korban  PHK  Akibat  Corona  Jadi  Sorotan  Jokowi,” CNBC Indonesia , 2020. .
[5] S. Liao, J. Wang, R. Yu, K. Sato, dan Z. Cheng, “ScienceDirect CNN for  situations  understanding  based  on  sentiment  analysis  of  twitter data,” Procedia Comput. Sci. , vol. 111, no. 2015, hal. 376–381, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.06.037.
[6] A. Sharma dan U. Ghose, “Sentimental Analysis of Twitter Data with respect to  General Elections in India,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 173, no. 2019, hal. 325–334, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.06.038.
[7] T.  A.  Lorosae  dan  B.  D.  Prakoso,  “ANALISIS  SENTIMEN BERDASARKAN  OPINI  MASYARAKAT  PADA,”  hal.  25–30, 2018.
[8] O.  Somantri  dan  D.  Apriliani,  “Opinion  mining  on  culinary  food customer  satisfaction  using  naïve  bayes  based-on  hybrid  feature selection,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 15, no. 1, hal. 468–475, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v15.i1.pp468-475.
[9] F.  Zamachsari,  G.  V.  Saragih,  Susafa’ati,  dan  W.  Gata,  “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara dengan Feature Selection,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 3, hal. 504–512, 2020.
[10] Dr.  Suyanto, Data  Mining  untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi Data , Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung, 2019.
[11] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  dan  R.  S.  Perdana,  “Analisis Sentimen  Cyberbullying  pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” vol. 2, no. 11, hal. 4704–4713, 2018.
[12] S. Al Faraby, F. Informatika, U. Telkom, dan D. Frekuensi, “Analisis Dan  Implementasi  Support  Vector  Machine  Dengan  String  Kernel Dalam Melakukan Klasifikasi  Berita  Berbahasa Indonesia Analysis and Implementation Support Vector Machine With String Kernel for Classification  indonesian  news,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  5,  no.  1, hal. 1701–1710, 2018.
[13] V. Kevin, S. Que, A. Iriani, dan H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle  Swarm  Optimization  (  Online  Transportation  Sentiment Analysis  Using  Support  Vector  Machine  Based  on  Particle  Swarm Optimization ),” vol. 9, no. 2, hal. 162–170, 2020.
[14] M.  W.  Fuad  Nur  Hasan,  “ANALISIS  SENTIMEN  ARTIKEL BERITA  TOKOH  SEPAK  BOLA  DUNIA  MENGGUNAKAN ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DAN  NAIVE BAYES  BERBASIS  PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION,” J. AKRAB JUARA , vol. 3, no. November, hal. 42–55, 2018.
[15] L.  Ardiani  dan  H.  Sujaini,  “Implementasi  Sentiment  Analysis Tanggapan  Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota  Pontianak Implementation of Sentiment Analysis of Community Responses to Development in Pontianak City,” vol. 8, no. 2, hal. 44–51, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[16] I.  T.  S.  A.  Pamungkas,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP TOKOH  PUBLIK  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ),” no. 1, hal. 69–79, 2018.