Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Chatgpt Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Muhamad Ilmar Rifaldi 1 , Yudhi Raymond Ramadhan. 2 , Irsan Jaelani 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta, Jawa Barat, Indonesia
e-mail: muhamadilmar08@wastukancana.ac.id 1 , yudhi.raymond@wastukancana.ac.id 2 , irsan@wastukancana.ac.id 3

## Abstract
Sentiment analysis or opinion mining is the detection of attitudes, opinions and emotions towards an object. The value of sentiment analysis can be divided into 2 types of sentiment, namely positive and negative sentiment. One of the topics that is currently being discussed by the public on Twitter social media is an AI-based chatbot application, ChatGPT. This research makes public tweets on Twitter as sentiment  analysis  material.  Data  retrieval  is  done  using  the  Twitter  API  with  data  processing  on Rapidminer  and  visualization  using  Power  BI.  The  sentiment  analysis  process  uses  the  Naïve  Bayes algorithm  by  dividing  the  data  of  301  tweets  into  training  data  and  test  data.  Then  testing  using Confusion matrix to calculate the performance of the classification results. From the test results, 80% accuracy was obtained, then the Precission value was 80.95% and the Recall value 89.47%. It can be concluded that public sentiment on Twitter for the ChatGPT application tends to be positive seen from the number of positive tweet data as much as 74%.
Keywords: Sentiment Analysis, ChatGPT, Twitter, Confusion Matrix, Naïve Bayes

## Abstrak
Analisis  sentimen  atau  opinion  mining  adalah  deteksi  terhadap  sikap,  pendapat  maupun  emosi terhadap suatu objek. Nilai  analisis sentimen  dapat dibagi  menjadi 2  jenis sentimen  yaitu sentimen positif dan negatif. Salah satu topik yang menjadi pembicaraan masyarakat saat ini pada media sosial Twitter  adalah  sebuah  aplikasi  chatbot  berbasis  AI  yaitu  ChatGPT.  Penelitian  ini  menjadikan  tweet masyarakat pada Twitter sebagai bahan analisis sentimen. Penarikan data dilakukan menggunakan Twitter API dengan pengolahan data pada Rapidminer dan visualisasi menggunakan Power BI. Proses analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  menbagi  data  sebanyak  301  tweet menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Kemudian  pengujian  menggunakan  Confussion  matrix  untuk menghitung  performance  hasil  klasifikasi.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  akurasi  sebesar  80%, kemudian nilai Precission sebesar 80,95% dan nilai Recall sebesar 89,47%. Dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat pada twitter untuk aplikasi ChatGPT cenderung positif dilihat dari jumlah data tweet positif sebanyak 74%.
Kata kunci: Sentimen Analisis, ChatGPT, Twitter, Confussion Matrix, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  informasi  berbasis  komputer  yang  pesat berdampak terhadap perubahan dalam berbagai macam pilar kehidupan manusia. kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) atau yang lebih dikenal dengan sebutan AI  merupakan  teknologi  terkini  produk  kemajuan  teknologi  yang  pesat.  AI membuat  komputer  dapat  melakukan  banyak  pekerjaan  seperti  yang  dilakukan oleh  manusia  sehingga  menjadi  produk  teknologi  yang  banyak  dimanfaatkan dalam  pembuatan  aplikasi  pada  saat  ini  karena  memudahkan  manusia  dalam memenuhi kebutuhannya[1].
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Salah  satu  produk  teknologi  berbasis Chat dengan  dukungan  AI  adalah Chatbot, yaitu  merupakan  aplikasi  komputer  yang  dibuat  untuk  berinteraksi dengan orang melalui  pesan teks dan suara.  Mereka memiliki kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menjadi aplikasi komputer yang cerdas yang  dapat  menjawab  pertanyaan  manusia.[1]  ChatGPT (Generative  Pre-trained Transformer) dari  OpenAI  merupakan  teknologi  informasi  dan  komunikasi berbasis kecerdasan buatan yang telah dilatih untuk meniru percakapan manusia melalui  teknologi  pemrosesan  bahasa  alami  atau  NLP.  Pada  pengaplikasiannya ChatGPT dapat menghasilkan suatu tulisan yang bersifat ilmiah atau bahkan baku dengan teknik yang baik dan efektif dengan prompt yang dirumuskan di awal [2]. Zhai,  seorang  ahli  kecerdasan  buatan,  melakukan  eksperimen  dengan menggunakan ChatGPT untuk membuat artikel berjudul "Artificial Intelligence for Education" pada tahun 2023. Dia menilai artikel buatan mesin itu bersifat koheren, relatif  akurat,  informatif,  dan  sistematis.  Chatbot  dinilai  lebih  baik  dan  efisien dalam  memberikan  informasi  daripada  manusia  biasa  dan  lebih  baik  dalam menulis sebuah karya ilmiah daripada rata-rata mahasiswa pada umumnya.[2].
Dunia  pendidikan  juga  merespons  ketika  melihat  kemampuan  ChatGPT untuk  membuat  tulisan  yang  terorganisir  dengan  baik.  Pada  12  Desember  2022, Los Angeles Unified School District menghentikan akses ke website OpenAI ChatGPT pada  jaringan  dan  perangkat  lunak  sekolah  di  distrik  mereka.  Pada  akhir  bulan Desember 2022, Departemen Pendidikan Kota New York juga melakukan hal yang sama  terhadap  sekolah-sekolah  di  distrik  tersebut.    Larangan  ChatGPT  diberikan karena  itu  tidak  membantu  siswa  belajar  berpikir  kritis (critical  thinking) dan memecahkan  masalah (problem  solving). Kedua  kemampuan  ini  penting  untuk kesuksesan mereka di sekolah dan untuk bekal masa depan.[2].
Kemampuan  luar  biasa  yang  dimiliki  aplikasi ChatGPT ini  menimbulkan polemik  pada  masyarakat  dikalangan  akademis,  karena  dianggap  bisa menimbulkan  ketergantungan  penggunaan  yang  berlebihan  juga  dapat menurunkan  gairah  penulisan  karya  ilmiah  karena  kemudahan  yang  ditawarkan oleh aplikasi ChatGPT ini dalam membuat artikel selevel jurnal dengan baik. Oleh karena itu untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap teknologi ChatGPT ini diperlukan  sebuah  analisis  yang  dapat  mengklasifikasikan  sentimen  negatif maupun  positif  yang  ada  pada  masyarakat.  Analisis  sentimen  adalah  proses menganalisis pendapat atau opini, evaluasi, sikap, penilaian, dan emosi seseorang, terlepas  dari  apakah  pembicara  atau  penulis  berbicara  tentang  subjek,  produk, layanan,  organisasi,  individu,  atau  kegiatan  tertentu.[3].  Persiapan  pencarian model  yang  mengGambarkan  data  dan  mengklasifikasikannya  pada  kelas-kelas yang  tersedia  dikenal  sebagai  teknik  klasifikasi.  Karena  unggul  dalam  kecepatan dan  akurasi,  Naive  Bayes  sebagai  salah  satu  algoritma  klasifikasi  data  dianggap sebagai metode klasifikasi data terbaik dalam hal akurasi dan perhitungan.[4].
Twitter  adalah  salah  satu platform media  sosial  yang  banyak  dipakai  oleh masyarakat  Indonesia.  Karena  kepopulerannya,  menjadikan  Twitter  salah  satu laman untuk mengekspresikan sentimen publik mengenai isu yang sedang dalam perbincangan. Pada media sosial ini, masyarakat membicarakan berbagai macam
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hal  yang  sedang  terjadi,  baik  di  bidang  teknologi,  pendidikan,  ekonomi,  politik, sosial budaya, hingga isu-isu viral ditengah masyarakat tidak terkecuali mengenai aplikasi ChatGPT[5].
Berdasarkan  pemaparan  diatas  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  terhadap  aplikasi  chatgpt  pada  media  sosial twitter berupa sentimen positif dan negatif dengan menggunakan data tweet yang beredar  dengan  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  hingga kemudian  dapat  dinilai  apakah  sentimen  masyarakat  cenderung  kearah  positif atau negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes.  langkah-langkah  yang  dilakukan  yaitu Literature  Review,  Crawling Data,  Labelling  Data,  Preprocessing,  Transformation,  Naïve  Bayes  Classification, Evaluation dan Visualization. Untuk kerangka penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1 . Metodologi Penelitian
Penjelasan untuk tahapan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Literature Review yaitu proses untuk melakukan pengumpulan data sebagai referensi  berupa  jurnal,  artikel,  atau  karya  ilmiah  lainnya  yang  dapat menunjang  penelitian  ini  mengenai  data  mining,  sentimen  analisis, klasifikasi naïve bayes, dan ChatGPT.
2) Crawling  Data merupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan atau mengambil data dari sebuah database.[6] pada tahap ini data diunduh pada  platform  twitter  dengan  menggunakan  API  berupa tweet yang berhubungan  dengan  ChatGPT.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan tools
Rapidminer. Literature Review Crawling Data Labelling Data Preprocessing Data Case Folding Cleansing Tokenizing Stemming Stopword Filtering Transformation (TF-IDF) Naïve Bayes Classification Evaluation Visualization
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3) Labelling  Data adalah  tahap  dimana  data  yang  telah  dikumpulkan  akan diberikan  label.  Kategori  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  atas label positif bagi data yang mengandung sentimen positif dan label negatif untuk data yang mengandung sentimen negatif.[7]
4) Preprocessing yaitu proses pembersihan dan penyiapan teks untuk analisis data dari barbagai komponen yang tidak informatif seperti URL , tanda baca, dan karakter lainnya.[8] pada tahap ini data akan dibersihkan dari atribut- atribut yang tidak diperlukan sehingga menghasilkan data yang siap untuk diproses untuk analisis sentimen.
5) Transformation pada  tahap  ini  untuk  mendapatkan  nilai  dari  setiap  kata yang  ada  data  di  transformasikan  dengan  memperhitungkan  bobot  kata pada  tiap  dokumen tweet sehingga  dapat  diketahui  kemiripan  suatu  kata pada  dokumen tweet lainnya.  pada  penelitian  ini  pembobotan  kata dilakukan  yakni  dengan  metode  TF-IDF  yang merupakan  suatu  metode yang  menentukan  seberapa  jauh  keterkaitan  kata  terhadap  dokumen dengan memberikan bobot atau nilai pada setiap kata . [9]
6) Naïve  Bayes  Classification merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  peluang  keanggotaan kelas,  seperti  probabilitas  tupel  tertentu  untuk  bergabung  pada  kelas tertentu. Metode ini mengasumsikan semua atribut independen dan dalam pengaplikasiannya memberikan tingkat akurasi dan kecepatan yang cukup tinggi. Naïve Bayes terbukti efektif dalam pengklasifikasian text mining .[10] Pada proses pengujian, data dibagi secara acak menjadi dua kategori yaitu data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  pelatihan  adalah  data  yang dikumpulkan  dan  digunakan  untuk  membuat  model  yang  dapat memprediksi  apakah tweet termasuk  dalam  kategori  positif  atau  negatif. Sedangkan  data  pengujian  adalah  data  yang  digunakan  untuk  menguji akurasi model klasifikasi. Pada penelitian ini, rasio antara data uji dan data latih adalah 80 banding 20.
7) Evaluation pada  tahap  ini  hasil  klasifikasi  dievaluasi  menggunakan Confussion Matrix, dimana ia dapat menampilkan jumlah prediksi benar dan salah  yang  dihasilkan  oleh  model  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi sebenarnya  pada  data  uji.[11]  pengukuran  dengan confussion  matrix meliputi Accuracy, Precission, dan Recall .
8) Visualization pada  tahap  ini  hasil  penelitian  divisualisasikan  agar mempermudah  untuk  memahami  hasilnya,  pada  penelitian  ini  visualisasi disajikan dalam bentuk Pie chart menggunakan tools Power BI.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  dipaparkan  hasil  dari  analisis  dengan  menggunakan metodologi  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  meliputi Crawling  Data,  Labelling Data, Preprocessing Data, Tranformation, Naïve Bayes Classification, Evaluation, dan Visualization.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1. Crawling Data
Data diambil menggunakan API (Application Programming Interface) Twitter dengan bantuan tools Rapidminer pada tanggal 20 Mei 2023. Proses pengambilan data diawali dengan membuat koneksi terhadap Twitter dengan menggunakan API pada tools Rapidminer.  Proses create  connection dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Selanjutnya  dengan  tools  Rapidminer  kita  dapat  dengan  langsung  me- request autentikasi  untuk  mendapat  akses  token  kepada  Twitter  dengan  terlebih  dulu sudah login menggunakan akun Twitter yang ada.  Proses request autentikasi akses token dapat dilihat pada Gambar 3.
Lalu  dengan  menggunakan  operator Search  Twitter dapat  ditentukan query pencarian  yang  diinginkan  dan  jumlah  tweet  yang  akan  di  crawling.  Hasil  dari crawling  data mendapatkan  1000 tweet dengan query yang  digunakan  yaitu ChatGPT. Proses Input query pencarian tweet dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2 . Membuat koneksi Twitter
Gambar 3 . Request akses token
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4 . Input Query Pencarian tweet
Setelah proses Crawling selesai hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Hasil Crawling Data

## 3.2. Labelling Data
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  didapat  akan  diberikan  label  secara  manual dengan  menggunakan  Microsoft  excel  yaitu  dengan  label  positif  dan  negatif. Pelabelan dilakukan dengan manual agar hasil pelabelan sentimen dapat  menjadi lebih  akurat  dengan  penilaian  langsung  dari  manusia.  Hasil  pelabelan  manual sentimen dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1 . Hasil pelabelan manual Sentimen Text user Positif Terimakasih chatgpt sangat menolong sekali:) https://t.co/GMd9nJZ2cr azeggg Negatif chatGPT makin meresahkan _Xulinho
Setelah  proses  pelabelan  data,  didapatkan  sebanyak  301  data  yang mengandung  sentimen  negatif  dan  positif.    Jumlah  data tweet positif  dan  negatif dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini:
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2 . Jumlah tweet positif dan negatif Tweet Jumlah Data Positif 223 Negatif 78

## 3.3. Preprocessing Data
Selanjutnya tahap preprocessing yaitu dimana data diproses sedemikian rupa sehingga  data  akan  siap  untuk  diolah.  Adapun  hasil  yang  telah  didapat  dalam prosesnya yaitu:
3.3.1. Case Folding
Semua teks atau kalimat dalam data tweet diubah menjadi huruf kecil (lower case) melalui proses case folding , yang memudahkan untuk mencocokan dokumen dengan ukuran huruf yang sama.[4] hasil dari proses ini dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3 . Hasil proses Case Folding
Sebelum
AKU DAH GABISA HIDUP RASANYA TANPA CHATGPT SEKARANG Sesudah aku dah gabisa hidup rasanya tanpa chatgpt sekarang

## 3.3.2. Cleansing
Proses cleansing dilakukan untuk membersihkan data dari karakter-karakter yang tidak dibutuhkan seperti angka, tanda baca, URL , emotikon, dan lainnya.[12] hasil dari proses ini dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4 . Hasil proses Cleansing
Sebelum
ada chatgpt aku malah makin manja.. bales email aja minta tolong dia .-. tapi emang pinter banget sih, cinta!! https://t.co/99b16DGjkB
Sesudah
ada chatgpt aku malah makin manja bales email aja minta tolong dia tapi emang pinter banget sih cinta

## 3.3.3. Tokenizing
Proses  ini  melakukan  pemecahan  suatu  teks  berdasarkan  setiap  penyusun katanya,  sehingga  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  disebut  token.[5]  hasil  dari proses tokenizing dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5 . Hasil proses Tokenizing
Sebelum ada juga yang tidak bisa dijawab oleh chatgpt wkwkwk Sesudah Ada juga yang tidak bisa dijawab oleh chatpt wkwkwk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3.4. Stemming
Merupakan  tahap  dimana  kata  yang  memiliki  imbuhan  dihilangkan  hingga kata  tersebut  menjadi  kata  dasarnya.[13]  Pada  tahap  ini,  kata-kata  yang berimbuhan  akan  diganti  menjadi  kata  dasar,  Hasil  dari  proses stemming dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 . Hasil proses S temming Sebelum chatgpt cukup membantu banget dalam menyusun kata Sesudah chatgpt cukup bantu banget dalam susun kata

## 3.3.5. Stopwords Filtering
Pada  tahap  ini  kata  yang  dianggap  tidak  penting  akan  dihapus  agar  dapat meningkatkan  kecepatan  pemrosesan  data,  hanya  kata  relevan  dan  memiliki makna  penting  yang  diambil.[14].  hasil  dari  proses Stopwords  Filtering dapat dilihat pada Tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7 . Hasil proses Stopwords Filtering
Sebelum
ah relate banget pakai chatgpt aja hehe aku begitu kok hampir semua malah cuma beberapa bagian aja yang aku paraphrase sendiri biar jadi lebih punya emosi gitu Sesudah
relate pakai chatgpt beberapa bagian yang paraphrase sendiri lebih punya emosi

## 3.4. Transformation (TD-IDF)
Tahap berikutnya yaitu proses Transformasi data menggunakan metode TF- IDF Dimana setiap kata akan dihitung bobotnya. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan  suatu  metode  transformasi  yang  menentukan keterkaitan  kata  terhadap  dokumen  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap kata.[9] Rumus dari TF-IDF dapat dilihat dibawah ini:
IDF (Word) =Log (1) TF-IDF = TF x IDF (2)
Perhitungan Term Frequency dilakukan pada 10 sampel dokumen dengan 8 kata  pilihan  yaitu  chatgpt,  solusi,  membantu,  jelek,  mudah, error ,  curhat,  dan ngelag.  Term  yang  muncul  diberi  nilai  1  dan  jika  tidak  muncul    diberi  nilai  0. Berikut hasil perhitungan term frequency dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil perhitungan Term Frequency
Term TF D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Term TF D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10 chatgpt 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 solusi 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 membantu  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 jelek 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 mudah 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 eror 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 curhat 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ngelag 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Kemudian menghitung  jumlah frekuensi kata terpilih yang sudah  diketahui, kemudian  menghitung  jumlah  dokumen  (IDF),  di  mana  IDF  adalah  hasil  inverse dari DF. Hasil IDF disajikan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil perhitungan IDF
DF  D/DF  LOG(D/DF)  1+LOG 10 1 0 1 2 5 0,69897 1,69897 1 10 1 2 1 10 1 2 1 10 1 2 1 10 1 2 1 10 1 2 1 10 1 2
Berikutnya dapat dihitung hasil TF-IDF dengan mengalikan hasil TF dan IDF, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil perhitungan TF-IDF D1 D2 D3 D4  D5  D6  D7  D8  D9  D10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0  1,69897  1,69897  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0

## 3.5. Naïve Bayes Classification
Pengklasifikasian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  menggunakan Rapidminer  diawali  dengan  mengimport  data  pada  Rapidminer.  Lalu  data  akan
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dirubah  dari  nominal  kedalam text .  Selanjutnya  data  akan  melalui  proses preprocessing text, sehingga menghasilkan data yang telah ditransformasi dengan metode TF-IDF. Lalu data yang telah ditransformasi akan dibagi menjadi data latih dan  data  uji,  setelah  itu  diklasifikasikan  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes.  Kemudian  algoritma  Naïve  Bayes  akan  diaplikasikan  pada  data  dan selanjutnya  akan  dihitung  perfoma  modelnya.  Rancangan  pemodelan  pada Rapidminer untuk membuat model klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Model klasifikasi Naive Bayes
Setelah  dilakukan  klasifikasi  pada  data  menggunakan  Rapidminer  dengan algoritma Naive Bayes kinerja model akan menghasilkan nilai performa . Berikut ini adalah hasil performance model dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Naive Bayes
Kinerja  dari  klasifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes menggunakan  metode Split  Validation dengan  rasio  80:20  dimana  80%  adalah sebagai  data  latih  dan  20%  sebagai  data  uji  secara  keseluruhan  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  80,00%,  dengan  nilai Precission untuk  kategori  positif sebesar 80,95% dan untuk kategori negatif sebesar 77,78%. Lalu nilai Recall untuk kategori Positif sebesar 89,47% dan kategori negatif sebesar 63,64%.

## 3.6. Evaluation
Setelah  proses  klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes  dilakukan,  tahap  berikutnya yaitu  proses  evaluasi  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi, precission ,
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dan recall dari  hasil  yang  didapatkan.  Proses  ini  menggunakan  Tabel Confussion Matrix. Berikut adalah Confussion matrix dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Confussion matrix Prediksi Aktual Positif  Negatif Positif 34 8 Negatif 4 14
Dari Tabel 11 dapat dihitung secara manual untuk nilai Accuracy, Precission, dan Recall. Perhitungan dapat dilihat dibawah ini:
Accuracy = = = 0,8 x 100% = 80% (3) Precission = = = 0,8095 x 100% = 80,95% (4) Recall = = = 0,8947 x 100% = 89,47% (5)
Keterangan:
Accuracy : Penilaian kinerja klasifikasi secara keseluruhan Precision : Prediksi benar positif dari hasil prediksi positif Recall : Prediksi benar positif dari populasi

## 3.7. Visualization
Untuk  mempermudah  memahami  hasil  pembahasan,  maka  diperlukan visualisasi  data.  Visualisasi  data  menggunakan Pie  Chart untuk  melihat  jumlah keseluruhan tweet yang  berisi  sentimen  positif  dan  negatif.  Berikut  ini  hasil visualisasi data untuk hasil penelitian dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Pie Chart jumlah tweet positif dan negatif

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  data  sebanyak  301 tweet pengklasifikasian  data  dengan  metode  Naïve  Bayes  dan  pengujian  menggunakan Confussion  Matrix didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  80%.  Dengan  nilai Precission
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebesar  80,95%  dan  nilai Recall sebesar  89,47%.  Dapat  dinilai  bahwa  analisis sentimen  dengan  algoritrma  Naïve  bayes  mampu  mengklasifikasikan  sentimen pada  twitter  dengan  baik  dengan  memperoleh  akurasi  sebesar  80%.  Juga  dapat disimpulkan bahwa sentimen masyarakat terhadap aplikasi ChatGPT pada media sosial Twitter cenderung positif dengan jumlah presentasi tweet sebanyak 74,09%. Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemerintah  khususnya  bagi kementrian  informasi  dan  komunikasi  yang  bertanggung  jawab  untuk  memfilter aplikasi  yang  beredar  pada  masyarakat,  bahwasanya  aplikasi  ChatGPT  ini cenderung diterima oleh masyarakat Indonesia melihat lebih banyaknya sentimen positif  dari  masyarakat  pada  Twitter.  Sehingga  tidak  perlu  dilakukan  pelarangan atau  pemblokiran  terhadap  ChatGPT.  Sebagai  saran  untuk  penelitian  selanjutnya pada  kasus  ini  dapat  menggunakan  algoritma  lainnya  seperti Support  Vector Machine ,  K-NN,  dan  DBSCAN.  Lalu  dapat  diaplikasikan  dengan  algoritma optimalisasi  seperti Particle  Swarm  Optimization sehingga  dapat  menghasilkan referensi karya ilmiah lainnya sebagai bahan pengembangan keilmuan khususnya dalam bidang Data Science.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mukrodin  and  N.  Mega  Sasmita,  “rtificial  Inteligence  Dalam  Apilkasi  Chatbot Sebagai Helpdesk Obyek Wisata Dengan Permodelan Natural Language Processing (Studi Kasus: Kabupaten Cilacap),” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 7–14, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i1.2135.
[2] A.  Setiawan  and  U.  K.  Luthfiyani,  “Penggunaan  ChatGPT  Untuk  Pendidikan  di  Era Education 4.0: Usulan Inovasi Meningkatkan Keterampilan Menulis,” J. PETISI , vol. 04, no. 01, 2023, [Online]. Available: https://chat.openai.com.
[3] N. Sucahyo, I. Kuniati, and K.  Harvit, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap UU Cipta Kerja Pada Media Sosial Twitter,” vol. 02, no. 01, 2022.
[4] E.  Undamayanti et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Terhadap  Pelaksanaan  Program  Merdeka Belajar Kampus Merdeka,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 916– 930, 2022.
[5] T. N. Wijaya, R. Indriati, and M. N. Muzaki, “Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Undang-Undang Cipta Kerja Pada Twitter,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 78–83, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10885.
[6] A.  Anugrah,  T.  I.  Hermanto,  and  I.  Kaniawulan,  “Sentiment  Analysis  Of  Internet Service Providers Using Naïve Bayes Based On Particle Swarm Optimization,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 4, pp. 371–378, 2022, doi: 10.34288/jri.v4i4.408.
[7] A. Nabillah, S. Alam, and M.  G. Resmi, “Twitter User Sentiment Analysis Of TIX ID Applications  Using  Support  Vector  Machine  Algorithm,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  14–27, 2022.
[8] A. E. Augustia, R. Taufan, Y. Alkhalifi, and W. Gata, “Analisis Sentimen Omnibus Law Pada Twitter Dengan Algoritma Klasifikasi Berbasis Particle Swarm Optimization,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  23,  no.  2,  pp.  158–166,  2021,  doi: 10.31294/p.v23i2.10430.
[9] D. A. Wulandari and R. Saedudin, Rd. Rohmat Andreswari, “Analisis Sentimen Media Sosial  Twitter  Terhadap  Reaksi  Masyarakat  Pada  Ruu  Cipta  Kerja  Menggunakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 802-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Metode  Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Analysis,”  vol.  8,  no.  5,  pp.  9007–9016, 2021.
[10]  N.  Helmiah et  al. ,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  dalam  Analisis  Persepsi Masyarakat mengenai Rencana Pengesahan RUU Omnibus Law di Bidang Investasi dan Ketenagakerjaan Tahun 2020 di Indonesia,” J. MSA ( Mat. dan Stat. serta Apl. ) , vol. 8, no. 2, p. 48, 2020, doi: 10.24252/msa.v8i2.16743.
[11]  I.  K.  Syahputra,  F.  A.  Bachtiar,  and  S.  A.  Wicaksono,  “Implementasi  Data  Mining untuk Prediksi Mahasiswa Pengambil Mata Kuliah dengan Algoritme Naive Bayes,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  11,  pp.  5902–5910,  2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id./index.php/j-ptiik/article/view/3464
[12]  I.  G.  N.  Daffa  Adnyana,  F.  Adams,  and  A.  Windari  Oktavia,  “Analisis  Sentimen Terhadap Undang-Undang Cipta Kerja Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Semin. Nas.  Mhs.  Ilmu  Komput.  dan  Apl.  Jakarta-Indonesia ,  no.  September,  pp.  120–129, 2021.
[13]  D.  Siti  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen  Objek  Wisata  Bali  Di  Google  Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 418–427, 2022.
[14]  Y.  Nurdiansyah,  F.  Rahman,  and  P.  Pandunata,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terhadap  Undang-Undang  Cipta  Kerja  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Classifier,” Pros.  Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  dan  Inov.  Indones. ,  vol.  3,  no.
November, pp. 201–212, 2021, doi: 10.54706/senastindo.v3.2021.158.