Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4912

## ANALISIS SENTIMEN PERFORMA “VIDEO ASSISTANT REFEREE” MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Fajar Athariq 1 , Garno 3 , Iqbal Maulana 3 1,2, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Pseurjaya, Telukjambe Timur,Karawang, Jawa Barat, 41361
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Video Assistant Referee, Naïve Bayes classification, analisis sentimen, sepakbola, TF-IDF, SMOTE.
Corespondent Email: fajarathariq14@gmail.com
Video Assistant Referee (VAR) adalah teknologi yang diterapkan dalam sepak bola untuk membantu wasit membuat keputusan yang lebih akurat. Meskipun bertujuan  untuk  meningkatkan  keadilan  dalam  permainan,  penerapan  VAR sering kali memicu kontroversi dan perdebatan di kalangan penggemar serta pemain  sepak  bola.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen publik terhadap VAR melalui data yang dikumpulkan dari Twitter. Masalah utama yang dihadapi adalah adanya perbedaan pandangan terhadap efektivitas dan  dampak  VAR,  yang  mempengaruhi  persepsi  publik.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan fitur TF-IDF dan teknik oversampling SMOTE. Beberapa skenario pembagian data latih dan uji diterapkan,  yaitu  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  SMOTE  menghasilkan  akurasi  tertinggi sebesar  77%  pada  skenario  80:20  dan  60:40.  Sementara  itu,  nilai  precision tertinggi dicapai pada skenario 90:10 dan 80:20 dengan 68%, recall tertinggi pada skenario 90:10 dengan 82%, dan F1-score tertinggi pada skenario 90:10 dengan 85%. Analisis word cloud  dari tweet  menunjukkan bahwa sentimen negatif  terhadap  VAR  terkait  dengan  kata-kata  seperti  "abolish,"  "rugi," "lama,"  "kualitas  wasit,"  "problem,"  dan  "kontroversi."  Sentimen  netral berfokus  pada  kata-kata  seperti  "petition,"  "sign  petition,"  "technology," "league,"  "football,"  dan  "match  official,"  sementara  sentimen  positif mencakup kata-kata seperti "langsung," "jelas," "guna," "adil," "bantu," dan "cepat.".
The Video Assistant Referee (VAR) is a technology implemented in football to assist referees in making more accurate decisions. Despite its aim to enhance fairness  in  the  game,  the  implementation  of  VAR often  triggers  controversy and  debate  among  fans  and  players.  This  research  aims  to  analyze  public sentiment towards VAR through data collected from Twitter. The main issue addressed  is  the  differing  opinions  on  the  effectiveness  and  impact  of  VAR, which influence public perception.The method used in this research is Naïve Bayes with TF-IDF features and the SMOTE oversampling technique. Several training and testing data split scenarios were applied, namely 90:10, 80:20, 70:30, and 60:40. The results indicate that using SMOTE achieved the highest accuracy of 77% in the 80:20 and 60:40 scenarios. Meanwhile, the highest precision was achieved in the 90:10 and 80:20 scenarios with 68%, the highest recall in the 90:10 scenario with 82%, and the highest F1-score in the 90:10 scenario with 85%. The word cloud analysis of the tweets shows that negative sentiment  towards  VAR  is  associated  with  words  like  "abolish",  "rugi", "lama",  "kualitas  wasit",  "problem",  and  "kontroversi".  Neutral  sentiment focuses on words such as "petition", "sign petition", "technology", "league”, "football", and "match official" while positive sentiment includes words like "langsung", "jelas", "guna", "adil", "bantu", and "cepat.".
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Sepakbola adalah salah satu olahraga paling populer  di  dunia,  dengan  wasit  yang  berperan penting  dalam  menentukan  insiden  di  lapangan seperti  gol,  offside, pelanggaran,  atau kartu merah. Namun,  keputusan  wasit  sering  kali  kontroversial dan dapat mempengaruhi hasil pertandingan. Video Assistant  Referee (VAR)  diperkenalkan  untuk membantu  wasit  mengambil  keputusan  yang  lebih akurat  dengan  melihat  tayangan  ulang  kejadian penting [2].
VAR  pertama  kali  diinisiasi  oleh  The  Royal Netherlands  Football  Association  (KNVB)  pada tahun 2012 dan diresmikan dalam Laws of the Game oleh IFAB pada tahun 2018 [3]. Meskipun bertujuan untuk  mengurangi  kesalahan  wasit,  penggunaan VAR  sering  kali  menimbulkan  kontroversi,  seperti keputusan yang salah atau terlewatkan, dan dugaan manipulasi hasil pertandingan.
Contohnya, berdasarkan yang dilansir di website goal.com pada  pertandingan  Arsenal  vs  Brentford pada 11 Februari 2023, VAR  salah menganulir gol offside  yang  seharusnya  tidak  sah.  Voting  oleh ESPN  menunjukkan  bahwa  58%  dari  13.513 responden  menganggap  VAR  harus  dihilangkan karena  merusak  esensi  sepakbola.  Di  media  sosial seperti  Twitter,  banyak  penggemar  sepakbola menyuarakan pendapat negatif tentang inkonsistensi VAR.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  opini  publik  mengenai  performa  VAR menggunakan algoritma Naive Bayes, yang terbukti memiliki  akurasi  tinggi  [4].  Analisis  ini  penting untuk  memahami  bagaimana  VAR  mempengaruhi keputusan  wasit  dan  hasil  pertandingan,  serta memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi VAR yang lebih efektif dan efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  metode  untuk menilai  pandangan  masyarakat  terhadap  subjek tertentu  yang  diperoleh  dari  sekumpulan  data  [1].
Teknik  ini  mencakup  aspek  pengolahan  bahasa alami,  komputasi  linguistik,  dan text  mining untuk menyelidiki  opini,  sentimen,  evaluasi,  sikap, penilaian, dan emosi seseorang terkait topik tertentu [5]. Penelitian ini sering dilakukan pada media sosial seperti  Twitter,  di  mana  sentimen  dievaluasi  pada tingkat kalimat dan aspek [5]. Proses ini melibatkan kategorisasi  tweet  menjadi  objektif  atau  subjektif serta penentuan sentimen positif atau negatif [6].

## 2.2 Media Sosial X
Twitter, yang kini dikenal sebagai X, adalah platform media sosial yang populer untuk mengirim informasi secara real-time melalui tweet. Indonesia menempati peringkat ketiga dalam jumlah pengguna
X, setelah Amerika Serikat dan Jepang [7]. Platform ini  efektif  untuk  mengumpulkan  opini  terkait berbagai entitas seperti produk, layanan, organisasi, dan individu [5].

## 2.3 Text Mining
Text mining adalah proses ekstraksi pola dari data  tekstual  yang  tidak  terstruktur  untuk menemukan  informasi  yang  belum  diketahui  [8]. Text  mining fokus  pada  analisis  sikap,  perasaan, pendapat,  dan  emosi  individu  terkait  topik  tertentu [9].  Teknik  ini  berbeda  dari  data  mining  karena menggunakan  data  yang  tidak  terstruktur,  seperti dokumen  teks,  dan  hasilnya  sering  memiliki  noise dan dimensi data yang besar [10].
2.4 Knowledge Discovery in Database (KDD) KDD adalah konsep untuk ekstraksi informasi yang berpotensi dan implisit dari sekumpulan data. Proses ini melibatkan data mining untuk mengidentifikasi  pola  atau  tren  dalam  data,  yang kemudian  diubah  menjadi  informasi  yang  dapat dimengerti  [11].  Dalam  penelitian  ini,  analisis sentimen  terhadap  performa  VAR  di  sepakbola dilakukan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes sebagai teknik data mining.
Tahapan KDD:
1. Data  Selection :  Memilih  data  yang  relevan, seperti tweet terkait VAR.
2. Preprocessing : Membersihkan data dari tautan, tanda baca, dan melakukan normalisasi teks.
3. Transformation :  Mengubah  data  ke  format numerik menggunakan teknik seperti TF-IDF.
4. Data  Mining :  Menggunakan  algoritma  Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen.
5. Evaluation : Menilai kinerja model menggunakan  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,
presisi, recall, dan F1-score.
2.5 Algoritma Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah algoritma yang menggunakan  teori  Bayes  untuk  klasifikasi. Algoritma ini mengasumsikan bahwa semua atribut tidak saling bergantung pada nilai variabel kelas dan bertujuan  untuk  menebak  label  kelas  berdasarkan ciri-ciri  yang  ada  [12].  Kinerja  algoritma  diukur menggunakan confusion  matrix ,  yang  menghitung tingkat akurasi dan kesalahan prediksi [12].
2.6 Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
SMOTE  adalah  metode oversampling untuk menyeimbangkan distribusi data dengan meningkatkan  jumlah  data  kelas  minoritas.  Teknik ini  mengatasi  masalah  class imbalance dan meningkatkan  kinerja  metode  klasifikasi,  namun berisiko overfitting [13].
2.7 Video Assistant Referee (VAR)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
VAR  adalah  sistem  yang  digunakan  dalam sepakbola  untuk  membantu  wasit  mengambil keputusan kontroversial dengan teknologi video dan komunikasi  [14].  Tujuan  utama  VAR  adalah meningkatkan  keadilan  dalam  sepakbola  dengan mengurangi kesalahan pengambilan keputusan yang signifikan [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Proses  ini  mencakup  beberapa  tahapan,  sebagai berikut:

## Gambar 3. 1 Metodologi KDD

## 3.1 Data Selection
Pemilihan data yang relevan dari sumber yang tersedia,  yaitu  tweet  yang  terkait  dengan  performa teknologi Video  Assistant  Referee (VAR)  dalam sepak bola.
3.2 Preprocessing
Tahapan preprocessing dalam analisis sentimen Twitter terhadap performa teknologi Video Assistant  Referee (VAR)  pada  dunia  sepakbola menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  melibatkan beberapa langkah, yaitu:
- Cleaning
Menghilangkan  data  yang  tidak  diperlukan seperti  URL  dan  tanda  baca  yang  tidak relevan.
- Case Folding
Mengubah  seluruh  teks  menjadi  huruf  kecil agar  tidak  ada  perbedaan  dalam  pengenalan kata berdasarkan kapitalisasi.
- Tokenizing Memecah teks menjadi unit-unit kecil (token) seperti kata atau frasa.
- Stopword Removal Menghapus  kata-kata  umum  yang  tidak memiliki makna khusus.
- Stemming atau Lemmatization Mengubah  kata-kata  ke  bentuk  dasarnya untuk mengurangi variasi kata.

## 3.3 Transformation
Mengubah data ke dalam format yang sesuai untuk analisis. Pada tahap ini, teknik vektorisasi teks seperti TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document
Frequency )  digunakan  untuk  mengubah  data  teks menjadi  data  numerik  serta  SMOTE Synthetic
Minority Over-sampling Technique ) untuk mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  dalam  data pelatihan  dengan  mensintesis  contoh-contoh  baru dari kelas minoritas.

## 3.4 Data Mining
Menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan  klasifikasi  sentimen  terhadap  performa VAR.  Algoritma  ini  mengklasifikasikan  sentimen tweet sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan atribut-atribut yang relevan.

## 3.5 Evaluation
Menilai  kinerja  model  atau  hasil  analisis menggunakan  metrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi, recall , dan F1-score.
4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  sentimen  cuitan  para  pengguna media sosial X terhadap usulan atau opini mengenai kualitas  penggunaan  teknologi Video  Assistant Referee (VAR)  dalam  sepak  bola.  Teknologi  VAR telah menjadi topik perdebatan di kalangan pecinta sepak bola dan profesional,  karena kemampuannya dalam  membantu  wasit  membuat  keputusan  yang lebih akurat selama pertandingan. Namun, implementasi  teknologi  ini  juga  menimbulkan berbagai  reaksi  dari  masyarakat,  mulai  dari dukungan  penuh  hingga  kritik  tajam.  Oleh  karena itu,  penting  untuk  memahami  bagaimana  sentimen publik  terbentuk  terkait  penggunaan  VAR  dalam pertandingan sepak bola.
Analisis  dilakukan  menggunakan  metode klasifikasi  dengan  algoritma  Naive  Bayes.  Dengan menganalisis  sentimen  publik,  hasilnya  dapat digunakan  sebagai  wawasan  yang  lebih  dalam mengenai  pandangan  masyarakat  terhadap  VAR, yang  kemudian  dapat  digunakan  sebagai  referensi data  informasi  untuk  menilai  apakah  opini masyarakat  terhadap  penggunaan  VAR  dapat direalisasikan atau tidak.

## 4.1 Pengumpulan Data
Aspek  penting  dalam  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data  yang  representatif  dan  relevan. Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dikumpulkan  dari  platform  media  sosial  X,  yang populer  di  kalangan  masyarakat  untuk  berbagi pendapat  dan  diskusi  mengenai  berbagai  topik, termasuk sepak bola. Media sosial X dipilih karena luasnya  jangkauan  dan  kemampuannya  dalam menangkap sentimen publik secara real-time .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 4. 1 Dataset Mentah
Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara  crawling  menggunakan  Twitter  API  pada tanggal  27  Mei  2024.  Proses  ini  melibatkan penarikan  data  secara  otomatis  dari  Twitter berdasarkan  kriteria  tertentu.  Data  yang  diambil adalah  cuitan  yang  dibuat  dalam  rentang  waktu  1 Mei 2024 hingga 27 Mei 2024, yang secara eksplisit menyebutkan Video Assistant Referee (VAR) dalam konteks  positif,  netral,  atau  negatif.  Pemilihan rentang  waktu  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan sampel  data  yang  cukup  besar  dan  bervariasi, sehingga analisis yang dilakukan dapat memberikan gambaran  yang  komprehensif  mengenai  sentimen publik terhadap VAR. Hasil dari proses crawling ini menghasilkan  2.093  tweet,  yang  dianggap  cukup representatif untuk analisis sentimen.

## 4.2 Data Selection
Pada  tahap  ini,  proses  pemilihan  data dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  dataset  yang digunakan relevan dan berkualitas tinggi. Dari hasil crawling  sebanyak  2.093  tweet,  data  yang  dipilih merupakan  tweet  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan. Kriteria tersebut meliputi pemilihan  tweet  berdasarkan  bahasa  yang  tidak terbatas pada Bahasa Indonesia untuk mendapatkan perspektif  yang  lebih  luas.  Selain  itu,  dilakukan beberapa  penyaringan  data  seperti  penghapusan duplikasi,  penghapusan  retweet,  serta  pembersihan data.  Setelah  seleksi,  jumlah  tweet  yang  terpilih adalah 1.812.
Data  yang  telah  terseleksi  kemudian  dibagi menjadi tiga kelas (proses labelling ) yaitu sentimen positif,  negatif,  dan  netral.  Hasilnya  adalah  822 tweet berlabel negatif, 813 tweet berlabel netral, dan 177 tweet berlabel positif. Distribusi hasil labelling ini memberikan gambaran umum tentang bagaimana pengguna  media  sosial  X  merespons  penggunaan teknologi  VAR  dalam  pertandingan  sepak  bola. Jumlah  tweet  yang  berhasil  dikumpulkan  dan dilabeli  ini  dianggap  cukup  representatif  untuk analisis sentimen lebih lanjut.
Gambar 4. 2 Hasil Labeling

## 4.3 Preprocessing
Tahap  selanjutnya  yaitu  fengan  melakukan tahapan preprocessing yang  mencakup cleaning, case  folding,  tokenizing,  stopword  removal,  dan stemming , data yang digunakan dalam penelitian ini menjadi  lebih  bersih  dan  siap  untuk  digunakan dalam proses klasifikasi. Tahapan preprocessing ini sangat penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan  adalah  data  yang  relevan  dan  dapat memberikan hasil analisis yang akurat.
4.3.1 Cleaning
Proses pembersihan data melibatkan penghapusan URL, angka, atau simbol-simbol yang tidak diperlukan dalam klasifikasi. Contoh hasil dari penerapan tahap pembersihan data dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4. 1 Proses Cleaning Tweet sebelum dilakukan Cleaning Tweet sesudah dilakukan Cleaning The  Premier  League: Remove  the  use  of  the Video  assistant  referee (VAR)  from  Premier League football https://t.co/ZbkYKhiota via @UKChange the  premier  league remove the use of the video assistant referee var from premier league football. Mimpi  Buruk  #Vietnam Bernama  VAR  Vietnam kembali dihukum karena kesalahan  yang  ditinjau ulang  Video  Assistant Referee (VAR). The Golden  Star  Warriors kerap apes saat teknologi itu digunakan. https://t.co/wixwBflzPW https://t.co/ijeW0C9PCA mimpi buruk vietnam bernama var vietnam kembali dihukum karena kesalahan yang  ditinjau  ulang video assistant referee var the golden star  warriors  kerap apes  saat  teknologi itu digunakan.
Dari  tabel  4.1,  sebelum  dilakukan  proses cleaning  masih  terdapat  URL,  karakter,  emotikon, dan  hashtag  yang  tidak  dibutuhkan  untuk  proses
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
klasifikasi.  Setelah  proses  cleaning,  tweet  sudah dibersihkan untuk proses klasifikasi.

## 4.3.2 Case folding
Tahap  ini  mengubah  semua  huruf  kapital dalam  dataset  menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini dilakukan agar semua data memiliki penyeragaman karakter.  Contoh  hasil  tahap  case  folding  dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 4. 2 Proses Case Folding Tweet sebelum dilakukan Case Folding Tweet sesudah dilakukan Case Folding Ref  influencing  the decision?  The  on  field ref is in charge. VAR is there  to  help.  That's why  it's  called  VAR
Video ASSISTANT Referee.  The  on  field ref  is  the  highest ranking official. He has to  say  what  he  thinks. What  are  you  waffling on about? ref influencing the decision the on field ref is in charge var is there to  help  that  s  why  it  s called var video assistant referee the on field  ref  is  the  highest ranking  official  he  has to  say  what  he  thinks what  are  you  waffling on about Tak perlu risau kembali  karena  telah hadir  teknologi  Video Assistant Referee (VAR) atau yang lebih kerennya disebut sebagai Mata Elang. tak perlu risau kembali karena telah hadir teknologi video assistant  referee  var atau yang lebih kerennya disebut
sebagai mata elang.
Dapat  dilihat  pada  tabel  4.2,  setelah dilakukan tahap casefolding bisa dilihat semua huruf yang  ada  pada  dalam  dataset  menjadi  huruf  kecil, maupun  itu  huruf  yang  seharusnya  kapital.  Hal  ini untuk  memudahkan  proses  klasifikasi.  Salah  satu contoh  tahap  casefolding  yaitu  kata  "VAR"  yang tadinya  kalimat  kapital  setalah  mengalami  tahap case folding berubah menjadi huruf kecil "var".

## 4.3.3 Tokenizing
Setelah data dibersihkan dan diubah ke huruf kecil, selanjutnya dilakukan tokenizing. Tokenizing merupakan  proses  pemecahan  kalimat  pada  data komentar  menjadi  kata  per  kata.  Contoh  hasil tokenizing dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4. 3 Proses Tokenizing
Tweet sebelum dilakukan Tokenizing Tweet sesudah dilakukan Tokenizing If  you  remove  the video  assistant  referee the  on  field  referee (who  are  part  of  the same  group  of  people) will make all the same
‘if’,  ‘you’,  ‘remove’, ‘the’, ‘video’, ‘assistant’,  ‘referee’, ‘the’,  ‘on’,  ‘field’, ‘referee’,  ‘who’,  ‘are’, ’part’, ‘of’, ‘the’,
mistakes.  The  VAR  is the right position that is filled  with  the  wrong people. ‘same’,  ‘group’,  ‘of’, ‘people’, ‘will’, ‘make’,  ‘all’,  ‘the’,
‘same’, ‘mistakes’, ‘the’,  ‘var’,  ‘is’,  ‘the’, ‘right’, ‘position’, ‘that’,  ‘is’,  ‘filled’, ‘with’,  ‘the’,  ‘wrong’, ‘people’
VAR  (Video  Assistant Referee)  in  football matches  helps  referees make  more  accurate decisions by reviewing key  incidents  reducing errors  and  ensuring fairness. ‘var’, ‘video’, ‘assistant’,  ‘referee’, ‘in’, ‘football’, ‘matches’,
‘helps’, ‘referees’,
‘make’,
‘more’, ‘accurate’, ‘decisions’, ‘by’, ‘reviewing’,
’key’,
‘incidents’,  ‘reducing’, ‘errors’, ‘and’, ‘ensuring’, ‘fairness’
Pada tabel 4.3 menunjukkan hasil pada tahap tokenizing di mana data tweet yang awalnya berupa kalimat  berhasil  dipecah  menjadi  kata  per  kata. Adapun  karakter  pemisah  dari  tiap  kata  tersebut ditandai dengan tanda kutip satu yang bet ada di tiap awal dan akhir huruf dalam tiap kata.

## 4.3.4 Stopword Removal
Tahap  stopword  removal  menyaring  kata- kata yang tidak relevan untuk klasifikasi. Proses ini menggunakan  dokumen  berisi  kata-kata  stopword untuk  membantu  penyaringan.  Contoh  hasil stopword removal dapat dilihat pada tabel 4.4
Tabel 4. 4 Proses Stopword Removal
Tweet sebelum dilakukan  Stopword Removal Tweet setelah dilakukan  Stopword Removal ‘Chelsea’, ‘head’, ‘coach’, ‘Mauricio’,
‘Pochettino’, ‘has’, ‘expressed’, ‘frustration’, ‘with’, ‘the’ ‘Video’, ‘Assistant’,  ‘Referee’, ’otherwise’,  ‘known’, ‘as’,  ‘VAR’,  ‘stating’, ‘that’,
‘it’,
‘is’,
‘damaging’,  ‘English’, ‘football’.
‘chelsea’, ’head’,
‘coach’, ‘mauricio’, ‘pochettino’, ‘expressed’, ‘frustration’,  ‘video’, ‘assistant’,  ‘referee’, ‘otherwise’,  ‘known’, ‘var’, ‘stating’, ‘damaging’,  ‘english’, ‘football’
‘It’,  ‘seems’,  ‘every, ‘game’,  ‘there’,  ‘is’, ‘a’, ‘clear’, ‘and’, ‘obvious’,  ‘mistake’, ‘made’,  ‘by’,  ‘the’, ‘video’, ‘assistant’, ‘referee’, ‘at’, ‘stockly’, ‘park’. ‘Get’,
‘seems’, ‘every’, ‘game’, ‘clear’,
‘obvious’,  ‘mistake’, ‘made’, ‘video’, ‘assistant’,  ‘referee’, ‘stockly’, ‘park’, ‘get’, ‘football’, ‘completely’
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
‘it’,
‘out’, ‘if’,
‘football’, ‘completely’
4.3.5 Stemming
Tahap  terakhir  dari preprocessing adalah stemming. Stemming bertujuan mengubah kata-kata dalam  dokumen  ke  dalam  kata  dasar.  Contoh  hasil stemming dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4. 5 Proses Stemming Tweet sebelum dilakukan Stemming Tweet sebelum dilakukan Stemming
‘Sorry’,  ‘but’,  ‘you’, ‘cannot’, ‘get’, ‘away’, ‘with’, ‘that’, ‘on’, ‘a’, ‘football’ ‘field’. ‘We’, ‘need’,  ‘some’,  ‘sort’, ‘of’, ‘Video’, ‘Assistant’, ‘Referee’
‘sorry’,  ’get’,  ‘away’,
‘football’, ‘field’, ‘need’,  ‘sort’,  ‘video’,
‘assistant’, ‘referee’
‘Video’, ‘assistant’, ‘referee’, ‘working’, ‘to’, ‘perfection’. ‘Bayern’,  ‘could've’, ‘been’, ‘robbed’, ‘there’.  ‘Nice’,  ‘that’, ‘the’,  ‘goal’,  ‘has’, ‘been’, ‘chopped’,
‘off’.
‘video’, ’assistant’, ‘referee’, ‘working’,
‘perfection’,  ‘bayern’, ‘could’,
‘robbed’, ‘nice’,
‘goal’,
‘chopped’
Dapat dilihat pada tabel 4.5 terdapat penggunaan stemming  untuk  misalnya  seperti  kata  ‘couldve’ yang diganti  menjadi  kata dasar yaitu ‘could’, lalu ada  juga  ‘chopped  odd’  yang  dihapus  menjaddi hanya kata  ‘chopped’, dan masih banyak beberapa ontoh lainnya.
4.4 Transformation Data
Setelah transformasi, data diolah menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini mencakup  empat  skenario  pengujian  data  latih  dan data  uji  dengan  persentase  berbeda:  90:10,  80:20, 70:30,  dan  60:40.  Berikut  merupakan  data  yang digunakan.
Tabel 4. 6 Data Untuk Skenario Skenario Pengujian Data Latih Data Uji 90:10 1630 182 80:20 1449 363 70:30 1268 544 60:40 1087 725 Setelah  menentukan  skenario,  dilakukan  pengujian menggunakan tiga tahapan:
1. Klasifikasi dengan TF-IDF.
2. Klasifikasi  dengan  SMOTE  ( Synthetic
Minority Oversampling Technique ).
4.4.1 Skenario 90:10
Tabel 4. 7 Skenario 90:10 Klasifikasi 90:10 Hasil Klasifikasi TF-IDF SMOTE Nega tif Posit if Nega tif Posit if Predi ksi Nega tif 67 39 79 27 Positi f 13 63 16 60
Berdasarkan  tabel  4.7,  hasil  klasifikasi dengan  TF-IDF  pada  skenario  90%  data  latih  dan 10% data uji menunjukkan bahwa dari 182 data uji, terdapat 67 data kelas negatif yang benar terprediksi (TN),  tetapi  13  data  kelas  negatif  salah  prediksi (FN). Untuk kelas positif, 63 data terprediksi benar (TP), namun 39 data salah prediksi (FP). Pengujian  lanjutan  menggunakan  SMOTE pada skenario yang sama menunjukkan peningkatan data  kelas  negatif  yang  benar  terprediksi  (TN) menjadi 79, namun data kelas negatif salah prediksi (FN)  meningkat  menjadi  16.  Untuk  kelas  positif, data  yang  benar  terprediksi  (TP)  menurun  menjadi 60,  dan  data  salah  prediksi  (FP)  menurun  menjadi 27.
4.4.2 Skenario 80:20
Tabel 4. 8 Skenario 80:20 Klasifikasi 90:10 Hasil Klasifikasi TF-IDF SMOTE Nega tif Posi tif Nega tif Posi tif Predi ksi Nega tif 153 64 169 52 Posit if 23 117 29 113
Berdasarkan  tabel  4.8,  pada  skenario  80% data latih dan 20% data uji, hasil klasifikasi dengan TF-IDF  menunjukkan  bahwa  dari  363  data  uji, terdapat  153  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN),  tetapi  64  data  kelas  negatif  salah prediksi  (FN).  Untuk  kelas  positif,  117  data terprediksi  benar  (TP),  namun  153  data  salah prediksi  (FP).Setelah  menggunakan  SMOTE  pada skenario  yang  sama,  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN)  meningkat  menjadi  169,  namun data  kelas  negatif  salah  prediksi  (FN)  juga meningkat  menjadi  29.  Untuk  kelas  positif,  data yang  benar  terprediksi  (TP)  menurun  menjadi  113, dan data salah prediksi (FP) menurun menjadi 52.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
4.4.3 Skenario 70:30
Tabel 4. 9 Skenario 70:30 Klasifikasi 70:30 Hasil Klasifikasi TF-IDF SMOTE Nega tif Posit if Nega tif Posit if Predi ksi Nega tif 223 102 242 83 Positi f 36 183 48 171
Berdasarkan  tabel  4.9,  pada  skenario  70% data latih dan 30% data uji, hasil klasifikasi dengan TF-IDF  menunjukkan  bahwa  dari  544  data  uji, terdapat  223  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN),  tetapi  36  data  kelas  negatif  salah prediksi  (FN).  Untuk  kelas  positif,  183  data terprediksi  benar  (TP),  namun  102  data  salah prediksi  (FP).  Setelah  menggunakan  SMOTE  pada skenario  yang  sama,  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN)  meningkat  menjadi  242,  namun data  kelas  negatif  salah  prediksi  (FN)  juga meningkat  menjadi  48.  Untuk  kelas  positif,  data yang  benar  terprediksi  (TP)  menurun  menjadi  171, dan data salah prediksi (FP) menurun menjadi 83.
4.4.4 Skenario 60:40
Tabel 4. 10 Skenario 60:40 Klasifikasi 70:30 Hasil Klasifikasi TF-IDF SMOTE Nega tif Posit if Nega tif Posit if Predi ksi Nega tif 302 137 331 108 Positi f 48 238 58 228
Berdasarkan  tabel  4.10,  pada  skenario  60% data latih dan 40% data uji, hasil klasifikasi dengan TF-IDF  menunjukkan  bahwa  dari  725  data  uji, terdapat  302  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN),  tetapi  48  data  kelas  negatif  salah prediksi  (FN).  Untuk  kelas  positif,  238  data terprediksi  benar  (TP),  namun  137  data  salah prediksi  (FP).  Setelah  menggunakan  SMOTE  pada skenario  yang  sama,  data  kelas  negatif  yang  benar terprediksi  (TN)  meningkat  menjadi  331,  namun data  kelas  negatif  salah  prediksi  (FN)  juga meningkat  menjadi  58.  Untuk  kelas  positif,  data yang  benar  terprediksi  (TP)  menurun  menjadi  228, dan data salah prediksi (FP) menurun menjadi 108.
Berdasarkan pengujian dengan beberapa perbandingan  data  latih  dan  data  uji,  yaitu perbandingan  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40,
diperoleh hasil yang bervariasi. Pengujian menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  TF- IDF  mencapai  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  74% pada  perbandingan  70:30  dan  60:40.  Sedangkan, pada pengujian dengan  algoritma Naïve Bayes dan SMOTE,  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  77% diperoleh  pada  perbandingan  80:20  dan  60:40.  Hal ini menunjukkan bahwa model mampu memprediksi mayoritas data uji dengan baik.
Precision  tinggi  pada  pengujian  dengan SMOTE  mencapai  68%  pada  perbandingan  90:10 dan  80:20,  menunjukkan  model  memiliki  tingkat kesalahan  yang  rendah  dalam  memprediksi  positif. Recall  tertinggi  sebesar  82%  diperoleh  dari pengujian menggunakan TF-IDF pada perbandingan 90:10,  menunjukkan  kemampuan  model  dalam mengidentifikasi  mayoritas  kasus  positif.  Nilai  F1- score tertinggi sebesar 85% dicapai pada pengujian menggunakan TF-IDF dengan perbandingan 90:10, menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara precision dan recall.
Tabel 4. 11 Hasil Akhir
Sken ario Peng ujian Accu racy Preci sion Recal l F1- scor
e
90:10 TF-
IDF
71% 61% 82% 85% SMO TE 76% 68% 75% 71%
80:20 TF- IDF
72% 63% 82% 71% SMO TE 77% 68% 79% 73%
70:30 TF- IDF
74% 64% 83% 72% SMO TE 75% 67% 78% 72%
60:40 TF- IDF
74% 63% 83% 71% SMO TE 77% 67% 79% 72%
Hasil  pengujian  yang  ditunjukan  pada  table 4.11  menunjukkan  bahwa  pada  skenario  60:40 dengan SMOTE, model mencapai akurasi tertinggi, menandakan  bahwa  menyeimbangkan  dataset menggunakan  SMOTE  memberikan  model  data yang  lebih  representatif  untuk  belajar.  Precision
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tertinggi  pada  skenario  90:10  dan  80:20  dengan SMOTE  menunjukkan  bahwa  model  lebih  akurat dalam  mengidentifikasi  prediksi  positif  tanpa banyak  kesalahan.  Recall  tertinggi  pada  skenario 90:10  dengan  TF-IDF  menunjukkan  kemampuan model  dalam  mendeteksi  sebagian  besar  kasus positif, sedangkan F1-score tertinggi  pada skenario 90:10  dengan  TF-IDF  menunjukkan  keseimbangan yang baik antara precision dan recall .
Dengan  demikian,  pemilihan  metode  dan skenario yang optimal tergantung pada metrik yang menjadi  fokus  utama.  Jika  akurasi  adalah  prioritas utama,  maka  perbandingan  60:40  dengan  SMOTE adalah  yang  terbaik.  Namun,  jika  precision,  recall, atau  F1-score  menjadi  fokus,  maka  perbandingan 90:10  atau  80:20  dengan  metode  yang  sesuai  lebih direkomendasikan.  Penelitian  ini  menekankan pentingnya  pemilihan  metode  dan  skenario  yang tepat  sesuai  dengan  tujuan  analisis  yang  ingin dicapai  dalam  konteks  sentiment  analysis  terhadap VAR,  karena  metode  dan  skenario  yang  berbeda dapat memberikan hasil yang bervariasi.
Gambar 4. 3 Word Cloud Netral
Dalam analisis word cloud untuk kategori netral pada VAR (gambar 4.3), kata-kata seperti "petition", "sign  petition",  "technology",  "league",  "football", "Premier  League",  "match  official",  "goal",  dan "video"  menunjukkan  pandangan  yang  seimbang terhadap penggunaan VAR dalam sepak bola. Istilah "petition" dan "sign  petition" mencerminkan upaya mempengaruhi penggunaan VAR. Kata "technology"  menyoroti  peran  teknologi  dalam pengambilan  keputusan,  sedangkan  "league"  dan "Premier League" menunjukkan konteks kompetisi. "Match  official"  dan  "goal"  mengacu  pada  aspek spesifik  pertandingan  yang  terpengaruh  oleh  VAR, dan  "video"  menegaskan  peran  teknologi  video dalam evaluasi keputusan di lapangan.
Dalam analisis word cloud untuk kategori negatif pada VAR (gambar 4.4), kata-kata seperti "abolish", "rugi",  "lama",  "kualitas  wasit",  "problem",  dan "kontroversi"  mencerminkan  pandangan  negatif terhadap  VAR  dalam  sepak  bola.  Istilah  "abolish" mengindikasikan keinginan untuk menghapus VAR, sementara  "rugi"  dan  "lama"  menyoroti  kerugian waktu  dan  pengalaman  pertandingan.  "Kualitas wasit"  menunjukkan  keraguan  pada  konsistensi keputusan wasit, dan "problem" serta "kontroversi" menggarisbawahi  adanya  masalah  dan  perdebatan seputar implementasi VAR.
Gambar 4. 5 Word Cloud Positif
Dalam  analisis word  cloud positif  untuk  VAR (gambar 4.5), kata-kata seperti "langsung", "cepat", "jelas",  "pasti",  "bantu",  "adil",  "decision",  "guna", "lengkap",  "nyata",  "super",  "pakai",  dan  "terap" mencerminkan pandangan menguntungkan terhadap penggunaan  teknologi  ini  dalam  sepak  bola.  Kata "langsung" dan "cepat" menunjukkan respons cepat VAR  dalam  situasi  krusial.  "Jelas"  dan  "pasti" menekankan  kejelasan  dan  kepastian  keputusan, sementara  "bantu",  "guna",  "adil",  dan  "decision" menunjukkan dukungan terhadap peran VAR dalam membantu  wasit  membuat  keputusan  yang  adil. "Lengkap",  "nyata",  dan  "super"  mencerminkan dukungan  terhadap  transparansi  dan  keteraturan pertandingan,  sedangkan  "pakai"  dan  "terap" menunjukkan  implementasi  efektif  VAR.  Secara keseluruhan,  word  cloud  ini  mencerminkan pandangan  positif  terhadap  kontribusi  VAR  dalam meningkatkan  kualitas  dan  keadilan  dalam  sepak bola.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  analisis  sentimen  terhadap sistem Video Assistant Referee (VAR) dalam sepak bola,  beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah sebagai berikut: a. Efektivitas  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam Analisis Sentimen Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif  dalam  mengklasifikasikan  sentimen pengguna terhadap teknologi Video Assistant Referee  (VAR).  Evaluasi  menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
score menunjukkan kinerja yang baik dalam mengidentifikasi  sentimen  negatif,  netral, dan positif dalam berbagai skenario pembagian data.
b. Visualisasi Word Cloud sebagai Representasi Sentimen  Penggunaan  word  cloud  berhasil memvisualisasikan  kata-kata  yang  sering muncul  dalam  setiap  kategori  sentimen terhadap  VAR.  Ini  memberikan  gambaran yang  jelas  tentang  persepsi  positif,  negatif, dan  netral  terhadap  teknologi  VAR  di kalangan penggemar sepak bola.
c. Rekomendasi untuk Masyarakat dan Penggemar  Sepak  Bola  Hasil  penelitian  ini mengemukakan perlunya peningkatan transparansi dan komunikasi terkait penggunaan VAR dalam sepak bola. Edukasi tentang  teknologi  VAR  juga  penting  untuk meningkatkan pemahaman publik, sementara dukungan terhadap inovasi dapat mendorong pengembangan  teknologi  yang  lebih  baik untuk olahraga sepak bola.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahman I.F., Hasanah A.N., Heryana N. (2024) Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Samsat  Digital  Nasional  (SIGNAL)  Dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Cassifier. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 2, Apr. 2024, http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.407
[2] Abdi,  H.  (2023,  November  5).  VAR  dalam sepak  bola,  peran,  dan  cara  kerjanya. Liputan6.com. Retrieved
from https://www.liputan6.com/hot/read/5444984/va r-dalam-sepak-bola-peran-dan-cara-
kerjanya?page=4 .
[3] Samuel,  R.  D.,  Galily,  Y.,  Filho,  E.,  & Tenenbaum,  G.  (2020).  Implementation  of  the Video  Assistant  Referee  (VAR)  as  a  Career Change-Event: The Israeli Premier League Case Study. Frontiers in Psychology, 11.
[4] Pattiiha, F. S., Hita,  I. P. A. D., &  Juliansyah, M.  A.  (2022).  Perbandingan  Metode  K-NN, Naïve  Bayes,  Decision  Tree  untuk  Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait Opini Terhadap  PT  PAL  Indonesia.  Jurnal  Riset Komputer, 506-514.
[5] Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 5(1), 1-167.
https://doi.org/10.2200/S00416ED1V01Y2012
04HLT016
[6] Barbosa,  L.,  &  Feng,  J.  (2010).  Robust Sentiment  Detection  on  Twitter  from  Biased and  Noisy  Data.  Coling  2010:  Poster  Volume, 36-44.
[7] Rindu,  P.  H.  (2013).  Indonesia  Pengguna Twitter Nomor 3 di Dunia. Tempo.co. Retrieved from https://tekno.tempo.co/read/538043/indonesia- pengguna-twitter-nomor-3-di-dunia
[8] Gupta, V., & Lehal, G. S. (2009). A Survey of Text  Mining  Techniques  and  Applications. Journal  of  Emerging  Technologies  in  Web Intelligence, 1(1), 60-76.
[9] Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S.  (2018).  Analisis  Sentimen  Cyberbullying pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (Tesis Master). Universitas Brawijaya.
[10] Somantri,  O.,  &  Apriliani,  D.  (2018).  Support Vector  Machine  Berbasis  Feature  Selection untuk Sentiment Analysis Kepuasan Pelanggan terhadap  Pelayanan  Warung  dan  Restoran Kuliner Kota Tegal. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(5), 537-548.
[11] Sukumaran,  D.  A.,  &  Kasi,  M.  (2023). Unveiling  the  Sentiments  and  Opinions  of Football Fans towards Video Assistant Referee (VAR)  Technology:  A  Natural  Language Processing  Analysis.  European  Chemical Bulletin, 5352-5362.
[12] Lestari, S., & Saepudin,  S. (2021, September). Analisis Sentimen Vaksin Sinovac pada Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  In Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 163-170).
[13] Rabbani, S., Safitri, D., Rahmadhani, N., Sani, A. A. F., & Anam, M. K. (2023). Perbandingan Evaluasi  Kernel  SVM  untuk  Klasifikasi Sentimen  dalam  Analisis  Kenaikan  Harga BBM.  MALCOM  Indonesian  Journal  of Machine Learning and Computer Science, 3(2), 153-160.
https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.897
[14] Salam, F. A., Hita, I. P. A. D., & Juliansyah, M. A.  (2021).  Aksiologi  Penggunaan  VAR  dalam Industri Olahraga. Jurnal Penjakora, 8(2), 106- 113.
[15] Kalén, A., Rey, E., de Rellán-Guerra, A. S., & Lago-Peñas,  C.  (2019).  Are  Soccer  Players Older  Now  Than  Before?  Aging  Trends  and Market Value in the Last Three Decades of the UEFA  Champions  League.  Frontiers  in Psychology, 10, Article 76. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00076