## KLASIFIKASI TOPIK TWEET MENGENAI COVID MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES DENGAN PEMBOBOTAN TF-IDF
1 Lydia Mayasari, 2 Dina Indarti
1,2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma
1,2 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Jawa Barat 16424
1 lydiamayasari10@yahoo.com, 2 dina.indarti@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
COVID merupakan virus yang banyak menjangkiti masyarakat Indonesia, bahkan dunia saat ini. Upaya yang dilakukan oleh pemerintah yang tidak luput dari komentar masyarakat mulai dari komentar berupa pujian, kritik, serta saran yang diberikan melalui berbagai media sosial seperti Twitter. Banyak tweet yang dikirimkan mengenai COVID. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan topik tweet mengenai COVID menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF).  Tahapan  penelitian terdiri dari analisis masalah, pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing, pembobotan TF- IDF,  pelatihan  menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes,  dan  pengujian  performa.  Data  tweet dikumpulkan dari 9 Juni 2021 sampai 9 Juli 2021 dengan kata kunci ‘COVID’. Jumlah tweet yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 4.909 yang terdiri dari 3.436 data pelatihan dan 1.473 data pengujian. Topik tweet dalam penelitian ini terdiri dari ekonomi, kesehatan, hiburan, sosial, dan  hukum.  Klasifikasi  topik  tweet  dilakukan  pada  tweet  bahasa  Indonesia.  Tweet  yang  telah dikumpulkan  lalu  melalui  tahap  preprocessing  terdiri  dari  case  folding,  tokenizing,  stopword removal, normalisasi, dan stemming. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi klasifikasi topik tweet menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF sebesar 61%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF, Topik Tweet, Twitter.

## Abstract
COVID is a virus that infects many people in Indonesia, even the world today. Efforts made by  the  government cannot  miss  from  public comments in  the  form  of compliments, critics, and suggestions  through  various  social  media  such  as  Twitter.  Many  tweets  were  sent  regarding COVID. The purpose of this study is to classify tweet topics regarding COVID using Multinomial Naïve  Bayes  with  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  weighting.  The research stages consisted of problem analysis, data collection, data labeling, preprocessing, TF- IDF  weighting,  training  using  Multinomial  Naïve  Bayes,  and  performance  testing.  Tweet  data was collected from 9 June 2021 to 9 July 2021 with the keyword 'COVID'. The number of tweets used in this  research  is 4.909  consisting  of  3.436  training  data  and  1.473  testing  data.  Tweet topics in this study consist of economics, health, entertainment, social, and law. The classification of  tweet  topics  is  carried  out  on  Indonesian  tweets.  Tweets  that  have  been  collected  then  go through  a  preprocessing  stage  consisting  of  case  folding,  tokenizing,  stopword  removal, normalization, and stemming. Based on the test results, the accuracy of tweet topic classification using Multinomial Naïve Bayes with the TF-IDF weighting is 61%.
Keywords: Classification, Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF, Tweet Topics, Twitter.

## PENDAHULUAN
Media  sosial  merupakan  sebuah  media yang berguna untuk bersosialisasi satu dengan yang lain  yang  dapat  dilakukan  secara online melalui jaringan  internet  tanpa  dibatasi  ruang dan  waktu.  Salah  satu  contoh  media  sosial tersebut adalah Twitter. Twitter adalah sebuah layanan bagi teman, keluarga, dan rekan kerja untuk  berkomunikasi  dan  tetap  berhubung melalui  pertukaran  pesan  yang  cepat  dan sering.  Pengguna  Twitter  dapat  melakukan pengiriman  pesan  disebut tweet yang  dibatasi dengan  280.  Pengguna  memposting tweet , yang dapat berisi foto, video, tautan, dan teks [1]. Tweet dapat digunakan untuk menyampaikan  pendapat  atau  opini  tentang apapun yang terjadi secara langsung sehingga salah  satu  kegunaan  Twitter yaitu  untuk mengumpulkan informasi publik [2].
COVID-19  merupakan  penyakit  baru yang  telah  menjadi  pandemi  dan  harus diwaspadai karena penularan yang relatif cepat serta  memiliki  tingkat  mortalitas  yang  tidak dapat  diabaikan  [3].  COVID-19  ditetapkan secara  resmi  sebagai  pandemik  global  oleh World  Health  Organization (WHO)  pada tanggal  12  Maret  2020.  Virus  tersebut menyebar  luas  kepada  seluruh  masyarakat dunia,  termasuk  negara  Indonesia.  Jumlah kasus masyarakat di Indonesia yang terjangkit virus  korona  semakin  bertambah  setiap harinya. Berdasarkan data terbaru pada tanggal 3  Maret  2022,  jumlah  kasus  positif  di Indonesia  mencapai  5.667.355  jiwa  [4].
Adanya dampak dan bahaya yang muncul dari kasus COVID-19 maka dibutuhkan pencegahan dan penanganan. Upaya pencegahan  meliputi  3M  dan  vaksinasi  yang diharapkan berdampak pada angka konfirmasi positif  COVID-19  di  Indonesia  [5].  Berbagai upaya  penanganan  juga  dilakukan  oleh pemerintah  mulai  dari  bidang  kesehatan, sosial,  ekonomi,  dan  bidang  lainnya.  Upaya yang  dilakukan  oleh  pemerintah  tidak  luput dari  komentar  masyarakat,  mulai  dari komentar  berupa  pujian,  kritikan,  serta  saran yang diberikan melalui berbagai media sosial. Salah  satu platform media  sosial  yang  sering digunakan  masyarakat  dalam  menyampaikan komentar adalah Twitter. Pengguna Twitter di Indonesia  mengalami  pertumbuhan  yang tinggi  [6].  Banyak tweet yang  dikirimkan mengenai  COVID.  Klasifikasi  topik tweet mengenai COVID dapat memudahkan masyarakat  untuk  memperoleh  informasi tentang topik tertentu yang menjadi pembicaraan  masyarakat.  Pemerintah  dapat memanfaatkan  informasi  klasifikasi  topik tweet mengenai COVID
untuk menindaklanjuti secara tepat terhadap masukkan, saran, serta kritik pada setiap topik.
Klasifikasi topik tweet merupakan salah satu permasalahan dalam text mining [7]. Text mining merupakan proses menemukan informasi  dalam  sekumpulan  dokumen,  dan mengidentifikasi  secara  otomatis  pola  yang terbentuk, dan berhubungan dengan informasi yang  didapat  dari  kumpulan  data  yang  tidak terstruktur. Klasifikasi teks merupakan proses
menemukan  kesamaan  dalam  dokumen, korpus,  maupun  kelompok-kelompok  dari dokumen  yang  telah  dilabeli  sebelumnya, berdasarkan topik, tema yang ditunjukkan oleh koleksi dokumen [8],[9].
Salah  satu  metode  klasifikasi  yang sederhana tetapi memiliki akurasi yang cukup tinggi  yakni  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  bekerja  sangat  baik dan  efektif  dan  efisien  dibanding  dengan metode  klasifikasi  lain.  Metode  Naïve  Bayes menunjukkan  akurasi  dan  kecepatan  yang tinggi jika diimplementasikan pada basis data yang  besar.  Metode  ini  sering  digunakan dalam menyelesaikan masalah dalam machine learning karena  memiliki  akurasi  yang  tinggi dengan perhitungan sederhana [10]. Salah satu model  Naïve  Bayes  yang  sering  digunakan dalam  klasifikasi  teks  adalah  Multinomial Naïve Bayes [11]. Pengklasifikasian kelas dari suatu dokumen pada Multinomial Naïve Bayes tidak  hanya  ditentukan  berdasarkan  jumlah kata  yang  terdapat  pada  dokumen  tersebut tetapi juga ditentukan oleh frekuensi kemunculan  kata  tersebut.  Secara  umum, Multinomial  Naïve  Bayes  memiliki  kinerja yang  lebih  baik  dibandingkan  Naïve  Bayes dalam  pengklasifikasian  dokumen  terutama pada  jumlah  data  yang  besar  [12],  [13]. Pembobotan  fitur  perlu  dilakukan  sebelum pengklasifikasian untuk meningkatkan akurasi klasifikasi, pembobotan yang umum digunakan  adalah Term  Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Pembobotan TF-IDF mempertimbangkan parameter
frekuensi  kemunculan  fitur  dalam  dokumen dan  jumlah  dokumen  yang  mengandung  fitur tersebut [14].
Beberapa  penelitian  telah  membahas mengenai  klasifikasi  menggunakan  metode Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF [12], [13], [15] – [19]. Penelitian yang dilakukan oleh Rahman, Wiranto, dan Doewes membahas  mengenai  klasifikasi  berita online dalam  teks  bahasa  Indonesia  menggunakan Multinomial Naïve Bayes. Penelitian tersebut menggunakan  seleksi  fitur  dengan Document Frequency-Thresholding (DF- Thresholding ) dan  pembobotan  dengan  TF-IDF.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi  menggunakan  Multinomial  Naïve Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF  memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan Multinomial Naïve Bayes dengan seleksi fitur menggunakan DF- Thresholding . Hasil akurasi akhir  dalam  pengklasifikasian  berita  dengan pembobotan
TF-IDF pada metode Multinomial  Naïve  Bayes  sebesar  94,29% [12].  Multinomial  Naïve  Bayes  dengan pembobotan  TF-IDF  juga  digunakan  dalam pengklasifikasian  genre  novel.  Genre  novel pada  penelitian  tersebut  terdiri  dari  romantis, komedi,  horor,  dan  misteri.  Hasil  pengujian pada  penelitian  tersebut  dinyatakan  dalam bentuk confusion matrix dan diperoleh akurasi sebesar 80,5% [13]. Penelitian lain membahas mengenai  klasifikasi  kategori  surat  keluar  di Diskominfo Kabupaten
Tangerang menggunakan  Multinomial  Naïve  Bayes dengan  pembobotan  TF-IDF.  Surat  keluar
terdiri  dari  4  kategori  yaitu  cuti,  undangan, perintah,  dan  peminjaman  ruang.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  implementasi Multinomial  Naïve  Bayes  Classifier  pada sistem klasifikasi surat keluar memiliki tingkat akurasi, precision , recall ,  dan  F- measure berturut-turut sebesar 89,58%, 79,17%, 78,72%,  dan  77,05%  [15].Berdasarkan  latar belakang di atas, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi  topik tweet mengenai  COVID. Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Multinomial  Naïve  Bayes dengan pembobotan TF-IDF. Topik tweet pada penelitian  ini  terdiri  dari  kesehatan,  hiburan, hukum, sosial, dan ekonomi.

## METODE PENELITIAN
Tahapan klasifikasi topik tweet mengenai  COVID  menggunakan  metode Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Berdasarkan Gambar 1, penelitian ini dimulai
dengan  analisis  masalah,  lalu  pengumpulan data tweet mengenai COVID.
Data tweet tersebut  diambil  yang mengandung  kata  kunci  ‘COVID’  dalam bahasa  Indonesia  dari  9  Juni  2021  sampai  9 Juli 2021. Jumlah tweet yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  4.909.  Setiap tweet yang telah  dikumpulkan  lalu  diberikan  pelabelan secara manual. Topik tweet pada penelitian ini diklasifikasi  menjadi  lima  yaitu  hukum, kesehatan,  sosial,  ekonomi,  dan  hiburan.
Langkah selanjutnya
melakukan
preprocessing meliputi case folding , tokenizing ,  normalisasi, stopword  removal , dan stemming . Proses yang dibaca dalam case
folding yang mengandung “a” sampai dengan
“z”. Langkah selanjutnya melakukan
tokenizing di mana pada proses ini memisahkan  kalimat  yang  terdapat  pada masing-masing  data tweet tersebut.  Misalnya terdapat  simbol  “\”  atau  sebuah whitespace maka  simbol  tersebut  akan  dihilangkan  pada tahap ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Proses selanjutnya adalah normalisasi di mana pada proses ini adalah penggantian kata yang  tidak  sesuai  dengan  bahasa  Indonesia, seperti  kata  yang  tidak  baku  seperti  “rmh”, “dmn”, “kmn”, “kpn”, dan lainnya yang tidak sesuai  dengan  ejaan  bahasa  Indonesia  yang baik dan benar.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan stopword  removal yang  merupakan  tahap penghilangan kata yang tidak penting terdapat dalam  topik  tersebut  seperti  “di”,  “yang”, “dan”. Stemming merupakan  penghapuskan kata yang tidak sesuai dengan kata dasar atau dengan kata lain menghilangkan kata imbuhan seperti  “di”,  “nya”,  “ke”.  Proses stemming pada  penelitian  ini  menggunakan library Sastrawi [20].
Pembobotan  menggunakan  TF-IDF dilakukan setelah tahap preprocessing . Pembobotan  TF-IDF  terdapat  dua  bagian proses  yaitu  TF  ( Term  Frequency )  dan  IDF ( Inverse  Document  Frequency ).  TF  adalah seberapa  sering  kata  muncul  dalam  sebuah dokumen  yang  artinya  semakin  banyak  kata yang muncul pada setiap dokumen maka akan semakin  besar  pula  nilai  TF.  IDF  adalah jumlah  dokumen  yang  mengandung  tiap  kata tersebut  [14].  Rumus  pembobotan  TF-IDF seperti pada Persamaan (1) sampai Persamaan (3).
TF-IDF (𝑑, 𝑡) = TF (𝑑, 𝑡) ∗ IDF (𝑡) \          (1) TF-IDF (𝑑, 𝑡) = jumlah kata 𝑡 pada dokumen 𝑑 total kata pada dokumen 𝑑 (2)
IDF (𝑡) = 𝑙𝑜𝑔 𝐷 𝑑𝑓 (3)
dengan 𝑡 : kata, 𝑑: dokumen, 𝑑𝑓 = jumlah dokumen yang mengandung kata 𝑡, da n 𝐷 = jumlah dokumen.  Tahap  selanjutnya yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu pelatihan  menggunakan  Multinomial  Naïve Bayes.  Data  pelatihan  sebanyak  3.436 tweet atau 70% dari keseluruhan data.
Tahap  pelatihan  dilakukan  perhitungan prior  probability pada  setiap  label  atau  topik menggunakan Persamaan (4).
𝑃(𝑐) = 𝑁 𝑐 𝑁 (4)
dengan 𝑃(𝑐): prior  probability kelas c , 𝑁 𝑐 : jumlah  kelas c pada  seluruh  dokumen, 𝑁: jumlah  seluruh  dokumen.  Nilai  dari prior probability tersebut  digunakan  pada  tahap pengujian [11].
Tahap pengujian dilakukan perhitungan probabilitas  kata  di  suatu  label  dengan mempertimbangkan bobot (TF-IDF) dari kata tersebut.  Rumus  Multinomial  Naïve  Bayes yang  digunakan  dengan  pembobotan  TF-IDF seperti pada Persamaan (5).
𝑃(𝑡 𝑛 | 𝑐 ) = 𝑊 𝑐𝑡 +1 (∑𝑊 ′ ∈𝑉𝑊 ′ 𝑐𝑡 )+𝐵 ′ (5)
dengan 𝑊 𝑐𝑡 : nilai  pembobotan  TF-IDF  pada term t di kelas c, ∑𝑊 ′ ∈ 𝑉𝑊 ′ 𝑐𝑡 : jumlah total bobot  dari  keseluruhan term yang  berada  di kelas c, dan 𝐵 ′ : jumlah  bobot  dari term yang unik pada seluruh dokumen [11].
Tahap selanjutnya dilakukan
perhitungan probabilitas suatu tweet masuk ke dalam  suatu  label  dengan  menggunakan Persamaan (6).
𝑃(𝑐| term dokumen 𝑑) = 𝑃(𝑐) ×  𝑃(𝑡 1 |𝑐) × 𝑃(𝑡 2 |𝑐) × ⋯ ×  𝑃(𝑡 𝑛 |𝑐) (6)
dengan 𝑃(𝑐): probabilitas prior dari  kelas c , 𝑡 𝑛 : term (kata)  ke- n pada  dokumen d,
𝑃(𝑐| term dokumen 𝑑): probabilitas suatu dokumen d berada  di  kelas c, dan 𝑃(𝑡 𝑛 |𝑐): probabilitas kata ke- n pada kelas c.
Dalam  menentukan  label tweet pada data  pengujian  dilihat  label  dengan  nilai probabilitas  terbesar  [11].      Pengukuran terhadap  akurasi  klasifikasi  topik tweet pada tahap  pengujian  menggunakan confusion matrix .  Pengujian  performa  dilakukan  untuk mengetahui seberapa akurat metode
Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF dalam mengklasifikasikan topik tweet mengenai COVID.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui media  sosial  Twitter  menggunakan  bantuan API Twitter. Data tweet diambil menggunakan kata kunci COVID dari 9 Juni 2021 hingga 9 Juli 2021. Data tweet mengenai COVID yang telah terkumpul sebanyak 4.909 tweet . Contoh hasil dari pengumpulan data dapat dilihat pada Tabel  1.  Data  yang  telah  dikumpulkan selanjutnya dilakukan pelabelan secara manual yang  terdiri  dari  5  label  yaitu  sosial,  hiburan, kesehatan, ekonomi, dan hukum. Contoh hasil dari pelabelan data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Contoh Hasil Pengumpulan Data
Username Tweet Ustadz Bob | Day-455 Awas aja ni klo ga pake masker trus kumpul2 seenak jidat Jangan2 tu antek2nya covid radiosmartfm959  Menteri Koperasi dan UKM Teten Masduki meminta para pelaku usaha
UMKM untuk tidak ragu gabung ke koperasi. Menurutnya, untuk membangkitkan perekonomian Bali yang terdampak pandemi Covid-19,
pemberdayaan koperasi dan UMKM harus dilakukan
HUFRI 🇮🇩 Satgas Covid-19 akan melakukan intervesi bagi daerah yg mengalami peningkatan BOR hal ini sebagai wujud Implementasi PPKM Mikro Heriweb Tujuh 7 Nakes di Kupang Terpapar Covid-19 Pasca Ikut Acara Perpisahan Tabel 2. Contoh Hasil Pelabelan Data Tweet Label Awas aja ni klo ga pake masker trus kumpul2 seenak jidat Jangan2 tu antek2nya covid Kesehatan Menteri Koperasi dan UKM Teten Masduki meminta para pelaku usaha UMKM untuk tidak ragu gabung ke koperasi. Menurutnya, untuk membangkitkan perekonomian Bali yang terdampak pandemi Covid-19, pemberdayaan koperasi dan UMKM harus dilakukan Ekonomi Satgas Covid-19 akan melakukan intervesi bagi daerah yg mengalami peningkatan BOR hal ini sebagai wujud Implementasi PPKM Mikro Sosial
Tujuh 7 Nakes di Kupang Terpapar Covid-19 Pasca Ikut Acara Perpisahan
Kesehatan

## Hasil Preprocessing Data
Tahap preprocessing meliputi case folding , tokenizing , stopword removal , normalisasi, dan stemming .
File hasil  dari preprocessing tersebut disimpan  dalam file baru  .csv  atau  file  Excel .xlsx di mana file tersebut  digunakan  sebagai dataset pada  tahap  pembobotan  TF-IDF, pelatihan,  dan  pengujian.  Contoh  hasil  akhir
dari  tahap preprocessing dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Pembobotan TF-IDF
Tahap  ini  dilakukan  pemberian  bobot pada  masing-masing  kata  (token)  yang terdapat  dalam dataset yang  telah  melalui tahap
preprocessing . Contoh hasil pembobotan kata dengan TF-IDF dapat dilihat pada Gambar 2. Tabel 3. Contoh Hasil Prepocessing Tweet Asli Tweet Hasil Prepocessing Awas aja ni klo ga pake masker trus kumpul2 seenak jidat Jangan2 tu antek2nya covid awas tidak pakai masker terus kumpul enak jidat jangan antek covid Menteri Koperasi dan UKM Teten Masduki meminta para pelaku usaha UMKM untuk tidak ragu gabung ke koperasi. Menurutnya,
untuk membangkitkan perekonomian Bali yang terdampak pandemi Covid-19,
pemberdayaan koperasi dan UMKM harus dilakukan menteri koperasi ukm teten masduki minta pelaku usaha umkm tidak ragu gabung koperasi. turut bangkit ekonomi bali dampak pandemi covid19, daya koperasi
umkm harus laku
Satgas Covid-19 akan melakukan intervesi bagi daerah yg mengalami peningkatan BOR hal ini sebagai wujud Implementasi PPKM Mikro satgas covid19 laku intervensi bagi daerah alam tingkat bor sebagai wujud implementasi ppkm mikro Tujuh 7 Nakes di Kupang Terpapar Covid-19 Pasca Ikut Acara Perpisahan tujuh nakes kupang papar covid19 pasca ikut acara pisah
Gambar 2. Contoh Pembobotan Kata dengan TF-IDF
Hasil  Klasifikasi  Menggunakan  Multi- nomial  Naive  Bayes  dengan  Pembobotan TF-IDF
Contoh  hasil  klasifikasi  menggunakan metode  Multinomial  Naïve  Bayes  dengan pembobotan TF-IDF dapat dilihat pada Tabel 4.  Berdasarkan  Tabel  4, tweet ke-1,  2,  dan  3 diperoleh label prediksi dan label aktual sama. Tweet ke-4  merupakan  contoh  label  prediksi dan  label  aktual  berbeda.  Hasil  klasifikasi topik tweet ke-4 yaitu sosial, sedangkan label
aktual  yaitu  kesehatan.  Hasil  pengujian klasifikasi topik tweet menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF  yang  dinyatakan  dalam  bentuk confusion  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel  5.
Nilai-nilai pada Tabel 5 selanjutnya digunakan untuk  menentukan  nilai  akurasi, precision , recall , dan F1- score . Nilai akurasi, precision , recall ,  dan  F1- score dapat  dilihat  pada  Tabel 6.

## Tabel 4. Contoh Hasil Klasifikasi Topik Tweet
Tweet Aktual Prediksi Awas aja ni klo ga pake masker trus kumpul2 seenak jidat Jangan2 tu antek2nya covid Kesehatan Kesehatan Menteri Koperasi dan UKM Teten Masduki meminta para pelaku usaha UMKM untuk tidak ragu gabung ke koperasi. Menurutnya, untuk membangkitkan perekonomian Bali yang terdampak pandemi Covid-19, pemberdayaan koperasi dan UMKM harus dilakukan Ekonomi Ekonomi Satgas Covid-19 akan melakukan intervesi bagi daerah yg mengalami peningkatan BOR hal ini sebagai wujud Implementasi PPKM Mikro Sosial Sosial Tujuh 7 Nakes di Kupang Terpapar Covid-19 Pasca Ikut Acara Perpisahan Kesehatan Sosial Tabel 5. Confusion Matrix Topik Prediksi Ekonomi  Hiburan  Hukum  Kesehatan  Sosial T op ik A k tu al Ekonomi 15 3 1 13 31 Hiburan 0 184 0 34 96 Hukum 0 4 3 20 26 Kesehatan 1 16 1 396 96 Sosial 3 66 5 155 304 Tabel 6. Hasil Akurasi, Precision, Recall, dan F1-score Pengujian Precision Recall F-Score Ekonomi 0,79 0,24 0,37 Hiburan 0,67 0,59 0,63 Hukum 0,30 0,06 0,10 Kesehatan 0,64 0,78 0,70 Sosial 0,55 0,57 0,56 Akurasi 0,61 Rata-Rata 0,59 0,45 0,47
Berdasarkan Tabel 6, akurasi pengujian sebesar 61%,  nilai  rata-rata precision sebesar 59%,  nilai  rata-rata recall sebesar  45%,  dan nilai rata-rata F1- score sebesar 47%. Kesalahan  dalam  pengklasifikasian  topik disebabkan adanya kemiripan antara kata-kata penyusun  suatu  topik  dengan  topik  lainnya seperti  susunan  kata  pada  label  kesehatan, sosial,  dan  hiburan  yang  sangat  mirip.  Selain itu,  jumlah tweet pada  setiap  topik  tidak seimbang sehingga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Klasifikasi topik tweet mengenai COVID  menggunakan  metode  Multinomial Naïve  Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF telah  berhasil  dilakukan  pada  penelitian  ini. Klasifikasi  topik tweet dilakukan  pada tweet dalam bahasa Indonesia.
Tweet
diklasifikasikan  ke  dalam  lima  topik  yaitu kesehatan,  sosial,  ekonomi,  hiburan,  dan hukum.  Data tweet dikumpulkan  dari  9  Juni 2021  sampai  9  Juli  2021  dengan  kata  kunci ‘COVID’.  Jumlah tweet yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  4.909  yang  terdiri dari  3.436  data  pelatihan  dan  1.473  data pengujian.  Hasil  pengujian  klasifikasi  topik tweet  menggunakan  metode  Multinomial Naïve  Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF diperoleh  akurasi  sebesar  61,23%,  rata-rata precision sebesar 59%, rata-rata recall sebesar 45%  dan  rata-rata  F1- score sebesar  47%.
Kesalahan  dalam  pengklasifikasian  topik
disebabkan adanya kemiripan antara kata-kata penyusun  suatu  topik  dengan  topik  lainnya seperti  susunan  kata  pada  label  kesehatan, sosial,  dan  hiburan  yang  sangat  mirip.  Selain itu,  jumlah tweet pada  setiap  topik  tidak seimbang sehingga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi.
Klasifikasi  topik tweet pada  penelitian lebih  lanjut  dapat  menggunakan  metode  lain sehingga dapat mengetahui metode mana yang memiliki akurasi yang terbaik. Selain itu, tweet yang  digunakan  dalam  klasifikasi  dapat dikembangkan  dengan  bahasa  lain,  tidak hanya  dibatasi  pada tweet bahasa  Indonesia.
Pembobotan kata dapat menggunakan metode pembobotan lainnya yang dapat meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Analisis  lebih  lanjut mengenai  topik tweet tentang  COVID  yang banyak  dibahas  oleh  masyarakat  dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya sehingga pemerintah dapat mengetahui upaya atau  kebijakan  penanganan  COVID  yang tepat.  Pelabelan  pada  penelitian  ini  masih dilakukan  secara  manual  dalam  menentukan topik  setiap tweet sehingga  dalam  penelitian lebih lanjut dapat dilakukan pembuatan korpus untuk menentukan topik dari suatu tweet .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Twitter,  “Pertanyaan  umum  pengguna baru,” Twitter, 2021. [Online]. Available: https://help.twitter.com/id/new-user- faq. [Accessed: Jan. 2, 2022].
[2] N.  A.  Paramastri  dan  G.  Gumilar,
“Penggunaan  twitter  sebagai  medium distribusi berita dan newsgathering oleh tirto.id,”  Kajian  Jurnalisme,  vol.  3,  no.
1, pp. 18 – 38, 2019.
[3] A.  Susilo,  C.  M.  Rumende,  C.  W. Pitoyo,  W.  D.  Santoso,  M.  Yulianti, Herikurniawan,  R.  Sinto,  G.  Singh,  L.
Nainggolan,  E.  J.  Nelwan,  L. K.  Chen, A. Widhani,  E.  Wijaya,  B.  Wicaksana, M. Maksum, F. Annisa, C. O. Jasirwan, dan  E.  Yunihastuti,  “Coronavirus disease 2019: tinjauan literatur terkini,” Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, vol. 7, no. 1, pp. 45 – 67, 2020.
[4] Satuan  Tugas  Penanganan  COVID-19,
“Situasi  covid-19  di  Indonesia  (update per  3  Maret  2022),”  Satuan  Tugas Penanganan COVID-19, 2021. [Online]. Available: https://covid19.go.id/artikel/2022/03/03 /situasi-covid-19-di-indonesia-update-
3-maret-2022.  [Accessed:  Mar  15,
2022].
[5] A. N. A. Hiola, A. Asrifuddin, dan F. L.
F.  G.  Langi,  “Hubungan  antara  upaya pencegahan  covid-19  dengan  angka konfirmasi positif covid19 di
Indonesia,” Jurnal Kesmas, vol. 11, no. 2, pp. 135 – 142, 2022.
[6] I.  Zukhrufillah,  “Gejala  media  sosial twitter sebagai media sosial alternatif,” Al-I’lam:  Jurnal  Komunikasi  dan Penyiaran Islam, vol. 1, no. 2, pp. 102 – 109, 2018.
[7] V. Gupta dan G. S. Lehal, “A survey of text mining techniques and
applications,”  Journal  of  emerging technologies in web intelligence, vol. 1, no. 1, pp. 60 – 76, 2009.
[8] S. H. Liao, P. H. Chu, dan P. Y. Hsiao, “Data mining techniques and
applications–a decade review from 2000 to  2011,”  Expert  systems  with
applications, vol. 39, no. 12, pp. 11303 – 11311, 2012.
[9] S.  V.  Gaikwad,  A.  Chaugule,  dan  P. Patil,  “Text  mining  methods  and techniques,”  International  Journal  of Computer Applications, vol. 85, no. 17,
pp. 42 – 45, 2014.
[10]  I. Rish, “An empirical study of the naive bayes  classifier,”  International  Joint Conference  on  Artificial  Intelligence, California, 2006.
[11]  C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  dan  H. Schütze,  Introduction  to  information retrieval. New York: Cambridge University Press, 2008.
[12]  Rahman,  Wiranto,  dan  A.  Doewes, “Online  news  classification  using multinomial  naïve  bayes,”  ITSMART: Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 32 – 38, 2017.
[13]  V. R. S. Nastiti, S. Basuki, dan Hilman,
“Klasifikasi sinopsis novel menggunakan  metode  naïve  bayes classifier,” Repositor, vol. 1, no. 2, pp.
125 – 130, 2019.
[14]  S.  Robertson,  “Understanding  inverse document  frequency:  on  theoretical arguments  for  IDF,”  Journal  of Documentation, vol. 60, no. 5, pp. 503 – 520, 2004.
[15]  D. H. Kalokasari, I. M. Shofi, dan A. H. Setyaningrum, “Implementasi algoritma multinomial naïve bayes classifier pada sistem  klasifikasi  surat  keluar  (studi
kasus: diskominfo kabupaten tangerang),” Jurnal Teknik Informatika,
vol. 10, no.2, pp. 109 – 118, 2017.
[16]  C.  S.  Sriyano  dan  E.  B.  Setiawan, “Pendeteksian berita hoax
menggunakan  naïve  bayes multinomial pada twitter dengan fitur pembobotan tf- idf,” e-Proceeding of Engineering, vol.
8, no. 2, 2021, pp. 3396 – 3405.
[17]  S.  S.  Ritonga,  E.  B.  Setiawan,  dan  I. Kurniawan,  “Analisis  trending  topik pada twitter menggunakan metode naïve bayes  dengan  pembobotan  tf-idf,”  e- Proceeding  of  Engineering,  vol.  7,  No.
1, 2020, pp. 2806 – 2816.
[18]  A.  Sabrani,  I.  G.  P.  W.  Wedashwara, dan F. Bimantoro, “Metode multinomial naïve  bayes  untuk  klasifikasi  artikel online  tentang  gempa  di  Indonesia,” Jurnal  Teknologi  Informasi,  Komputer dan Aplikasinya (JTIKA), vol. 2, no. 1, pp. 89 – 100, 2020.
[19]  R.  M.  Furqon  dan  E.  B.  Setiawan, “Deteksi berita rumor pada sosial media twitter  menggunakan  metode  naïve bayes multinomial dengan pembobotan tf-idf,”  e-Proceeding  of  Engineering, vol. 7, no. 2, 2020, pp. 7916 – 7925.
[20]  A.  Librian,  “High  quality  stemmer library for Indonesian Language (Bahasa),”  github,  2017.  [Online].
Available: https://github.com/sastrawi/sastrawi
[Accessed: Jan. 15, 2022].