Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Pembukaan Pariwisata Di Masa Pandemi Covid 19
Defrimont Era 1 , Septi Andryana 2 , Albaar Rubhasy 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Indonesia e-mail: defrimontera2020@student.unas.ac.id 1 , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 2 , albaar.rubhasy@civitas.unas.ac.id 3

## Abstract
Covid-19 is a trending topic of conversation on social media today. one of the trending topics on social media in 2021 in the midst of the covid 19 pandemic related to tourism destinations that will reopen amid  the  increase  in  daily  cases  of  covid  19  in  a  number  of  areas  of  Indonesia  in  particular.  The implementation  of  the  government's  policy  of  opening  tourist  destinations  has  drawn  various arguments  or  opinions  among  the  public.  especially  social  media  users  by  providing  arguments  or tweets  related  to  opinions  through  social  media  such  as  Instagram,  Twitter,  and  Facebook.  In  this study, an analysis of the sentiments of the Indonesian people, especially social media users, was carried out  regarding  government  policies  related  to  the  opening  of  tourism  in  the  midst  of  the  COVID-19 pandemic  using  the  Naive  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithms  and  knowing  the comparison  of  the  performance  of  the  two  algorithms.  This  dataset  used  is  taken  through  various social  media  platforms  with  a  data  crawling  process.  The  dataset  used  is  a  sql  file.  the  number  of datasets  used  to  process  data  processing  in  the  public  sentiment  analysis  application  about  the opinion of opening tourism in the midst of the covid 19 pandemic on twitter as many as 570 tweets using  12  hashtags  namely  #Desabisa,  #desawisata,  #DiIndonesiaAja,  #EraNewNormal  and #LabuanBajo  #MulaiDariDesa  #PPKMDiPerpanjang  #SobatParekraf  #PlacesTourism  #Bali  Tours #Banyuwangi Tours #Jogja Tours. In the research conducted, the implementation of the results of the application  of  the  Naive  Bayes  algorithm  and  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm  in  the sentiment  analysis  of  the  opening  of  tourism  destinations  during  the  covid-19  pandemic  was successfully carried out by producing the highest Naive Bayes accuracy rate of 75.53%, precision the highest positive is 71%, the highest negative precision is 25%, the highest positive recall is 99% and the  highest  negative  recall  is  14%.  As  for  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm,  the  highest accuracy rate is 48.66%, the highest positive precision is 69%, the highest negative precision is 14%, the highest positive recall is 69% and the highest negative recall is 28%. The level of accuracy in the comparison  of  the  two  algorithms  shows  that  the  Naive  Bayes  algorithm  has  the  best  performance with an accuracy level compared to the K-Nearest Neighbor algorithm in analyzing the sentiments of social media users about the opening of tourism during the COVID-19 pandemic.
Keywords : tourism destination, naive bayes, , K-Nearest Neigbor (KNN), sentiment analysis, social media.

## Abstrak
Covid-19 menjadi trending topik perbincangan dalam media sosial saat ini. salah satu topik  trending topik  di  media  sosial  pada  tahun  2021  ditengah  masa  pandemi  covid  19  yang  berkaitan  dengan destinasi pariwisata yang akan dibuka kembali di tengah kenaikan kasus harian covid 19 di sejumlah daerah Indonesia khususnya. Penerapan kebijakan pemerintah pembukaan destinasi wisata tersebut menuai  berbagai  argumentasi  atau  opini  dikalangan  publik.  khususnya  pengguna  media  sosial dengan  memberikan  argumentasi  atau  tweet  terkait  opini  melalui  media  sosial  seperti  instagram, twitter,  dan  facebook.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  sentimen  masyarakat  Indonesia khususnya  pengguna  media  sosial  tersebut  tentang  kebijakan  pemerintah  terkait  pembukaan pariwisata  di  tengah  masa  pandemi covid-19 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes  dan   K- Nearest  Neighbor  (KNN)  serta  mengetahui  perbandingan  peforma  kedua  algoritma  tersebut.Dalam penelitian ini dataset yang digunakan diambil melalui berbagai media platform media social dengan proses crawling data. Dataset yang digunakan berupa file sql. jumlah dataset yang digunakan untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
memproses pengolahan  data pada aplikasi analisis sentimen  masyarakat tentang opini pembukaan pariwisata  di  tengah  masa  pandemi  covid  19  pada  twitter  sebanyak  570  tweet  menggunakan  12 hashtag  yaitu  #DesaBisa,  #desawisata,  #DiIndonesiaAja,  #EraNewNormal  dan  #LabuanBajo #MulaiDariDesa #PPKMDiPerpanjang #SobatParekraf
#TempatWisata #WisataBali
#WisataBanyuwangi  #WisataJogja.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan,  implementasi  hasil  dari penerapan algoritma Naive Bayes dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  pada analisis sentimen pembukaan destinasi pariwisata di masa pandemi covid-19  berhasil dilakukan dengan menghasilkan nilai  tingkat  akurasi  Naive  Bayes  tertinggi  sebesar  75,53%,  precision  positif  tertinggi  yaitu  71%, precision  negatif  tertinggi  yaitu  25%,  recall  positif  tertinggi  yaitu  99%  dan  recall  negatif  tertinggi yaitu 14%. Sedangkan untuk algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) didapatkan nilai tingkat akurasi tertinggi sebesar 48,66%, precision positif tertinggi yaitu 69%, precision negatif tertinggi yaitu 14%, recall  positif  tertinggi  yaitu  69%  dan  recall  negatif  tertinggi  yaitu  28%.  Tingkat  akurasi  dalam perbandingan kedua algoritma tersebut menunjukan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki peforma terbaik  dengan  tingkat  akurasi  dibandingkan  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam menganalisa  sentimen  masyarakat  pengguna  media  sosial  tentang  pembukaan  pariwisata  di  masa pandemi covid-19.
Kata kunci : destinasi pariwisata, naive bayes, K-Nearest Neigbor (KNN),  analisis sentimen, media sosial 1. PENDAHULUAN
Tahun  2020  Seluruh  Dunia  digemparkan  oleh  munculnya  wabah  global  atau penyakit baru yang berkembang begitu cepat yaitu Coronavirus Disease (Covid-19) atau virus corona. Menurut Lembaga Kesehatan International yaitu WHO menyatakan bahwa dunia mengalami situasi  darurat global kesehatan dimulai semenjak Januari 2020 akibat virus corona. Banyak negara telah terinfeksi oleh penyebaran virus corona salah satunya adalah Indonesia. Dilansir pada halaman resmi data covid19.go.id orang Indonesia yang terinfeksi  cirus  corona  sampai  bulan  Juli  2022  saat  ini  dengan  jumlah  yang  terinfeksi virus  corona  sebanyak  6.103.552  orang  [1].  Wabah  tersebut  telah  menimbulkan berbagai  dampak  multisector  sehingga  menganggu  nilai  pertumbuhan  ekonomi diberbagai belahan dunia salah satunya Indonesia. Di Indonesia Presiden Joko Widodo mengeluarkan beberapa kebijakan dalam penanganan covid-19 dalam rangka menekan laju  kasus  penularan  covid-19.  Hal  ini  mendapatkan  perhatian  masyarakat  Indonesia terkait kebijakan yang dikeluarkan oleh pemerintah yaitu kebijakan karantina wilayah, hingga  pembatasan  sosial  skala  besar  (PSBB)  yang  dimulai  sejak  akhir  bulan  februari 2020 hingga bulan Mei 2021. Sejumlah penerbangan juga dihentikan sementara kondisi ini  membuat  aktivitas  ekonomi  ikut  terdampak.  Covid-19  memberikan  dampak  yang sangat  tinggi  bagi  perputaran  perekenomian  masyarakat  Indonesia  khususnya.  Dalam hal ini Pemerintah mencoba menerapkan beberapa upaya pemulihan ekonomi nasional seperti pembukaan beberapa destinasi wisata  Indonesia di tengah masa pandemi untuk menghidupkan kembali roda ekonomi masyarakat.
Penerapan  kebijakan  pemerintah  terkait  pembukaan  destinasi  pariwisata mendapat  banyak  tanggapan  dari  masyarakat.  Tanggapan  atau  opini  dari  masyarakat sangat  beragam  yaitu  ada  yang  berpendapat  positif,  netral,  dan  ada  juga  yang berpendapat  negatif.  Pendapat  atau  tanggapan  dari  masyarakat  banyak  dikemukakan berbagai pada media sosial seperti twitter, Instagram dan facebook. Penggunaan media sosial  membuat  orang  bebas  memberikan  pendapat  terkai  hal  apapun.  Berdasarkan pembahasan tersebut, pada penelitian ini dilakukan analisa sentimen pada penggunaan media  sosial  tersebut  terhadap  kebijakan  pemerintah  terkait  pembukaan  destinasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pariwisata  di  tengah  masa  pandemi  covid-19  dengan  mengklasifikasi  pendapat  atau tanggapan  masyarakat  Indonesia  dengan  penggunaan  metode Naïve  Bayes dan K- Nearest Neighbor (KNN) pada media sosial. Algoritma Naïve  Bayes yaitu  merupakan  metode  pengkategorian.  Dalam  metode Naïve  Bayes melakukan  pengkategorian  menggunakan  probalitas  dan  statistic.  Pada masa sebelumnya (teorema bayes) melakukan prediksi peluang dengan menggunakan probabilitas  dan  statistic,  berasumsi  sangat  kuat  (naif)  dan  bergantung  pada  masing- masing  kondisi/kejadian,  itu  merupakan  ciri  utama  dari  algoritma Naive  Bayes [2]. Sedangkan  Algoritma  KNN  metode    klasifikasi      contoh    dasar  yang    tidak membangun,  representasi  deklaratif  eksplisit  kategori,  bergantung  pada  label kategori  melekat  pada  dokumen  pelatihan dengan  dokumen  tes [3].
Penelitian  tentang  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma KNN telah  banyak dilakukan  salah  satunya  penelitian  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  VGA  dengan metode certainty factor dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) [4]. Pada penelitian lain menggunakan algoritma naïve bayes mengenai visualisasi dan analisa data penyebaran covid-19 dengan metode klasifikasi naïve bayes [5].
Berdasarkan permasalahan yang terjadi dan penelitian sebelumnya maka peneliti membuat penelitian yang berjudul “Analisis Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor (KNN) pada Analisis Sentimen Media Sosial (Studi Kasus : Kebijakan Pemerintah Pembukaan Pariwisata di Masa Pandemi Covid-19”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  pengolahan  data  terhadap  data  media sosial, twitter, facebook, dan instagram . Sistem yang dibuat dapat mengklasifikasikan data  ke  dalam  opini  positif,  netral,  dan  negatif.  Tahapan  sistem  yang  dilakukan sebagai berikut:

## 2.1. Analisis Sistem
Tahapan  analisis  sistem  dilakukan  teknik  pengumpulan  kebutuhan  sistem (requirement) yang digunakan untuk mengelola data tweet yang akan dibuat dari hasil  penelitian  dan  studi  literature.  Selain  itu  terdapat  juga  penjelasan  terkait fungsi-fungsi, metode, kinerja sistem yang akan digunakan.
Pada tahap analisis sistem merupakan proses mengklasifikasikan tweet ke dalam label positif, netral, dan negatif. Analisis Sistem memiliki gambaran terkait proses klasisifikasi  yaitu  empat  sub  proses  sehingga  dapat  menghasilkan  satu  proses klasifikasi  yang  mengimplementasikan  algorima Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) . Berikut akan dijelaskan mengenai konsep alur sistem yang dibuat pada penelitian ini, hal ini terkait pada Gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Alur analisis sistem
Gambar  1  pada  gambar  sistem  terdiri  dari  4  (empat)  tahap  dalam  analis sentimen masyarakat tentang opini pembukaan destinasi pariwisata yaitu : tahap awal  yang  terdiri  dari  pemberian  label  tweet,  tahap preprocessing dan  tahap proses term frequency (TF) . Tahap kedua yaitu training yang terdiri dari hasil data training, proses training, algoritma naïve bayes. Tahap ketiga yaitu terkait testing dimana terdiri pengujian aplikasi. Terakhir tahap ke empat yaitu tahap pengujian akurasi.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  proses  untuk  pengumpulan  data  pendukung yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini. dataset yang  digunakan  diambil  melalui berbagai media platform media social dengan proses crawling data. Dataset yang digunakan  berupa  file  sql.  jumlah dataset yang  digunakan  untuk  memproses pengolahan  data  pada  aplikasi  analisis  sentimen  masyarakat  tentang  opini pembukaan  pariwisata  di  tengah  masa  pandemi covid  19 pada twitter sebanyak 570 tweet menggunakan  12  hashtag  yaitu  #DesaBisa,  #desawisata,
#DiIndonesiaAja, #EraNewNormal dan #LabuanBajo #MulaiDariDesa #PPKMDiPerpanjang #SobatParekraf #TempatWisata #WisataBali
#WisataBanyuwangi #WisataJogja.

## 2.3. Pengolahan Data
Pada tahapan pengolahan data merupakan proses crawling twitter API berupa data  tweet  langsung  dari  pengguna  twitter.  Data  tersebut  perlu  dilakukan pengolahan  terlebih  dahulu  agar  menjadi  data  yang  mudah  digunakan  dalam proses sentiment analysis .  data Tweet yang  didapatkan  melalui  proses filter atau penyaringan kata sehingga data tweet yang didapatkan menjadi lebih baku untuk proses  klasifikasi  kata.  Pada  proses  ini  disebut  dengan  tahapan preprocessing . Setelah  melalui  tahapan preprocessing,  d ata  yang  berupa  teks  diubah  menjadi bentuk  angka  melalui  perhitungan  TF  ( Term  Frequency ).  Nilai  dari  TF (term frequency) menjadi data masukan metode algoritma Naive Bayes. Metode algoritma Naive Bayes nantinya akan menghasilkan klasifikasi untuk data yang dimasukkan pada penelitian ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3.1. Tahapan Preprocessing
Tahapan preprocessing merupakan  pembersihan  data  yang  masih  terdapat karakter, url  link¸  hastag ,  dan  kalimat  yang  tidak  diperlukan  dalam  pengolahan  data. nantinya  kata  yang  dihasilkan  lebih  menjadi  kalimat  baku  dan clean sehingga  dapat diklasifikasikan. Berikut tahapan preprocessing yaitu :
a) Cleaning
Pada tahap cleaning proses yang dilakukan adalah pembersihan kata dari simbol karakter, url  link,  username pengguna,  dan  kata-kata  yang  tidak  diperlukan  dalam pengolahan data sehingga memudahkan dalam proses pengolahan data nantinya.
b) Casefolding Tahap casefolding proses  perubahan  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil.  Dengan proses  ini  akan  memudahkan  proses  analis  sentimen  pada  kata  yang  dihasilkan. Sehingga dapat memudahkan dalam pengelohan data yang dihasilkan ke dalam sistem.
c) Normalisasi Kata Pada tahap normaslisasi kata merupakan mengubah data tweet yang belum sesuai dengan kaidah menurut kamus besar bahasa Indonesia (KBBI) sehingga menjadi kalimat yang  baku.  Tentunya  data  yang  didapatkan  hasil crawling masih  ada  kalimat penyingkatan atau tidak sesuai kaidah KBBI. Maka tahapan ini akan melakukan proses pengubahan  kalimat  menjadi  baku  untuk  mempermudah  sistem  mengenali  atau memproses kalimat tersebut.
d) Stopword
Pada tahap stopword menghilangkan kata yang tidak dibutuhkan  dalam proses pengolahan data yang tidak mempunyai arti atau makna dalam kata tersebut. Proses ini disesuaikan  sesuai  dengan  data  yang  tersimpan  di  dalam database yang  diambil  dari stopword list Tala [6].
e) Stemming
Pada tahap stemming melakukan proses menghilangkan semua kata yang memiliki imbuhan  sehingga  menjadi  kata  dasar  yang  sesuai  dengan  struktur  kaidah  KBBI. Penelitian  ini  menggunakan referensi stemming Sastrawi  yang  berbasis  metode algoritma  Nazief  dan  Andriani  [7].  Dalam  penelitiannya  Asian,  dkk  [8]  melakukan pengembangan terkait metode algoritma Nazief & Adriani yaitu :
1) Tersedianya data kamus kata lebih lengkap dan akurat.
2) Tersedianya  penambahan  aturan-aturan  mengenai  kata-kata  yang bersifat majemuk perulangan.
3) Tersedianya  penambahan  aturan  awalan  dan  akhiran,  serta  aturan lainnya, yaitu:

## Tabel 1. Hasil Preprocessing
No Preprocessing Hasil 1 Tweet dasar RESMI:  PPKM  akan  diperpanjang,  namun  kabar  baiknya  untuk wilayah  Jawa-Bali  akan  menerapkan  PPKM  level  3.  Ya  bisa  lah turun  minggu  depan  ke  level  2,  dst..  #univlox  #univloxnews #PPKM #PpkmDiperpanjang 2 Cleaning RESMI:  PPKM  akan  diperpanjang,  namun  kabar  baiknya  untuk wilayah  Jawa-Bali  akan  menerapkan  PPKM  level  3.  Ya  bisa  lah turun minggu depan ke level 2, dst..
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Preprocessing Hasil 3 Casefolding resmi:  ppkm  akan  diperpanjang,  namun  kabar  baiknya  untuk wilayah  jawa-bali  akan  menerapkan  ppkm  level  3.  ya  bisa  lah turun minggu depan ke level 2, dst.. 4 Normalisasi ppkm  akan  diperpanjang,  namun  kabar  baiknya  untuk  wilayah jawa-bali  akan  menerapkan  ppkm  level  3.  bisa  turun  minggu depan ke level 2 5 Stopword ppkm  diperpanjang,  kabar  baiknya  untuk  wilayah  jawa-bali menerapkan ppkm level 3. turun minggu depan ke level 2 6 Stemming ppkm diperpanjang untuk wilayah jawa-bali menerapkan ppkm level 3 minggu depan level 2

## 2.3.2. Tahapan Term Frequency
Perhitungan (TF) melakukan  proses  penghitungan  kemunculan  pada  setiap kata dalam sebuah dokumen yang melalui proses preprocessing . Hasil perhitungan TF akan  disimpan  pada database sebagai  proses  pengklasifikasian  dengan menggunakan algoritma metode Naive Bayes.

## 2.3.3. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes dibagi menjadi dua  proses, yaitu proses data training dan data testing . Pada proses training model analisis sentimen digunakan sebagai acuan dalam klasifikasi data testing . Proses datas testing membandingkan kata-kata pada dokumen uji dengan nilai probabilitas kata pada setiap kelas dokumen yang telah  tersimpan  dalam  data training .  contoh  algoritma  pengklasifikasian  analis sentimen menggunakan Naive Bayes sebagai berikut:
a) Proses Tahapan Training
Pada  persamaan  (1)  menghitung  peluang  kemunculan  dokumen  pada  tiap kategori positif atau negatif ( ) .
( ) |         | |      | (1)
Pada  persamaan  (2)  menghitung  sebuah  peluang  sebuah  kata  yang  masuk  ke dalam tiap kategori data tweet positif atau data tweet negatif ( | ) . ( | ) |        |
(2)
b) Proses Tahapan Testing
Pada persamaan (3) menghitung untuk setiap kategori positif atau negatif lalu menentukan kategori dengan nilai tertinggi .
( ) ∏  ( | ) (3)

## 2.3.4. Algoritma K-Nearest Neighbors
Algoritma  K Nearest  Neighbors (KNN) merupakan  klasifikasi  berdasarkan contoh  dasar yang  tidak  membangun,  representasi  deklaratif  eksplisit  kategori, yang bergantung  pada  label  kategori  melekat  pada  dokumen  pelatihan  mirip dengan    dokumen    tes  [3].    Algoritma    KNN    merupakan    metode    klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  training yang   jaraknya   paling   dekat.   K- Nearest      Neighbors      memiliki      prinsip      sederhana  yaitu  bekerja  berdasarkan jarak  terpendek  dari  sampel  uji  ke  sampel  latih[9].  MenurutSafitri[10]  algoritma KNN memiliki tahapan:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Nilai parameter k  diambil dari jumlah tetangga paling dekat.
b) Menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  term  dengan  menggunakan  Term Weighting TF-IDF.
c) Menghitung  kemiripan antar  dokumen  dengan  menggunakan  cosine  similarity (Persamaan 4).
(4)
d) Mengurutkan hasil nilai perhitungan cosine similarity dari nilai besar ke kecil
e) Mengambil parameter K yang paling tinggi kemiripannya dengan dokumen yang diklasifikan
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  2.  a),  b);  c)  dan  d),  merupakan  pengembangan  aplikasi berbasis  aplikasi  website.  Tool  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi sentimen ini menggunakan framework PHP , untuk desain tampilan menggunakan boostrap  dan  Jquery  sebagai  user  interface .  Dalam  aplikasi  ini  terdapat  beberapa menu meliputi crawling data , Preprocessing, algoritma NBC, Algoritma K-NN .
Gambar 2a Gambar 2b
Gambar 2c
Gambar 2d
Pada pengujian akurasi sistem dilakukan pengujian terhadap hasil klasifikasi pada  proses  testing.  Untuk  mengetahui  keakuratan  algoritma  dalam  proses klasifikasi  maka  akan  dibandingkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor.  Perbandingan  tersebut  akan  dihitung  tingkat  keakurasiannya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan  accuracy,  precision  dan  recall.  Semakin  tinggi  nilai  accuracy, precision  dan  recall  pada  sebuah  algoritma  yang  digunakan  maka  menunjukkan bahwa algoritma tersebut berjalan dengan baik dan cocok untuk proses klasifikasi. Pengujian  dilakukan  dengan  memilih  data  training  dan  data  testing  secara  acak dari  570  data  yang  akan  digunakan.  Persamaan  (5)  merupakan  rumus  untuk pengujian akurasi:
(5)
Persamaan (6) merupakan rumus untuk pengujian precision :
(6)
Persamaan (7) merupakan rumus untuk pengujian recall :
(7)
Pada tahapan ini data akan di split menjadi 3 kali percobaan yaitu 70:30, 80:20 dan 60:40

## 3.1. Algoritma Naïve Bayes
Tahap  pertama  pada  tabel  2  dilakukan  percobaan  70  :30  didapatkan  hasil sebagai berikut total data testing : 141 Total prediksi yang benar : 97 Akurasi : 68,79%
Tabel 2. Perbandingan Hasil Confusion Matrix Naive Bayes 70:30 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 93 41 6 1 0,702 0,694 0,989 Negatif 1 3 115  22 0,823 0,25 0,043 Netral 3 0 117  21 0,851 1 0,125
Tahap  kedua  pada  tabel  3  dilakukan  percobaan  80:20  didapatkan  hasil sebagai berikut total data testing : 94 Total prediksi yang benar : 71 Akurasi : 75,53%
Tabel 3. Perbandingan Hasil Confusion Matrix Naive Bayes 80:20 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 93 41 6 1 0,702 0,694 0,989 Negatif 1 3 115  22 0,823 0,25 0,043 Netral 3 0 117  21 0,851 1 0,125
Tahap  ketiga  pada  tabel  4  dilakukan  percobaan  60  :40  didapatkan  hasil sebagai berikut total data testing : 188 Total prediksi yang benar : 137 Akurasi : 72,87%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Perbandingan Hasil Confusion Matrix Naive Bayes 60:4 0 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 128  50 9 1 0,729 0,719 0,992 Negatif 5 0 154  29 0,846 1 0,147 Netral 4 1 162  21 0,883 0,8 0,16

## 3.2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Tahap pertama pada tabel 5 dilakukan percobaan nilai K:3 dan perbandingan data training testing 70 :30 didapatkan hasil sebagai berikut total data testing : 138 Total prediksi yang benar : 63 Akurasi : 45,65%
Tabel 5. Perbandingan Hasil Confusion Matrix KNN 70:30 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 56 27 18 37 0,536 0,675 0,602 Negatif 7 41 72 18 0,572 0,146 0,28 Netral 0 7 111  20 0,804 0 0
Tahap  kedua  pada  tabel  6  dilakukan  percobaan  nilai  K:5  dan  perbandingan data training testing 80 :20 didapatkan hasil sebagai berikut total data testing : 93 Total prediksi yang benar : 38 Akurasi : 40,86%
Tabel 6. Perbandingan Hasil Confusion Matrix KNN 80:20 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 34 15 10 34 0,473 0,694 0,5 Negatif 2 29 72 18 0,572 0,146 0,28 Netral 0 7 111  20 0,804 0 0
Tahap  ketiga  pada  tabel  7  dilakukan  percobaan  nilai  K:7  dan  perbandingan data training testing 60 :40 didapatkan hasil sebagai berikut total data testing : 187 Total prediksi yang benar : 91 Akurasi : 48,66%
Tabel 7. Perbandingan Hasil Confusion Matrix KNN 60:40 Klasifikasi TP FP TN FN Accuracy  Precision  Recall Positif 85 56 9 37 0,503 0,603 0,697 Negatif 1 32 129  25 0,695 0,03 0,038 Netral 5 8 140  34 0,775 0,385 0,128

## 4.  SIMPULAN
Pada  hasil  penelitian  yang  telah  dibuat  terdapat  beberapa  kesimpulan  bajwa metode Algoritma naive bayes dan Algoritma K-Nearest Neighbor yang dilakukan dalam
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 263-272 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penelitian digunakan sebagai algoritma mengklasifikasikan data tweet positif atau data tweet negative  terkait  opini  masyakat  terhadap  pembukaan  destinasi  pariwisata  di tengah  masa  pandemi  covid  19.  Tahapan  preprocessing  sudah  dilakukan  seperti tahap cleaning,  casefolding, normalisasi  data, stopword, dan stemming berjalan dengan  baik.  Hasil  dari  proses  tahap  pengujian  nanti  dapat  dilakukan  untuk menentukan  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma NB dan  algoritma  KNN . Algoritma NB digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tweet  kedalam  positif  atau negatif terutama tweet mengenai pembukaan destinasi wisata di tengah pandemi nilai tingkat akurasi Naive Bayes tertinggi sebesar 75,53 %, precision positif tertinggi yaitu  71%,  precision  negatif  tertinggi  yaitu  25%,  recall  positif  tertinggi  yaitu  99% dan recall negatif tertinggi yaitu 14%. Sedangkan untuk algoritma KNN didapatkan nilai tingkat akurasi tertinggi sebesar 48,66%, precision positif tertinggi yaitu 69%, precision  negatif  tertinggi  yaitu  14%,  recall  positif  tertinggi  yaitu  69%  dan  recall negatif tertinggi yaitu 28%.
Sistem dapat dikembangkan dengan menggunakan metode untuk perbaikan kata tidak baku sehingga mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik. Sistem dapat dikembangkan  untuk crawling data  menggunakan  platform  sosial  media  lain  : Instagram, facebook dll
DAFTAR PUSTAKA
[1]   Satuan Tugas Penanganan., 2013. “Data Covid Indonesia.” https://covid19.go.id/.
[2] Mochmamad Haldi Widianto, “Algoritma Naïve Bayes” https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive-bayes/. [3] R.    P.    Fitrianti,    A.    Kurniawati,    and    D.    Agusten,    “Analisis    Sentimen  Terhadap Review Restoran Dengan Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., pp. 27–32,2019.
[4] Efendi,  Rizal  Maulana  Yusuf  dkk.  “Sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  VGA  dengan metode certainty factor dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ”.2021
[5]   Efendi, Rizal Maulana Yusuf dkk. “Visualisasi dan analisa data penyebaran covid-19 dengan metode klasifikasi naïve bayes”.2021
[6] F.  Z.  Tala,  "A  Study  of  Stemming  Effects  on  Information  Retrieval  in  Bahasa Indonesia," Institute  for  Logic,  Language  and  Computation  Universeit  Van Amsterdam, 2003
[7] B. Nazief and M. Adriani, "Stemming Indonesian: A confix-stripping approach'," ACM
Transactions on Asian Language Information Processing, 2007
[8]   J.  Asian,  H.  E.  Williams  and  S.  M.  M.  Tahaghohi,  "Stemming  Indonesian,"  in In Conferences in Research and Practice in Information Technology Series , 2005.
[9] R.Sari,    “Analisis    Sentimen  pada    Review    Objek    Wisata    Dunia    Fantasi Menggunakan  Algoritma    K  Nearest    Neighbor    (K-Nn),”  EVOLUSI    J.    Sains    dan Manaj.,Vol. 8,No.  1,pp. 10–17, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7371
[10]  R.  N.  Safitri,  “Analisis  Sentimen  Review Pelanggan  Hotel Menggunakan  Metode K-Nearest    Neighbor    (K-NN)    (Studi    Kasus:    Hotels.com,    Booking.com, Agoda.com),”Tugas Akhir    Univ.    Din.,Vol.    21,No. 1,    pp.    1–9,    2020,    [Online]. Available: http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf.