Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.374 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1355-1361 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE NAIVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM FOR CLASSIFICATION OF COMMUNITY SENTIMENT ABOUT DEPRESSION ON YOUTUBE
Sri Mulyani *1 , Rice Novita 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau, Indonesia Email: 1 11753201985@students.uin-suska.ac.id , 2 rice.novita@uin-suska.ac.id
(Naskah masuk: 10 Juni 2022, Revisi: 25 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Depression is a disease that knows no age, gender and social status. WHO states that more than 264 million people suffer from depression, people with depression will continue to grow if public knowledge about mental health is still low, especially in Indonesia. This can be known from the way the community responds to a case. This study aims to determine public sentiment towards people with depression by classifying comments using the Niave Bayes Classifier (NBC) algorithm and adding the Term Frequency-inverse Document Frequency (TF-IDF) method as a feature extraction method. Sentiment used as data is obtained from YouTube comments on several  news media accounts such as tvOneNews, Kompas TV, Tribunnews, Official iNews, VIVACOID, CNN Indonesia and Tribun Jateng,  so  that  4783  data  are  obtained  with  training  data  of  3826  and  957  testing  data.  This  sentiment  was analyzed by giving three classes, namely positive, neutral and negative. The results of the sentiment analysis were dominated by positive sentiment of 93.31%, followed by negative comments of 6.68% while neutral sentiment was 0%, and the accuracy of the NBC Algorithm was 84.11%.
Keywords : Depression, NBC, TF-IDF, YouTube.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TENTANG DEPRESI PADA YOUTUBE

## Abstrak
Depresi merupakan penyakit yang tidak mengenal usia, jenis kelamin dan status sosial. WHO menyatakan lebih dari 264 juta jiwa menderita depresi, penderita depresi akan terus bertambah jika pengetahuan masyarakat tentang kesehatan mental masih rendah terutama di indonesia. Hal ini dapat deketahui dari cara masyarakat menanggapi suatu  kasus. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat  terhadap penderita depresi  dengan mengklasifikasikan  komentar  menggunakan  algoritma Niave  Bayes  Classifier (NBC)  dan  ditambahkan  metode Term Frequency-inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai metode ekstraksi fitur. Sentimen yang digunakan sebagai  data di  dapat  dari  komentar YouTube di beberapa akun media berita seperti tvOneNews, Kompas TV, Tribunnews, Official iNews, VIVACOID, CNN Indonesia dan Tribun Jateng, sehingga didapatkan data sebanyak 4783 dengan data training sebasar 3826 dan  957 data testing . Sentimen ini dianalisis dengan memberikan tiga kelas yaitu  positif, netral dan negatif. Hasil analisis sentimen didominasi oleh sentimen positif sebesar 93,31% kemudian  disusul  oleh  komentar  negatif  sebanyak  6,68%  sedangkan  sentimen  netral  0%,  dan  didapatkan keakurasian Algoritma NBC sebesar 84.11%.
Kata kunci : Depresi, NBC, TF-IDF, YouTube.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  mental  sedang  menjadi  topik  yang sering dibicarakan terutama pada sosial media, salah satunya  depresi.  Depresi  merupakan  suatu  kondisi psikis  seseorang  yang  sedang  menurun  sehingga mengakibatkan  sedih  mendalam,  tidak  peduli terhadap lingkungan, stress, sakit. Gejala yang timbul jika  terus  diabaikan  dapat  mengganggu  aktivitas  [1] bahkan  membawa  penderita  melakukan  hal  diluar
batasan  sehingga  memilih  kematian.    Gejala  ini menunjukan, bahwa depresi bukan lah hal yang dapat disepelekan [2].
Organisasi kesehatan dunia (WHO) menyatakan,  lebih  dari  264  juta  jiwa  dari  berbagai kalangan  usia  menderita  depresi.  Penyakit  ini  tidak memandang jenis kelamin, ras, usia dan status sosial [3].  Jumlah  penderita  terus  meningkat,  rehabilitasi menjadi  cara  yang  dilakuakn  untuk  menekan  laju
pertambahan  nya  penderita  depresi.  Upaya  ini  tidak akan  berhasil  jika  masyarakat  masih  melakukan intimidasi  terhadap  penderita  yang  berada  di  sekitar mereka  [4].  hal  ini  terjadi  karena  pemahanan  yang rendah tentang kesehatan mental dan mengakibatkan terhambatnya  penyembuhan  dikarenakan  penderita takut  untuk  mendapatkan  bantuan  profesional  dan akhirnya  penderita  dapat  menyakiti  diri  sendiri  atau menyakiti orang lain.
Seperti kasus “seorang ibu tega gorok 3 anak di brebes” yang  terjadi pada 20 Maret 2022, diberitakan bahwa  pada  kejadian  ini  seorang  ibu  berinisial KU(35thn)  menggorok  3  orang  anaknya,  dengan  1 anak  tewas  dan  2  lainya  dapat  diselamatkan,  yang langsung  mendapatkan  perawatan  di  sebuah  rumah sakit. Setelah melakukan pendalaman pada kasus ini dan  observasi  terhadap  si  ibu,  kepolisian  brebes menyatakan  bahwa  si  ibu  mengalami  depresi  berat. Kasus  ini  diangkat  oleh  beberapa  media  seperti tvOneNews,  Kompas  TV,  Tribunnews,  Official iNews,  VIVACOID,  CNN  Indonesia  dan  Tribun Jateng  yang  diunggah  pada  sosial  media  berupa youtube. Menurut Pew Research Center pada tahun 2021  YouTube  menjadi  media  sosial  paling  banyak digunakan, YouTube unggul dari beberapa media lain seperti  Facebook,  Instagram,  Snapchat,  Twitter  dan Tiktok  [5].  YouTube  menarik  pengguna  dengan memanfaatkan  kekurangan  Televisi(TV),  yaitu dengan  iklan  yang  sedikit,  durasi  video  yang bervariasi  dan  YouTube  menyajikan  berbagai  video yang  dapat  di  pilih  pengguna  [6].  Dengan  adanya aplikasi  ini,  pemberian  informasi  dapat  menyebar dengan  lebih  luas  dan  cepat,  dan  pengguna  dapat mengekspresikan pendapatnya dalam bentuk komentar  [7]  Pada  kolom  komentar  ini  masyarakat dapat  dengan  bebas  berpendapat.  Pada  penelitin  ini didapatkan  data  komentar  sebanyak  4783  data komentar.
Komentar yang berisi  sentimen terhadap kasus tersebut dapat dilakukan sebuah penggalian informasi berupa pengklasifikasian opini positif, netral ataupun negatif  [7].  Penggalian  informasi  dapat  dilakukan dengan menggunakan metode Text Minning. Metode ini sendiri berarti penambangan data teks dimana data yang  digunakan  berasal  dari  berbagai  dokumen  dan memiliki  tujuan  untuk  mencari  kata-kata  yang mampu  mewakili  isi  dokumen  sehingga  dapat dilakukan analisis keterikatan antar dokumen [8].
Text Minning dilakukan
dengan
ditambahkannya  sebuah  algoritma  klasifikasi,  pada penelitian  ini  digunakan  algoritma Naive  Bayes Classifier (NBC). Dan  kelebihan NBC berupa cepat dalam perhitungan, algoritma yang sederhana namun memiliki  keakurasian  yang  tinggi  dan  mampu menangani  data  yang  tidak  lengkap  [9].  Untuk membuktikan keunggulan NBC dalam hal klasifikasi terhadap  sentimen,  telah  dilakukan  penelitian  yang membandingkan  NBC  dan Support  Vector  Machine (SVM)   dengan  judul  penelitian  “Analisis  sentimen calon gubernur DKI Jakarta 2017 di Twitter” dengan
hasil akurasi NBC sebesar 95% [10].  Pada penelitian sentimen analisis lainya algoritma NBC di sandingan dengan dua algortima lain seperti Decission Tree dan Random  Forest  Algorithm ,  dan  pada  penelitian  kali ini  pun  NBC  masih  unggul  dengan  akurasi  84.43% [11].
Algoritma  NBC  diaplikasikan  pada  data komentar  yang  telah  di  kumpulkan,  pada  penelitian ini  ditambahkan  metode Term  Frequency-inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Metode  TF-IDF ditambahkakn  karena  mampu  meningkatkan  akurasi pada  algoritma  klasifikasi  terutama  NBC  [12].  TF- IDF digunakan karena selain meningkatkan keakurasian metode ini juga merupakan metode yang mudah untuk diterapkan [13].
Proses pengerjaan pada penelitian ini dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  phyton,  yang nantinya hasil yang di dapat berupa akurasi algoritma dan  analisis  sentimen  yang  telah  di  kelompokan berdasarkan kelas negatif, netral, dan positif.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar,  ada  enam  tahapan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Berikut  tahap-tahap dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tahapan  awal  ialah  pada  penelitian  ini  aialah pengumpulan data, data yang dikumpulkan merupakan  data  komentar  yang    di  dapat  dengan teknik scrapping . Data yang di scrapping merupakan data  komentar  dari  semua  video  YouTube  dengan pembahasan kasus “seorang ibu tega gorok 3 anak di brebes”,  dan  yang  berasal  dari  akun  media  seperti tvOneNews,  Kompas  TV,  Tribunnews,  Official iNews,  VIVACOID,  CNN  Indonesia  dan  Tribun Jateng.  Jumlah  komentar  yang  di  kumpulkan sebanyak  4783  komentar,  yang  nantinya  akan digunakan sebagai  data penelitian. Selanjutnya akan dilakukan preprocessing  data untuk  mengubah  data menjadi terstruktur. Setelah dilakukanya preprocessing, data yang dikumpulkan akan dilakukan  pelabelan  untuk  menentukan  sentimen, pada penelitian ini pelabelan dilakukan secara manual oleh  pakar  bahasa  yang  bernama  Nuratika,  S.Hum, M.Pd.  Data  yang  sudah  diberi  label  sentimen selanjutnya  akan  dilakukan  pembobotan  kata menggunakan Term  Frequency-Invers  Document Frequency (TF-IDF).  Selanjutnya  akan  diterapkan algoritma NBC dan tahapan akhir pada penelitian ini adalah  melakukan  analisis  hasil  klasifikasi  NBC, analisis sentimen dan visualisasi kata.

## 2.1. Text Minning
Text  minning ialah  suatu  proses  untuk mengekstraksi pola dari dokumen yang tak terstruktur dan  nantinya  akan  didapatkan  sebuah  pola  menarik yang dapat digunakan[14]. Tujuan utama metode ini adalah  menemukan  kata-kata  yang  mewakili dokumen.

## 2.2. Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF)
Dataset yang telah melewati proses preprocessing masih  berbentuk  kata-kata, dan harus di ubah kedalam bentuk numerik pada penelitian ini pembobotan  dilakukan  dengan  menggunakan  TF- IDF.  Metode  ini  bekerja  untuk  menentukan keterikatan  kata  ( term )  terhadap  dokumen  dengan memberikan  nilai  pada  setiap  kata[15].  Tujuan metode  ini  ialah  mencari  kata-kata  yang  dapat menunjukan  dokumen  teks  pada  suatu  koleksi.  TF- IDF  menjadi  metode  terbaik  untuk  mendapatkan informasi[16].  Metode  ini  memiliki  rumus  sebagai berikut[17] :
𝑊 𝑥,𝑛 = 𝑇𝑓𝐼𝑑𝑓 𝑥,𝑛 𝑎𝑤 𝑥,𝑛−1 (1)
Keterangan : 𝑊 𝑥,𝑛 = bobot kata x pada interval ke-n 𝑇𝑓𝐼𝑑𝑓 𝑥,𝑛 = Nilai Tf-Idf kata x pada interval ke-n 𝑎 = Discounted comulative factor

## 2.3. Naive Bayes Classifier (NBC)
Naive  Bayes ditemukan  oleh  seorang  ilmuan yang bernama Thomas Bayes pada tahun 1763. NBC memanfaatkan  data sample yang  diperoleh  dari populasi dan memperhitungkan suatu distribusi awal yang  disebut  distribusi prior .  Probabilitas bayesian adalah  suatu  cara  untuk  mengatasi  ketidakpastian dengan  menggunakan  formula bayes [18] yang dinyatakan sebagai berikut:
𝑃(𝐻 │ 𝐸) = 𝑝( 𝐸 | 𝐻 ).𝑝(𝐻) 𝑝(𝐸) (1)
Keterangan: P(H | E)   = peluang hipotesa H jika terdapat evidence E P(E | H)  =  peluang  munculnya evidence E  jika hipotesis H P(H) =  peluang  hipotesa  H  tanpa  memandang evidenc e apapun
P(E) =  peluang evidence E  tanpa  memandang apapun

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data awal yang akan digunakan pada penelitian ini berjumlah 4783 data komentar yang dikumpulkan dengan  metode scrapping menggunakan  bahasa pemrograman Phyton pada  beberapa  akun  Youtube media berita. Selanjutnya data yang telah
dikumpulkan  akan  melewati  tahapan preprocessing sebelum  diterapkan  algoritma  NBC,  karena  data masih  berbentuk  kata-kata  dan  harus  berbentuk numerik,  maka  data  harus  diubah  dengan  cara memberikan  bobot  kata  menggunakan  metode  TF- IDF. Dan selanjutnya dataset dapat digunakan untuk pengujian algoritma NBC.

## 3.1. Data Awal
Pada  tahapan  ini,  data  penelitian  yang digunakan  adalah  data  komentar  yang  didapatkan dengan  cara scrapping menggunakan  bahasa pemrograman Phyton pada akun YouTube beberapa akun  media  berita. Berikut  adalah  data  awal  yang digunakan, dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Awal No Username Komentar 1 Mengwibu Gk  paham  lagi,  indo  apa 2 masalahnya pertumpahan  darah  di  jadikan  solusi, cekcok lgsg adu bacok, ribut soal utang adu  bacok.  Protes  pedagang  buar  di pasar  pembeli  tewas  dibacok,  cari makan  sahur  tewas  jadi  korban  klitih, ibu saksikan anaknya tewas di keroyok pake  sajam,  acara  nikahan  jadi  acara pembantaian, nyawa orang kek gk ada harganya di negara ini 2 mello coot Ya allah 3 Rahma Wati Anak  adalah  titipan  allah  yang  harus kita jada dn rawat dgn benar. ... ... 4788 Ashanty Nurjayanti Streeess itu buibu

## 3.2. Preprocessing
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menyiapkan  data awal  sebelum  dilakukanya  proses  klasifikasi menggunkan  algoritma.  Data  yang  berasal  dari internet merupakan data tak terstruktur ( unsupervised) maka  dibutuhkan  suatu  proses  yaitu proses preprocessing agar  data  tersebut  dapat dignakan

## 3.2.1. Case Folding
Case  folding dilakukan  untuk  menghapus username dan  mengubah  semua  karakter  huruf menjadi  huruf  kecil  hasil  dari  proses case  folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Case folding
No Komentar
1 gk paham lagi, indo apa 2 masalahnya pertumpahan darah  di  jadikan  solusi,  cekcok  lgsg  adu  bacok, ribut soal utang adu bacok. protes pedagang buar di pasar  pembeli  tewas  dibacok,  cari  makan  sahur tewas  jadi  korban  klitih,  ibu  saksikan  anaknya tewas  di  keroyok  pake  sajam,  acara  nikahan  jadi acara  pembantaian,  nyawa  orang  kek  gk  ada harganya di negara ini
2 ya allah
3 anak  adalah  titipan  allah  yang  harus  kita  jada  dn rawat dgn benar.
... ...
4783 streeess itu buibu

## 3.2.2. Cleaning
Tahapan cleaning merupakan tahapan
penghapusan angka, tanda baca ( delmiter ), penggunaan uniform  resource  locator (URL)  dan penghapusan hastag (#).  Hal  ini  dikarenakan, pengguna  yang  berkomentar  masih  banyak  yang menggunakan  simbol–simbol  tersebut.  Hasil  dari proses cleaning dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Cleaning
No Komentar
1 gk paham lagi, indo apa 2 masalahnya pertumpahan darah  di  jadikan  solusi,  cekcok  lgsg  adu  bacok, ribut soal utang adu bacok. protes pedagang buar di pasar  pembeli  tewas  dibacok,  cari  makan  sahur tewas  jadi  korban  klitih,  ibu  saksikan  anaknya tewas  di  keroyok  pake  sajam,  acara  nikahan  jadi acara  pembantaian,  nyawa  orang  kek  gk  ada harganya di negara ini
2 ya allah 3 anak  adalah  titipan  allah  yang  harus  kita  jada  dn rawat dgn benar. ... ... 4783 streeess itu buibu
Setelah  menambahkan stoplist maka  akan didapatkan  hasilfiltering  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Filtering No Komentar / filtering 1 paham indo pertumpahan darah jadikan solusi cekcok lgsg adu  bacok  ribut  utang  adu  bacok  protes  pedagang  buar pasar pembeli tewas bacok cari makan sahur tewas korban klitih  saksikan  anaknya  tewas  keroyok  pake  sajam  acara nikahan acara pembantaian nyawa harganya negara
2 yaallah
3 anak titipan allah jaga dn rawat ....
4783 streeesss buibu

## 3.2.3. Filtering
Tahapan filtering digunakan  untuk  menghapus kata sambung, kata depan dan kata ganti. Pada proses ini  dilakukan  dengan  metode stopword. Daftar  kata yang  digunakan  adalah stoplist yang  berjumlah  758 stopword [19]. Stoplist yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Stoplist No Stopword No Stopword No Stopword 1 ada 6 akhiri 11 antaranya 2 adalah 7 akhirnya 12 apa 3 adanya 8 aku 13 apaan 4 adapun 9 akulah ... ....
5 akhir 10 antara 758 yang

## 3.2.4. Stemming
Tahapan stemming merupakan  sebuah  proses untuk  merubah  kata-kata  yang  berimbuhan  menjadi kata  dasar.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  mencari kata  dasar  pada  setiap  kata  menggunakan  modul sasrawi  pada phyton. Hasil  dari stemming dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Stemming
No
Komentar / stemming
1 paham indo tumpah darah jadi solusi cekcok lgsg adu bacok ribut utang adu bacok protes dagang buar pasar beli tewas bacok cari makan sahur tewas korban klitih saksi  anak  tewas  keroyok  pake  sajam  acara  nikah acara bantai nyawa harga negara
2 yaallah
3 anak titip allah jaga dn rawat ....
....
4783 streeesss buibu

## 3.3. Pelabelan
Data teks yang didapatkan merupakan data yang tidak  berlabel  atau unsupervised data.  Maka dibutuhkan  pelabelan  untuk  merubah  data  tersebut menjadi supervised data.  Pada  penelitian  ini pelabelan data dilakukan oleh seorang ahli bahasa dan pelabelan dilakukan dengan mengklasifikasikan data kedalam  tiga  kelas  yaitu,  negatif,  netral  dan  positif [20].  Berikut  ini  merupakan  hasil  pelabelan  pada dataset dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data  pelabelan No Komentar Sentimen 1 Gk paham lagi, indo apa 2 masalahnya pertumpahan  darah  di  jadikan  solusi, cekcok  lgsg  adu  bacok,  ribut  soal utang  adu  bacok.  Protes  pedagang buar  di  pasar  pembeli  tewas  dibacok, cari  makan  sahur  tewas  jadi  korban klitih,  ibu  saksikan  anaknya  tewas  di keroyok  pake  sajam,  acara  nikahan jadi  acara  pembantaian,  nyawa  orang kek gk ada harganya di negara ini Netral 2
Ya allah
Positif
3 Anak  adalah  titipan  allah  yang  harus kita jada dn rawat dgn benar. Positif ... ... ... 4788 Streeess itu buibu Negatif

## 3.4. Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF)
Dataset  yang  telah  melewati  proses  pelabelan harus  berbentuk  angka. Dataset tersebut  dirubah menjadi  angka  menggunakan  metode  TF-IDF. Metode  ini  bekerja  untuk  menentukan  keterikatan kata  ( term ) terhadap  dokumen  dengan  memberikan nilai  pada  setiap  kata[15].  Tujuan  metode  ini  ialah mencari  kata-kata yang dapat  menunjukan dokumen teks  pada  suatu  koleksi.  TF-IDF  menjadi  metode terbaik  untuk  mendapatkan informasi[16]  Hasil  dari penggunaan TF-IDF dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil TF-IDF No Alas Allah Anak Bantu Beban Berat ... tolong Tua 1 0.0 0.0 0.32 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 0.0 3 0.0 0.81 0.57 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 4783 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

## 3.5. Naive Bayes Classifier (NBC)
NBC  merupakan  suatu  metode  klasifikasi  data dengan  probabilitas  sederhana  yang  menerapkan teorema  bayes dengan  karakter  independen  yang tinggi. Metode ini sesuai jika digunakan pada dataset yang  besar,  cepat  dalam  melakukan  klasifikasi  dan tingginya  akurasinya  [21].  Pada  algoritma  NBC hanya  dilakukan  satu  kali  percobaan  klasifikasi karena  NBC  tidak  memiliki  parameter  untuk pengujiannya.  Sebelum  ditambahkan  Algoritma NBC,  dasaset akan dibagi menjadi data latih dan data uji.

## 3.5.1. Pembagian Data Latih dan Data Uji pada NBC
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembagian  data latih  dan  data  uji  menggunakan K-Fold  Cross Validation yang  telah  melewati  tahap  TF-IDF. Pengujian K-Fold  Cross  Validation pada  penelitian ini menggunakan 4783 dataset. Dimana data tersebut akan menjadi data latih dan data uji . Pembagian data latih dan data uji pada penelitian ini digunakan 80:20. Maka didapatkan data latih  sebanyak 3826 dan data uji sebanyak 957 data.

## 3.5.2. K-Fold Cross Validation NBC
Pada tahapan ini dataset akan dipecah sebanyak K bagian, dan akan dilakukan pengujian sebanyak K kali. Hasil percobaan pembagian data latih  dan data uji  menggunakan K-Fold  Cross  Validation NBC dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 3. Hasil K-Fold Cross Validation K-Fold Nilai Akurasi K-1 80,41% K-2 85,11% K-3 85,11% K-4 89,55% K-5 78,85% K-6 83,28% K-7 84,29% K-8 91,09% K-9 87,43% K-10 84,81% Nilai Max 91,09% Berdasarkan Tabel 8, diketahui bahwa percobaan  tertinggi  terdapat  pada  K-8  dengan  nilai akurasi sebesar 91,09% dan hasil terendah pada K-5 dengan  akurasi  78,85 %.  Hasil  split  K-fold  Cross Validation tertinggilah  yang  akan  digunakan  pada proses  prediksi  menggunakan  Algoritma  NBC  yaitu split ke K-8.

## 3.5.3. Hasil Prediksi Menggunakan NBC
Pada hasil prediksi kelas data uji menggunakan akurasi  tertinggi  yaitu  pada  split  K-8  dengan  nilai akurasi  91,09%.  Dikarenakan  pada  penelitian  ini pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20 maka, data testing yang digunakan sebanyak 957 data. Hasil prediksi kelas dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Prediksi Menggunakan NBC No Negatif Netral Positif Hasil prediksi 1. 0.022007 0.019357 0.958636 Positif 2. 0.251154 0.186535 0.562312 Positif 3. 0.022993 0.030276 0.946731 Positif 4. 0.584813 0.109472 0.305715 Negatif 5. 0.060988 0.072704 0.866308 Positif ... .... .... ... ... 954 0.047641 0.043689 0.908669 Positif 955 0.131208 0.058547 0.810246 Positif 956 0.006755 0.009029 0.984216 Positif 957 0.030060 0.038908 0.931032 Positif

## 3.6. Prediksi Sentimen
Ini  merupakan  contoh  sub-bab  kedua.  Isinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
Setelah
dilakukanya prediksi
menggunakan algoritma NBC maka didapatkan hasil prediksi  sentimen.  Yang  menggunakan  data testing sebanyak  957  data  dan  dikelompok  kan  kedalam kelas  negatif,  netral  dan  positif.  Hasil  prediksi sentimen dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 5. Prediksi Sentimen No Sentimen Jumlah Persentase 1 Negatif 64 6,68% 2 Netral 0 0% 3 Positif 893 93,31%
Pada  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  sentimen positif  mendominasi  sebanyak  93,31%  kemudian sentimen negatif didaptkan persentase sebesar 6,68% dan tidak ada sentimen netral. Hasil ini menunjuk kan bahwa  stigma  yang  berkembang  pada  masyarakat mengenai depresi di dominasi stigma positif. Hal ini sejalan dengan penelitian yang pernah dilakukan oleh [4] dengan judul “Analisis Sentimen Twitter pada Isu Meantal  Health dengan  algoritma  Klasifikasi Naive Bayes ”  yang  mengatakan  bahwa  stigma  yag berkembang  di  masyarakat  mengenai  isu mental health didominasi oleh stigma positif.

## 3.7. Visualisasi Data
Berikut  adalah  visualisasi  data  dengan  tetap memanfaatkan pyhton, visualisasi  data  ini  berupa kumpulan kata berdasarkan frekuensi yang dikelompokan  menurut  opini  negatif,  netral  dan positif  berdasarkan  data  komentar  dari  kasus
“seorang ibu tega gorok 3 orang anak nya di brebes”. Hasil dari visualisasi kata berdasarkan opini negatif, netral dan positif dapat dilihat pada Gambar 2 sampai Gambar 4.

## Gambar 2. Visualisasi Opini Kata negatif
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa kata yang  sering  muncul  pada  opini  negatif  yaitu  kata “gila”,  “hukum  mati”,  “anak”,  “biadab”,  “dasar setan” dan “manusia”.
Gambar 3. Visualisasi Opini Kata Netral
Berdasarkan  Gambar  3.  Menunjukan  bahwa kata yang sering muncul pada opini netral yaitu kata “gila”, “bunuh”, “anak”, “manusia” dan “iblis”.
Gambar 4. Visualisasi Opini Kata Positif
Berdasarkan  Gambar  4  diketahui  bahwa  kata yang  sering  ditemukan  pada  opini  Positif  yaitu  kata “anak”  berikutnya  disusul  oleh  kata  “suami”, “hidup”, “depresi”, “allah” dan “bunuh anak”..

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah dijelaskan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Hasil pengujian akurasi yang diperoleh pada penelitian ini dengan  menggunakan  Algoritma  NBC  adalah 84.11%  dengan  data training sebanyak  3826
sedangkan data testing sebanyak 957 data.
Sentimen  yang  menjadi  fokus  penelitian  yaitu sentimen  yang  terbagi  menjadi  positif,  netral  dan negatif. Dan didapatkan hasil bahwa pada penelitian ini  didapatkan  hasil  sentimen  positif  mendominasi sebesar  93,31%.  Dapat  diartikan  stigma  yang berkembang  di  masyarakat  mengenai  penderia depresi didominasi oleh stigma positif..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] U.  Hasanah,  N.  L.  Fitri,  S.  Supardi,  and  L. PH,  “Depression  Among  College  Students Due  to  the  COVID-19  Pandemic,” J.
Keperawatan Jiwa , vol. 8, no. 4, p. 421, 2020. [2]
B. G. Sudarsono and S. P. Lestari, “Diagnosa Tingkat Depresi Mahasiswa Akhir Terhadap Penelitian  Ilmiah  Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1094–1099, 2020. [3] N. Hayatin, “IMPLEMENTASI MULTINOMIAL NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA TWEETS MENGANDUNG  TERM,”  pp.  344–349, 2020. [4]
K. Aulia, L. Amelia, and K. Mental, “Analisis Sentimen  Twitter  Pada  Isu  Mental  Health
Dengan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” vol. 6, no. 2, pp. 60–65, 2020.
[5] pew  research  Enter,  “No  Title,”  2021. [Online]. Available:
https://www.pewresearch.org/topic/internet- technology/platforms-services/social-media/. [Accessed: 02-Oct-2021]. [6] M. D. E. Rangkuti, “Analisis topik komentar video  beberapa  akun  youtube  e-commerce Indonesia  menggunakan  metode  latent dirichlet allocation,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2020. [7] P.  Y.  Saputra,  D.  H.  Subhi,  and  F.  Z.  A. Winatama, “Implementasi Sentimen Analisis Komentar Channel Video Pelayanan Pemerintah  Di  Youtube  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Inform. Polinema , vol. 5, no. 4, pp. 209–213, 2019.
[8] E.  Yulian,  “Text  Mining  dengan  K-Means Clustering  pada  Tema  LGBT  dalam  Arsip Tweet  Masyarakat  Kota  Bandung,” J.  Mat. “MANTIK,” vol. 4, no. 1, pp. 53–58, 2018.
[9] H. Muhamad, C. A. Prasojo, N. A. Sugianto, L. Surtiningsih, and I. Cholissodin,
Sri Mulyani, dkk, Implementation Of The Naive Bayes Classifier Algorithm … 1361
“Optimasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization Pada  Data  Iris,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017.
[10] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Calon Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di  Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[11] V.  A.  Fitri,  R.  Andreswari,  and  M.  A. Hasibuan,  “Sentiment  analysis  of  social media  Twitter  with  case  of  Anti-LGBT campaign  in  Indonesia  using  Naïve  Bayes, decision tree, and random forest algorithm,”
Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  161,  pp.  765–
772, 2019.
[12] H.  Fan  and  Y.  Qin,  “Research  on  Text Classification  Based  on  Improved  TF-IDF Algorithm,” vol. 147, no. Ncce, pp. 501–506, 2018.
[13] M.  A.  Rofiqi,  A.  C.  Fauzan,  A.  P.  Agustin, and  A.  A.  Saputra,  “Implementasi  Term-
Frequency  Inverse  Document  Frequency
(TF-IDF) Untuk Mencari Relevansi
Dokumen  Berdasarkan  Query,” Ilk.  J.
Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 58–64, 2019.
[14] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini  Film  Pada  Twitter,” INOVTEK Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  50,
2018.
[15] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L. Muflikhah, “Klasifikasi Berita Online dengan menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan
Cosine  Similarity,” Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 306–312, 2018.
[16] W. Sri, U. Saragih, N. A. Hasibuan, and R. K. Hondroo,  “Penerapan  Text  Mining  Dengan
Menggunakan Metode TF-IDF Untuk
Menentukan Genre Dari Komik,” vol. 4, pp.
191–199, 2020.
[17] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the 2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021.
[18] M.  R.  Fadhillah,  I.  Ishak,  and  P.  S. Ramadhan,  “Implementasi  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Penyakit  Gastritis Dengan  Menggunakan  Metode  Teorema
Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p.
1, 2021.
[19] F. Z. Tala, “A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia,”
M.Sc. Thesis, Append. D , vol. pp, pp. 39–46, 2003.
[20] P. O. A. Sunarya, R. Refianti, A. B. Mutiara,
and W. Octaviani, “Comparison of accuracy between  convolutional  neural  networks  and Naïve Bayes Classifiers in sentiment analysis on Twitter,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 5, pp. 77–86, 2019.
[21] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter,” J.  Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp.
697–711, 2021.