## Analisis Sentimen Terhadap Dampak Inflasi di Indonesia Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes
Sentiment Analysis of the Impact of Inflation in Indonesia Using the Naïve Bayes Multinomial Method
Aldi Tri Wijaya 1 , Arief Hermawan 2 1 Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta E-mail: 1 aldi.5200411242@student.uty.ac.id, 2 ariefdb@uty.ac.id

## Abstrak
Inflasi  yang  terjadi  di  seluruh  dunia  termasuk  negara  Indonesia  mengakibatkan  masalah  bagi masyarakat  maupun  negara,  terjadinya  ketidakstabilan  ekonomi  negara  dan  meningkatnya pengangguran  dikarenakan  banyaknya  pengurangan  karyawan  kerja,  selain  itu  dengan kelangkaan minyak terutama bahan bakar kendaraan salah satu faktor yang mendorong kenaikan inflasi  sehingga  mengakibatkan  harga-harga  barang  dan  sandang  mengalami  kenaikan  yang signifikan,  dari  persoalan  tersebut  menimbulkan  opini-opini  masyarakat  pada  jejaring  sosial khususnya twitter dari  timbulnya  masalah  inflasi.  Maka  dibuatkan  sistem  untuk  melakukan analisis sentimen dari masalah kondisi Inflasi Indonesia. Proses sistem memerlukan data tweet dengan jumlah 1725 tweet hasil dari proses crawling data twitter menggunakan bantuan library python yaitu tweepy pada  masing-masing  kata  kunci  inflasi.  Algoritma naïve  bayes  clasiffier dengan model multinomialnb sebagai metode untuk melakukan klasifikasi. Hasil klasifikasi dari search key inflasi indonesia mengandung beberapa kelas yaitu positif, negatif dan netral. Proses penelitian diuji menggunakan beberapa skenario pembagian data yaitu 90:10, 80:20, 70:30, untuk tingkat  akurasi  terbaik  dihasilkan  menggunakan  skenario  90%  data  train  dan  10%  data  test mendapatkan hasil akurasi 75,5%, precision 75%, f1 - score 75% dan recall 74%.
Kata kunci: Inflasi, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, MultinomialNb , Sentimen.

## Abstract
Inflation  that  occurs  throughout  the  world,  including  Indonesia,  causes  problems  for  the community  and  the  state,  the  occurrence  of  state  economic  instability  and  increased unemployment due to the large reduction in work employees, in addition to the scarcity of oil, especially vehicle fuel, one of the factors that drives the increase in inflation resulting in the prices of  goods  and  clothing  experiencing  a  significant  increase,  from  this  problem  raises  opinions People on social networks, especially Twitter, from the emergence of inflation problems. So a system  was  created  to  conduct  sentiment  analysis  of  the  problem  of  Indonesia's  inflation conditions. The system process requires tweet data with a total of 1725 tweets resulting from the process  of  crawling  twitter  data  using  the  help  of  a  python  library,  namely  tweepy  on  each inflation keyword. Naïve bayes clasiffier algorithm with multinomialnb model as a method for classifying.  The  classification  results  of  the  Indonesian  inflation  search  key  contain  several classes, namely positive, negative and neutral. The test process was carried out with several data sharing scenarios, namely 90:10, 80:20, 70:30, for the best level of accuracy produced using the 90% data train scenario and 10% data test getting 75.5% accuracy results, 75% precision, 75% f1-score and 74% recall
Keywords: Inflation, Classification, Naïve Bayes Classifier MultinomialNb, Sentiment.

## 1. PENDAHULUAN
Inflasi  adalah  proses  kenaikan  umum  sebagian  besar  komoditas  barang  selama  periode tertentu,  mempengaruhi  kondisi  individu  masyarakat,  pebisnis  dan  pemerintah  [1].  Kenaikan harga hanya beberapa barang bukan disebut inflasi [2], kecuali jika kenaikan sama rata. Inflasi dapat disebut masalah ekonomi yang tidak dapat dilalaikan begitu saja, maka dapat menyebabkan banyak masalah baik dari negara Indonesia maupun masyarakat. Inflasi yang cukup tinggi, sangat penting diawasi oleh pemerintah karena akan berdampak pada sektor ekonomi yang bisa membuat ketidakstabilan ekonomi dan mengganggu stabilitas sosial dan politik [3] dan dikhawatirkan akan menambah  jumlah  garis  kemiskinan  masyarakat  [4].  Faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi kenaikan inflasi adalah harga bahan bakar minyak dunia dan ada gangguan panen atau banjir [5], kemudian fenomena perang antara Rusia dan Ukraina berdampak pada harga minyak mentah [6] sehingga perekonomian dunia mengalami dampak dari perang termasuk Indonesia dimana pihak Rusia  membatasi  penjualan  minyak  terhadap  beberapa  negara  dunia,  sehingga  menimbulkan kekacauan perekonomian dunia yang mengakibatkan kenaikan inflasi di berbagai negara, dengan faktor-faktor  tersebut  pemerintah diharapkan  mampu membuat  sebuah  kebijakan  yang mampu menekan angka inflasi yang rendah bagi indonesia, jika inflasi rendah akan mendorong ekonomi [7]  dan  mengurangi  permasalahan  negatif  bagi  negara,  karena  tingkat  inflasi  mencerminkan kestabilan perekonomian negara, yang akan membuat masyarakat di Indonesia menjadi sengsara atau  lebih  baik,  Indonesia  sendiri  tingkat  inflasi  tertinggi  selama  periode  2000-2021,  dengan tertinggi  pada  tahun  2006  yaitu  13,11  %  [8]  yang  disebabkan  oleh  kenaikan  harga  BBM  dan kenaikan  suku  bunga  rill.  Dari  persoalan-persoalan  terhadap  kondisi  inflasi  di  Indonesia menimbulkan  beberapa  opini-opini  masyarakat  berkaitan  dengan  inflasi  tersebut  khususnya  di media sosial twitter.
Penentuan  sentimen  opini  atau  umpan  balik  dapat  dilakukan  dan  dipahami  secara  manual tetapi jika data yang digunakan sangat banyak maka membutuhkan waktu yang lama [9] untuk menentukan sentimen tersebut, maka dari itu dari sistem analisis sentimen dapat mempermudah pengguna dalam mengklasifikasi setiap kelas sentimen positif, negatif maupun netral [10] secara otomatis,  sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  opini  tentang  topik  inflasi  di  indonesia  secara rinci, analisis sentimen ini akan memberikan informasi berharga bagi pemerintah, pengambilan kebijakan  dan  pelaku  pasar  untuk  merespon  dan  mengantisipasi  perubahan  harga  dan  dampak inflasi secara lebih efektif.
Metode  klasifikasi naïve  bayes sangat  populer  untuk  mengklasifikasi  sebuah  teks menggunakan probabilitas [11], metode klasifikasi multinomial naïve bayes akan digunakan pada penelitian  ini  sebagai  metode  untuk  mengetahui  performa  saat  melakukan  sentimen  analisis secara  otomatis  oleh  sistem  dan  metode naïve  bayes dengan  model multinomial belum  pernah digunakan untuk kasus data tweet dengan topik inflasi. Penelitian yang mirip mengandung kata kunci inflasi pernah dilakukan oleh puspitasari. dkk yaitu analisis sentimen terhadap inflasi pasca covid  19  berdasarkan twitter .  Penelitiannya  menggunakan  algoritma K-NN dan SVM , menghasilkan akurasi tertinggi dengan nilai akurasi 79% pada algoritma SVM, untuk model K- NN menggunkan  skenario  pembagian  data  90:10  mendapatkan  akurasi  54% [12],  sehingga penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  klasifikasi multinomial  naïve  bayes sebagai pembanding dari penelitian sebelumnya.
Analisis sentimen menggunakan naïve bayes berdasarkan data twitter juga sempat dilakukan untuk menganalisis sentimen terhadap kenaikan iuran BPJS Kesehatan pada twitter menggunakan algoritma naïve  bayes  classifier menghasilkan  akurasi  sebesar  90,96  %  [13],  implementasi analisis  sentimen  masyarakat  mengenai  kenaikan  harga  BBM  dengan  metode gaussian  naïve bayes menghasilkan  akurasi  terbesar  yaitu  68%  [14],  analisis  sentimen  pengguna  transportasi online  terhadap  layanan  grab  Indonesia  menggunakan multinomial  naïve  bayes  classifier menghasilkan akurasi akhir 86,57% [15], sentimen analisis belajar online di twitter menggunakan naïve  bayes menghasilkan  akurasi  sebesar  74,08%  [16],  sistem  analisis  sentimen  pada  ulasan produk  menggunakan  metode naive  bayes menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  77,78%  [17], analisis sentimen pada twitter terhadap mobil listrik menggunakan algoritma naïve bayes berhasil
mendapatkan akurasi 87,43% [18].
Berdasarkan persoalan dan penelitian sebelumnya belum pernah dilakukan analisis sentimen terhadap  topik  inflasi  dengan  algoritma multinomial  naïve  bayes ,  analisis  sentimen  terhadap inflasi  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  pengambilan  keputusan  efektif  dan pengembangan  kebijakan  yang  tepat,  maka  penelitian  ini  bertujuan  memberikan  pemahaman tentang  sentimen  masyarakat  terhadap  dampak  inflasi  di  Indonesia  menggunakan multinomial naïve  bayes dan  splitting  data  sebagai  acuan  perbandingan  akurasi  dari  sistem  ini,  sehingga penelitian  ini  diharapkan  dapat  terwujud  langkah-langkah  kebijakan  yang  efektif  dalam mengelola inflasi dan memperkuat stabilitas negara.

## 2. METODE PENELITIAN
Perancangan  sistem  disusun  dengan  metode  penelitian  untuk  membuat  sistem  analisis sentimen sesuai tahap-tahapan yang ada pada proses membangun sistem, berikut alur penelitian pada Gambar 1.

## Gambar 1 Proses Penelitian

## 2.1 Crawling Twitter
Proses crawling yaitu  pengambilan  data  berupa tweet dari  jejaring  sosial twitter. Tipe pengumpulan  data  menggunakan  tipe cursor ,  yaitu  mengambil  data  dengan  beberapa  kriteria seperti  berdasarkan time  range  tweet dan retweet pengambilan  data  dilakukan  dalam  rentang bulan september sampai oktober 2022 , proses crawling data ada beberapa cara untuk melakukan proses  pengambilan  tweet  pada  twitter  API  seperti  menggunakan tweppy,  TWINT dan snscrape [19] , penulis menggunakan library pada python yaitu tweepy untuk proses pengambilan data tweet di twitter, pada proses ini menghasilkan kumpulan-kumpulan data tweet yang disimpan berupa dataset csv .

## 2.2 PreProcessing
Preprocessing dilakukan untuk menghilangkan karakter-karakter ataupun data teks yang yang  tidak  sesuai  sehingga  dapat  membantu  pemrosesan  data  menjadi  akurat,  tujuan  dari preprocessing  text agar  data  yang  didapat  terstruktur  dan  mudah  dalam  melakukan  proses pengolahan data [20] pada proses preprocessing terdapat beberapa tahap pada penelitian ini yaitu:
1. Casefolding yaitu mengubah teks di dalam dokumen menjadi huruf lowercase semua.
2. Cleaning yaitu  menghilangkan  karakter  khusus  seperti symbol dan  emoticon  yang nantinya tidak dibutuhkan dan tidak berpengaruh terhadap bobot sentimen.
3. Tokenizing yaitu  proses  memecah  sebuah  kumpulan  kalimat  menjadi  kumpulan perkata.
4. Normalisasi  yaitu  menormalkan  kata-kata  sesuai  dengan  kamus  kata  slang,  kata singkatan, dengan kamus yang digunakan yaitu dataset csv untuk menormalkan kata tersebut.
5. Stopwords yaitu  menghapus  kata  kata  sambung  seperti  kata  di,  yang,  ke,  dll  yang tidak berpengaruh pada proses sentimen analisis.
6. Stemming yaitu mengubah kata yang berimbuhan menjadi ke kata dasar atau teknik yang digunakan untuk mendapatkan sebuah kata dasar.
2.3 Pembobotan tf-idf Pembobotan tf-idf yaitu proses menghitung banyaknya kata dan memberikan bobot pada setiap  dokumen.  Pembobotan  dilakukan  untuk  proses  klasifikasi naïve  bayes, teknik tf-idf ini merupakan  teknik statistic numeric yang  memberikan  nilai  pada  kata  untuk  dokumen  tertentu pada korpus. Berikut merupakan rumus menghitung tf-idf [21] .
𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑓 𝑑 (𝑡) 𝑚𝑎𝑥𝑓 𝑑 (𝑑) (1)
Keterangan: 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = term frequency 𝑓 𝑑 (𝑡) = jumlah kemunculan kata 𝑚𝑎𝑥𝑓 𝑑 (𝑑) = jumlah kata dalam dokumen
𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝐷) = log ( 𝑁 𝑁 𝑡 ) (2)
Keterangan: 𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝐷) = nilai idf pada suatu kata 𝑁 = jumlah total dokumen dalam korpus 𝑁 𝑡 = jumlah dokumen yang mengandung kata kunci
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ∗ 𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝐷) (3) Keterangan: 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = bobot term
2.4 Klasifikasi Naïve Bayes
Naïve bayes yaitu kelompok dari jenis algoritma supervised classification dimana dalam menentukan sebuah klasifikasi mengambil nilai probabilitas yang paling tinggi untuk hasil output klasifikasi. Penelitian ini menggunakan salah satu model yang ada di naïve bayes yaitu model multinomialNB karena  model  ini  bekerja  berdasarkan  sekumpulan  bukti  dan  kelas  dengan melakukan  pelatihan  terhadap  sebagian  dataset.  Perhitungan naïve  bayes dilakukan  sebagai berikut.
Posterior Probability:
𝐶 𝑀𝐴𝑃 = 𝑃(𝑐|𝑑) = 𝑃(𝑐)∏ 𝑛 𝑖 = 1 𝑃(𝑤 𝑖 |𝑐) 𝑐∈𝐶 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑐∈𝐶 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥
(4)
Prior probability:
𝑃 𝑐 = 𝑁 𝑐 𝑁 (5)
Conditional probability:
𝑃 ( 𝑤 | 𝑐 ) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑤 𝑖 ,𝑐)+1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑐)+|𝑣| (6)
Keterangan:
𝐶 𝑀𝐴𝑃 : Nilai Max A posteriori nilai yang tertinggi probabilitas setiap sentimen.
𝑃 (𝑐|𝑑)
: probabilitas kelas c yang bersyarat d 𝑃 (𝑤|𝑐) : Probabilitas kemunculan kata (Wi) di dokumen (c). 𝑃 (𝑐) : Nilai probabilitas sebelumnya pada kelas c.
𝑁 (𝑐) : Jumlah dokumen pada kelas (c). 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑤|𝑐) : Jumlah kata pada kelas (c).

## 2.5 Evaluasi
Proses evaluasi dilakukan untuk mengetahui hasil pelatihan dari klasifikasi model naïve bayes dengan  menentukan score  accuracy,  precision,  recall,  f1-score dengan  tujuan  untuk melihat  keakuratan  model  dalam  melakukan  mengklasifikasi,  untuk  menentukan  nilai-nilai tersebut  dibutuhkan  sebuah confusion  matrix karena  dari  matrik  tersebut  bisa  dianalisis keakuratan dari prediksi dari sebuah model klasifikasi yang dibuat . Berikut tabel confusion matrix Tabel 1.
Tabel 1 Confusion matrix Prediksi positif Prediksi netral Prediksi negatif Aktual positif TP FN FN Aktual negatif FN TN FN Aktual positif FP FP TN
Keterangan: TP = data diprediksi benar “positif” oleh model. TN = data diprediksi benar “netral” atau “negatif” oleh model. FN = data diprediksi benar “netral” atau “negatif” oleh model namun sebenarnya kelas “positif” FP = data diprediksi benar “netral” atau “positif” oleh model namun sebenarnya kelas “netral” atau “negatif”

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Dataset Dataset diperoleh  menggunakan  metode crawling atau scraping ,  dimana  data  berupa kumpulan tweet khusus berbahasa Indonesia  yang bersumber dari media sosial twitter, dengan search  key berupa kata “inflasi indonesia” menggunakan API  Twitter  yang didapatkan  dengan cara mengirim permohonan kepada pihak twitter development dan berhasil mendapatkan jumlah data sebanyak 1725 tweet yang kotor yang kemudian disimpan pada file csv, pengambilan data tweet  menggunakan time  range pada  bulan  Oktober  sampai  September  2022.  Contoh  data komentar masyarakat Indonesia terhadap inflasi yang berhasil dilakukan scraping terdapat pada Tabel 2.
Tabe 2 Contoh tweet masyarakat Waktu Id Username Tweet 2022-09-01 03:02:10+00:00 158727879855 0335488 Muhamma d Gandy "b'https://t.co/KniNSTIijq\n ALHAMDULLILAH inflasi INDONESIA turun dan terjaggga 2022-10-01 03:00:08+00:00 158727828833 4254083 antaranews. com Bbm  tidak  terjaga,  inflasi  meroket P\xe2\x80\xa6 https://t.co/fNqtsyERRz'" 2022-10-29 14:00:02+00:00 158635719066 6977282 kriptonews "ayo investasi kripto di #pluang \xe2\x80\xa6 https://t.co/JSteuCsQe2'"

## 3.2 Pre-Processing
Proses preprocessing untuk  membersihkan tweet dari noise yang  akan  berpengaruh terhadap  proses  saat  perhitungan TF-IDF, dan  hasil  analisis  sentimen.  Berikut  contoh  hasil preprocessing, pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Preprocessing Tweet asli "b'https://t.co/KniNSTIijq\n  ALHAMDULLILAH  inflasi  INDONESIA  turun dan terjaga Casefolding "b'https://t.co/kninstiijq\n alhamdullilah inflasi indonesia turun dan terjaga Cleaning alhamdullilah inflasi indonesia turun dan terjaga Tokenizing [‘alhamdullilah’, ‘inflasi’, ‘indonesia’, ‘turun’, ‘dan’, ‘terjaggga’] Normalisasi [‘alhamdullilah’, ‘inflasi’, ‘indonesia’, ‘turun’, ‘dan’, ‘terjaga’]
Stopwords [‘alhamdullilah’, ‘inflasi’, ‘indonesia’, ‘turun’, ‘terjaga’]
Stemming [‘alhamdullilah’, ‘inflasi’, ‘indonesia’, ‘turun’, ‘jaga’]
Proses preprocessing ini  akan  menghasilkan  sebuah  kumpulan  banyak  kata , sehingga untuk  melihat  kata-kata  yang  sering  muncul  tersebut  diperlukan  visualisasi  data  dengan worldcloud . Berikut gambaran visualisasi worldcloud dari data penelitian pada Gambar 2.
Gambar 2 Visualisasi Worldcloud

## 3.3 Labeling
Proses pelabelan dilakukan secara manual dan menggunakan kelas sentimen berupa kelas positif, negatif dan netral dengan data yang digunakan berjumlah 526 (hasil preprocessing ). Data yang termasuk dalam kelas positif termasuk data tweet pernyataan senang terhadap kondisi inflasi. Data  negatif  adalah  data tweet yang  menyatakan  kurang  senang  terhadap  kondisi  inflasi.  Data netral adalah data tweet yang tidak menunjukkan ekspresi positif dan negatif pada kondisi inflasi.
Berikut contoh hasil pemberian labeling , dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Labeling Tweet Label alhamdullilah  inflasi  indonesia  turun terjaga positif bbm tidak terjaga inflasi meroket negatif ayo investasi kripto pluang netral

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Proses pembobotan digunakan untuk menghitung bobot tiap kata dalam suatu dokumen dengan menghasilkan nilai akhir berupa bobot TF-IDF yang nantinya bobot tersebut digunakan untuk menghitung probabilitas dengan naïve bayes . Berikut proses perhitungan bobot TF-IDF yang dijabarkan dengan Tabel 5 berikut.
Tabel 5 Perhitungan TF , DF , dan IDF Term TF DF IDF = jumlah dokumen / DF d1 d2 d3 alhamdullilah 1 0 0 1 Log (3/1) = 0,4771 inflasi 1 1 0 2 Log (3/2) = 0,1760 indonesia 1 0 0 1 Log (3/1  =  0,4771 turun 1 0 0 1 Log (3/1  =  0,4771 jaga 1 1 0 2 Log (3/2  =  0,1760 bbm 0 1 0 1 Log (3/1  =  0,4771 tidak 0 1 0 1 Log (3/1  =  0,4771 roket 0 1 0 1 Log (3/1  =  0,4771 ayo 0 0 1 1 Log (3/1  =  0,4771 investasi 0 0 1 1 Log (3/1  =  0,4771 kripto 0 0 1 1 Log (3/1  =  0,4771 pluang 0 0 1 1 Log (3/1  =  0,4771 Jumlah 5,123
Proses perhitungan TF dan IDF sudah didapat, kemudian mencari nilai bobot tf-idf sesuai dengan sentimen pada setiap dokumen, untuk penelitian ini untuk sentimen yang digunakan yaitu positif, negatif dan netral sesuai opini masyarakat. Perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6, 7, 8.
Tabel 6 Hasil TF-IDF Label Positif Term TF IDF TF-IDF=TF*IDF alhamdulillah 1 0,4771 0,4771 inflasi 1 0,1760 0,1760 indonesia 1 0,4771 0,4771 turun 1 0,4771 0,4771 jaga 1 0,1760 0,1760 Jumlah 1,7833 Tabel 7 Hasil TF-IDF Label Negatif Term TF IDF TF-IDF=TF*IDF bbm 1 0,4771 0,4771 tidak 1 0,4771 0,4771 jaga 1 0,1760 0,1760
inflasi 1 0,4771 0,4771 roket 1 0,4771 0,4771 Jumlah 2,0844 Tabel 8 Hasil TF-IDF Label Netral Term TF IDF TF-IDF=TF*IDF ayo 1 0,4771 0,4771 investasi 1 0,4771 0,4771 kripto 1 0,4771 0,4771 pluang 1 0,4771 0,4771 Jumlah 1,9084

## 3.5 Klasiifikasi Naïve Bayes
Proses tf-idf telah  didapat,  selanjutnya  perhitungan naïve  bayes model multinomialnb dengan data uji, berikut tweet yang akan diuji dengan model klasifikasi naïve bayes dengan model yang digunakan multinomialNB, contoh data uji pada Tabel 9.
Tabel 9 Data test Data uji Hasil preprocessing Sentimen Harga kebutuhan naik, inflasi meroket Harga butuh naik, inflasi roket ?
Proses pertama dilakukan menghitung prior probability pada setiap masing-masing kelas sentimen, perhitungan dan hasil pada Tabel 10 menggunakan persamaan (5).
Tabel 10 Hasil Probabilitas Setiap Sentimen Rumus Hasil P(positif) = 1/3 0,3 P(netral) = 1/3 0,3 P(negatif) =1/3 0,3
Prior  probability didapat,  kemudian  menghitung  kondisi  probabilitas  untuk  setiap masing-masing  kata  dan  masing-masing  sentimen  pada  contoh  data  latih.  Perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 11,12,13 menggunakan persamaan (6).
Tabel 11 Perhitungan kondisi probabilitas kelas positif
Positif Hasil harga (0 + 1) / (1,7833  +  5,123)   =  1 / 6,9063  =  0,144795332 butuh (0 + 1) / (1,7833  +  5,123)   =  1 / 6,9063  =  0,144795332 naik (0 + 1) / (1,7833  +  5,123)   =  1 / 6,9063  =  0,144795332 inflasi (0,1760 + 1) / (1,7833  +  5,123)   =  1,1760 / 6,9063  =  0,17027931 roket (0 + 1) / (1,7833  +  5,123)   =  1 / 6,9063  =  0,144795332 Tabel 12 Perhitungan kondisi probabilitas kelas negatif Negatif Hasil harga (0 + 1) / (2,0844  +  5,123)   =  1 / 7,2074  =  0,138746289 butuh (0 + 1) / (2,0844  +  5,123)   =  1 / 7,2074  =  0,138746289 naik (0 + 1) / (2,0844  +  5,123)   =  1 / 7,2074  =  0,138746289 inflasi (0,4771 + 1) / (2,0844  +  5,123)   =  1,4771 / 7,2074  =  0,204942143 roket (0,4771 + 1) / (2,0844  +  5,123)   =  1,4771 / 7,2074  =  0,204942143
Tabel 13 Perhitungan kondisi probabilitas kelas netral Netral Hasil harga (0 + 1) / (1,9084 +  5,123)   =  1 / 7,0314  =  0,142219188 butuh (0 + 1) / (1,9084 +  5,123)   =  1 / 7,0314  =  0,142219188 naik (0 + 1) / (1,9084 +  5,123)   =  1 / 7,0314  =  0,142219188 inflasi (0 + 1) / (1,9084 +  5,123)   =  1 / 7,0314  =  0,142219188 roket (0 + 1) / (1,9084 +  5,123)   =  1 / 7,0314  =  0,142219188
Nilai prior probability dan kondisi probabilitas sudah ditemukan selanjutnya menghitung keseluruhan probabilitas atau posterior probability setiap sentiment dan kata . Perhitungan dapat dilihat pada Tabel 14 menggunakan persamaan (4).
Tabel 14 Hasil akhir posterior probability Ketrangan Rumus Hasil positif 0,3  ×  0,144795332  ×  0,144795332  ×  0,144795332 ×  0,17027931  ×  0,144795332 2,24543 negatif 0,3  ×  0,138746289  ×  0,138746289  ×  0,138746289 ×  0,204942143  ×  0,204942143 3,36549 netral 0,3  ×  0,142219188  ×  0,142219188  ×  0,142219188 ×  0,142219188  ×  0,142219188 1,74547
Proses klasifikasi naive bayes multinomialnb bobot probabilitas data uji sudah didapat, kemudian menentukan nilai probabilitas terbaik dan didapatkan kelas negatif mendapatkan nilai probabilitas tertinggi yaitu 3,36549, maka data uji tersebut masuk kedalam kelas negatif.

## 3.6 Evaluasi
Evaluasi digunakan setelah proses pengujian model sudah dilakukan dan mendapatkan hasil  berupa  nilai accuracy,  precission,  recall dan f1-score. Proses  klasifikasi  penelitian  ini menggunakan  beberapa  skenario  pembagian  dataset  untuk  menghasilkan  model  terbaik  yaitu menggunakan 90:10, 80:20, 70:30 dalam pembagian data  kemudian menggunakan naïve bayes model multinomialNB sebagai  proses  pengklasifikasian  analisis  sentimen,  skenario  pembagian data  tersebut  kemudian  diambil  hasil  evaluasi  yang  terbaik , berikut  hasil  evaluasi  yang berdasarkan pembagian data pada Tabel 15.
Tabel 15 Persentase Splitting Data dan Hasil Persentase Data Jumlah Data Hasil Data Train Data Test Data Train Data Test Accuracy precission recall F1-score 90% 10% 473 53 75% 75% 74% 75% 80% 20% 420 106 63% 65% 64% 62% 70% 30% 158 368 61% 69% 64% 58%
Dari hasil evaluasi tersebut hasil  klasifikasi naïve bayes dengan model multinomialNB untuk sekenario pembagian data 90% data train dan 10% data test menjadi model terbaik dengan
precision  75%,  recall  74%,  f1-score  75% dan accuracy  75%, kemudian  dari  hasil  evaluasi tersebut  menghasilkan confusion  matrix sesuai  dengan  model  yang  terbaik,  berikut  gambar visualisasi pada Gambar 3.
Gambar 3 Confusion matrix 90:10
Evaluasi kedua untuk skenario pembagian data 80% untuk data train dan 20% data test mendapatkan hasil precision 65% , recall 64%, f1-score 62% dan accuracy 63% , kemudian dari hasil  evaluasi  tersebut  menghasilkan confusion  matrix ,  berikut  gambar confusion  matrix pada Gambar 4.
Gambar 4 Confusion matrix 80:20
Evaluasi  ketiga untuk  skenario  pembagian  data  70%  data  train  30%  data  test mendapatkan hasil precision 69% , recall 64%, f1-score 58% dan accuracy 61% , kemudian dari hasil evaluasi tersebut menghasilkan confusion matrix , berikut gambar confusion pada Gambar 5.
Gambar 5 Confusion matrix 70:30
Pembagian  data  tersebut  berisi  beberapa  sentimen  pada  setiap  tweet  yaitu  sentimen positif, negatif dan netral dengan jumlah masing-masing tweet ber sentimen positif 175, negatif 183 dan netral 168. Maka menghasilkan visualisasi seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 Visualisasi Sebaran Sentimen

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma naïve  bayes  classifier dengan  model multinomialNB untuk analisis sentimen terhadap inflasi di Indonesia.
1. Dataset yang digunakan sebanyak 1725 tweet yang kemudian dilakukan preprocessing menghasilkan data sebanyak 526 tweet .
2. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 75% dengan menggunakan pembagian data 90  %  data train  dan  10 %  data test  sehingga  sudah  cukup  baik  dalam  mengklasifikasi sentimen.
3. Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  dengan  mencoba  algoritma-algoritma klasifikasi lain agar menghasilkan sistem yang lebih baik
4. Perlu  menambahkan  varian  jumlah  data,  karena  semakin  banyak  dataset  maka  variasi kalimat juga semakin banyak, maka dalam mengklasifikasi lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Widiarsih  and  R.  Romanda,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Inflasi  di Indonesia Tahun 2015-2019 dengan Pendekatan Error Corection Model (ECM),” J. Akunt. dan Ekon. , vol. 10, no. 1, pp. 119–128, 2020, doi: 10.37859/jae.v10i1.1917.
[2] P. L. Harahap and Nurbaiti, “Jurnal Ilmu Kompuer, Ekonomi dan Manajemen,” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj. , vol. 2, no. 2, pp. 3414–3420, 2022.
[3] J. Matematika et al. , “Pengaruh Kenaikan BBM Terhadap Laju Inflasi di Indonesia,” vol. 2, no. 1, pp. 25–32, 2023.
[4] N.  P.  R.  Yuliartini  and  K.  D.  Pramita,  “Jurnal  komunikasi  hukum,” J.  Komun. Hukum,Volume  7  Nomor  1  Februari  2021 ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  469–480,  2022,  [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/jkh/issue/view/863
[5] lyla rahma Adyani and R. djoko Sampurno, “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi yang mempengaruhi Profitabilitas,” J. Akunt. dan Keuang. , vol. 2, no. 2, pp. 40–57, 2019.
[6] A. Setiawan and I. Mbae, “Analisis Perbandingan Harga Minyak Mentah Dunia Sebelum dan Semasa Perang Rusia-Ukraina : Event Study,” Ekomen  J. Ilm. Ekomen , vol. 22, no. 2, pp. 20–28, 2022.
[7] R. Hastuti, I. Irawan, and A. Hukom, “Pengaruh Inflasi , Nilai Tukar , Suku Bunga dan Produk Domestik Bruto terhadap Return Saham pada Perusahaan Manufaktur ( The Effect of Inflation , Exchange Rate , Interest Rate and Gross Domestic Products on Stock Returns in Manufacturing Companies ),” vol. 2, no. 1, pp. 21–36, 2023.
[8] Y. Sari, E. Winarni, and M. Amali, “Analisis Hubungan Pertumbuhan Ekonomi, Angkatan Kerja  dan  Inflasi  di  Indonesia:  Pendekatan  Vector  Error  Correction  Model  (VECM),”
Ekon. J. Econ. Bus. , vol. 7, no. 1, p. 627, 2023, doi: 10.33087/ekonomis.v7i1.821.
[9] I.  Afdhal,  R.  Kurniawan,  I.  Iskandar,  R.  Salambue,  E.  Budianita,  and  F.  Syafria, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang  Islamofobia,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  122–130, 2022, [Online]. Available: http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4004/pdf
[10] A. L. D. tavares Duarte and Eddy Nurraharjo, “Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Tweet Terkait Naiknya Kasus Omicron Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.36595/jire.v6i1.779.
[11] Z. N. Aulia, G. K. Jati, and I. Santoso, “ANALISIS SENTIMEN TANGGAPANPUBLIC MENGENAI E-TILANG MELALUI MEDIA SOSIAL YOUTUBE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” vol. 7, no. 2.
[12] R.  Puspitasari,  Y.  Findawati,  M.  A.  Rosid,  P.  S.  Informatika,  and  U.  M.  Sidoarjo, “Sentiment Analysis of Post-Covid-19 Inflation Based on Twitter Using the K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine Analisis Sentimen Terhadap Inflasi Pasca Covid- 19 Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor Dan,” vol. 4, no. 4, pp. 1–11, 2023, doi: 10.20884/jutif.
[13] P. D. Wulandari, U. Enri, and A. Primajaya, “Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Iuran Bpjs Kesehatan Pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 18–22, 2020, doi: 10.35960/ikomti.v1i2.575.
[14] S.  Mujahidin,  B.  Prasetio,  and  M.  C.  C.  Utomo,  “Implementasi  Analisis  Sentimen Masyarakat Mengenai Kenaikan Harga BBM Pada Komentar Youtube Dengan Metode Gaussian naïve bayes,” Voteteknika (Vocational Tek. Elektron. dan Inform. , vol. 10, no. 3, p. 17, 2022, doi: 10.24036/voteteknika.v10i3.118299.
[15] S.  Mandasari,  B.  H.  Hayadi,  and  R.  Gunawan,  “Sentiment  Analysis  of  Online Transportation Users Towards Grab Indonesia Services Using Multinomial Naive Bayes Classifier,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 2, p. 118, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/article/view/5635
[16] O. P. Zusrotun, A. C. Murti, and R. Fiati, “Analisis Sentimen Terhadap Belajar Online pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 3, pp. 310–319, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49160.
[17] B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[18] P. G. Aryanti and I. Santoso, “ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER TERHADAP MOBIL LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” vol. 7, no. 2, pp. 133–137, 2023.
[19] A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu  di  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes  Clasifier,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 11, no. 2, pp. 195–200, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412.
[20] A.  M.  Siregar et  al. ,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP UNIVERSITAS BUANA PERJUANGAN KARAWANG DENGAN AlGORITME SVM dan NAÏVE BAYES,” pp. 25–36, 2023.
[21] F. Septianingrum, J. H. Jaman, and U. Enri, “Analisis Sentimen Pada Isu Vaksin Covid- 19 di Indonesia dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Media  Inform.  Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1431, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3260.