## ANALISIS SENTIMEN PEMAKAIAN SISTEM ABSENSI BERBASIS WEB UNTUK PEGAWAI ASN DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES
Siti Arofah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia arofah0262@gmail.com

## ABSTRAK
Di era digital, pentingnya sistem yang tepat waktu, efektif, serta menjaga keamanan data sensitif dan privasi karyawan  sangat  ditekankan.  latar  belakang  permasalahan  penelitian  ini  terletak  pada  kebutuhan  untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan sistem absensi online di lingkungan ASN Kabupaten Cirebon.Penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  mengevaluasi  penggunaan  sistem  absensi  online  bagi  pegawai  Aparatur  Sipil  Negara (ASN) di Kabupaten Cirebon dengan  menerapkan  metode Algoritma Naive Bayes. Data dikumpulkan  melalui kuesioner yang menilai ulasan positif dan negatif dari pengguna sistem tersebut. Dari 500 data mentah, 324 data berhasil diolah menggunakan RapidMiner. Analisis sentimen digunakan untuk mengevaluasi kinerja model dan respon dari karyawan terhadap sistem tersebut. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 92,55% pada data pelatihan,  menunjukkan kemampuan  model dalam  mengklasifikasikan emosi dengan tingkat akurasi  yang tinggi. Ulasan positif juga menunjukkan tingkat akurasi yang sama, dengan akurasi kelas positif mencapai 98,13% dan kelas negatif mencapai 81,65%, mengindikasikan keakuratan model dalam memprediksi kedua kelas tersebut. Meskipun demikian, terdapat kesalahan pada 20 data yang seharusnya tergolong negatif namun diprediksi positif. Penelitian ini memberikan pemahaman mengenai pandangan pegawai ASN terhadap sistem absensi online, serta memberikan implikasi untuk pengembangan dan perbaikan sistem di masa depan.
Kata kunci :  Sistem  absensi  online,Analisis  sentimen,  algoritma  Naïve  Bayes,  RapidMiner,  Akurasi,  ulasan positif-negatif.

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  mengulas  penerapan  sistem presensi  online bagi  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN) dengan penekanan pada analisis sentimen menggunakan  metode  algoritmik Naïve  Bayes . Menurut Nugroho [1] , internet, terutama media sosial, telah  menjadi  bagian  yang  lumrah  dalam  kehidupan masyarakat modern. Penerapan sistem presensi online untuk ASN dianggap membantu pengelolaan kehadiran  secara  efisien,  walaupun  muncul  beberapa isu  seperti  efisiensi,  keamanan  data,  kompleksitas penggunaan,  akomodasi  pegawai,  dan  privasi  (2). Amrullah  (3)  menjelaskan  bahwa  analisis  sentimen melibatkan komputasi atas opini, perasaan, dan emosi dalam  teks,  dan  algoritma Naive  Bayes digunakan untuk membangun sistem analisis sentimen.
Tujuan utama penelitian ini adalah mengevaluasi efektivitas  penggunaan  sistem presensi  onlin e  bagi pegawai  ASN  dengan  menerapkan  algoritma Naïve Bayes. Pendekatan  penelitian  ini  mencakup  analisis sentimen untuk mengelompokkan polaritas teks dalam dokumen,  kalimat,  atau  opini  menjadi  kelas  sangat positif,  positif,  netral,  negatif,  dan  sangat  negatif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga  terkait  kinerja  dan  efektivitas  sistem kehadiran online , sehingga dapat membantu meningkatkan  manajemen  sumber  daya  manusia  di sektor pemerintahan.
Dalam  pendekatan  terstruktur  untuk  analisis sentimen, penelitian ini akan menggunakan algoritma Naive  Bayes karena  kecepatan  pemprosesan  dan akurasi yang tinggi pada data yang besar dan beragam. Dampak dari hasil penelitian ini mencakup kontribusi pada  sektor  Teknologi  Informasi  (TI)  dengan memperkuat  pemahaman  efektivitas  dan  kepuasan pengguna terhadap teknologi kehadiran berbasis web . Praktisi  di  lapangan  dapat  memanfaatkan  temuan  ini untuk  meningkatkan  layanan  dan  produktivitas. Temuan  ini  juga  dapat  mendukung  pengembangan teknologi absensi berbasis web dengan meningkatkan pengalaman  pengguna  dan  efisiensi  manajemen pegawai ASN.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pegawai
Aset terbesar suatu organisasi adalah karyawannya yang berpartisipasi aktif  dalam seluruh aktivitas organisasi [2] . .Karyawan membawa perspektif,  motivasi, emosi, tujuan, kebutuhan status, latar  belakang  pendidikan,  kelompok  umur,  dan gender yang berbeda ke tempat kerja.

## 2.2. Absensi
Secara  harfiah,  absensi  artinya  ketidakhadiran. Akan  tetapi  absensi  yang  dimaksud  dalam  hal  ini adalah  sebuah  kegiatan  pengambilan  data  guna mengetahui jumlah kehadiran karyawan di perusahaan
atau  instansi  [2].  Pentingnya  proses  kehadiran  tidak hanya  dalam  pemantauan  ketidakhadiran,  tetapi  juga dalam pengelolaan personel yang efektif, pengukuran produktivitas  dan    kepatuhan  terhadap  prinsip partisipasi personel perusahaan.

## 2.3. Analisis data
Penelitian [3]. Penelitian ini menekankan bahwa hasil pengujian dipengaruhi oleh seleksi data training. Kualitas  pola  pada  data  training  menentukan  aturan- aturan yang diterapkan pada data testing, dan sebagai akibatnya, tingkat precision, recall, dan accuracy juga dipengaruhi  oleh  keputusan  dalam  penentuan  data training .  Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil bahwa dengan penerapan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan ke label positif, negatif [4] . Dalam penelitian ini data diambil melalui kuesioner dengan  memberikan  2  pertanyaan  1  ulasan.  Didapat sebanyak  323  jawaban  sehingga  diperoleh  [5] .Sentimen  dilakukan  terhadap  peluang  positif  dan negatif, sentimen positif  yang terdapat pada database kata  sifat  adalah  dengan  jumlah    230  dan  93  negatif dengan jumlah 323[6] .

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  suatu  bidang  yang berlangsung  dalam  penelitian  berbasis  teks.  Analisis sentimen adalah disiplin penelitian yang berfokus pada identifikasi  dan  interpretasi  opini  atau  perasaan  yang terdapat  dalam  teks.  Fokus  utamanya  adalah mengelompokkan  apakah  suatu  pernyataan  memiliki sentimen label ulasan positif, negatif.[1]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  suatu  proses berpikir  untuk  menentukan  masalah,  mengumpulkan data baik melalui studi literatur maupun melalui studi lapangan,  melakukan  pengolahan  data  hingga memberikan  kesimpulan  dari  permasalahan  yang diteliti  .Untuk  mempermudah  pemahaman    tentang alur penelitian, akan dijelaskan pada gambar dibawah Ini  yang  menjelaskan  secara visual tentang  proses penelitian.

## Gambar 1. Metode penelitian
Langkah-langkah atau teknik yang disebutkan di atas merupakan bagian dari proses pengolahan dan analisis teks yang umum digunakan dalam pemrosesan bahasa
alami  atau  NLP  (Natural  Language  Processing). Berikut adalah penjelasan singkat untuk setiap teknik tersebut:
a. Filtering Tahapan  dimana  data  teks  disaring  untuk menghapus  elemen  yang  tidak  relevan  atau  tidak diinginkan,  seperti  tanda  baca  atau  karakter khusus.
b. Cleansing Proses membersihkan data teks dari gangguan atau noise, seperti karakter tidak valid, tag HTML, atau format yang tidak diinginkan.
c. Case folding Langkah  untuk  membuat  seluruh  karakter  dalam teks  menjadi  huruf  kecil  atau  huruf  besar  agar konsistensi dalam analisis.
d. Tokenizing Proses membagi teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut token. Token bisa berupa kata,  frasa,  atau  karakter,  tergantung  pada  aturan tokenisasi yang diterapkan.
e. Cross validation Metode  untuk  mengevaluasi  performa  model dengan membagi data menjadi subset pelatihan dan pengujian,  dan  melakukan  pengujian  berulang menggunakan subset yang berbeda untuk menghindari overfitting.
f. Stemming Proses menghilangkan infleksi atau afiks dari kata- kata  dalam  teks  sehingga  hanya  tersisa  akar  kata atau kata dasarnya.
g. Stopword Kata-kata  umum  yang  sering  muncul  dalam  teks dan dianggap tidak memberikan informasi penting karena  seringnya  kemunculan  mereka.  Kata-kata ini biasanya dihilangkan dari analisis teks.

## 3.2. Sumber Data
Dalam  melakukan  pengumpulan  data  untuk penelitian  mengenai  analisis  sentimen  penggunaan sistem absensi berbasis web bagi pegawai ASN dengan menggunakan  metode  algoritma Naïve  Bayes , pendekatan  utama  yang  digunakan  adalah  melalui kuisioner.  Untuk  mendapatkan  data-data  yang  dapat menunjang  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan beberapa metode pengumpulan data sebagai berikut:
3.2.1. Sumber Data Primer a. Metode Interview atau Wawancara
Metode Interview berupa Kuisioner yang dirancang  dengan  pertanyaan-pertanyaan  yang relevan terkait penggunaan sistem absensi, tingkat kepuasan  pengguna,  serta  persepsi  mereka terhadap  algoritma Naïve  Bayes .  Penyebaran kuisioner  dilakukan  melalui  platform  online  yang umum  digunakan  di  lingkungan  ASN,  sehingga total  keseluruhan  data  yang  didapatkan  sebanyak 500 data
Filtering Cleansing Case Folding Stemming Cross
Validation
Tokennizing Stopword
b. Metode Studi Literatur Pada  metode  studi  literatur,  penulis  melakukan pencarian data berdasarkan sumber-sumber tertulis,  baik  berupa  buku,  arsip,  jurnal,  maupun dokumen-dokumen  lain  yang  relevan  dengan permasalahan  yang  berkaitan  dengan  algoritma Naive Bayes .

## 3.2.2. Sumber Data Sekunder
Penelitian ini mengkaji pengalaman penggunaan sistem absensi dan absensi berbasis  web oleh  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  di  Kabupaten Cirebon.  Populasi  yang  menjadi  fokus  melibatkan seluruh ASN di Kabupaten Cirebon yang menerapkan sistem  tersebut,  termasuk  instansi  pemerintah  seperti kementerian,  lembaga,  dan  departemen  teknologi. Dengan tujuan mendapatkan gambaran yang representatif,  peneliti  memilih  sampel  sejumlah  500 pegawai  ASN,  mempertimbangkan  variasi  dalam penggunaan  sistem  berdasarkan  nama,  eselon,  dan jabatan. Analisis data dari sampel ini diharapkan dapat memberikan  pemahaman  yang  mendalam  dan menghasilkan  temuan  yang  dapat  digeneralisasi  ke seluruh  populasi,  memberikan  kontribusi  signifikan terkait  pengalaman  pengguna  ASN  terhadap  sistem absensi  berbasis  web  di  sektor  pemerintahan Kabupaten Cirebon.

## 3.3. Data Set
Dalam lingkup penelitian, populasi merujuk pada seluruh  pegawai  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  di Kabupaten Cirebon yang menggunakan sistem absensi dan  absensi  berbasis web .  Populasi  ini  mencakup beragam  instansi  pemerintah  seperti  kementerian, lembaga, dan departemen yang menerapkan teknologi tersebut.  Sebanyak  500  pegawai  ASN  Kabupaten Cirebon  menjadi  responden  penelitian  dan  diwakili melalui  kuisioner  ulasan  Positif  dan  Negatif. Sementara  itu,  istilah  "sampel"  merujuk  pada sekelompok pegawai yang dipilih secara hati-hati dari populasi  tersebut  untuk  pengamatan.  Desain  sampel ini  disusun  untuk  mencakup  variasi  lembaga pemerintah  dan  mempertimbangkan  faktor-faktor seperti eselon, jabatan, dan nama pegawai.
Pemilihan sampel yang akurat diharapkan dapat memberikan  gambaran  yang  representatif  mengenai penggunaan sistem waktu dan kehadiran berbasis web di kalangan pegawai ASN Kabupaten Cirebon. Selain itu,  sampel  tersebut  mendukung  analisis  sentimen melalui  penerapan  teknik  algoritma Naïve  Bayes sesuai  dengan  fokus  penelitian.  Oleh  karena  itu, pemahaman  yang  tepat  tentang  populasi  dan  sampel sangat  penting  dalam  menjamin  keabsahan  dan generalisasi temuan penelitian.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Jenis  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  perancangan  ini  memuat  teknik observasi  dan survei.
a. Observasi
hasil observasi langsung dan  survei digabungkan, memberikan  pemahaman  menyeluruh  mengenai interaksi  pegawai  ASN  dengan  sistem  absensi berbasis web. Algoritma Naïve  Bayes diterapkan pada  data  survei  untuk  mengklasifikasikan sentimen responden menjadi positif, negatif. Hasil ini  diinterpretasikan  untuk  mengidentifikasi  pola, tren, atau masalah yang muncul, serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan atau perbaikan sistem.
b. Survei Hasil survei ini akan menjadi dataset untuk melatih algoritma Naïve  Bayes guna  menganalisis sentimen.  Proses  pengumpulan  data  melibatkan validasi  untuk  memastikan  integritas  dan  akurasi informasi yang terkumpul.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Berikut adalah penjelasan lebih detail mengenai langkah-langkah  analisis  data  yang  kemungkinan dilakukan:

## 3.5.1. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dari  pegawai  ASN  di Kabupaten Cirebon yang menggunakan sistem absensi berbasis web. Data ini mencakup informasi teks yang terkait  dengan  pengalaman,  pendapat,  atau  umpan balik terkait penggunaan sistem tersebut.

## 3.5.2. Pelatihan Model Naïve Bayes
Metode algoritma  Naïve  Bayes digunakan untuk  melatih  model  sentimen  menggunakan  dataset pelatihan. Model ini belajar dari pola-pola dalam data pelatihan terkait dengan pengaruh kata-kata atau fitur lainnya terhadap sentimen.
a. Representasi Teks
Dibuat  representasi  vektor  atau  matriks  dari  data teks,  mencerminkan  frekuensi  kemunculan  kata- kata  dalam  dokumen.  Representasi  ini  digunakan sebagai input untuk pelatihan dan pengujian model Naïve Bayes.
b. Klasifikasi Sentimen
Model Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pada dataset pengujian.  Proses  ini  melibatkan  perhitungan probabilitas  posterior  untuk  setiap  kelas  sentimen dan  pemilihan  kelas  dengan  probabilitas  tertinggi sebagai hasil klasifikasi.
c. Evaluasi Model Kinerja  model  dievaluasi  menggunakan  metrik seperti  akurasi, presisi,  recall,  atau  F1-score. Ini memberikan  gambaran  sejauh  mana  model  dapat mengklasifikasikan sentimen dengan tepat. Evaluasi model dari algoritma Naive Bayes dalam analisis sentimen ulasan (positif/negatif) melibatkan  beberapa  metrik  evaluasi  yang umumnya digunakan dalam pemodelan klasifikasi.
Beberapa metrik tersebut mencakup: a. Akurasi (Accuracy)
Akurasi  mengukur  sejauh  mana  model  klasifikasi dapat  mengidentifikasi  kelas  yang  benar.  Akurasi dihitung  dengan  membagi  jumlah  prediksi  yang benar dengan jumlah total prediksi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 . 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (1)
b. Presisi (Precision)
Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif model akurat. Ini dihitung dengan membagi jumlah true  positive dengan  jumlah  keseluruhan  prediksi positif (true positive + false positive).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)
c. Presisi (Precision)
Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif model akurat. Ini dihitung dengan membagi jumlah true positive dengan  jumlah  keseluruhan  prediksi positif (true positive + false positive).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙 =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)
d. F1-Score
F1-score adalah  rata-rata  harmonik  antara presisi dan  recall .  Ini  memberikan  perbandingan  yang seimbang antara kedua metrik.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥(𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
e. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah tabel yang menunjukkan kinerja  model  pada  set  data  pengujian.  Ini mencakup true  positive,  true  negative,  false positive, dan false negative . f. Receiver  Operating  Characteristic  (ROC)  Curve dan Area Under the Curve (AUC) ROC  curve adalah  grafik  yang  mengilustrasikan kinerja  model  pada  berbagai  ambang  batas. AUC mengukur area di bawah kurva ROC , memberikan gambaran keseluruhan kinerja model.
Evaluasi  model  Naive  Bayes dalam  konteks analisis sentimen umumnya mencakup kombinasi dari metrik-metrik  ini,  tergantung  pada  kebutuhan  dan prioritas  spesifik  dari  aplikasi  yang  bersangkutan. Teorema  Bayes membentuk  dasar  algoritma Naïve Bayes, terutama  dalam  konteks  analisis  sentimen. Dalam  analisis  sentimen,  kita  dapat  merumuskan persamaan Bayes sebagai berikut: a. Analisis Kontribusi Faktor Langkah  ini  membantu  memahami  aktor-faktor yang  paling  memengaruhi  penentuan  sentimen positif, negatif, atau netral.
b. Validasi Hasil Hasil  analisis  dan  klasifikasi  sentimen  divalidasi untuk  memastikan  keandalan  dan  konsistensi model.  Validasi  bisa  melibatkan  teknik  seperti cross-validation untuk mengurangi potensi bias.
c. Penyajian Hasil Hasil  analisis  sentimen  disajikan  dengan  jelas, mungkin  dalam  bentuk  grafik,  tabel,  atau visualisasi  data  lainnya,  untuk  mempermudah pemahaman oleh pembaca.
d. Interpretasi dan Kesimpulan
Hasil  analisis  sentimen  diinterpretasikan  dengan merujuk  pada  pertanyaan  penelitian.  Kesimpulan diambil berdasarkan temuan-temuan yang muncul dari  analisis  sentimen  penggunaan  sistem  absensi berbasis  web  oleh  pegawai  ASN,  menggunakan metode algoritma Naïve Bayes.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap    absensi  pegawai  ASN  .  Data  tersebut kemudian  diklasifikasikan  ke  dua  kelas  ,yaitu  ulasan positif,dan negatif dengan   menggunakan algoritma Naive  Bayes .    Evaluasi    sistem    dilakukan    dengan menggunakan rapidminer untuk    mendapatkan  nilai akurasi, presisi, recall.

## 4.1. Fitur Absen
Fitur  absensi  pada  sistem  berbasis web ditampilkan pada gambar 2
Gambar 2. fitur absen
Fitur absen dapat mencakup: a. Rekam Kehadiran Sistem  secara  otomatis  mencatat  dan  merekam kehadiran  pegawai,  termasuk  informasi check-in atau check-out melalui  antarmuka  aplikasi  atau web.
b. Pemberitahuan Keterlambatan atau Absen Fitur yang memberikan notifikasi kepada pegawai atau atasan ketika terjadi keterlambatan atau absen tanpa izin.
c. Manajemen Izin dan Cuti Kemampuan  untuk  mengajukan  dan  mengelola izin  atau  cuti  secara  daring,  serta  mencatat ketersediaan pegawai.
d. Riwayat Kehadiran Menyajikan  rekam  historis  kehadiran  pegawai untuk  melacak  pola  kehadiran  dan  keterlambatan dari waktu ke waktu.
e. Integrasi dengan Kalender Fitur  yang  memungkinkan  penggabungan  data kehadiran dengan kalender pegawai atau kalender organisasi.
f. Laporan Kehadiran Menyediakan  laporan  dan  analisis  kehadiran pegawai  untuk  membantu  manajemen  dalam pengambilan  keputusan  terkait  produktivitas  dan efisiensi.
g. Keamanan Data Absensi
Fitur  yang  menjaga  keamanan  data  kehadiran pegawai agar tidak dapat diakses oleh pihak yang tidak berwenang.
Data  penelitian  ini  diambil  dari  kuisioner menggunakan Google  Form yang  ditunjukan  kepada beberapa  pegawai  ASN  kabupaten  Cirebon  seperti ditampilkan pada gambar 4.1 dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan google from
Didalam  dataset  tersebut  terdapat  500 data.  dan setelah pre-Processing .jumlah data berkurang menjadi 324,dan  data  ini  telah  disiapkan  untuk  digunakan dalam  data  mining,berikut  adalah sample data  yang dapat dilihat pada Gambar 4.2 dibawah ini
Gambar 4. Sample data set

## 4.2. Pre-Processing
Langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  proses dokumentasi di RapidMiner meliputi: a. Tokenisasi:  Teks  dipecah  atau  misahin  perkata menjadi unit kecil.
Gambar 5. Proses dokumen from data
b. Setelah  proses Tokenize ,  kemudian  proses transform data  adalah  untuk  mengubah  huruf menjadi huruf kecil .
Gambar 6. proses filter token
c. Setelah melakukan proses filter token (by length) , kemudian  melakukan  proses stem(porter). Fungsi proses stem(porter) adalah untuk akhir kata.
Gambar 7 . Gambar stem
d. Langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  proses crossvalidation di RapidMiner meliputi:
1. Naive Bayes adalah suatu algoritma klasifikasi yang didasarkan pada teorema Bayes .
Gambar 8. Proses cross validation
2. Setelah  melakukan  proses Naive  Bayes, selanjutnya proses Apply Model. Proses Apply Model merupakan  langkah  dalam  proses pengembangan  model machine  learning di mana model yang telah dilatih diterapkan pada data baru untuk melakukan prediksi.

## Gambar 9. Proses Apply Model
3. Proses  Performance adalah  tahap  evaluasi kinerja  model  yang  melibatkan  analisis  hasil prediksi  dan  perbandingannya  dengan  nilai sebenarnya pada data uji. Operator
Performance digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  model  dapat  menggeneralisasi pada data yang tidak terlihat.

## Gambar 10. proses performance
4.3. Evaluasi
Penilaian accuracy,  precision,  recall pada Analisis  Sentimen  Pemakaian  Sistem  Absensi Berbasis  Web  untuk  pegawai  ASN  menggunakan metode  algoritma  naïve  bayes dapat  dilihat  pada gambar sebagai berikut:
Gambar 11. nilai Accuary, Precision, recall
Hasil  evaluasi  mencakup  nilai-nilai  seperti akurasi, presisi, dan recall, serta jumlah prediksi positif dan  negatif  yang  dibuat  oleh  model  klasifikasi.  Ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model dapat memprediksi kelas-kelas yang berbeda. a. Akurasi:  Dengan  nilai  92.55%,  ini  menunjukkan seberapa  baik  model  dapat  mengklasifikasikan semua kelas dengan benar.
b. Presisi: Untuk kelas positif, presisi sebesar 98.13% menunjukkan  seberapa  tepatnya  model  dalam memprediksi  kelas  positif  dari  semua  prediksi positif yang dibuat. Sementara untuk kelas negatif, presisi  sebesar  81.65%  menunjukkan  seberapa tepatnya  model  dalam  memprediksi  kelas  negatif dari semua prediksi negatif yang dibuat.
c. Recall: Untuk kelas positif, recall sebesar 91.30%
menunjukkan seberapa baik model
mengidentifikasi instance yang sebenarnya positif dari  semua  instance  yang  memang  positif. Sedangkan  untuk  kelas  negatif,  recall  sebesar 95.70%  menunjukkan  seberapa  baik  model mengidentifikasi instance yang sebenarnya negatif dari semua instance yang memang negatif.
Nilai-nilai  ini  diperoleh  dari  evaluasi  model terhadap  data  training,  yang  berarti  model  diuji terhadap  data  yang  sudah  dikenal  sebelumnya  untuk mengukur  kinerjanya.  Jumlah  prediksi  positif  dan negatif  yang  dilakukan  oleh  model  juga  memberikan konteks tentang bagaimana model membuat keputusan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa Pegawai  ASN  memberikan  tingkat  evaluasi  positif sebesar 92.55% terhadap sistem absensi berbasis web, mencerminkan  kepuasan  tinggi  terhadap  kehandalan sistem  dalam  aktivitas  harian.  Meskipun  ulasan kekurangan  tidak  secara eksplisit disampaikan, pemahaman lebih lanjut terhadap ulasan positif dapat memberikan  wawasan  tambahan  mengenai  aspek positif  yang  diapresiasi  oleh  Pegawai  ASN.  Analisis sentimen  secara  langsung  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  persepsi,  menunjukkan bahwa  tingkat  akurasi  tinggi  pada  ulasan  positif mencerminkan  dampak  positif  dari  fitur-fitur  sistem absensi web ,  seperti  kemudahan  penggunaan, keamanan  data,  dan  dukungan  teknis  yang  memadai. Kesalahan prediksi negatif potensial perlu diperhatikan  untuk  meningkatkan  pandangan  negatif. Tingkat  akurasi  yang  tinggi  menandakan  efektivitas
sistem  dalam  memenuhi  kebutuhan  dan  harapan Pegawai  ASN.  Analisis  sentimen  memberikan wawasan berharga sebagai panduan untuk meningkatkan  efisiensi  sistem,  khususnya  dalam menanggulangi  potensi  kesalahan  prediksi  negatif. Saran  untuk  penulisan  selanjutnya  mencakup  fokus pada  optimalisasi  deteksi  sentimen  negatif,  analisis mendalam terhadap data negatif, pengumpulan umpan balik  pengguna,  dan  pemantauan  serta  peningkatan berkelanjutan  terhadap  kinerja  model.  Dengan langkah-langkah  ini,  diharapkan  sistem  dapat  terus dioptimalkan,  memberikan  hasil  analisis  sentimen yang lebih akurat, dan memenuhi kebutuhan pengguna secara efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amrullah,  Ahmad  Zuli,  Andi Sofyan  Anas, and Muh  Adrian  Juniarta  Hidayat.  2020.  “Analisis Sentimen  Movie  Review  Menggunakan  Naive Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi
Square.” Jurnal 2(1):40–44. doi:
10.30812/bite.v2i1.804.
[2] Analysis,  Pieces.  2023.  “DENGAN  ANALISA PIECES BERBASIS WEB.” (September):6–7.
[3] Evasaria  M.  Sipayung,  Herastia  Maharani,  and Ivan  Zefanya.  2016.  “Perancangan  Sistem Analisis Sentimen Komentar Pelanggan Menggunakan Metode  Naive  Bayes Classifier.” Jurnal Sistem Informasi (JSI) 8(1):2355–4614.
[4] Fernando,  Jose,  and  Jose  Fernando.  1995. “Analisis Sentimen Pada e - Learning Universitas Xyz  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Dan Support Vector Machine.” 81–97.
[5] Muhammad  Rahman  Saleh,  Andri  Kusuma Wardana,  Febriani,  Arief  Sabarudin,.  2021.
“Sistem  Absensi  Dan  Monitoring  Marketing Arteri Pondok Indah Divisi Used Car Menggunakan  Metode  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Dan  Naive  Bayes  Pada  PT  BCA Finance.” Respati 16(2):129. doi: 10.35842/jtir.v16i2.408.
[6] Muhidin, Asep, and Abdul Halim Anshor. 2023. “Aplikasi  Absensi  Non  ASN  Berbasis  Web.” 19(2):505–9.
[7] Nugroho, Agung. 2018. “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier  Dengan  Ekstrasi  Fitur  N-Gram.”  J-
SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) 2(2):200. doi: 10.30645/j- sakti.v2i2.83.
[8] Nurian,  Andriani.  2023.  “Analisis  Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Google Play Menggunakan Naïve Bayes.” Jurnal Informatika Dan  Teknik  Elektro  Terapan  11(3s1):829–35. doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[9] Prasetyowati,  Erwin,  and  Nilam  Ramadhani. 2018. “Sistem Evaluasi Dan Klasifikasi Kinerja Akademik  Mahasiswa  Universitas  Madura Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan  Dirichlet Smoothing.”  JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi
Informasi 16(2):192. doi:
10.12962/j24068535.v16i2.a688.
[10] Tanggraeni,  Artanti  Inez,  and  Melkior  N.  N. Sitokdana. 2022. “Analisis Sentimen Aplikasi E- Government  Pada  Google  Play  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes.” JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) 9(2):785–95. doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.