## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540

## Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Chatgpt Berdasarka Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Dwi Transiska, Dimas Febriawan, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 dtrsiskaa@gmail.com, 2 dimas.febriawan@uhamka.ac.id, 3,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Chatbot dapat membantu dengan bekerja sama antara pengguna dan perusahaan atau organisasi. Pada masa sekarang, kecerdasan  buatan  melalui  chatbot  telah  menjadi  salah  satu  andalan  dalam  menangani  berbagai  masalah.  Salah  satu  jenis chatbot yang terkenal adalah ChatGPT, yang memanfaatkan teknologi NLP (Natural Language Processing) untuk memahami dan menjawab pertanyaan dan permintaan pengguna. ChatGPT sebagai perangkat yang sangat mudah digunakan untuk semua kalangan, tampilan interface ChatGPT cukup sederhana namun tidak menimbulkan rasa bosan, dan kecepatan dalam merespon peritah  yang  diberikan,  hal  ini  menjadi  nilai  tambah  ChatGPT.  Meskipun  dengan  segudang  kemudahan  yang  ditawarkan, ChatGPT juga menimbulkan kekhawatiran pada sisi negatifnya. Sisi negatifnya yaitu banyak kekhawatiran yang muncul mulai dari maraknya penyebaran hoaks dan kesalahpahaman di media sosial. Kelebihan serta kekurangan yang telah di jelaskan di atas,  peneliti  mendapatkan  dorongan  untuk  mengetahui  kebenaranya  dari  respon  masyarakat  terkait  ChatGPT  lebih  dalam sehingga di buatlah penelitian analisis sentimen ini dibuat. Apalagi penelitian terkait analisis sentimen ini bisa di bilang cukup menjadi jawaban atas simpang siur nya respon masyarakat di luaran terkait ChatGPT. Penelitian ini juga di mulai dari proses Pengambilan  data  pada  media  sosial  Twitter  menggunakan  Rapidminer,  pada  proses  ini  peneliti  menggunakan  token  API Twitter pada aplikasi Rapidminer sehingga dapat di peroleh. Data yang telah diperoleh kemudian dibersihkan melalui proses preprocessing  dengan  menggunakan  fitur  fitur  yang  tersedia  pada  Rapidminer,  hasil dari proses  inilah  data  menjadi bersih. Setelah  di  bersihkan  melalui  preprocessing  selanjutnya  diberi  pelabelan  yaitu  berlabel  positif  atau  berlabel  negatif  yang nantinya akan diklasifikasikan oleh algoritma Naïve Bayes. Klasifikasi ini bertujuan untuk membagi antara sentimen positif dan sentimen negatif.  Setelah melakukan klasifikasi, data kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix dan didapatkan hasil nilai accuracy sebesar 96,55%, nilai precision sebesar 89,19%, dan nilai recall sebanyak 95,18%.
Kata Kunci: Algoritma; Analisis Sentimen; ChatGPT; Naïve Bayes; Twitter
Abstract− Chatbots  can  assist  by  fostering  collaboration  between  users  and  companies  or  organizations.  In  today's  world, artificial intelligence through chatbots has become one of the mainstays in handling various problems. One of the well-known types of chatbots is ChatGPT, which utilizes NLP (Natural Language Processing) technology to understand and respond to user queries and requests. ChatGPT, as a device that is very easy to use for all circles, has a fairly simple interface but does not cause boredom, and the speed in responding to commands given, this is an added value of ChatGPT. Despite the myriad of conveniences offered, ChatGPT also raises concerns on the negative side. The negative side is that there are many concerns that  arise,  starting  from  the  rampant  spread  of  hoaxes  and  misunderstandings  on  social  media.  The  advantages  and disadvantages  that  have  been  explained  above,  researchers  are  encouraged  to  find  out  the  truth  from  the  public's  response regarding  ChatGPT  more  deeply  so  that  this  sentiment  analysis  research  is  made.  Moreover,  research  related  to  sentiment analysis can be said to be quite an answer to the confusion of public responses outside related to ChatGPT. This research also starts  from  the  process  of  Data  retrieval  on  Twitter  social  media  using  Rapidminer,  in  this  process  the  researcher  uses  the Twitter API token on the Rapidminer application so that it can be obtained. The data that has been obtained is then cleaned through the preprocessing process using the features available in Rapidminer, the result of this process is that the data becomes clean. After being cleaned through preprocessing, it is then labeled as positive or negative which will later be classified by the Naïve Bayes algorithm. This classification aims to divide between positive sentiment and negative sentiment. After performing classification, the data is then evaluated using a confusion matrix and the results are obtained with an accuracy value of 96.55%, a precision value of 89.19%, and a recall value of 95.18%.
Keywords: Algorithm; ChatGPT; Naïve Bayes; Sentiment Analysis; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  yang  pesat  ini  dapat  memberikan  dampak  postif  dan  negatif  pada  media  sosial  seperti Twitter [1]. Twitter adalah sebuat platform media sosial yang dibuat untuk berbagi pesan singkat dengan sebutan “tweet”. Twitter ini memberikan peluang bagi pengguna untuk menerima atau mengirim informasi secara instan, serta berkomunikasi dengan pengguna lain mengunakan link, gambar, video, dan hastag. Banyak pengguna Twitter memberikan  pendapat  setelah  berinteraksi  dengan  ChatGPT,  baik  positif  maupun  negatif,  menyampaikan pengalaman mereka.
Seiring  berjalannya  waktu  penggunaan  chatbot  menjadi  populer  dikalangan  netizen  dunia.  Chatbot memiliki  kemampuan  untuk  membantu  pekerjaan  manusia  dalam  sebuah  perusahaan  maupun  dalam  aktivitas sehari-hari  [2].  Pada  masa  kini,  chatbot  telah  berkembang  menjadi  lebih  kompleks  dengan  disertai  kecerdasan buatan.  Hal  ini  menyebabkan  chatbot  menjadi  alfternatif  yang  banyak  digunakan  netizen  untuk  membantu pekerjaan  sehari-hari.  ChatGPT  hadir  sebagai  chatbot  yang  paling  mutakhir  pada  awal  tahun  2018,  dan  sangat populer  digunakan  pada  tahun  2020  hingga  kini,  dengan  memanfaatkan  teknologi  NLP  (Natural  Language Processing), ChatGPT mampu memahami dan memenuhi permintaan yang diminta oleh pengguna [3].
Sebagian masyarakat memandang ChatGPT sebagai perangkat yang sangat mudah digunakan untuk semua kalangan,  tampilan  interface  ChatGPT  cukup  sederhana  namun  tidak  menimbulkan  rasa  bosan,  dan  kecepatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
dalam merespon perintah yang diberikan, hal ini menjadi nilai tambah ChatGPT [4]. Meskipun dengan segudang kemudahan  yang  ditawarkan,  ChatGPT  juga  menimbulkan  kekhawatiran  pada  sisi  negatifnya.  Banyak kekhawatiran yang muncul mulai dari maraknya penyebaran hoaks dan kesalahpahaman di media sosial. Hingga kini belum ada eksplorasi khusus mengenai seberapa banyak informasi ChatGPT yang bisa dipercaya dan sudah tervalidasi. Hal ini tentu menimbulkan permasalahan yang cukup serius jika diterima sebagai fakta tanpa mencari tahu kebenarannya.
Hal ini sebenarnya dapat diminimalisir dengan lebih meningkatkan kemampuan berpikir kritis dengan cara membaca informasi dari multisumber serta membandingkannya dan memilih informasi terbaik. Tidak sedikit juga orang yang merasa bahwa ChatGPT sangat berguna, seperti menyelesaikan pekerjaan lebih cepat, lebih efisien, mudah  digunakan,  dan  dapat  diakses  dimana  saja,  menjadikan  ChatGPT  lebih  fleksibel.  Namun,  ada  sebagian masyarakat  yang  merasa  khawatir  dengan  kehadiran  ChatGPT  yang  dapat  menggantikan  manusia  dalam  hal pekerjaan. Isu ini bermula karena salah  satu perusahaan amerika serikat  mengatakan bahwa  kecerdasan buatan manusia mampu mengambil alih pekerjaan manusia itu sendiri. Hal ini bersumber dari hasil survei yang dirilis oleh  platform  pekerjaan  yaitu  resumebuilder.com.  karena  isu  ini  membuat  para  pekerja  di  indonesia  khawatir kehilangan pekerjaannya jika kecerdasaan buatan diterapkan di perusahaan indonesia.
Analisis  sentimen  membantu  mengidentifikasi  apakah  suatu  komentar  atau  opini  cenderung  memiliki sentimen negatif atau positif. Hal ini berguna sebagai panduan untuk meningkatkan layanan atau kualitas produk. Pengumpulan data dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer dengan memasukan token API Twitter kemudian mencari tweet dengan memasukan keyword ChatGPT. Pemodelan dalam penelitian ini memanfaatkan algoritma Naïve Bayes sebagai algoritma untuk mengidentifikasi nilai sentimen yang terkandung dalam data [5]. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini publik terkait ChatGPT berdasarkan sentimen yang dikandung dalam opini tersebut. Nilai yang ada dalam setiap sentimennya akan diklasifikasikan oleh algoritma Naïve Bayes kedalam 2 kelas sentimen yaitu positif dan negatif berdasarkan data yang diambil dari Twitter [6].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya  juga  yang  membahas  tentang  analisis  sentimen  pada pengguna Twitter terhadap ChatGPT oleh Yuma Akbar dan Tri Sugiharto. Diperoleh 1607 data setelah itu dibagi menjadi data uji dan data latih menggunakan algoritma C.45 dan Naïve Bayes dengan rasio 70/30. Hasil klasifikasi pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 77.33% [7]. Selanjutnya penelitian yang membahas tentang respon masyarakat tentang berbelanja baju thrifting pada Twitter oleh Sania Wulandari dan Firman Noor Hasan. Dengan data awal sebanyak 900 dan diperoleh 368 sentimen positif dan 181 sentimen negatif serta menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan rasio 60/40. Hasil klasifikasi pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 95.92% [8]. Setelah itu Penelitian lain tentang ulasan yang diberikan pelanggan pada salah satu aplikasi coffee menggunakan algoritma naive bayesoleh Tia Anggita Sari, Estu Sinduningrum dan Firman Noor Hasan, dengan data sebanyak 1818 data ulasan  dengan nilai akurasi sebesar 74,28% [9]. Penelitian yang terkait dengan aplikasi tiktok dengan algoritma Naïve Bayes dan SVM pada Google Play Store dengan perbandingan 80:20, dengan nilai akurasi sebesar 79% [10]. Dan yang terakhir yaitu penelitian terkait KPU 2024 dangan data dari Twitter sebanyak 300  data  yang  telah  bersih,  sebanyak  210  data  yang  termasuk  sentiment  positif  dan  90  data  yang  negatif  serta akurasi sebesar 67,13% [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  Twitter  dengan  menggunakan  tools  Rapidminer  sebagai penarik data dan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang berfungsi untuk mengklasifikasi nilai sentimen yang terkandung dalam data. Berikut gambar 1  merupakan alur penelitian yang dilalui oleh peneliti dalam penelitian kali ini.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut penjelasan dari alur penelitian yang ada pada gambar 1:
a. Pengumpulan data
Peneliti menggunakan Rapidminer sebagai tools untuk penarikan data pada tahap ini. Pada tahapan ini  juga data yang peneliti tarik merupakan data ulasan penggunaan ChatGpt yang berasal dari Twitter.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
b. Preprocessing
Persiapan  data  atau  Preprocessing  merupakan  tahapan    untuk  mempersiapkan  data  dengan  fitur  fitur  yang tersedia pada Rapidminer. Fitur fitur ini yang akan di pakai serta bertujuan untuk membersihkan elemen yang tidak dibutuhkan dalam sentimen yang akan di gunakan. Sehingga sentimen yang akan di gunakan pada proses ini siap untuk proses selanjutnya.
c. Pelabelan data
Pelabelan data merupakan tahapan untuk menentukan kelas atau label dari sentimen yang akan di pakai. Dan pada penelitian ini di gunakan pelabelan yang di lakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel.
d. Algoritma Naïve Bayes
Setelah tahap pelabelan selesai di lakukan, data kemudian dibagi menjadi dua kelompok yaitu data latih dan data uji. Lalu setelah itu diimplementasikan algoritma Naïve Bayes untuk pengklasifikasi nilai sentimen.
e. Confusion matrix
Setelah implementasi algoritma Naïve Bayes dilakukan, kemudian di lakukan evaluasi terhadap model yang digunakan,  tahapan  ini  menggunakan  Confusion  matrix  sebagai  fitur  evaluasinya.  Serta  bertujuan  untuk mengevaluai kinerja dari model yang telah di pakai.

## 2.2 Pengumpulan Data
Gambar 2 pada tahapan ini peneliti akan mengumpulkan dataset dari Twitter. Ilustrasi pengumpulannya sebagai berikut:
Gambar 2. Proses Pengumpulan Data.
Pertama-tama  langkah  yang  harus  di  lakukan  adalah  membuat  akun  Twitter  Developer  yang  berfungsi untuk mengirim permintaan akses Key Token ke Twitter. Selanjutnya peneliti akan mendapatkan Key Token dan Key Access yang berfungsi sebagai Application Programming Interface (API). Kemudian peneliti akan mengambil data berupa tweet masyarakat dengan kata kunci pencarian “ChatGPT”, di ambil menggunakan tool Rapidminer. Setelah itu di kumpulkan dalam bentuk Spreadsheet Excel. Pengumpulan data ini di lakukan dengan dari tanggal 13 juni 2023 sampai 30 juni 2023 Data yang di kumpulkan sebanyak 300 data.

## 2.3 Preprocessing
Setelah melakukan pengumpulan data, proses selanjutnya yaitu preprocessing data. Proses ini memiliki beberapa tahapan,  yaitu  cleansing,  tranform  cases,  tokenize,  Filter  stopwords,  Filter  token  [12].  Berikut  merupakan penjelasan dari setiap tahapan dalam proses preprocessing.
a. Cleansing adalah proses penghilangan atau penghapusan elemen yang tidak penting dalam data. Contohnya seperti hastag(#), mention(@xxxx), emoticon dan lain sebagainya [13].
b. Transform Case adalah proses yang dilakukan dengan tujuan untuk mengubah format menjadi huruf kecil pada setiap  huruf  yang  ada  dalam  dataset.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menjaga  konsistensi  format  data  yang  akan digunakan dalam penelitian ini[14].
c. Tokenizing adalah proses pemisahan kalimat menjadi unit kecil yang lebih sederhana [15].
d. Filter  token  adalah  proses  penghapusan  kata  yang  memiliki  karakter  terlalu  sedikit  ataupun  terlalu  banyak, pada  proses  ini  peneliti  menggunakan  angka  4  sebagai  batas  minimum  karakter  dan  25  sebagai  batas maksimumnya. Proses ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas kalimat [16].
e. Filter stopword yaitu adalah proses untuk menghilangkan kata yang tidak mengandung nilai sentiment contoh “dan”, “di”, “tetapi”, “atau” [17].

## 2.4 Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naïve Bayes adalah salah satu algoritma yang banyak digunakan dalam proses teks mining. Algoritma Naïve Bayes mempunyai ciri dengan asumsi dasar yang sangat simpel, yaitu kemandirian antar setiap peristiwa atau  kondisi  [18].  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dikarenakan  Naive  Bayes memiliki  kestabilan  akurasi  yang  sangat  tinggi,  sehingga  tingkat  kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  suatu dataset melebihi rata-rata kemampuan yang dimiliki oleh algoritma lainnya. Selain itu algoritma Naïve Bayes juga mudah digunakan dalam penelitian dengan topik analisis sentiment [19].

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode evaluasi model yang berguna untuk mengetahui nilai accuracy, precision, recall pada suatu model [20].
a. Accuracy adalah tingkat keakuratan suatu prediksi dalam suatu model

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
b. Precision adalah nilai total ketepatan hasil klasifikasi secara keseluruhan
c. Recall adalah tingkat keberhasilan suatu model dalam mengidentifikasi informasi
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1) Precission = TP TP+FP (2) Recall = TP TP+FN (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Peneliti menggunakan 300 data tweet netizen Twitter yang akan melalui tahap preprocessing seperti terlihat pada gambar 3. Peneliti menggunakanan tools Rapidminer sebagai alat untuk melakukan tahap preprocessing ini. Tahap Preprocessing  ini  akan  menggunakan  beberapa  operator  yaitu,  cleansing,  tranform  cases,  tokenize,  Filter stopwords, Filter token [21].

## Gambar 3. Preprocessing menggunakan Rapidminer

## 3.1.1 Cleansing
Tahap pertama dari preprocessing adalah tahap cleansing, tahap ini data akan dibersihkan dan menambahkan nilai yang hilang [22].  Setelah proses pembersihan, data terbebeas dari elemen-elemen yang tidak diperlukan. Hasil dari proses cleansing dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Ilustrasi Cleansing Sebelum Sesudah Sentimen Ngebantu banget gua ngerjain makalah dan cek plagiat di ChatGPT,, Aku waktu ngerjain tugas makalah dan plagiat aku pakeknya ChatGPT dong dan ternyata ngebantu banget Positif Pernah coba ChatGPT buat bikin pantun Bahasa inggris dan kureng kata katanya ☹ Pernah coba ChatGPT buat bikin pantun Bahasa inggris dan hasilnya kata katanya masih kurang Negatif ChatGPT ngebantu banget buat ngerjain Tugas, Jadi ngebantu banget deh buat ngerjain tugas!! ChatGPT ngebantu banget buat ngerjain Tugas Jadi ngebantu banget deh buat ngerjain tugas Positif

## 3.1.2 Transform Case
Tahap kedua pada proses preprocessing yaitu Transform Case. Tahap ini berfungsi untuk mengubah format seluruh karakter huruf pada dataset menjadi huruf kecil [23]. Tahap ini penting dilakukan agar semua format data terjaga konsistensinya.
Tabel 2. Ilustrasi Transform Case Sebelum Sesudah Sentimen Ngebantu  banget  gua  ngerjain  makalah  dan cek plagiat di ChatGPT aku waktu ngerjain tugas makalah dan plagiat aku pakeknya  chatgpt  dong  dan  ternyata  ngebantu banget Positif Pernah  coba  ChatGPT  buat  bikin  pantun Bahasa inggris dan kureng kata katanya pernah  coba  chatgpt  buat  bikin  pantun  bahasa inggris dan hasilnya kata katanya masih kurang Negatif ChatGPT  ngebantu  banget  buat  ngerjain Tugas Jadi ngebantu banget deh buat ngerjain tugas chatgpt  ngebantu  banget  buat  ngerjain  tugas  jadi ngebantu banget deh buat ngerjain tugas Positif
Tabel 2 memperlihatkan perbedaan saat terjadi perubahan sebelum dan sesudah proses  Transform Cases. Terlihat  beberapa  huruf  kapital  pada  kolom  sebelum,  kemudian  setelah  melalui  tahap  Transform  Cases,  huruf kapital di kolom kanan berubah menjadi huruf kecil.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540

## 3.1.3 Tokenizing
Tahap ketiga dari preprocessing yaitu tokenizing. Tahap ini berfungsi untuk memecah kalimat menjadi potongan – potongan kata atau unit Bahasa kecil, agar mudah di lakukan pengolahan kata dan analisis [24]. Berikut ini hasil dari tokenizing:
Tabel 3. Ilustrasi Tokenizing. Sebelum Sesudah Sentimen aku  waktu  ngerjain  tugas  makalah  dan plagiat  aku  pakeknya  chatgpt  dong  dan ternyata ngebantu banget [‘aku’,  ‘waktu’,  ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘makalah’,  ‘dan’, ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’,  ‘dong’,  ‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’] Positif pernah  coba  chatgpt  buat  bikin  pantun bahasa inggris dan hasilnya kata katanya masih kurang [‘pernah’,  ‘coba’,  ‘chatgpt’,  ‘buat’,  ‘bikin’,  ‘pantun’, ‘bahasa’, ‘inggris’, ‘dan’, ‘hasilnya’, ‘kata’, ‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] Negatif chatgpt  ngebantu  banget  buat  ngerjain tugas  jadi  ngebantu  banget  deh  buat ngerjain tugas [‘chatgpt’,  ‘ngebantu’,  ‘banget’,  ‘buat’,  ‘ngerjain’, ‘tugas’,  ‘jadi’,  ‘ngebantu’,  ‘banget’,  ‘deh’,  ‘buat’, ‘ngerjain’, ‘tugas’] Positif
Dapat  dilihat  perbedaan  pada  tabel  3,  pada  kolom  sebelumnya  masih  berbentuk  sebuah  kalimat  karena belum  melalui  tahap  tokenizing.  Sedangkan  pada  kolom  sebelahnya  yaitu  kolom  sesudah,  data  sudah  menjadi bagian-bagian kecil atau telah terbagi menjadi unit-unit yang lebih sederhana untuk memudahkan dalam proses penelitian.

## 3.1.4 Filter token
Tahap keempat dari preprocessing yaitu Filter token. Tahap ini bertujuan untuk menghilangkan kata yang memiliki jumlah karakter terlalu sedikit ataupun terlalu banyak. Pada tahap ini peneliti menggunakan parameter 4-25 yang berarti kata yang memiliki jumlah karakter dibawah 4 dan lebih dari 25 akan dihilangkan dari data, sehingga nilai informasi yang didapatkan lebih jelas karena tidak adanya kata yang tidak memiliki nilai informatif. Berikut tabel 4 merupakan hasil dari tahap Filter token:
Tabel 4. Ilustrasi Filter token Sebelum Sesudah Sentimen [‘aku’,  ‘waktu’,  ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘makalah’,
‘dan’,  ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’, ‘dong’, ‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’] [‘aku’,  ‘waktu’,  ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘makalah’, ‘dan’,  ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’, ‘dong’, ‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’]
Positif [‘pernah’,  ‘coba’,  ‘chatgpt’,  ‘buat’,  ‘bikin’,
‘pantun’,  ‘bahasa’,  ‘inggris’,  ‘dan’,  ‘hasilnya’,
‘kata’, ‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] [‘pernah’,  ‘coba’,  ‘chatgpt’,  ‘buat’,  ‘bikin’, ‘pantun’,  ‘bahasa’,  ‘inggris’,  ‘dan’,  ‘hasilnya’, ‘kata’, ‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] Negatif
[‘chatgpt’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘buat’, ‘ngerjain’, ‘tugas’, ‘jadi’, ‘ngebantu’, ‘banget’,
‘deh’, ‘buat’, ‘ngerjain’, ‘tugas’]
[‘chatgpt’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘buat’,
‘ngerjain’, ‘tugas’, ‘jadi’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘buat’, ‘ngerjain’, ‘tugas’]
Positif
Beberapa kata seperti 'dan' dan 'cek' telah dihapus dari data karena panjang karakternya tidak memenuhi parameter yang digunakan pada proses Filter token ini.

## 3.1.5 Filter stopword
Tahap kelima dari preprocessing yaitu Filter stopword. Tahap ini menghilangkan kata-kata yang tidak memiliki arti penting, seperti kata penghubung dan kata-kata yang tidak memiliki nilai sentimen pada. Sehingga kualitas kejelasan kalimat menjadi lebih baik. Tabel 5 berikut hasil dari Filter stopword:
Tabel 5. Ilustrasi Filter stopword Sebelum Sesudah Sentimen [‘aku’,  ‘waktu’,  ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘makalah’, ‘dan’,  ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’,
‘dong’, ‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’]
[‘aku’, ‘waktu’, ‘ngerjain’, ‘tugas’, ‘makalah’, ‘dan’,  ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’,
‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’] Positif
[‘pernah’,  ‘coba’,  ‘chatgpt’,  ‘buat’,  ‘bikin’, ‘pantun’,  ‘bahasa’,  ‘inggris’,  ‘dan’,  ‘hasilnya’,
‘kata’, ‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] [‘pernah’,  ‘coba’,  ‘chatgpt’,  ‘buat’,  ‘bikin’, ‘pantun’, ‘bahasa’, ‘inggris’, ‘dan’, ‘hasilnya’, ‘kata’, ‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] Negatif
[‘chatgpt’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘buat’, ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘jadi’,  ‘ngebantu’,  ‘banget’, ‘buat’, ‘ngerjain’, ‘tugas’] [‘chatgpt’,  ‘ngebantu’,  ‘banget’,  ‘ngerjain’,
‘tugas’,  ‘ngebantu’,  ‘banget’,  ‘ngerjain’, ‘tugas’]
Positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
Terlihat perbedaan pada tabel 5 kolom sebelah kiri sebelum dilakukan Filter stopword dan kolom sebelah kanan sesudah dilakukan Filter stopword.

## 3.2 Pelabelan Data
Setelah  melalui  tahap  preprocessing,  peneliti  lanjutkan  penelitian  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  pelabelan  data. Peneliti melakukan pelabelan data secara manual. Selanjutnya data yang telah dilabeli dibagi kedalam dua kategori kelas yaitu positif dan negatif [25]. Data bersih yang dimiliki berjumlah 116, lalu sebanyak 58 data yang di label kan manual dan 58 data yang lainnya menggunakan Rapidminer.
Tabel 6. Contoh Pelabelan Data Secara Manual
Tweets Sentimen [‘aku’,  ‘waktu’,  ‘ngerjain’,  ‘tugas’,  ‘makalah’,  ‘dan’,  ‘plagiat’,  ‘aku’,  ‘pakeknya’,  ‘chatgpt’, ‘dong’, ‘dan’, ‘ternyata’, ‘ngebantu’, ‘banget’] Positif
[‘pernah’, ‘coba’, ‘chatgpt’, ‘buat’, ‘bikin’, ‘pantun’, ‘bahasa’, ‘inggris’, ‘dan’, ‘hasilnya’, ‘kata’,
‘katanya’, ‘masih’, ‘kurang’] Negatif [‘chatgpt’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘ngerjain’, ‘tugas’, ‘ngebantu’, ‘banget’, ‘ngerjain’, ‘tugas’]
Positif
Tabel  6  memperlihatkan  contoh  data  yang  telah  dilabeli.  Setelah  semua  data  telah  terlabeli,  maka  didapatkan visualisasi  perbandingan  antara  jumlah  kelas  sentimen  positif  dan  kelas  sentimen  negatif.  Gambar  4  berikut merupakan visualisasi perbandingan antara kedua kelas tersebut.
Gambar 4. Visualisasi perbandingan sentimen positif dan negatif.

## 3.3 TF-IDF
TF-IDF merupakan metode statistik yang digunakan untuk mengukur tingkat signifikansi suatu kata dalam sebuah dokumen [26]. Tahap ini dilakukan untuk memberikan nilai bobot kepada kata-kata yang ada pada tweet. Dalam menerapkan  pembobotan  TF-IDF,  peneliti  menggunakan  operator  proses  dokumen  yang  mengintegrasikan operator  dari  tahap  preprocessing,  meliputi  Transform  Cases,  tokenize,  Filter  token,  dan  Filter  stopword. Selanjutnya,  peneli  menententukan  parameter  yang  sesuai  dan  mengatur  bagian  pembuatan  vektor  (vector creation) ke TF-IDF, seperti yang terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. TF-IDF

## 3.4 Worldcloud
Gambar 6 menunjukan hasil visualisasi data menggunakan wordcloud. Hasil ini menunjukan bahwa semakin besar total kata pada dokumen maka akan semakin besar juga kata yang ditampilkan. Adapun pada penelitian ini dapat diketahui bahwa terdapat 20 kata.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
Gambar 6. Visualisasi kata dengan worldcloud

## 3.5 Algoritma Naïve Bayes
Sebelum memasuki tahap implementasi algoritma Naïve Bayes, dataset yang telah dilakukan pelabelan dimasukan ke  dalam  operator  set  role  kemudian  dimasukan  ke  dalam  operator  replace  missing  values.  Fungsi  dari  kedua operator ini adalah untuk menentukan peran atribut atau kolom dalam analisis dan mencegah kolom yang kosong atau missing values. Kedua operator ini digunakan dengan tujuan untuk mengolah data agar sentimen pada data tersebut seimbang.

## Gambar 7. Operator set role dan replace missing values
Setelah  melewati  kedua  operator  diatas  seperti  gambar  7,  dataset  baru  dapat  mememasuki  tahap implementasi  Naïve  Bayes  .  Setelah  pengisian  label  kosong  menggunakan  operator  replace  missing  values selanjutnya disambungkan dengan operator apply model dan  operator algoritma Naïve Bayes. Selanjutnya untuk mengetahui nilai confusion matrix pada pengimplementasian algoritma Naïve Bayes  maka peneliti menggunkanan operator performance. Berikut merupakan proses dari tahap implementasi algoritma Naïve Bayes.
Gambar 8. Implementasi algoritma Naïve Bayes
Gambar 8 merupakan tahapan menggunakan perbandingan 80: 20 untuk data latih dan data uji nya. Data latih di gunakan untuk melatih model dan data uji di gunakan untuk menguji  kinerja model.  Klasifikasi Naïve Bayes dilakukan untuk analisis sentimen. Performance pada tahapan ini bekerja untuk mengevaluasi kinerja dari model  sampai perbaikan kinerja model. Hasil prediksi dari sentimen  yang ada di dapatkan seperti pada tabel 7 berikut:
Tabel 7 . Hasil Predik dari sentimen Jenis Data Positif Negatif Data latih dan Data uji 158 60

## 3.6 Confusion Matrix
Gambar 9 dapat terlihat Accuracy prediksi suatu model dalam mengklasifikasikan data, dan kurasi dihitung dengan membagi jumlah prediksi yang benar dengan total jumlah sampel [27]. Precision yaitu kalkulasi tingkat ketepatan hasil  klasifikasi  secara  keseluruhan  [28].  Recall  adalah  parameter  yang  mengindikasikan  tingkat  keberhasilan dalam  mengidentifikasi  kembali  informasi  secara  akurat  [29].  Tabel  8  ini  adalah  implementasi  dari  confusion matrix.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
Gambar 9. Confusion matrix
Tabel 8. Confusion matrix
True Positive True Negative Class Precission Pred. Positive 33 4 89.19% Pred. Negative 0 79 100% Class Recal 100% 95.18%
Berikut merupakan perhitungan dari tabel 8:
Precission = TP TP+FP = 33 33+4 = 0.89 = 89.19%
Recall = TP TP+FN = 33 33+0 = 1 = 100%
Accuracy = TP+TN
TP+TN+FP+FN = 33+79 33+79+4+0 = 0.9655 = 96.55%
Perhitungan  diatas  menjelaskan  bahwasanya  dari  115  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menghasilkan 79 True Positive (TP), 4 False Positive (FP), 0 False Negative (FN), dan 33 True Negative (TN). Hasil akhir dari confusion matrix kali ini mendapatkan hasil  precission sebesar 89,19%, recall sebesar 95,18%. Penelitian ini menghasilkan nilai accuracy sebesar 96,55%. Gambar 10 terlihat hasil dari confusion matrix model penelitian.
Gambar 10. Confusion matrix model penelitian

## 4. KESIMPULAN
Penelitian terkait analisis sentimen terhadap penggunaan ChatGPT berdasarkan Twitter menggunakan algorima Naive Bayes ini dengan data awalnya berjumlah 300 data dengan topik ChatGPT pada rentan waktu pengembilan dari tanggal 13 juni 2023 sampai 30 juni 2023, dan diolah dengan beberapa fitur pada proses Preprocessing yang meliputi Transform Cases, tokenize, Filter token, dan Filter stopword yang ada pada Rapidminer. Penelitian ini juga menggunakan rasio perbandingan untuk data latih dan data ujinya sebesar 80:20. hasil dari prediksi ini juga didapatkan 158 data positif dan 60 data negatif. Itu artinya kehadiran ChatGPT menjadi hal yang mendapat respon positif di kalangan netizen twitter. Dalam segi implementasi algoritma Naïve Bayes, peneliti mendapatkan hasil precision  sebesar  89,19%,  recall  sebesar  95,18%  dan  nilai  accuracy  sebesar  96,55%.  Nilai  accuracy  tersebut membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang memiliki nilai akurasi yang paling baik bahkan mendekati sempurna. Hasil akurasi pada penerapan metode ini berdasarkan dari tweet user Twitter yang menggunakan ChatGPT sebagai kebutuhan sehari hari, jika di lihat berdasarkan pelabelan dan akurasi, sentimen positif lebih banyak dari pada sentimen negatif. Hal ini dikarenakan mayoritas pengguna ChatGPT merasa terbantu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
dengan hadirnya chatbot yang mampu meringankan pekerjaan manusia sehari-hari. Oleh karena itu saran untuk masyarakat  gunakanlah  ChatGPT  dengan  bijak  dan  sesuai  kebutuhan.  Pengembangan  penelitian  ini  dapat menggunakan  metode  klasifikasi  lain  untuk  membandingkan  hasil  akurasi  dengan  berbagai  metode  klasifikasi lainnya dan data yang di ambil pun mungkin dapat lebih banyak.

## REFERENCES
[1]  Uky Yudatama et al., Memahami Teknologi Informasi. 2023.
[2]  Y.  Eka  and  P.  Heri,  “Implementasi  Chatbot  ‘ALITTA’  Asisten  Virual  Dari  BALITTAS  Sebagai  Pusat  Informasi  Di BALITTAS,”  ANTIVIRUS:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika,  vol.  12,  no.  1,  pp.  24–35,  2019,  doi: https://doi.org/10.35457/antivirus.v13i1.714.
[3]  S.  Alfandi  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[4]  D. Atmajaya, A. Febrianti, and H. Darwis, “Metode SVM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen ChatGPT di Twitter,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, no. 4, pp. 2173–2181, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i4.3341.
[5]   al  as  Hafizh  Dhery  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN Nusantara Menggunakan Orange Data Mining,” vol. 4, no. 1, pp. 341–349, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.957.
[6]  Styawati, N. Andi, A. Zaenal, and S. Heni, “Optimasi Parameter Support Vector Machine Berbasis Algoritma Firefly Pada Data Opini Film,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 904–910, Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3380.
[7]  Y.  Akbar  and  T.  Sugiharto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap  ChatGPT  Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 5, no. 1, pp. 115–122, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
[8]  S. Wulandari and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pengalaman Belanja Thrifting Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,”  Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 8, no. 2, pp. 768–776, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7520.
[9]  T.  A.  Sari,  E.  Sinduningrum,  and  F.  Noor  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Pada  Aplikasi  Fore  Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Klik : Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 773–779, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.884.
[10] Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine,” TEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 176– 184, Jul. 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.
[11] D. P. Ray, F. N. Hasan, and A. R. Dzikrillah, “Analisis Sentimen Terhadap KPU 2024 Berdasarkan Tweet Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Klik: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 4, pp. 2235– 2243, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1587.
[12] F. H. Noor and M. Dwijayanti, “Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinominal Naïve Bayes Classifier,” JLK, vol. 4, no. 2, pp. 52–58, 2021, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[13] A. C. Khotimah and E. Utami, “Comparison Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor And Support Vector Machine In The Classification Of Individual On Twitter Account,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), vol. 3, no. 3, pp. 673–680, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.254.
[14] M. I. Ahmadi, D. Gustian, and F. Sembiring, “Analisis Sentiment Masyarakat terhadap Kasus Covid-19 pada Media Sosial Youtube dengan Metode Naive bayes,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, pp. 807–814, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.378.
[15] R.  Ade,  Z.  N.  Muhammad,  and  B.  Auliya,  “Penerapan  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  untuk  Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” JLK, vol. 2, no. 1, 2019, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v2i1.17.
[16] A. Hendra, “Analisis Sentimen Review Halodoc Menggunakan Nai ̈ ve Bayes Classifier,” JISKa, vol. 6, no. 2, pp. 78–89, 2021, doi: https://doi.org/10.14421/jiska.2021.6.2.78-89.
[17] S. K. Dirjen, P. Riset, D. Pengembangan, R. Dikti, S. Khomsah, and A. S. Aribowo, “Model Text-Preprocessing Komentar Youtube Dalam Bahasa Indonesia,” Jurnal Resti (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 4, pp. 648–654, 2020, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v4i4.2035.
[18] N.  Q.  Rizkina  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Netizen  Terhadap  Pembubaran  Konser  NCT  127 Menggunakan Metode Naive Bayes,” Journal of Information System Research, vol. 4, no. 4, pp. 1136–1144, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[19] L. Siliayani, I. Agis Junizar, U. Nuraeni, E. Tohidi, and I. Ali, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengetahui Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Layanan  Administrasi  Keuangan,”  Kopertip  ,  vol.  04,  no.  03,  pp.  72–78,  2020,  doi: https://doi.org/10.32485/kopertip.v4i3.122.
[20] A. Ridhovan et al., “Penerapan Metode Residual Network (RESNET) Dalam Klasifikasi Penyakit Pada Daun Gandum,” JIPI , vol. 07, no. 01, pp. 58–65, 2022, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v7i1.2410.
[21] Yusuf Wahyu Setiya Putra et al., Pengantar Aplikasi Mobile. 2023.
[22] E.  Andrian  and  A.  Rahman  Isnain,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Tiktok  Shop  di  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma  ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  788–796,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i2.7530.
[23] S. H. Ramadhani and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Terhadap Vaksinasi Astra Zeneca pada Twitter Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dan  K-NN,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  6,  no.  4,  p.  2022,  2022,  doi: https://doi.org/10.35870/jti.
[24] S. D. F. Kartika and A. T. Purnomo, “Klasifikasi Berita Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes,”  SCAN, vol. 16, no. 3, pp. 1–8, 2021, doi: https://doi.org/10.33005/scan.v16i3.2870.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7540
[25] A.  F.  Setya  and  F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology, vol. 23, no. 1, pp. 75– 80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[26] A.  S.  Jeremy,  M.  F.  Tresna,  and  N.  Aryo,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,”  JOURNAL  OF  INTELLIGENT  SYSTEMS AND COMPUTATION, vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2021, doi: https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36.
[27] Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmiah MATRIK, vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[28] A. Rahim and L. E. Taufiq, “Convolutional Neural Network untuk Kalasifikasi Penggunaan Masker,”  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 10, no. 2, pp. 109–115, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.35585%2Finspir.v10i2.2569.
[29] M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 2, p. 640, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.