Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 10 No. 1 (2023) 47 - 53
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Era Pandemi COVID-19 Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine
Sentiment Analysis of Online Learning in the Era of COVID-19 Pandemic Using Naive Bayes and Support Vector Machine Algorithms
Ketut Mediana Ayu Candrayani 1 , I Made Agus Dwi Suarjaya 2 , Anak Agung Ketut Agung Cahyawan Wiranatha 3 1,2,3 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
1 dianmediana5@gmail.com, 2 agussuarjaya@it.unud.ac.id, 3 agung.cahyawan@unud.ac.id

## Abstract
The emergence of the COVID-19 virus in Indonesia has a significant impact on all sectors including education. To reduce the spread of the virus, the government created an online learning system policy that requires learning activities to be carried out from home. This drastic change has led to various responses from the public, including on Twitter. The public opinion contained in tweets is textual data that can be extracted and processed to understand the views and feelings of the public on a topic, called sentiment analysis. Sentiment analysis is an application of Big Data, the science of handling large and complex data to obtain  important  information,  reveal  hidden  patterns,  and  help  the  decision-making  process.  This  study  aims  to  determine public  sentiment  toward  online  learning  during  the  COVID-19  pandemic  using  Twitter  data.  The  data  used  were  953,378 tweets from January 2020 to May 2022, which were classified into 3 classes (positive, negative, and neutral) using the Naive Bayes and SVM algorithms. The results showed that the percentage of neutral sentiment was 43.28%, negative 32.91%, and positive 23.82%.  This  shows  that  public  sentiment  tends to  be  neutral,  meaning  that  people  do not  fully  support or oppose online learning during the COVID-19 pandemic.
Keywords : big data; naive bayes; online learning; sentiment analysis; support vector machine; twitter

## Abstrak
Kondisi pandemi COVID-19 di Indonesia memberikan pengaruh yang signifikan di seluruh sektor kehidupan, tidak terkecuali pendidikan.  Dalam  upaya  mengurangi  tingkat  penyebaran  virus dan  memastikan  bahwa  kegiatan  pembelajaran  tetap berjalan  meski  di  situasi  pandemi ,  pemerintah  mencetuskan  kebijakan  sistem  pembelajaran  daring  yang  mewajibkan kegiatan  pembelajaran  dijalankan  secara  online  dari  rumah.  Perubahan  drastis  yang  terkesan  mendadak  ini  memunculkan beragam respons dari masyarakat termasuk dalam platform media sosial seperti Twitter. Opini masyarakat yang tertuang dalam tweet  merupakan textual data yang dapat diekstrak dan diolah untuk dapat memahami pandangan dan perasaan masyarakat terhadap suatu topik, yang biasa disebut analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan bentuk penerapan konsep Big Data, yaitu  ilmu  yang  menangani  kumpulan  data  besar  dan  kompleks  untuk  mendapatkan  informasi  penting,  mengungkap  pola tersembunyi,  serta  membantu  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat terhadap pembelajaran daring selama pandemi COVID-19 menggunakan data Twitter. Total data yang digunakan berjumlah 953.378 tweet terhitung dari bulan Januari 2020 sampai dengan Mei 2022, yang diklasifikasi menggunakan tiga kelas sentimen, yaitu negatif, positif, dan netral. Model klasifikasi dibentuk untuk mengklasifikasi data tweet dengan mengimplementasikan metode TF-IDF untuk pembobotan kata, serta 2 algoritma machine learning, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Hasil evaluasi  model  menemukan bahwa persentase akurasi tertinggi  mencapai 84%  menggunakan SVM dan hasil penelitian menunjukkan bahwa data didominasi oleh sentimen netral dengan persentase sebesar 43.28%, sementara persentase sentimen negatif 32.91%, dan sentimen positif 23.82%. Hal ini mencerminkan bahwa sentimen masyarakat cenderung netral, dalam artian masyarakat tidak sepenuhnya mendukung maupun menentang pembelajaran daring di era pandemi COVID-19.
Kata kunci: analisis sentimen; big data; naive bayes; pembelajaran daring; support vector machine; twitter
1. Pendahuluan
Pada 11 Maret 2020 World Health Organisation resmi mendeklarasikan  virus  COVID-19  sebagai  pandemi
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
global  sejak  ditemukan  pertama  kali  di  Wuhan  pada Desember  2019  [1].  Di  Indonesia  angka  kematian akibat virus ini terus bertambah sejak diumumkan kasus positif pertama pada 2 Maret 2020 [2]. Munculnya virus COVID-19  ini  mengakibatkan  Indonesia  mengalami keadaan darurat nasional yang berdampak pada seluruh sektor  kehidupan,  tidak  terkecuali  pendidikan.  Dalam dunia  pendidikan,  pemerintah  Indonesia  mencetuskan kebijakan sistem pembelajaran daring yang mewajibkan  kegiatan  pembelajaran  dilaksanakan secara  daring  (online)  dari  rumah  dengan  tujuan meminimalkan  penyebaran  virus  dan  memastikan bahwa KBM tetap terlaksana meski di kondisi pandemi. Pembelajaran  daring  dalam  pelaksanaannya  tidak terlepas  dari  peranan  teknologi  seperti  perangkat mobile,  jaringan  internet,  dan  media  belajar  kelas virtual  untuk  mendukung  proses  pembelajaran  secara daring [3].
Perubahan  drastis  yang  terkesan  mendadak  ini  seolah ‘memaksa’  seluruh  jenjang  pendidikan  untuk  mampu bertransformasi  dan  beradaptasi  dengan  sistem pembelajaran daring. Penguasaan teknologi yang masih rendah  menjadi  salah  satu  kendala  dari  pelaksanaan pembelajaran  daring  selama  pandemi.  Kondisi  ini akhirnya memunculkan beragam respons dari masyarakat  termasuk  dalam  social  media  platforms seperti  Twitter.  Opini  masyarakat  pada  media  sosial Twitter  yang  dituangkan  dalam  bentuk  tweet merupakan textual data yang diekstrak dan diolah untuk dapat memahami pandangan  dan perasaan  masyarakat terhadap  suatu  topik,  atau  biasa  disebut  analisis sentimen.  Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu bentuk  penerapan  konsep  Big  Data,  yaitu  ilmu  yang menangani kumpulan data besar dan kompleks dengan mengekstraksi dan menganalisis data untuk mendapatkan  informasi  penting  yang  terkandung didalamnya,  mengungkap  pola  tersembunyi,  dan membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [4]. Dalam praktiknya, konsep Big Data tidak terlepas dari implementasi  algoritma  pembelajaran  mesin  (machine learning) untuk membantu mengidentifikasi pola, tren, dan informasi berguna yang terkandung dalam data.
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  kian  canggih, penelitian  terkait  analisis  sentimen  saat  ini  telah bekembang  luas dikalangan peneliti. Penelitian terkait analisis  sentimen  banyak  diterapkan  dalam  berbagai bidang,  contohnya  di  bidang  kesehatan  seperti  pada tahun 2021 analisis sentimen dilakukan terhadap vaksin Sinovac  dengan  menerapkan  metode  Naive  Bayes. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sentimen masyarakat  didominasi  oleh  kelas  positif  dengan persentase  86%  [5].  Pada  bidang  politik,  penelitian terkait sentiment analysis dilakukan dengan mengangkat topik terkait pemilihan Presiden  Amerika dengan  metode  Naive  Bayes  dan  SVM,  serta pembobotan  kata  TF-IDF.  Hasil  evaluasi  model menggunakan  cross-validation  menunjukkan  bahwa
akurasi  tertinggi  mencapai  82%  menggunakan  SVM kernel  linear.  Penelitian  tersebut  juga  menemukan bahwa sentimen didominasi oleh sentimen netral, baik untuk  Donald  Trump  maupun  Joe  Biden  [6].  Pada bidang olahraga, penelitian analisis sentimen mengangkat  topik  keberhasilan  Indonesia  dalam Thomas  Cup 2020 dengan algoritma  Naive Bayes dan Decision  Tree.  Hasil  penelitian  tersebut  menemukan bahwa  sentimen  masyarakat  cenderung  netral,  dengan akurasi tertinggi mencapai 83% menggunakan metode Naive Bayes [7].
Pembelajaran daring menjadi salah satu alternatif dalam keberlangsungan pendidikan di tengah kondisi pandemi COVID-19.  Sistem  ini  memberikan  pengaruh  yang besar pada kualitas pendidikan dan keberhasilan peserta didik  dalam  proses  belajar.  Dengan  demikian  perlu dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  bagaimana pandangan atau persepsi publik terhadap pembelajaran daring selama pandemi. Penelitian ini akan memberikan informasi yang berguna untuk mengetahui kecenderungan serta perkembangan sentimen masyarakat  terhadap  pembelajaran  daring  selama pandemi  COVID-19.  Informasi  yang  dihasilkan  dapat membantu  pemerintah,  lembaga  pendidikan,  dan masyarakat  untuk  mengevaluasi  proses  pembelajaran, meningkatkan partisipasi masyarakat dalam memperkuat  sistem  pendidikan,  dan  menentukan strategi  yang  tepat  dalam  upaya  peningkatan  kualitas pembelajaran, baik dari segi pengembangan insfratruktur maupun fasilitas untuk mendukung proses pembelajaran  diberbagai  wilayah  termasuk  daerah pelosok  yang  memiliki  keterbatasan  akses  internet maupun dukungan teknologi yang memadai.
Penelitian  ini  berupaya  melakukan  analisis  sentimen untuk  mengetahui  pandangan  masyarakat  terhadap pembelajaran  daring  selama  pandemi  COVID-19 menggunakan  data  Twitter.  Data  yang  digunakan berjumlah  953.378  tweet  terhitung  dari  Januari  2020 sampai Mei 2022, yang diklasifikasi menggunakan tiga kelas  data,  meliputi  kelas  positif,  negatif,  dan  netral dengan  mengimplementasikan  2  algoritma  machine learning,  yaitu  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine (SVM).
Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya  yang baik dalam  klasifikasi  data  walau  hanya  membutuhkan sedikit data latih [8]. Selain itu, algoritma ini memiliki kesederhanaan  dalam  perhitungan  dan  kecepatan pemrosesan  yang  tinggi  pada  database  dengan  data yang  besar  [9].  Berdasarkan  penelitian,  Naive  Bayes Classifier  sering  digunakan  pada  penelitian  di  bidang text mining karena dinilai memiliki kinerja yang cukup baik  serta  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [10]. Sementara  keunggulan  yang  dimiliki  SVM  ialah kemampuan  generalisasi  yang  tinggi  dan  dinilai  dapat melakukan  klasifikasi  data  dengan  baik  walaupun dilatih  dengan  dengan  jumlah  data  yang  sedikit  [11].
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Walaupun  memiliki  waktu  pelatihan  yang  cenderung lebih  lambat,  tetapi  dengan  kemampuannya  yang mampu menangani data non linier kompleks membuat metode ini memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi [12].
Penelitian terkait analisis sentimen sebelumnya pernah dilakukan  pada  Maret  2023  lalu  terhadap  pembukaan pariwisata di masa pandemi COVID-19 menggunakan K-NN  dan  Naive  Bayes.  Hasil  evaluasi  model menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan  bahwa akurasi  tertinggi  dicapai  dengan  persentase  75.53% menggunakan  metode  Naive  Bayes  pada  percobaan split data dengan rasio 80:20. Pada penelitian tersebut penulis  juga  menyarankan  pengembangan  sistem dengan  menggunakan  metode  perbaikan  kata  baku untuk dapat meningkatkan akurasi model [13].
Penelitian  [14]  melakukan  analisis  sentimen  terhadap aplikasi  Ruang  Guru  menggunakan  metode  Decision Tree dan SVM. Data diklasifikasi menggunakan 2 kelas yaitu positif dan negatif. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa  sentimen  didominasi  oleh  kelas  positif. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  akurasi  tertinggi diraih  dengan  menggunakan  algoritma  SVM  kernel linear  dengan  perbandingan  data  training  dan  data testing 70:30.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian terdiri dari 6 tahapan penelitian yang diawali  dengan  pengumpulan  data  tweet.  Data  tweet diambil  dari  bulan  Januari  2020  sampai  Mei  2022. Gambar 1 menggambarkan flowchart metode penelitian.
Tahap  pelabelan  data  dilakukan  oleh  penulis  secara manual  pada  3.000  data  tweet,  terdiri  dari  1000  data untuk setiap kelas (positif, negatif, dan netral). Setelah dilakukan  pelabelan  data,  antara  kelompok  data berlabel  dan  data  tidak  berlabel  dipisahkan.  Data berlabel  nantinya  akan  digunakan  untuk  menguji performa model.
Tahap  ketiga  merupakan  pre-processing  data  yang dilakukan  untuk  membuat  data  menjadi  lebih  bersih sehingga  proses  klasifikasi  oleh  algoritma  machine learning  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  optimal. Tahap  ini  dilakukan  pada  data  berlabel  maupun  data tidak berlabel.
Tahap  pre-processing  pada  penelitian  ini  meliputi proses  ubah  format  tanggal  tweet,  filtering  yaitu menghilangkan karakter-karakter yang tidak diperlukan (hashtag,  mention,  punctuation,  angka,  URL,  dan karakter  lainnya)  termasuk  lowering  case,  dilanjutkan dengan  tokenisasi  yaitu  memecah  struktur  kalimat menjadi kumpulan kata/token, mengganti slang words yaitu  memperbaiki  ejaan  kata  menjadi  bentuk  baku, menghapus  stop  words,  cek  KBBI  yaitu  menghapus kata  yang  tidak  masuk  dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia,  dan  terakhir  adalah  stemming  yang  akan
mengubah  bentuk  kata  turunan  (berimbuhan)  menjadi kata  dasar.  Proses  ini  menghasilkan  kelompok  data berlabel bersih dan kelompok data tidak berlabel bersih

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap  pengujian  model  menggunakan  data  berlabel bersih  dengan  mengimplementasikan  metode  TF-IDF untuk  menghitung  bobot  kata  (term)  serta  algoritma Naive Bayes dan SVM [15]. Naive Bayes adalah metode klasifikasi  probabilitas  sederhana  dengan  menerapkan teori  Teorema  Bayes  yang  independent  pada  setiap kondisi  [16].  Formula  1  merupakan  perhitungan Teorema Bayes.
( | ) = ( | ) ( ) ( ) (1)
P(A)  menunjukkan  prob.  prior  dari  peristiwa  A, sementara P(B) merupakan probabilitas prior peristiwa B.  P(A|B)  merupakan  perobabilitas  posterior  dari peristiwa  A  dengan  asumsi  B  terjadi,  dan  P(B|A) sebaliknya [17].
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  metode klasifikasi  supervised  learning,  yang  dapat  mengatasi permasalahan baik secara linier maupun non-linier [18]. SVM menggunakan bantuan kernel untuk menghubungkan  training  data  input  ke  dimensi  yang
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
lebih  besar  dan  mengidentifikasi  hyperplane  sebagai ruang pemisah [19]. Pada penelitian  ini  menggunakan SVM  kernel  RBF  dengan  persamaan  seperti  yang ditunjukkan pada formula 2 [20].
( , ) = (− ∥ − ) (2)
Variabel Xi dan Xj yang masing-masing merupakan dua titik data dalam ruang fitur. Pengujian model dilakukan untuk  mengetahui  performa  setiap  algoritma  machine learning  yang  digunakan.  Hasil  pengujian  model meliputi  nilai  accuracy  (akurasi),  precision  (presisi), recall  (sensitivitas),  dan  f1  score.  Nilai  akurasi menunjukkan seberapa akurat hasil prediksi benar yang dihasilkan  dari  keseluruhan  data  [21].  Pada  tahap  ini model dengan nilai akurasi tertinggi dianggap sebagai model  terbaik,  yang  selanjutnya  akan  digunakan  pada tahap processing data.
Pada  tahap  processing  data,  dilakukan  klasifikasi menggunakan  data  tidak  berlabel  bersih  dengan mengimplementasikan model terbaik yang sebelumnya telah  diuji.  Tahap  ini  juga  diterapkan  metode pembobotan kata TF-IDF. Proses ini akan menghasilkan output berupa data hasil klasifikasi.
Tahap terakhir yaitu visualisasi data, merupakan tahap yang  merepresentasikan  data  hasil  klasifikasi  dari proses  processing  ke  bentuk  visual  menggunakan berbagai  jenis  chart  untuk  memudahkan  dalam pengambilan  informasi  terkait  sentimen  masyarakat terhadap topik yang diangkat.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan dan Pelabelan Data
Proses  pengumpulan  data  Twitter  menghasilkan  data tweet  sejumlah  953.378  data.  Filter  data  diterapkan untuk  mengambil  data  tweet  berbahasa  Indonesia  dari rentang  waktu  tertentu  serta  menggunakan  beberapa kata kunci yang berkaitan dengan topik penelitian.
Proses  pelabelan  data  menghasilkan  data  berlabel berjumlah  3000  tweet  yang  terbagi  menjadi  tiga  kelas sentimen,  meliputi  negatif, positif, dan netral. Tabel 1 menunjukkan contoh hasil pelabelan data.

## Tabel 1 Contoh Hasil Pelabelan Data Tweet
Label Tweet Positif Online, udah nyaman aja. Sekolah offline menurut aku ribet kalo lagi pandemi giniðŸ˜- https://t.co/23yAWcHD32 @lilkookiest  Online  lebih  santuy  dan  nyaman di rumah  ya  kawan  :3  gk  usah  capek2  pergi  ke sekolah atau kuliah :v Negatif
@schfess  Aku  males  udah  sekolah  online  pake kelompokan pula, ga enak bgt sumpah ga efektif kesimpulan  2  semester  kuliah  online;  sangatlah tidak efektif bagi kemampuan otak ini. UNTUNG
aja udah selesai nih 7 semester
Netral Bosen  online,  tapi  malah  jadi  ga  siap  kuliah offline. Serba salah emang
Label Tweet
kadang  pingin  pol  kuliah  offline,  tapi  kalo  udah nyaman online gmnðŸ˜¢

## 3.2. Pre-processing Data
Proses  pre-processing  data  didukung  oleh  beberapa library  untuk  membantu  dalam  pembersihan  data. Beberapa  library  yang  digunakan  antarlain  seperti RegEx  untuk  proses  filtering,  NLTK  untuk  tokenisasi dan  remove  stop  words,  dan  Sastrawi  untuk  proses stemming berbahasa Indonesia.
Setelah  melewati  tahap  pre-processing,  ditemukan bahwa  pada  kelompok  data  tidak  berlabel  bersih terdapat penurunan jumlah data akibat adanya data yang kosong  (null).  Tabel  2  menggambarkan  tahapan- tahapan dalam pre-processing.
Tabel 2. Contoh Hasil Pre-processing Data
Sebelum Pre-processing Tanggal 2021-10-03T11:58:55+00:00 Tweet Gw kapan kuliah offline? Tapi takut ketemu orang-orang  tapi  gak  nyaman  juga  kalo terusÂ²an online hmm... Pre-processing Ubah Format Tanggal 2021-10-03 Filtering gw  kapan  kuliah  offline  tapi  takut  ketemu orang  orang  tapi  gak  nyaman  juga  kalo terusan online hmm Tokenisasi ['gw',  'kapan',  'kuliah',  'offline',  'tapi',  'takut', 'ketemu', 'orang', 'orang', 'tapi', 'gak', 'nyaman',  'juga',  'kalo',  'terusan',  'online', 'hmm'] Replace Slang Words ['aku',  'kapan',  'kuliah',  'luring',  'tapi',  'takut', 'ketemu',  'orang',  'orang',  'tapi',  'tidak', 'nyaman',  'juga',  'kalau',  'terusan',  'daring', 'hmm'] Remove Stop Words ['aku', 'kuliah', 'luring', 'tapi', 'takut', 'ketemu', 'orang',  'orang',  'tapi',  'tidak',  'nyaman', 'terusan', 'daring', 'hmm'] Cek KBBI ['aku', 'kuliah', 'luring', 'tapi', 'takut', 'ketemu', 'orang',  'orang',  'tapi',  'tidak',  'nyaman', 'terusan', 'daring'] Stemming aku  kuliah  luring  tapi  takut  ketemu  orang orang tapi tidak nyaman terus daring 3.3. Pengujian Model
Skenario pengujian model dilakukan dengan menerapkan 3 rasio split data yang berbeda pada setiap algoritma.  Hasil  terbaik  didapatkan  pada  skenario menggunakan  rasio  split  data  training  dan  testing 90:10, dengan akurasi 79.33% untuk Naive Bayes dan 84% untuk SVM.
SVM  terbukti  memiliki  performa  yang  lebih  unggul dibandingkan  Naive  Bayes  berdasarkan  hasil  dari pengujian model yang dilakukan. Hal ini didukung oleh kemampuan  SVM  yang  mampu  mengolah  data berdimensi  besar  dan  mampu  menangani  model  non linier yang lebih kompleks, oleh karena itu nilai akurasi yang dihasilkan dapat lebih tinggi dan dikatakan bahwa SVM  kurang  rentan  mengalami  overfitting  jika dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya  [12].  Dengan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
demikian SVM ditetapkan sebagai model terbaik yang akan digunakan selanjutnya pada tahap processing data. Tabel  3  menunjukkan  perbandingan  hasil  pengujian model.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Pengujian Model Train:Test 70:30 (%) 80:20 (%) 90:10 (%) Naïve Bayes Accuracy 76.0 76.17 79.33 Recall 76.0 76.17 79.33 Precision 76.43 76.48 79.91 F1 Score 75.92 76.04 79.25 SVM Accuracy 82.33 82.5 84.0 Recall 82.33 82.5 84.0 Precision 82.67 82.67 84.15 F1 Score 82.31 82.46 84.03 3.4. Processing dan Visualisasi Data
Tahapan  processing  data  menghasilkan  output  berupa data hasil klasifikasi yang selanjutnya digunakan pada tahap terakhir, yaitu visualisasi data untuk memudahkan  dalam  pengambilan  informasi.  Pada penelitian ini visualisasi digambarkan dalam bentuk pie chart, line chart, visualisasi map, dan word cloud.
Gambar 2. Pie Chart Jumlah Tweet Per Kelas
Gambar  2  merupakan  visualisasi  pie  chart  yang menunjukkan  perbandingan  persentase  serta  total  data dari kelas negatif, positif, dan netral. Kelas netral yang memiliki  persentase  dan  jumlah  data  terbanyak menunjukkan  bahwa  sentimen  masyarakat  terhadap pembelajaran daring selama pandemi cenderung netral.
Gambar 3. Line Chart Tren Sentimen Per Bulan
Gambar  3  merupakan  visualisasi  line  chart  yang menunjukkan tren sentimen kelas positif dan negatif per bulan.  Kelas  negatif  ditandai  dengan  garis  berwarna merah  sementara  kelas  positif  adalah  garis  berwarna
biru.  Terjadi  peningkatan  yang  cukup  signifikan  pada sentimen negatif di bulan Juli 2020 dengan selisih 8.234 menjadi  21.793  tweet.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  peningkatan  jumlah  sentimen  negatif tersebut  adalah  karena  pada  13  Juli  2020  ditetapkan sebagai awal dimulainya Tahun Ajaran baru 2020/2021. Hal serupa terjadi pada bulan Desember 2020, dimana terdapat  peningkatan  jumlah  sentimen  negatif  cukup signifikan  yang  diikuti  dengan  penurunan  jumlah sentimen  positif  meski  tidak  signifikan.  Hal  tersebut dipengaruhi  oleh  keputusan  bersama  4  menteri  terkait kegiatan  pembelajaran  di  perguruan  tinggi  yang  dapat dilaksanakan  secara  hybrid,  daring,  dan  luring, sebagaimana  tercantum  dalam  Surat  Edaran  Nomor  6 Tahun  2020  tentang  Penyelenggaraan  Pembelajaran pada  Semester  Genap  Tahun  Akademik  2020/2021. Dapat diketahui bahwa sentimen masyarakat didominasi  oleh  kelas  negatif,  namun  pada  bulan Januari-Februari  2022  terdapat  peningkatan  jumlah sentimen positif yang membuatnya sedikit lebih unggul dari  jumlah  sentimen  negatif.  Kondisi  ini  dipengaruhi oleh  Surat  Edaran  Mendikbudristek  Nomor  2  Tahun 2022 tentang Diskresi Pelaksanaan Keputusan Bersama Empat  Menteri  tentang  Panduan  Penyelenggaraan Pembelajaran  di  Masa  Pandemi  COVID-19,  yang menyebutkan  bahwa  pembelajaran  luring  dapat dilaksanakan pada daerah dengan status PPKM level 2 dengan jumlah siswa yang terbatas.
Perolehan  jumlah  data  tweet  terbanyak  adalah  pada bulan  Maret  2020  yang  mencapai  90.799  untuk  total keseluruhan  data.  Kondisi  ini  sejalan  dengan  fakta bahwa sistem pembelajaran daring mulai diterapkan di Indonesia pada bulan Maret 2020 [22].
( a) Word Cloud Kelas Positif
(b) Word Cloud Kelas Negatif
Gambar 4. Word Cloud Kelas Positif dan Negatif
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Gambar  4  merupakan  visualisasi  word  cloud  dari sentimen  kelas  positif  dan  negatif  berdasarkan  data hasil  klasifikasi.  Beberapa  kata  yang  sering  muncul dalam  data  yang  diklasifikasi  sebagai  kelas  positif, seperti  kata  “semangat”,  “enak”,  “tugas”,  “tidur”, “nyaman”, dan lainnya mencerminkan bahwa masyarakat  yang  mendukung  pembelajaran  daring merasa  nyaman  dengan  sistem  pembelajaran  daring yang berlangsung selama pandemi. Sementara kumpulan  kata  yang  sering  muncul  dalam  data  yang diklasifikasi sebagai kelas negatif, seperti kata “tugas”, “ponsel”,  “kuota”,  “susah”,  “capek”,  dan  lainnya menunjukkan  bahwa  masyarakat  yang  menentang pembelajaran  daring  masih  menemukan  banyak kendala  dalam  pelaksanaannya,  contohnya  seperti keterbatasan ponsel maupun kuota, merasa kesusahan, baik itu susah sinyal, susah beradaptasi, maupun alasan lainnya.
(a) Map Klasifikasi Sentimen Positif (b) Map Klasifikasi Sentimen Negatif

## Gambar 5. Map Klasifikasi Sentimen Positif dan Negatif
Gambar 5 merupakan visualisasi map yang menampilkan  sebaran  data  pada  34  Provinsi  di Indonesia  berdasarkan  label  klasifikasi  positif  dan negatif terhitung dari bulan Januari 2020 sampai dengan Mei  2022.  Persentase  tweet  dengan  label  positif tertinggi  ditemukan  di  Provinsi  Sulawesi  Barat  yaitu sebesar  28.95%,  sementara  persentase  tweet  dengan label  negatif  tertinggi  ditemukan  di  Nusa  Tenggara Timur sebesar 51.97%.

## 4.   Kesimpulan
Analisis sentimen dilakukan menggunakan data Twitter dengan  jumlah  data  yang  berhasil  dikumpulkan sebanyak  953,378  tweet.  Hasil  pengujian  model  yang mengimplementasikan  algoritma  Naive  Bayes  dan
SVM ditemukan bahwa akurasi tertinggi mencapai 84% menggunakan SVM. Berdasarkan hasil klasifikasi data menggunakan model yang telah diuji, dapat disimpulkan  bahwa  sentimen  masyarakat  terhadap pembelajaran  daring  selama  pandemi  didominasi  oleh sentimen netral dengan persentase sebesar 43.28% atau sebanyak 370.217 data. Proses pembersihan data pada tahap  pre-processing  dapat  mempengaruhi  tingkat akurasi  model.  Akurasi  model  juga  dipengaruhi  oleh split  data  training  dan  testing  yang  digunakan  dalam pengujian. Tren sentimen masyarakat dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti dimulainya tahun ajaran baru, surat  edaran,  atau  surat  keputusan  bersama  yang diterbitkan  oleh  Kemendikbud  maupun  instansi pemerintah lainnya. Seperti pada bulan Juli 2020 terjadi peningkatan  jumlah  sentimen  negatif  yang  cukup signifikan karena pada 13 Juli 2020 ditetapkan sebagai awal dimulainya Tahun Ajaran baru 2020/2021.

## Daftar Rujukan
[1] E.  M.  Rahmawati,  Putri,  “Learning  From  Home  dalam Perspektif Persepsi Mahasiswa Era Pandemi Covid-19,” Pros. Semin.  Nas.  Hardiknas,  vol.  1,  pp.  17–24,  2020,  [Online].
Available:
http://proceedings.ideaspublishing.co.id/index.php/hardiknas/ article/view/3.
[2] R.  N.  Putri,  “Indonesia  dalam  Menghadapi  Pandemi  Covid- 19,”  J.  Ilm.  Univ.  Batanghari  Jambi,  vol.  20,  no.  2,  p.  705, 2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[3] F.  Firman  and  S.  Rahayu,  “Pembelajaran  Online  di  Tengah Pandemi Covid-19,”  Indones. J.  Educ.  Sci.,  vol.  2, no.  2, pp. 81–89, 2020, doi: 10.31605/ijes.v2i2.659.
[4] I.  N.  K.  Bayu,  I.  M.  A.  D.  Suarjaya,  and  P.  W.  Buana, “Classification of Indonesian Population’s Level Happiness on Twitter  Data  Using  N-Gram,  Naïve  Bayes,  and  Big  Data Technology,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 12, no. 5, pp. 1944–1949, 2022, doi: 10.18517/ijaseit.12.5.14387.
[5] S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” SISMATIK  (Seminar  Nas.  Sist.  Inf.  dan  Manaj.  Inform.,  pp. 163–170, 2021.
[6] G.  Nugroho,  D.  T.  Murdiansyah,  and  K.  M.  Lhaksmana, “Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  Amerika  2020  di Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine,” vol. 8, no. 5, pp. 10106–10115, 2021.
[7] F.  Fitriana,  E.  Utami,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[8] A.  Y.  P.  Yusuf  and  R.  Sari,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pemahaman  Program  MBKM  Bagi Mahasiswa,” J. Inform. Inf. Secur., vol. 3, no. 2, pp. 171–180, 2022, doi: 10.31599/jiforty.v3i2.1713.
[9] H.  P.  Doloksaribu  and  Y.  T.  Samuel,  “Komparasi  Algoritma
Data Mining Untuk Analisis Sentimen Aplikasi Pedulilindungi,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform., vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi: 10.47111/jti.v16i1.3747.
[10]  E.  R.  Kaburuan,  Y.  Sartika,  and  I.  Agustina,  “Sentiment Analysis on Product Reviews from Shopee Marketplace using the Naïve Bayes Classifier,” vol. 13, no. 3, pp. 150–159, 2022, doi: 10.24843/LKJITI.2022.v13.i03.p02.
[11]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Performa  Algoritma  NBC,  DT, SVM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Candi Borobudur Berbasis CRISP-DM,” Build. Informatics, Technol. Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1634–1646,  2022,  doi:
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
10.47065/bits.v4i3.2766.
[12]  S. S. N. N. Ferdy Maylani, “Implementasi Metode Data Mining Untuk  Memprediksi  Warna  Anak  Kucing  Pada  Proses Pengembangbiakan  Kucing  Ras  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),”  Pros.  Semin.  Nas.
Dharmajaya,  pp.  114–125,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/2
921.
[13]  J.  S.  Komputer,  D.  Era,  S.  Andryana,  A.  Rubhasy,  and  U. Nasional,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  K- Nearest  Neighbor  pada  Analisis  Sentimen  Pembukaan Pariwisata Di Masa Pandemi Covid 19,” vol. 7, pp. 263–272, 2023, doi: 10.30645/j-sakti.v7i1.590.
[14]  I.  N.  Hassanah,  S.  Faisal,  and  A.  M.  Siregar, “PERBANDINGAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR MACHINE DENGAN DECISION  TREE PADA  APLIKASI RUANG GURU,” pp. 39–50, doi: 10.20527/klik.v10i1.602.
[15]  D.  Darwis,  E.  S.  Pratiwi,  and  A.  F.  O.  Pasaribu,  “Penerapan Algoritma  SVM  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Data  Twitter Komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,”  J.  Ilm. Edutic, vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[16]  F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i2.3487.
[17]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[18]  T.  S.  Sabrila,  Y.  Azhar,  and  C.  S.  K.  Aditya,  “Analisis Sentimen  Tweet  Tentang  UU  Cipta  Kerja  Menggunakan Algoritma SVM Berbasis PSO,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga),  vol.  7,  no.  1,  pp.  10–19,  2022,  doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.10-19.
[19]  N. W. E. Rosiana Dewi, I. G. Aris Gunadi, and G. Indrawan, “Detection of Class Regularity with Support Vector Machine methods,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 11, no. 1, p. 20, 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i01.p03.
[20]  N.  A.  Utami,  W.  Maharani,  and  I.  Atastina,  “Personality Classification  of  Facebook  Users  According  to  Big  Five Personality  Using  SVM  (Support  Vector  Machine)  Method,” Procedia Comput. Sci., vol. 179, no. 2020, pp. 177–184, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2020.12.023.
[21]  N. I. Purnayasa, I. M. A. D. Suarjaya, and I. P. A. Dharmaadi, “Analysis  of  Cyberbullying  Level  using  Support  Vector Machine  Method,”  J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad. Teknol.  Informasi),  vol.  10,  no.  2,  pp.  81–90,  2022,  doi: 10.24843/JIM.2022.v10.i02.p01.
[22]  F.  N.  Arifa,  “Tantangan  Pelaksanaan  Kebijakan  Belajar  Dari Rumah Dalam Masa Darurat Covid-19,” 2020.