## 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.v8i2.7470

## Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Terhadap Klasifikasi Topik Kemacetan Lalu Lintas Indonesia Melalui Tweet
Romindo, Okky Putra Barus * , Jefri Junifer Pangaribuan
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia Email: 1 romindo@uph.edu, 2,* okky.barus@uph.edu, 3 jefri.pangaribuan@uph.edu Email Penulis Korespondensi: okky.barus@uph.edu
Abstrak− Penyebab  kemacetan  lalu  lintas  di  Indonesia  antara  lain  kecelakaan  lalu  lintas,  buruknya  infrastruktur  jalan,  dan meningkatnya  jumlah  kendaraan  bermotor.  Pada  tahun  2023,  jumlah  kendaraan  akan  mencapai  152,6  juta  atau  lebih  dari separuh  penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  276  juta  jiwa,  menurut  data  Korps  Lalu  Lintas  Polri.  Twitter  memiliki  basis pengguna sekitar 4,23% dari total populasi global sebanyak 436 juta pengguna dan Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah pengguna Twitter terbesar. Data Twitter akan digunakan untuk mengetahui tingkat sentimen kemacetan lalu lintas di Indonesia menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengevaluasi kinerja akurasi, presisi, recall, dan f1- score secara keseluruhan. Penelitian ini mengklasifikasikan dua kelompok, negatif dan positif. Klasifikasi dilakukan melalui beberapa tahapan antara lain pra-pemrosesan data, pelatihan data, pengujian data, dan evaluasi. Setelah mengevaluasi algoritma Naive Bayes, hasil tertinggi mencapai akurasi keseluruhan sebesar 77%, presisi sebesar 86%, recall sebesar 82%, dan f1-score sebesar 84%.
Kata Kunci: Kemacetan Lalu Lintas; Data Mining; Media Sosial; Tweet; Naive Bayes Classifier.
Abstract− The causes of traffic congestion in Indonesia include traffic accidents, poor road infrastructure, and the increasing number of motor vehicles. In 2023, the number of vehicles reached 152.6 million, exceeding half of Indonesia's population of 276 million, according to the Indonesian Traffic Police Corps data. Twitter has a user base of approximately 4.23% of the total global population, which amounts to 436 million user and Indonesia is one of the countries with the largest number of Twitter users.  Twitter  data  will  be  used  to  determine  the  sentiment  level  of  traffic  congestion  in  Indonesia  using  the  Naïve  Bayes Classifier method to evaluate overall accuracy performance, precision, recall, and f1-score. The research classified two groups, negative and positive. Classification is carried out through several stages, including data pre-processing, data training, data testing, and evaluation. After evaluating the Naive Bayes algorithm, the highest results achieved an overall accuracy of 77%, precision of 86%, recall of 82%, and f1-score of 84%.
Keywords : Traffic Congestion; Data Mining; Social Media; Tweet; Naive Bayes Classifier.

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas merupakan masalah yang masih belum terselesaikan hingga saat ini dan sudah menjadi hal yang lumrah bagi warga Indonesia. Penyebab kemacetan lalu lintas di Indonesia itu beragam mulai dari kecelakaan [1] lalu lintas, infrastruktur jalan yang kurang baik, serta meningkatkan tingkat kepemilikikan kendaraan bermotor. Berdasarkan data dari Korps Lalu Lintas Polri dalam angka 2023, jumlah kendaraan mencapai 152,6 juta unit dan melebihi setengah populasi Indonesia yang berjumlah 276 juta orang [2].
Perkembangan    teknologi    yang    pesat    membawa    banyak perubahan. Sekarang, orang-orang menjadi lebih  mudah  mengakses informasi  melalui  media online.  Media online ini juga  memberikan  kebebasan kepada semua  orang  untuk  mengemukakan  pendapatnya  mengenai  suatu  kejadian.  Twitter  merupakan  platform  media sosial  yang  sangat  popular  saat  ini  [3].  Pada  aplikasi  Twitter  ini,  semua  orang  bebas  untuk  berekspresi  dan berkomunikasi  melalui pesan-pesan singkat atau disebut dengan tweet. Banyak informasi yang bisa didapatkan dari aplikasi twitter ini. Selain itu, orang yang memakai twitter juga dapat mengetahui tentang hal-hal yang lagi viral melalui bagian trending yang disediakan oleh twitter. Pengguna Twitter di dunia memiliki 4,23% dari total pengguna yang mencapai 436 juta. Indonesia merupakan salah satu negara dengan pengguna twitter terbesar di dunia. Jumlah pengguna Twitter di Indonesia pada 2022 mencapai 18,45 juta dibandingkan setahun sebelumnya yang sebanyak 14,05 juta [4]. Kemacetan yang sangat mengganggu masyarakat dalam menjalankan aktivitasnya. Dari permasalahan ini akan dibuat  menentukan tingkat sentimen kemacetan lalu lintas di Indonesia. Data  yang diambil dari tweet pada Twitter sosial media menggunakan metode Naïve Bayes Classifier.
Naïve Bayes Classifier merupakan algoritma probabilistik berdasarkan penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat (naif) di antara fitur-fiturnya. Ini adalah algoritma yang sederhana dan efektif untuk tugas klasifikasi teks. Ini dapat digunakan untuk masalah klasifikasi biner dan multikelas [1], [5]. Naïve Bayes Classifier dapat dipermudahkan dengan implementasi, cepat dan efisien. Naïve Bayes adalah salah satu algoritma penambangan  data  paling  populer.  Efisiensinya  berasal  dari  asumsi  independensi  atribut,  meskipun  hal  ini mungkin  dilanggar  di  banyak  kumpulan  data  dunia  nyata.  Banyak  upaya  telah  dilakukan  untuk  mengurangi asumsi-asumsi  ini,  di  antaranya  pemilihan  atribut  merupakan  pendekatan  yang  penting  [6].  Namun,  upaya konvensional untuk melakukan pemilihan atribut di naïve Bayes mengalami beban komputasi yang besar. Makalah ini  mengusulkan  algoritma  Naïve  Bayes  selektif  yang  efisien,  yang  hanya  mengadopsi  beberapa  atribut  untuk membangun model Naïve Bayes selektif [7]. Model-model ini dibangun sedemikian rupa sehingga masing-masing model merupakan perpanjangan sepele dari model lainnya. Model Naïve Bayes selektif yang paling prediktif dapat dipilih melalui tindakan validasi silang tambahan tanpa keluar dari 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.v8i2.7470
Kemacetan  lalu  lintas  mempunyai  banyak  sekali  dampak  negatif  yang  dirasakan  oleh  masyarakat. Kemacetan menyebabkan produktivitas dan kinerja dari masyarakat menurun sebab waktu akan terbuang dijalan yang  akan  membuat  masyarakat  terlambat  dalam  menjalankan  aktivitasnya  [8].  Umumnya  hal  ini  terjadi  pada masyarakat  yang  menggunakan transportasi pribadi. Kemacetan lalu lintas ini akan  menimbulkan polusi udara, kerugian  ekonomi  akibat  bahan  bakar  yang  lebih  boros  dan  stress  bagi  masyarakat  yang  terkena  [9].  Tujuan penelitian ini bermaksud untuk membuat klasifikasi topik kemacetan lalu lintas Indonesia melalui tweets twitter dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pejabat  kota  dan perencana transportasi membuat keputusan yang lebih tepat untuk mengatasi kemacetan lalu lintas. Penelitian ini akan menghasilkan klasifikasi dari data yang dikumpulkan.
Penelitian  terdahulu  pada  perilaku  korupsi  pejabat  pemerintah  menjadi  masalah  yang  meresahkan masyarakat dan mengancam integritas sistem pemerintahan. Dalam era digital saat ini, media sosial menjadi sarana penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat dan sentimen terhadap isu-isu sosial, termasuk korupsi dari pejabat  pemerintah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  perilaku korupsi  dari  pejabat  pemerintah  berdasarkan  data  tweet  di  media  sosial  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier [10].
Penelitian  terdahulu  pada  Trip  Advisor.  Salah  satu  tempat  wisata  yang  direkomendasikan  di  situs  web TripAdvisor  adalah  Gua  Kristal  yang  berlokasi  di  Kota  Kupang.  Kebiasaan  human  dalam  memposting  tempat wisata yang dikunjungi sudah merupakan hal biasa untuk mempresentasikan tanggapan human terhadap salah satu tempat wisata. Biasanya ada pihak-pihak tertentu yang ingin mengetahui sentimen dan tanggapan terhadap salah satu tempat wisata. Oleh karena itu, penelitian ini akan melakukan analisis sentimen terhadap salah satu tempat wisata  yang  ada  di  Kota  Kupang  adalah  Gua  Kristal.  Analisis  dilakukan  dengan  melakukan  klasifikasi  tentang sentimen masyarakat. Metode kalsifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Navie Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor [11].
Penelitian terdahulu tentang gangguan pendengaran yang merupakan salah satu penyebab utama kecacatan keempat. Jumlah penderita gangguan pendengaran terus meningkat setiap tahunnya. Peningkatan ini terjadi karena terlambatnya  pengenalan  gangguan  pendengaran  sehingga  menyebabkan  terlambatnya  pemberian  pengobatan. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  salah  satu  solusi  untuk  mengatasinya  adalah  identifikasi  dini  untuk mendeteksi  derajat  gangguan  pendengaran.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  pembelajaran  mesin  untuk mengklasifikasikan derajat gangguan pendengaran [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan  membahas tentang bagaimana penggunaan naive bayes untuk  membuat sebuah sistem  yang dapat melakukan klasifikasi [13]. Agar lebih mudah memahami permasalahan dan penyelesaian penelitian untuk menyelesaikan permasalahan dalam penelitian ini, maka dilakukan tahapan-tahapan seperti pada gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini diawali dengan mendefinisikan terlebih dahulu apa masalah yang dihadapi, tujuan penelitian, batasan penelitian serta manfaat dari penelitian ini. Penelitian ini dimulai dengan merumuskan masalah yaitu melakukan mengklasifikasikan kemacetan lalu lintas di Indonesia melalui tweets twitter dengan menggunakan naïve bayes classifier.
2. Studi Literatur
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan sumber referensi dan pengolahan bahan penelitian ini yang berkaitan dengan topik kemacetan lalu lintas, Naïve Bayes Classifier, klasifikasi dari jurnal.
3. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini diambil melalui Twitter API dengan menggunakan Jupyter Notebook.

## 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.v8i2.7470
4. Data Preprocessing
Pada  tahapan  ini  melibatkan  persiapan  dan  pengolahan  data,  dimana  data  yang  mentah  diubah  agar  dapat digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  [14].  Data  preprocessing  dilakukan  pada  Jupyter  Notebook.  Prosesnya mencakup langkah-langkah sebagai berikut [15]:
a.  Import library
Langkah pertama adalah melakukan import library yang dibutuhkan untuk penelitian ini, seperti pandas, numpy, nltk sesuai kebutuhan.
b.  Import dataset
File dataset dalam format .csv kemudian dipindahkan ke dalam dataframe menggunakan library Pandas dan fungsi read_excel(). Hal ini dilakukan untuk memungkinkan tampilan dan pengolahan data dalam bentuk tabel pada notebook.
c.  Cleaning Memperbaiki  kualitas  data  dengan  cara  membersihkan  dan  menghilangkan  data  yang  tidak  valid,  tidak lengkap, atau tidak relevan.
d.  Case folding
Di  dalam  dataset,  semua  karakter  dalam  sebuah  teks  menjadi  huruf  kecil  agar  dapat  mempermudah pencarian teks.
e.  Labelling
Setelah melalui proses cleaning dan case folding, dilakukan proses menginput komentar positif dan negatif secara  manual.  Komentar  netral  dihapus  karena  komentar  yang  tidak  jelas  atau  tidak  sesuai  dengan kemacetan lalu lintas di Indonesia.
f.   Tokenizing
Setelah  melalui  proses  labelling,  dilakukan  proses  memisahkan  sebuah  teks  atau  kalimat  menjadi  token yang lebih mudah dianalisis.
g.  Stop removal
Setelah  melalui  proses  tokenizing,  dilakukan  proses  penghapusan  kata-kata  umum  atau  kata-kata  yang sering muncul di dalam teks yang dianggap tidak memiliki nilai informasi yang signifikan dalam analisis teks.
h.  Stemming
Setelah  melalui  proses  stop  removal,  dilakukan  proses  dalam  pengolahan  bahasa  alami  yang  digunakan untuk mengubah kata-kata dalam bentuk infleksi menjadi kata dasar.
5. Pembobotan TF-IDF
Setelah data Preprocessing, diperoleh kumpulan data yang siap untuk diuji dengan metode klasifikasi. Setiap kata yang terdapat pada data akan diberi bobot menggunakan metode Term Frequency dan Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mendapatkan nilai setiap kata [16]. Implementasi TF-IDF dilakukan menggunakan TfidfTransformer yang terdapat dalam modul sklearn. Berikut ini adalah contoh perhitungan TF- IDF [17]:
a. Langkah pertama adalah peneliti mengambil 2 contoh dokumen ini untuk membuat perhitung TF-IDF [18]. Dokumen 1: gila macet dh panas gakuat Dokumen 2: asli enak deh ga ketemu macet
b. Langkah kedua pada tabel 1 adalah Term Frequency (TF) untuk menghitung berapa banyak  kemunculan kata pada setiap dokumen [19].
Tabel 1. Hitung Term Frequency (TF) Kata Dokument 1 Dokument 2 gila 1 0 macet 1 1 dh 1 0 panas 1 0 gakuat 1 0 asli 0 1 enak 0 1 deh 0 1 ga 0 1 ketemu 0 1 Total 5 6
c.  Langkah ketiga pada tabel 2 adalah menghitung Document Frequency (DF) untuk mengetahui jumlah kata yang muncul pada dokumen.
Tabel 2. Hitung Document Frequency (DF) Kata Dokumen gila 1

## 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.v8i2.7470
Kata Dokumen macet 2 dh 1 panas 1 gakuat 1 asli 1 enak 1 deh 1 ga 1 ketemu 1
d.  Langkah  keempat  adalah  menghitung  Inverse  Document  Frequency  (IDF).  IDF  dihitung  dengan  rumus log(N/DF), di mana N adalah total jumlah dokumen.
IDF("gila") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("macet") = log(2/2) = log(1) = 0 IDF("dh") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("panas") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("gakuat") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("asli") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("enak") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("deh") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("ga") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301 IDF("ketemu") = log(2/1) = log(2) ≈ 0.301
e.  Langkah kelima adalah menghitung TF-IDF untuk setiap kata dalam dokumen. TF-IDF dihitung dengan rumus TF * IDF.
Dokumen 1: TF-IDF kata “gila” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “macet” = 1 * 0 = 0 TF-IDF kata “dh” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “panas” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “gakuat” = 1 * 0.301 = 0.301 Dokumen 2: TF-IDF kata “asli” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “enak” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “deh” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “ga” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “ketemu” = 1 * 0.301 = 0.301 TF-IDF kata “macet” = 1 * 0 = 0
6.  Naïve Bayes Classifier
Pada tahapan ini penerapan algoritma  klasifikasi  Naive Bayes,  yang  mencakup lima tahap yaitu pembagian data ke dalam data training dan data testing, pembangunan model Naive Bayes, perhitungan probabilitas dan presiksi [20].
a.  Data training
Proses data training dilakukan dengan menggunakan perintah .fit(), di mana perintah ini membutuhkan 2 parameter  yaitu  fitur  (x_train)  dan  label  (y_train).  Dengan  menganalisis  data  training,  model  mencoba menemukan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data yang belum dilihat sebelumnya.
b.  Data testing
Dataset  ini  terdiri  dari  data  yang  sudah  dilabeli  atau  memiliki  output  yang  diketahui.  Untuk  melakukan prediksi  kelas  pada  data  testing,  digunakan  perintah  .predict().  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk mengukur tingkat akurasi atau kinerja model dalam membuat prediksi.
c.  Membangun model Naïve Bayes Pembangunan  model  Naïve  Bayes  ini  menggunakan  data  pelatihan  (data  training).  Pembuatan  model klasifikasi Naive Bayes dilakukan dengan menggunakan perintah MultinomialNB().
d.  Perhitungan probabilitas
Perhitungan  probabilitas  dalam  Naive  Bayes  dilakukan  dengan  menghitung  probabilitas  masing-masing kelas berdasarkan  frekuensi  kemunculan fitur-fitur  yang ada dalam set data pelatihan.  Setelah itu,  maka akan  dilakukan  perhitungan  probabilitas  posterior  dengan  cara  mengalikan  probabilitas  kelas  dengan probabilitas kondisional fitur- fitur yang terkait dengan kelas tersebut.
e.  Prediksi
Dalam  pengujiannya,  model  Naive  Bayes  menggunakan  metode  teorema  Bayes  untuk  memperkirakan probabilitas  posterior  dari  kelas  target,  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diamati  pada  data  uji  untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan probabilitas tertinggi sebagai prediksi.

## 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.v8i2.7470
7.  Evaluasi Perfoma Algoritma
Pada tahap ini dilakukan proses klasifikasi adalah melakukan evaluasi untuk mengevaluasi performa algoritma dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Evaluasi  performa  dilakukan  dengan  menghitung  seperti  akurasi keseluruhan,  recall,  precision,  dan  f1-score.  Confusion  matrix  berisi  informasi  tentang  jumlah  data  yang diklasifikasikan dengan benar (true positive dan true negative) dan yang salah diklasifikasikan (false positive dan false negative).
a.  Akurasi keseluruhan
Dengan  menghitung jumlah data  yang terklasifikasi dengan benar, maka dapat diketahui  tingkat akurasi dari  hasil  prediksi.  Rumus  ini  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  hasil  prediksi  dengan menghitung jumlah data yang terklasifikasi dengan benar, baik positif maupun negatif. Akurasi keseluruhan dihitung dengan menjumlahkan true positive (TP) dan true negative (TN), kemudian dibagi dengan jumlah total data yang terklasifikasi, termasuk false positive (FP) dan false negative (FN).
Akurasi Keseluruhan = TP + TN TP + FP + FN + TN (1)
b.  Precision
Rumus  ini  mengukur  precision,  yaitu  seberapa  banyak  data  yang  terklasifikasi  sebagai  positif  yang sebenarnya  benar  positif  dari  seluruh  data  yang  terklasifikasi  sebagai  positif.  Precision  dihitung  dengan membagi jumlah true positive (TP) dengan jumlah total true positive dan false positive. Rasio antara jumlah data True Positive dengan jumlah total data True Positive dan False Positive dihitung.
Precision = TP TP + FP (2)
c.  Recall
Rumus ini mengukur recall, yaitu seberapa banyak data yang terklasifikasi sebagai positif yang sebenarnya benar  positif  dari  seluruh  data  yang  sebenarnya  positif.  Recall  dihitung  dengan  membagi  jumlah  true positive (TP) dengan jumlah total true positive dan false negative. Rasio antara jumlah data True Positive dengan jumlah total data True Positive dan False Negative dihitung.
Recall = TP TP + FP (3)
d.  F1-score
Rumus ini mengukur F1-score, yang merupakan rata-rata harmonis antara precision dan recall. F1-score memberikan gambaran seimbang antara kedua metrik tersebut. Rata-rata perbandingan antara precision dan recall dihitung.
f1 − score  = 2 (Precision ∗Recall) Precision + Recall (4)

## 2.2   Metode Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  dari  tweet  pada  kemacetan  lalu  lintas  di  Indonesia.  Dataset  dapat menggunakan  Twitter  API  untuk  mengumpulkan  data  dari  Twitter  dengan  menggunakan  Jupyter  Notebook. Namun, Twitter API hanya dapat mengambil data tweet hingga 7 hari terakhir dengan kata kunci tertentu seperti "macet",  "#macet",  "#lalulintas",  dan  "#indonesiamacet".  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  tweet  yang  berhasil dikumpulkan adalah sebanyak 1400 tweets dengan rincian tanggal, pengguna, dan tweet. Berikut pada gambar 2 merupakan hasil data tweet bentuk .csv yang dikumpulkan.

## 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.v8i2.7470

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Data diperoleh dari Twitter API dengan menggunakan Jupyter Notebook. Agar dapat mengakses ke Twitter API harus memilik API Key, API Key Secret, Bearer Token, Access Token dan Access Token Secret. Data tersebut berupa file .csv yang berisi 1400 tweets dari Twitter (tanggal, pengguna, dan tweet). Berikut ini merupakan gambar 3 yang berisi Twitter:
Gambar 3. Hasil Data Kemacetan Lalu Lintas Di Indonesia Pada Jupyter Notebook
Selanjutnya, dilakukan data labelling untuk menginput sentimen positif, negatif dan netral secara manual di .csv, seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Data Labelling

## 3.2 Hasil Preprocessing
Setelah membuat data labelling, selanjutnya adalah tahap pre-processing untuk membersihkan data karena dapat membantu meningkatkan kualitas data dan memudahkan proses analisis. Berikut ini adalah tahap pre-processing, yaitu: a. Cleaning dan Case Folding
Langkah pertama yaitu proses cleaning dan case folding untuk menghapus angka, url web, simbol, duplikat dan mengganti tweet ke huruf kecil. Berikut pada gambar 5 merupakan hasil cleaning dan case folding:
b. Menghapus Netral
Setelah  tahap  cleaning  dan  case  folding  merupakan  proses  menghapus  netral  karena  komentar  yang  tidak penting dan hanya memakai sentimen positif dan negatif. Sebanyak 836 tweets dengan sentimen netral telah

## 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.v8i2.7470
dihapus. Hasil jumlah sentimen positif sebanyak 155 tweets dan jumlah sentimen negatif sebanyak 342 tweets, seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Data Tweet

## 3.3 Hasil Penelitian
Setelah  melakukan  preprocessing  dan  tokenizing  maka  dapat  dihasilkan  sebuah  barchart  yang  berisi  jumlah sentimen positif dan negatif, seperti pada gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Barchart
Selanjutnya  adalah  melakukan  pembobotan  kata  dengan  menggunakan  TF-  IDF.  Pembobotan  kata  ini berguna  untuk  mengevaluasi tingkat relevansi setiap kata dalam dokumen. Berikut  pada gambar 8 adalah hasil pembobotan 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.v8i2.7470
Gambar 8. Hasil Pembobotan Kata menggunakan TF-IDF
Sebelum melakukan klasifikasi kemacetan lalu lintas di Indonesia, dilakukan pembagian data menjadi data training sebanyak 77% berjumlah 383 tweets dan data testing sebanyak 23% berjumlah 115 tweets menggunakan fungsi train_test_split. Setelah itu, data tersebut diproses menggunakan algoritma Naive Bayes. Setelah dilakukan klasifikasi, kinerja algoritma Naive Bayes dievaluasi dengan membuat confusion matrix dan menghitung akurasi, precision, recall, dan f1-score.

## 3.4 Pembahasan
Hasil  klasifikasi  kemacetan  lalu  lintas  di  Indonesia  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  data  training sebanyak 77% dan data testing sebanyak 23%. Berikut adalah gambar 9 pada table confusion matrix.

## Gambar 9. Hasil Confusion Matrix
Pada gambar 9, confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan 68  data  sebagai  negatif  dengan  benar,  namun  terdapat  11  data  misklasifikasi.  Algoritma  Naïve  Bayes  berhasil mengklasifikasikan  21  data  sebagai  positif  dengan  benar,  namun  terdapat  15  data  misklasifikasi.  Selanjutnya adalah hasil perhitungan akurasi (accuracy), precision, recall dan f1-score dari gambar 9 confusion matrix sebagai berikut: 1. Akurasi (accuracy)
Akurasi (accuracy) = TP + TN TP + FP + FN + TN = 21 + 68 221 + 15 + 11 + 68 =  0,77 =  77%
2. Negatif
Precision = TN
TN + FN = 68 68 + 11 =  0,86 =  86%
Recall = TN TN + FP = 68 68 + 15 =  0,82 = 82%
f1 − score  = 2 (Precision ∗Recall) Precision + Recall = 2 (0,86 ∗ 0,82)
0,86 + 0,82 =  0,84  = 84%
3. Positif
Precision = TP TP + FP = 21 21+ 15 =  0,58  =  58 %
Recall = TP TN + FN = 21 21+ 11 =  0,66 = 66%
f1 − score  = 2 (Precision ∗Recall) Precision + Recall = 2 (0,58 ∗ 0,66) 0,58 + 0,66 =  0,62 = 62%
Tabel 3. Perhitungan Confusion Matrix
Confusion Matrix Kelas Precision Recall F1-score Akurasi (Accuracy) Negatif 86% 82% 84% 77%

## 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.v8i2.7470
Confusion Matrix Kelas Precision Recall F1-score Akurasi (Accuracy) Positif 58% 66% 62%
Gambar 9. Hasil Perhitungan evaluasi performa algoritma

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap klasifikasi kemacetan lalu lintas di Indonesia melalui tweets Twitter dengan metode naïve bayes classifier. Mengambil data tweet digunakan Twitter API dengan jumlah dataset sebanyak  1400  tweets  untuk  mencari  data  tentang  kemacetan  lalu  lintas  di  Indonesia.  Setelah  melakukan preprocessing, data hasilnya adalah 497 tweets. Dalam pengolahan data untuk klasifikasi kemacetan lalu lintas, dilakukan pembagian dataset menjadi data training sebanyak 77% dari total dataset dengan jumlah 383 tweets dan data  testing  sebanyak  23%  dari  total  dataset  dengan  jumlah  115  tweets.  Setelah  pembagian  data  dilakukan, dilanjutkan dengan penerapan algoritma naive bayes untuk melakukan klasifikasi kemacetan lalu lintas. Algoritma naive  bayes  ini  digunakan  untuk  memprediksi  kemacetan  berdasarkan  kata-kata  yang  ada  dalam  tweet  yang dikumpulkan. Akurasi yang dihasilkan dari metode Naive Bayes Classifier adalah sebesar 77%. Hasil precision untuk kelas negatif adalah 86% dan kelas positif sebesar 58%, sementara hasil recall untuk kelas negatif adalah 82% dan kelas positif adalah 66%. Selain itu, diperoleh f1-score untuk kelas negatif sebesar 84% dan kelas positif sebesar 62%.

## REFERENCES
[1]  W.  Yulita,  E.  Dwi  Nugroho,  and  M.  Habib  Algifari,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JDMSI, vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[2]  Akbar  Nugroho,  “Jumlah  Kendaraan  Januari  2023:  Lebih  Setengah  Populasi  Warga  Indonesia   Baca  artikel  CNN Indonesia,” CNN Indonesia.
[3]  I. Iwandini, A. Triayudi, and G. Soepriyono, “Analisa Sentimen Pengguna Transportasi Jakarta Terhadap Transjakarta Menggunakan Metode Naives Bayes dan K-Nearest Neighbor,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 2, pp. 543–550, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2937.
[4]  Monavia Ayu Rizaty, “Pengguna Twitter di Indonesia Capai 18,45 Juta pada 2022,”
https://dataindonesia.id/internet/detail/pengguna-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada-2022.
[5]  J. J. Pangaribuan and F. Ferawaty, “Prediction analysis of student interest in design learning using Naïve Bayes method,” SinkrOn, vol. 5, no. 2, pp. 208–212, Apr. 2021, doi: 10.33395/sinkron.v5i2.10726.
[6]  S.  Chen,  G.  I.  Webb,  L.  Liu,  and  X. Ma,  “A  novel  selective  naïve  Bayes  algorithm,”  Knowl  Based  Syst,  vol.  192,  p. 105361, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.105361.
[7]  L. M. Sinaga, S. Sawaluddin, and S. Suwilo, “Analysis of classification and Naïve Bayes algorithm k-nearest neighbor in data mining,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 725, no. 1, p. 012106, Jan. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012106.
[8]  I. Aminudin and D. Anggraini, “ANALISIS PERINGKAT TOP BRAND OJEK ONLINE MENGGUNAKAN JEJARING SOSIAL PERCAKAPAN TWITTER,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 24, no. 2, pp. 88–104, Aug. 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2365.
[9]  Divisi  Redaksi,  “Dampak  Kemacetan  Lalu  Lintas  Meresahkan  Masyarakat,”  http://biner.fti.unand.ac.id/dampak- kemacetan-lalu-lintas-meresahkan-masyarakat/.
[10] A. Syakir and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perilaku Korupsi Pejabat Pemerintah Berdasarkan Tweet Menggunakan Naive Bayes Classifier,” vol. 7, pp. 1796–1805, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6648.
[11] G.  K.  Pati  and  E.  Umar,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Pengunjung  Terhadap  Tempat  Wisata  Danau  Weekuri Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbor,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 2309, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4635.
[12] O. P. Barus, Romindo Romindo, and Jefri Junifer Pangaribuan, “Classification of Hearing Loss Degrees with Naive Bayes Algorithm,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  7,  no.  4,  pp.  751–757,  Aug.  2023,  doi: 10.29207/resti.v7i4.4683.
[13] O. P. Barus, K. Lauwren, J. J. Pangaribuan, and R. Romindo, “Implementation of the Naive Bayes Algorithm to Predict the  Safety  of  Heart  Failure  Patients,”  Conference  Series,  vol.  4,  no.  1,  pp.  172–177,  Dec.  2023,  doi: 10.34306/conferenceseries.v4i1.651.
[14] Y. I. Kurniawan, T. Cahyono, Nofiyati, E. Maryanto, A. Fadli, and N. R. Indraswari, “Preprocessing Using Correlation Based Features Selection on Naive Bayes Classification,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Dec. 2020, p. 012012. doi: 10.1088/1757-899X/982/1/012012.

## 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.v8i2.7470
[15] Y.  Huang  and  L.  Li,  “Naive  Bayes  classification  algorithm  based  on  small  sample  set,”  in  2011  IEEE  International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems, IEEE, Sep. 2011, pp. 34–39. doi: 10.1109/CCIS.2011.6045027.
[16] Riza  Adrianti  Supono  and Muhammad  Azis  Suprayogi,  “Perbandingan  Metode  TF-ABS  dan  TF-IDF Pada  Klasifikasi Teks Helpdesk Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 911–918, Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3403.
[17] S.  Rabbani,  D.  Safitri,  N.  Rahmadhani,  A.  A.  F.  Sani,  and  M.  K.  Anam,  “Perbandingan  Evaluasi  Kernel  SVM  untuk Klasifikasi Sentimen dalam Analisis Kenaikan Harga BBM,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, pp. 153–160, Oct. 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.897.
[18] S. Sintia, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Product Codefication Accuracy With Cosine Similarity And Weighted Term Frequency  And  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF),”  Journal  of  Applied  Engineering  and  Technological  Science (JAETS), vol. 2, no. 2, pp. 62–69, May 2021, doi: 10.37385/jaets.v2i2.210.
[19] M.  I.  Alfarizi,  L.  Syafaah,  and  M.  Lestandy,  “Emotional  Text  Classification  Using  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse Document Frequency) And LSTM (Long Short-Term Memory),” JUITA : Jurnal Informatika, vol. 10, no. 2, p. 225, Nov. 2022, doi: 10.30595/juita.v10i2.13262.
[20] D. Soria, J. M. Garibaldi, F. Ambrogi, E. M. Biganzoli, and I. O. Ellis, “A ‘non-parametric’ version of the naive Bayes classifier,” Knowl Based Syst, vol. 24, no. 6, pp. 775–784, Aug. 2011, doi: 10.1016/j.knosys.2011.02.014.