## Analisis Sentimen Terhadap Opini Proyek Kereta Cepat Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Jabar Sanjaya 1 , Tukino 2 , Bayu Priyatna 3 , Shofa Shofia Hilabi 4
1234 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang * 1 si20.jabarsanjaya@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tukino@ubpkarawang.ac.id, 3 bayu.priyatna@ubpkarawang.ac.id,
4 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id

## Abstract
Twitter is one of the many social media that is used by most people. Twitter usage is generally used to post something, such as having  an  opinion  about  the  country's  infrastructure  for  example.  As  for  one  of  the  country's  infrastructure  that  is  being discussed is the fast train project, people have many views about this project. To find out people's opinions about it, Sentiment Analysis will be conducted. This study aims to determine the application of Sentiment Analysis using the Naïve Nayes Classifier method  on  public  opinion  about  the  fast  train  project.  The  research  starts  from  the  data  retrieval  process  using  crawling techniques and getting approximately 2007 tweets that discuss the fast train project. Which then the data from the sentiment results in preprocessing¸ then each data is labeled. From the labeling results, the naïve bayes classifier method is applied. The results of the Naïve Bayes model evaluation are 81% Precision, 81% Recall, 81% F1-score. and then Accuracy of 81%. The final value produced is 57.23% of people comment or have a positive opinion about the fast train project and 42.77% have a negative opinion. From the results of this study it can be concluded that the community is more dominant in positive opinion about the fast train project than negative opinion, which shows that the majority of people can accept the fast train project.
Keywords: Twitter, Fast Train, Sentiment Analysis, Opinions, Naïve Bayes Classifier

## Abstrak
Twitter  merupakan  satu  dari banyaknya  media  sosial  yang  digunakan  oleh  hampir  Sebagian  besar  masyarakat. Penggunaaan twitter umumnya digunakan untuk memposting sesuatu, seperti beropini tentang infrastruktur negara misalnya. Adapun salah satu infrastruktur negara yang sedang ramai diperbincangkan adalah proyek kereta cepat, masyarakat memiliki banyak pandangan tentang proyek ini. Untuk mengetahui opini masyarakat, tentang hal itu maka akan dilakukan Sentimen Analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Sentimen Analisis menggunakan  metode Naïve  Nayes  Classifier pada  opini  masyarakat  tentang  proyek  kereta  cepat.  Penelitian dimulai dari proses pengambilan data menggunakan teknik crawling dan mendapatkan kurang lebih 2007 tweet yang membahas proyek kereta cepat. Yang kemudian data dari hasil sentimen di preprocessing¸ lalu setiap data di labeling. Dari hasil labeling diterapkan metode naïve bayes classifier. Adapun hasil evaluasi model Naïve Bayes yaitu, Presisi 81%, Recall 81%, F1-score 81%. dan kemudian Akurasi sebesar 81%. Nilai akhir  yang dihasilkan yaitu  57,23%  masyarakat  berkomentar  atau  beropini  positif  tentang  proyek  kereta  cepat  dan  42,77%  beropini negatif.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  masyarakat  lebih  dominan  beropini  positif  tentang proyek  kereta  cepat  daripada  beropini  negatif,  yang  mana  ini  menunjukan  bahwa  mayoritas  masyarakat  dapat menerima adanya proyek kereta cepat.
Kata kunci: Twitter, Kereta Cepat, Sentimen Analisis, Opini , Naïve Bayes Classifier

## .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Informasi  dan  data  selalu  hadir  dalam  langkah  setiap orang.  Penyebaran  informasi  bisa  melalui  banyak  hal salah  satunya  melalui  jejaring  sosial.  Dari  banyaknya jenis  informasi  yang  diterima  oleh  masyarakat, informasi mengenai pertumbuhan infrastruktur merupakan  salah  satu  informasi  yang  paling  banyak dinantikan  karena  berita  dan  Informasi  ini  penting untuk  masyarakat  demi  mengetahui  perkembangan sebuah negara.
Rata-rata  masyarakat  mengkonsumsi  informasi  dan berita dari Jejaring sosial media untuk pertama kalinya
di bandingkan dengan sumber tradisional seperti koran, majalah,  atau  media  baca  tradisional  lainnya.  Orang begitu  mudah  mempercayai  apa  yang  mereka  lihat  di media  sosial,  yang  membuat  masyarakat  mudah terpengaruh  rumor  dan  berita hoax .  Oleh  sebab  itu sangat  penting  untuk  mendeteksi  dan  menyaringnya untuk  menghindari  penyebaran  informasi  yang  tidak akurat [1]. Banyak informasi yang menyebar di jejaring social. Mulai dari informasi politik, bisnis, hiburan, dll. Begitu  pula  dengan  informasi  atau  berita  mengenai infrastruktur teknologi.
Kereta  cepat  merupakan  sebuah  proyek  negara  yang dimulai  pada  januari  tahun  2016  dan  selesai  pada
oktober  tahun  2023.  Proyek  ini  diharapkan  dapat menekan jumlah kemacetan rute tol dan jalan raya serta padatnya  kereta  regular.  Proyek  yang  menghabiskan triliun  nan  ini  memiliki  banyak  tanggapan  dari masyarakat, ada yang pro maupun kontra.
Kebanyakan  orang  lebih  sering  mengungkapkan pendapat serta opininya melalui media social dari pada dilakukan  secara  langsung.  Media  social  yang  biasa digunakan dalam mengungkapkan opini serta pendapat yang  terkenal  adalah twitter [2] . Twitter  merupakan salah satu dari media sosial yang banyak digemari oleh masyarakat  sebab  kemudahan  dan  kesederhanaan dalam  menggunakannya,  dan  pengguna  dapat  leluasa mengutarakan  pandangan  atau  pendapatnya.  Pada kasus-kasus sebelumnya banyak peneliti menggunakan data  survei  dari twitter, termasuk  teks  berbahasa Indonesia  calon  gubernur  DKI  Jakarta  2017,  calon presiden 2014, dan penggunaan angkutan umum darat dalam  dan  luar  kota  [1].  Saat  memberikan  opini masyarakat  cenderung  akan  menghasilkan  2  opini, yang  pertama  Positif,  disini  masyarakat  memberikan suara dukungan atau pro terhadap suatu hal, terkadang mereka memberikan pujian terhadap hal tersebut, yang kedua  Negatif,  masyarakat  disini  memberikan  suara penolakan  atau  kontra  terhadap  suatu  hal,  terkadang dalam  opini  yang  disampaikan  terdapat  cacian  dan makian yang dilontarkan. Apalagi dengan media sosial masyarakat  dengan  mudah  menyampaikan  pendapat mereka  tanpa  harus  ketakutan  identitas  mereka  akan diketahui oleh orang lain[3].
Penerapan  Analisis  Sentimen  dengan  metode Naïve Bayes ini  telah  dilakukan  beberapa  kali  oleh  penulis sebelumnya, Adapun penulis pertama Adittia Agustian yang  menerapkan  analisis  sentimen  menggunakan metode naïve bayes pada penggunaan kendaraan listrik. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data tweet  pengguna  twitter  yang  membahas  tentang penggunaan  kendaraan  listrik,  dalam  penelitiannya telah dihasilkan 1589 tweet yang membahas mengenai penggunaan  kendaraan  listrik.  Informasi  informasi setelah  melakukan  beberapa  proses  menghasilkan tingkat  keakurasian  sebesar  80%,  presisi  82%,  dan recall  80%  [4].  Penelitian  berikutnya  yang  dijadikan acuan adalah penelitian yang ditulis oleh  Tri Sundara dengan judul penelitian “ Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Isu Radikalisme”, yang mana tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasi  opini publik  berdasarkan  data  kelas  positif  dan  negatif menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier dengan hasil akurasi 86% [5].
Di dalam penelitian ini, penulis akan mengimplementasikan  analisis  sentimen  pada  opini masyarakat  tentang  protek  kereta  cepat.  Dalam melakukan  sentimen  tersebut  data  yang  akan digunakan adalah data hasil Crawling Data menggunakan tools yang bernama Twitter Harvest, dan menghasilkan data mentah yang berjumlah 929 tweet. Lalu  data  tersebut  akan  melalui  beberapa  proses
sebelum  di  eksekusi  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier menggunakan Bahasa pemrograman python. Yang  nantinya  akan  diketahui  bagaimana  hasil penerapan  data  sentimen  menggunakan  metode naïve bayes  classifier ,  untuk  klasifikasi  data  opini masyarakat tentang proyek kereta cepat.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Alur Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  gambar  di  atas  menggambarkan  alur  penelitian yang akan dilakukan, adapun alur yang akan dijelaskan mulai dari crawling data, preprocessing, transalating, labeling, klasifikasi  menggunakan  naïve  bayes, visualisasi data menggunakan chart, dan yang terakhir classification report .

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang bertujuan  untuk  menganalisa  sekaligus  mendapatkan data  dan  informasi  yang  berhubungan  dengan penelitian kali ini [6]. Data yang diperoleh merupakan tweet pengguna mengenai proyek kereta cepat.
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  menganalisa  dan memperoleh  informasi  yang  berkaitan  dengan penelitian.  Data  yang  diperoleh  adalah tweet masyarakat mengenai proyek kereta cepat pada media sosial Twitter .  Data tweet didapat  dengan  cara crawling. Tool yang digunakan dalam proses Crawling Data adalah Tweet  Harvest .  Proses  ini  dilakukan dengan  cara  mengambil tweet yang  berhubungan dengan  proyek  kereta  cepat.  Data  yang  didapat memiliki  beberapa  kolom,  tetapi  kolom  yang digunakan hanya kolom yang berisi tweet, karena jika semua  kolom  digunakan,  berpotensi  terhambatnya proses penelitian [7], [8].
Pada  penelitian  kali  ini  data  yang  diproses menggunakan metode naïve bayes classifier terdapat 2 kategori, yaitu:
a.  Positif,  merupakan  tweet  yang  mengandung  kata kata, dan arti yang positif, Adapun biasanya kata postifi di  sini  itu  adalah  kata  kata  yang  mendukung  dan
memuji  suatu  pihak  atau  setuju  dengan  sebuah pernyataan tertentu.
b.  Negatif,  merupakan tweet yang  mengandung  kata kata  yang  mengandung  dan  memiliki  arti  negatif, biasanya  kata  kata  negatif  ini  digambarkan  dengan sesuatu  yang  buruk,  seperti  umpatan  atau  kata  kata yang mengandung penolakan terhadap suatu hal.

## 2.3 Preprocessing
Data yang akan diproses untuk analisis sentimen akan dibersihkan dari noise atau data-data yang tidak penting seperti  duplikasi  data,  hastag(@),  tautan  atau  link, tanda baca, angka, penggunaan bahasa slang, singkatan dan  kata yang  tidak  baku  [9].  Tahapan preprocessing terdiri dari beberapa tahap.
2.3.1 Text Clean Text  Clean merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk menghapus data yang tidak dibutuhkan dari dokumen saat  proses  sentimen.  Setelah  data  telah  di  proses melalui text  clean, data  siap  diproses  pada  tahap selanjutnya.  Adapun  data  yang  tidak  dibutuhkan  bisa berupa angka, simbol, tanda baca, dll [10].
2.3.2 Case Folding Case Folding merupakan salah satu tahap yang masih termasuk  dalam text  preprocessing. Case  folding berkerja dengan merubah semua kata dan kalimat pada dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Salah  satu  tujuan  dari dilakukannya case  folding ialah  untuk  mengatasi masalah  penulisan  yang  tidak  benar  pada  sebuah kalimat  dalam  menggunakan  huruf  besar  dan  huruf kecil  yang  tidak  konsisten.  Jika,  semua  dokumen diubah  menjadi  huruf  kecil  maka  akan  lebih  mudah dalam melakukan proses analisis [11].
2.3.3 Stemming
Stemming ialah proses yang berguna untuk mengubah sebuah kata kembali ke bentuk dasar. Tujuannya ialah untuk memudahkan dalam mengelompokkan sekaligus menganalisis data tersebut [12]. Dalam python proses stemming biasanya  menggunakan library Sastrawi, library ini hanya dikhususkan untuk bahasa indonesia. Jadi  sebelum  melakukan stemming, pastikan  Bahasa yang akan diproses adalah bahasa indonesia [9].
2.3.4 Stopword Pada  proses stopword kata-kata  yang  tidak  memiliki arti  dan  makna  akan  dihilangkan  dari  data  yang  akan diproses, karena akan hanya akan memperbesar ukuran data.  Dalam  melakukan stopword kata  yang  akan dihapus  mengacu  pada  kamus  yang  telah  disiapkan sebelumnya. Kamus stopword bisa dibuat sendiri atau bisa juga diunduh dari website tertentu [13] .

## 2.4 Translate
Mengubah bahasa dari data yang akan diolah dimaksud kan  memudahkan  penulis  dalam  melakukan  proses penelitian yang dilakukan. karena proses labeling akan
menggunakan Textblob yang  berbasih Lexicon  Based yang  mana  library  ini  hanya  bisa  memproses  bahasa inggris.

## 2.5 Labeling
Tahap  ini  dilakukan untuk  menentukan  kategori yang akan diberikan kepada data. Data akan dipisah menjadi dua kategori yaitu positif dan negatif [14]. Pada tahap ini, labeling dilakukan menggunakan Library Textblob yang  mana library ini  menerapkan  metode Lexicon Based untuk  melakukan  analisis  sentiment  pada  data tertentu, dengan cara menganalisis pola kalimat untuk menghasilkan kategori sentimen.
2.6 Splitting Data
Split Data diperlukan untuk membagi keseluruhan data menjadi 2 bagian, yang pertama data latih, yang mana data  ini  dibutuhkan  untuk  melatih  data  model menggunakan metode tertentu. dan yang kedua data uji, yang mana data ini dibutuhkan untuk menguji kinerja data berdasarkan hasil dari model pelatihan sebelumnya.  Pembagian  data  ini  biasanya  80/20  atau 70/30. 80% untuk data latih atau train dan 20% untuk data  uji  atau testing .  Dalam  model  klasifikasi, Split Data mempengaruhi    hasil,  oleh  karena  itu  Data Training harus  lebih  besar  dari  Data Testing, karena hasil  dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  latih  yang diberikan kepada model.
2.7 Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier adalah metode yang menggunakan distribusi kata kunci dalam membandingkan  sebuah  dokumen  untuk  menentukan nilai probabilitas dari suatu hipotesis setelah bukti yang tunjukan  ada  [15],  [16] . Naïve  Bayes  Classifier didasarkan  pada  teorema  bayes  untuk  menjelaskan bahwa setiap atribut adalah independen satu sama lain.
2.8 Visualisasi
Visualisasi disini  yaitu  menampilkan  data  dalam bentuk  gambar.  Data  harus  di visualisasi kan  untuk kemudahan dalam mencerna informasi data yang akan disajikan dan memudahkan mengetahui kesalahan pada data  yang  disajikan.  Banyak  cara  untuk  mem visualisasikan data,  salah  satu  caranya  menggunakan line chart, plot char, bar chart , dan masih banyak lagi.

## 2.9 Classification Report
Laporan  klasifikasi  merupakan  metrik  evaluasi  kerja pada  model  klasifikasi,  yang  mana  di  dalam classification  report menunjukan  rincian  tentang bagaimana  performa  model  uji  berjalan  pada  suatu metode  [17].  Dalam classification  report terdapat beberapa  nilai  penting  yang  akan  ditampilkan, diantaranya :
a. Precision ,  merupakan  nilai  yang  menjelaskan seberapa  akurat  sebuah  model  klasifikasi  dalam
menentukan  prediksi  positif.  Adapun  rumus  yang digunakan .
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = True Positive True Positive+False Positive
(1)
b. Recall, merupakan  nilai  yang  mengidentifikasikan kemampuan  model  dalam  menemukan  nilai  positif. Adapun rumus yang digunakan.
Recall = True Positive
True Positive+False Negative
(2)
c. F1- Score, merupakan nilai yang nilai nya merupakan penggabungan  antara precision dan recall. Atau  bisa disebut  nilai  rata-rata  atau mean antara precision dan recall. Adapun rumus yang digunakan.
F1 Score = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)
d. Accuracy, merupakan  nilai  yang  berfungsi  sebagai patokan  seberapa  baik  model  klasifikasi  dalam memprediksi  keseluruhan  nilai.  Adapun  rumus  yang digunakan [8].
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (4)

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Di gunakan kata kunci “proyek kereta cepat” pada saat proses crawling  data dan  data  yang  dihasilkan  dalam waktu  31  menit  ialah  2007  tweet.  Adapun  data  yang didapat meliputi created_ad, id_str, full_text, _qoute_count,  reply_count,  favorite_count,    lang, user_id,  conversation_id,  username, dan tweet_url. Adapun data yang digunakan hanya tweet nya saja yang berada pada kolom full_text, hasil crawling data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel  1. Hasil Pengumpulan Data Full_Text @BoyRembaya  @PartaiSocmed  @jokowi  Hambalang hanya  secuil  d  bamding  proyek2  mangkrak  era  jokowi liatlah brp bandara d bangun ga berfunsi asal bangun2 tp hbs  itu  terbengkalai,  itu  baru  bandara  pelabuhan  IKN kereta api cepat bandung itu hanya proyek egois gaya2an tp sgt membebankan rakyat..
@lluvianeiva  @NnAini17  @bangmenjie  @Wicaksono_J @VIVAcoid  @aniesbaswedan  Iya  dlu  gw  juga  ga  suka sama proyek tol trans jawa dan Kereta Cepat. Tapi makin kesini, makin kesini orang banyak pada paket itu.
@ahmahmNiam @addthoriq @AdyP93718291
@VIVAcoid  Bukan  tidak  meyakini  tp  jokowi  lebih  pilih kerja  sama  dgn china,  semua  proyek  pengennya dr  china krn  china  sdh  paham  maunya  pejabat,  kereta  cepat  jkt  - bandung awalnya dgn jepang dibatalkan demi china, kasus BTS contoh perusahaan china menguntungkan pejabat RI
@KeretaCepatID  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  proyek kereta  api  berkecepatan  tinggi  terus  dikembangkan  di seluruh dunia. Jika menilik sejarah, kereta ekspres terbatas pertama  kali  dikembangkan    Jepang  pada  tahun  1964 dengan nama Shinkansen.
@ferrykoto @aniesbaswedan @andrinof_a_ch Masak sih belum kapok sama kereta cepat..? Proyek mercusuar gagal total  ninggalin  utang  beberapa  generasi..  Padahal  dulu janjinya ANGARAN  bukan dari uang rakyat, tapi lama2 pakai uang rakyat juga...  Capek bos rakyat di bodohi terus dengan akal2an proyek strategis nasional...
@erasmus70  Prmbangunan  yg  sudah  jalan  ya  pasti  ada evaluasi berkala. Tiap2 proyek juga gitu. Skg tinggal lihat kualitas  evaluatornya.  Misal  dulu  evalusi  proses pembangunan kereta cepat. Jonan g setuju dilanjut, berarti ada  mekanisme  untuk  stop  proyek  yg  g  feasible.  Eeh dipecat
@KompasTV  Import  bahan  pangan  dilakukan  setelah bendungan  dibuat,  untuk  apa  bendungan,  embung  dan irigasi itu ?? Proyek asal2an gak berguna !!! Banyak Jalan toll, pelabuhan laut dan udara, Kereta cepat dibangun tanpa study  kelayakan  lebih  dulu  dan  akhirnya  gak  berguna buang2 duit negara !!

## 3.2 Preprocessing
Setelah  melakukan crawling  data ,  dilakukan  proses preprocessing. Terdapat beberapa tahap, yang pertama text  clean , case  folding,  stemming,  tokenizing dan ,stopword. Hasil  dari preprocessing dapat  dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel  2. Hasil Text Clean Full_Text Text Clean @BoyRembaya @PartaiSocmed @jokowi Hambalang  hanya  secuil  di bamding  proyek2  mangkrak era jokowi liatlah brp bandara d  bangun  ga  berfunsi  asal bangun2 tp hbs itu terbengkalai,  itu  baru  bandara pelabuhan  IKN    kereta  api cepat  bandung  itu  hanya proyek  egois  gaya2an  tp  sgt membebankan rakyat..
Hambalang  hanya  secuil  d bamding proyek2 mangkrak era jokowi  liatlah brp bandara d bangun ga berfunsi asal bangun2 tp hbs itu  terbengkalai  itu  baru bandara  pelabuhan  IKN kereta api cepat bandung itu hanya  proyek  egois  gayaan tp sgt membebankan rakyat
@lluvianeiva @NnAini17 @bangmenjie  @Wicaksono_J @VIVAcoid @aniesbaswedan
Iya dulu gw juga ga suka sama proyek  tol  trans  jawa  dan
Kereta  Cepat.  Tapi  makin kesini,  makin  kesini  orang banyak pada paket itu.
Iya  dlu  gw  juga  ga  suka sama  proyek  tol  trans  jawa dan  Kereta  Cepat  Tapi makin  kesini  makin  kesini orang banyak pada paket itu @ahmahmNiam  @addthoriq @AdyP93718291 @VIVAcoid Bukan tidak meyakini tp jokowi lebih pilih kerja  sama  dgn  china,  semua proyek pengennya dr china krn china  sdh  paham  maunya pejabat,  kereta  cepat  jkt  - bandung  awalnya  dgn  jepang dibatalkan  demi  china,  kasus BTS contoh perusahaan china menguntungkan pejabat RI
Bukan  tidak  meyakini  tp jokowi  lebih  pilih  kerja sama  dgn  china  semua proyek  pengennya  dr  china krn china sdh paham maunya pejabat kereta cepat jkt    bandung  awalnya  dgn jepang dibatalkan demi china  kasus  BTS  contoh perusahaan china menguntungkan pejabat RI @KeretaCepatID Dalam beberapa tahun terakhir, proyek kereta api berkecepatan tinggi terus dikembangkan di seluruh dunia.  Jika  menilik  sejarah, kereta ekspres terbatas pertama  kali  dikembangkan
Jepang  pada  tahun  1964
dengan nama Shinkansen.
Dalam beberapa tahun terakhir  proyek  kereta  api berkecepatan  tinggi  terus dikembangkan  di  seluruh dunia  Jika  menilik  sejarah kereta ekspres terbatas pertama  kali  dikembangkan Jepang  pada  tahun  dengan
nama Shinkansen @ferrykoto  @aniesbaswedan
@andrinof_a_ch  Masak  sih Masak  sih  belum  kapok sama  kereta  cepat  Proyek
belum  kapok  sama  kereta cepat..?  Proyek  mercusuar gagal  total  ninggalin  utang beberapa  generasi..  Padahal dulu  janjinya  ANGGARAN bukan  dari  uang  rakyat,  tapi lama2  pakai  uang  rakyat juga...    Capek  bos  rakyat  di bodohi  terus  dengan  akal2an proyek strategis nasional... mercusuar gagal total ninggalin  utang  beberapa generasi Padahal dulu janjinya ANGARAN  bukan dari uang  rakyat  tapi  lama2 pakai  uang  rakyat  juga Capek bos rakyat di bodohi terus dengan akal2an proyek strategis nasional
Text  Clean pada preprocessing berfungsi  untuk menghilangkan  angka  dan  simbol  tertentu  yang  tidak relevan digunakan untuk analisis sentimen.
Tabel  3. Hasil Case Folding Text Clean Case Folding Hambalang  hanya  secuil  d bamding  proyek2  mangkrak era jokowi liatlah brp bandara
d  bangun  ga  berfunsi  asal bangun2 tp hbs itu terbengkalai  itu  baru  bandara pelabuhan  IKN    kereta  api cepat  bandung  itu  hanya proyek  egois  gaya2an  tp  sgt membebankan rakyat hambalang  hanya  secuil  d bamding proyek2 mangkrak era jokowi  liatlah brp bandara d bangun ga berfunsi asal bangun2 tp hbs itu  terbengkalai  itu  baru bandara pelabuhan ikn
kereta api cepat bandung itu hanya proyek egois gaya2an tp sgt membebankan rakyat
Iya dulu gw juga ga suka sama proyek  tol  trans  jawa  dan Kereta  Cepat  Tapi  makin kesini  makin  kesini  orang banyak pada paket itu iya  dulu  gw  juga  ga  suka sama  proyek  tol  trans  jawa dan  kereta  cepat  tapi  makin kesini  makin  kesini  orang banyak pada paket itu
Bukan  tidak  meyakini  tp jokowi  lebih  pilih  kerja  sama dgn  china  semua  proyek pengennya  dr  china  krn  china sdh  paham  maunya  pejabat kereta  cepat  jkt    bandung awalnya dgn jepang dibatalkan demi china kasus BTS contoh perusahaan china menguntungkan pejabat RI bukan  tidak  meyakini  tp jokowi  lebih  pilih  kerja sama  dgn  china  semua proyek  pengennya  dr  china krn china sdh paham
maunya pejabat kereta cepat jkt    bandung  awalnya  dgn jepang dibatalkan demi china  kasus  bts  contoh perusahaan china menguntungkan pejabat ri Dalam beberapa tahun terakhir proyek kereta api berkecepatan tinggi terus dikembangkan di seluruh dunia  Jika  menilik  sejarah kereta ekspres terbatas pertama  kali  dikembangkan Jepang  pada  tahun  dengan nama Shinkansen dalam beberapa tahun terakhir  proyek  kereta  api berkecepatan  tinggi  terus dikembangkan  di  seluruh dunia  jika  menilik  sejarah kereta ekspres terbatas
pertama  kali  dikembangkan jepang  pada  tahun  dengan nama shinkansen
Masak  sih  belum  kapok  sama kereta cepat Proyek mercusuar gagal  total  ninggalin  utang beberapa  generasi  Padahal dulu  janjinya  ANGGARAN bukan  dari  uang  rakyat  tapi lama2  pakai  uang  rakyat  juga
Capek  bos  rakyat  di  bodohi terus  dengan  akal2an  proyek strategis nasional masak  sih  belum  kapok sama  kereta  cepat  proyek mercusuar gagal total ninggalin  utang  beberapa
generasi padahal dulu janjinya  anggaran  bukan dari uang  rakyat  tapi  lama2 pakai  uang  rakyat  juga capek  bos  rakyat  di  bodohi terus dengan akal2an proyek strategis nasional
Case  Folding pada preprocessing berfungsi  untuk mengubah  semua  huruf  besar  ( uppercase )  ke  huruf kecil ( lowercase ) untuk memudahkan pemrosesan teks secara menyeluruh.
Tabel  4. Hasil Stemming dan Stopword Case Folding
Stemming dan Stopword
hambalang  hanya  secuil  d bamding  proyek2  mangkrak era jokowi liatlah brp bandara d  bangun  ga  berfunsi  asal bangun2 tp hbs itu terbengkalai  itu  baru  bandara pelabuhan ikn kereta api cepat bandung  itu  hanya  proyek egois gaya2an tp sgt
membebankan rakyat
hambalang  hanya  secuil banding  proyek  mangkrak era  jokowi  liat  brp  bandara bangun  berfungsi  bangun hbs bengkalai bandara labuh ikn kereta api cepat bandung proyek egois gaya sgt beban rakyat
iya dulu gw juga ga suka sama proyek  tol  trans  jawa  dan kereta cepat tapi makin kesini makin  kesini  orang  banyak
pada paket itu
iya dlu suka proyek tol trans jawa  kereta  cepat  kesini kesini paket
bukan  tidak  meyakini  tp jokowi  lebih  pilih  kerja  sama dgn  china  semua  proyek pengennya  dr  china  krn  china sdh  paham  maunya  pejabat kereta  cepat  jkt    bandung awalnya dgn jepang dibatalkan demi  china  kasus  bts  contoh perusahaan china
menguntungkan pejabat ri
jokowi  pilih  china  proyek ken  china  krn  china  paham mau  jabat  kereta  cepat  jkt bandung  jepang  batal  china bts  contoh  usaha  china untung jabat ri
proyek kereta api  cepat tinggi kembang  dunia  tahun  sejarah kereta  api  cepat  kembang jepang tahun nama shinkansen kereta peluru
proyek  kereta  api  cepat kembang dunia tilik sejarah kereta  ekspres  batas  kali kembang jepang nama shinkansen masak  sih  belum  kapok  sama kereta cepat proyek mercusuar gagal  total  ninggalin  utang beberapa  generasi  padahal dulu  janjinya  anggaran  bukan dari  uang  rakyat  tapi  lama2 pakai uang rakyat juga  capek bos  rakyat  di  bodohi  terus dengan akal2an proyek strategis nasional masak  sih  belum  kapok kereta cepat proyek mercusuar gagal total ninggalin  utang  generasi janji  angaran  uang  rakyat pakai uang rakyat capek bos rakyat  bodoh  akal  proyek strategis nasional
Stemming digunakan untuk mengubah semua kata-kata Kembali  ke  bentuk  dasarnya,  seperti  kata  “bodohi” kembali  ke  bentuk  dasarnya  yaitu  “bodoh”.  Adapun stopword yaitu  menghapus  kata-kata  yang  tidak memiliki  arti  seperti  kata  “tp”,”gw”,”sgt”.  Proses  ini penting  untuk  meningkatkan  akurasi  saat  melakukan pemodelan.

## 3.3 Translate
Mengubah  teks  menjadi  bahasa  inggris  menggunakan library googletrans. Hasil  dari translate dapat  dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel  5. Hasil Translate Stemming dan Stopword Translate hambalang hanya secuil banding proyek  mangkrak era jokowi liat brp bandara bangun berfungsi bangun hbs
bengkalai  bandara  labuh  ikn kereta  api  cepat  bandung proyek  egois  gaya  sgt  beban rakyat
Hambalang  is  just  a  small part of the stalled projects of the Jokowi era. Look at how many airports were built that didn't  function  as  long  as they were built but then they were abandoned.
iya dlu gw juga ga suka sama proyek  tol  trans  jawa  dan kereta cepat tapi makin kesini Yes, in the past I also didn't like the Trans Java toll road and high-speed train projects,  but  that's  getting the case here
Bukan  tidak  meyakini  tp jokowi  lebih  pilih  kerja  sama dgn china It's  not  that  he  doesn't believe  it,  but  Jokowi prefers  cooperation  with China
proyek kereta api cepat
kembang  dunia  tilik  sejarah kereta  ekspres  batas  kali kembang jepang nama shinkansen High-speed  train  projects have continued to be developed  throughout  the world in recent years. If you look back at their history
masak sih belum kapok kereta cepat proyek  mercusuar  gagal total  ninggalin  utang  generasi janji  angaran  uang  rakyat pakai  uang  rakyat  capek  bos rakyat  bodoh  akal  proyek strategis nasional Cook  still  haven't  given  up on fast trains. The lighthouse  project  failed miserably,  leaving  several generations  in  debt,  even though the promise was that the  budget  would  not  come from people's money.

## 3.4 Labeling
Dalam  proses  penglabelan  penulis  menggunakan library textblob untuk menentukan kategori yang akan diberikan  kepada  data.  Adapun  hasil labeling dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel  6. Hasil Labeling Translate Labeling hambalang is just a small part of  the  stalled  projects  of  the jokowi era. look at how many airports  were  built  that  didn't function  as  long  as  they  were built  but  then  they  were abandoned. Positif yes, in the past i also didn't like the  trans  java  toll  road  and high-speed  train  projects,  but that's getting the case her. Negatif it's not  that  he  doesn't believe it, but jokowi prefers cooperation with china. Negatif high-speed train projects have continued  to  be  developed throughout the world in recent years. if you look back at their history. Positif
cook  still  haven't  given  up  on fast  trains.  the  lighthouse project failed miserably, leaving  several  generations  in debt, even though the promise was that the budget would not come from people's money.
Negatif

## 3.5 Klasifikasi Naïve Bayes
Di lakukan proses pemodelan menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier ,  dengan  memproses  data train_set menggunakan Naïve Bayes Classifier Class, yang  diimport  dari  modul textblob.classifiers ,  adapun sintak yang digunakan dapat dilihat pada gambar 3.
Dan dihasilkan akurasi tes menggunakan Naïve Bayes Classifier , sebesar 81%.
Setelah mengetahui nilai akurasi pemodelan menggunakan Naïve  Bayes  Classifier, Langkah berikutnya  adalah  menampilkan visualisasi data  hasil klasifikasi.  Dalam  menampilkan visualisasi data penulis disini menggunakan plot bar untuk menampilkan  hasil  data  dan wordcloud untuk menampilkan  data  yang  sering  muncul  dalam  teks analisis,  Adapun  gambar plot  bar dapat  dilihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi data hasil klasifikasi
Selanjutnya  akan  ditampilkan wordcloud untuk mengetahui  kata  apa  saja  yang  sering  muncul  saat pemodelan  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier . Wordcloud dapat dilihat pada gambar 5 dan 6.
Gambar 4. Wordcloud Negatif
Pada wordcloud negatif akan  ditampilkan  kata-kata yang sering keluar dengan label sentimen negatif
Gambar 5. Wordcloud Positif
Begitu  juga  dengan wordcloud positif,  akan ditampilkan kata-kata yang sering keluar dengan label sentimen positif
Wordcloud memiliki  fungsi  untuk  menampilkan  kata dominan pada sebuah data, data yang akan diproses ada 2  yaitu  data  positif  dan  data  negatif.  Pada wordcloud kata-kata  yang  sering  muncul  pada  data  positif  ialah “fast”,  “train”,  “people”,  “free”,  “Jakarta”, “bandung”, “whoosh”, Adapun pada data negatif ialah “fast”,  “train”,  “speed”,  “high”,  ”goverment”, “debt”, “stupid”, “china” .
Setelah  mengetahui  nilai  akurasi  dan visualisasi, selanjutnya evaluasi model menggunakan classification report. Adapun classification report dari hasil  pengujian  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel  7. Classification Report klasifikasi Naïve Bayes
Precision Recall F1-score Support Negatif 0.82 0.76 0.79 159 Positif 0.81 0.86 0.83 187
Accuracy 0.81 346 Macro avg 0.81 0.81 0.81 346 Weighted avg 0.81 0.81 0.81 346
Dalam classification  report yang  ditampilkan  terlihat beberapa  nilai,.  Nilai precision pada  label  positif bernilai  81%  yang  mana  model  mampu  untuk memprediksi nilai positif sebesar 81%. Nilai precision pada  label  negatif  bernilai  82%  yang  berarti  model mampu untuk memprediksi nilai negatif sebesar 82%. Kemudian  ada recall. Nilai recall pada  label  positif sebesar  86%,  yang  mana  berarti  model  mampu untuk menemukan  semua  data  postifi  sebesar  86%.  Nilai Recall  pada  label  negatif  sebesari  76%,  yang  mana berarti model mampu menemukan semua data negatif dari  keseluruhan  data  sebesar  76%.  Selanjutnya,  nilai
F1- score. Nilai F1- score pada label positif sebesar 83% yang  mana  berarti  model  mampu  mempertahankan keseimbangan  nilai precision dan recall pada  label positif sebesar 83%. Nilai F1- score pada label negatif sebesar  79%  yang  mana  berarti  model  mampu mempertahankan  keseimbangan  nilai precision dan recall sebesar 79%. Yang terakhir nilai accuracy. Nilai accuracy bernilai 81%, yang berarti model  klasifikasi secara keleseluruhan dapat memprediksi sebesar 81%

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  proses  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier. Data  yang  didapat  sebesar  2007 tweet opini  tentang proyek  kereta  cepat  ,  menggunakan  Teknik crawling data ,  kemudian  di preprocessing dan  tersisa  1730 tweet. Menghasilkan 2 kelompok kategori yaitu positif dan  negatif.  Data  positif  berjumlah  971  data  atau 56,16%  dan  data  negatif  berjumlah  758  data  atau 43,84% dari keseluruhan data yang telah di sentimen. Kemudian  keseluruhan  data  di  implementasikan menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan  di tampilkan evaluasi model menggunakan Classification Report dengan nilai accuracy 81% dan nilai Precision 81%  lalu Recall 81%,  dan  F1- Score 81%.  Dengan berdasarkan  perhitungan Naïve  Bayes  Classifier yang kemudian  ditampilkan  grafik  dan  evaluasi  akhirnya , maka  bisa  disimpulkan  bahwa  Sebagian  besar masyarakat  masih  dominan  beropini  positif  pada proyek Kereta Cepat, daripada beropini negatif.
Pada  penelitian  menggunakan Naïve  Bayes  Classifier ini, memiliki tingkat akurasi sebesar 81%, oleh karena itu diharapkan pada penelitian berikutnya, nilai akurasi dapat  ditingkatkan.  Dengan  mengubah dataset yang digunakan  atau  menambah  jumlah dataset yang  ada, demi meningkatkan nilai akurasi model pada penelitian selanjutnya.

## Daftar Rujukan
[1]  Merinda  Lestandy,  Abdurrahim  Abdurrahim,  and  Lailis Syafa’ah,  “Analisis  Sentimen  Tweet  Vaksin  COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) , vol.  5,  no.  4,  pp.  802–808,  Aug.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[2]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU  DI  TWITTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[3]  E.  Yuhandra,  S.  Akhmaddhian,  A.  Fathanudien,  and  T. Tendiyanto,  “PENYULUHAN  HUKUM  TENTANG DAMPAK  POSITIF  DAN  NEGATIF  PENGGUNAAN GADGET DAN MEDIA SOSIAL,” 2021.
[4]  A.  Agustian,  Tukino,  and  F.  Nurapriani,  “PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN DAN NAIVE BAYES TERHADAP  OPINI  PENGGUNAAN  KENDARAAN LISTRIK DI TWITTER,” Jurnal  Teknik  Informatika  Aceh , vol. 7, 2022.
[5]  T. A. Sundara and S. Ekaputri Arnas, “Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Isu Radikalisme,” 2020.
Author : Jabar Sanjaya 1) , Tukino 2) , Bayu Priyatna 3) , Shofa Shofia Hilabi 4)
[6]  S.  Nanda,  D.  Mualfah,  and  D.  A.  Fitri,  “Analisis  Sentimen Kepuasan  Pengguna  Terhadap  Layanan  Streaming  Mola Menggunakan Algoritma Random Forest,” 2022.
[7]  I. Afdhal et al. , “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube  Tentang Islamofobia,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi , vol. 5, no. 1, 2022.
[8]  A.  Putri  Nardilasari,  S.  Shofia  Hilabi,  and  B.  Priyatna, “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  2024  Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” 2026.
[9]  Y. Nooryuda Prasetya and D. Winarso, “Penerapan Lexicon Based  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Twiter  Terhadap  Isu Covid-19,” vol. 11, no. 2, 2021.
[10]  R. Rahman  Salam, M.  Fajri  Jamil,  Y.  Ibrahim, Rahnadden, Soni, and Herianto, “Indonesian Journal of Machine Learning and  Computer  Science  Sentiment  Analysis  of  Cash  Direct Assistance  Distribution  for  Fuel  Oil  Using  Support  Vector Machine  Analisis  Sentimen  Terhadap  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  Menggunakan Support Vector Machine,” vol. 3, pp. 27–35, 2023.
[11]  G. Yunanda, D. Nurjanah, and S. Meliana, “Recommendation System from Microsoft News Data using TF-IDF  and  Cosine  Similarity  Methods,” Building  of Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  1, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1670.
[12]  M.  Rahardi,  A.  Aminuddin,  F.  F.  Abdulloh,  and  R.  A. Nugroho,  “Sentiment  Analysis  of  Covid-19  Vaccination using  Support  Vector  Machine  in  Indonesia.”  [Online].
Available: https://t.co/h5x41UO3tF
[13]  V.  Mohan,  “Preprocessing  Techniques  for  Text  Mining-An Overview.” [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/339529230
[14]  D.  Mualfah,  Ramadhoni,  R.  Gunawan,  and  D.  M.  Suratno, “Analisis  Sentimen  Komentar  YouTube  TvOne  Tentang Ustadz  Abdul   Somad  Dideportasi  Dari  Singapura Menggunakan Algoritma SVM,” 2023.
[15]  J.  Mantik et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Tweet  Ruang  Guru  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier (NBC),” Online, 2022.
[16]  Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,” Jurnal
KomtekInfo , pp. 1–7, Jan. 2023,
doi:
10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[17]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , vol. 10, no.
1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.