## 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.v8i1.6982

## Analisis Sentimen Warganet Terhadap Keberadaan Juru Parkir Liar Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Avis Tantra Mukti, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 avistantra01@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Masih  tingginya  angka  pengangguran  di  Indonesia  menyebabkan  banyak  sekali  dampak,  salah  satunya  adalah munculnya  juru  parkir  liar.  Kondisi  tersebut  terus  didukung  dengan  terciptanya  area  parkir  para  pelaku  usaha  untuk  para pengunjungnya. Area parkir yang disediakan sering kali gratis, bahkan memiliki tulisan yang menyatakannya. Akan tetapi, ada saja  oknum  yang  memanfaatkan  lahan  parkir  gratis  tersebut  untuk  mendapatkan  penghasilan.  Banyak  sekali  sentimen  dari warganet terhadap fenomena juru parkir liar  di  media sosial. Oleh sebab itu dalam penelitian  ini  digunakan sebuah analisis tanggapan berupa sentimen warganet terhadap juru parkir liar di media sosial X dengan menggunakan  Naïve Bayes. Tujuan utama penelitian ini adalah memahami perasaan masyarakat terhadap keberadaan juru parkir liar yang beroperasi di area parkir. Dataset  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  sebanyak  905  yang  diambil  dari  media  sosial  X  dan  dianalisis  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dengan  melakukan  klasifikasi  sentimen  ke  dalam  kategori  positif,  netral,  dan  negatif  terhadap keberadaan  juru  parkir  liar  yang  beroperasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  warganet  merasa  sangat  kesal,  marah,  dan  terganggu dengan keberadaan juru parkir liar yang beroperasi. Hal ini dibuktikan dengan hasil sentimen negatif yang mendominasi sebesar 93% dari keseluruhan data atau sebanyak 841 sentimen negatif terhadap fenomena ini.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Juru Parkir Liar; Media Sosial X; Tweet; Naïve Bayes Classifier
Abstract− The still high rate of poverty in Indonesia causes many impacts, one of which is the emergence of illegal parking attendants. This condition continues to be supported by the creation of a parking area for business actors for their visitors. The parking areas provided are often free, and even have signs saying so. However, there are individuals who use the free parking space to earn income. There are many netizens' sentiments regarding the phenomenon of lying parking attendants on social media. Therefore, in this research, an analysis was used in the form of netizen sentiment towards illegal parking attendants on social  media  X  using  Naïve  Bayes.  The  main  objective  of  this  research  is  to  understand  the  public's  feelings  towards  the existence of illegal parking attendants operating in the parking area. The dataset used in this analysis was 905 taken from social media The results of this research netizens felt very annoyed, angry and disturbed by the presence of illegal parking attendants operating. This is proven by the results of negative sentiment which dominates 93% of the total data or as many as 841 negative sentiments regarding this phenomenon.
Keywords : Sentiment Analysis; Illegal Parking Officer; Social Media X; Tweets; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  ini,  peran  media  sosial  sangat  digemari  karena  dapat  digunakan  untuk  berbagi  pengalaman  dan pendapat  mengenai  beragam  topik  secara  terbuka tanpa  adanya  batasan  termasuk  keresahan  yang  dialami  oleh penggunanya [1]. Seiring berkembangnya teknologi, kini aplikasi didukung dengan adanya versi mobile sehingga berbagi  pengalaman  penggunaan  lebih  mudah  dan  fleksibel  untuk  dilakukan  di  mana  pun  kapan  pun  [2]  asal terhubung dengan internet [3]. Sementara itu, manusia sebagai makhluk ekonomi yang perlu melakukan transaksi tidak  lepas  dari  yang  namanya  praktik  jual  beli.  Pengguna  media  sosial  khususnya  X  sering  kali  mengunggah pengalaman keseharian dan opininya [4]. Tak terkecuali pengalaman jual beli, khususnya perihal parkir. Perkara parkir pada kegiatan jual beli sering kali dibagikan melalui media sosial X terlepas pengalaman menyenangkan maupun pengalaman buruk.
Sesuai  peraturan,  lahan  parkir  adalah  suatu  keharusan  bagi  pelaku  usaha  sesuai  undang-undang  yang berlaku  dalam  peraturan  presiden  nomor  112 tahun  2007  [5].  Hal  ini  berguna  untuk  mengantisipasi  terjadinya kemacetan karena pembeli atau pengunjung yang datang. Setiap pelaku usaha memiliki hak masing-masing untuk membuat kebijakan apakah area parkir yang disediakan gratis atau berbayar. Akan tetapi tidak jarang area parkir gratis  yang  disediakan  oleh  pelaku  usaha  tidak  sesuai  dengan  kenyataannya  sehingga  membuat  pembeli  atau pengunjung  merasa  kurang  nyaman.  Hal  tersebut  dikarenakan  maraknya  muncul  oknum  juru  parkir  liar  yang memanfaatkan situasi  ini  [6]  ditambah keberadaannya diperkirakan dilindungi oleh pihak  lain  yang sama-sama mengambil keuntungan [7]. Juru parkir liar kerap melakukan pungutan [8] kepada pengguna parkir ketika mereka akan  pergi  meninggalkan  area  parkir.  Pungutan  liar  sendiri  telah  dilarang  dalam  undang-undangan  dan  dapat dikenai pidana [9]. Maraknya oknum yang bermunculan juga dikarenakan masih tingginya jumlah pengangguran di  Indonesia  yang  mencapai  ratusan  juta  jiwa  [10].  Hal  tersebut  terjadi  karena  pertumbuhan  tenaga  kerja  tidak sejalan dengan tumbuhnya lapangan pekerjaan [11].
Banyaknya  pengguna  media  sosial  X  yang  memiliki  pengalaman  tentang  keberadaan  juru  parkir  liar, menghasilkan banyak sekali tweet di media sosial X. Dalam konteks ini, analisis sentimen sangat berguna sebagai alat  untuk  memahami  pemikiran  warganet  terhadap  munculnya  juru  parkir  liar.  Hal  ini  juga  bisa  sekaligus mengetahui respon warganet terhadap kinerja aparat penegak hukum untuk mengatasi kegiatan ilegal ini. Dengan

## 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.v8i1.6982
menganalisis emosi, pendapat, dan sikap yang diungkapkan oleh pengguna media sosial, maka analisis sentimen memungkinkan  bisnis  dan  organisasi  untuk  mengumpulkan  informasi  dan  mengambil  keputusan  untuk  strategi bisnis selanjutnya [12].
Penelitian  terdahulu  terkait analisis sentimen telah dilakukan  sebelumnya. Diantaranya adalah penelitian untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  dampak  pandemi  akibat  virus  corona  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Support  Vector  Machine.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  1104 yang  diambil  dari  media  sosial  Twitter.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  81,07% menggunakan  Naïve  Bayes  Classification  dan  79,96%  menggunakan  Support  Vector  Machine  [13].  Penelitian selanjutnya membahas sentimen terhadap program kampus merdeka menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pada penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  501  opini  publik  yang  dari  media  sosial  Twitter.  Hasil  penelitian tersebut menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 57% dengan opini positif sebanyak 272 dan opini negatif sebanyak 229 [14]. Penelitian analisis sentimen lainnya membahas tentang ulasan pelanggan pada Aplikasi Fore Coffe yang tersaji pada Google Play Store menggunakan metode Naïve Bayes,  juga mendapatkan hasil akurasi  yang tinggi sebesar  74,28%  dari  1801  data  yang  diproses  [15].  Penelitian  lainnya  adalah  menganalisis  sentimen  yang membahas tentang pembubaran konser NCT 127 sebanyak 2451 data menggunakan metode Naïve Bayes dengan hasil penelitian mendapatkan akurasi sebesar 82,01% [16]. Penelitian lainnya yang menggunakan metode Naive Bayes adalah tentang keberadaan ChatGPT di Indonesia, juga menunjukkan bahwa hasil akurasi dari metode ini adalah sebesar 77,33% dari 754 data dengan hasil sentimen 436 negatif dan 318 positif [17].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  dan  fenomena  yang  terjadi,  belum  pernah  ada analisis sentimen yang berkaitan tentang keberadaan juru parkir liar di masyarakat. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis  opini  masyarakat  Indonesia  mengenai  keberadaan  juru  parkir  liar  dengan menggunakan metode Naïve Bayes sebagai algoritma untuk klasifikasi data. Hal ini bertujuan untuk mengetahui respon  masyarakat dengan adanya juru parkir liar sekaligus menjadi bahan evaluasi bagi penegak hukum untuk mengatasi  kegiatan  ilegal  tersebut.  Selain  itu  juga  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  untuk  mencari  solusi peraturan bagi pemerintah dalam mengatasi praktik ilegal  ini. Sumber dataset yang digunakan berasal dari tweet media sosial X dengan menggunakan kata kunci “tukang parkir liar” dalam rentang waktu 5 Oktober 2023. Total tweet yang berhasil dikumpulkan sebanyak 928 tweet. Melalui proses analisis, penelitian ini mengklasifikasikan data menjadi tiga jenis sentimen, yaitu sentimen positif, netral, dan negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam pengembangan penelitian ini, digunakan metode Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen. Metode Naïve  Bayes  adalah klasifikasi dengan  menghitung probabilitas dengan teorema  Bayes dengan kombinasi  nilai frekuensi dari data [18] dengan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya  [19]. Menggunakan  algoritma  sederhana  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi  merupakan  kelebihan  dari  Naive  Bayes [20][21]. Bahkan metode ini lebih unggul  jika dibandingkan dengan algoritma Support Vector Machine dan  K- Nearest Neighbor [22]. Terdapat diagram alir yang menggambarkan langkah  demi langkah dalam penelitian ini agar terstuktur dan dapat terukur. Diagram tersebut sesuai yang tertera pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian
Untuk  memulai  penelitian,  tahap  pertama  adalah  crawling  data  dari  internet  yang  berfokus  pada  media sosial  X.  Crawling  data  adalah  pengambilan  data  pada  internet.  Pengambilan  data  melalui  media  sosial  Twiter karena  X  adalah  salah  satu  media  sosial  yang  mengizinkan  penggunanya  untuk  berbagi  foto,  video,  hingga pendapat  dengan  beropini  secara  bebas  [23].  Pengambilan  data  di  media  sosial  X  melalui  Google  Colab menggunakan bahasa Python dengan output dalam bentuk file CSV. Setelah itu, data yang telah berhasil diambil akan  dilakukan  pemrosesan  berupa  preprocessing.  Pada  tahap  ini  data  akan  dirapikan  dengan  cara  menghapus bagian data yang berupa URL, mention, hastag, karakter karakter yang tidak diperlukan ([!~?,.;':"#*@%$&()-]), data kosong,  data duplikat, dan  whitespace.  Tahap  ini  bertujuan untuk  memudahkan peneliti dalam  melakukan pelabelan sentimen.

## 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.v8i1.6982
Setelah  dataset  telah  rapi  dari  karakter  karakter  yang  tidak  diperlukan,  maka  siap  dilanjutkan  ke  tahap labeling. Pada tahap  ini data akan diberikan  label  sentimen apakah data  mengandung  sentimen positif,  negatif, ataupun netral dengan menggunakan Microsoft Excel secara manual. Pelabelan ini dilakukan hanya sebagian saja dari keseluruhan data  untuk  disebut  sebagai  data latih.  Sebanyak 543 data akan dilabeli dan 362 dibiarkan saja dengan pembagian data menggunakan perbandingan 60:40 dari keseluruhan data. Nantinya data latih inilah yang dijadikan  sebagai  contoh  melalui  metode  Naïve  Bayes  untuk  menentukan  data  yang  belum  dilabeli  atau  yang disebut data uji. Setelah proses Naïve Bayes selesai dalam memproses data uji, maka data latih yang telah dilabeli di awal akan digabung dengan hasil data uji yang telah didapatkan. Setelah data latih dan data uji digabung, maka dilakukan evaluasi untuk mengukur akurasi dari hasil proses yang telah dilakukan. Metode yang digunakan untuk menghitung tingkat akurasi adalah confusion matrix dengan 3 parameter, yakni accuracy, precision, dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  media  sosial  X.  Dataset  diperoleh  menggunakan  bahasa Python melalui Google Colab dengan proses crawling. Total data yang terkumpul sebanyak 928 tweet pada tanggal 5 Oktober 2023. Proses crawling sesuai pada gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2. Proses Crawling Data
Peneliti menggunakan kata kunci ”tukang parkir liar” untuk menyaring tweet yang akan diambil dari media sosial X sesuai yang terdapat pada gambar 3. Setelah data berhasil diambil, kemudian data disimpan sementara pada file yang bernama jukir_liar dalam format CSV. Setelah proses  crawling selesai, kemudian file CSV akan diunduh dan akan dilanjutkan kepada proses preprocessing.
Gambar 3 . Crawling Data X Menggunakan kata kunci “Tukang Parkir Liar”
Variabel “filename” berfungsi untuk memberikan nama file yang akan disimpan dari hasil crawling yang telah dilakukan. Variabel “search_keyword” berfungsi untuk mengatur kata kunci pencarian yang akan digunakan untuk mencari data terkait juru parkir liar. Variabel “limit” berfungsi untuk mengatur banyaknya data yang akan diambil dari internet. Dan baris terakhir adalah kode yang berfungsi untuk memasukkan token personal agar dapat terhubung ke media sosial X.

## 3.2  Cleansing
Tahap  cleansing  berfungsi  menyeleksi  data  agar  data  menjadi  beraturan  supaya  memudahkan  dalam  proses penelitian di tahap selanjutnya. Data yang telah diambil kemudian akan dibersihkan sesuai kebutuhan [24]. Tahap ini menggunakan bantuan aplikasi RapidMiner. Beberapa operator digunakan pada tahap ini seperti yang disajikan pada gambar 4.
Gambar 4. Desain Operator pada Tahap Cleansing
Gambar diatas merupakan tahapan pada cleansing dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Read CSV
Read CSV merupakan operator yang berfungsi untuk membaca file CSV. Pada tahap ini digunakan file CSV yang berisi data tweet telah diunduh dari hasil crawling data di internet.
b. Subprocess
Subprocess merupakan operator yang didalamnya dapat berisi kumpulan operator.

## 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.v8i1.6982
Gambar 5. Desain Beberapa Operator dalam Operator Subprocess
Pada penelitian ini, Operator subprocess diisi dengan operator “Replace” dan “Trim”. Operator Replace untuk menghapus  dan  membersihkan  data  dari  teks  dan  karakter  yang  tidak  diperlukan,  yakni,  URL,  mention, hastag, dan karakter karakter yang tidak diperlukan ([!~?,.;':"#*@%$&()-]). Sedangkan operator Trim untuk menghapus  spasi  berlebih  karena  adanya  proses  berupa  replace  sehingga  terjadinya  perubahan  pada  data. Desain operator yang digunakan tertera pada gambar 5. Perbandingan data sebelum dan sesudah dilakukan proses cleansing ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Cleansing
Sebelum Sesudah
@infoXwor_ Bisa bilang 'gak' sama tukang parkir liar dan pengamen ga niat.  Bahkan kadang ga pake bilang. Langsung ngeloyor ato cuekin aja. Ngapain sungkan sama yg tidak tertib.
Bisa bilang gak sama tukang parkir liar dan pengamen ga niat  Bahkan kadang ga pake bilang
Langsung ngeloyor ato cuekin aja Ngapain sungkan sama yg tidak tertib
tolong dong ini kalau mau meniadakan belanja online (tiktokshop dll), itu tukang parkir yg gajelas ditiadakan juga.. malesnya belanja offline ya itu krn tukang parkir liar yg gaje itu. mana biaya parkirnya mahal bgtt ðŸ¥²
tolong dong ini kalau mau meniadakan belanja online tiktokshop dll itu tukang parkir yg gajelas ditiadakan juga malesnya belanja offline ya itu krn tukang parkir liar yg gaje itu mana biaya parkirnya mahal bgtt
@tanyarlfes Tp tergantung. Klo kang parkir liar dan mereka cm mintain duit ya kesel, tp kalo tukang parkir beneran ya engga Tp tergantung Klo kang parkir liar dan mereka cm mintain duit ya kesel tp kalo tukang parkir beneran ya engga di dunia nyata: tukang parkir liar di internet: affiliator shopee  pekerjaan paling dicintai di muka bumi.
di dunia nyata tukang parkir liar di internet affiliator shopee  pekerjaan paling dicintai di muka bumi GUE MELIHAT DIRI GW DI BAYU.....  Believe or not, dikantor kan parkir di parkir liar gt. Kalo ngutang boleh krn gw bestie sama yg jaga parkirnya. Dia selalu jagain motor gw yang liputan sampe tengah malem biar gw ga bingung nyarinya. BEST TUKANG PARKIR EVER
GUE MELIHAT DIRI GW DI BAYU  Believe or not dikantor kan parkir di parkir liar gt Kalo ngutang boleh krn gw bestie sama yg jaga parkirnya Dia selalu jagain motor gw yang liputan sampe tengah malem biar gw ga bingung nyarinya BEST TUKANG PARKIR EVER
c. Filter Example
Kegagalan  dan  kesalahan  sangat  mungkin  terjadi  pada  saat  crawling  data,  maka  dari  itu operator  ini  perlu digunakan untuk akan menyaring dan memilih data yang tidak hilang untuk diolah.
d. Remove Duplicate
Operator ini  berfungsi untuk menghapus data yang sama  agar  menjadi unik (satu) agar tidak ada duplikasi pada data yang akan diolah.
e. Write CSV
Operator  ini  berfungsi  untuk  menuliskan  kembali  hasil  dari  data  yang  telah  diproses  menjadi  file  dengan format CSV.

## 3.3 Proses Pelabelan
Dataset yang telah melalui cleansing selanjutnya masuk ke tahap pelabelan [25]. Pada tahap ini, semua data yang telah disaring dan dibersihkan dibagi menjadi dua yakni data latih dan data uji. Pada data latih diberikan pelabelan sebagai contoh untuk mengolah data uji nantinya. Dari 928 data yang berhasil dikumpulkan dari internet, hanya sebanyak 905 data yang akan digunakan dalam penelitian ini. Data yang tidak relevan akan dibuang agar penelitian dapat  semakin  akurat.  Peneliti  membagi  data  dengan  perbandingan  60:40.  Dari  905  data,  sebanyak  543  data dijadikan sebagai data latih dan 362 menjadi data uji. Pada data latih, diberikan label positif jika data mengandung opini positif, label negatif jika data mengandung opini negatif, dan label netral jika data mengandung opini netral [26] sesuai yang ditunjukkan pada tabel 2.

## 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.v8i1.6982
Tabel 2. Contoh Pelabelan Sentimen
Opini Sentimen Bisa bilang gak sama tukang parkir liar dan pengamen ga niat  Bahkan kadang ga pake bilang Langsung ngeloyor ato cuekin aja Ngapain sungkan sama yg tidak tertib Negatif tolong dong ini kalau mau meniadakan belanja online tiktokshop dll itu tukang parkir yg gajelas ditiadakan juga malesnya belanja offline ya itu krn tukang parkir liar yg gaje itu mana biaya parkirnya mahal bgtt Negatif Tp tergantung Klo kang parkir liar dan mereka cm mintain duit ya kesel tp kalo tukang parkir beneran ya engga Netral di dunia nyata tukang parkir liar di internet affiliator shopee  pekerjaan paling dicintai di muka bumi Positif GUE MELIHAT DIRI GW DI BAYU  Believe or not dikantor kan parkir di parkir liar gt Kalo ngutang boleh krn gw bestie sama yg jaga parkirnya Dia selalu jagain motor gw yang liputan sampe tengah malem biar gw ga bingung nyarinya BEST TUKANG PARKIR EVER
Positif

## 3.4  Preprocessing
Proses  selanjutnya  adalah  menjadikan  sisa  datanya  sebanyak  362  sebagai  data  uji  yang  akan  diproses  pada RapidMiner menggunakan metode Naïve Bayes.

## Gambar 6. Import File Data Latih
Pertama-tama  menggunakan  operator  “Read  CSV”  untuk  membaca  file  CSV  yang  telah  disiapkan.  File CSV yang digunakan adalah file yang berisi data latih. Kemudian operator dihubungkan dengan operator “Filter Example”. Fungsi dari operator ini adalah untuk menyaring data sesuai kebutuhan. Untuk itu, digunakan kondisi menyaring sentimen yang tidak hilang dengan menggunakan opsi “is not missing”. Dari operator “Filter Example” selanjutnya  akan  dihubungkan  dengan  operator  “Process  Document  from  Data”,  akan  tetapi  perlu  diselipkan operator “Nominal to Text” terlebih dahulu untuk mengubah nilai nominal manjadi Text agar operator ”Process Document  from  Data”  dapat  membaca  data  dan berfungsi.  Di  dalam  operator  ”Process  Document  from  Data” terdapat beberapa operator yang digunakan seperti yang disajikan pada gambar 7.
Gambar 7. Operator Yang Digunakan Dalam Preprocessing
a. Tokenize
Operator  ini  berfungsi  untuk  memisahkan  kata-kata  dalam  kalimat  menjadi  individual  seperti  yang  tertera pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Operator Tokenize Tanpa Tokenize Dengan Tokenize Bisa bilang gak sama tukang parkir liar dan pengamen ga niat  Bahkan kadang ga pake bilang  Langsung  ngeloyor  ato  cuekin  aja Ngapain sungkan sama yg tidak tertib
‘ Bisa’, ‘ bilang’, ‘ gak’, ‘ sama’, ‘ tukang’, ‘ parkir’, ‘ liar’, ‘ dan’, ‘ pengamen’, ‘ ga’, ‘ niat’, ‘ Bahkan’, ‘ kadang’, ‘ ga’, ‘ pake’, ‘ bilang’, ‘ Langsung’, ‘ ngeloyor’, ‘ ato’, ‘ cuekin’, ‘ aja’, ‘ Ngapain’, ‘ sungkan’, ‘ sama’, ‘ yg’, ‘ tidak’, ‘ tertib’
b. Transform Cases
Operator ini berfungsi untuk menyeragamkan kapitalisasi pada setiap kata dalam data. Untuk ini  digunakan pilihan “lower case” agar seluruh data seragam menjadi huruf kecil.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6982
Tabel 4. Perbandingan Hasil Operator Transform Case
Tanpa Transform Cases Dengan Transform Cases Bisa bilang gak sama tukang parkir liar dan pengamen ga  niat  Bahkan  kadang  ga  pake  bilang  Langsung ngeloyor  ato  cuekin  aja  Ngapain  sungkan  sama  yg tidak tertib bisa bilang gak sama tukang parkir liar dan pengamen ga  niat  bahkan  kadang  ga  pake  bilang  langsung ngeloyor  ato  cuekin  aja  ngapain  sungkan  sama  yg tidak tertib
c. Filter Stopword (Dictionary)
Operator  ini  berfungsi  untuk  menyaring  dan  menghapus  kata  kata  pada  data  yang  terkandung  dalam  file stopword. File stopword sendiri bersumber dari kajian yang terdapat pada referensi [27].
d. Filter Tokens (by Length)
Operator  ini  berfungsi  untuk  menyaring  dan  menghapus  setiap  data  sesuai  dari  batas  tertentu  berdasarkan panjang. Batas yang digunakan adalah minimal karakter 4 dan maksimal karakter 25 sesuai pada gambar 8.
Gambar 8. Parameter Panjang Tokens Yang Diatur

## 3.5 Pemodelan Data Latih
Selanjutnya pada operator “Process Document from Data” dihubungkan dengan operator “Naïve Bayes”. Setelah itu, operator “Naïve Bayes” dihubungkan lagi dengan 2 operator “Store”. Operator “Store” yang pertama berfungsi untuk  menyimpan  hasil  proses  dari  operator  “Naïve  Bayes”  yang  telah  dinamai  ulang  menjadi  “Store  Model”. Sementara operator  “Store”  lainnya  dinamai  dengan  “Store  Data  Latih”  untuk  menyimpan  hasil  dari  data  latih sesuai dengan gambar 9.

## Gambar 9. Operator Yang Digunakan Dalam Pemodelan Data Latih
3.6 Implementasi Naïve Bayes
Setelah pembuatan data latih berhasil, selanjutnya adalah Implementasi Naïve Bayes. Operator RapidMiner yang digunakan kali ini dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Operator untuk import Data Latih
Implementasi penggunaan metode Naïve Bayes diawali dengan menggunakan operator “Read CSV” untuk membaca file CSV  yang telah disiapkan, kemudian hubungkan dengan operator  “Filter Example”. Operator ini diatur pada pilihan “is missing” untuk nantinya sentimen yang masih kosong atau belum dilabeli pada data latih yang akan diambil dan diproses. Selanjutnya agar data dapat diproses, diperlukan operator “Nominal to Text” agar operator “Process Document from Data” dapat membaca dan memproses data. Parameter pada operator ini diatur “TF-IDF” pada opsi “vector creation” sesuai dengan pada gambar 11.

## 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.v8i1.6982
Gambar 11. Parameter Pada Operator “Process Document From Data”
Kemudian juga digunakan operator “Union” untuk menggabungkan data yang yang akan diuji dengan data latih  yang  telah  dibuat.  Setelah  itu  hubungkan  kembali  dengan  operator  “Filter  Example”  dengan  kondisi  “is missing”  karena  teks  dengan  sentimen  kosong  yang  akan  diuji  dan  diproses.  Untuk  mengisi  kekosongan  saat pemrosesan data diperlukan operator  “Replace Missing Value” dengan kondisi default  “zero” agar sistem tidak bingung  dengan  nilai  data  yang  kosong.  Setelah  itu tambahkan  operator  “Apply  Model”  yang  berfungsi  untuk menyimpan dan menampilkan hasil sentimen yang dihasilkan dari pemrosesan Naïve Bayes.
Gambar 12. Operator untuk Implementasi Naïve Bayes untuk Pengujian Data
Setelah  dataset  dimasukkan  ke  dalam  RapidMiner  untuk  dilakukan  proses  cleansing  dan  preprocessing, terdapat  frekuensi  kata  yang  paling  banyak  muncul  bentuk  WordCloud.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  hanya mengambil sebanyak 20 kata dengan frekuensi kemunculan tertinggi. Semakin besar frekuensi munculnya kata, maka semakin besar juga ukuran kata dalam bentuk visualisasi. Seperti yang diperlihatkan pada gambar 13.
Gambar 13. Hasil WordCloud
Selanjutnya dataset yang sama diolah juga untuk mendapatkan analisis sentimen. Dari 905 data yang diolah, data dibagi menjadi dua bagian. Sebanyak 543 data dijadikan sebagai data latih, dan 362 dijadikan sebagai data uji. Pembagian jumlah data tersebut berpatokan pada perbandingan 60:40.

## 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.v8i1.6982
Berdasarkan  grafik persentase  pada gambar 14  diatas, terdapat  905 data  mengenai sentimen keberadaan juru parkir liar yang telah dianalisis. Didapatkan hasil sentimen negatif sebesar 93% atau sebanyak 841 sentimen, sentimen  positif  sebesar  3%  atau  sebanyak  30  sentimen.  Dan  sentimen  netral  sebesar  4%  atau  sebanyak  34 sentimen.

## 3.7 Evaluasi
Setelah  melakukan  penelitian  berupa  analisis  sentimen  pada  dataset  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, selanjutnya  dilakukan  pengujian  Confusion  Matrix.  Pengujian  ini  bertujuan  menghitung  tingkat  akurasi berdasarkan evaluasi dan validasi [28]. Confusion Matrix menghitung tingkat akurasi dengan tiga parameter, yakni accuracy, precision, dan recall [29]. Perhitungan akurasi ini menggunakan bantuan aplikasi Rapid Miner. Gambar 15 menunjukkan operator operator yang digunakan dalam proses perhitungan Confusion Matrix pada RapidMiner.
Gambar 15. Operator-operator yang digunakan untuk menghitung Confusion Matrix
Perhitungan Confision Matrix diawali dengan menggunakan operator ”Read CSV” yang berisi data latih kemudian dihubungkan dengan operator ”Set Role”. Operator ”Set Role” berfungsi untuk mejadikan kolom hasil sentimen menjadi atribut label. Kemudian dihubungkan dengan operator ”Split Data” yang berfungsi membagi data dengan pembagian 60:40 sesuai pada gambar 16.

## Gambar 16. Pembagian Data Pada Operator “Split Data”
Pada parameter ”Sampling type” menggunakan opsi ”automatic” yang berarti data yang digunakan adalah acak. Kemudian dihubungkan kembali dengan operator ”Naïve Bayes” dan ”Apply Model” dan terakhir diakhiri dengan operator ”Performance” untuk menyajikan hasil pengukuran akurasi. Hasil confusion matrix dengan nilai akurasi sebesar 92.82% seperti yang terlihat pada gambar 17.
Gambar 17. Hasil Pengujian Hasil dengan Confusion Matrix
Dengan perhitungan sebagai berikut:
a. Accuracy = (Data Benar) (Jumlah Data) = 336 362 = 0.92817 atau 92.82% (1)
b. Precision
Untuk menghitung precison, digunakan tabel 5 dengan rumus sebagai berikut
Precision = (TP) (TP+ FP) (2) Tabel 5. Perhitungan Precision Masing Masing Kelas negatif positif netral TP 336 0 0 FP 12 + 14 0 0 Precision 336/(336+26) = 0.92817  0 0

## 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.v8i1.6982
c. Recall
Untuk menghitung Recall, digunakan tabel 6 dengan rumus sebagai berikut
Recall = (TP) (TP+ FN) (3) Tabel 6. Perhitungan Recall Masing Masing Kelas negatif positif netral TP 336 0 0 FN 0 + 0 0 0 Recall 336/(336+0) = 1 0 0

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian menggunakan data dari internet berupa tweet warganet media sosial X dengan metode Naïve  Bayes,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasannya  metode  ini  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  tinggi  yakni mencapai 92,82%. Adapun hasil dari 905 data yang diteliti, sebesar 93% atau sebanyak 841 sentimen menyatakan sentimen negatif, sebesar 3% atau sebanyak 30 sentimen yang menyatakan positif, dan sisanya sebesar 4% atau sebanyak 34 sentimen yang menyatakan netral dengan keberadaan juru parkir liar. Tingginya sentimen negatif dari warganet dikarenakan juru parkir liar kerap melakukan pungutan liar secara paksa dan sering kali tidak menjaga kendaraan di area parkir sebagaimana mestinya. Selain itu keberadaan juru parkir liar juga dipelopori oleh ormas setempat sehingga keberadaannya sulit sekali untuk ditertibkan oleh pihak yang berwenang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  secara  penuh  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  bersedia  membantu  dan  mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1]  T. Tranggono et al., “Peran Media Sosial Sebagai Wadah Aspirasi Masyarakat,” Bureaucracy Journal : Indonesia Journal of Law and Social-Political Governance, vol. 3, no. 2, pp. 2155–2164, Jun. 2023, doi: 10.53363/BUREAU.V3I2.314.
[2]  Y. W. S. Putra et al., Pengantar Aplikasi Mobile. CV. Haura Utama, 2023.
[3]  Y. Uky et al., Memahami Teknologi Informasi: Prinsip, Pengembangan, dan Penerapan. Kaizen Media Publishing, 2023.
[4]  Alfandi Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 59–70, Jan. 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[5]  Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 112 Tahun 2007. Indonesia.
[6]  R. J. Oszaer et al., “Penegakan Hukum Terhadap Juru Parkir Tidak Resmi Di Kota Ambon,” CAPITAN: Constitutional Law & Administrative Law Review, vol. 1, no. 1, pp. 46–63, Jul. 2023, doi: 10.47268/CAPITAN.V1I1.9907.
[7]  S. E. Rahayu, H. Rita, and H. Febriaty, “Potensi Retribusi Parkir Terhadap Pendapatan Asli Daerah Kota Medan, Sebelum dan  Sesudah  Penerapan  E-Parkir,”  Owner :  Riset  dan  Jurnal  Akuntansi,  vol.  7,  no.  4,  pp.  3702–3711,  Oct.  2023,  doi: 10.33395/OWNER.V7I4.1936.
[8]  D.  Noviantoro  and  A.  F.  Rosando,  “Peran  Dinas  Perhubungan  Dalam  Menertibkan  Oknum  Jasa  Parkir  Liar  Di  Kota Surabaya,” Bureaucracy Journal : Indonesia Journal of Law and Social-Political Governance, vol. 3, no. 2, pp. 1581–1591, Jan. 2023, doi: 10.53363/BUREAU.V3I2.266.
[9]  Kitab Undang-Undang Hukum Acara Pidana. Indonesia: Mahkamah Agung, 2021, p. 85.
[10] Badan Pusat Statistik, “Februari 2023: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 5,45 Persen dan Rata-Rata Upah Buruh  Sebesar  2,94  Juta  Rupiah  per  Bulan.”  Accessed:  Oct.  23,  2023.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/05/05/2001/februari-2023--tingkat-pengangguran-terbuka--tpt--sebesar-5-45- persen-dan-rata-rata-upah-buruh-sebesar-2-94-juta-rupiah-per-bulan.html
[11] A. Hendri Doni, F. Alfiona, W. Andespa, E. dan Bisnis Islam, and U. M. Islam Negeri Sjech Djamil Djambek Bukittinggi, “Pengangguran Dalam Perspektif Ekonomi Islam Dan Kovensional,”  Jurnal Ilmiah Ekonomi, Manajemen dan Syariah (JIEMAS), vol. 2, no. 1, pp. 1–10, Dec. 2022, doi: 10.55883/JIEMAS.V2I1.20.
[12] R. Naquitasia, D. H. Fudholi, and L. Iswari, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Wisata Halal dengan Metode Deep Learning,” Jurnal Teknoinfo, vol. 16, no. 2, pp. 156–164, Jul. 2022, doi: 10.33365/JTI.V16I2.1516.
[13] C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 3, no. 2, pp. 145–160, Oct. 2022, doi: 10.33365/JATIKA.V3I2.2026.
[14] E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Program  Kampus  Merdeka  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier  Di  Twitter,”  Jurnal  Tekno  Kompak,  vol.  17,  no.  1,  pp.  25–38,  Feb.  2023,  doi: 10.33365/JTK.V17I1.2061.
[15] T.  A.  Sari,  E.  Sinduningrum,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Pada  Aplikasi  Fore  Coffee Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 773–779, Jun. 2023, doi: 10.30865/KLIK.V3I6.884.

## 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.v8i1.6982
[16] N.  Q.  Rizkina  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Netizen  Terhadap  Pembubaran  Konser  NCT  127 Menggunakan Metode Naive Bayes,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 4, pp. 1136–1144, Jul. 2023, doi: 10.47065/JOSH.V4I4.3803.
[17] Y.  Akbar  and  T.  Sugiharto,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap  ChatGPT  Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes,” Jurnal Sains dan Teknologi, pp. 115–122, 2023, doi: 10.55338/saintek.v4i3.1368.
[18] S. Dwi et al., “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” Jurnal KomtekInfo, vol. 10, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/KOMTEKINFO.V10I1.330.
[19] A. Saputra and F. N. Hasan, “Analisis SentimenTerhadap Aplikasi Coffe Meets Bagel Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” SIBATIK JOURNAL: Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan, vol. 2, no. 2, pp. 465–474, Jan. 2023, doi: 10.54443/SIBATIK.V2I2.579.
[20] T. Ridwansyah, “Implementasi Text Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan  Menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  Dan  Naïve  Bayes  Classifier,”  KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer, vol. 2, no. 5, pp. 178–185, Apr. 2022, doi: 10.30865/KLIK.V2I5.362.
[21] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #MATANAJWAMENANTITERAWAN  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,”  JIKO  (Jurnal  Informatika  dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1–6, Apr. 2022, doi: 10.33387/JIKO.V5I1.3376.
[22] A. C. Khotimah and E. Utami, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Karakter Individu Pada Akun Twitter,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 3, no. 3, pp. 673–680, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.254.
[23] A. R. Abdillah and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media Menggunakan Naive Bayes Classifier,” SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal, vol. 13, no. 01, pp. 117– 130, Jul. 2023, doi: 10.32664/SMATIKA.V13I01.750.
[24] A. R. Isnain, H. Sulistiani, B. M. Hurohman, A. Nurkholis, and Styawati, “Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 299–303, Aug. 2022, doi: 10.26418/JP.V8I2.54704.
[25] A.  Wibowo,  F.  Noor  Hasan,  L.  Akbar  Ramadhan,  R.  Nurhayati,  and  dan  Arief  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Opini Masyarakat  Terhadap  Keefektifan  Pembelajaran  Daring  Selama  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier,”  Jurnal  Asiimetrik:  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Inovasi,  vol.  4,  pp.  239–248,  Jul.  2022,  doi: 10.35814/ASIIMETRIK.V4I1.3577.
[26] D. R. Berliana and B. Santoso, “Elektabilitas Ridwan Kamil Dan Anies Baswedan Dalam Simulasi Pilpres 2024 Di Twitter (Analisis  Jaringan  Media  Sosial  Dan  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  #RIDWANKAMIL  Dan #ANIESBASWEDAN),”  Mediakom :  Jurnal  Ilmu  Komunikasi,  vol.  6,  no.  2,  pp.  150–162,  Jan.  2023,  doi: 10.35760/MKM.2022.V6I2.6962.
[27] “Indonesian Stoplist.” Accessed: May 23, 2023. [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/datasets/oswinrh/indonesian-stoplist/data
[28] L. A. Rahman Malik, M. Kamayani, and F. N. Hasan, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Calon Mahasiswa Baru Mendaftar Pada FTII Uhamka Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN),” Infotech: Journal of Technology Information, vol. 9, no. 1, pp. 85–94, Jun. 2023, doi: 10.37365/jti.v9i1.163.
[29] B.  Gunawan,  H.  Sasty,  P.  #2,  E.  Esyudha,  and  P.  #3,  “Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan Metode Naive Bayes,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 4, no. 2, pp. 113–118, Dec. 2018, doi: 10.26418/JP.V4I2.27526.