Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait Opini Terhadap PT PAL Indonesia
Franly Salmon Pattiiha 1* , Hendry 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672018046@student.uksw.edu, 2 Hendry@uksw.edu Email Penulis Koresponding: 672018046@student.uksw.edu Submitted 12-04-2022 ; Accepted 16-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
PT PAL Indonesia merupakan salah satu BUMN yang bergerak di bidang industri galangan kapal yang memiliki keunggulan bisnis pada kapabilitas pembangunan dan rancang-bangun kapal. Menjadi salah satu perusahaan yang cukup besar, PT PAL mendapatkan opini dari masyarakat terkait kinerja dan pelayanan yang diberikan. Oleh karena itu dilakukan analisis sentimen terhadap opini publik pada media sosial Twitter dengan menggunakan data yang telah dikumpulkan menjadi sebuah dataset dan diolah menggunakan tools Rapidminer.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  K-NN  dan  Decision  Tree  untuk  melakukan  perbandingan  dengan melihat tingkat akurasi dari ketiga metode yang digunakan. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 84,08% dengan class precision untuk pred. positif adalah 83,65%, pred. Netral adalah 97,06%, pred. negative 100%,  metode K-NN  adalah  83,38%  dengan  class  precision  untuk pred.  positif  adalah  83,05%,  pred.  Netral adalah  96,43%,  pred. negative 0.0% dan metode Decision Tree adalah 81,09% dengan class precision untuk pred. positif adalah 81,09%, pred. Netral adalah 0.0%, pred. negative 0.0%. Hasil dari penelitian ini dapat menunjukan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dari metode lain yang  digunakan dengan tingkat akurasi sebesar 84,08%.
Kata Kunci: Twitte; Analisis Sentimen; Akurasi; K-NN; Naïve Bayes; Decision Tree

## Abstract
PT  PAL  Indonesia  is  one  of  the  state-owned  enterprises  engaged  in  the  shipbuilding  industry  which  has  business  advantages  in shipbuilding  and  shipbuilding  capabilities.  Being  a  fairly  large  company,  PT  PAL  gets  opinions  from  the  public  regarding  t he performance and services provided. Therefore, a sentiment analysis was carried out on public opinion on Twitter social media  using data that had been collected into a dataset and processed using Rapidminer tools. This study uses the Naïve Bayes, K-NN and Decision Tree methods to make comparisons by looking at the level of accuracy of the three methods used. The results of the study show  that the Naïve Bayes method has an accuracy rate of 84.08% with class precision for pred. positive is 83.65%, pred. Neutral is 97.06%, pred. negative 100%, K-NN method is 83.38% with class precision for pred. positive is 83.05%, pred. Neutral is 96.43%, pred. negative 0.0% and the Decision Tree method is 81.09% with class precision for pred. positive is 81.09%, pred. Neutral is 0.0%, pred. negative 0.0%. The results of this study can show that the Naïve Bayes method has a higher accuracy rate than other methods used with  an accuracy rate of 84.08%.
Keywords : Twitter; Sentiment Analysis; Accuracy; K-NN; Naïve Bayes; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
PT PAL Indonesia  merupakan salah satu badan usaha milik negara yang bergerak di bidang galangan kapal yang memiliki keunggulan bisnis pada kapabilitas pembangunan dan rancang-bangun kapal perang dan kapal niaga. Selain itu juga PT PAL memiliki keunggulan pada pembangunan dan maintenance , repair dan overhaul (MRO) kapal selam, kapal perang, kapal niaga dan produk-produk kemaritiman, general engineering energi dan elektrifikasi serta technology development . Banyak  kapal  yang  sudah  diekspor  ke  berbagai  negara  sehingga  upaya  yang  dilakukan  oleh  PT  PAL  Indonesia    itu merupakan langkah besar Indonesia untuk memasuki global bidang pertahanan.
PT  PAL  Indonesia    sebagai  salah  satu  perusahaan  yang  besar,  tidak  luput  dari  pemberitaan  berupa  opini  atau pendapat  masyarakat  tentang  kinerja  dan  pelayanan  yang  dimuat  di  media  cetak,  media  online  dan  juga  media  sosial. Ditambah  lagi  saat  ini  semakin  banyak  pengguna  internet  yang  dengan  mudah  dapat  menyampaikan  pendapat  melalui media-media sehingga banyak sekali informasi yang didapatkan.
Twitter merupakan salah satu media sosial yang disebut dengan micro blogging karena para pengguna Twitter dapat mengirim dan membaca pesan seperti blog pada umumnya[1][2]. Pesan tersebut berbasis teks yang terdiri dari 140 karakter dan  akan  ditampilkan  pada  halaman  profil  pengguna  yang  dikenal  dengan  sebutan tweet [3].  Twitter  juga  merupakan sebuah  platform  yang  sangat  cepat  dalam  hal  penyebaran  informasi  dan  paling  sering  dikunjungi  di  internet  sehingga disebut dengan pesan singkat dari internet. Pengguna Twitter sering menyampaikan keluhan-keluhan terhadap pelayanan yang  diberikan  dan  juga  memberikan  usulan-usulan  terhadap  program  kerja  atau  sekedar  ingin  mengetahui  informasi terkini[1].  Oleh  karena  itu,  dalam  pemanfaatan  informasi  agar  dapat  membantu  banyak  pihak  untuk  mendukung  suatu keputusan atau pilihan dibutuhkan analisis yang tepat. Analisis sentimen dapat  digunakan untuk  menunjukan sentimen positif, sentimen negatif maupun sentimen netral dari opini atau pendapat yang disampaikan oleh masyarakat.
Sentimen analisis merupakan salah satu  cabang data  mining. Data mining merupakan suatu  teknik pengambilan keputusan dari basis data yang besar dan disktraksi untuk mendapatkan informasi baru (Suntoro, 2019)[4][5]. Dapat di katakan bahwa data mining merupakan proses dengan menggunakan teknik dam metode tertentu untuk mencari informasi. Dalam  proses  tersebut  terdapat  banyak  sekali  metode  dan  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  proses data  mining tergantung tujuan yang diinginkan.
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Analisis sentimen pada penelitian ini, peneliti akan membandingkan tiga metode untuk melihat tingkat akurasi dari ketiga metode tersebut. Metode yang digunakan antara lain Naïve Bayes , K-NN dan Decision Tree . Ketiga metode tersebut merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  data  dalam  beberapa  kelas  sesuai  dengan  algoritma  dari masing-masing metode.
Kajian  terhadap  penelitian  terdahulu  sangat  penting  karena  dapat  mengetahui  hubungan  antara  penelitian  yang dilakukan sebelumnya dengan penelitian yang dilakukan saat ini agar dapat menghindari duplikasi.
Pertama penelitian yang dilakukan oleh R. Puspita dan A. Widodo (2021) yang berjudul Perbandingan Metode K-NN, Decision  Tree , dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS[6]  digunakan tools Rapidminer untuk  mencari  tingkat  akurasi  dari  ketiga  metode  yang  digunakan  dan  untuk  data  yang  dipakai  didapatkan  dengan memanfaatkan tools yang ada pada Rapidminer ke dalam API Twitter. Data yang digunakan dalam penelitian tersebut sebanyak 1000 data dan difiltering menjadi 903 data karena terdapat duplikasi data.
Penelitian yang berjudul Perbandingan Metode Naïve Bayes , K-NN dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi  KRL  Commuter  Line  yang  dilakukan  oleh N.  T.  Romadloni,  I.  Santoso,  dan  S.  Budilaksono  (2019)[7] juga menggunakan tools Rapidminer untuk mencari tingkat akurasi dari ketiga metode. Data yang digunakan diambil secara random  sebanyak  127  data.  Data  yang  dipakai  akan  diproses  melalui  beberapa  tahapan  untuk  menghindari  data  yang rangkap. Hasil dari penelitian tersebut untuk metode Naïve Bayes Classifier akurasi 80%, precision 66,67%, sensitivity 100%, specificity 66,67%. Pada metode K-NN akurasi 80%, precision 100%, sensitivity 50%, specificity 100% dan pada metode Decision Tree akurasi  100%, precision 100%, sensitivity 100%, specificity 100%. Penelitian oleh R. Rosdiana, T. Eddy, S. Zawiyah, dan N. Y. U. Muhammad (2019) yang berjudul Analisis Sentimen pada Twitter  terhadap  Pelayanan  Pemerintah  Kota  Makassar[8]  yang  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  data  yang digunakan diambil dengan memanfaakan API Twitter untuk mendapatkan data secara realtime dengan memperoleh data realtime  sebanyak  234.079  data  sentiment  dan  pengujian  metode naïve  bayes yang  digunakan  dengan  nilai  10  K-Fold memiliki akurasi tertinggi 91,6%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh T.  N.  P.  Dicki  Pajri,  Yuyun  Umaidah  yang berjudul  Implementation  of  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  Algorithm  For  Public  Sentimen  Analysis  of  Online  Learning[9]  dilakukan  untuk  melihat  pendapat masyarakat terkait isu kebijakan pemerintah tentang pemberajaran daring. Data yang digunakan pada penelitian tersebut sebanyak 1825 data tweet Bahasa Indonesia dan menggunakan tweepy yang merupakan library python untuk pembobotan kata  menggunakan TF-IDF dan  hasil  dari  penelitian  tersebut  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  pada  saat  nilai  K=10 dengan  akurasi  sebesar  84,65%.  Berdasarkan  dari  penelitian  terdahulu,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji metode serta membandingkan hasil akurasi  dari  metode-metode yang digunakan dalam analisis  sentiment terkait opini masyarakat pada media sosial Twitter PT PAL Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan harapan agar dapat memperoleh hasil uji sesuai dengan yang diharapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian yang menggunakan metode naïve bayes, k-nn dan decision tree untuk melihat perbandingan berdasarkan akurasi yang didapat dari hasil pengujian metode menggunakan tools Rapidminer dengan menggunakan dataset tweet berupa opini masyarakat pada media sosial twitter PT PAL Indonesia.
Berikut langkah-langkah yang digunakan pada penelitian ini:
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## a. Perumusan Masalah dan Penetapan Tujuan
Tahapan pertama dalam penelitian ini ialah perumusan masalah serta menentukan tujuan dari penelitian yang akan dicapai sehingga penelitian ini berjalan dengan tepat untuk setiap proses dari awal hingga akhir. Perumusan masalah dilakukan  berdasarkan  temuan  yang  terjadi  di  lapangan  sehingga  dapat  diangkat  sebagai  acuan  dalam  melakukan penelitian ini.

## b. Studi Literatur
Dalam  tahapan  ini  untuk  melakukan  penyusunan penelitian  diperlukan  referensi  yang  cukup  dari  berbagai  sumber seperti  buku,  media  sosial,  jurnal  online  dan  lain sebagainya  sebelum  proses  penelitian  dilakukan. Referensi  yang dicari  merupakan data terkait penjelasan  atau pengertian teoritis terkait data mining, metode K-NN, metode Naïve Bayes dan Decision Tree serta analisis sentimen.
1. K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  salah  satu  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  yang  didasarkan  oleh  data pembelajaran dengan tujuan untuk mengklasifikasikan objek tertentu berdasarkan atribut dan training sample yang dilihat  dari  jarak  terdekat  dengan  objek  tertentu[10][11].  K-NN  merupakan  algoritma  yang  hasil  nilai  instance yang baru akan diklasifikasikan berdasarkan mayoritas atau kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi dari kategori pada K-NN sehingga termasuk dalam algoritma supervised learning . Sebagai nilai  prediksi  dari  nilai  instance  yang  baru,  Algoritma k-Nearest  Neighbor menggunakan Neighborhood Classification [12] .
Implementasi algoritma K-NN dilakukan untuk semua data testing yang digunakan untuk menghitung jarak ke setiap data testing menggunakan perhitungan Euclidean Distance dengan rumus seperti berikut[10][13],
𝑑 =   √∑(𝑥 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖 −  𝑦 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1) Keterangan :
d : jarak Euclidean x i training : data training x i testing : data testing i : variable data n : banyaknya data
Setelah melakukan perhitungan jarak antara data testing dan data training, data akan diurutkan dari terkecil ke besar, kemudian nilai k digunakan untuk batas tetangga terdekat, berdasarkan nilai k akan mendapatkan jumlah data yang akan diambil  mayoritas sebagai  hasil prediksi. Dalam penelitian ini untuk mengukur keakuratan dari metode klasifikasi akan diukur dengan melihat akurasi precission dan recall.
2. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes classifier  merupakan  sebuah  metode  untuk  mengklasifikasikan  data  pada  kategori  yang  tepat berdasarkan nilai probabilitas dari data yang telah ada sebelumnya[7][14]. Metode ini juga merupakan salah satu metode data  mining dan  termasuk  dalam  metode machine  learning yang  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dan merupakan salah satu algoritma yang sederhana[15].
Tahapan metode Naïve Bayes sebagai berikut[16] : a) Menghitung nilai probabilitas bersyarat:
𝑃(𝑥 𝑖 |𝐶) = 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … 𝑥 𝑛 |𝐶 (2)
Keterangan : C : Kelas X : Vektor dari nilai atribut n P(x i | C)
: Nilai atribut x i yang ada pada kelas C
b) Menghitung nilai probabilitas prior tiap kelas:
𝑃(𝐶) = 𝑁𝑗 𝑁
(3)
Keterangan :
Nj :Jumlah dokumen pada satu kelas N : Jumlah total dokumen
c) Menghitung nilai probabilitas posterior:
𝑃(𝐶 |𝑥) = 𝑃(𝑥|𝐶)𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (4)
3. Decision Tree
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Decision Tree merupakan salah satu metode data mining untuk mengklasifikasikan data yang terdiri dari root node, internal nood dan terminal nood[7][17]. Variabel atau fitur adalah root node dan internal nood sedangkan label kelas adalah terminal  nood[7]. Untuk menghasilkan pohon keputusan yang mempresentasikan aturan dari  hasil fakta yang telah diubah sering digunakan metode Decision Tree atau metode pohon keputusan[18]. Data yang ada didalam  pohon  keputusan  dinyatakan  dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan record .  Atribut  yang  ada  akan dievaluasi menggunakan ukuran statistic berupa information gain , untuk mengukur efektivitas sebuah atribut saat sedang mengklasifikasikan himpunan sampel data.
Metode Decision Tree memiliki beberapa tahapan antara lain :
a) Data training disiapkan
b) Pemilihan atribut yang akan dijadikan akar dengan menggunakan rumus sebagai berikut[17]
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (5)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 |
|𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖) 𝑛 𝑖=1 (6) Keterangan :
S : Himpunan kasus
n
: Jumlah partisi pi : Proporsi dari S i terhadap S A : Atribut |S i | : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S
4. Analisis Sentimen
Sentimen analysis merupakan sebuah cara untuk mengolah berbagai opini atau pendapat masyarakat terkait sesuatu hal, jasa, layanan ataupun instansi melalui berbagai media. Dalam sentimen analisis terdapat tiga jenis opini, yaitu positif, netral  dan negative sehingga dengan adanya sentimen analisis dapat  membantu  instansi  atau organisasi untuk mengetahui feedback terhadap pelayanan atau kinerjanya[14].
Analisis  sentimen  dapat  juga  dikatakan  sebagai opinion  mining yang  merupakan  kombinasi  antara text mining dan data  mining [7] . Dalam text  mining terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  proses penyelesaian masalah opinion mining atau sentimen analisis. Dalam penelitian ini digunakan tiga metode dalam proses analisis sentimen ialah K-NN, Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree untuk melihat perbandingan dari ketiga metode tersebut berdasarkan nilai akurasi.

## c. Pengumpulan Data Twitter
Pada  tahapan  pengumpulan  data,  peneliti    melakukan  pengumpulan  data  langsung  pada  PT  PAL  Indonesia  yang dimulai dari bulan Oktober 2021 sampai Februari 2022. Data yang dikumpulkan merupakan hasil monitoring media sosial twitter yang berjumlah 1138 data dan di jadikan sebagai sebuah dataset.
Tabel 1 . Dataset Twitter Sentimen Text Positif PT PAL difavoritkan raih tender pengadaan kapal perang strategic sealit vessel AL Filipina Netral Keamanan natuna, TNI-AL atau bakamla? Positif Indonesia to implement Arrowhead 140 design on Iver Huitfeldt-variant contract Netral Mumpung lagi HUT TNI, yuk kenalan produk pertahanan keren made in RI Positif Industri pertahanan berkembang, ini jajaran Alutsista produksi dalam negeri Positif Indonesian Navy to implement Arrowhead 140 design on Iver Huitfeldt-variant contract Positif PT PAL Indonesia intensifkan sinergi pemberitaan dengan ANTARA Positif PT PAL Indonesia intensifkan sinergi pemberitaan dengan ANTARA Positif Gubernur Erzaldi berkesempatan mengunjungi KRI Semarang-594 Positif Manfaat PMN bagi BUMN
Tabel  1  menunjukan  data  yang  telah  dikumpulkan  menjadi  sebuah  dataset  yang  digunakan  untuk  pada penelitian ini. Pada tabel tersebut terdapat 10 data dari 1138 yang digunakan.

## d. Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengolahan  dataset  twitter  PT  PAL  Indonesia  yang  merupakan  hasil  monitoring media  menggunakan  Rapidminer.  Pengolahan  data  dilakukan  untuk  menguji  metode-metode  yang  di  pakai  dalam penelitian ini.
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar 2. Pengolahan Dataset
Pada Gambar 3 menunjukkan operator yang digunakan untuk proses pengolahan data terdiri dari retrieve yang digunakan untuk membaca dataset yang telah diimport pada Rapidminer dan Cross Validation yang digunakan untuk membagi data training dan data latih. Data training merupakan data yang akan digunakan untuk melatih algoritma dan data testing digunakan untuk menguji algoritma yang sudah dilatih.

## 1. Cross validation Naïve Bayes

## Gambar 3. Proses Cross Validation Naïve Bayes
Gambar  4  menunjukan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menguji  metode  yang  digunakan  dan  bertujuan mengetahui  tingkat  akurasi  dari  metode Naïve Bayes .  Terdapat  operator  metode Naïve Bayes pada  kolom  data training dan operator apply model dan performance pada kolom data testing.
2. Cross validation K-NN

## Gambar 4. Proses Cross Validation K-NN
Gambar  5  menunjukan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menguji  metode  yang  digunakan  dan  bertujuan mengetahui  tingkat  akurasi  dari  metode  K-NN.  Terdapat  operator  metode  K-NN  pada  kolom  data training  dan operator apply model dan performance pada kolom data testing.
3. Cross validation Decision Tree
Gambar 5. Proses Cross Validation Decision Tree
Gambar  6  menunjukan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menguji  metode  yang  digunakan  dan  bertujuan mengetahui tingkat akurasi dari metode Decision Tree . Terdapat operator metode Decision Tree pada kolom data training dan operator apply model dan performance pada kolom data testing.
e. Selesai
Pada tahapan terakhir akan ditarik kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  telah  dikumpulkan dan  dijadikan  menjadi  sebuah  dataset  diolah  menggunakan software rapidminer . Dataset tersebut diimport untuk melakukan pengujian dari metode-metode yang digunakan. Setelah itu data tersebut akan dibagi menjadi data training dan data testing menggunakan operator cross validation yang memiliki dua subproses yaitu subproses training untuk melatih model dan subproses testing untuk menguji  metode yang digunakan
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
serta mengukur kinerja model. Terdapat parameter yang dapat digunakan pada operator cross validation seperti number of folds yang digunakan untuk memberikan nilai k (jumlah iterasi). Selain itu juga untuk memilih teknik sampling yang akan digunakan untuk membagi dataset menggunakan parameter sampling type.
Pengujian metode pada penelitian ini akan menghasilkan nilai akurasi dari setiap metode dengan standar deviasi dan juga nilai presisinya. Nilai akurasi suatu metode dapat dijadikan sebagai suatu tolak ukur untuk melihat kinerja dari metode tersebut karena nilai akurasi merupakan ukuran kedekatan hasil pengukuran dengan nilai sebenarnya. Setiap nilai akurasi yang dihasilkan memiliki standar deviasi atau simpangan baku untuk melihat jarak antara akurasi setiap percobaan dengan rata-rata akurasi.

## 3.1 Naïve Bayes
Dalam  hasil  pengujian  metode Naïve  Bayes yang  dilakukan  pada  penelitian  ini    dengan  menggunakan  Rapidminer terdapat gambar di bawah ini.

## Gambar 6. Hasil Metode Naïve Bayes
Gambar  7  menunjukan  hasil  dari  pengujian  metode Naïve  Bayes dimana  tingkat  akurasi  dari  metode  tersebut adalah 84.08% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 1.28% dan class precision untuk pred. positif adalah 83.65%, pred. Netral adalah 97.06%, pred. negative 100%. Selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 99.89%, true netral 15.94% dan true negatif 25.00%.
Gambar 7. Plot View Metode Naïve Bayes
Gambar 8 menunjukan hasil visualisasi data dari hasil pengujian metode Naïve Bayes dalam bentuk grafik yang disebut dengan plot view.
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 9 menunjukan  bentuk deskripsi  dari tabel hasil analasis metode Naïve Bayes yang juga terdapat  kappa pada performance vector. Pada performance vector atau vector performa terdapat daftar nilai kriteria kinerja dari metode yang di uji.

## 3.2 K-NN
Pada penelitian ini telah dilakukan pengujian metode K-NN dan mendapatkan hasil sebagai berikut seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 9. Hasil Metode K-NN
Gambar 10 menunjukan hasil dari pengujian metode K-NN dimana tingkat akurasi dari metode tersebut adalah 83.38% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 1.21% dan class precision untuk pred. positif adalah 83.05%, pred. Netral adalah 96.43%, pred. negative 0.0%. Selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 99.89%, true netral 13.04% dan true negatif 0.00%.
Gambar 10. Plot View Metode K-NN
Gambar 11 menunjukan hasil visualisasi data dari hasil pengujian metode K-NN dalam bentuk grafik yang disebut dengan plot view.
Gambar 11. Performance Vector Metode K-NN
Gambar 12 menunjukan bentuk deskripsi dari tabel hasil analasis metode K-NN yang juga terdapat kappa pada performance vector. Pada performance vector atau vector performa terdapat daftar nilai kriteria kinerja dari metode yang di uji.

## 3.3 Decision Tree
Pada penelitian ini telah dilakukan pengujian terhadap metode decision tree dan memperoleh hasil sebagai berikut
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar 12. Hasil Metode Decision Tree
Gambar 13 menunjukan hasil dari pengujian metode Decision Tree dimana tingkat akurasi dari metode tersebut adalah 81.09% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 0.45% dan class precision untuk pred. positif adalah 81.09%, pred. Netral adalah 0.0%, pred. negative 0.0%. Selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 100%, true netral 0.00% dan true negatif 0.00%.
Gambar 13. Plot View Metode Decision Tree
Gambar 14 menunjukan hasil visualisasi data dari hasil pengujian metode Decision Tree dalam bentuk grafik yang disebut dengan plot view.

## Gambar 14. Performance Vector Metode Decision Tree
Gambar 15 menunjukan bentuk deskripsi dari tabel hasil analisis metode Decision Tree yang juga terdapat kappa pada performance vector. Pada performance vector atau vector performa terdapat daftar nilai kriteria kinerja dari metode yang di uji.

## 3.4 Analisis Hasil Pengujian
Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap metode naïve bayes, k-nn dan decision tree dengan menggunakan tools Rapidminer  untuk  menguji  metode-metode  tersebut  sehingga  menghasilkan  perbandingan  dari  ketiga  metode  tersebut yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian metode Metode Tingkat akurasi Standar deviasi (+/-) Naïve Bayes 84,08% 1,28% K-NN 83,38% 1,21% Decision Tree 81.09% 0,45%
Tabel  2  menunjukan  hasil  pengujian  dari  metode  yang  digunakan.  Pengujian  terhadap  metode-metode  yang tersebut untuk analisis sentiment tweet twitter pada penelitian ini dapat dilihat bahwa tingkat akurasi untuk metode Naïve Bayes adalah 84,08% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 1,28% dan class precision untuk pred. positif adalah 83,65%, pred. Netral  adalah 97,06%, pred.  negative 100%. Selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 99,89%, true
Hal 506−514 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
netral 15,94% dan true negatif 25,00%, metode K-NN adalah 83,38% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 1,21% dan class  precision untuk  pred.  positif  adalah  83,05%,  pred.  Netral  adalah  96,43%,  pred.  negative  0.0%.  Selain  itu  juga terdapat class recall untuk true positif 99,89%, true netral 13,04% dan true negatif 0,00% serta metode Decision Tree adalah 81,09% dengan standar deviasi (+/-) sebesar 0,45% dan class precision untuk pred. positif adalah 81,09%, pred. Netral adalah 0,0%, pred. negative 0,0%. Selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 100%, true netral 0,00% dan true negatif 0,00%. Dari hasil pengujian tersebut dapat dilihat bahwa metode naïve bayes memiliki tingkat akurasi lebih besar dibandingkan metode lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan pada bahasan sebelumnya, maka ada beberapa kesimpulan yang dapat diambil yaitu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes , K-NN dan Decision Tree dengan menggunakan tools Rapidminer. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan hasil pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti pada PT PAL Indonesia yang dimulai dari bulan Oktober 2021 sampai Februari 2022 kemudian disatukan menjadi sebuah dataset. Pada penelitian ini, dapat diketahui bahwa metode Naïve Bayes merupakan metode dengan tingkat akurasi tertinggi dibandingkan kedua metode lainnya dengan tingkat akurasi sebesar 84.08% dan standar deviasi  (+/-) 1,28%,  sehingga dapat  disimpulkan dalam penelitian ini  metode Naïve Bayes lebih akurat  dalam pengujian data analisis sentiment tweet pada penelitian ini. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan jumlah data yang lebih banyak agar mendapatkan hasil yang lebih akurat serta dapat melakukan pengujian menggunakan metode- metode yang lain.

## REFERENCES
[1] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 2407–389, 2022.
[2] F. Anugratami, M. Christin, and B. Primadani, “Pengaruh Pengunaan Media Sosial Twitter Terhadap Motivasi Followers Pada Akun @Merryriana the Effect of Social Media Twitter Usage on Followers’ Motivation in @Merryriana Account,” vol. 2, no. 2, pp. 2256–2261, 2014.
[3] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[4] B. A. B. Ii and L. Teori, “BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka 2.1.1. Pengertian Data Mining,” pp. 6–18, 2019.
[5] N. Y. Septian, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1–11, 2009.
[6] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 646, 2021.
[7] N.  T.  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  ,  Knn  Dan  Decision  Tree  Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[8] R. Rosdiana, T. Eddy, S. Zawiyah, and N. Y. U. Muhammad, “Analisis Sentimen pada Twitter terhadap Pelayanan Pemerintah Kota Makassar,” Proceeding SNTEI , no. September, pp. 87–93, 2019.
[9] T.  N.  P.  Dicki  Pajri,  Yuyun  Umaidah,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  (  K-NN  )  Algorithm  For  Public  Sentiment Analysis of Online Learning,” Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 15, no. 2, pp. 121–130, 2021.
[10]  D.  Noviana,  Y.  Susanti,  and  I.  Susanto,  “Analisis  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Algoritma C4.5,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 UMT , pp. 79–87, 2019.
[11]  A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.
[12]  M. S. Mustafa and I. W. Simpen, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Untuk Memprediksi Pasien Terkena Penyakit Diabetes Pada Puskesmas Manyampa Kabupaten Bulukumba,” Semin. Ilm. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[13]  A. Rohman, “Model Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn) Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek. , vol. 1, no. 1, 2015.
[14]  F.  Nurhuda,  S.  Widya  Sihwi,  and  A.  Doewes,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon  Presiden  Indonesia  2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 2, p. 35, 2016.
[15]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[16]  E.  M.  Sipayung,  H.  Maharani,  and  I.  Zefanya,  “Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen  Komentar  Pelanggan  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 958–965, 2016.
[17]  D.  N.  Batubara et  al. ,  “Analisis  Prediksi  Keterlambatan  Pembayaran  Listrik  Menggunakan  Komparasi  Metode  Klasifikasi Decision Tree dan Support Vector Machine,” vol. 9, no. 1, 2022.
[18]  E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode  Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data  Penjualan  Bisnis  Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no. July, p. 1, 2018.