http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen Physical Distancing pada Twitter
Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier
1 Nila Hardi, 2 Yuris Alkahfi, 3 Popon Handayani, 4 Windu Gata, 5 Muhammad Rifqi Firdaus* 1,2,4,5 Program Studi Magister Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No.18, RT.5/RW.7, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450 *e-mail: 14002358@nusamandiri.ac.id
( received : 11 November 2020, revised : 21 November 2020, accepted : 6 Desember 2020)

## Abstrak
Physical  distancing kini  sedang  ramai  menjadi  perbincangan  publik  sebagai  salah  satu  cara pemerintah  dalam  menekan  penyebaran  virus  covid-19  yang  sedang  melanda  beberapa  negara  di belahan  dunia.  Tidak  tersaringnya  cuitan  terkait physical  distancing bisa  memunculkan  berbagai macam opini, tidak hanya opini yang positif tapi juga yang negatif. Maka dari itu, Twitter di anggap lebih  diminati  oleh  masyarakat  indonesia  dikarenakan  twitter  dirasa  lebih  mudah  untuk mengungkapkan  opininya.  Metode  yang  digunakan  yaitu Naive  Bayes  Classifier (NBC).  Data terkumpul dilakukan filter dari cuitan tersebut dengan menghapus data yang double maka setelah di filter  data  yang  terambil  yaitu  sebanyak  547 tweets .  Pada  perhitungan  analisis  sentimen  terhadap physical  distancing di  tengah  pandemi  covid-19  menggunakan  metode  NBC  memperoleh  hasil akurasi  sebesar  50,26%.  Tujuan  dari  penelitian  ini,  agar  dapat  mengkategorikan  opini  negatif  atau positif,  dari  pembahasan physical  distancing .  Nantinya  informasi  terkait  kebijakan Physical Distancing bisa sampai tepat informasinnya kepada masayarakat.
Kata Kunci : naïve bayes, physyical distancing, twitter

## Abstract
Physical  distancing  is  now  busy  becoming  a  public  conversation  as  a  way  for  the  government  to spread  the  Covid-19  virus  which  is  currently  hitting  several  countries  around  the  world.  There  are public tweets related to physical distance that is free from various kinds of opinions, not only positive but also negative ones. Therefore, Indonesian people consider Twitter to be more desirable because it is  easier  for  Indonesians  to  express  their  opinion.  The  method  used  is  the  Naive  Bayes  Classifier (NBC). The data collected was filtered from the tweets with double data, then after filtering the data were  taken  as  many  as  547  tweets.  In  calculating the  sentiment  analysis  of  physical  distance in  the middle  of  the  Covid-19  pandemic  using the  NBC  method,  it  gets  an  accurate  result  of  50.26%.  The purpose  of  this  study,  to  find  and  categorize  negative  or  positive  opinions,  from  the  discussion  of physical  distancing.  So  that  the  implementation  of  the  Physical  Distance  policy  can  get  accurate information to the public.
Keywords : naïve bayes, physical distancing, twitter

## 1 Pendahuluan
Sebagai  media  komunikasi  masyarakat,  jejaring  sosial  semakin  popular  digunakan.  Salah  satu jejaring sosial yang cukup popular yaitu twitter. Twitter dapat dimanfaatkan sebagai sarana promosi produk, iklan, kampanye politik maupun sebagai sarana menyampaikan pendapat terkait kritik, saran, isu-isu  dan  opini-opini  publik[1].  Angka  penyebaran  COVID-19  yang  begitu  besar  membuat beberapa  masyarakat  menjadi  sedikit  parno.  Pemerintah  pun  mengeluarkan  kebijakan Physical Distancing [2][3] .Physical  distancing kini  sedang  ramai  menjadi  perbincangan  publik  sebagai  salah satu  cara  pemerintah  dalam  menekan  penyebaran  virus  covid-19  yang  sedang  melanda  beberapa
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Negara  di  belahan  dunia.  Terdapat  cuitan-cuitan  masyarakat  yang  terkait physical  distancing yang memunculkan berbagai macam opini, tidak hanya opini yang positif tapi juga yang negatif [4]. Maka dari itu, Twitter di anggap lebih diminati oleh masyarakat indonesia dikarenakan twitter dirasa lebih mudah untuk mengungkapkan opininya [5].
Berdasarkan latar belakang yang dikemukakan di atas maka dapat dirumuskan masalah penelitian bahwa, Bagaimana implementasi algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dalam mengklasifikasikan data tweet pada media sosial twitter apakah data tweet tersebut termasuk ke dalam kelas bersentimen positif atau negatif? Tujuan dari penelitian ini, untuk menemukan dan mengkategorikan opini negatif atau positif, dari pembahasan physical distancing . Agar penerapan kebijakan Physical Distancing bisa sampai tepat informasinnya kepada masayarakat. Selain itu agar masalah yang sedang di tinjau lebih terarah dan tercapai sasaran yang telah ditentukan, maka harus diberikan batasan masalah yakni, tweet yang akan digunakan yaitu kalimat tweet yang berada di lingkup indonesia [6].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  sebelumnya  yang  pernah  dilakukan  berkaitan  dengan  masalah  yang  dihadapi  penulis yaitu dengan judul  “Analisis Sentimen Masyarakat pada Media Sosial Twitter Terhadap Partai Politik Peserta  Pemilu  2019  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier”  penelitian  dilakukan  oleh  Adiati  et  al. pada tahun 2019 Pada penelitian ini hasil pengujian dan analisis yang dilakukan oleh penulis dengan akurasi mencapai 78,03% [7] .
Penelitian lainnya yaitu “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Acara Televisi pada Twitter  dengan Retweet  Analysis dan Naïve  Bayes  Classifier ”  yang  dilakukan  oleh  (Berlian  et  al. pada tahun 2019 dengan hasil pengujian dan analisis mencapai tingkat akurasi 61% [8].
Penelitian  selanjutnya  yaitu  “ Sentiment  Analysis  of  the  Indonesian  Police  Mobile  Brigade Corps Based on Twitter Posts Using the SVM  and NB Methods ” yang dilakukan oleh Pratama et al. tahun 2019 dengan tingkat akurasi  86,96% [9] dan “ Optimization Sentiments of Analysis from Tweets in  myXLCare  using  Naïve  Bayes  Algorithm  and  Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique Method ” yang di lakukan oleh Saputra et al. pada tahun 2020 yang akurasinya mencapai 86,33% [10]. Ada pula peneletian lain yaitu “Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Naïve  Bayes dan  Pembobotan  Emoji”    oleh  Rossi  et  al. tahun  2017  dengan  tingkat  akurasi  68,52%  untuk  kondisi  pembobotan  tekstual,  75,93%  untuk pembobotan non-tesktual, dan 74,81% [11].
Selain  itu  ada  penelitian  lain  pula  yaitu  “Implementasi  Metode  K-Means  dan Naïve  Bayes Classifier untuk  Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden  (Pilpres)  2019”  yang  di  lakukan  oleh Kurniawan  and  Susanto  di  tahun  2019  dengan  nilai  akurasi  rata-rata  93.35%  dan error rate sebesar 6.66% [12].
Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengklasifikasikan tweet mengenai physical  distancing di Twitter. Proses klasifikasi dilakukan dengan memisahkan tweet positif atau negatif melalui analisis sentimen. Algoritma yang akan di gunakan untuk pengklasifikasian dalam penelitian ini adalah Naive Bayes  Classifier (NBC ).  Naïve  bayes merupakan  salah  satu  metode  data  mining    yang  dapat digunakan  dalam  penelitian text  mining khususnya  analisis  sentimen,  seperti  yag  diungkap olehXhemali  et  al.,  pada  tahun  2009  Salah  satu  teknik  pembelajaran  dari text  mining untuk  analisis sentimen  adalah Naive  Bayes  Classifier .  Metode Naive  Bayes  Classifier dianggap  sebagai  metode yang berpotensi baik untuk melakukan klasifikasi data daripada metode klasifikasi lainnya dalam hal akurasi dan komputasi [13].
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan  sebagai  referensi,  algoritma  Naive  Bayes Classification yang dipakai untuk kasifikasi dalam penelitian text mining efektif untuk dipakai. Rata- rata hasil penelitian menghasilkan nilai baik meski ada beberapa yang nilainya masih dibawah standar baik.  Dalam  penelitian  ini,  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik  dan  penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan fitur optimasi untuk lebih meningkatkan nilai akurasi lebih baik lagi.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan untuk menganalisis permasalahan diatas menggunakan teknik Data Mining dengan algoritma Naive Bayes seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 1. Alur Diagram Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam  melakukan  penelitian  ini  seperti kegiatan di bawah ini :

## 3.1. Pengambilan Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mengenai  kebijakan  pemerintah mengenai physical  distancing di  dapat  dari  twitter  dengan query “ physical  distancing ”  dengan metode crawling menggunakan RapidMiner . 3.2. Pengolahan Data
Tahap awal ini gunakan untuk mengolah data teks menjadi suatu analisa sentimen. Terdapat beberapa metode yang digunakan pada tahap ini diantaranya:
1. Tokenization
Tokenization dapat  diartikan  sebuah  proses  untuk  memisahkan  data  teks  menjadi beberapa token
2. Stopwords
Tahap  ini  berguna  untuk  membuang  kata  yang  lebih  dari  3  huruf  dan  termasuk  dalam stopwrds .
3. Transform Case
Digunakan untuk mengubah karakter huruf kapital menjadi huruf kecil.
4. Filter Token ( by length )
Digunakan  untuk  pemilihan  token  dengan  ukuran  panjang  minimal  3  karakter  (huruf) meski diantaranya adalah stopwords .
5. Weighting
Dilakukan  berdasarkan  jumlah  kemunculan  kata-kata  dalam  suatu  dokumen,  sehingga dokumen dapat direpresentasikan dalam vektor. Bobot fitur yang digunakan adalah Term Frequency-Inverse Frecuency Document (TF-IDF).
3.3. Penerapan Metode
Penerapan  metode  yang  dilakukan  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classification ,  pada tahap ini data dianalisis, lalu diterapkan model-model yang sesuai dengan jenis data. Model yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu naive bayes .

## 3.4. Evaluasi dan Validasi
Validasi merupakan pembuktian dari suatu proses atau metode yang memberikan hasil yang konsisten.  Evaluasi  kinerja  dilakukan  untuk  menguji  hasil  klasifikasi  dengan  mengukur  nilai kinerja  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Parameter  pengujian  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi adalah akurasi atau kebenaran tingkat proses klasifikasi yang perhitungannya diperoleh dari table matriks.
Metode  Penelitian  memberikan  penjelasan  tentang  langkah-langkah,  data,  lokasi penelitian, metode evaluasi yang digunakan serta penjelasan terstruktur tentang algoritma atau metode dari penelitian yang dibahas.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  dilakukan  dengan  menerapkan  langkah-langkah  yang  sudah  dituliskan  pada  bab  3, diantaranya :

## 4.1. Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  opini  berbahasa  indonesia  mengenai kebijakan Physical  distancing yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah  guna  menekan  penyebaran  virus covid-19  yang  sedang  melanda  beberapa  negara  di  belahan  dunia.  Data  diambil  dari  media  sosial twitter  dengan  prses Crawling . Crawling data  menggunakan  aplikasi RapidMiner dengan query Physical distancing dan diambil sebanyak 1000 data tetapi setelah dilakukan filter dari cuitan tersebut dengan  menghapus  data  yang double maka  setelah  di  filter  data  yang  terambil  yaitu  sebanyak  547 tweets .

## Gambar 2. Proses Crawling
Proses crawling dilakukan  untuk  mendapatkan  data  teks  dari  twitter  secara  manual  dengan bahasa pemrograman perl.

## 4.2. Pengolahan Data
Pada tahapan ini dilakukan pengolahan data teks menjadi anaisis sentimen [14]. Berikut tahapan preprocessing yang dilakukan:
Gambar 3. Proses Preprocessing Pada Rapidminer
Pada tahapan ini, data yang sudah dikumpulkan, kemudian dilakukan proses cleansing dan hanya menyisakan kata-kata saja tanpa ada tanda baca dalam data.
1. Tokenization Tahap tokenization dilakukan guna menghilangkan tanda baca, simbol dan karakter yang bukan berupa huruf pada setiap komentar
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1. Hasil dari Tokenization Teks  sebelum  dilakukan proses Teks setelah dilakukan proses masih  belum  paham  apa
bedanya "social distancing"
dan "physical distancing"?
masyarakat  harus  disiplin
dalam menerapkan jaga jarak  sosial  ( physical  / social distancing ), dan
menjaga kebersihan tubuh.
masih  belum  paham  apa
bedanya social  distancing
dan physical distancing
masyarakat  harus  disiplin dalam menerapkan jaga jarak social physical social distancing dan menjaga kebersihan tubuh.
Dalam proses Tokenization, tanda baca yang terdapat dalam kalimat akan dihapus.

## 2. Stopwords
Pada tahap ini akan menyempurnakan tahap filter token. Kata-kata yang dibuang yaitu kata-kata yang  tidak  relevan  atau  tidak  memiliki  makna.  Dalam  proses  stopwords,  juga  dilakukan  proses s temming, yakni dengan mengubah kata hubung menjadi kata dasar dalam bahasa Indonesia.

## 3. Transform Case
Rapidminer akan  mengubah  kapitalisasi  karakter  (huruf)  menjadi  kecil  untuk  semua  kata  atau huruf pada tahap ini. Kemudian seluruh isi komentar akan menjadi non-kapital [15].
Tabel 2. Hasi dari Transform Case Teks sebelum dilakukan proses Teks setelah dilakukan proses Masih  belum  paham apa bedanya "social distancing" dan "physical
distancing"?
Masyarakat  harus  disiplin dalam menerapkan jaga jarak sosial  ( physical  /  social distancing ),  dan  menjaga kebersihan tubuh. masih  belum  paham apa bedanya "social
distancing" dan "physical
distancing"?
masyarakat  harus  disiplin dalam menerapkan jaga jarak sosial  ( physical  /  social distancing ),  dan  menjaga
kebersihan tubuh.
4. Filter Token ( by lenght )
Pada tahap ini dilakukan pemilihan token dengan ukuran panjang minimal 4 karakter (huruf).
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4. Parameter dari Filter Token ( by lenght )
Pada gambar diatas, dijelaskan bahwa jika kata yang kurang dari 4 huruf namun termasuk dalam stopwords akan tetap dibuang.

## 4.3. Penerapan Metode
Proses perhitungan untuk menentukan akurasi mengunakan Model Naive Bayes terdapat proses Training , Learning dan Testing . Proses ini merupakan proses dengan memberikan pola data terhadap mesin. Nantinya mesin akan mempelajari pola data tersebut sehingga hasilnya akan dijadikan sebagai rujukan  pola  baru  yang  akurat  dalam  pemodelan  hasil.  Dalam  tahap  ini  urutan  –  urutan  pengujian yang dilakukan sama hal nya dengan pengujian model lainnya pada Rapid Miner.
Gambar 5. Operator Cross Validation K-Fold
Pada tahapan ini, mengatur proses validasi dengan number of folds 10.
Gambar 6. Proses Insert Training
Proses  selanjutnya  yaitu insert model  yang  akan  di training ,  dalam  hal  ini  memasukkan algoritma yang dipilih yakni Naive Bayes dengan menggunakan dataset dengan cycles 200, learning rate 0,01 dan momentum 0,9.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 7. Proses Insert Apply dan Performance
Proses  terakhir  yaitu  proses  testing,  dimana  memasukkan apply  model , performance dan  AUC. Pada proses ini, data dibagi menjadi data training sebesar 80% dan data tes sebesar 20%.

## 4.4. Validasi dan Evaluasi
Pada tahap ini proses evaluasi menggunakan metode confusion matrix . Model confusion matrix akan  membentuk  matriks  yang  terdiri  dari accuracy , true positif  dan true negatif, recall serta precision . Berikut merupakan hasil dari confusion matrix pada algoritma naïve bayes classifier .

## Gambar 8. Accuracy Analyst
Hasil accuracy pengujian naïve  bayes untuk  analisis  sentimen  pada  media  sosial  instagram memperoleh hasil sebesar 50,26%.

## Gambar 9. Nilai ROC Curve
Hasil  dari  Uji  AUC  sebesar  0.782  dan  garis  yang  dibentuk  semakin  melebar  dan  tidak mengerucut. Hal tersebut menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh masuk dalam kategori baik.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan terkait sentimen terhadap kebijakan physical distancing dengan menggunakan metode naïve bayes dapat diambil beberapa kesimpulan bahwa  Metode naïve bayes merupakan metode yang cukup baik dalam pengklasfikasian data mining ataupun text mining . hal  ini  dikarenakan  algoritma  tersebut  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  yakni diatas lima puluh persen.

## Referensi
[1] A.  Rossi,  T.  Lestari,  R.  Setya  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini Pilkada Dki 2017 pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 1, No. 12,  pp. 1718– 1724, 2017, [Online]. Available: http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id.
[2] I.  Indriati,  M.  Marji,  and  S.  Pakpahan,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Performa  Klub Sepak Bola pada Dokumen Twitter Menggunakan Support Vector Machine, dengan perbaikan Kata Tidak Baku,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2019.
[3] I.  Hanafi  and  R.  Ferdiansyah,  “Sentimen  Analisis  Twitter  Pada  Hastag  PSBB  Di  Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid-19,” Vol. 1, No. 3, pp. 1011–1022, 2020.
[4] B.  U.  Manalu,  “Analisis  Sentimen  Pada  Twitter  Menggunakan  Text  Mining  Skripsi  Boy Utomo Manalu,” Teknol. Inf. Fak. Ilk. Unsut , 2014.
[5] A.  Syakuro,  “Pada  Media  Sosial  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  (  NBC) Dengan Seleksi Fitur Information Gain ( IG ) Halaman Judul Skripsi Oleh : Abdan Syakuro,” Anal.  Sentimen  Masy.  Terhadap  E-Commerce  Pada  Media  Sos.  Menggunakan  Metod.  Naive Bayes Classif. Dengan Sel. Fitur Inf. Gain , 2017.
[6] A.  V.  Sudiantoro  and  E.  Zuliarso,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Menggunakan  Text  Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Pros. Sintak 2018 , pp. 398–401, 2018.
[7] A.  R.  Adiati,  A.  Herdiani,  W.  Astuti,  and  M.  Kom,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  pada Media Sosial Twitter terhadap Partai Politik Peserta Pemilu 2019 Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Vol. 6, No. 2, 2019.
[8] T.  F.  Berlian,  A.  Herdiani,  W.  Astuti,  and  M.  Kom,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat terhadap  Acara Televisi  pada Twitter  dengan  Retweet  Analysis  dan  Naive  Bayes  Classifier,” Vol. 6, No. 2, pp. 8660–8669, 2019.
[9] B. Pratama, D. D. Saputra, D. Novianti,  and E. P. Purnamasari, “Sentiment Analysis Of The Indonesian  Police  Mobile  Brigade  Corps  Based  on  Twitter  Posts  using  he  SVM  and  NB Methods  Sentiment  Analysis  Of  the  Indonesian  Police  Mobile  Brigade  Corps  Based  On Twitter  Posts  Using  The  SVM  and  Nb  Methods,”  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1201/1/012038.
[10] D. D. Saputra, W. Gata, N. K. Wardhani, and K. Sakho, “Optimization Sentiments Of Analysis From  Tweets  In  Myxlcare  Using  Naïve  Bayes  Algorithm  and  Synthetic  Minority  Over Sampling Technique Method Optimization Sentiments of Analysis From Tweets In Myxlcare Using  Naïve  Bayes  Algorithm  and  Synthetic  Minority  Ov,”  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1471/1/012014.
[11] Y. S. Mahardhika  and E. Zuliarso, “Analisis Sentimen Terhadap Pemerintahan Joko Widodo Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naives Bayes,” Pros. Sintak 2018 , 2018.
[12] I.  Kurniawan  and  A.  Susanto,  “Implementasi  Metode  K-Means  dan  Naïve  Bayes  Classifier Untuk Analisis Sentimen Pemilihan Presiden (Pilpres) 2019,” Eksplora Inform. , Vol. 9, No. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.30864/Eksplora.V9i1.237.
[13] D.  Xhemali,  C.  J.  Hinde,  and  R.  G.  Stone,  “Naïve  Bayes  vs  Decision  Trees  vs  Neural Networks in The Classification of Training Web Pages,” Vol. 4, No. 1, pp. 16–23, 2009.
[14] T.  G.  Laksana  and  P.  Rizkiyah,  “Analisa  Sentimen  Menggunakan  Naïve  Bayes  untuk Mengetahui Presentase Komentar pada Aplikasi Go-Jek,” 2018.
[15] E.  Junianto  and  D.  Riana,  “Penerapan  Pso  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada  Klasifikasi  Dokumen Berita Menggunakan NBC,” Vol. 4, No. 1. pp. 38–45, 2017.