Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.292 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 807-814 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TWITTER SENTIMENT ANALYSIS PEDULILINDUNGI APPLICATION USING NAÏVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE
Indra Yunanto *1 , Sri Yulianto 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018019@student.uksw.edu , 2 sri.yulianto@uksw.edu
(Naskah masuk: 25 April 2022, Revisi : 29 April 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
The PeduliLindungi application is an application launched by the government during the COVID-19 pandemic, with the aim of helping government agencies carry out digital tracking to monitor the public, as an effort to prevent the spread of the Corona virus. Many people express their opinions on the PeduliLindung application on social media, one of which is through Twitter. To improve the performance of the application, of course, need input or complaints from users, opinions from the public on Twitter about the PeduliLindungi application can be input to improve or improve the performance of the application. Sentiment analysis is carried out to see how the public's sentiment  towards  the  PeduliLindung  application  is,  and  these  sentiments  will  be  categorized  into  positive sentiment  and  negative  sentiment,  this  sentiment  can  later  be  used  as  evaluation  material  for  application development. This study aims to see and compare the accuracy of two classification methods, Naïve Bayes and Support Vector Machine in the classification process of sentiment analysis. The data used are 4636 tweets with the  keyword  "  PeduliLindungi".  The  data  obtained  then  goes  to  the  pre-processing  stage  before  going  to  the classification stage. The results obtained after classifying using the Naïve Bayes method and the Support Vector Machine show that the Support Vector Machine method has a higher accuracy of 91%, while the Naïve Bayes method has an accuracy of 90%.
Keywords : naïve bayes, pedulilindungi, sentiment analysis, support vector machine.

## ANALISIS SENTIMEN TWITTER APLIKASI PEDULILINDUNGI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstrak
Aplikasi PeduliLindungi merupakan aplikasi yang diluncurkan oleh pemerintah pada masa pandemi COVID-19, dengan tujuan membantu instansi pemerintah melakukan pelacakan digital untuk memantau masyarakat, sebagai upaya pencegahan penyebaran virus Corona. Banyak masyarakat menyampaikan opini mereka terhadap aplikasi PeduliLindungi di media sosial, salah satunya melalui Twitter . Untuk meningkatkan performa dari aplikasi tentu butuh masukkan atau keluhan dari pengguna, opini dari masyarakat pada Twitter terhadap aplikasi PeduliLindungi bisa  menjadi  masukkan  untuk  memperbaiki  ataupun  meningkatkan  performa  dari  aplikasi.  Sentimen  analisis dilakukan untuk melihat bagaimana sentimen masyarakat terhadap aplikasi PeduliLindungi, dan sentimen tersebut akan dikategorikan menjadi sentimen positif dan sentimen negative, dari sentimen tersebut nantinya bisa menjadi bahan evaluasi untuk pengembangan aplikasi. Penilitian ini bertujuan untuk melihat dan membandingkan akurasi dari  dua  metode  klasifikasi  yaitu Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine dalam  proses  klasifikasi  analisis sentimen.  Data  yang  digunakan  adalah  sebanyak  4636 tweet dengan  kata  kunci  “PeduliLindungi”.  Data  yang didapat kemudian masuk ke tahap pre-processing sebelum nantinya masuk ke tahap klasifikasi. Hasil yang didapat setelah  melakukan  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu 91%, sedangkan metode Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 90%.
Kata kunci : analisis sentimen, naïve bayes, pedulilindungi, support vector machine.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  dan  informasi  berkembang  semakin pesat, termasuk salah satunya adalah internet. Internet memberikan  fasilitas  yang  dapat  memudahkan
masyarakat  dalam  memperoleh  informasi  dari berbagai  penjuru  dunia.  Di  Indonesia  sendiri pengguna  internet  sangat  banyak  dan  terus meningkat. Menurut laporan bertajuk “Digital 2021”

## 808
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 807-814
yang  dirilis  oleh  layanan  manajemen  konten HootSuite dan    agensi  pemasaran  media sosial  We Are Social , pengguna internet di Indonesia pada awal 2021  ini  mencapai  202,6  juta  jiwa.  Aktivitas berinternet  yang  paling  disukai  oleh  pengguna internet di Indonesia adalah bermedia sosial. Merujuk dari  hasil  laporan  yang  sama,  saat  ini  ada  170  juta jiwa orang Indonesia yang merupakan pengguna aktif media  sosial.  Menurut  laporan  yang  dirilis  oleh HootSuite dan We  Are  Social , Twitter berada  di peringkat lima  teratas  media  sosial  yang  digunakan di  Indonesia. Twitter merupakan sebuah media sosial yang memungkinkan penggunanya untuk berinteraksi secara personal ataupun terbuka[1]. Salah satu topik yang  diperbincangkan  oleh  masyarakat  Indonesia pada  masa  pandemi  adalah  mengenai  aplikasi PeduliLindungi.
Aplikasi  PeduliLindungi  merupakan  aplikasi yang  diluncurkan  oleh  pemerintah  pada  masa pandemi Covid-19. Aplikasi ini dikembangkan untuk membantu instansi pemerintah melakukan pelacakan digital  untuk  memantau  masyarakat  sebagai  upaya untuk  mencegah  penyebaran  virus  Corona[2]. Sebagian  besar  masyarakat  menyuarakan  opini mereka  mengenai  aplikasi  PeduliLindungi  di platform  media  sosial Twitter sehingga  sering menjadi trending topic pada platform tersebut. Opini tersebut merupakan data textual yang dapat dianalisa dan dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi guna melihat  sentimen  masyarakat  terhadap  aplikasi PeduliLindungi. Untuk melihat bagaimana sentimen masyarakat  terhadap  aplikasi  PeduliLindungi  dapat dilakukan  sentiment  analysis,  dan  sentimen  tersebut akan  dikategorikan  menjadi  sentimen  positif  dan sentimen negatif sehingga  dari hasil sentimen yang didapat  bisa  dimanfaatkan  untuk  evaluasi  aplikasi PeduliLindungi.
Beberapa penelitian mengenai analisis sentimen di media sosial sudah pernah dilakukan sebelumnya. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh Sarika Afrizal, dkk mengenai analisis sentimen warga Jakarta  terhadap  kehadiran  MRT  dengan  metode klasifikasi Naïve  Bayes .  Penelitian  tersebut  berguna untuk  melihat  opini  warga  Jakarta  terhadap  MRT untuk nantinya menjadi bahan evaluasi bagi penyedia layanan. Hasil Akurasi yang didapat dengan metode Naïve Bayes sebesar 75% [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Samsir,  dkk dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran Daring  Pada  Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan  Metode Naïve  Bayes ”  pada  tahun 2021.  Pada  masa  pendemi  semua  pendidikan menggunakan  sistem  daring  dalam  proses  belajar mengajar.  Banyak  kontroversi  dalam  masyarakat yang terjadi akibat perubahan sistem belajar mengajar yang  sebelumnya  tatap  muka  menjadi  daring. Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  opini  publik terhadap pembelajaran daring pada  masa  pandemi di Indonesia  pada  awal  November  2020.  Penelitian dilakukan dengan mengambil opini masyarakat pada
Twitter mengenai pembelajaran daring, dan didapatkan  data  sebanyak  12,906  twit  yang  akan dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes . Pada penelitian  ini  diperoleh  bahwa  pembelajaran  daring memiliki  30%  sentimen  positif,  69%  sentimen negatif,  dan  1%  netral  pada  periode  tersebut,  serta memiliki  nilai  akurasi  dari Naïve  Bayes sebesar 97,15% [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Winda  Yulita, dkk dengan judul “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ”. Setelah pandemi berjalan  cukup  lama  di  Indonesia,  akhirnya  pada tanggal 9 November 2020 vaksin pertama diumumkan  kepada  masyarakat,  dengan  kefektifan vaksin  lebih  dari  90%.  Masyarakat  banyak menyampaikan  opini  mereka  mengenai  vaksin  di media  sosial,  salah  satunya  adalah Twitter .  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk    menganalisis pendapat  masyarakat  Indonesia  mengenai  vaksinasi COVID-19  di  media  sosial Twitter .  Analisis dilakukan  terhadap  data  3780 tweet yang  berkaitan vaksinasi  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes  Classifier .  Berdasarkan  hasil  analisis,  dapat dilihat  bahwa  sebagian  besar tweet memiliki  sikap positif (60,3%),  sementara jumlah tweet yang netral (34,4%)  melebihi  jumlah  tweet  yang  menentang (5,4%). Nilai akurasi yang dihasilkan dari algoritma Naïve Bayes Classifier sebesar 0,93 (93%) [5].
Penelitian yang dilakukan oleh Brian Laurensz dan Eko Sediyono dengan judul “Analisis Sentimen Masyarakat  terhadap  Tindakan  Vaksinasi  dalam Upaya  Mengatasi  Pandemi  Covid-19”.  Pandemi melada Indonesia cukup lama, pemerintah mengambil  Tindakan  untuk  melakukan  vaksinasi agar  menekan  angka  penyebaran  Covid-19  di Indonesa. Tanggapan masyarakat mengenai vaksinasi sangat beragam, sebagian masyarakat menyampaikan pendapat  mereka  di  sosial  media Twitter .  Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode SVM    dan    Naïve    Bayes.    Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  opini  masyarakat  di  media  sosial Twitter  terhadap    tindakan    vaksinasi.  Data    yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak  845 tweet, dengan  menggunakan  dua  kata  kunci,  yaitu “vaksinmerahputih”  dan  “vaksinsinovac”.  Tahap yang  dilakukan  sebelum  proses  klasifikasi  adalah pre-processing ( Transform  Cases,  Tokenize,  Filter Token ( By    Length ), Stopword  Removal , Stemming, Generate  n-Grams ),  pembobotan  tf-idf.  Data kemudian  dibagi  menjadi    253  data  latih    dan    592 data  uji.  Setelah dilakukan klasifikasi metode Naïve Bayes mempunyai  rata-rata  tingkat  akurasi  lebih besar  dengan  persentase  sebesar 85,59%, sedangkan metode SVM  84,41% [6].
Penelitian  yang  dilakuka  oleh  Fajar  Sodik Pamungkas  dan  Iqbal  Kharisudin  dengan  judul “Analisis Sentimen dengan SVM, NAIVE BAYES dan KNN  untuk  Studi  Tanggapan  Masyarakat Indonesia Terhadap  Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial
Twitter ”.  Pandemi  Covid-19  sangat    berdampak diberbagai  sektor  kehidupan    masyarakat,  keadaan yang  memaksa  masyarakat    untuk  melaksanaan physical distancing merubah  pola hidup masyarakat. Hal  tersebut  membuat    berbagai  pendapat  atau tanggapan  masyarakat  terhadap  pandemi  Covid-19 yang dituangkan dalam media sosial. Pada penelitian ini  dilakukan  analisis    sentimen  tanggapan masyarakat  Indonesia  terhadap    pandemi  Covid-19 pada  media  sosial Twitter menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM), Naive  Bayes ,  dan K-Nearest  Neighbor ,  yang  kemudian  ketiga algoritma  tersebut  dibandingkan  mana  yang  paling baik  untuk mengklasifikasikan data tanggapan. Hasil akurasi  dengan  menggunakan  evaluasi  model  10- Fold  Cross  Validation  ,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  SVM  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi daripada Naive  Bayes dan  KNN  dengan  rata  -  rata akurasinya sebesar 90,01% pada SVM dengan kernel linear,  79,20%  pada Naive    Bayes dengan  jumlah laplace adalah  1,  dan  62,10%  pada  KNN  dengan jumlah  K  adalah  20  dan  menggunakan  kernel optimal [7]. Penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya bisa  membuktikan  bahwa  analisis  sentiment  dapat dilakukan  dengan  menggunakan machine  learning , salah satu metodenya adalah klasifikasi. Berdasarkan hal  tersebut  dan  didukung  dengan  latar  belakang masalah  yang  ada,  penulis  ingin  meneliti  tentang analisis sentimen Twitter yang berfokus pada aplikasi PeduliLindungi, dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine untuk  melihat perbandingan akurasi dari dua metode tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Text  Mining atau  yang  biasa  juga  disebut text data  mining adalah  proses  mengekstraksi  pola  atau pengetahuan  yang  menarik  dari  dokumen  teks  yang tidak  terstruktur.  Tugas  yang  dimiliki  oleh  text mining lebih kompleks dibanding data mining karena melibatkan data penanganan data teks yang inheren, tidak terstruktur, dan fuzzy. Text mining merupakan bidang  multidisiplin,  yang  melibatkan  pencarian informasi, analisis teks, ekstraksi informasi, pengelompokan,  kategorisasi,  visualisasi,  database teknologi, Machine learning , dan data mining . Text mining bisa  menyelesaikan  permasalahan  seperti pemrosesan, pengorganisasian atau pengelompokkan dan  menganalisa  teks yang tidak terstruktur  dalam jumlah  besar[8].
Analisis sentimen adalah cabang ilmu dari text mining , natural  language  program ,  dan artificial intelligence .  Analisis  sentimen  bertujuan  untuk memahami,  mengekstrak,  dan  mengloah  data  yang berbentuk teks secara otomatis hingga menghasilkan informasi yang berguna[9]. Analisis snetimen dalam penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasi  sebuah data  tekstual  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu  negatif  dan positif.
Metode  penelitian  yang  dilakukan  akan disajikan dalam bentuk gambar 1.
Gambar 1. Tahap penelitian
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah pengumpulan  data.  Data  yang  diambil  merupakan tweet dari Twitter yang mengandung kata “PeduliLindungi”. Proses pengambilan data menggunakan  tools  bernama Twint yang  ada  di Python. Twint adalah  tools  scrapping  tweets  yang terdapat  di  Python  yang  memungkinkan  untuk scrapping tweets dari profil Twitter tanpa menggunakan API Twitter . Pada tahap ini, tweet yang diambil adalah tweet dari tanggal 2021-09-28 hingga 2021-10-07.  Setelah  penarikkan  data  tweet  dari Twitter  kemudian  data  tersebut  disimpan  dalam format .csv.
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  tahap berikutnya adalah data preprocessing atau yang lebih spesifiknya adala text processing . Text Preprocessing merupakan  tahap  yang  sangat  penting  dalam text mining .  Dalam text  mining , text  preprocessing merupakan  suatu  proses  untuk  menyeleksi  data  text agar menjadi lebih terstruktur[10]. Text preprocessing memiliki beberapa tahapan, antara lain adalah cleansing , case  folding , tokenization , normalisasi, stopword  removal ,  dan stemming . Cleansing merupakan  tahap  untuk  membersihkan data  teks  yang  tidak  diperlukan,  antara  lain menghapus  nilai null ,  menghapus,  nilai  yang duplikat, menghapus karakter atau simbol yang tidak diperlukan dalam teks, dan memilih variable apa yang
810 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 807-814
akan  digunakan. Case  Folding adalah  proses  untuk memanipulasi  teks  merubah  semua  huruf  kapital menjadi  huruf  kecil. Tokenization merupakan  tahap memecah  kalimat  atau  paragraf  menjadi  potongan kata  tunggal  atau  disebut  token.  Normalisasi merupakan tahap merubah kata berbentuk singkatan, bahasa gaul, atau kata yang tidak baku menjadi kata yang  baku. Stopword  removal adalah  tahap menghapus  kata-kata  yang  biasanya  muncul  dalam jumlah  besar  dan  dianggap  tidak  memiliki  makna ( Stopword )[11]. Stemming adalah  proses  mengganti kata yang memiliki imbuhan menjadi kata dasar[12].
Tahap  selanjutnya  setelah data  preprocessing adalah pelabelan data. Data tweet yang dikumpulkan belum  memiliki  label  yang  menunjukkan tweet tersebut  merupakan tweet yang  bersifat  positif  atau negatif.  Proses  pelabelan  data  pada  penilitian  ini menggunakan  salah  satu  library  Python  yaitu VaderSentiment . VaderSentiment merupakan  salah satu  library  dalam  Python  yang  akan  memberi  nilai apakah suatu kalimat itu bersifat positif atau negatif.
Tahap  berikutnya  adalah  pembobotan  kata menggunakan  TF-IDF.  TF-IDF    ( Term    Frequency- Inverse  Document  Frequency )  merupakan  suatu metode untuk mengubah data dari data teks menjadi data numerik untuk dilakukan  pembobotan pada tiap kata  atau  fitur.    TF-  IDF  ini  adalah  sebuah  ukuran statistik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi seberapa  penting  sebuah  kata  di  dalam  sebuah dokumen.  TF  adalah  frekuensi  kemunculan  kata dalam setiap dokumen yang diberikan menunjukkan seberapa  penting  kata  itu  di  dalam  tiap  dokumen tersebut.    DF  adalah  frekuensi  dokumen  yang mengandung  kata  tersebut  menunjukkan  seberapa umum kata tersebut.  IDF adalah kebalikan dari    nilai DF.    Hasil  dari  pembobtan  kata  menggunakan  TF- IDF  ini  adalah  hasil  perkalian  dari  TF  dikalikan dengan IDF[13]. Pada TF-IDF rumus yang digunakan untuk  menghitung  bobot  (W)  dari  masing-masing dokumen terhadap kata kunci adalah sebagai berikut:
𝑊 𝑑𝑡 = 𝑇𝐹 𝑑𝑡 𝐼𝐷𝐹 𝑓𝑡 (1)
Dimana 𝑊 𝑑𝑡 adalah  nilai  dokumen  ke-d  pada kata ke-t ; 𝑇𝐹 𝑑𝑡 adalah jumlah kata yang dicari dalam suatu  dokumen  ; 𝐼𝐷𝐹 𝑓𝑡 adalah Inverse  Document
Frequency (log⁡( 𝑁 𝑑𝑓 )) ; N adalah jumlah dokumen ; df adalah jumlah dokumen yang mengandung kata yang dicari.
Setelah melakukan pembobotan, tahap selanjutnya adalah
pemodelan
klasifikasi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Support Vector Machine . Naïve Bayes merupakan salah satu metode  untuk  melakukan  klasifikasi. Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  untuk  melakukan klasifikasi. Naïve  Bayes adalah  teknik  prediksi probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada  penerapan Teorema  Bayes  [14].  Model  yang  digunakan  dalam Naïve  Bayes,  adalah  “model  fitur  independen”[15].
Algoritma Naïve  Bayes didasarkan  pada  teorema bayes dengan rumus sebagai berikut :
𝑃(𝐻│𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (2)
Dimana  P(H|E)  adalah  probabilitas  akhir bersyarat suatu hipotesis H terjadi jika diberikan bukti E ; P(E|H) adalah probabilitas sebuah bukti E terjadi akan  mempengaruhi  hipotesis  H  ;  P(H)  adalah probabilitas  awal  hipotesis  H  terjadi  tanpa memandang bukti apapun ; P(E) adalah probabilitas awal bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis yang lain.
Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah algoritma supervised untuk  melakukan  klasifikasi dengan membagi data menjadi dua kelas menggunakan garis vektor yang disebut hyperplane . Gambar 2 merupakan ilustrasi dari SVM.
Hyperplane terbaik  diantara  kedua  kelas ditemukan dengan mengukur margin hyperplane dan mencari    titik    maksimal.  Margin  merupakan  jarak antara hyperplane dengan  pola  terdekat  dari  setiap kelas. Pola yang paling dekat disebut sebagai support vector [16]. Usaha untuk mencari lokasi hyperplane ini  merupakan  inti  dari  proses  pembelajaran  pada SVM.

## Gambar 2. Ilustrasi SVM
Tahap  terakhir  setelah  melakukan  pemodelan adalah  melakukan  evaluasi  terhadap  model  dengan melihat  akurasi  dari  model  tersebut.  Untuk  melihat akurasi  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion matrix . Confusion  matrix merupakan  salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur kinerja  suatu  metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya confusion  matrix  mengandung  informasi  yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya[17]. Gambar 3 merupakan tabel confusion matrix :
Dimana TP  adalah  kelas yang diprediksi positif  dan  faktanya  positif  ;  TN  adalah  kelas  yang diprediksi  negatif,  dan  faktanya  negatif  ;  FP  adalah kelas  yang  diprediksi  positif  dan  faktanya negative ;  FN  adalah  kelas  yang  diprediksi  negatif  dan faktanya  positif.  Nilai  akurasi  confusion  matrix berdasarkan  gambar  3  diperoleh  dengan  persamaan sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ⁡ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 ∗ 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Dataset
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah tweet  mengenai  aplikasi  PeduliLindungi  yang diambil  dari  Twitter  menggunakan  library Twint di python. Data tweet tersebut nantinya akan dilakukan analisis  sentimen  dengan  metode Naïve  Bayes dan Support Vector Machine kemudian dilihat perbandingan akurasi dari dua metode tersebut. Data tweet  yang  diambil  adalah  tweet  dari  tanggal  2021- 09-28  hingga  2021-10-07,  jumlah  data  tersebut adalah 9476 dan memiliki 36 attribute antara lain id, date , time , language , username , tweet ,  dan sebagainya.  Banyaknya  data tweet yang  digunakan adalah  5079  karena  hanya tweet Bahasa  Indonesia dan  hanya  attributes tweet yang  dipakai  pada penelitian  ini.  Data  kemudian  masuk  ke  tahap preprocessing untuk memperbaiki struktur dari data. Data tweet dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Data Tweet
Tweet
1 Pasar  Tradisional  Kota  Bandung  Bakal  Terapkan Aplikasi PeduliLindungi  https://t.co/Cx5HGW3lGD
2 aplikasi peduli lindungi itu wajah dari developer gagal
3 Situs  Palsu  PeduliLindungi  Minta  Bayaran  Rp  1  Juta untuk Pendaftaran Vaksin  https://t.co/y12rcp9yQ2
4 Kementerian @kemkominfo mengimbau agar masyarakat hanya mengakses situs resmi PeduliLindungi  serta mengunduh aplikasi resmi Peduli Lindungi  yang  tersedia  di  App  Store  dan  Google  Play Store.
5 Menkes  Apresiasi  Dukungan  GoTo  Sediakan  Akses ke
PeduliLindungi di Gojek dan Tokopedia https://t.co/uD2oXBNrKI  https://t.co/ontTKAKChx
6 Sumpah ya benci bgt ditinggal kereta di depan mata grgr check  in  pedulilindungi  nya  lemot  bgt  tumben  ga biasanyaðŸ˜­  kan  klo  gini  harus  nunggu  30menit  lg keretanya....... inginku berkata kasar _&gt;\%]*Â£~'"!?&lt;]#^ 7 Pasar Tradisional Balubur Uji Coba Penerapan Aplikasi PeduliLindungi https://t.co/pOX3yxLzwL https://t.co/EjT6raONIP

## 3.2. Data Pre-processing
Data yang diperoleh dalam penelitian ini perlu dilakukan  proses pre-processing agar  menjadi  lebih terstruktur.  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam data
preprocessing ,  tahap  pertama  adalah  melakukan cleansing  data .  Pada  tahap cleansing ,  nilai null dan nilai duplikat akan dihapus serta simbol atau karakter seperti  alamat  website,  emoji, mention juga  akan dihapus.  Data  yang  melewati  tahap cleansing kemudian akan dilakukan case folding dengan tujuan untuk mengubah semua huruf menjadi lowercase dan menghapus  tanda  baca  agar  data  menjadi  lebih terstruktur.    Tahap  berikutnya  adalah  melakukan tokenization pada  data  untuk  memecah  kalimat menjadi  kata  tunggal  agar  nantinya  bisa  dengan mudah  melakukan  normalisasi  dan stopword removal .  Setelah  melakukan  pemecahan  kalimat menjadi  kata  tunggal  tahap  berikutnya  adalah melakukan  normalisasi  dengan  merubah  kata singkatan  atau  kata  tidak  baku  menjadi  kata  baku, contohnya  seperti  merubah  kata  “dgn”  menjadi “dengan”. Data yang sudah dinormalisasi kemudian akan  dilakukan stopword  removal yaitu  menghapus kata-kata  yang  tidak  berpengaruh    terhadap    proses kategorisasi.  Contoh stopword dalam  bahasa Indonesia  adalah  “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dll. Proses ini bertujuan agar analisis dapat berfokus pada kata-kata  yang  penting  saja. Setelah  melewati  tahap preprocessing jumlah data tweet menjadi 4636. Hasil dari  proses data  pre-processing dapat  dilihat  pada tabel 2
Tabel 2. Data Tweet setelah Pre-processing Tweet
1 pasar tradisional kota bandung terap aplikasi pedulilindungi
2 aplikasi peduli lindung wajah developer gagal
3 situs palsu pedulilindungi bayar rp juta daftar vaksin
4 menteri imbau masyarakat akses situs resmi pedulilindungi unduh aplikasi resmi peduli lindung sedia app store google play store
5 menkes apresiasi dukung goto sedia akses pedulilindungi gojek tokopedia
6 sumpah benci banget tinggal kereta mata grgr check in pedulilindungi nya lambat banget tumben ga kan gin nunggu menit kereta ingin kasar lt
7 pasar tradisional balubur uji coba terap aplikasi pedulilindungi

## 3.3. Pelabelan Data
Tahap  pelabelan  data  dilakukan  menggunakan library VaderSentiment di python. Sebelum menggunakan VaderSentiment ,  data tweet akan diterjemahkan terlebih dahulu menjadi bahasa Inggris karena library VaderSentiment hanya bisa menggunakan  bahasa  Inggris  dalam  menentukan apakah  sifat  dari tweet tersebut  positif  atau  negatif. Hasil  dari VaderSentiment berupa  nilai  antara  -1 hingga  1,  dimana  nilai  kurang  dari  0  menunjukkan bahwa  sentiment  tersebut  adalah  negatif  dan  nilai lebih  dari  0  menunjukkan  bahwa  sentimen  tersebut adalah  positif[18].  Berdasarkan  nilai  tersebut  maka

## 812
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 807-814
dapat dilakukan pelabelan terhadap tweet . Hasil dari proses pelabelan data dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Tweet dengan Label
Tweet Sentimen 1 pasar tradisional kota bandung terap aplikasi pedulilindungi Positif 2 aplikasi peduli lindung wajah developer gagal Negatif 3 situs palsu pedulilindungi bayar rp juta daftar vaksin Negatif 4 menteri imbau masyarakat akses situs resmi pedulilindungi unduh aplikasi resmi peduli lindung sedia app store google play store Positif 5 menkes apresiasi dukung goto sedia akses pedulilindungi gojek tokopedia Positif
6 sumpah benci banget tinggal kereta mata grgr check in pedulilindungi nya lambat banget tumben ga kan gin nunggu menit kereta ingin kasar lt Negatif 7 pasar tradisional balubur uji coba terap aplikasi pedulilindungi Positif
Setelah  melakukan  pelabelan  pada  data,  bisa dilihat dari jumlah data 4636 terdapat 4163 data yang
memiliki sentimen positf dan 473 data yang memiliki sentimen negatif.

## 3.4. Pembobotan TF-IDF
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembobotan  kata menggunakan  algoritma Term  Frequency  –  Invers Document  Frequency (TF-IDF),  dimana  setiap  kata akan diberi nilai bobot sesuai dengan pengaruh atau seberapa  sering  kata  tersebut  muncul  dalam  suatu kalimat.  Tahap  pembobotan  kata  ini  menggunakan library pada python yaitu TFIdfVectorizer . Nilai yang didapat  dari  pembobotan  menunjukan  jika  semakin tinggi  bobot  kata  terhadap  suatu  kalimat  maka mengindikasikan bahwa kata tersebut semakin layak digunakan  sebagai keyword terhadap  kalimat tersebut.  Contohnya  bisa  dilihat  di  tabel  4,  pada Tweet1  bobot  yang  dimiliki  kata  “bandung”  lebih besar  dibandingkan  kata  “aplikasi”,  maka  bisa disimpulkan  bahwa  kata  “bandung”  bisa  dijadikan salah satu keyword dari Tweet1.
Tabel 4. Pembobotan Kata
akses aplikasi app apresiasi balubur bandung ……. vaksin wajah Tweet1 0 0.28499116 4 0 0 0 0.4626334 2 ……. 0 0 Tweet2 0 0.28242427 7 0 0 0 0 ……. 0 0.45846652 7 Tweet3 0 0 0 0 0 0 ……. 0.3802 89056 0 Tweet4 0.1901830 14 0.14113771 8 0.22911245 5 0 0 0 ……. 0 0 Tweet5 0.3010299 99 0 0 0.36264922 3 0 0 ……. 0 0 Tweet6 0 0 0 0 0 0 ……. 0 0 Tweet7 0 0.25865253 7 0 0 0.41987725 6 0 ……. 0 0

## 3.5. Klasifikasi Naïve Bayes
Tahap  yang  dilakukan  sebelum  melakukan klasifikasi  adalah  membagai  data  menjadi  data training  dan  data  testing.  Proses  pembagian  data menggunakan  modul train_test_split dari library sklearn.model_selection di python. Rasio pembagian data training dan data testing adalah 70:30, dimana 70% untuk data training dan 30% untuk data testing . Data  training digunakan  untuk  pembentuk  model atau  pola,  sedangkan data  testing digunakan  untuk pengujian  model.  Data  yang  telah  dibagi  kemudian bisa  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Klasifikasi pertama  dilakukan  dengan  algoritma Naïve  Bayes menggunakan  modul Naïve  Bayes dari library sklearn di  python.  Hasil  yang  didapatkan  dari klasifikasi Naïve  Bayes bisa  dilihat  dari  gambar  4. Hasil  dari  metode Naïve  Bayes menyatakan  bahwa tingkat akurasi pada metode ini adalah sebesar 90%, dimana nilai precision negative 10%, nilai precision
positive 99%,  nilai recall  negative 68%  dan  nilai recall positive 91%.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes

## 3.6. Klasifikasi Support Vector Machine
Data yang telah dibagi kemudian bisa digunakan untuk  proses  klasifikasi.  Klasifikasi  pertama dilakukan dengan algoritma Naïve Bayes menggunakan  modul Naïve  Bayes dari library sklearn di  python.  Hasil  yang  didapatkan  dari klasifikasi Naïve  Bayes bisa  dilihat  dari  gambar  5. Hasil  dari  metode Support  Vector  Machine
Indra Yunanto, dkk, Twitter Sentiment Analysis Pedulilindungi Application … 813
menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  pada  metode  ini adalah sebesar 91%, dimana nilai precision negative 16%,  nilai precision  positive 99%,  nilai recall negative 74% dan nilai recall positive 91%.

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi SVM
Hasil  yang  didapatkan  dari  klasifikasi  Naïve Bayes dan SVM menunjukan bahwa SVM memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  pada  Naïve  Bayes dengan  nilai  akurasi  SVM  sebesar  91%  dan  nilai akurasi  Naïve  Bayes  sebesar  90%.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Harun  Sujadi,  dkk  dengan  judul “Analisis  Sentimen  Pengguna  Media  Sosial Twitter terhadap  Wabah  Covid-19  dengan  Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine ” , pada penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen Twitter terhadap  wabah Covid-19 dengan  menggunakan metode yang sama dengan penulis, yaitu Naïve Bayes dan  SVM.  Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari penelitian  Harun  Sujadi,  dkk  adalah  78.3%  untuk metode Naïve Bayes dan 81.6% untuk metode SVM, dapat  disimpulkan  bahwa  SVM  lebih  baik dibandingkan Naïve  Bayes karena  SVM  memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  [19].  Hasil  yang diperoleh pada penelitian yang dilakukan oleh Harun Sujadi,  dkk  sama  dengan  hasil  yang  diperoleh  pada penelitian  penulis,  dimana  metode  SVM  lebih  baik dibandingkan metode Naïve Bayes .

## 4. KESIMPULAN
Tujuan dilakukan penelitian ini untuk mengetahui  hasil  perbandingan  tingkat  akurasi  dari metode klasifikasi yang digunakan yaitu Naïve Bayes , dan Support  Vector  Machine dengan  menggunakan bahasa pemrograman python. Hasil yang didapatkan dari  penelitian  ini  menunjukan  nilai  akurasi  dari metode Naïve  Bayes adalah  adalah  sebesar  90%, dengan nilai precision negative 10%, nilai precision positive 99%,  nilai recall  negative 68%  dan  nilai recall  positive 91%.  Nilai  akurasi  yang  dari  metode Support  Vector  Machine adalah  91%,  dimana  nilai precision negative 16%, nilai precision positive 99%, nilai recall  negative 74%  dan  nilai recall  positive 91%.  Hasil  yang  didapat  dari  dua  metode  tersebut dalam  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa Support Vector  Machine menghasilkan  nilai  akurasi  yang lebih tinggi dari pada Naïve Bayes dengan perbedaan 1%.  Dari  hasil  kesimpulan  yang  didapat,  maka penelitian mengenai analisis sentimen dapat
dikembangkan lagi seperti mencoba metode klasifikasi lainnya atau menggunakan lexicon based .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “ANALISIS SENTIMEN  WACANA  PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM),” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK , vol. 8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944. [2] N.  Nurhidayati,  S.  Sugiyah,  and  K. Yuliantari,  “Pengaturan  Perlindungan  Data Pribadi Dalam Penggunaan Aplikasi Pedulilindungi,” Widya Cipta: Jurnal Sekretari  dan  Manajemen ,  vol.  5, no.  1,  pp. 39–45, 2021, doi: 10.31294/widyacipta.v5i1.9447.
[3] S. Afrizal, H. N. Irmanda, N. Falih, and I. N. Isnainiyah,  “Implementasi  Metode  Naïve Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Warga Jakarta  Terhadap  Kehadiran  Mass  Rapid Transit,” Jurnal Informatik , vol. 15, no. 3, pp. 157–168, 2019.
[4] S.  Samsir,  A.  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen
Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, pp. 157–163, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2580.
[5] W.  Yulita et  al. ,  “Analisis  Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier,” Jurnal  Data  Mining  dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[6] B.  Laurensz  and  Eko  Sediyono,  “Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi  dalam  Upaya  Mengatasi  Pandemi Covid-19,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro dan  Teknologi  Informasi , vol.  10,  no.  2,  pp. 118–123, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[7] F.  Sodik  and  I.  Kharisudin,  “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN  untuk  Studi  Tanggapan  Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media  Sosial  Twitter,” Prisma ,  vol.  4,  pp. 628–634, 2021.
[8] Yudi  Permana  A  and  Makmun  Effendi  M, “Analisis  Sentimen  pada  Teks  Opini Penilaian Kinerja Dosen dengan Pendekatan Algoritma KNN,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol.  19,  no.  1,  pp.  39–50,  2020,  doi: 10.32409/jikstik.19.1.154.
[9] W.  Athira,  I.  Gholissodin,  and  rizal  setya

## 814
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 807-814
Perdana,  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying Pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya ,  vol.  2,  no.  11,  pp.  4704–4713, 2018.
[10] L.  Hermawan  and  M.  Bellaniar  Ismiati, “Pembelajaran  Text  Preprocessing  berbasis Simulator  Untuk  Mata  Kuliah  Information Retrieval,” Jurnal  Transformatika ,  vol.  17,
no. 2, pp. 188–199, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705.
[11] P.  E.  Mas’udia,  M.  D.  Atmadja,  and  L.  D. Mustafa,  “INFORMATION  RETRIEVAL TUGAS  AKHIR  DAN  PERHITUNGAN
KEMIRIPAN DOKUMEN MENGACU PADA ABSTRAK MENGGUNAKAN
VECTOR  SPACE  MODEL,” Simetris: Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer , vol. 8, no. 1, pp. 355–362, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.1016.
[12] A.  Guterres,  Gunawan,  and  J.  Santoso, “Stemming  Bahasa  Tetun  Menggunakan Pendekatan Rule Based,” Teknika , vol. 8, no. 2, pp. 142–147, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.224.
[13] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A. Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-
IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” Journal  of Intelligent  System  and  Computation ,  vol.  1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[14] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani,
“COMPARISON OF MACHINE LEARNING METHODS IN CLASSIFYING POVERTY IN INDONESIA  IN  2018,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , vol. 2, no. 1, pp. 51–56,
2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.52.
[15] B. Harijanto, Y. Ariyanto, and L.
Miftahurroifa,
“PENERAPAN
ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK
KLASIFIKASI   RETENSI  ARSIP,” Jurnal
Informatika Polinema , vol. 4, no. 2, pp. 155– 160, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i2.159.
[16] A.  Perdana  and  M.  T.  Furqon,  “Penerapan Algoritma Support Vector Machine ( SVM )
Pada  Pengklasifikasian  Penyakit  Kejiwaan Skizofrenia  (  Studi  Kasus :  RSJ  .  Radjiman Wediodiningrat  ,  Lawang  ),” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya ,  vol.  2,  no.  9,  pp.  3162–3167, 2018.
[17] S.  Proboningrum  and  Acihmah  Sidauruk,

## “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN
PEMILIHAN  SUPPLIER  KAIN  DENGAN METODE  MOORA,” JSiI  (Jurnal  Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 43–48, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3073.
[18] P. Amira Sumitro et al. , “Analisis Sentimen Terhadapat  Vaksin  Covid-19  di  Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based,” Jurnal  Informatikan  dan  Teknologi Komputer ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  50–56,  2021,
[Online]. Available:
https://developer.twitter.com
[19] H. Sujadi, S. Fajar, and C. Roni, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER  TERHADAP  WABAH  COVID- 19  DENGAN  METODE  NAIVE  BAYES CLASSIFIER  DAN  SUPPORT  VECTOR MACHINE,” INFOTECH  Journal ,  vol.  8,
no. 1, pp. 22–27, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i1.1883.