KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3032-3043 DOI 10.30865/klik.v4i6.1936 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Kinerja Sistem Transportasi Umum Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Muhammad Imam Santoso, Ahmad Rizal Dzikrillah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof.Dr.Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 muhammadimamsantoso188@gmail.com, 2,* ahmadrizaldzikrillah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ahmadrizaldzikrillah@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk  menganalisis  sentiment  netizen  terkait  Transportasi  Umum  di Jakarta. Pada masa lalu, sistem transportasi umum di Jakarta didominasi oleh operator swasta atau perorangan, termasuk bus, angkot, dan taksi. Namun, terjadi berbagai tantangan seperti kurangnya koordinasi, kualitas layanan yang tidak konsisten, masalah keamanan, dan cakupan wilayah yang tidak memadai. Untuk meningkatkan kualitas dan ketersediaan transportasi umum, pemerintah daerah atau nasional  telah  melakukan  intervensi,  seperti  mengambil  alih  layanan  transportasi  umum  atau  memberlakukan  regulasi  ketat  pada operator swasta. Investasi besar telah dilakukan dalam mengembangkan moda transportasi umum seperti TransJakarta, KRL Commuter Line,  MRT,  Jaklingko, dan  layanan  angkutan  umum  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisa  manfaat  dari  Transportasi Umum yang sudah banyak diambil alih oleh pemerintah supaya dapat  meminimalisir kekurangan yang ada. Penelitian ini berfokus pada analisis perbedaan pendapat yang tersebar di berbagai platform media social. Data yang di dapatkan dari media social seperti youtube dan X. Terdapat data yang nantinya akan digunakan pada penelitian ini dengan jumlah 987 data. Kemudian, terdapat 612 data positif dan 375 data negatif. Setelah dilakukan riset, maka akan diperoleh hasil dengan akurasi 94.22%. Kemudian dari analisis ini terdapat variasi sentiment yang cukup signifikan di antara netizen terkait Transportasi Umum di Jakarta. Beberapa kelompok netizen sudah bisa merasakan hasil yang positif dari terintegrasinya Transportasi Umum saat ini. Namun juga masih ada kekurangan dalam eksekusinya. Analisis juga mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi perbedaan pendapat, seperti daerah pengguna, tidak  meratanya  supir dengan  pribadi  yang  bagus, dan  juga  ekonomi  masyarakat.  Dari  akan  itu,  dalam  penelitian  ini berkontribusi dalam bidan analisis sentiment dan pengolahan Bahasa alami yang menerapkan prosedur pemecahan sehingga dapat di klasifikasikan pada data komentar netizen di berbagai platform. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan  sentimen  komentar netizen  Transportasi  Umum  di  daerah  Jakarta  ini  dengan  tingkat  akurasi yang  cukup tinggi. Hasil ini dapat berguna pemerintah dan warga Jakarta juga dalam mencari solusi untuk masalah ini. Dengan demikian, penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pemahaman yang lebih menyeluruh terkait respons pemerintah terdahap isu Transportasi Umum di Jakarta
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Algoritma Naïve Bayes; Transportasi Umum; Transjakarta; Jaklingko; Rapid Miner
Abstract− This study uses the Naive Bayes algorithm to analyze netizen sentiment regarding public transportation in Jakarta. In the past,  Jakarta's  public  transportation  system  was  dominated  by  private  operators,  including  buses,  angkot  (minibuses),  and  taxis. However, various challenges arose, such as lack of coordination, inconsistent service quality, safety issues, and inadequate coverage. To improve the quality and availability of public transportation, local or national governments have intervened by taking over public transportation services or imposing stricter regulations on private operators. Significant investments have been made in developing public transportation modes such as TransJakarta (bus rapid transit), KRL Commuter Line (electric train), MRT (Mass Rapid Transit), Jaklingko, and other public transport services. This study aims to analyze the benefits of public transportation, which has largely been taken over by the government, to minimize existing shortcomings. The research focuses on analyzing the  differing opinions spread across various social media platforms. Data was collected from social media platforms such as YouTube and X. A total of 987 data points were used in this study, with 612 positive and 375 negative data points. After conducting the research, an accuracy of 94.22% was achieved. The analysis revealed significant variations in sentiment among netizens regarding public transportation in Jakarta. Some groups of netizens have begun to feel positive effects from the current integration of public transportation, but there are still execution shortcomings. The analysis also identified key factors influencing differing opinions, such as user areas, the uneven distribution of drivers with good personal qualities, and the economic conditions of the community. Consequently, this study contributes to sentiment analysis and natural language processing by applying problem-solving procedures to classify netizen comments on various platforms. The results of this study indicate that the Naive Bayes algorithm can be used to classify netizen sentiment about public transportation in Jakarta with a high level of accuracy. These findings can be useful for the government and Jakarta residents in finding solutions to these issues. Thus, this study can serve as a basis for a more comprehensive understanding of the government's response to public transportation issues in Jakarta.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes Algorithm; Public Transportation; Transjakarta; Jaklingko Fast Miner

## 1. PENDAHULUAN
Kota Jakarta, sebagai ibu kota Indonesia menghadapi dinamika kompleks dalam mengelola sistem transportasi umum yang  efisien  dan  memadai  untuk  memenuhi  kebutuhan  mobilitas  penduduk  yang  terus  meningkat.  Dalam  beberapa dekade terakhir, Jakarta telah menyaksikan pertumbuhan pesat dalam populasi dan urbanisasi, yang telah menyebabkan peningkatan lalu lintas, kemacetan, dan masalah lingkungan seperti polusi udara[1]. Meningkatnya beban transportasi di Jakarta memberikan tantangan yang signifikan bagi otoritas kota dan pengelola transportasi umum untuk menciptakan solusi yang efektif dan berkelanjutan.
Pada  masa  lalu,  sebagian  besar  sistem  transportasi  umum  di  wilayah  Jabodetabek  mungkin  didominasi  oleh operator swasta atau perorangan. Kondisi ini mungkin mencakup berbagai jenis transportasi, seperti bus, angkutan kota (angkot), dan layanan taksi.  Meskipun ada operator swasta yang menyediakan layanan transportasi, sering kali terjadi berbagai  tantangan,  seperti  kurangnya  koordinasi  antara  operator,  kualitas  layanan  yang  tidak  konsisten,  masalah keamanan, dan ketidakmampuan untuk menyediakan cakupan yang memadai di seluruh wilayah.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Kurangnya koordinasi yang dimaksud seperti banyaknya operator yang merebutkan sewa. Mengupayakan segala cara supaya hanya operator dia sendiri yang untung tanpa memikirkan keselamatan penumpang. Supir yang mengendarai secara  ugal-ugalan,  menurunkan  atau  menaikan  penumpang  tidak  ditempatnya  itu  menurunkan  tingkat  keselamatan penumpang. Jam operasional yang sesuka hati operator membuat penumpang tidak tahu kapan beroperasinta Transportasi tersebut. Masih banyaknya copet atau tindak kejahatan lainnya juga di dalam moda Transportasi itu.
Dalam  upaya  untuk  mengatasi  permasalahan  transportasi  tersebut,  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  telah mengambil langkah-langkah progresif untuk meningkatkan sistem transportasi publiknya. Pemerintahan Provinsi DKI banyak mencabut izin trayek transportasi umum yang sudah tidak layak dalam segi apapun. Peremajaan kendaraan juga menjadi syarat untuk trayek itu tetap bisa jalan. Tetapi dengan sudah banyaknya daya saing dengan transportasi online membuat  operator  swasta  banyak  yang  tidak  sanggup  dalam  hal  peremajaan  kendaraan.  Hal  itulah  yang  membuat pemerintahan banyak mencabut izin trayek moda transportasi umum di DKI Jakarta.
Dalam rangka meningkatkan kualitas dan ketersediaan transportasi umum bagi penduduk, pemerintah daerah atau nasional mungkin telah melakukan intervensi. Hal ini dapat mencakup pengambilalihan sebagian atau seluruh layanan transportasi  umum,  baik  melalui  kepemilikan  langsung  maupun  melalui  regulasi  yang  lebih  ketat  terhadap  operator swasta. Investasi besar telah dilakukan dalam pengembangan berbagai moda transportasi umum, termasuk TransJakarta (bus  rapid  transit),  KRL  Commuter  Line  (kereta  rel  listrik),  MRT  (Mass  Rapid  Transit),  Jaklingko  dan  penyediaan layanan angkutan umum lainnya.
Transportasi umum terintegrasi menjadi tujuan utama pemerintah saat ini, dimana nanti semua transportasi umum di Jakarta bisa saling besinergi dan terhubung. Jaklingko akan menjadi transportasi umum yang paling sibuk karena akan disebar ke seluruh wilayah jakarta untuk membantu masyarakat menuju tempat pemberhentian transportasi umum besar yang  ada  di  Jakarta  seperti  Transjakarta,  KRL,  MRT  dan  LRT[2].  Transportasi  umum  besar  ini  yang  nantinya  akan mengantar masyarakat ke tujuan utama mereka yaitu daerah pusat-pusat yang ada di Jakarta.
Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk analisis sentimen, seperti Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, dan Decision Trees[3]. Dalam penelitian ini, peneliti memilih algoritma Naïve Bayes karena memiliki beberapa keunggulan yang membuat implementasinya lebih mudah dan perhitungannya lebih sederhana. Salah satu keunggulan Naïve Bayes adalah kemampuannya untuk beroperasi dengan baik pada data yang terdistribusi secara tidak merata atau tidak seimbang. Hal ini membuatnya efektif dalam situasi di mana jumlah sampel dalam satu kelas jauh lebih banyak atau lebih sedikit dibandingkan dengan kelas lainnya.  Selain itu, Naïve Bayes dikenal mampu menangani data berukuran besar dengan efisien.
Algoritma  ini  adalah  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi,  didasarkan  pada teorema probabilitas Bayes. Keberhasilan algoritma ini telah terbukti dalam berbagai aplikasi, seperti penyaringan spam, analisis sentimen, dan klasifikasi artikel berita, terutama pada dataset berdimensi tinggi seperti yang digunakan dalam penelitian ini. Dengan menerapkan algoritma ini pada data yang diambil dari Dengan menerapkan algoritma ini pada data  yang  diperoleh  dari  berbagai  platform  media  sosial  yang  mencerminkan  beragam  pandangan,  penelitian  ini bertujuan untuk memberikan wawasan lebih mendalam mengenai pendapat netizen Indonesia tentang transportasi umum terintegrasi di Jakarta. Dengan hasil analisis sentimen ini, diharapkan dapat memberikan informasi yang berharga kepada para pemangku kepentingan, termasuk pengguna, pemerintah, dan petugas, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik terkait transportasi umum yang telah terintegrasi. Melalui kontribusinya, penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan  pemahaman  tentang  peran  media  sosial  dalam  membentuk  opini  publik  dan  kebijakan  terkait  isu-isu lingkungan dan kesehatan.
Penelitian  dengan  cakupan  yang  serupa  telah  dilakukan  oleh  Enos  Dwiyanto[4].  Dalam  penelitiannya,  Enos Dwiyanto  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine.  Dalam  tahap  penelitian,  data  yang terkumpul dikelompokkan ke dalam dua kelas, yaitu positif dan negatif. Hasil akurasi penggunaan algoritma Naïve Bayes dan SVM oleh GrabId mencapai 84.08%, sementara untuk Gojek Indonesia mencapai 69.50%.
Penelitian  yang  memiliki  cakupan  serupa  telah  dilakukan  oleh  Ismia  Iwandini[5].  Dalam  penelitiannya,  Ismia Iwandini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Dalam tahap penelitian, hasil analisis sentimen menunjukkan  dominasi  sikap  positif,  yang  menunjukkan  bahwa  masyarakat  umum  peduli  dengan  adopsi  teknologi. Penyelidikan  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  K-Nearest  Neighbor  lebih  efektif  daripada  menggunakan  algoritma Naïve Bayes.
Penelitian serupa dilakukan oleh Nova Tri Romadloni[6]. Dalam penelitian ini, digunakan metode Naive Bayes Classifier,  KNN,  dan  Decision  Tree  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  Convert  Emoticon,  Cleansing,  Case  Folding, Tokenizing, dan Stemming. Hasil uji coba menunjukkan perbedaan pada masing-masing metode: Naive Bayes memiliki akurasi  sebesar  80%,  precision  66,67%,  sensitivity  100%,  dan  specificity  66,67%.  Metode  KNN  memiliki  akurasi sebesar 80%, precision 100%, sensitivity 50%, dan specificity 100%. Sedangkan metode Decision Tree mencapai akurasi 100%, precision 100%, sensitivity 100%, dan specificity 100%..
Artanti Inez[7] Tanggraeni juga telah melakukan penelitian serupa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dalam  penelitiannya,  dia  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  65  data  ulasan  pengguna  yang  dikumpulkan  melalui teknik Web Scraping. Hasil analisis  sentimen ini menunjukkan tingkat akurasi yang luar biasa tinggi. Dengan tingkat akurasi mencapai 87%, yang mendekati 100%, hal ini menunjukkan keberhasilan yang signifikan dalam analisis sentimen menggunakan  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan  menerapkan  pembobotan  TF-IDF.  Precision  yang  mencapai  83%, menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam memprediksi data ulasan positif secara tepat. Selain itu, recall sebesar 87% menunjukkan sensitivitas prediksi terhadap data ulasan positif berdasarkan data yang sebenarnya.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta

## Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  Firman  Noor  Hasan[8]  yang  mengidentifikasi  jumlah  ulasan  positif  dan negatif  terkait  pelayanan  Grab  Indonesia  menggunakan  dataset.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi hasil analisis data dan menilai efisiensi layanan Grab Indonesia. Dari hasil yang dianalisis, terdapat 1000 dataset yang menunjukkan tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan Grab Indonesia, dengan 911 dataset memiliki sentimen positif dan 89 dataset memiliki sentimen negatif. Untuk sentimen negatif, precision yang dihasilkan adalah 57%, recall sebesar 67%, dan f1-score sebesar 62%. Sedangkan untuk sentimen positif, precision mencapai 97%, recall sebesar 95%, dan f1- score sebesar 96%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  mencakup:  Pengumpulan  Data  (Crawling  Data), Prapemrosesan  Data  ( Preprocessing Data),  Pemberian  Label  ( Labeling ),  Pembagian  Data  Implementasi,  Penerapan Algoritma Naïve Bayes, dan Evaluasi Hasil. Evaluasi akan membandingkan percobaan pertama yang tidak menggunakan operator Pembagian Data dengan percobaan kedua yang melibatkan operator Pembagian Data. Kesimpulan akan ditarik berdasarkan  perbandingan  hasil  dari  kedua  percobaan  tersebut.  Rincian  langkah-langkah  penelitian  dapat  ditemukan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
a. Crawling Data
Pengambilan data dengan cara crawler dapat mempersatukan data secara otomatis. Crawler yang diperlukan dapat menyesuaikan dengan karakteristik platform masing-masing, crawling data dilakukan oleh peneliti dengan cara manual melalui platform media sosial seperti YouTube, , dan threads kemudian data yang telah dikumpulkan disimpan kedalam format xlsx[9].
b. Preprocessing Data
Dalam tahap ini, peneliti melakukan proses seperti cleansing data fungsi nya untuk menghilangkan data-data yang mengandung tanda baca , emoticon dan numbering kemudian pada case folding untuk mengubah kata yang berawalan huruf kapital ke bentuk huruf kecil selanjutnya tokenizing bertujuan untuk memisahkan setiap kata dalam suatu kalimat lalu stemming untuk  merubah  kata-kata  singkatan  menjadi  kata  dasar dan  yang  terakhir tujuan  dari  Filter  Token  (By Length) adalah untuk menghilangkan kata-kata yang terdiri dari 4 huruf.[10]
c. Labeling
Pada  tahap labeling peneliti  melakukan  proses  labelling  di  bantu  oleh  seorang  expert  dibidangnya  dengan melakukan  diskusi  kedua  belah  pihak  dengan  Mengidentifikasi  kata-kata  yang  mengandung  sentimen  positif  atau negatif.[11]
d. Split Data
Dalam langkah split data, dilakukan pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Ini dilakukan dengan membagi dataset menjadi data pelatihan sebesar 80% dan data uji sebesar 20%[12].
e. Implementasi Algoritma.
Pada tahap ini peneliti melakukan implementasi algoritma dengan cara pengolahan data yang diterapkan disebuah tools. Maka dari itu peneliti menggunakan tools RapidMiner Studio Langkah dari implementasi ialah pertama dengan
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
menentukan algortima machine learning yang akan digunakan seperti algoritma naïve bayes, selanjutnya melatih model menggunakan dataset pelatihan[13].
f. Evaluasi
Pada Tahap terakhir yaitu evaluasi yang di mana proses ini dilakukan evaluasi dari data yang sudah terbentuk. Tahap evaluasi ini untuk melakukan perhitungan nilai akhir dalam analisis klasifikasi mencakup accuracy, precision, dan recall dengan memakai table confusion matrix sebagai referensi, hasil perhitungan  kemudian dipresentasikan kedalam tampilan table confusion matrix[14]
g. Kesimpulan
Pada tahap ini kita dapat mengetahui kata – kata yang sering digunakan oleh netizen untuk persoalan Transportasi Umum ini dan juga jumlah data class positif dan negatif yang di peroleh

## 2.2 Preprocessing
Tahap preprocessing memiliki tujuan untuk mengeliminasi dan Mengidentifikasi kata-kata yang kurang relevan dalam data untuk meningkatkan kualitas data dan menghasilkan teks yang lebih optimal dalam kumpulan data. Dalam tahap ini, peneliti melakukan proses seperti:
a. Cleansing data: fungsi nya untuk menghilangkan data-data yang mengandung tanda baca , emoticon dan numbering case folding untuk mengubah kata yang berawalan huruf kapital ke bentuk huruf kecil sel. b. Tokenizing bertujuan  untuk  memisahkan  setiap  kata  dalam  suatu  kalimat[15].  Operator  yang  digunakan  adalah Tokenizing dengan menggunakan tabel rumus yang tersedia di web.kaggle.com[16] c. Stemming untuk merubah kata-kata singkatan menjadi kata dasar[17].
d. Filter  Token  (By  Length)  bertujuan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  terdiri  dari  empat  huruf. langkah  ini melibatkan penggunaan perpustakaan stopword (Indonesia) dan formula yang berasal dari web.kaggle.com[18]

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Tugas-tugas Data Mining melibatkan klasifikasi data, yaitu membagi atau mengklasifikasikan data ke dalam kelas atau beberapa kelas yang sebelumnya telah ditentukan. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi ini adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes merupakan metode machine learning yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik  yang  diperkenalkan  oleh  ilmuwan  Inggris  bernama  Thomas  Bayes.  Metode  ini  bekerja  dengan  mengestimasi probabilitas di masa yang akan datang berdasarkan pengalaman di masa yang sudah terjadi. Untuk rumus Naïve Bayes[19] terdapat  pada  persamaan  rumus.  Untuk  menghitung  probabilitas  bersyarat  A  yang  diberikan  B  yaitu  dengan  cara probabilitas  bersyarat  B  yang  diberikan  A  dikalikan  dengan  probabilitas  kejadian  A  lalu  dibagi  dengan  probabilitas kejadian B (1).
P(A|B)   = P( B | A ) .  P(A) P(B) (1)

## 2.3 Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan alat instrumen fungsinya itu mengkaji keefektifan pengelompokan yang sudah dilakukan dan juga untuk mengidentifikasi tupel dari kelas yang berbeda [20].
Tabel 1. Rumus confusion Prediction Class Actual Class Pred.  Positif  Pred. Negatif Positif TP FP Negatif FN TN
Dalam  penilaian  kualitas  klasifikasi  dengan  melakukan  perhitungan,  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan, namun salah satu yang umum digunakan adalah menggunakan akurasi, presisi, dan recall [19]. Akurasi adalah persentase dari prediksi model yang telah dibuat. Perhitungan nilai akurasi dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus sebagai berikut (2).
Accuracy = (TP+TN) (TP+TN+FN+FP) x 100% (2)
Selain mengukur akurasi, metode untuk menilai kualitas klasifikasi melibatkan perhitungan precision dan recall. Precision  mengindikasikan  tingkat  keakuratan  informasi  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  jawaban  oleh  sistem. Penghitungan nilai precision dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus(3).
Precision = TP (TP+FN) x100% (3)
Recall adalah perbandingan antara jumlah materi yang relevan dengan total materi yang relevan. Penghitungan nilai recall dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan rumus(4).
Recall = TP (TP+FN) x100% .
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  memanfaatkan  metode crawling data  dan  menerapkan  model  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasikan data  dalam  analisis  sentimen.  Pada  awalnya,  hanya berhasil  mengumpulkan  40  data  dari  platform media sosial seperti YouTube. Namun, pada fase berikutnya, berhasil mengumpulkan 987 data dari platform media sosial seperti X. Pengambilan data dilakukan secara manual dari setiap platform untuk memastikan kualitas dan akurasi data yang  dikumpulkan.  Dalam  analisis  ini,  penelitian  memusatkan  perhatian  pada  tiga  kata  kunci,  yaitu  Jaklingko, Transjakarta, dan MRT sebagai fokus utama untuk menilai sentimen atau respons netizen terhadap Transportasi Umum. Penggunaan Bahasa Indonesia dalam pengambilan data memungkinkan analisis untuk memberikan penafsiran yang lebih tepat mengenai respons dari pengguna Transportasi Umum, seperti yang terlihat dalam gambar 2.
Gambar 2. Hasil Crawling data

## 3.2 Prepocessing
Kemudian,  proses preprocessing data.  Langkah  ini  bertujuan  Meminimalkan  penggunaan  istilah  yang  kurang berhubungan,  menyempurnakan  mutu  data  terakhir  menciptakan  teks  yang  lebih  efisien.  pada  kumpulan  data[21]. Langkah ini melibatkan terdapat tahap, antara lain:
a. Pada  tahap Cleansing  Data ,  tahap  pertama  dilakukan  yaitu  memakai  operator replace .  Langkah  selanjutnya menyesuaikan parameter replace pada data yang memerlukan pembersihan, Untuk mengatasi hal ini, data duplikat, data  yang  mengandung  simbol  atau  tanda  baca,  dan  data  yang  mengandung  emotikon  dihilangkan.  Hasil  tahap Cleansing data dapat terlihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Sample Cleaning Data
Input Output kalo mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih
kalo mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan
- Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih @pttransjakarta kadang suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual kadang suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual
halo aku sebagai pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan harga ojek pangkalan/online maupun pas banget lagi gapunya kendaraan, mau
kemanapun juga ga mikir
halo aku sebagai pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan harga ojek pangkalan/online maupun pas banget lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga ga mikir
Saya tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi
keamanan juga terjaga
Saya tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi
keamanan juga terjaga
Tahapan Cleansing  data Data  akan  dihapus  setelah  diambil  secara  manual  Dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner, dilakukan penghapusan data yang mengandung simbol atau tanda baca, data yang mengandung emotikon, dan data duplikat. Tahap Cleansing data sesuai dengan yang diperlihatkan dalam Gambar 3.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Gambar 3. Proses Cleaning data
b. Pada  tahap Case  Folding ,  Langkah  yang  diterapkan  adalah  mengubah  kata  atau  kalimat  menjadi  huruf  kecil. menggunakan lower case text . Hasil tahap Case Folding dapat terlihat pada Tabel 3
Tabel 2. Hasil Case Folding
Input Output Kalo mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih
kalo mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih @pttransjakarta Kadang suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual kadang suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya
jd bikin mual
Halo aku sebagai pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan harga ojek pangkalan/online maupun pas banget lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga ga mikir
halo aku sebagai pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo
lagi membandingan harga ojek pangkalan/online maupun pas banget lagi gapunya kendaraan, mau
kemanapun juga ga mikir
Saya tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi keamanan juga terjaga
saya tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi
keamanan juga terjaga
Saya beberapa kali naik jaklingko itu supir nya ngebut banget asli. Lebih ngebut daripada kalo naik angkot.
saya beberapa kali naik jaklingko itu supir nya ngebut banget asli. Lebih ngebut daripada kalo naik angkot.
Dalam langkah ini, case folding dilakukan menggunakan operator transform case pada RapidMiner.
c. Kemudian, langkah penghapusan Tokenizing Tujuan utamanya adalah untuk memisahkan setiap kata dalam kalimat.
Operator  yang  digunakan  adalah Tokenizing dengan  menggunakan  tabel  rumus  yang  tersedia  di  web.kaggle.com. Hasil proses Tokenizing dapat terlihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Tokenizing
Input Output Kl mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih kl, mau, nerapin, jam, malem, buat, jaklingko, 36, Cililitan, Cilangkap, ya, tambah, jg, armadanya, dong, nunggu, nya, masa ,15, menit, lebih, sih Kdg suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual kdg, suka, ada, oknum, min, yang, barbar, bawa, mobilnya, jd, bikin, mual
Halo aku sbg pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan Harga ojek pangkalan/online maupun pas bgt lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga ga mikir
halo, aku, sbg, pemakai, jaklingko, menurut, pendapat, kacamata, pribadi, jaklinko, ini, sangat, amat, menbantu, dalam, bidang, transportasi, buat, aku, kesana, kemari,
kalo, lagi, membandingan, harga, ojek pangkalan,
online, maupun, pas, bgt, lagi, gapunya, kendaraan, mau, kemanapun, juga, ga, mikir
Sy tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi keamanan juga terjaga
sy, tiap, hari, turun, dari, komuterline, tanah, Abang, ke, kantor, pake, jaklingko, beneran, tertib, sih, angkotnya, bersih, di, semua, angkot, pasti, ada, cctv, nya, jadi, keamanan, juga, terjaga
Sy beberapa kali naik jaklingko itu supir nya ngebut banget asli. Lebih ngebut daripada kalo naik angkot.
sy, beberapa, kali, naik, jaklingko, itu, supir, nya, ngebut, banget, asli, Lebih, ngebut, daripada, kalo, naik,
angkot.
Dalam langkah ini, tokenizing dilakukan menggunakan operator tokenize pada RapidMiner.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta

## Menggunakan Algoritma Naive Bayes
d. Selanjutnya,  proses stemming dilakukan  untuk  merubah  kata-kata  berimbuhan  dan  kata  sambung  menjadi  bentuk dasarnya, sehingga dapat dipergunakan pada proses stemming , dapat terlihat pada Tabel 5
Tabel 4. Hasil Stemming
Input Output kl Kalau jg Juga sy Saya sbg Sebagai bgt banget
Melalui stemming , diperoleh hasil dari proses ini yang mencakup transformasi kalimat dengan bahasa kekinian dapat  disebut  juga  bahasa  gaul  di  transformasikan  Mereka  dikonversi  ke  bentuk  dasar  dan  dipisahkan  berdasarkan parameter yang ditetapkan. Transformasi Stemming dapat terlihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Transformasi Stemming
Input Output Kl mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih kalau, mau, nerapin, jam, malem, buat, jaklingko, 36, Cililitan, Cilangkap, ya, tambah, juga, armadanya, dong, nunggu, nya, masa ,15, menit, lebih, sih Kdg suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual kadang, suka, ada, oknum, min, yang, barbar, bawa, mobilnya, jd, bikin, mual
Halo aku sbg pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan Harga ojek pangkalan/online maupun pas bgt lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga ga mikir
halo, aku, sebagai, pemakai, jaklingko, menurut, pendapat, kacamata, pribadi, jaklinko, ini, sangat, amat, menbantu, dalam, bidang, transportasi, buat, aku, kesana, kemari, kalo, lagi, membandingan, harga, ojek pangkalan, online, maupun, pas, banget, lagi, gapunya, kendaraan, mau, kemanapun, juga, ga, mikir
Sy tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi keamanan juga terjaga
saya, tiap, hari, turun, dari, komuterline, tanah, Abang, ke, kantor, pake, jaklingko, beneran, tertib, sih,
angkotnya, bersih, di, semua, angkot, pasti, ada, cctv,
nya, jadi, keamanan, juga, terjaga
Sy beberapa kali naik jaklingko itu supir nya ngebut banget asli. Lebih ngebut daripada kalo naik angkot.
saya, beberapa, kali, naik, jaklingko, itu, supir, nya, ngebut, banget, asli, Lebih, ngebut, daripada, kalo, naik,
angkot.
e. Kemudian, pada langkah ini, terdapat hasil dari proses tokenizing yang berfokus pada pengambilan kata-kata yang signifikan. Hasil filter stopword dapat terlihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Filter Stopword
Input Output Kl mau nerapin jam malem buat jaklingko 36 Cililitan - Cilangkap ya tambah jg armadanya dong nunggu nya masa 15 menit lebih sih kalau, mau, nerapin, jam, malem, buat, jaklingko, 36, Cililitan, Cilangkap, ya, tambah, juga, armadanya, dong, nunggu, nya, masa ,15, menit, lebih, sih Kdg suka ada oknum min yang barbar bawa mobilnya jd bikin mual kadang, suka, ada, oknum, min, yang, barbar, bawa, mobilnya, jd, bikin, mual
Halo aku sbg pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko ini sangat amat menbamntu dalam bidang transportasi buat aku kesana kemari kalo lagi membandingan Harga ojek pangkalan/online maupun pas bgt lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga ga mikir
halo, aku, sebagai, pemakai, jaklingko, menurut, pendapat, kacamata, pribadi, jaklinko, ini, sangat, amat, menbantu, dalam, bidang, transportasi, buat, aku, kesana, kemari, kalo, lagi, membandingan, harga, ojek pangkalan, online, maupun, pas, banget, lagi, gapunya, kendaraan, mau, kemanapun, juga, ga, mikir Sy tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang ke kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, di semua angkot pasti ada cctv nya, jadi keamanan juga terjaga
saya, tiap, hari, turun, dari, komuterline, tanah, Abang, ke, kantor, pake, jaklingko, beneran, tertib, sih, angkotnya, bersih, di, semua, angkot, pasti, ada, cctv,
nya, jadi, keamanan, juga, terjaga
Sy beberapa kali naik jaklingko itu supir nya ngebut banget asli. Lebih ngebut daripada kalo naik angkot.
saya, beberapa, kali, naik, jaklingko, itu, supir, nya, ngebut, banget, asli, Lebih, ngebut, daripada, kalo, naik,
angkot.
Dalam langkah ini, Proses filter stopwords dilakukan memanfaatkan operator filter stopwords (dictionary) pada RapidMiner.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta

## Menggunakan Algoritma Naive Bayes
f. Dalam langkah ini, proses Filter Token (By Length) bertujuan untuk mengeliminasi kata-kata yang telah ditetapkan, yakni susunan kata-kata yang mencakup kurang dari empat huruf. Oleh karena itu, langkah ini melibatkan penggunaan perpustakaan stopword (Indonesia) dan formula yang berasal dari web.kaggle.com. Hasil dari filter token (by length) dapat terlihat pada Tabel 8.
Tabel 7. Proses Filter Token Input Output kalau, mau, nerapin, jam, malem, buat, jaklingko, 36, Cililitan, Cilangkap, ya, tambah, juga, armadanya, dong, nunggu, nya, masa ,15, menit, lebih, sih
Kalau nerapin malem buat jaklingko Cililitan -
Cilangkap tambah juga armadanya dong nunggu masa menit lebih kadang, suka, ada, oknum, min, yang, barbar, bawa, mobilnya, jadi, bikin, mual Kadang suka oknum yang barbar bawa mobilnya jadi bikin mual
halo, aku, sebagai, pemakai, jaklingko, menurut, pendapat, kacamata, pribadi, jaklinko, ini, sangat, amat, menbantu, dalam, bidang, transportasi, buat, aku, kesana, kemari, kalo, lagi, membandingan, harga, ojek pangkalan, online, maupun, pas, banget, lagi, gapunya, kendaraan, mau, kemanapun, juga, ga, mikir
Halo sebagai pemakai jaklingko menurut pendapat kacamata pribadi, jaklinko sangat amat membantu dalam bidang transportasi buat kesana kemari kalo lagi membandingan Harga ojek pangkalan/online maupun banget lagi gapunya kendaraan, mau kemanapun juga mikir
saya, tiap, hari, turun, dari, komuterline, tanah, Abang, ke, kantor, pake, jaklingko, beneran, tertib, sih, angkotnya, bersih, di, semua, angkot, pasti, ada, cctv,
nya, jadi, keamanan, juga, terjaga
Saya tiap hari, turun dari komuterline tanah Abang kantor pake jaklingko, beneran tertib sih, angkotnya bersih, semua angkot pasti cctvnya, jadi keamanan
juga terjaga
saya, beberapa, kali, naik, jaklingko, itu, supir, nya,
ngebut, banget, asli, Lebih, ngebut, daripada, kalo, naik, angkot.
saya beberapa kali naik jaklingko supir, ngebut, banget, asli, Lebih, ngebut, daripada, kalo, naik,
angkot.
Dalam langkah ini, Proses Filter Token (By Length) dilakukan memanfaatkan operator Filter Token (By Length) pada RapidMiner.

## 3.3 Labeling
Dalam tahap ini, terdapat empat langkah dalam mengklasifikasikan data. Pertama labeling untuk memberikan label pada data yang akan dianalisis adalah langkah pertama. Setelah itu, dilakukan pemisahan data dengan Pembagian Data menjadi dua  bagian,  yaitu  Data Training (data  latih)  dan  Data Testing (data  uji),  dilanjutkan  dengan  pelaksanaan  algoritma menggunakan  operator  Naïve  Bayes.  Pada  langkah  terakhir,  evaluasi  dilakukan,  termasuk  penyisipan  grafik  dan wordcloud sebagai hasil akhir dari pengujian data.  Dari dataset yang didapatkan terbagi menjadi 338 MRT yang terdiri dari 252 positif dan 86 negatif, 213 Transjakarta yang terdiri dari 130 positif dan 92 negatif, 424 Jaklingko yang terdiri dari 228 positif dan 196 negatif. Diperoleh dengan total data class positif sejumlah 612 data dan class negatif sejumlah 375 data. Penggunaan visualisasi wordcloud digunakan untuk mengamati kalimat yang kerap terlihat pada komentar yang bersifat positif, dapat terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Wordcloud Positif
Penggunaan wordcloud visualisasi digunakan untuk kalimat yang kerap terlihat pada komentar yang bersifat negatif, dapat terlihat pada gambar 5.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Gambar 5. Wordcloud Negatif

## 3.4 Split Data
Tahap selanjutnya melibatkan pembagian data ke dalam dua kelompok, yakni data training (data latih) dan data testing (data  uji).  Dalam  penelitian  ini,  pengelompokan  data  dilakukan  dengan  mengalokasikan  80%  atau  0,8  dari  total  data. sebagai data training, sementara 20% atau 0,2 sisanya diterapkan ke dalam data testing. Alasan digunakannya split data dengan perbandingan 80:20 yaitu pada perbandingan rasio 80:20 masih memberikan ukuran data yang cukup besar untuk pengujian model karena jika dataset memiliki jumlah data yang kecil maka akan terjadi resiko kemungkinan overfitting, yang dimana overfitting adalah adaptasi model yang berlebihan terhadap data pelatihan , terdapat pada gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Prosessing Operator Split Data
Gambar 6. Ration Operator Split Data

## 3.5 Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Langkah  penerapan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  melibatkan  analisis  dan pengklasifikasian  data training dengan algoritma Naïve Bayes , sementara data testing disesuaikan dengan mteode pemodelan. Tahapan tersebut dapat diamati pada gambar 8.
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta

## Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## 3.6 Evaluasi
Pada tahap akhir, peneliti membandingkan dua percobaan analisis klasifikasi menggunakan tiga dataset moda transportasi umum  dan  1  dataset  gabungan  semua  transportasi  umum.  Hasil  perhitungan  disajikan  dalam  bentuk  tabel  confusion matrix.  Berikut  adalah  data  yang  dihasilkan  dari  perbandingan  ketiga  percobaan  tersebut,  yang  dapat  dipresentasikan melalui tabel confusion matrix . a. Percobaan pertama dataset Jaklingko.
Tabel 9. Percobaan pertama dataset Jaklingko True Negatif  True Positif  Class precision Pred. positif 0 220 100.00% Pred. negatif 196 8 98.06% Class recall 100.00% 96.49% Accuracy 98.11%
Diperoleh hasil dari uji coba pertama tanpa menerapkan operator Pembagian Data, dengan tingkat akurasi sebesar 98,11%. Pada kategori positif, diperoleh Precision sebesar 100% dan Recall sebesar  94,49%, sementara pada kategori negatif, Precision mencapai 98,06% dan Recall mencapai 100%.
b. Percobaan kedua dataset Transjakarta.
Tabel 10. Percobaan kedua dataset Transjakarta True Negatif  True Positif  Class precision Pred. positif 0 130 100.00% Pred. negatif 93 0 100.00% Class recall 100.00% 100.00% Accuracy 100.00%
Diperoleh hasil dari uji coba pertama tanpa menerapkan operator Pembagian Data, dengan tingkat akurasi sebesar 100,00%. Pada kategori positif, diperoleh Precision sebesar 100% dan Recall sebesar 100,00%, sementara pada kategori negatif, Precision mencapai 100,00% dan Recall mencapai 100%.
c. Percobaan ketiga dataset MRT.
Tabel 10. Percobaan ketiga dataset MRT True Negatif  True Positif  Class pracision Pred. positif 0 234 100.00% Pred. negatif 86 18 82.69% Class recall 100.00% 92.86% Accuracy 94.67%
Diperoleh hasil dari uji coba pertama tanpa menerapkan operator Pembagian Data, dengan tingkat akurasi sebesar 94.67%. Pada kategori positif, diperoleh Precision sebesar 100% dan Recall sebesar  92,86%, sementara pada kategori negatif, Precision mencapai 82,69% dan Recall mencapai 100%.
d. Percobaan akhir dataset semua transportasi umum.
Perhitungan  akhir  ini  adalah  hasil  utama  dari  penelitian.  hasil  yang  dapat  ditampilkan  menggunakan  tabel confusion matrix dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 11. Hasil Eksperimen True Negatif  True Positif Class Pred. positif 0 555 100.00% Pred. negatif 57 375 86.81% Class recall 100.00% 90.69% Accuracy 94.22%
Memanfaatkan  operator Split Data  dapat  diperoleh  hasil,  dengan  tingkat Accuracy sebesar  94.06%.  Pada class positif, ditemukan tingkat Precision sebesar 100% dan Recall sebesar 90.49%, sedangkan untuk class negatif, Precision mencapai 86.33% dan Recall mencapai 100% Untuk perhitungan manual nilai akurasi diperlukan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 555 + 375 555 + 0 + 375 + 57
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 930 987
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta

## Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0,94
Maka didapatkan hasil nilai akurasi yaitu 0,9422 atau 94.22%. Selanjutnya untuk menghitung presisi digunakan rumus sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = TP TP + FP = 555 555 + 0
= 555 555 = 1
Maka  didapatkan  hasil  nilai  presisi  yaitu  1  atau  100%.  Selanjutnya  untuk  menghitung recall digunakan  rumus sebagai berikut:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
TP TP + FN
= 555 555 + 57
= 555 612 = 0,90
Maka didapatkan hasil nilai recall yaitu 0,90 atau 90%.

## 4. KESIMPULAN
Melalui  analisis  sentimen  yang  dilakukan  terhadap  Transportasi  Umum  di  Jakarta,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa sebagian besar netizen yang juga seorang pengguna Transportasi Umum menyampaikan bahwa sudah bagusnya system Transportasi  Umum  yang  ada  di  Jakarta.  Dengan  terintergrasinya  semua  moda  Transportasi  membuat  pengguna merasakan keamanan dan kenyamanan yang berlebih saat di gunakan. kamera pengawas yang terpasang membuat rasa aman,  kondisi  kendaraan  yang  layak  jalan  juga  membuat  kenyaman  saat  digunakan.  Terlebih  murahnya  Harga Transportasi Umum di Jakarta membuat semua pengguna bisa menaikinya Serta menghemat biaya perjalanan. Tapi juga ada Sebagian pengguna yang tidak merasa nyaman dan aman. Memang harga yang dikasih murah tapi beberapa pendapat bilang menjadikan Transportasi Umum tidak aman dan nyaman seperti masih banyaknya supir yang ugal-ugalan, Waktu tiba  kendaraan  yang  lama  dan  juga  belum  beroperasinya  Transportasi  Umum  secara  24  jam.  secara  umum,  sentimen netizen mencerminkan kesadaran akan pentingnya menaiki Transportasi Umum untuk tata Kelola kota yang lebih baik lagi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  kerjasama  bersama  dan  implementasi  tindakan  nyata  untuk  mengatasi  permasalahan Transportasi umum di Jakarta. Dari hasil dan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa Hasil dari total data class yang diperoleh yaitu data class positif sejumlah 612 data dan class negatif sejumlah 375 data. MRT menjadi jumlah class  positif  paling  banyak  diantara  moda  transportasi  umum  yang  lain.  Sedangkan  jaklingko  menjadi  class  negatif terbanyak  diantara  moda  transportasi  yang  lain.  Hasil  evaluasi,  termasuk  nilai Accuracy ,  presisi,  dan recall dalam penelitian ini, dapat dirinci sebagai berikut: Akurasi Naïve Bayes mencapai 94.22%, nilai presisi sebesar 86.81%, dan nilai recall sebesar 90.69%. Secara keseluruhan, hasil penelitian menegaskan bahwa algoritma Naïve Bayes merupakan pilihan  yang  tepat  untuk  analisis  sentimen  pada  topik  yang  diteliti,  dan  hasilnya  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang memuaskan.

## REFERENCES
[1] A. D. Nurlukman et al. , “IMPLEMENTASI SMART ENVIRONMENT CITY DALAM TATA KELOLA LINGKUNGAN DI KOTA TANGERANG,” vol. 9, no. November, pp. 769–784, 2023.
[2] B.  D.  Forino et  al. ,  “PERSEPSI  PENGGUNA  TRANSPORTASI  UMUM  DI  JABODETABEK  TERHADAP  INTEGRASI TARIF PT JAKLINGKO INDONESIA,” vol. 6, no. 1, pp. 71–84, 2023.
[3] L. A. Pramesti and N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Program MBKM Menggunakan Decision Tree dan Support Vector Machine,” vol. 4, no. 4, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3807.
[4] E. Dwianto and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, p. 94, 2021, doi: 10.22441/format.2021.v10.i1.009.
[5] I.  Iwandini,  A.  Triayudi,  and  G.  Soepriyono,  “Analisa  Sentimen  Pengguna  Transportasi  Jakarta  Terhadap  Transjakarta Menggunakan  Metode  Naives  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  543–550,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i2.2937.
[6] N. T. Romadloni, I. Santoso, S. Budilaksono, M. I. Komputer, and C. Folding, “PERBANDINGAN METODE NAIVE BAYES , KNN DAN DECISION TREE TERHADAP ANALISIS SENTIMEN TRANSPORTASI KRL,” vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[7] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[8] F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan
Muhammad  Imam  Santoso,  Analisis  Sentimen  Pengguna  Terhadap  Kinerja  Sistem  Transportasi  Umum  Jakarta Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Multinominal Naïve Bayes Classifier,” vol. 4, no. 2, pp. 52–58, 2021.
[9] J. Budiarto, “Identifikasi Kebutuhan Masyarakat Nusa Tenggara Barat pada Pandemi Covid-19 di Media Sosial dengan Metode Crawling (Requirements Identification for NTB People in pandemic covid-19 at Social Media Using Crawling Method),” vol. 2, no. 4, pp. 244–250, 2021.
[10]  E. Kurnianto and D. Febriawan, “Analisis Sentimen Perbedaan Pendapat Netizen Indonesia Terhadap Penutupan Tiktok Shop Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  404–414,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i2.7170.
[11]  A. Aziz, “Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, p. 115, 2022.
[12]  A. Puteri et al. , “Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021.
[13]  N. R. Fadhila, T. Sutarti, M. Patende, G. Yudha, and D. D. Saputra, “Implementasi Machine Learning Untuk Klasifikasi Narasi Informative dan Non-Informative Pada Media Sosial Twitter TMC Polda Metro Jaya Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” vol. 1, pp. 11–17, 2023.
[14]  G. F. Akbar and E. Sinduningrum, “CESS Analisis Sentimen Netizen Terhadap Polusi Udara di DKI Jakarta Analysis of Netizen Sentiment Towards Air Pollution in DKI Jakarta,” vol. 9, no. 1, pp. 276–287, 2024.
[15]  S.  Yogi  Yunefri,  Yogi  Ersan  Fadrial,  “CHATBOT  PADA  SMART  COOPERATIVE  ORIENTED  PROBLEM MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER,” vol. 4, pp. 131–141, 2021.
[16]  RAVI SHAH, Guide to Tokenizers and Processing . 2022.
[17]  O. I. Gifari, M. Adha, I. R. Hendrawan, F. Freddy, and S. Durrand, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” vol. 2, no. 1, pp. 36–40, 2022.
[18]  B. K. dan M. Luca, Packt Publishing, Limited, Packt Publishing . 2022.
[19]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” vol. 5, no. 1, pp. 34–43, 2022.
[20]  T. A. Sundara, S. Ekaputri, and S. Sotar, “Naïve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Isu Radikalisme,” Pros. SISFOTEK , vol. 4, no. 1, pp. 93–98, 2020.
[21]  V. Alpiana, A. Salam, F. Alzami, I. Rizqa, and D. Aqmala, “Analisis Topic-Modelling Menggunakan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) Pada Ulasan Sosial Media Youtube,” vol. 8, pp. 332–341, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7127.