## Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Pekan Olahraga Nasional Pada Instagram Menggunakan Metode Naïve Bayes Classififer
Priza Pandunata, Caesarina Kurnia Ananta, Yanuar Nurdiansyah Universitas Jember priza@unej.ac.id , caesarinak@gmail.com , yanuar_pssi@unej.ac.id

## ABSTRACT
National Sports Week (Pekan Olahraga Nasional) held in October 2021 in Papua has brought many pros and cons from the public. This topic allows public for give criticism, suggestions, and opinions about the National Sport Week 2021. Instagram in one of social media that popular place for deliver public opinion. The process of sentiment analysis can find and solve problems based on public opinion on social media such as Instagram. The classification method used in this research is Naïve Bayes Classifier. The dataset can be obtained from data crawling process using the google chrome extension: IGCommentExport. The data the labelled as positive, neutral, or negative. The labelling process result showed 965 negative data, 256 neutral data, and 770 positive data. Then pre-processing is carried out on the data that has been labeled before, also word weighting process using TF-IDF. After that modelling is carried out using Naïve Bayes Classifier  and  the  last  process  is  evaluation-testing.  The  high  accuracy  of  the  result  from  fourth experiment which compare 90% data training with 10% data testing produce 75% accuracy. While the result of sentiment test show that negative sentiment more than positive sentiment and neutral sentiment.
Keyword: Sentiment analysis, National Sports Week, TF-IDF algorithm, naive bayes classifier method.

## 1. Pendahuluan
Pekan  Olahraga  Nasional  (PON)  merupakan  event  olahraga  terbesar  di  Indonesia  yang  diadakan setiap empat tahun sekali. Pada tahun 1984, PON pertama kali di gelar di Solo, Jawa Tengah. Tujuan Pekan Olahraga Nasional I adalah menunjukkan kepada dunia, khususnya London bahwa Indonesia telah menjadi negara  yang  berdaulat  sepenuhnya  [1].  Pada  Oktober  2021,  Pekan  Olahraga  Nasional  ke  20  yang diselenggarakan di Provinsi Papua. Pelaksanaan PON XX di Provinsi Papua terbilang sukses. Menurut Menteri Pemuda dan Olahraga Zainudin Amali menyebutkan bahwa adanya dampak PON XX terhadap perekonomian papua yaitu usaha kecil dan menengah (UKM) diuntungkan hingga empat kali lipat dari biasanya dan PON XX  sukses  menciptakan  3  rekor  internasional  dan  90  rekor  nasional  [2]  dan  [3].  Menurut  Presiden  Joko Widodo, PON pertama kali di Papua menunjukkan pertumbuhan Papua dengan adanya kesiapan infrastruktur untuk menyelenggarakan acara olahraga di tingkat nasional sekaligus bangga memiliki Stadion Lukas Enembe yang merupakan stadion terbaik di Asia Pasifik [4]. Dibalik kesuksesan PON XX terdapat beberapa masalah pada saat penyelenggaraan seperti terjadinya konflik saat pertandingan futsal antara Jawa Barat dengan Jawa Timur,  pembangunan  venue  akuatik  di  Kabupaten  Jayapura  sempat  dipalang  warga  sekitar  karena  mereka menuntut  pembayaran  hak  ulayat,  dan  konflik  pada  saat  pemilihan  duta  (brand  ambassador),  menurut  arie kriting adanya perempuan Papua sebagai duta PON akan mencegah cultural appropriation [5], [6], dan [7].
Dengan  adanya  hal  tersebut,  masyarakat  Indonesia  mengungkapkan  pendapatnya  melalui  media sosial,  dan  popularitas  media  sosial  tidak  dapat  disangkal  karena  sebagai  titik  fokus  penyebaran  opini  dan informasi. Namun seiring berjalannya waktu, masyarakat telah memanfaatkan media sosial untuk menyebarkan opini dan informasi [8]. Meskipun demikian, pengggunaan media sosial cenderung mengganggu lingkungan sekitarnya dan kebebasan berekspresi dilakukan tanpa memperhatikan moralitas dan peraturan yang berlaku di masyarakat  [9].  Instagram  merupakan salah satu  platform  media  sosial  yang  banyak  digunakan  masyarakat selama masa pandemi COVID-19 [10]. Instagram adalah aplikasi berbagi foto yang memungkinkan pengguna mengunggah foto secara langsung dari ponsel mereka [11]. Instagram juga memiliki fitur komentar postingan yang  menjadi  kelebihan  instagram.  Karena  komentar  instagram  dibatasi  hingga  2.200  karakter,  sedangkan twitter hanya 280 karakter [12]. Sebanyak 36.4% pengguna instagram di Indonesia berusia antara 18 sampai dengan 24 tahun [13]. Angka-angka tersebut menunjukkan bahwa instagram memiliki peran yang penting di Indonesia,  sehingga  menyebabkan  meningkatnya  jumlah  instansi  pemerintahan  yang  tertarik  memanfaatkan instagram  untuk  berkomunikasi  dengan  publik  [14].  Hal  ini  karena  daya  tarik  media  sosial  yang  meluas, penggunaan  yang  relatif  sederhana,  kemampuan  untuk  menjangkau  khalayak  luas,  biaya  rendah  [15].
Instagram juga dimanfaatkan untuk mencari informasi, bersosialisasi dan menyampaikan pesan atau komentar berdasarkan pandangan mereka [16].
Lantaran  semakin  banyaknya  pengguna  media  sosial  yang  memanfaatkan  instagram  untuk mengungkapkan  pendapatnya,  diperlukan  tindakan  berupa  analisis  sentimen  untuk  memecahkan  masalah berdasarkan opini publik saat ini. Analisis sentimen dapat digunakan sebagai alat untuk menilai pandangan publik terhadap peristiwa tertentu, sehingga dapat digunakan sebagai bahan untuk mengevaluasi peristiwa di masa mendatang [17]. Analisis sentimen memeriksa polaritas teks dalam komentar untuk menentukan bahwa pendapat dalam komentar tersebut positif, netral, atau negatif [18]. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier merupakan algoritma yang popular untuk menentukan nilai probabilitas terbaik untuk mengkategorikan data uji dalam suatu kelompok kelas [19]. Metode klasifikasi menggunakan  metode  probabilistik  dan  statistik  untuk  memperkirakan  probabilitas  berdasarkan  peristiwa sebelumnya (Teorema Bayes), dengan asumsi yang kuat (naif) antara setiap keadaan atau peristiwa. Penelitian ini berfokus pada sentimen komentar penyelenggaraan Pekan Olahraga Nasional 2021 pada instagram yang mengandung  maksud  positif,  netral  atau  negatif.  Uji  evaluasi  juga  dilaksanakan  utnuk  menguji  model klasifikasi yang telah dihasilkan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi masyarakat untuk mengetahui komentar tentang Pekan Olahraga Nasional 2021 yang bersifat netral, negatif atau  positif, serta membantu pemerintah sebagai bahan evaluasi dan untuk menentukan langkah-langkah atau kebijakan Pekan Olahraga Nasional selanjutnya.
2. Metode Penelitian
2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan mengambil data komentar dari instagram menggunakan IGCommentExport yang merupakan extensions google chrome . Pengumpulan data dikumpulkan dari postingan instagram yang dibuat oleh @ponxx2020papua antara tanggal 24 Juni hingga 17 Oktober 2021. Jumlah data yang diambil sebanyak 2.000 data komentar.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan urutan langkah-langkah penelitian. Urutan tersebut dilakukan mulai dari pengumpulan data, pengolahan data, hingga hasil akhir penelitian. Alur tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari  flowchart  gambar  1  menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  diawali  dengan  proses crawling data  di instagram  menggunakan  IGCommentExport  yang  merupakan  extensions  google  chrome.  Dataset  tersebut selanjutnya diberi label positif, negatif atau netral oleh ahli bahasa. Selanjutnya data diolah pada tahap text preprocessing yang terdiri dari convert emoticon, cleansing, case folding, stopword removal, stemming, dan tokenizing. Fungsi text  preprocessing untuk  mengurangi noise pada  dataset.  Tahap  selanjutnya  adalah pembobotan kata dengan memanfaatkan algoritma Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF). Perhitungan TF-IDF dapat dilihat pada persamaan (1):
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑇𝐹 𝑡,𝑑 𝑥 𝐼𝑑𝑓 𝑡 (1) Keterangan : TF t,d : nilai dari Term Frequency Idf t
: nilai dari Inverse Document Frequency.
Dimana nilai IDF diperoleh dari persamaan (2):
𝐼𝑑𝑓 𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑁 𝑑𝑓 (𝑡) ) (2)
Keterangan : N : jumlah total semua dokumen df (t) : jumlah total kemunculan frekuensi dalam term.
Tahap selanjutnya adalah penyusunan model dengan metode Naïve Bayes Classifier. Persamaan dari teorema bayes dirumuskan menggunakan persamaan (3) sebagai berikut:
𝑃(𝐶 𝑗 |𝑋 𝑖 ) = 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) 𝑃(𝐶 𝑗 ) 𝑃(𝑋 𝑖 ) (3)
Keterangan :
𝑖 : indeks kata yang berawal dari 1 sampai dengan kata ke-k 𝑗 : indeks kategori yang berawal dari 1 sampai dengan kategori ke-n 𝑃(𝐶 𝑗 |𝑋 𝑖 ) : posterior,  adalah  kemunculan  peluang  pada  kategori  j  tertentu  ketika terdapat kemunculan kata i 𝑃(𝐶 𝑗 )
: prior, adalah peluang kemunculan dokumen pada kategori j 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) : conditional, adalah peluang sebuah kata i masuk ke dalam kategori j 𝑃(𝑋 𝑖 ) : peluang kemunculan sebuah kata
Rumus perhitungan prior probability dirumuskan menggunakan persamaan (4) sebagai berikut:
𝑃(𝐶 𝑗 ) = 𝑁𝐶 𝑗 𝑁
..................................................................................................................................... (4)
Keterangan
:
𝑃(𝐶 𝑗 ) : prior probability
𝑁𝐶 𝑗
: jumlah dokumen latih yang masuk ke dalam kategori cj
𝑁 : jumlah seluruh dokumen latih yang digunakan
Rumus perhitungan conditional probability dirumuskan menggunakan persamaan (5) sebagai berikut:
𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) = 𝑇 (𝑋𝑖𝐶𝑗) +1 ∑ 𝑡 ′ ∈𝑉𝑇(𝑋𝐶 𝑗 )+𝐵′ (5)
Keterangan : 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) : conditional probability 𝑇 (𝑋 𝑖 𝐶 𝑗 ) : frekuensi kemunculan suatu kata dalam kategori cj pada dokumen latih
∑ 𝑡′
∈ 𝑉𝑇(𝑋𝐶 𝑗 ) : jumlah total kata dalam suatu kategori cj
𝐵′ : total kosakata (kata unik) pada keseluruhan kategori dalam dokumen latih
Rumus perhitungan posterior probability dirumuskan menggunakan persamaan (6) sebagai berikut: 𝑃(𝐶 𝑗 |𝑋 𝑖 ) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑐∈𝐶 𝑃(𝐶 𝑗 ) ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) 1≤𝑖≤𝑛 𝑑 ..................................................................................... (6) Keterangan : arg 𝑚𝑎𝑥 : fungsi untuk mencari nilai posterior probability terbesar pada suatu kelas 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶 𝑗 ) : conditional probability, adalah peluang sebuah kata i dalam suatu kategori j
𝑃(𝐶 𝑗 ) : prior probability, adalah peluang kemunculan dokumen pada kategori j
Dilanjutkan uji evaluasi model dengan confusion matrix . Terakhir yaitu dilakukan uji sentiment pada dataset yang berbeda.
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Hasil Dataset
Dataset untuk penelitian ini berasal dari proses crawling data di instagram . Data komentar instagram dapat diambil menggunakan extension Google Chrome IGCommentExport . Akun google chrome yang telah terpasang extension tersebut dapat melakukan crawling dengan menginputkan link postingan instagram yang hendak di crawling . Dataset yang diperoleh diberi label secara manual oleh Sarjana Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia. Berdasarkan hasil pelabelan didapatkan 965 data negatif, 265 data netral dan 770 data positif. Sehingga  jumlah  keseluruhan  dataset  pada  penelitian  ini  sebanyak  2000  data.  Dataset  tersebut  berisi  data training dan data testing . Pada tahap klasifikasi, data training digunakan untuk membuat bahan pembelajaran sehingga hasil klasifikasi dapat diterapkan pada data testing . Dataset untuk penelitian ini dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan sebagai berikut: 60%:40%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Ahli bahasa telah melabeli contoh data pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Contoh Pelabelan Dataset Komentar Sentimen tolong ya panitia, evaluasi buat kedepannya. wasitnya berlisensi lah. kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya Negatif @disiniodhe pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin 2x dan kapasitas 25% Netral Keren banget Open ceremony Papua , ❤️ bangga ! Positif

## 3.2.  Hasil Pre-Processing
Pada  tahap preprocessing dataset  diawali  dengan  tahap convert  emoticon yaitu  tahap  mengubah menjadi string yang bersesuaian. Hasil proses convert emoticon dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Hasil Convert Emoticon Komentar Hasil Convert Emoticon tolong ya panitia, evaluasi buat kedepannya. wasitnya berlisensi lah. kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya tolong ya panitia, evaluasi buat kedepannya. wasitnya berlisensi lah. kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya @disiniodhe pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin 2x dan kapasitas 25% @disiniodhe pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin 2x dan kapasitas 25% Keren banget Open ceremony Papua , ❤️ bangga ! Keren banget Open ceremony Papua ,red heart bangga !
Setelah selesai proses convert emoticon selanjutnya merupakan tahap cleansing . Tahap ini menghapus angka, username ,  tanda  baca, hashtag ,  dan  link  URL  dari  komentar  karena  tidak  memiliki  pengaruh  dalam proses. Hasil proses cleansing dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Hasil Cleansing Komentar Hasil Cleansing tolong ya panitia, evaluasi buat kedepannya. wasitnya berlisensi lah. kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya tolong ya panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi lah kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya @disiniodhe pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin 2x dan kapasitas 25% pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin x dan kapasitas
Keren banget Open ceremony Papua ,red heart bangga !
Keren banget Open ceremony Papua red heart bangga
Proses  mengonversi  data  dari  huruf  besar  ke  huruf  kecil  ( lowercase )  dikenal  sebagai case  folding . Hasil proses case folding dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Hasil Case Folding
Komentar Hasil Case Folding tolong ya panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi lah kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya tolong ya panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi lah kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin x dan kapasitas pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin x dan kapasitas Keren banget Open ceremony Papua red heart️ bangga keren banget  open  ceremony  papua  red  heart️ bangga
Proses stopword  removal kemudian  digunakan  untuk  menghapus  kata  dari  klasifikasi  yang  tidak memiliki  arti  yang  penting.  Contoh  list  kata stopword  removal adalah  ‘haha’,  ‘kah’,  ‘wah’,  ‘wkwk’,  dan seterusnya. Hasil proses stopword removal dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Hasil Stopword Removal Komentar Hasil Stopword Removal tolong ya panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi lah kayak apa ya bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok ke wasitnya tolong panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi kayak apa bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok wasitnya pon papua kan boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin x dan kapasitas pon papua boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin kapasitas keren banget open ceremony papua red heart️ bangga keren  banget  open  ceremony  papua  red  heart️ bangga
Stemming adalah penghapusan imbuhan, seperti awalan dan akhiran untuk  pengambilan kata dasar atau root . Pada proses ini dibantu oleh library sastrawi . Hasil proses stemming dapat dilihat pada tabel 6:
Tabel 6. Hasil Stemming Komentar Hasil Stemming tolong panitia evaluasi buat kedepannya wasitnya berlisensi kayak apa bukan gondok sama pemainnya malah jadi gondok wasitnya tolong panitia evaluasi buat depan wasit lisensi kayak apa bukan gondok sama main malah jadi gondok wasit pon papua boleh dihadiri penonton dengan syarat vaksin kapasitas pon papua boleh hadir tonton dengan syarat vaksin kapasitas
keren banget open ceremony papua red heart️ bangga   keren  banget  open  ceremony  papua  red  heart️
bangga
Proses tokenizing dilakukan  untuk  membagi  kalimat  menjadi bagian-bagian  dari  setiap  kata.  Hasil proses tokenizing dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 7. Hasil Tokenizing Komentar Hasil Tokenizing tolong panitia evaluasi buat depan wasit lisensi kayak apa bukan gondok sama main malah jadi gondok wasit ['tolong', 'panitia', 'evaluasi', 'buat', 'depan', 'wasit', 'lisensi', 'kayak', 'apa', 'bukan', 'gondok', 'sama', 'main', 'malah', 'jadi', 'gondok', 'wasit'] pon papua boleh hadir tonton dengan syarat vaksin kapasitas ['pon', 'papua', 'boleh', 'hadir', 'tonton', 'dengan', 'syarat', 'vaksin', 'kapasitas'] keren  banget  open  ceremony  papua  red  heart️ bangga ['keren',  'banget',  'open',  'ceremony',  'papua',  'red', 'heart'️, 'bangga']

## 3.3.  Hasil Pembobotan Kata
Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dimanfaatkan untuk pembobotan
kata  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  fungsi feature_extraction pada library  scikit  learn .  Sebagai contoh perhitungan proses TF-IDF dalam penelitian ini menggunakan sampel data testing dan training . Contoh data testing ditunjukkan pada tabel 8 dan data training pada tabel 9:
Tabel 8. Contoh Data Testing Dokumen Kelas Saya bukan orang papua tapi saya dukung penuh Positif Tabel 9. Contoh Data Training Dokumen Kelas tolong panitia evaluasi buat depan wasit lisensi kayak apa bukan gondok sama main malah jadi gondok wasit Negatif pon papua boleh hadir tonton dengan syarat vaksin kapasitas Netral keren banget open ceremony papua red heart️ bangga Positif
Pada  tahap  ini, Term  Frequency  (TF) ditentukan  dengan  menghitung  frekuensi  banyaknya kemunculan suatu kata dalam suatu dokumen. Tabel 10 sampai 12 menunjukkan perhitungan Term Frequency (TF):
Tabel 10. Contoh Hasil Perhitungan Term Frequency (TF) Kelas Negatif Kata Nilai TF tolong 1 panitia 1 evaluasi 1 buat 1 depan 1 wasit 2 lisensi 1 kayak 1 apa 1 bukan 1 gondok 2 sama 1 main 1 malah 1 jadi 1 Tabel 11. Contoh Hasil Perhitungan Term Frequency (TF) Kelas Netral Kata Nilai TF pon 1 papua 1 boleh 1 hadir 1 tonton 1 dengan 1 syarat 1 vaksin 1 kapasitas 1 Tabel 12. Contoh Hasil Perhitungan Term Frequency (TF) Kelas Positif Kata Nilai TF keren 1 banget 1 open 1 ceremony 1 papua 1 red 1 heart 1
bangga 1
Nilai document  frequency  (DF) digunakan  untuk  menghitung inverse  document  frequency  (IDF). Nilai IDF ditunjukkan pada tabel 13:
Tabel 13. Contoh Hasil Perhitungan Inverse Document Frequency (IDF) Kata N Nilai DF 𝐼𝑑𝑓 𝑡 = 𝑙𝑜𝑔 ( 𝑁 𝑑𝑓 (𝑡) ) apa 3 1 0.4771212547 banget 3 1 0.4771212547 bangga 3 1 0.4771212547 boleh 3 1 0.4771212547 buat 3 1 0.4771212547 bukan 3 1 0.4771212547 ceremony 3 1 0.4771212547 dengan 3 1 0.4771212547 depan 3 1 0.4771212547 evaluasi 3 1 0.4771212547 gondok 3 2 0.1760912591 hadir 3 1 0.4771212547 heart 3 1 0.4771212547 jadi 3 1 0.4771212547 kapasitas 3 1 0.4771212547 kayak 3 1 0.4771212547 keren 3 1 0.4771212547 lisensi 3 1 0.4771212547 main 3 1 0.4771212547 malah 3 1 0.4771212547 open 3 1 0.4771212547 panitia 3 1 0.4771212547 papua 3 2 0.1760912591 pon 3 1 0.4771212547 red 3 1 0.4771212547 sama 3 1 0.4771212547 syarat 3 1 0.4771212547 tolong 3 1 0.4771212547 tonton 3 1 0.4771212547 vaksin 3 1 0.4771212547 wasit 3 2 0.1760912591 Total 13.8876689093
Bobot TF-IDF dihitung  dengan  mengalikan  hasil Term  Frequency  (TF) dengan inverse  document frequency (IDF). Tabel 14 menunjukkan hasil TF-IDF kelas negatif, tabel 15 menunjukkan hasil TF-IDF kelas netral dan tabel 16 menunjukkan hasil TF-IDF kelas positif:
Tabel 14. Hasil TF-IDF Kelas Negatif Kata Nilai TF Nilai IDF 𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑇𝑓 𝑡,𝑑 𝑥 𝐼𝑑𝑓 𝑡 tolong 1 0.4771212547 0,4771212547 panitia 1 0.4771212547 0,4771212547 evaluasi 1 0.4771212547 0,4771212547 buat 1 0.4771212547 0,4771212547 depan 1 0.4771212547 0,4771212547 wasit 2 0.1760912591 0,3521825181 lisensi 1 0.4771212547 0,4771212547 kayak 1 0.4771212547 0,4771212547 apa 1 0.4771212547 0,4771212547 bukan 1 0.4771212547 0,4771212547 gondok 2 0.1760912591 0,3521825181
sama 1 0.4771212547 0,4771212547 main 1 0.4771212547 0,4771212547 malah 1 0.4771212547 0,4771212547 jadi 1 0.4771212547 0,4771212547 Total 6.9069413476 Tabel 15. Hasil TF-IDF Kelas Netral Kata Nilai TF Nilai IDF 𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑇𝑓 𝑡,𝑑 𝑥 𝐼𝑑𝑓 𝑡 pon 1 0.4771212547 0.4771212547 papua 1 0.1760912591 0.1760912591 boleh 1 0.4771212547 0.4771212547 hadir 1 0.4771212547 0.4771212547 tonton 1 0.4771212547 0.4771212547 dengan 1 0.4771212547 0.4771212547 syarat 1 0.4771212547 0.4771212547 vaksin 1 0.4771212547 0.4771212547 kapasitas 1 0.4771212547 0.4771212547 Total 3.9930612968 Tabel 16. Hasil TF-IDF Kelas Positif Kata Nilai TF Nilai IDF 𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑇𝑓 𝑡,𝑑 𝑥 𝐼𝑑𝑓 𝑡 kalau 1 0.4771212547 0.4771212547 belum 1 0.4771212547 0.4771212547 ada 1 0.4771212547 0.4771212547 ktp 1 0.4771212547 0.4771212547 bisa 1 0.4771212547 0.1760912591 ganti 1 0.4771212547 0.4771212547 apa 1 0.4771212547 0.4771212547 kak 1 0.4771212547 0.4771212547 Total 3.5159400421

## 3.4.  Hasil Penyusunan Model Naïve Bayes Classifier
Perhitungan Naïve  Bayes  Classifier menggunakan  data testing sebagai  perhitungan  dan  dimulai dengan  membagi  jumlah  dokumen  dalam  suatu  kelas  tertentu  dengan  jumlah  total  dokumen  untuk mendapatkan nilai prior probability . Tabel 17 adalah contoh perhitungan nilai prior probability : Tabel 17. Hasil Nilai Prior Probability
Kelas 𝑃(𝑉 𝑗 ) = 𝐷 𝑗 𝐷 Negatif 0.33 Netral 0.33 Positif 0.33
Setelah  didapatkan  nilai prior  probability untuk  masing-masing  kelas  proses  selanjutnya  yaitu menghitung  masing-masing  kata  dengan  perhitungan conditional  probability .  Tabel  18  menunjukkan  hasil conditional probability kelas negatif, positif, dan netral. Tabel 18. Hasil Conditional Probability Kelas Negatif, Positif, dan Netral
Negatif Positif Netral P(saya) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277 P(bukan) 0.0710338514 0.0574593467 0.0559261277 P(orang) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277 P(papua) 0.0480893841 0.0675774354 0.0657742299 P(tapi) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277
P(saya) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277 P(dukung) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277 P(penuh) 0.0480893841 0.0574593467 0.0559261277
Nilai posterior probability untuk setiap kelas kemudian ditentukan dengan menggunakan perhitungan pada tabel 19:
Tabel 19. Hasil Perhitungan Posterior Probability Negatif, Positif, dan Netral P(negatif|saya bukan orang papua tapi saya dukung penuh) P(positif|saya  bukan  orang papua tapi saya dukung penuh) P(netral|saya  bukan  orang papua tapi saya dukung penuh) = 0.33  ×  0.0480893841 × 0.0710338514 × 0.0480893841  × 0.0480893841  ×
0.0480893841  ×
0.0480893841 × 0.0480893841 × 0.0480893841 =  0.0000000000140827871 = 0.33  ×  0.0574593467 × 0.0574593467 × 0.0574593467 × 0,0675774354 × 0.0574593467  × 0.0574593467 × 0.0574593467  × 0.0574593467 =  0.0000000000465806169 = 0.33  ×  0.0559261277 × 0.0559261277 × 0.0559261277  × 0,0657742299  × 0.0559261277  × 0.0559261277  × 0.0559261277  × 0.0559261277 =  0.0000000000375178346
Nilai  probabilitas  tertinggi  yakni  pada  kelas  positif  sebesar  0.0000000000465806169  maka  dapat disimpulkan bahwa data testing termasuk dalam kelas positif.

## 3.5.  Hasil Uji Evaluasi
Proses uji evaluasi menggunakan confusion matrix yang berguna untuk menentukan keakuratan model yang  sebenarnya.  Proses  perhitungan confusion  matrix meliputi  akurasi,  presisi, recall dan f-measure .  Pada penelitian ini, penulis melakukan empat percobaan dengan membandingkan data training dengan data testing dalam proporsi berikut: 60%:40%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%. Hasil uji evaluasi dapat dilihat pada tabel 20:
Tabel 20. Hasil Uji Evaluasi Keterangan Percobaan 1 2 3 4 Data Training 60% 70% 80% 90% Data Testing 40% 30% 20% 10% Akurasi 70% 70% 74% 75% Presisi 82% 82% 84% 84% Recall 53% 53% 57% 59% F-Measure 50% 51% 56% 58%

## 3.6.  Hasil Uji Sentimen
Uji sentimen dilakukan agar dapat mengetahui sentimen dari komentar yang ditelah diuji mengandung sentimen  positif,  netral atau  negatif.  Data  komentar  yang  digunakan  dalam  tahap  uji sentimen  berbeda  dari dataset. Proses uji sentimen dilakukan dalam empat percobaan dengan membandingkan data training dan data testing sebesar  60%:40%,  70%:30%,  80%:20%,  dan  90%:10%.  Contoh  hasil  percobaan  uji  sentimen  dapat dilihat pada tabel 21:
Tabel 21. Contoh Hasil Uji Sentimen Perbandingan 60%:40%
Komentar Hasil Uji Sentimen @jovimaspaitella pernah tuh PON 2016 bahkan DUTA nya bukan dari kelahiran jabar tapi gak dipermasalahkan ini cuma jadi IKON kok rame sejagad raya ya? Negatif Betul tuh min, kearifan lokal jgn sampe di lupakan dan wajib di lestarikan. Netral
@arie_kriting sangat sangat setuju jika yang di pilih adalah putra/i dari asli papua Positif

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  hasil  akurasi  yang  berbeda  pada  keempat  percobaan.  Nilai
akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  percobaan  keempat  yakni  sebesar  75%  dengan  data training 90%  dan testing %.  3.  Disimpulkan  bahwa  2000  data  opini  publik  pada  instagram  terhadap  kegiatan  Pekan  Olahraga Nasional 2021 pada rentang waktu 24 Juni  – 17 Oktober 2021 menunjukkan hasil negatif yang lebih tinggi dibandingkan data positif atau netral. Hasil uji sentimen menunjukkan sentimen negatif ketika komentar yang diuji  pada  tahap  uji  sentimen  mengandung  konotasi  negatif,  penolakan,  dan  ketidaksetujuan.  Sedangkan komentar yang diuji pada tahap uji sentimen tidak berisi pernyataan negatif maupun positif dan kalimat tersebut merupakan kalimat pernyataan yang tidak memihak maka hasil uji sentimen menunjukkan netral. Dan hasil uji sentimen  akan  menunjukkan  hasil  sentimen  positif  apabila  komentar  tersebut  bermakna  positif,  setuju  dan mendukung pernyataan tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] L. Ponne, “Berlomba Di Daerah Bergolak:  Penyelenggaraan Pekan Olahraga Nasional (Pon) Iv Di Kot️a  Makassar,” Lensa  Budaya  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu  Budaya ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  70–81,  2017,  doi: http://dx.doi.org/10.34050/jlb.v12i1.3114.
[2] E.  Dyah,  “PON  XX  Papua  Tingkat️kan  Pendapat️an  bagi  Pelaku  UKM  hingga  4x  Lipat️,” news.detik.com , 2021. https://news.detik.com/berita/d-5756185/pon-xx-papua-tingkatkan- pendapatan-bagi-pelaku-ukm-hingga-4x-lipat (accessed Feb. 25, 2022).
[3] CNN Indonesia, Menpora: Ketakutan Gangguan Keamanan dan Lonjakan Covid-19 di PON Papua Tidak Terjadi . Indonesia: www.youtube.com, 2021.
[4] Humas,  “Presiden  Jokowi:  Penyelenggaraan  PON  XX  Gambarkan  Kemajuan  Papua,” setkab.go.id , 2021. https://setkab.go.id/presiden-jokowi-penyelenggaraan-pon-xx-gambarkan-kemajuan-papua/ (accessed Feb. 25, 2022).
[5] I.  F.  Rialdi,  “Viral  Permainan  ‘Bar-bar’  Jat️im  vs  Jabar,  Kepemimpinan  Wasit️  Dipert️anyakan,” bolatimes.com , 2021. https://www.bolatimes.com/arena/2021/10/01/191431/viral-permainan-bar-bar- jatim-vs-jabar-kepemimpinan-wasit-dipertanyakan (accessed Feb. 25, 2022).
[6] CNN Indonesia, “Kapolda Papua Janji Bayar Sengket️a Lahan Adat️ Usai PON XX,” cnnindonesia.com , 2021. https://www.cnnindonesia.com/nasional/20210831093436-12-687670/kapolda-papua-janji- bayar-sengketa-lahan-adat-usai-pon-xx (accessed Feb. 25, 2022).
[7] F.  Janat️i,  “Nagit️a  Slavina  Jadi  Dut️a  PON  XX  Papua,  Arie  Krit️ing:  Seharusnya  Sosok  Perempuan Papua,” Kompas.com ,  2021.  https://www.kompas.com/hype/read/2021/06/02/163654966/nagita- slavina-jadi-duta-pon-xx-papua-arie-kriting-seharusnya-sosok?page=all (accessed Feb. 25, 2022).
[8] K. L. Widyasari, F. S. Nuranna, and A. L. Sulasmi, Memaksimalkan Penggunaan Media Sosial Dalam Lembaga  Pemerintahan ,  1st  ed.  Jakarta:  Direktorat  Jenderal  Informasi  dan  Komunikasi  Publik, Kementerian Komunikasi dan Informatika, 2018.
[9] H. S. Arifin, W. Widyowat️i, and T. Hernawat️y, “Freedom of Expression Di Media Sosial Bagi Remaja Secara  Kreatif  Dan  Bertanggung  Jawab:  Bagi  Siswa  Sma  Al-Ma’Soem  Rancaekek  Dan  Sma Muhammadiyah Pangandaran,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 5, pp. 332–337, 2017.
[10] H. Junawan and N. Laugu, “Eksist️ensi Media Sosial , Yout️ube , Inst️agram dan What️sapp Dit️engah Pandemi Covid-19 Dikalangan Masyarakat️ Virt️ual Indonesia,” Baitul Ulum J. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 41–57, 2020.
[11] M. Ikbal and M. A. Ghofur, “Efekt️ivit️as Unggahan Fot️o di Akun Inst️agram @indt️ravelers.co t️erhadap Minat️ Berlibur Komunit️as Backpacker Malang,” JISIP  J. Ilmu Sos. dan Ilmu Polit. , vol. 8, no. 1, pp. 52–64, 2019, doi: https://doi.org/10.33366/jisip.v8i1.1532.
[12] A. Muhaddisi, B. N. Prast️owo, D. Ut️ami, and K. Put️ri, “Sent️iment️ Analysis Wit️h Sarcasm Det️ect️ion On Polit️ician ’ s Inst️agram,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 4, pp. 349–358, 2021, doi: https://doi.org/10.22146/ijccs.66375.
[13] K. Ashilah, “Inst️agram Sebagai Media Pemasaran Digit️al Wasabi Sushi Japanesse Food Jember,” J. Ekon. dan Bisnis Islam , vol. 1, pp. 149–160, 2021.
[14] L. Margaret️ha and D. M. Sunarya, “INSTAGRAM SEBAGAI MEDIA SOSIALISASI 9 PROGRAM UNGGULAN PEMERINTAH (Studi Kasus pada Bagian Hubungan Masyarakat Kementrian Koperasi dan  Usaha  Kecil  dan  Menengah  Republik  Indonesia  pada  Inst️agram  @kemenkopUKM),” Communication , vol. 8, no. 2, pp. 88–105, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.36080/comm.v8i2.637.
[15] M.  Graham  and  E.  Avery,  “Government️  Public  Relat️ions  and  Social  Media:  An  Analysis  of  t️he Percept️ions and Trends of Social Media Use at️ t️he Local Government️ Level,” Public Relat. J. , vol. 7, no.
4, pp. 1–21, 2013, [Online]. Available:
http://dev.prsa.org/Intelligence/PRJournal/Documents/2013GrahamAvery.pdf.
[16] I.  G.  Tit️ah  Prat️yaksa  and  N.  L.  Wiwik  Ela  Put️ri,  “PERANAN  NEW  MEDIA  DALAM TRANSFORMASI  FUNGSI  KOMUNIKATOR  DAN  FUNGSI  KONSTRUKSI  (DRAMATURGY AKUN INSTAGRAM WALIKOTA DENPASAR RAI MANTRA TAHUN 2019),” Ganaya J. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 2, no. 2–3, pp. 92–103, 2020.
[17] Y. Nurdiansyah, S. Bukhori, and R. Hidayat️, “Sent️iment️ analysis syst️em for movie review in Bahasa Indonesia  using  naive  bayes  classifier  met️hod,” J.  Phys. ,  2018,  doi:  10.1088/1742- 6596/1008/1/012011.
[18] B. Pang and L. Lee, “Opinion mining and sent️iment️ analysis,” Found. Trends Inf. Retr. , vol. 2, no. 1– 2, 2008, doi: https://doi.org/10.1561/1500000001.
[19] A. Lasarudin and Purwant️o, “Klasifikasi Pengaduan Masyarakat️ Menggunakan Naive Bayes Berbasis Seleksi At️ribut️ Informat️ion Gain,” J. Teknol. Inf. , vol. 14, no. 2, pp. 59–72, 2018, [Online]. Available: http://research.pps.dinus.ac.id/index.php/Cyberku/article/view/65.