## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3972

## Analisis Sentimen terhadap Peluang Kerja di Indonesia selama Masa Pandemi COVID-19 dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes
Mohammad Aldinugroho Abdullah * , Deni Mahdiana
Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1,* nugrohoaldi48@gmail.com, 2 deni.mahdiana@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: nugrohoaldi48@gmail.com
Abstrak− Dampak  dari  adanya  pandemi  COVID-19  sangatlah  luas,  salah  satunya  dalam  sektor  bisnis.  Hal  tersebut mengakibatkan adanya dampak pada peluang kerja selama masa pandemi COVID-19 ini di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pembelajaran mendalam terkait peluang kerja di Indonesia selama masa pandemi COVID-19 dengan model Naive Bayes . Sumber data yang digunakan berasal dari Twitter. Hasil pada penelitian ini menunjukkan skor AUC terbesar jatuh kepada model Random Forest (79.40%), namun untuk presisi yang lebih akurat jatuh kepada model Naive Bayes (87.88%). Selain itu, terdapat confusion matrix menunjukkan bahwa uji coba model Naive Bayes yang dilakukan berjalan dengan baik.
Kata Kunci: COVID-19; Peluang Kerja; Analisis Sentimen; Naive Bayes; Twitter
Abstract− The impact of the COVID-19 pandemic is very broad, one of which is in the business sector. This has resulted in an impact on job opportunities during the COVID-19 pandemic in Indonesia. This study aims to conduct in-depth learning related to job opportunities in Indonesia during the COVID-19 pandemic using the Naive Bayes model. The data source used comes from Twitter. The results of this study indicate that the largest AUC score falls to the Random Forest model (79.40%), but for more accurate precision falls to the Naive Bayes model (87.88%). In addition, there is a confusion matrix which shows that the Naive Bayes model trial is running well.
Keywords: COVID-19; Job  Opportunities; Sentiment Analysis; Naïve  Bayes; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 memiliki dampak yang cukup besar pada sektor bisnis di Indonesia. Selain itu, terdapat juga yang masih  menerapkan kerja di tempat  ( on-site ) namun  dengan ketentuan pembatasan pada skala tertentu [1]. Sehingga, dengan adanya fenomena ini, perusahaan di Indonesia banyak  yang telah melakukan inovasi terhadap bisnisnya. Dampak yang lebih signifikan pada suatu perusahaan selama masa pandemi COVID-19 ini terjadi pada sisi pegawai perusahaan.  Dengan adanya  penurunan pendapatan suatu  perusahaan, maka  suatu  perusahaan  akan melakukan  pemangkasan  terhadap  biaya  yang  dikeluarkan  untuk menjalankan  bisnisnya.  Salah  satu  cara  yang dilakukan adalah dengan melakukan pembatasan terhadap penambahan jumlah pegawai [2] Hal tersebut tentunya sangat berdampak luas, terutama pada golongan masyarakat, sehingga tingkat peluang kerja pada masa sulit ini dipertanyakan. Maka dari itu, diperlukan sebuah peneltian yang mengangkat permasalahan ini. Saat ini, masyarakat menjadikan media sosial sebagai wadah bagi mereka untuk mengekspresikan pendapat terkait pandemi COVID- 19, salah satunya adalah Twitter [3]. Twitter merupakan media sosial yang cukup lengkap, karena pada Twitter terdapat opini yang variatif dan sesuai dengan bidangnya masing-masing, seperti berita harian, politik, pendidikan, dan bahkan bisnis. Pada penelitian ini, akan melakukan pembelajaran mendalam terkait peluang kerja di Indonesia selama masa pandemi COVID-19. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik analisis sentimen. Data yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari Twitter. Model yang digunakan adalah metode klasifikasi Naive Bayes. Selain itu, dilakukan perbandingan model lainnya, yaitu Random Forest dan Decision Tree. Berdasarkan latar  belakang  masalah,  penelitian  ini  memiliki  tiga  acuan  yang  bersumber  pada  penelitian  sebelumnya.  Yang pertama adalah penelitian yang dilakukan oleh Sukma, Hidayanto, Pandesenda, Yahya, Widharto, dan Rahardja pada tahun 2020. Penelitian ini berfokus pada kebijakan pemerintah mengenai Omnibus Law (UU Cipta Kerja). Penelitian ini menggunakan model Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini mengklasifikasikan ulasan pada kebijakan dalam omnibus law, yaitu terkait meningkatkan UKM, administrasi, pengadaan lahan, ketenagakerjaan, perizinan dan investasi, inovasi, dan perpajakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa topik yang berkaitan dengan ketenagakerjaan adalah topik yang paling banyak menerima ulasan dan negatif dari publik, sementara penelitian dan  inovasi  topik  yang  paling  sedikit  diulas  oleh  publik  [4].  Untuk  acuan  yang  kedua  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh Nurdeni, Budi, dan Santoso pada tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap jenis vaksin Sinovac dan Pfizer di platform Twitter. Dataset pada penelitian ini dibagi menjadi dua jenis: Sinovac dan kumpulan data Pfizer. Kedua set data diberi label secara manual menjadi tiga kelas, yaitu positif,  negatif,  dan  netral.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  77%  Tweet  menunjukkan  segmen  positif, sementara 19% mewakili negatif, dan 4% netral untuk Sinovac. Dari sudut pandang Pfizer, hasilnya adalah 81%, 17%, dan 3% untuk positif, negatif, dan netral. Akurasi rata-rata tertinggi dalam dataset Sinovac adalah Support Vector Machine dengan akurasi 85%. Untuk Support Vector Machine memiliki nilai akurasi yang unggul sebesar 78%  [5].  Untuk  acuan  yang  ketiga  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurmawiya  dan  Harvian  pada  tahun 2021. Penelitian ini berfokus pada opini masyarakat mengenai pembelajaran tatap muka selama masa pandemi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik dengan memanfaatkan data Twitter. Latent Dirichlet Allocation (LDA) juga dilakukan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan opini publik. Hasil pada penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3972
ini  menunjukkan  bahwa  pembelajaran  tatap  muka  menjadi  sorotan  percakapan  publik  dan  didominasi  oleh sentimen  negatif,  diikuti  oleh  sentimen  netral  dan  positif.  Sedangkan  model  LDA  menghasilkan  topik  tentang vaksinasi,  preferensi  publik,  pembukaan  kembali  sekolah,  sentimen  publik,  kerinduan  siswa  terhadap pembelajaran tatap muka dan rencana pembelajaran tatap muka [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  sejumlah  alur  kerja  yang  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis sentimen. Alur kerja yang digunakan merupakan framework yang pada umumnya digunakan pada teknik analisis sentimen.  Pada  Gambar  1  merupakan  alur  kerja  terkait  penelitian  yang  akan  dilakukan  dengan  melakukan pengumpulan data pada twitter.
Gambar 1. Alur Kerja Penelitian
Tahap  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik crawling .  Teknik  ini  memanfaatkan API pada Twitter, sehingga akan didapatkan data tweet berdasarkan kata kunci  tertentu. Data yang dikumpulkan adalah data tweet sepanjang tahun 2021. Pada dasarnya teknik ini memiliki alur yang sama dengan fitur pencarian pada website Twitter di browser [7]. Hasil yang diperoleh pada tahap ini adalah file tweet dengan 3000 data tweet. Khusus untuk tahap pre-processing , merupakan tahap yang cukup sulit untuk dilakukan. Tidak hanya pada penelitian ini, sebagian besar penelitian sejenis menggunakan banyak waktu untuk tahap ini. Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam pre-processing , antara lain tokenizing , stop word removal , dan bag of words [8]. Pada tahap Tokenizing , tanda baca dan URL dihapus. Selain itu, pemisahan kata dilakukan sehingga menjadi kata tersendiri (satu kata). Untuk Stop Word Removal berfungsi untuk menghilangkan kata-kata yang tidak terlalu penting [9]. Dan  untuk  tahap Bag  of  Words dilakukan  perubahan  dokumen  ke  dalam  bentuk  vektor,  yang  memiliki  nilai referensi dari 0 sampai 1. Dapat dikatakan bahwa pada tahap ini terdapat proses mining untuk setiap kata dalam setiap tweet [10]. Setelah dilakukan beberapa tahap pre-processing , data tersebut dibagi menjadi dua, dengan bobot 70% untuk data train , dan 30% untuk data test [11]. Untuk tahap selanjutnya merupakan tahap klasifikasi dengan menggunakan Naive Bayes [12]. Yang dilanjutkan dengan melakukan perbandingan model, yaitu dengan model Random Forest dan Decision Tree . Tahap akhir tersebut terdapat di bagian hasil dan pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan  evaluasi  terhadap  model Naive  Bayes beserta  perbandingannya, Decision  Tree dan Random  Forest . Evaluasi  yang  dilakukan  menggunakan  model Hold  Out .  Pada  model Hold  Out ,  terdapat  skor  akurasi,  presisi, recall , F1, dan AUC [13]. Pada Tabel 1 terdapat hasil yang telah didapatkan pada pengujian model.
Tabel 1. Perbandingan Evaluasi Model Model Acc Prec Recall F1 AUC Naïve Bayes 74.00%  87.88%  71.70%  78.97%  75.03% Decision Tree 82.00%  85.03%  83.02%  89.90%  78.33% Random Forest 87.66%  84.00%  99.66%  93.83%  79.40%
Berdasarkan  tabel  perbandingan,  model Random Forest memiliki  skor  AUC  yang terbaik,  yaitu  sebesar 79.40%. Untuk urutan selanjutnya yaitu Decision Tree , dengan skor AUC sebesar 74.15%. Dan skor AUC yang terkecil  merupakan Naive  Bayes ,  yaitu  sebesar  75.03%.  Namun  untuk  skor  presisi  (precision) Naive  Bayes memiliki skor yang terbesar. Hal tersebut berlaku karenakan pada Naive Bayes pada dasarnya memiliki keunggulan
Pengumpulan Data Twitter Label Dataset Pre-Processing Bagi dataset menjadi data test dan data train Data di klasifikasi menggunakan Naive Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3972
yang baik untuk melakukan klasifikasi [14]. Pada Gambar 2 terdapat grafik pada jumlah tweet dengan sentimennya masing-masing, yaitu positive dan negative. Untuk positif berjumlah 2248, dan untuk negatif berjumlah 751.
Gambar 2. Grafik Sentimen pada Dataset
Pada  penelitian  ini,  disajikan  hasil  terakit  topik  yang  paling  banyak  dibahas  oleh  publik  di  Twitter. Tentunya, topik tersebut merupakan peluang kerja di Indonesia selama masa pandemi COVID-19. Pada Gambar 3, disajikan grafik untuk lima topik terbanyak yang ada pada hasil penelitian ini.

## Gambar 3. Hasil Topik Teratas
Perhitungan topik yang berasal dari kata didapatkan melalui tahap Stop Word Removal [15]. Untuk topik yang paling banyak disebutkan pada dataset, merupakan kata ‘kuliah’ dengan jumlah 3285 kata. Untuk  urutan kedua, yaitu kata ‘lulus’ dengan jumlah 3031 kata. Selanjutnya diikuti oleh kata ‘orang’ dengan jumlah 617 kata, ‘kerja’ dengan jumlah 609 kata, dan ‘sedih’ dengan jumlah ‘529’ kata.  Pada tahap uji coba model dengan Naive Bayes , terdapat hasil yang disajikan dalam bentuk confusion matrix [16] pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Model Naive Bayes Model Positive Negative Positive 612 (TP) 57 (FP) Negative 105 (FN) 126 (TN)
Untuk true positive (TP) memiliki jumlah terbanyak, yaitu sebesar 612, serta true negative (TN) sebesar 126. Jumlah tersebut lebih banyak daripada false poositive (FP) dan false negative (FN), sehingga dapat dikatakan bahwa model Naive Bayes yang telah diuji pada penelitian ini berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membahas  terkait  analisis  sentimen  terhadap  peluang  kerja  di  Indonesia  selama  masa  pandemi COVID-19. Latar belakang dari adanya penelitian ini adalah terdapatnya perubahan pada proses dan manajemen bisnis perusahaan-perusahaan di Indonesia. Selain itu, kondisi perusahaan saat ini sedang mengalami masa-masa sulit, sehingga dapat  memengaruhi  peluang  kerja  di  Indonesia.  Terkait  hal  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian dengan topik yang terkait menggunakan analisis sentimen dengan model Naive Bayes . Data yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari media sosial Twitter, yang mana Twitter merupakan media sosial yang paling banyak diminati untuk melakukan analisis sentimen dengan target masyarakat luas. Dengan adanya opini yang beragam, Twitter  sangat  baik  untuk  digunakan dalam  melakukan analisis tersebut.  Tahapan  yang  ada  pada  penelitian  ini
Sedih Kerja Orang Lulus Kuliah
2000 4000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3972
antara  lain crawling data,  pemberian  label, pre-processing ,  pembagian  dataset,  dan  uji  coba  model  serta perbandingannya  dengan  model  lain, yakni Decision  Tree dan Random  Forest .  Dengan  adanya  perbandingan tersebut,  maka  kita  akan  lebih  mudah  mengukur masing-masing  kinerja  suatu  model.  Crawling  data  dilakukan dengan memanfaatkan API Twitter. API tersebut berfungsi untuk melakukan penarikan tweet dengan parameter tertentu.  Untuk  pemberian  label,  dilakukan  dengan  cara  melakukan  klasifikasi  tweet  positif dan negatif. Untuk pre-processing,  terdapat  sejumlah  tahap,  yaitu tokenizing , stop  word  removal ,  dan bag  of  words .  Setelah  itu, dilakukan uji coba terhadap  model Naive Bayes beserta dua model lainnya. Untuk perbandingannya, dilakukan dengan model evaluasi Hold Out . Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki kinerja rata- rata yang terbaik jika dibandingkan dengan dua model lainnya. Namun, untuk skor presisi model Naive Bayes menempati  urutan  yang terbaik,  yaitu sebesar 87.88%. Selain itu,  dilakukan perhitungan terhadap jumlah sentimen masing-masing yang ada pada dataset. Untuk positive berjumlah 2248, dan untuk negative berjumlah 751. Untuk topik yang paling banyak pada dataset, diambil lima yang terbanyak. Untuk kata ‘kuliah’ berjumlah 3285 kata.  Untuk  kata ‘lulus’  berjumlah  3031  kata. Selanjutnya  diikuti  oleh  kata  ‘orang’  bejumlah  617 kata,  ‘kerja’ berjumlah 609 kata,  dan ‘sedih’ berjumlah ‘529’ kata. Hasil yang terdapat  pada confusion matrix menunjukkan bahwa  uji  coba  model Naive  Bayes berjalan dengan baik, dengan TP  sebesar 612, dan TN sebesar 126. Jumlah tersebut jauh lebih banyak jika dibandingkan dengan FP (57) dan FN (105).

## REFERENCES
[1] R. Mulaudzi and R. Ajoodha, "An Exploration of Machine Learning Models to Forecast the Unemployment Rate of South Africa:  A  Univariate  Approach,"  2020  2nd  International  Multidisciplinary  Information  Technology  and  Engineering Conference (IMITEC), 2020, pp. 1-7, doi: 10.1109/IMITEC50163.2020.9334090.
[2] J. Vijayan, D. A. Siby and G. P. V. Sabeen, "Impact of Covid-19 Pandemic on Recruitment Process and its Sentiment Analysis,"  2021  2nd  International  Conference  on  Advances  in  Computing,  Communication,  Embedded  and  Secure Systems (ACCESS), 2021, pp. 270-273, doi: 10.1109/ACCESS51619.2021.9563327.
[3] Z. Tariq Soomro, S. H. Waseem Ilyas and U. Yaqub, "Sentiment, Count and Cases: Analysis of Twitter discussions during COVID-19 Pandemic," 2020 7th International Conference on Behavioural and Social Computing (BESC), 2020, pp. 1-4.
[4] E. A. Sukma, A. N. Hidayanto, A. I. Pandesenda, A. N. Yahya, P. Widharto and U. Rahardja, "Sentiment Analysis of the New  Indonesian  Government  Policy  (Omnibus  Law)  on  Social  Media  Twitter,"  2020  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS), 2020, pp. 153-158, doi: 10.1109/ICIMCIS51567.2020.9354287.
[5] D. A. Nurdeni, I. Budi and A. B. Santoso, "Sentiment Analysis on Covid19 Vaccines in Indonesia: From The Perspective of Sinovac and Pfizer," 2021 3rd East Indonesia Conference on Computer and Information Technology (EIConCIT), 2021, pp. 122-127, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431852.
[6] Nurmawiya,  &  Harvian,  K.  A.,  “Public  sentiment  towards  face-to-face  activities  during  the  COVID-19  pandemic  in Indonesia”. 2021, Procedia Computer Science, 197(2021), 529–537. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.170
[7] R. Mulaudzi and R. Ajoodha, “An Exploration of Machine Learning Models to Forecast the Unemployment Rate of South Africa: A Univariate Approach,” 2020 2nd Int. Multidiscip. Inf. Technol. Eng. Conf. IMITEC 2020, 2020
[8] S. H. Lee, Y. W. Cho, E. T. Im, and G. Y. Gim, “A Study on Customer Satisfaction Analysis of Public Institutions using Social  Textmining,”  Proc.  - 20th  IEEE/ACIS  Int.  Conf.  Softw. Eng.  Artif.  Intell.  Netw.  Parallel/Distributed Comput. SNPD 2019, pp. 385–394, 2019, doi: 10.1109/SNPD.2019.8935791
[9] N. Tabassum and M. I. Khan, “Design an Empirical Framework for Sentiment Analysis from Bangla Text using Machine Learning,”  2nd  Int.  Conf.  Electr.  Comput.  Commun.  Eng.  ECCE  2019,  pp.  1–5,  2019,  doi: 10.1109/ECACE.2019.8679347.
[10] H. Parveen and S. Pandey, “Sentiment analysis on Twitter Data-set using Naive Bayes algorithm,” Proc. 2016 2nd Int. Conf. Appl. Theor. Comput. Commun. Technol. iCATccT 2016, pp. 416–419, 2017, doi:
10.1109/ICATCCT.2016.7912034.
[11] R. Sermsai and S. Laohakiat, "Analysis and Prediction of Temporal Twitter Popularity Using Dynamic Time Warping," 2019 16th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), 2019, pp. 176-180.
[12] Guo, "Text Classification Based on Naive Bayes with Adjusted Weights via Frequency Ratio of Feature Words," 2021 International Conference on Computer Technology and Media Convergence Design (CTMCD), 2021, pp. 263- 267.
[13] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi”, TECHSI, Jurnal Penelitian Teknik Informatika Vol. 3, pp. 127-146, 2013
[14] Han  Jiawei,  Michelline  Kamber,  and  Jian  Pei,  “Data  Mining  Concepts  and  Techniques”,  Elsevier,  United  States  of America, pp 84-117, 2012
[15] Nasukawa,  and  Yi,  “Classification  of  Local  News  Using  the  Naïve  Bayes  Method  with  the  N-Gram  Feature.  ASIA Scientific Journal of Technology and Information (JITIKA) Vol. 10, No. 1, Februari, 2003
[16] Cvijikj,  and  Michahelles,  “Combining  Classiﬁcation  and  Clustering  for  Tweet  Sentiment  Analysis”,  Journal  of Computational Linguistics and Chinese Language Processing, December, 2011
[17] Mesran, Suginam, and Dito, “Implementation of AHP and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020.