Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74

## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PEMBERHENTIAN TV ANALOG PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Andika Prasetyo 1 , Taufik Ridwan 2
1,2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang
(0267) 641177
E-mail: andika.prasetyo19004@student.unsika.ac.id 1 , taufik.ridwan@cs.unsika.ac.id 2

## ABSTRACT
Technological developments make changes that occur in television broadcasts which were originally analog to digital. This rule makes the subject of discussion among the general public, one of which is Twitter users. This raises the opinions of Twitter users pros and cons. Regarding this, there is a need for sentiment analysis of analog TV stops using the Naive Bayes algorithm. The analysis was carried out to find out the opinions of Twitter users regarding the discontinuation of analog tv. The methodology applied uses the AI project cycle which ends with the evaluation stage. Data retrieved with the keyword "tv analog" in the period 1 January 2022 to December 30, 2022 with  a  maximum  limit  of  100  data.  The  data  obtained  is  given  a  sentiment  label  with  two  sentiments,  namely Negative  and  Positive.  In  this  case,  it  produces  negative  sentiment  data  of  70  and  positive  sentiment  of  30.  In classifying  data using  the Naive Bayes algorithm to  obtain a classification model using  the RapidMiner Studio 10.0 tool. Testing the best model is done by means of five tests with the distribution of training data and test data 50:50 to 90:10. The best model is found in the five tests with 90% accuracy. The best model performance gets 90% accuracy, 75% precision, and 100% recall where these results are good.
Keywords : AI Project Cycle, Analog TV, Naive Bayes, Sentiment, Twitter.

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi menjadikan perubahan yang terjadi pada siaran televisi yang semulanya analog menjadi digital.  Aturan tersebut  menjadikan  bahan perbincangan pada kalangan umum  salah satunya pengguna Twitter. Hal itu menimbulkan opini pengguna Twitter pro-kontra. Mengenai hal ini perlu adanya analisis sentimen terhadap pemberhentian  tv  analog  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Analisis  dilakukan  untuk  mengetahui  opini pengguna Twitter terhadap pemberhentian tv analog. Metodologi yang diterapkan menggunakan AI project cycle yang diakhiri dengan tahap evaluation .  Data yang diambil dengan kata kunci  “tvanalog” dalam kurun waktu 1 Januari  2022  s.d.  30  Desember  2022  dengan  batas  maksimal  100  data.  Data  yang  didapatkan  diberikan  label sentimen dengan dua sentimen yaitu Negatif dan Positif. Dalam hal tersebut menghasilkan data sentimen Negatif berjumlah  70  dan  sentimen  Positif  berjumlah  30.  Dalam  pengklasifikasian  data  menggunakan  algoritma Naive Bayes untuk mendapatkan model klasifikasi dengan menggunakan alat bantu RapidMiner Studio 10.0. Pengujian model  terbaik  dilakukan  dengan  cara  lima  pengujian  dengan  pembagian  data  latih  dan  data  uji  50:50  sampai dengan  90:10.  Model  terbaik  terdapat  pada  pengujian  lima  dengan  hasil  akurasi  90%.  Performa  model  terbaik mendapatkan hasil akurasi 90%, presisi 75%, dan recall 100% dimana hasil tersebut baik.
Kata kunci: AI Project Cycle, Naive Bayes, Sentimen, TV Analog, Twitter .

## 1. PENDAHULUAN
Pada  perkembangan  teknologi  masa  sekarang setiap perubahan terjadi dimana siaran Televisi (TV) pun  mengalami  perubahan  yang  semulanya  analog kini bermigrasi ke digital sebagaimana yang tertuang pada UU No 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja Pasal 60A  ayat  (1)  yang  bertuliskan  “Penyelenggaraan penyiaran dilaksanakan dengan mengikuti perkembangan teknologi, termasuk migrasi penyiaran dari teknologi analog ke teknologi digital.” (Presiden  Republik  Indonesia,  2020).  Hal  ini membuat  masyarakat  harus  mengikuti  aturan pemerintah tersebut untuk bermigrasi ke TV digital. Bilamana  TV  tidak  mendukung  siaran  digital  dapat
menambahkan Set  Top  Box untuk  mendapatkan siaran digital.
Dilihat  dari  aspek  pemberhentian  TV  analog masyarakat  memberikan  opini  ataupun  pendapatnya melalui  berbagai  media,  salah  satunya  media  sosial Twitter. Twitter adalah media sosial yang populer di masyarakat  (Pintoko  &  L.,  2018).  Pendapat  yang diberikan  terhadap  Program  Analog Switch  Off (ASO)  atau  pemberhentian  TV  analog  beragam, seperti  mendukung  dan  kurang  mendukung.  Dalam hal  ini  bilamana  diteliti  lebih  lanjut  terhadap  twit “tvanalog”  akan  mendapatkan  sentimen  yang berbeda-beda pada setiap opini yang ada. Hal tersebut bila  dikumpulkan  akan  menghasilkan  informasi. Tugas mendasar analisis sentimen yaitu
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
mengklasifikasikan  polaritas  kalimat  yang  ada  di dokumen.  Polaritas  mengacu  pada  arti  sebuah  teks yang  ada  di  dalam  dokumen  memiliki  sentimen negatif atau positif (Nugroho et al., 2016).
Dalam hal tersebut perlu adanya algoritma text mining yang  diperlukan,  dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Sebagaimana penelitian yang ada mengenai implementasi algoritma Naive  Bayes terhadap  analisis  sentimen opini  film  pada  Twitter  menghasilkan  akurasi  90%, precision 92%, recall 90%  dan f-measure 90% (Ratnawati,  2018).  Dalam  penelitian  tersebut algoritma Naive  Bayes layak  untuk  digunakan  pada penelitian  ini.  Dalam  operasinya  akan  dibantu menggunakan tools RapidMiner Studio 10.0.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  dan menghasilkan analisis sentimen TV analog menggunakan  algoritma Naive  Bayes dan  hasil performa  algoritma  yang  digunakan.  Penelitian  ini juga  bisa  dijadikan  referensi  untuk  penelitian  yang serupa.

## 2. METODE
Penelitian ini akan menggunakan metodologi AI project  cycle dalam  proses  pengimplementasian dengan model Naive Bayes . Tahapan yang dilakukan terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan AI Project Cycle

## 2.1 AI Project Cycle
AI  project  cycle merupakan  himpunan rangkaian  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan dalam  suatu  penelitian  menggunakan  metode  dan kaidah ilmiah yang kredibel dan menarik kesimpulan mengenai  hal  itu.  Dalam  hal  ini,  metode AI  project cycle memiliki  beberapa  tahapan  diantaranya problem scoping , data acquisition , data exploration , modelling , dan evaluation (Halim et al., 2022).
2.1.1 Problem Scoping
Problem scoping merupakan rangkaian pertama dari AI project cycle dengan mengidentifikasi  atau  menentukan  batasan  masalah yang bertujuan agar objek penelitian dapat lebih jelas serta  terarah.  Adapun  dalam problem  scoping ,
terdapat  metode  4W  yang  terdiri  dari who , where , what , dan why yang dimaksudkan untuk mempermudah  proses problem  scoping (Azimah  et al., 2022).
2.1.2 Data Acquisition Data  acquisition adalah  rangkaian  kedua setelah  selesai  mengidentifikasi  masalah,  yang kemudian peneliti beralih pada apa yang  dibutuhkan terkait    penyelesaian  terkait  data  (Widodo  et  al., 2022).  Pada  tahap  ini  penelitian  menggunakan  data yang diambil melalui Twitter terkait tv analog dalam kurun waktu 1 Januari 2022 s.d. 30 Desember 2022 dengan batas maksimal 100 data dengan menggunakan  alat  bantu snscrape .  Tahap  ini menggunakan alat bantu bernama Google Colab.
2.1.3 Data Exploration Diperkenalkan  oleh  John  Tukey, data exploration merupakan  rangkaian  penindaklanjutan data yang didapat dari data acquisition ,  pada  tahap ini  data  diatur  dan  dikumpulkan  secara  seragam dengan  pemahaman  karakteristik  yang  didapatkan dengan preprocessing terkait  data  yang  diperoleh tersebut  (Halim  et  al.,  2022).  Pada  tahap  ini  akan menampilkan  data  yang  telah  didapatkan  dan memberikan sentimen terhadap data yang didapatkan lalu  ditampilkan.  Setelah  itu  akan  dilakukan preprocessing terhadap  data  yang  didapatkan  untuk diproses  pada  tahap  selanjutnya.  Tahap  ini menggunakan  alat  bantu  Microsoft  Excel  dan RapidMiner Studio 10.0
2.1.4 Modelling
Setelah  melewati data  exploration ,  tahap selanjutnya  adalah modelling yaitu  pengembangan model  yang  mencakup  proses  pemilihan  algoritma dan training data . Proses pembuatan algoritma dalam bahasa  pemrograman  dimaksudkan  sebagai  metode pembelajaran  mesin  ( training    phase )    yang digunakan    untuk    menemukan  pola  (Hozairi  et  al., 2021).  Mengenai  hal  itu,  model  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Naive Bayes . Pada tahap ini dilakukan pemisahan data latih dan  data  uji  dengan  lima  percobaan  50:50  sampai dengan  90:10.  Percobaan  akurasi  terbaik  akan digunakan  dalam  menentukan  evaluasi.  Tahap  ini menggunakan alat bantu RapidMiner Studio 10.0.
Naive  Bayes adalah  metode  klasifikasi  yang efisien  dan  sangat  sederhana.  Klasifikasi Bayesian berdasarkan  teorema Bayes memiliki  kemampuan untuk  mengklasifikasikan  dengan  akurasi  dan kecepatan  tinggi  ketika  diterapkan  pada database yang berisi data dalam jumlah besar. Berikut adalah bentuk  umum  teorema Bayes (Christianto  et  al., 2020):
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑝(𝑋|𝐻) × 𝑝(𝐻)
𝑝(𝑋)
(1)
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
Keterangan: P(H|X)  = Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi X P(H) = Probabilitas hipotesis H P(X|H)  = Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H
P(X) = Probabilitas dari X Proses  selanjutnya  memerlukan  penunjuk  dalam menentukan  kelas  yang  cocok  pada  sampel  yang dianalisis. Maka dari  itu, persamaan (1) disesuaikan (Christianto et al., 2020):
𝑃(𝐶|𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶) × 𝑝(𝐹 1 …𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑝(𝐹 1 …𝐹 𝑛 ) (2)
Keterangan: 𝑃(𝐶|𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = Nilai  probabilitas  kelas  C  dari karakteristik F1…Fn
𝑃(𝐶) = Probabilitas kelas C 𝐹 1 … 𝐹 𝑛 = Karakteristik petunjuk untuk
melakukan klasifikasi
𝑝(𝐹 1 … 𝐹 𝑛 |𝐶) = Nilai probabilitas karakteristik F1…Fn pada kelas C 𝑝(𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = Probabilitas karakteristik F1…Fn
Suatu  dataset  kemungkinan  adanya  nilai  nol  pada model  probabilitas.  Nilai  nol  tersebut  membuat model Naive  Bayes tidak  dapat  melakukan klasifikasi,  oleh  karena  itu  diperlukan  metode  yang dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut. Add  one smoothing atau Laplacian Smoothing dapat menjadi solusi  untuk  menghindari  angka  nol,  karena  dalam perhitungan  parameter  n k ditambah  dengan  satu (Christianto et al., 2020).
𝑃(𝐹 𝑘 |𝐶 𝑖 = 𝑛 𝑘 +1 𝑛+|𝑉𝑜𝑐𝑎𝑏𝑢𝑙𝑎𝑟𝑦| (3)
Keterangan: 𝑃(𝐹 𝑘 |𝐶 𝑖 ) = Nilai probabilitas Fk pada kelas Ci
𝑛 𝑘
= Jumlah sampel data atribut nk 𝑛 = Jumlah sampel data dalam kelas dari atribut nk
|Vocabulary|  = Jumlah sampel data
2.1.5 Evaluation
Evaluation merupakan rangkaian lanjutan dari modelling . Pada tahap ini, model diuji dan dianalisis mengenai permasalahan dan sebab-akibat dalam hasil dan  penggunaan  model  dan  data  set.  Uji  analisis dilakukan dalam  banyak cara termasuk di dalamnya evaluasi  dilakukan  dengan  memperhatikan  akurasi dari data tersebut setelah training apakah sudah baik atau  belum.  (Mufidah  et  al.,  2022).  Pada  tahap  ini akan digunakan confusion matrix dalam mengevaluasi  model  yang  terbaik.  Tahap  ini menggunakan alat bantu RapidMiner Studio 10.0.
Confusion  matrix  merupakan  metode  yang tepat  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan
akurasi  pada text  mining . Confusion  matrix diilustrasikan  dengan  tabel  yang  menunjukkan jumlah  data  uji  yang  diklasifikasikan  dengan  benar dan  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan.  Tabel  dari confusion  matrix sebagai  berikut  (Christianto  et  al., 2020):
Tabel 1 . Confusion Matrix Confusion Matrix Prediksi Positif Negatif Aktual Positif TP ( True Positif) FN ( False Negatif) Negatif FP ( False Positif) TN ( True Negatif) Berdasarkan  nilai  dari confusion  matrix tersebut,  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi, dan recall dengan persamaan sebagai berikut (Fikri et al., 2020):
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN × 100% (4) Presisi = TP TP+FP × 100% (5)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN × 100% (6)

## 3. PEMBAHASAN
3.1 Problem Scoping
Problem scoping ditentukan dengan 4 langkah, yaitu:
1. Who (siapa  yang  akan  mengetahui  informasi tersebut):  hasil  penelitian  ini  akan  memberikan informasi  bagi  pembaca  mengenai  analisis sentimen  pemberhentian  tv  analog  dan  performa algoritma yang digunakan.
2. What (apa masalah tersebut): sejak diberlakukannya  pemberhentian  tv  analog  opini masyarakat  pro-kontra,  mengenai  hal  itu  maka diperlukannya analisis sentimen terhadap pemberhentian  tv  analog.  Dari  hasil  analisis sentimen  digunakanlah  algoritma Naive  Bayes untuk  pengklasifikasian  sentimen  pada  opini tersebut.
3. Where (dimana  masalah  tersebut):  media  sosial salah  satu  tempat  setiap  orang  mencurahkan opininya  karena  disitu  dapat  bebas  berpendapat. Media sosial yang digunakan adalah Twitter.
4. Why (mengapa masalah dibuat): untuk mengetahui  hasil  mengenai  analisis  sentimen pemberhentian  tv  analog  dan  mengetahui performa  algoritma Naive  Bayes pada  analisis sentimen pemberhentian tv analog.
3.2 Data Acquisition
Untuk  pengumpulan  data  menggunakan  cara scraping pada Twitter. Scraping dilakukan menggunakan  Google  Colab  dengan  bahasa  yang digunakan  ialah  Python  dan  menggunakan library
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
bernama snscrape .  Data  yang  diambil  dengan  kata kunci “tvanalog” dalam kurun waktu 1 Januari 2022 s.d.  30  Desember  2022  dengan  batas  maksimal  100 data. Atribut data yang diambil yaitu user , waktu, like pada twit, sumber twit, dan isi twit. Source code dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Source Code Pengambilan Data

## 3.3 Data Exploration
Pada  proses  ini  akan  menampilkan  data  lima teratas  dan  lima  terbawah  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Data  tersebut  akan  dilakukan  pelabelan manual  untuk  mengetahui  sentimen  pada  twit termasuk negatif atau positif.

## Gambar 3 . Visualisasi Data
Pelabelan  manual  menghasilkan  sentimen negatif berjumlah 70 dan sentimen positif berjumlah 30. Data ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Visualisasi Data Pelabelan Sentimen
Pada  data,  jumlah  label  sentimen  ditampilkan dengan  visual  diagram  batang.  Dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5 . Perbandingan Label Negatif dan Positif
Pada Gambar 5 dijelaskan bahwa sentimen yang berlabel  Negatif  lebih  mendominasi  terhadap sentimen  yang  berlabel  Positif.  Terkait  hal  itu menunjukkan  bahwa  pengguna  Twitter  tidak  setuju terkait  pemberhentian  tv  analog  yang  membuat sentimen  berlabel  Negatif  lebih  mendominasi.  Kata yang sering muncul dapat melihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Wordcloud Kemunculan Kata
Kemunculan  kata  pada  data  berlabel  Negatif  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Wordcloud Kemunculan Kata (Negatif)
Kemunculan  kata  pada  data  berlabel  Positif  dapat dilihat pada Gambar 8.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
Gambar 8 . Wordcloud Kemunculan Kata (Positif)
Preprocessing dilakukan  pada  data  atribut ‘ Tweet ’ guna  membersihkan data agar data menjadi bersih.  Atribut  yang  digunakan  hanya  ‘ Tweet ’  dan ‘Sentimen’  dan  data  bersih  akan  disimpan  dengan nama  file  ‘databersihtvanalog.xlsx’.  Proses  ini menggunakan tools RapidMiner. Preprocessing pada tools RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 . Preprocessing Text
Pada Subprocess memiliki  beberapa  tahapan. Tahapan  yang  dilalui  berupa Remove  Duplicates untuk  menghapus  data  yang  ganda  atau  data  yang sama, Remove Http ( Replace 1) untuk menghilangkan pranala yang ada, dan Remove RT ( Replace 2) untuk menghilangkan retweet yang  ada.  Tahapan  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 . Subprocess
Pada process  documents  from  data memiliki beberapa  tahapan.  Tahapan  yang  dilalui  berupa tokenize untuk  pemisahan  kalimat  menjadi  kata, transform  cases untuk  pengubahan  huruf  menjadi kecil semua, dan filter stopwords untuk pembuangan kata yang tidak penting. Tahapan dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 . Process Document From Data
Selanjutnya  digunakan Remove  Blank untuk menghilangkan  data  yang  kosong.  Data  yang  sudah bersih  disimpan  kedalam  xlsx  dan  data  pada RapidMiner.  Selanjutnya  data  bersih  digunakan untuk menentukan model terbaik.

## 3.4 Modelling
Model yang digunakan yaitu Naive Bayes untuk pengklasifikasian  terhadap  sentimen  pemberhentian tv  analog.  Data  bersih  digunakan  untuk  pembuatan model  terbaik  dengan  melakukan  lima  pengujian pembagian data latih dan data uji sebagai berikut:
Tabel 2 . Pengujian Pembuatan Model Pengujian Data Latih : Data Uji 1 50:50 2 60:40 3 70:30 4 80:20 5 90:10 Tahapan  pengujian  pembuatan  model Naive
Bayes pada  RapidMiner  dengan  lima  pengujian. Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 . Tahapan Pengujian Pembuatan Model
Data bersih untuk membuat model Naive Bayes dengan lima pengujian yang ada pada Tabel 2. Hasil pengujian  pembuatan  model  yang  menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3 . Hasil Pengujian Model Naive Bayes Pengujian Data Latih: Data Uji Data Latih Data Uji Akurasi 1 50:50 50 50 58,00% 2 60:40 60 40 67,50% 3 70:30 70 30 70,00% 4 80:20 80 20 80,00% 5 90:10 90 10 90,00%
Berdasarkan  Tabel  3  model  terbaik  terdapat pada  pengujian  5  dengan  pembagian  data  latih  dan
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
data  uji  90:10  yang  menghasilkan  akurasi  90%. Selanjutnya  model  terbaik  akan  dievaluasi  dengan menggunakan confusion matrix .

## 3.5 Evaluation
Model  terbaik  akan  dievaluasi  pada  tahap  ini. Model terbaik terdapat pada Pengujian 5 dengan hasil akurasi  yang  didapatkan  sebesar  90%  dengan pembagian  data  latih  dan  data  uji  90:10.  Model terbaik  diterapkan  kedalam confusion  matrix untuk mengevaluasi model dan mendapatkan hasil akurasi, presisi,  dan recall .  Hasil confusion  matrix dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13 . Hasil Confusion Matrix
Hasil confusion  matrix disajikan  dengan  tabel. Tabel 4 menjelaskan hasil dari confusion matrix pada model  terbaik  pengujian  5  dengan  data  latih berjumlah 90 data dan data uji berjumlah 10 data.
Tabel 4 . Performa Algoritma Naive Bayes
Performa Rumus Perhitungan Hasil (%) Akurasi TP+TN (TP+TN+FP+FN) 3 + 6 (3 + 6 + 1 + 0) 90 Presisi TP (TP + FP) 3 (3 + 1) 75 Recall TP (TP + FN) 3 (3 + 0) 100
Hasil performa dari model terbaik mendapatkan akurasi  90%,  presisi  75%,  dan recall 100%  yang menandakan  model  tersebut  efektif.  Upayakan  data latih seimbang antara label satu dengan yang lainnya agar  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dalam penerapan model Naive Bayes . Semakin banyak data akan mendapatkan performa yang baik pula.

## 4. KESIMPULAN
Analisis  sentimen  terhadap  pemberhentian  tv analog dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan  kata  kunci  ‘tvanalog’  dalam  kurun  waktu  1 Januari  2022  s.d.  30  Desember  2022  dengan  batas maksimal  100  data.  Didapatkan  sentimen  terbanyak ialah  sentimen  berlabel  Negatif  yang  menandakan bahwa pengguna Twitter tidak setuju atas pemberhentian  tv  analog.  Dilakukan  lima  pengujian terhadap  data  menggunakan  algoritma Naive  Bayes untuk mendapatkan  model terbaik.  Pengujian  model terbaik  didapatkan  pada  pengujian  5  dengan pembagian  data  latih  dan  data  uji  90:10  dan mendapatkan hasil performa dari akurasi 90%, Presisi 75%,  dan recall 100%.  Hasil  tersebut  menendakan penerapan model efektif.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  sebagai berikut:
1. Peneliti selanjutnya dapat menggunakan algoritma atau metode lainnya selain Naive Bayes , contoh: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbor (KNN).
2. Menambahkan data terbaru dan memberikan data latih  yang  cukup  banyak  dengan  sentimen  yang seimbang agar mendapatkan performa yang lebih baik.
3. Tools  selanjutnya  dapat  menggunakan  Orange dan  Weka  dalam  proses  penerapan  metode  yang digunakan.

## PUSTAKA
Azimah, F., Rizky, K., Wardani, N., Komputer, F. I.,
& Darma, U. B. (2022). SISTEM PENDETEKSI  GEJALA  AWAL  COVID-19 DENGAN . 675–688.
Fikri,  M.  I.,  Sabrila,  T.  S.,  &  Azhar,  Y.  (2020).
Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan Support  Vector  Machine  pada  Analisis Sentimen Twitter. Smatika Jurnal , 10 (02), 71– 76.
https://doi.org/10.32664/smatika.v10i02.455
Fitri, E., Yuliani, Y., Rosyida, S., & Gata, W. (2020).
Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector Machine. Jurnal  Transformatika , 18 (1),  71. https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i1. 2317
Halim, C., Purnomo, H. D., & Wahyono, T. (2022). Analisis  Pengelompokan  Wilayah  Penyebaran Covid-19  Di  Indonesia  Dengan  Metode Clustering . 359–372.
Hozairi,  H.,  Anwari,  A.,  &  Alim,  S.  (2021). Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan
Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree Serta  Naive  Bayes. Network  Engineering Research Operation , 6 (2), 133. https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.237
Mufidah, Y., Noah, R., Lawalatta, L., & Bragas, N. (2022).  PENGARUH  TINGKAT  AKURASI DALAM  IDENTIFIKASI  GEJALA  DAN TANDA  PENYAKIT  PADA  TANAMAN. Suparyanto Dan Rosad (2015 , 14 .
Nugroho,  D.  G.,  Chrisnanto,  Y.  H.,  &  Wahana,  A.
(2016). ANALISIS  SENTIMEN  PADA  JASA OJEK  ONLINE  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES . 156–161.
Pintoko,  B.  M.,  &  L.,  K.  M.  (2018).  Analisis Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier. E-Proceeding  of  Engineering , 5 (3), 8121–8130.
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74
Presiden  Republik  Indonesia.  (2020).  Undang Undang  Republik  Indonesia  Nomor  11 Tahun 2020 Tentang Cipta Kerja. Peraturan.Bpk.Go.Id , 052692 , 1–1187. Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada  Twitter. INOVTEK  Polbeng  -  Seri
Informatika , 3 (1),
50.
https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.335 Widodo, S., Setiawan, D., Ridwan, T., & Ambari, R. (2022).  Perancangan  Deteksi  Emosi  Manusia berdasarkan  Ekspresi  Wajah  Menggunakan
Algoritma VGG16. Syntax : Jurnal Informatika , 11 (01), 01–12.
https://doi.org/10.35706/syji.v11i01.6594
Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
e-ISSN: 2620-4770
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index DOI: 10.30736/jt.v15i2.991 , Hal 67-74

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN