## ANALISIS SENTIMEN DAN KLASIFIKASI TWEETS BERBAHASA INDONESIA TERHADAP TRANSPORTASI UMUM MRT JAKARTA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER
1 Diana Ikasari, 2 Yuliana Fajarwati, 3 Widiastuti 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 yulianafajarwati@student.gunadarma.ac.id, 2 d_ikasari@staff.gunadarma.ac.id , 3 widiastuti@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penggunaan media  sosial  sebagai  sarana  untuk  mengakses  dan  menyebarkan  informasi telah  banyak  digunakan,  salah  satunya  menggunakan  media  sosial  Twitter.  Twitter  dalam penelitian  ini  digunakan  sebagai  sumber  data  untuk  menganalisis  tweet  berbahasa  Indonesia yang  membahas  mengenai  transportasi  MRT  di  Jakarta.  Analisis  sentimen  pada  twitter  MRT Jakarta  digunakan  untuk  melihat  kecenderungan  respon  pengguna  MRT  Jakarta  apakah berkecenderungan  positif  atau  negatif  berdasarkan  hasil  tweet  dari  Twitter  MRT  Jakarta. Analisis  sentimen  ini  dapat  membantu  masyarakat  Indonesia  dalam  menentukan  pilihan transportasi umum yang nyaman dan aman berdasarkan ulasan transportasi umum dari Twitter oleh pengguna MRT Jakarta. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk meningkatkan sistem pada  MRT  Jakarta,  baik  dalam  meningkatkan  layanan  maupun  fasilitas  agar  menarik masyarakat  untuk  menggunakan  MRT  Jakarta  sebagai  alat  transportasi.  Analisis  sentimen  ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang merupakan metode pengklasifikasian. Tahap peneltian pertama yang dilakukan yaitu crawling, preprocessing yang terdiri dari case folding, cleansing,  stopword  removal,  stemming,  convert  emoticon,  dan  tokenisasi.  Tahap  klasifikasi dilakukan setelah melalui fase preprocessing, dimana hasil klasifikasi tweet berkecenderungan positif atau negatif, menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Akurasi sistem pada analisis sentimen terhadap tweet yang terdapat dalam twitter MRT Jakarta adalah 95.88%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, MRTJakarta, Naïve Bayes Classifier, Twitter.

## Abstract
The  use  of  social  media  as  a  means  to  access  and  disseminate  information  has  been widely used, one of which is using social media Twitter. Twitter in this study is used as a source of information, in this case it is used as data to analyze Indonesian-language tweets discussing new public transportation MRT in Jakarta. Sentiment analysis on Jakarta MRT Twitter is used to  see  the  tendency  of  the  response  of  Jakarta  MRT  users  whether  positive  or  negative  trends based on the results of tweets from Twitter MRT Jakarta. This sentiment analysis can help the people  of  Indonesia  in  making  choices  of  convenient  and  safe  public  transportation  based  on public transportation reviews from Twitter by Jakarta MRT users. The results of this study can be used to improve the system on the Jakarta MRT, both in improving services and facilities to attract  people  to  use  the  Jakarta  MRT  as  a  means  of  transportation.  This  sentiment  analysis uses  the  Naïve  Bayes  Classifier  method  which  is  a  classification  method.  The  first  step  in  the program  is  crawling,  preprocessing  which  consists  of  case  folding,  cleansing,  stopword removal, stemming, converting emoticons, and tokenization. The classification phase is carried out after going through a preprocessing phase, where the results of the classification of tweets have a positive or negative tendency, using the Naïve Bayes Classifier method. The accuracy of the system in sentiment analysis of tweets contained in the Jakarta MRT twitter is 95.88%.
Keywords: Sentiment Analysis, MRT Jakarta, Naïve Bayes Classifier, Twitter.

## PENDAHULUAN
Kemacetan  sering  terjadi  di  berbagai wilayah,  khususnya  kota  besar  di  Indonesia. Meningkat cepatnya pertumbuhan pergerakan orang  dan  barang,  dimana  permintaan penyediaan  jaringan  jalan  yang  akhirmya memunculkan  kebutuhan  transportasi.  Kota menurut konteks perencanaan sistem transportasi regional maupun nasional mempunyai  fungsi  sebagai  simpul  jasa distribusi  yang  memiliki  peran  dominan dalam  hal  pemacu  tingkat  pertumbuhan ekonomi.  Adanya  perpindahan  barang  dan manusia  yang  semakin  komplek  seiring dengan  perkembangan  kota  mengakibatkan adanya sistem transportasi[1].
Peningkatan  kualitas  dan  fasilitas transportasi  umum  akan  membuat  pengguna kendaraan  pribadi  beralih  menggunakan transportasi  umum,  sehingga  dapat  meng- urangi  jumlah  kendaraan  yang  membuat kemacetan.  Kenyataannya  masih  banyak masyarakat enggan menggunakan transportasi umum  dan  lebih  memilih  menggunakan kendaraan  pribadi  dengan  alasan  beberapa faktor  diantaranya  mengenai  waktu  perjala- nan,  ongkos,  keselamatan  dan  keamanan, serta  kesenangan  dan  kenyamanan  pengguna transportasi  umum  tersebut.  Hal  ini  perlu diperhatikan  lebih  lanjut  dengan  mengetahui pendapat  masyarakat  tentang  apa  yang dirasakan  saat  menggunakan  transportasi umum  dalam  kota  sehingga  bisa  menjadi tolak ukur dan mampu memberikan beberapa
beberapa solusi untuk pengambilan keputusan guna meningkatkan mutu layanan hal lainnya.
Teknologi  yang  berkembang  begitu cepat, mengakibatkan mudahnya untuk mengakses dan mendapatkan informasi, salah satunya  adalah  mengkases  informasi  melalui penggunaan sosial media. Berdasarkan penelitian [2] data yang diperoleh pada tahun 2015  menggambarkan  bahwa  pertumbuhan twitter sangat cepat, terlihat bahwa pengguna aktif  internet  di  Indonesia  mencapai  angka 72.7  juta  pengguna.  Hal  ini  membuktikan bahwa  media  sosial  sangat  erat  hubungannya dengan perkembangan teknologi. Twitter bisa dianggap sebagai perkembangan dari  layanan pesan  singkat  atau  SMS,  dengan  platform berbasis  internet. Twitter merupakan  utilitas yang  memungkinkan  pengguna  mengirim SMS ke seluruh dunia, menjadikan pengguna dapat  mengekspresikan  pendapat,  informasi, dan  kegiatan  sehari-hari.  Berdasarkan  data yang  dirilis  oleh Twitter Indonesia,  bahwa Indonesia merupakan salah satu dari 5 negara terbesar  dalam  penggunaan  Twitter  secara aktif,  yakni  79%  dari  pengguna Twitter Indonesia  merupakan  pengguna  aktif  [3]. Reaksi  masyarakat  Indonesia  baik  yang berbentuk  opini  maupun  fakta  terhadap berbagai hal yang terjadi, terkumpul di dalam media  sosial Twitter dan  muncul  sebagai tweets .  Isi Tweets ini  menjadi  sumber  data apabila  diolah  dengan  benar  dan  tepat  dapat menghasilkan berbagai informasi yang berguna,  misalnya  dapat  digunakan  sebagai pengambilan keputusan atau digunakan untuk
meningkatkan  persepsi  seseorang  terhadap suatu hal yang baru diketahui. Bentuk analisis pendapat  atau review dapat  dilakukan menggunakan  analisis  sentimen,  di  mana analisis  sentimen  merupakan  proses  yang dilakukan  memahami,  mengekstrak,  dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan  informasi  [4].  Salah  satunya dengan  menganalisis  sentimen  masyarakat terhadap  suatu  hal  dimana  dalam  penelitian ini  menggunakan  hasil tweets dari  pengguna MRT Jakarta.
Beberapa penelitian terkait yang menjelaskan tentang analisis sentimen berdasarkan tweet telah  dilakukan  oleh Anurag  P.  Jain  dan  Vijay  D.  Kattar  bahwa perkembangan media sosial seperti Twitter , di mana  penggunaan  data Twitter untuk  analisis sentimen  terhadap  sebagian  produk  atau orang  atau  sebuah  kegiatan  ( event )  menggu- nakan K-neighbour  classifier [5]. Penelitian yang  dilakukan  [6],  membahas  tentang bagaimana  melakukan  analisis  sentimen terhadap  opini  dari  berbagai  jenis  jaringan sosial  seperti Twitter .  Analisis  sentimen dilakukan berdasarkan tweet yang telah diberi label  positif  atau  negatif,  menggunakan leksikal  analisis  melakukan  proses  memban- dingkan tweet yang di- crawler dengan Bag of Word (BOW)  untuk  mendefinisikan  berke- cenderungan  positif  atau  berke-cenderungan negatif.  Penelitian  lain  yang  terkait  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7],  men- jelaskan tentang aplikasi sosial yang semakin populer  mem- publish  emotion dalam  bentuk
review yang  digunakan  untuk  menefunisikan analisis  sentimen  berdasarkan  algoritma Belief  Maximasion dengan Supervised  topic level Sentiment Model (SSM).
Berbeda  dengan  sosial  media  lainnya, Twitter  memiliki  keterbukaan  terhadap  data yang  dimilikinya  melalui  API  ( Applicattion Programming Interface ). Melalui API, tweets yang  terdapat  dalam Twitter dapat  diakses sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  baik keyword yang  diinginkan  maupun  rentang waktu  yang  dibutuhkan  sehingga  informasi menjadi  mudah  didapatkan  dan  diolah menjadi  suatu  informasi  yang  berguna. Tweets yang  dikumpulkan  dan  dianalisis disebut  sebagai  analisis  sentimen.  Menurut [8] pada berbagai penelitian yang mengambil tema  analisis  dokumen  tekstual  yang  pernah dilakukan,  metode  Naive  Bayes  merupakan metode  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang paling tinggi.
Penelitian  [9]  melakukan  analisis sentimen  terhadap  dokumen  teks  yang menghasilkan  akurasi  sebesar  83%.  Pada penelitian [10] melakukan pengujian terhadap beberapa  algoritma  yang  biasa  digunakan untuk  mendeteksi spam ,  hasil  akurasi  yang didapatkan sebesar 96.5%. Proses seleksi fitur untuk  mereduksi  fitur  yang  tidak  relevan dalam proses klasifikasi.  Metode seleksi fitur yang  umum  digunakan  adalah Chi  Square (X2), Mutual Information (MI), dan Frequency-Based [9],  mengatakan  untuk kasus  seleksi  fitur frequency-based memiliki kinerja yang buruk dibandingkan MI dan Chi
Square.  Berdasarkan  hal  tersebut,  langkah awal  dalam  proses  pengembangan  sistem adalah spam  filtering ,  penelitian  ini  berusaha mengetahui  performa  algoritma Naïve  Bayes Classifier untuk  mengklasifikasikan tweet
berbahasa  Indonesia  ke  dalam  bentuk tweet negatif atau tweet positif. Indonesia, khususnya  Jakarta  memiliki  transportasi umum baru yaitu MRT (Mass Rapid Transit)
Jakarta.  Adanya  transportasi  umum  MRT  ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan  kapastitas  transportasi  umum. Tingkat  kepuasan  masyarakat  Jakarta  dengan adanya transportasi umum MRT Jakarta dapat menjadi  tolak  ukur  untuk  meningkatkan fasilitas  menjadi  lebih  baik  dan  membuat pengguna  menjadi  aman  dan  nyaman. Analisis  sentimen  pada Twitter transportasi umum MRT Jakarta digunakan untuk melihat kecenderungan  respon  masyarakat  pengguna MRT  Jakarta  apakah  berkecenderungan positif  atau  negatif,  berdasarkan  hasil tweet dari  Twitter  dapat  membantu  masyarakat Indonesia agar lebih mudah memilih transportasi  umum  yang  nyaman  dan  aman, bagi pihak manajemen MRT dapat membantu meningkatkan  layanan  dan  fasilitas  pada MRT  Jakarta  sehingga  memberikan  rasa nyaman,  aman  dan  tepat  waktu  bagi pengguna.    Berdasarkan  latar  belakang tersebut  dilakukanlah  penelitian  mengenai analisis sentimen masyarakat Jakarta terhadap trans-portasi  umum  MRT  Jakarta,  dengan melihat tweets masyarakat  melalui  sosial
media Twitter berbahasa Indonesia menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan dua tahapan  yaitu training dan testing seperti terlihat  pada  Gambar  1. Pada  tahap training dilakukan  proses crawling (pengumpulan data)  pada tweet, data  latih  diklasifikasikan secara manual ke dalam kelas sentimen positif dan negatif.  Tahap preprocessing adalah case folding , cleansing , stopword removal , stemm- ing , convert  emoticon ,  dan tokenisasi . Tweet yang  sudah  melalui  tahap preprocessing , dibuat model probabilistik yang akan digunakan  pada  tahap testing sebagai  model analisis  sentimen,  sedangkan  pada  tahap testing menggunakan tweet data  uji,  tahap testing melalui crawling dan preprocessing . Data  uji  diproses  sesuai  dengan  model analisis  sentimen  yang  dibuat  pada  tahap training sehingga  menghasilkan  klasifikasi berupa  sentimen  positif  atau  negatif.  Pada klasifikasi dilakukan perhitungan berdasarkan metode Naïve Bayes untuk menampilkan hasil klasifikasi berupa perhitungan angka, kecepa- tan dan akurasi.
Data  penelitian  ini  merupakan  kum- pulan tweet yang  diambil  dari  akun  MRT Jakarta pada Twitter sebanyak 100 data. Data tweet yang digunakan   sudah diberi sentimen positif  atau  negatif,  dan  sudah  dikategorikan ke dalam data uji maupun data latih.

## Crawling Data
Data  yang  diambil  merupakan  data tweet yang  terdapat  dalam Twitter menggu- nakan koneksi untuk  mengakses API  Twitter . Pengaksesan  data tweet Twitter  memerlukan hak  akses  untuk  dapat  mengakses  data tweet berupa consumer  key,  cosumer  secret,  access token, dan access token secret .

## Data Pre-Processing
Pada  tahap preprocessing dilakukan langkah-langkah  yaitu case  folding , cleans- ing , stopword  removal , stemming , convert emoticon , dan tokenizing .  Tahap case folding dilakukan untuk pengubah huruf pada Twitter menjadi huruf kecil. Hanya huruf “a” sampai
dengan “z” yang diterima dengan  memeriksa ukuran setiap karakter dari awal sampai akhir karakter.
Apabila  ditemukan  karakter  yang menggunakan huruf kapital ( uppercase ) maka huruf  tersebut  akan  diubah  menjadi  huruf kecil  ( lowercase ).  Tahap cleansing dilakukan untuk  menghilangkan noise (kesalahan  acak atau  varian  dalam  variabel  terukur  yang terdapat pada kalimat).
Kata yang dihilangkan dalam penelitian
adalah karakter HTML, hastag (#), username (@username),url(http://website.co),
dan email(nama@gmail.com). Tabel 1
memperlihatkan  ilustrasi  dari  tahapan  cleans- ing.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tabel 1. Ilustrasi Tahapan Cleansing
Data Hasil Case folding Tahapan Cleansing Input rt  @mrtjakarta:  teman  mrt perjalananmu termasuk kawasan ganjil genap? yuk naik mrt! mrt jakarta melewati kawasan ganjil genap dari lebak bulus. Output teman mrt perjalananmu termasuk kawasan ganjil genap?
yuk  naik  mrt!  mrt  jakarta melewati  kawasan  ganjil  genap dari lebak bulus.
Tahap  selanjutnya  adalah stopword removal . Daftar kata stopword pada penelitian bersumber dari penelitian [11], Pada tahap ini, kumpulan tweet melalui  tahap stopword removal .  Setiap  kata  pada tweet diperiksa.
Apabila  terdapat  kata  sambung,  kata  depan, kata  ganti,  atau  kata  yang  tidak  ada hubungannya  dalam  analisis  sentimen,  maka kata  tersebut  akan  dihilangkan.  Kata-kata yang  terkandung  pada  daftar stopword yang terdapat  pada  daftar  kata stopword Bahasa Indonesia berisi kata-kata yang sering muncul namun  tidak  memiliki  arti.  Pada  contoh  kata “bagaimana”,  “juga”,  “agar”  dan  “jadi” terdapat di tabel kata stopword sehingga kata tersebut harus dihilangkan.
Tahap stemming dilakukan  untuk mengubah  kata  ke  bentuk  dasar  dengan  cara menghilangkan  imbuhan-imbuhan  pada  kata dalam  dokumen.  Algoritma stemming yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Algoritma  Nazief  Adriani.  Tahap convert emoticon dilakukan  dalam  penelitian  adalah meng- convert icon sedih atau senang menjadi text ,  selain emoticon sedih  dan  senang  akan dihapus  atau  diabaikan. Tokenisasi meru- pakan  proses  pemoto-ngan string input berdasarkan  kata  yang  menyusunnya  serta membedakan  karakter-karakter  tertentu  yang dapat diperlakukan sebagai pemisah kata atau bukan.  Langkah-langkah  pada  tahap token- isasi adalah  menggunakan  kata  hasil  dari convert emoticon , kemudian memotong setiap kata  dalam  teks  berdasarkan  pemisah  kata seperti titik (.), koma (,), dan spasi dan bagian
yang  hanya  memiliki  satu  karakter  non alphabet dan angka akan dihilangkan.

## Proses Trainning
Proses Training menggunakan  data latih  yaitu tweet yang  sudah  diklasifikasikan, bentuk  term  yang  didefiniskan  berkecen- derungan  positif  atau  negatif.  Sebelum melakukan  klasifikasi  dengan Naive  Bayes maka  sebelumnya  harus  diperhatikan  yaitu Kosakata  ( vocabulary ).  Kosakata  adalah jumlah  kata  ( term )  pada  semua  data  latih yaitu tweet yang sudah diklasifikasikan.  Data latih  kemudian  melalui  tahap preprocessing . Data  diambil  dari  hasil  klasifikasi,  tabel  2 merupakan  contoh tweet data  latih  dengan klasifikasi  manual,  yang  terdiri  atas  7  data tweet berkecenderungan  positif  dan  3  data tweet berkecenderungan negatif . Berdasarkan data  pada  Tabel  2  dapat  digunakan  untuk menghitung prior  probability dimana    setiap fitur  yang  merepresentasikan  pesan  dihitung probabilitas kemunculannya di masing- masing kelasnya dengan menggunakan persamaan 1.
𝑃(𝑉𝑗) = |𝑑𝑜𝑐𝑠 𝑗| |𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ| (1)
Nilai  prior  probabilitas  kelas  positif data  berdasarkan  Tabel  2  adalah  -0,1549  dan prior probabilitas negative bernilai -0,5228 Himpunan  data  latih  pada  Tabel  2  kemudian diproses  dengan  memecah  kalimat  sehingga menghasilkan  kata  atau term ,  kemudiaan menghitung  kemunculan  kata  pada  setiap sentimennya  seperti  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.
Banyaknya  kosa  kata  yang  dihasilkan dari  pemecahan  kalimat,  maka  dilakukan perhitungan  setiap  kata  pada  masing-masing kategori dengan menggunakan persamaan 2.
(2)
Sebagai  contoh  pada  Tabel  3  untuk kata “Mrt” dihitung likelihood menggunakan persamaan 2 dengan kemunculan kata dengan kelas positif sebanyak 2 dan negatif 0 didapat nilai  likelihood  postif  sebesar    -0,920818754 dan negatif sebesar  -1,251811973. Nilai prior probabilotas  dan  likelihood  yang  dihasilkan untuk term “Mrt”  pada  proses  training  akan digunakan pada proses testing.
Tabel 2. Himpunan Data Latih Data Hasil Tokenisasi Sentimen (V) Tweet 1 Teman Positif Tweet 2 Mrt jalanmu Positif Tweet 3 Masuk Positif Tweet 4 Kawasan ganjil Negatif Tweet 5 Genap yuk naik Positif Tweet 6 Mrt Jakarta Positif Tweet 7 Lewat Negatif Tweet 8 Kawasan ganjil Negatif Tweet 9 Genap Positif Tweet 10 Lebak Bulus Positif Tabel 3. Kemunculan Kata pada Tiap Sentimen Term Jumlah Kemunculan Data Latih Positif (Vj) Jumlah Kemunculan Data Latih Negatif (Vj) Teman 1 0 Mrt 2 0 Jalanmu 1 0 Masuk 1 0 Kawasan 0 2 Ganjil 0 2 Genap 2 0 Yuk 1 0 Naik 1 0 Jakarta 1 0 Lewat 0 1 Lebak 1 0 Bulus 1 0 ∑ 𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎 = 13 ∑ 𝑛 = 12 ∑ 𝑛 = 5

## Proses Testing
Pada  proses testing dihitung  nilai posterior probabilitas  kelas  menggunakan persamaan  3,  dimana  sebelumnya  telah diketahui  nilai  prior  probabiltas  berdasarkan persamaan 2.
Posterior Probabilitas kelas   = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 + 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 log 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑘𝑒𝑙𝑎 s (3)
Nilai posterior kelas  positif  adalah  - 1,017728754  dan posterior negatif  sebesar  - 2,251811973. Selanjutnya  dilakukan  penen- tuan log terbesar  dari posterior probabilitas kelas  ,  berdasarkan  perhitungan  persamaan  3 diketahui nilai terbesar dari posterior probabilitas  adalah-1,017728754.  Sebagai contoh term yang  digunakan  adalah  “Mrt”, menggunakan  persamaan  4  dan  5,  sehingga didapat nilai posterior positif sebesar 0,5761733 dan posterior negatif 0,4238266.
Posterior Probabilitas Term Positif  = 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 + 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 (4)
Posterior Probabilitas Term Negatif = 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠+𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠
(5)
Berdasarkan  nilai posterior probabilitas  nilai posterior  positif  memiliki  nilai  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  negatif  yaitu 0,5761733,  dapat  disimpulkan  bahwa term “Mrt”  pada  data  uji  memiliki  kecenderungan pada sentimen POSITIF.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji coba data terhadap aplikasi dimulai dengan  proses crawling data tweet yang terlihat  pada  Gambar  2,  data  berupa tweet berisi  opini  masyarakat  yang  mengandung unsur  transportasi  umum  MRT  Jakarta sebanyak 100 tweet data terbaru.
Data  hasil crawling dilanjutkan  ke tahap  berikut  yaitu preprocessing ,  terlihat pada  Gambar  3.  Tahap  akhir  yang  dilakukan adalah  proses  klasifikasi  untuk  menentukan pakah data yang akan diuji termasuk ke dalam sentimen  positif  atau  negatif.  Pada  tahap  ini digunakan  algoritma Naive  Bayes, terlihat pada  Gambar  4.    Hasil  klasifikasi  dikatego- rikan  berkecenderungan  positif  atau  negatif berdasarkan  perbandingan  nilai posterior probabilitas,  apabila  perhitungan  nilai poste- rior probabilitas  positif  lebih  besar  dari  nilai posterior probabilitas negatif maka dihasilkan nilai klasifikasi dengan kecenderungan positif, begitu juga sebaliknya.
Gambar 2. Tampilan Proses Crawling Data Tweet
Gambar 3. Tampilan Proses Prepocessing-Tokenisasi
Gambar 4. Tampilan Proses Klasifikasi dan Presentase Akurasi

## Hasil Pengujian Perhitungan Klasifikasi
Pada  pengujian  aplikasi  analisis  senti- men  digunakan  10 tweet dari  100 tweet pada Twitter akun  MRT  Jakarta  dapat  dilihat  pada
Tabel  4,  dihasilkan  berdasarkan  perhitungan pada  persamaan    4  dan  5  untuk  menentukan kecenderungan  hasil  klasifikasi  positif  atau negatif berdasarkan sistem.
Tabel 4. Hasil Pengujian Klasifikasi No Sentimen Asli P Pos P Neg Hasil Analisis Hasil 1 Positif 0.507640 0.492359 Positif Akurat 2 Positif 0.507640 0.492359 Positif Akurat 3 Positif 0.000456 0.000038 Negatif Tidak Akurat 4 Negatif 0.002264 0.000137 Positif Tidak Akurat 5 Negatif 0.000322 0.000677 Negatif Akurat 6 Negatif 0.006482 0.008375 Negatif Akurat 7 Positif 0.001659 0.000960 Positif Akurat 8 Positif 0.003467 0.002058 Positif Akurat 9 Negatif 0.000456 0.000690 Negatif Akurat 10 Negatif 0.000215 0.000259 Negatif Akurat Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Jumlah Data Uji (10) Sentimen Hasil Analisis POSITIF Sentimen Hasil Analisis NEGATIF Sentimen Asli POSITIF True Positives = 5 False Negatives = 2 Sentimen Asli NEGATIF False Positives = 2 True Negatives = 1

## Pengujian Confusion Matrix
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  sistem untuk tweet yang  dilakukan  secara  manual dengan  klasifikasi tweet yang  dilakukan  oleh sistem  dengan  menggunakan  Naive  Bayes Classifier.
Pengujian  dilakukan  dengan  menggu- nakan confusion  matrix yaitu  sebuah  matrik dari prediksi yang akan dibandingkan dengan kelas  yang  asli  dari  data  inputan.  Pengujian dilakukan  menggunakan  10  data  uji  yang diambil  secara  acak  dan  sudah  diberi  label. Data  uji  tersebut  akan  dibandingkan  dengan hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem. Tabel  5  adalah  hasil  dari confusion  matrix . Setelah  sistem  melakukan  klasifikasi,  lalu dilakukan  perhitungan  akurasi  berda-sarkan Berdasarkan Tabel 5, Akurasi sistem dihitung dengan membagi jumlah nilai true positif dan
true negatif  dengan  jumlah true positif, false negatif, fals e  positif  dan true negatif  seperti pada persamaan 6.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (6)
Sedangkan  tingkat  kesalahan  sistem  ( error rate ) menggunakan persamaan 7.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 1 − 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (7)
Data  pengujian  akurasi  yang  sebanyak 10 tweet ,  mendapatkan  hasil  akurasi  60%, tingkat  kesalahan  sistem  40%.  Berdasarkan pengujian  akurasi,  didapatkan  hasil  akurasi klasifikasi tweet dari sistem analisis sentimen dengan  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier sebesar  95.88%  dengan precision positif sebesar  70%  dan precision negatif  sebesar 30%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  sentimen tweet dari Twitter akun  MRT  Jakarta  (@mrtjakarta)  telah berhasil  dilakukan  dengan  menggunakan  dua proses  yaitu  proses training dan  proses testing .  Sistem  dapat  memproses  data  dan mengklasifikasikan ke dalam sentimen positif atau  negatif  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier .  Pengukuran  akurasi sistem  dengan  melakukan  uji  coba  menggu- nakan confusion  matrix .  Berdasarkan  hasil implementasi  dan  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  analisis  sentimen,  dengan jumlah tweet data latih sebanyak 90 tweet dan data  uji  sebanyak  10 tweet ,  didapatkan akurasi  sistem  sebesar  95.88%.  Percobaan berskala  dan  diambil  rata-rata  dengan  data training dan  data testing sebanyak  10 tweet .
Hasil  dari  analisis  sentimen  dalam  bentuk klasifikasi tweet yang memiliki nilai kecenderungan  positif  atau  negatif  dapat dimanfaatkan sebagai pengambilan keputusan dalam  rangka  meningkatkan  layanan  dan fasiltas bagi pengguna MRT oleh manajemen pengelola.  Metode Naïve  Bayes  Classifier dapat  digunakan  sebagai  metode  pengkla- sifikasian  pada  analisis  sentimen  karena tingkat akurasinya yang besar.
Pengembangan  sistem  lebih  lanjut dapat  dilakukan  pada  penelitian  berikutnya berupa  penambahan  jumlah  data  latih  untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, menam- bahkan  fitur  perbandingan  persentase  positif
negatif  dan  memperindah  tampilan web agar lebih menarik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Wijanarko,    M.  A.  Ridlo,  “Faktor- faktor  Pendorong  Penyebab  Terjadinya Kemacetan”, Jurnal  Planologi ,  Vol.
14, No.1, Aprl 2017.
[2] A.  E.  P.  Harrera  “  Pemanfaatan  Media sosial  Twitter  Oleh  Ridwan  Kamil  dan Ganjar  Pranowo  Telah  Sesuai  dengan Fungsi  Utama  Media  Massa”, The Messsenger , Vol III, No.2, Juli 2016.
[3] Kemenkominfo.  “Pengguna  Internet  di Indonesia  63  Juta  Orang”.  from kominfo :
https://www.kominfo.go.id/content/det ail/3415/kominfo-pengguna-internet- di-indonesia-63-juta-
orang/0/berita_satker. 2019. [Accessed:
Maret 2019].
[4] B.  Pang,    L.  Lee, Opinion  Mining  and Sentiment  Analysis, Foundations  and Trends  in  Information  Retrieval,  Vol. 2, No 1-2 pp. 1–135, 2008.
[5] Anurag  P.  Jain,  Vijay  D.  Katkar, “Sentimen  Analysis  of  Twitter  Data Using  Data  Mining”,  International Conference  on  Information  Processing
(ICIP), IEEE, 13 Juni 2016.
[6] A.  Pappu  Rajan,  S.P.  Victor,  “Web Sentiment Analysis for Scoring
Positive  or  Negative  Word  Using
Twitter Data”, International Journal of
Computer  Application (0975-8887), Vol. 96 No. 6. June 2014.
[7] S.  M.  Basha,  D.  S.  Rajput,  “A
Supervised  Aspect  Level  Sentiment Model  to  Predict  Overall Sentiment  on Twitter Document”, International Journal  of  Metadata  Semantics  and
Ontologies, Vol.  13  Issue  1,  4
Desember 2018.
[8] Hairani,  G.  S.  Nugraha,  M.  N.
Abdillah,  M.  Innuddin,    “Komparasi Akurasi  Metode  Correlated  Naive Bayes  Classifier  dan  Naive  Bayes Classifier  untuk  Diagnosis  Penyakit Diabetes”, Jurnal Nasional Informatika dan  Teknologi  Jaringan ,  Vol  3  No.  1,
September 2018.
[9]
Juen  Ling,  I  Putu  Eka  N.  Kencana,
Tjokorda Bagus Oka, “Analisis Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  dengan  Seleksi  Fitur Chi  Square”, E-Jurnal  Matematika Vol. 3 (3), pp. 92-99, Agustus 2014.
[10] Malarvizhi  dan  K.  Saraswathi,  “Web Content  Mining  Techniques  Tools  & Algorithms  –  A  Comprehensive  Study R “, International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT) , Vol 4 Issue 8 , 2013.
[11] Tala, Fadillah Z, A Study of Stemming Effects  on  Information  Retrieval  in Bahasa  Indonesia ,  Master  of  Logic ProjectInstitute  for  Logic,  Language and  Computation  Universiteit  van AmsterdamThe Netherlands, 2003