Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PERBANDINGAN LEXICON BASED DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP GEMPA TURKI

## COMPARISON OF LEXICON-BASED AND NAIVE BAYES CLASSIFIER METHODS ON SENTIMENT ANALYSIS OF TWITTER USERS TO THE TURKEY EARTHQUAKE
Ahmad Faizal 1 , Agung Susilo Yuda Irawan 2 , Didi Juardi 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang 1910631170156@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
The Turkish Earthquake disaster that claimed many lives is currently busy both in the national and international media, which has led to the emergence of many opinions among social media users, especially on the Twitter Platform. Tweets posted by Twitter social media users can then be used as a useful source of information. Due to this, sentiment analysis can be used as a solution to process these voices using the Lexicon-Based Approach and  Naïve  Bayes  Classifier.  The  purpose  of  this  study  is  to  classify  opinions  about  the  Earthquake  Disaster event that occurred in Turkey on February 6, 2023, based on positive sentiment, neutral sentiment, and negative sentiment classes. A 90:10 scenario was used for testing. The evaluation results show that testing the Lexicon- Based Approach and Naïve Bayes Classifier produces an accuracy value of 65%. While Naïve Bayes Classifier without Lexicon-Based Approach produces an accuracy value of 64%.
Keyword : Sentiment Analysis, Turkey Earthquake, Lexicon Based, Naïve Bayes Classifier

## ABSTRAK
Peristiwa bencana Gempa Turki yang menelan banyak korban jiwa sedang ramai saat ini baik di media nasional maupun media internasional, hal ini menyebabkan  munculnya banyak opini pengguna sosial media teruma dalam Platform Twitter. Tweet yang diposting oleh pengguna sosial media Twitter tersebut kemudian dapat dijadikan sumber informasi yang bermanfaat. Dikarenakan hal tersebut, analisis sentimen dapat digunakan sebagai solusi untuk  mengolah  suara  tersebut  dengan  menggunakan  pendekatan  Lexicon  Based  dan  Naïve  Bayes Classifier. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  pendapat  tentang  peristiwa  Bencana  Gempa  yang terjadi di Turki pada 6 Februari 2023 berdasarkan kelas sentimen positif, sentimen netral dan sentimen negatif. Skenario 90:10 digunakan untuk pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pengujian pendekatan Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier menghasilkan nilai akurasi sebesar 65%. Sedangkan Naïve Bayes Classifier tanpa pendekatan Lexicon Based menghasilkan nilai akurasi sebesar 64%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen , Gempa Turki , Lexicon Based, Naïve Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  internet seperti saat ini data digital terus meningkat, seiring  dengan  hal  tersebut  data  digital harus  diolah  menjadi  informasi  yang berguna.  Media  sosial  dapat  benar-benar dimanfaatkan  untuk  menginformasikan masalah,  mengekspresikan  dukungan  atau memberi  tahu  pihak  berwenang  selama keadaan  darurat  dan  pasca  bencana. Peristiwa  bencana  alam  adalah  keanehan yang disebabkan oleh serangkaian peristiwa  yang  terjadi  secara  alami, termasuk  gempa  bumi,  letusan  gunung berapi, banjir, musim kemarau, badai, dan longsoran  salju.  Gempa  bumi  atau  gempa
adalah  getaran  atau  goyangan  tanah  yang disebabkan  oleh  pelepasan  energi  dari dalam  bumi,  terutama  dari dalam  lapisan- lapisan kerak bumi. Gempa dapat terjadi  di mana  saja  di  dunia,  namun  lebih  sering terjadi  di  wilayah-wilayah  di  sekitar perbatasan  lempeng  tektonik  di  mana lempeng tersebut bertabrakan atau bergerak melewati satu sama lain (Fan et al., 2019).
Analisis sentimen terhadap postingan terkait  bencana  di  media  sosial  dapat membantu  dalam  mendeteksi  postingan yang  berkontribusi  terhadap  kesadaran situasional  dan lebih memahami dinamika jaringan termasuk perasaan, kepanikan, dan kekhawatiran pengguna dengan
mengidentifikasi  polaritas  sentiment  yang diekspresikan  oleh  pengguna  selama peristiwa  bencana  untuk  meningkatkan pengambilan keputusan (Beigi et al., 2016).
Awal  tahun  2023,  dunia  dikagetkan dengan kejadian bencana gempa bumi yang melanda  Turki. Pada  tanggal  6  Februari 2023,  dua  gempa  bumi  besar  melanda provinsi  Turki,  Kahramanmaras.  Gempa dahsyat berkekuatan 7,8 magnitudo tersebut menghancurkan bangunan- bangunan  di  bagian  kota  Turki  Selatan hingga  Suriah,  gempa  tersebut  diikuti oleh gempa  berkekuatan  7,5  beberapa  jam kemudian  pada  pukul  13:24  waktu setempat.  World  Health  Organization (WHO)  melaporkan  bahwa  15  juta  orang terkena  dampak  di  Turki  dan  10,87  juta orang  terkena  dampak  di  Suriah  (World Health Organization, 2023).
Menurut  data  pada  Statista  yang diperoleh  dari NTV  Turkey;  Kandilli Observatory  and  Earthquake  Research Institute (2023),  gempa  tersebut  tercatat menjadi  gempa  di  Turki  yang  menelan korban  jiwa  terbanyak  dari  tahun  1914 hingga tahun 2023, hal tersebut dibuktikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Korban Jiwa Gempa Turki Tahun 1914 -2023
Sumber : BBC Melihat kondisi tersebut tentu memunculkan  banyak  pertanyaan  tentang bagaimana  sentimen  masyarakat  dalam
platform  media  sosial  Twitter mengenai peristiwa  gempa  bumi  di  Turki  tersebut. Penelitian  analisis  sentimen  terhadap gempa Turki  melalui media  sosial  Twitter ini  bertujuan  untuk memahami  berbagai pendapat yang muncul dari para pengguna internet,  salah  satunya  dari  media  sosial Twitter mengenai bencana gempa di Turki yang belakangan ini ramai diperbincangkan. Dengan adanya data hasil analisis  bencana  gempa  di  Turki  ini diharapkan  dapat  memperoleh  wawasan mengenai  pandangan  atau  opini  yang diungkapkan  di  platform  media  sosial dengan metode  ilmiah  supaya  pandangan atau  opini  yang  tersedia  menyajikan informasi yang mudah dipahami dan tidak menyebabkan  kebingungan  saat menerima dan memahami informasi tersebut.
Pemanfaatan  data  analisis  sentimen untuk  lembaga  UNHCR  ( United  Nations High  Commissioner  for  Refugees )  dapat memberikan  manfaat  besar  dalam  upaya penanganan pengungsi dan populasi terdampak bencana. Data analisis sentimen dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi kebutuhan mendesak dan prioritas masyarakat  yang  terdampak  bencana. Melalui analisis sentimen,  lembaga UNHCR dapat memahami aspirasi, kekhawatiran,  dan  masalah  utama  yang dihadapi  oleh  korban  bencana  gempa.
Informasi ini  memungkinkan untuk mengalokasikan  sumber daya secara lebih efisien  dan  memberikan  respon  dengan tepat sasaran.
Lexicon based adalah metode analisis  sentimen  yang  populer  di  media sosial  karena  kemudahan  metode  yang digunakan.  Metode  berbasis  leksikon menggunakan  kamus  yang  sudah  berisi nilai  polaritas  positif,  dan  negatif  guna memberikan  pembobotan  atau  penilaian pada kata (Undap et al., 2021). Pendekatan berbasis  leksikon  adalah  metode  analisis sentimen  yang menggunakan kamus yang menyertakan  atau  mencantumkan  kata dengan  polaritas  kata  yang  disertakan  di dalamnya  (Malini  et  al.,  2022).  Menurut (Chiny  et  al.,  2021)  VADER  adalah
leksikon  berbasis  aturan  dan  alat  analisis sentimen  yang  secara  khusus  disesuaikan dengan  sentimen  yang  diekspresikan  di media sosial yang menggunakan kombinasi leksikon sentimen dan daftar  fitur leksikal yang umumnya  dilabeli menurut orientasi semantik sebagai positif atau negatif.
Naïve  Bayes  Classifier merupakan algoritma  yang  menggunakan  konsep peluang,  atau  yang  biasa  dikenal  dengan probabilitas, dan digunakan untuk klasifikasi dalam analisis sentiment (Amaliah &  Dwi  Nuryana,  2022). Naïve Bayes Classifier merupakan pengklasifikasi probabilitas sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  kumpulan  data  yang diberikan (Mustofa & Prasetiyo, 2021).
Pada  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh (Aulia  &  Patriya,  2019) pendekatan  dengan Lexicon  Based pada data  testing  menghasilkan  nilai  akurasi 64,49%  kemudian  pada  data training menggunakan labelisasi menghasilkan 94,2%. Dengan Naïve Bayes Classifier pada data testing menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  86,5%  dan  pada  data training sebesar 94,08%. Penelitian ini
menunjukkan  bahwa  hasil  dengan  akurasi tertinggi  adalah  dengan Naive  Bayes Classifier .  Penelitian  berikutnya  oleh (Kardian & Gustiana, 2021) menghasilkan akurasi sebesar 71% dengan memanfaatkan pendekatan Lexicon  Based dan  algoritma klasifikasi Naïve Bayes dengan  data tweet yang  diolah  sebanyak  1.261  data.  Data training yang digunakan sebesar 90% dari 1.135  data  dan  data testing 10%  dari  126 data.
Penelitian berikutnya dilakukan oleh (Undap et al., 2021) penelitian ini berusaha menganalisis  situs  pembajakan  artikel dengan  metode Lexicon  Based dengan klasifikasi  sentimen  positif,  negatif,  dan netral.  Kemudian  performa  dari Lexicon Based tidak  diukur  dengan  metode  lain menghasilkan  skor  pengujian  akurasi sebesar 55,6% dengan menggunakan 3.108 data, dimana 1.730 data berhasil diprediksi
benar  oleh  sistem.  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  (Oktaviana  et  al.,  2022) hasil penelitian ini menunjukkan penggunaan Lexicon  Based  Features mempengaruhi  nilai  akurasi  objek  dalam penelitian. Hasil evaluasi dalam identifikasi  kelas  sentimen  pada  data komentar  pengguna  Twitter  meningkat setelah  menggunakan Lexicon Based Features . Nilai akurasi sebelum menggunakan Lexicon  Based  Features 0.48,  kemudian  setelah  menggunakan Lexicon Based Features sebesar 0.60.  Nilai evaluasi  meningkat  12%  dibandingkan metode SVM tanpa menggunakan pendekatan Lexicon  Based Features . Penelitian yang dilakukan ini menggunakan  pendekatan Lexicon  Based dan algoritma Naive Bayes Classifier untuk melakukan  analisis  sentimen  pengguna Twitter  tentang  peristiwa  bencana  gempa bumi  yang di Turki pada 6 Februari 2023 lalu

## METODE
Penelitian  ini  mengimplementasikan metodologi KDD ( Knowledge Discovery in Database ). Knowledge  Discovery  in Database merupakan  proses  komputasi yang  menggunakan algoritma  matematika untuk mengekstraksi  data dan menghitung probabilitas  tindakan  potensial  di  masa mendatang  (Bhatia,  2019). Knowledge Discovery  in  Database sebuah  proses untuk  menemukan  pola  menarik  yang tersembunyi  dari  sekumpulan  data  besar yang  disimpan  dalam  basis  data  seperti data  warehouse dan  tempat  penyimpanan data lainnya (Rahmah, 2021).
Metode  yang  disebut Knowledge Discovery  in Database merupakan  proses mencari pengetahuan baru tentang domain area  aplikasi  tertentu,  model Knowledge Discovery in Database mencakup sejumlah proses  yang  dilakukan  secara  berurutan (Ghazal  &  Hammad,  2022).  Penggunaan metode Knowledge Discovery in Database diperlukan  karena  data  yang  digunakan berisi  data  yang  beragam  dan  tidak terstruktur. Metodologi Knowledge
Discovery in Database terdiri dari tahapan berikut yaitu data selection , preprocessing , data labelling , transformation , data mining , dan evaluation.

## Gambar 1. Alur Tahap Penelitian
1. Data Selection Proses scraping data atau pengumpulan  data diambil  menggunakan library  Snscrape yang  terdapat  pada python,  untuk  menarik  data  berupa  tweet pada  Twitter. Snscrape adalah scraper yang dapat membantu mengambil informasi  tanpa  perlu menggunakan  API dari Twitter. Informasi yang dapat  diambil seperti  dari  profil  pengguna,  tagar, atau seperti  postingan  yang  relevan  dengan pencarian.
Setelah  scraping  selesai  selanjutnya adalah  melakukan  proses data  selection dengan  melakukan  pemilihan  tweet  dari dataset dengan tujuan mengumpulkan data yang berhubungan dengan objek penelitian yaitu  tweet  tentang  bencana  gempa  di Turki  yang  didapatkan  dari  platform penyedia  dataset  Kaggle  dan  tweet  sosial media Twitter yang mengandung peristiwa gempa  di  Turki  pada  Februari  2023. Pemilihan data dilakukan dengan menggunakan kata kunci “ turkey earyhquake ”  dan  kriteria  pemilihan  tweet yaitu  tweet  yang  ditulis  dengan  bahasa Inggris.  Setelah  mendapatkan  data  dari proses tersebut, kemudian dilakukan proses pemilihan  data.  Dalam  proses  pemilihan data ini tweet akan diseleksi dan kemudian tweet  yang  sudah  sesuai  akan  masuk  ke proses preprocessing sesuai dengan kebutuhan penelitian ini.
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan fase pengolahan data yang berfungsi menghasilkan  dataset  yang  bersih  dari noise sehingga  siap  digunakan  pada tahapan pemodelan selanjutnya. Preprocessing adalah  tahap  pemrosesan data  yang  menciptakan dataset  yang  bebas noise dan data siap untuk digunakan  pada tahap  pemodelan  berikutnya.  Tahapan dalam  preprocessing  dalam  penelitian  ini sebagai berikut.
a. Cleansing :  Melakukan  pembersihan data  dengan  menghapus  emotikon, tagar,  url,  nama  pengguna,  atau  ikon yang tidak diinginkan untuk memudahkan proses penambangan data.
b. Case  Folding :  Mengubah  kata-kata yang  masih menggunakan  huruf  besar menjadi  huruf  kecil.  Pada  tahap  case folding ini, suatu kata, teks atau kalimat yang  mengandung  huruf  kapital,  maka huruf  kapital  tersebut  akan  diubah menjadi huruf kecil ( lowercase ).
c. Tokenizing :  Memecah   kalimat   dalam teks  menjadi  kata-kata  tunggal  untuk menentukan struktur setiap  kata.
Umumnya,  kata  diidentifikasi  atau dipisahkan  oleh  spasi,  tanda  kutip tunggal  ('),  titik  (.),  titik  koma  (;),  dan titik dua (:).
d. Filtering :  Menyaring  kata  penghubung yang  tidak diperlukan di dalam dokumen, misalnya “ if ”, “ when ”, “ and ”, “ or ”,  “ however ” “ although ”,  dan  lain- lain. Pada tahap filtering ini kata umum yang  tidak  memiliki  makna  atau informasi akan dihilangkan agar volume kata  yang  disimpan  pada  sistem berkurang
e. Stemming : Menghilangkan kata imbuhan  yang  terdapat  pada  suatu  kata atau merubah suatu kata yang memiliki imbuhan  menjadi  kata  dasar  dengan tujuan menyiapkan data untuk diolah ke tahap selanjutnya.

## 3. Data Labelling
Setelah melewati
tahapan preprocessing, maka selanjutnya dilakukan
proses data labelling . Data labelling untuk pendekatan dengan Lexicon Based dilakukan  secara  otomatis,  sistem  akan menghitung skor  suatu  sentimen  dengan bantuan  kamus  leksikon  yaitu VADER Sentiment .

## 4. Transformation
Tahap transformasi merupakan tahap pengubahan  data  menjadi  format  yang dapat  diproses  selama  tahap  data  mining. Transformasi  data  diperlukan  karena  pada proses selanjutnya pencarian data numerik akan diperlukan untuk memudahkan perhitungan  selama  penerapan  kata-kata yang memiliki frekuensi yang  lebih tinggi. Selain itu, metode ini juga membantu dalam mengidentifikasi  kata  yang  sering  muncul dalam  dokumen.
Keterangan: tf  : Term Frequency (frekuensi kata. tf ij : Jumlah kemunculan term i dalam dokumen j.
∑ t j  : Jumlah semua term dalam dokumen j.
Idf : Inverse Document Frequency. N : Jumlah total dokumen dalam corpus N. Df : Jumlah dokumen mengandung term sebuah kata.
5. Data Mining
a. Lexicon Based
Menurut  (Malini  et  al.,  2022) pendekatan berbasis leksikon adalah metode analisis sentimen
yang menggunakan  kamus  yang  menyertakan atau  mencantumkan  kata  dengan  polaritas kata yang disertakan di dalamnya. Dengan metode  ini  sistem  akan  memeriksa  setiap kata,  kemudian  sebuah  kata  dikatakan positif  jika  kata  tersebut  masuk  dalam kamus positif.  Demikian juga,  jika sebuah kata dimasukkan dalam kamus negatif, kata
tersebut adalah kata negatif. Data teks dapat dikategorikan  oleh  VADER  menjadi  tiga kategori  sentimen  berbeda  yaitu  positif, negatif,  dan  netral.  Untuk  melakukan proses klasifikasi sentimen tersebut dilakukan oleh VADER dengan menghitung skor negatif, positif, netral, dan compound score berdasarkan nilai polaritas.
Keterangan:
CS : Compound Score .
X : Jumlah nilai valensi kata penyusun.
a : Konstanta normalisasi.
b. Naïve Bayes Classifier
Salah satu metode penambangan data yang paling populer untuk mengkategorikan  sejumlah  besar  data adalah Naive  Bayes  Classifier ,  yang  juga dapat  digunakan  untuk  memperkirakan kemungkinan probabilitas kelas akan terdiri dari sekumpulan  data  tertentu.  Algoritma Multinomial  Naive  Bayes dipilih  untuk melakukan  klasifikasi  data  ini  karena algoritma  ini  dapat  mengumpulkan  bukti, evidensi  dan  atribut  kelas,serta  melatih model  menggunakan  sampel  data  untuk menentukan  probabilitas  jika  diberikan kelas  tertentu.  Bentuk  formula  teorema Bayes adalah sebagai berikut:
Keterangan:
X : Kelas data yang tidak diketahui.
H  :  Hipotesis  data  X,  kelas  sesuai  dengan kategori data tertentu. P(H|X) : Kemungkinan hipotesis
(probabilitas) H sesuai kondisi X.
P(H) : Kemungkinan hipotesis H
(probabilitas hipotesis H).

## 6. Evaluation
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengujian dengan menggunakan Confusion Matrix . Hasilnya akan berupa nilai akurasi.
Confusion matrix adalah metode pengujian yang  dilakukan  dalam  evaluasi  yang dirancang  untuk  menghitung  kinerja pembelajaran mesin. Menurut (Kardian &
Gustiana, 2021)
confusion matrix merupakan  tabel  yang  menampilkan seberapa  baik  kinerja  model  klasifikasi pada  set  data  uji  dengan  nilai  yang diketahui.  Matriks  ini  memiliki  empat kombinasi  berbeda  dari  hasil  tes  prediksi dan  nilai  aktual.  Uji  akurasi  confusion matrix  digunakan  untuk  menentukan akurasi  model  pembelajaran  mesin  dari Naive  Bayes  Classifier (Mustofa  & Prasetiyo, 2021). Dalam penelitian, digunakan  multiclass  confusion  matrix 3x3,  sehingga  tabel  confusion  matrixnya seperti pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi Negatif Netral Positif Aktual Negatif TNeg FNegNet FNegPos Netral FNetNeg TNet FNetPos Positif FPosNeg FPosNet TPos
Keterangan:
TNeg  :  Jumlah  prediksi  negatif  dari  data aktual negatif.
FNegNet : Jumlah prediksi yang netral dari data aktual yang negatif.
FNegPos : Jumlah prediksi yang positif dari data aktual yang negatif.
FNetNeg  :  Jumlah  prediksi  yang  negatif dari data aktual yang netral.
TNet : Jumlah prediksi yang netral dari data aktual yang netral.
FNetPos : Jumlah prediksi yang positif dari data aktual yang netral.
FPosNeg  :  Jumlah  prediksi  yang  negatif dari data aktual yang positif.
FPosNet : Jumlah prediksi yang netral dari data aktual yang positif.
TPos  :  Jumlah  prediksi  yang  positif  dari data aktual yang positif.
Akurasi adalah perbandingan jumlah proporsi  prediksi  yang  benar  di  kotak positif negatif, dan netral. Untuk menghitung akurasi dengan tabel multiclass confusion matrix 3x3
dihitung menggunakan  persamaan  seperti  yang digunakan oleh  (Arini  et  al.,  2020) ditentukan  dengan persamaan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah dilaksanakan  yaitu  adalah  melakukan
analisis  sentimen  dari  data tweet  mengenai isu  bencana  gempa  yang  terjadi  di  Turki pada 6 Februari 2023. Kemudian data tweet yang  didapat  diklasifikasikan  ke  dalam  3 kelas  sentimen  yaitu  positif,  negatif  dan netral dengan menerapkan metode Lexicon Based menggunakan  kamus  VADER Sentiment dan  pelalelan  data  manual  oleh pakar untuk membuktikan hasil perbandingan  akurasi  pendekatan Lexicon Based dengan Naïve  Bayes  Classifier ,  dan proses klasifikasi  dengan  algoritma Naïve Bayes  Classifier tanpa  pendekatan Lexicon Based . Kemudian sistem dievaluasi dengan memanfaatkan confusion  matrix untuk menentukan nilai akurasi model yang telah disiapkan sebelumnya.

## 1. Data Selection
Proses scraping data  berupa  tweet yang  berasal  dari  sosial  media  Twitter dengan  penggunaan  kata  kunci  “ turkey earthquake ” dan tweet yang diambil dalam bahasa  Inggris.  Setelah  proses scraping data  dilakukan,  proses  selanjutnya  yaitu melakukan  penyeleksian  data  dari  hasil scraping dengan tujuan menentukan apakah  data tersebut  sudah  sesuai  dengan kata kunci yang digunakan pada penelitian ini.  Setelah  melakukan  seleksi  data,  data awal  yang  berjumlah  2.376  data  tweet berkurang menjadi 1.028 data tweet.

## 2. Preprocessing
Dalam  tahap  preprocessing  ini  data yang  sudah  dipilih  dan  diseleksi  akan dibersihkan dengan menghapus noise yang terdapat  pada  data.  Dalam  penelitian  ini, tahap preprocessing terdiri dari  5  tahapan yaitu cleaning , case  folding , tokenizing , filtering , dan stemming. Tabel 1. Preprocessing Tahapan Hasil Data Tweet Alkhidmat  Foundation Pakistan @AlkhidmatOrg in collaboration with Turkish partner  organizations  is responding on the ground… https://t.co/1gbCqJ9lwd Cleaning Alkhidmat Foundation Pakistan in collaboration with Turkish partner organizations is responding on the ground
Case Folding alkhidmat foundation pakistan in collaboration with turkish partner organizations is responding on the ground Tokenizing [alkhidmat, foundation, pakistan, in, collaboration with, Turkish, partner, organizations, is, responding, on, the, ground] Filtering [alkhidmat, foundation, pakistan, collaboration, turkish, partner, organizations, responding, the ground] Stemming [alkhidmat, foundat, pakistan, collabor, turkish, partner, organ, respond, the ground]
3. Data Labelling
Langkah  selanjutnya  proses data labelling ,  pendekatan  dengan Lexicon Based digunakan  untuk  memberi  label setelah  data  dibersihkan  selama  tahapan preprocessing dengan memanfaatkan VADER Sentiment . Sentimen positif memiliki skor polaritas lebih besar dari nol (>  0),  sedangkan  nilai  sentimen  netral memiliki skor polaritas sama dengan nol (= 0), dan nilai sentimen negatif memiliki skor polaritas  kurang  dari  nol  (<  0)  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Akbari  et al., 2023) dan penelitian (Syah et al., 2023).

## Gambar 1. Data Labelling dengan VADER Sentiment
Pada  Gambar  1 diatas menunjukkan hasil pelabelan data menggunakan VADER Sentiment . Data tweet tersebut dikategorikan menurut hasil skor polaritas sentimen  masing-masing  yaitu  positif, netral, dan negatif.
4. Transformation
Tahapan berikutnya adalah transformation, pada proses transformation ini  tiap  kosakata  yang  ada  pada  dokumen akan dilakukan pembobotan kata (perhitungan  token  pada  setiap  dokumen) dengan  menggunakan  TF-IDF  ( Term Frequency - Inverse  Document  Frequency ) memanfaatkan  fitur TfidfVectorizer yang disediakan  oleh  library  sklearn.  Hasil ringkasan dataset yang telah dihitung tf-idf dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pembobotan TF-IDF Term Rank Turkey 73.517630 Earthquake 66.338475 Syria 51.336146 Help 28.297637 People 28.004981
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  Pada langkah ini, pembobotan dilakukan dengan menggunakan perhitungan  TF-IDF  untuk setiap  kata  dalam  dataset,  kemudian pengurutan  dilakukan  berdasarkan  nilai rank terbesar. Dengan mengambil lima kata paling sering muncul yang  didapatkan dari hasil visualisasi wordcloud untuk meringkas hasil transformasi tersebut.

## 5. Data Mining
Setelah dilakukan tahap transformasi pada  data,  selanjutnya  akan  dilakukan tahap data  mining . Dalam  tahapan data mining ini,  dilakukan  klasifikasi  sentimen terhadap  tweet  opini  pengguna  Twitter terhadap bencana gempa Turki yang terjadi pada  6  Februari  2023  lalu  menggunakan dua  model  yaitu Lexicon  Based dengan Naïve  Bayes Classifier  (model  1),  dan
Naïve  Bayes  Classifier tanpa pendekatan Lexicon Based (model 2). Proses implementasi  kedua  model  ini  dilakukan dengan  menggunakan tiga skenario pengujian yang telah dijelaskan sebelumnya pada tahapan Transformation . Dalam  penelitian  ini  pengujian  akan dilakukan dengan tiga skenario pembagian data. Berikut tiga skenario pembagian data yang  dilakukan  dan  hasil  akurasi  yang didapatkan  dari  setiap  skenario  yang
diringkas ke dalam Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Pembagian Data Training dan Data Testing Skenario Perbandingan Data Trainig Data Testing 90:10 925 103 80:20 822 206 70:30 719 309 a. Lexicon Based Features
Hasil analisis sentimen dengan menggunakan  Lexicon  Based  Features sebagian besar didominasi dengan sentimen positif.  Hasil  klasifikasi  menggunakan pendekatan Lexicon  Based dengan bantuan VADER Sentiment ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Pie Pendekatan
Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier
Gambar  2  memperlihatkan  bahwa klasifikasi  dengan  pendekatan  Lexicon Based menghasilkan  persentase  nilai polaritas sentimen positif sebesar 41.83%. Kemudian  sentimen negatif  menghasilkan nilai  polaritas  sebesar  34.93%,  dan sentimen netral menghasilkan nilai polaritas  sebesar  23.93%  dengan  430 sentimen positif, 246 sentimen netral, dan 352 sentimen negatif .
b. Naïve Bayes Classifier
Tahap ini merupakan proses klasifikasi data
yang dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Hasil klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes  Classifier ditunjukkan pada Gambar 3 berikut .
Gambar 3. Diagram Pie Naïve Bayes Classifier
Pada  Gambar  3  klasifikasi  dengan Naïve  Bayes menghasilkan  persentase nilai  polaritas  sentimen  positif  sebesar 44.4%. Kemudian  sentimen  negatif menghasilkan nilai polaritas sebesar 48%, dan  sentimen  netral  menghasilkan  nilai polaritas  sebesar  7.7%  dengan  456 sentimen  positif,  493  sentimen  negatif, dan 79 sentimen netral.

## 6. Evaluation
Tahap  terakhir  setelah  klasifikasi adalah  evaluasi.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix . Pengujian dilakukan dengan menampilkan hasil klasifikasi pendekatan Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier ,  dan  hasil  klasifikasi Naïve Bayes tanpa  menggunakan  pendekatan Lexicon Based dengan  menghitung akurasi.  Untuk  tujuan  penelitian  ini, parameter yang digunakan adalah akurasi yang  dihitung  menggunakan confusion matrix dengan  persamaan confusion matrix untuk  3  kelas  sentimen  yaitu positif, negatif, dan netral. Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6 menampilkan hasil akurasi yang  didapatkan  oleh  model  dengan skenario  pembagian  data  yang  sudah ditentukan.
Tabel 4. Pengujian Skenario 90:10 Confusion Matrix Lexicon Based Features dengan Naïve Bayes Classifier Naïve Bayes Classifier Tneg 22 31 FNegNet 1 0 FNegPos 7 14 Confusion Matrix Lexicon Based Features dengan Naïve Bayes Classifier Naïve Bayes Classifier FNetNeg 10 3 TNet 4 0 FNetPos 10 4 FPosNeg 8 16 FPosNet 0 0 TPos 41 35 Akurasi 65% 64% Tabel 5. Pengujian Skenario 80:10 Confusion Matrix Lexicon Based Features Dengan Naïve Naïve Bayes Classif ier
Bayes Classifier Tneg 56 76 FNegNet 2 0 FNegPos 16 27 FNetNeg 14 6 TNet 4 0 FNetPos 10 0 FPosNeg 21 28 FPosNet 2 0 TPos 73 63 Akurasi 67% 67% Tabel 6. Pengujian Skenario 90:10 Confusion Matrix Lexicon Based Features dengan Naïve Bayes Classifier Naïve Bayes Classifier Tneg 83 105 FNegNet 4 0 FNegPos 21 43 FNetNeg 26 12 TNet 14 0 FNetPos 25 13 FPosNeg 19 34 FPosNet 2 0 TPos 115 102 Akurasi 69% 67%
Pada  Tabel  4,  Tabel  5,  dan  Tabel  6 dapat  dilihat  bahwa  model Lexicon  Based dengan Naïve Bayes Classifier , dan model Naïve  Bayes  Classifier tanpa  pendekatan Lexicon  Based memberikan  hasil  yang cukup  baik  dalam  melakukan  klasifikasi pada  ketiga  skenario  yang  sudah  dibuat, mendapatkan nilai  akurasi  rata-rata  yang cukup tinggi. Dengan nilai rata-rata akurasi untuk  model  dengan pendekatan Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier mendapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar 67%,  sedangkan  model Naïve  Bayes Classifier tanpa  menggunakan  pendekatan Lexicon  Based mendapatkan  rata-rata akurasi sebesar 66%.
Beberapa  kata  sering  muncul  dalam pendapat yang bersifat positif, negatif, dan netral ditampilkan  dalam wordcloud. Berdasarkan hasil dari visualisasi wordcloud  bahwa  frekuensi  kata  “ Turkey Earthquake ”,  “ Syria ”,  “ Earthquake ”,  dan lain-lain  banyak  ditemukan  dalam  setiap sentimen. Hasil dari visualisasi wordcloud dikarenakan setiap tweet yang berisi istilah tersebut  menggunakan  sejumlah  kata tertentu,  dan  semakin  banyak  kata  yang
digunakan,  ukuran  teks  di  dalam  gambar bertambah besar.

## Gambar 4. Wordcloud Sentimen Positif
Pada  Gambar  4  yang  merupakan wordcloud yang  termasuk  dalam  kelas sentimen  positif  banyak  membicarakan mengenai “ donation ”, “ support ”, “ please ”, “ help ”, “ aid ”, “ thank ” dan lain-lain. Tweet tersebut berupa kata-kata yang diharapkan masyarakat  dengan  cara  memberikan bantuan agar bencana yang terjadi tersebut cepat teratasi dan meringankan penderitaan korban  bencana  di  daerah yang  terdampak tersebut.

## Gambar 5. Wordcloud Sentimen Netral
Pada Gambar 5 wordcloud sentimen netral,  kata  “ people ”,  “ state ”,  “ remain ”, dan kata lainnya yang ada pada wordcloud sentimen netral banyak terdeteksi di tweet dengan  sentimen  netral.  Tweet  tersebut lebih  fokus  pada  pembahasan  fakta  dan berita daripada mengungkapkan  sentimen emosional atau sikap yang kuat.
Gambar 6. Wordcloud Sentimen Negatif
Pada  Gambar  6 wordcloud sentimen negatif yaitu  “ death ”,  “ kill ”,  “ victim ”,  dan lainnya. Tweet tersebut mengandung frasa- frasa yang negatif yang cenderung memicu provokasi, kemarahan, dan kritikan.
Hasil temuan penelitian ini menunjukkan  bahwa  pelabelan  dengan VADER Sentiment menghitung nilai polaritas kata perkata, sedangkan pelabelan oleh  ahli  bahasa  dilakukan  dengan menentukan  suatu  kalimat  tersebut  masuk ke  dalam  kelompok  sentimen  yang memiliki kecenderungan yang lebih
mendominasi. Kekurangan dalam penggunaan VADER  Sentiment tanpa proses normalisasi selama tahap preprocessing  membuat  sentimen  yang dilabeli  oleh  mesin  dengan  bantuan VADER Sentiment memberikan hasil yang kurang  maksimal  dikarenakan  jumlah sentimen  yang masuk ke kelas positif dan negatif  berbeda  dengan  pelabelan  yang sudah dilakukan oleh pakar bahasa

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan yaitu: 1. Dalam analisis sentimen terhadap
Gempa Turki menggunakan  pendekatan
Lexicon  Based dan Naïve  Bayes Classifier berhasil  diimplementasikan dengan  baik  dalam  mengklasifikasi sentimen  positif  41.83%,  sentimen negatif  34.93%,  dan  sentimen  netral 23.93%.  Untuk  model Naïve  Bayes Classifier tanpa  pendekatan Lexicon
Based dengan pelabelan pakar mendapatkan  hasil  klasifikasi  sentimen dengan  44%  positif,  48%  negatif,  dan 7.7%  netral.  Hasil  klasifikasi  ini memiliki perbedaan
dikarenakan
pelabelan VADER Sentiment menghitung nilai  polaritas  kata  perkata,  sedangkan pelabelan oleh pakar dengan menentukan kalimat  tersebut cenderung masuk  ke  dalam  sentimen  mana  yang lebih dominan.
2. Berdasarkan hasil pengujian pendekatan
Lexicon  Based dan Naïve  Bayes
Classifier dengan tiga skenario
pengujian yang sudah dibuat, didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 67% untuk model  yang  dibuat.  Sedangkan  hasil pengujian Naïve  Bayes  Classifier tanpa menggunakan pendekatan Lexicon Based , memperoleh nilai rata-rata akurasi  dengan  nilai  66%  untuk  model Naïve Bayes Classifier yang dibuat tanpa pendekatan Lexicon Based pada sentimen analisis terhadap Gempa Turki.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbari,  W.  A.,  Tukino,  T.,  Huda,  B.,  & Muslih, M. (2023). Sentiment Analysis  of  Twitter  User  Opinions Related  to  Metaverse  Technology
Using Lexicon Based Method. Sinkron , 8 (1), 195–201. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i 1.11992 Amaliah, F., & Dwi Nuryana, I. K. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based  Dan  Naive  Bayes Classifier  Pada  Analisis  Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media
Twitter. Journal  of  Informatics  and Computer  Science  (JINACS) , 3 (03),
384–393
https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n0
3.p384- 393
Arini,  A.,  Wardhani,  L.  K.,  &  Octaviano, D.  (2020).  Perbandingan  Seleksi Fitur  Term  Frequency  &  Tri-Gram Character  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada Tweet  Hashtag  #2019gantipresiden.
KILLAT , 9 (1), 103–114. https://doi.org/10.33322/kilat.v9i1.8
78
Aulia,  G.  N.,  &  Patriya,  E.  (2019). Implementasi  Lexicon  Based  Dan Naive Bayes Pada Analisis Sentimen
Pengguna  Twitter  Topik Pemilihan Presiden 2019. Jurnal Ilmiah
Informatika  Komputer , 24 (2),  140–
153.
https://doi.org/10.35760/ik.2019.v24 i2.2369
Beigi, G., Hu, X., Maciejewski, R., & Liu, H. (2016). An Overview of Sentiment Analysis  in  Social  Media  and  Its Applications  in  Disaster  Relief.  In Studies in Computational Intelligence (Vol.  639,  hal.  313–340).  Springer Verlag.  https://doi.org/10.1007/978- 3-319-30319-2_13 Bhatia,  P.  (2019). Data  Mining  and  Data
Warehousing :
Principles and Practical  Techniques .  Cambridge University Press. https://doi.org/https://doi.org/10.101 7/978110 8635592 Chiny,  M.,  Chihab,  M.,  Bencharef,  O.,  & Chihab,  Y.  (2021).  LSTM,  VADER
and  TF-IDF based Hybrid Sentiment
Analysis Model. International Journal  of  Advanced  Computer Science  and  Applications , 12 (7), 265–275. https://doi.org/10.14569/IJACSA.20 21.01207 30
Fan, X., Scaringi, G., Korup, O., West, A.
J.,  van  Westen,  C.  J.,  Tanyas,  H., Hovius, N., Hales,
T. C., Jibson, R. W., Allstadt, K. E., Zhang, L., Evans, S. G., Xu, C., Li, G., Pei, X.,  Xu,  Q.,  &  Huang,  R.  (2019).
Earthquake-Induced Chains of Geologic Hazards: Patterns, Mechanisms,  and  Impacts. Reviews of Geophysics , 57 (2),  421–503. https://doi.org/10.1029/2018RG0006 26
Ghazal,  M.  M.,  &  Hammad,  A.  (2022). Application of  knowledge  discovery in database (KDD) techniques in cost overrun  of  construction  projects.
International Journal of Construction Management , 22 (9), 1632–1646. https://doi.org/10.1080/15623599.2020 .1738 205
Kardian,  A.  R.,  &  Gustiana,  D.  (2021). Analisis  Sentimen  Berdasarkanan
Opini  Pengguna pada  Medi  Twitter Terhadap BPJS Menggunakan
Metode  Lexicon  Based  dan  Naïve
Bayes  Classifier. Jurnal  Ilmiah Komputasi , 20 , 39–52.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.32 409/jiks tik.20.1.401
Malini,  Z.,  Riskiyanti,  C.,  Gede,  I.  K., Putra,  D., Kt, A. A., & Cahyawan, A. (2022). Analisis Sentimen Pola Pikir Masyarakat  Indonesia  Terkait  Virus
Covid-19 Dalam Media Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Rule Based  Leksikon. Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Komputer , 3 (1).
Mustofa,  R.  L.,  &  Prasetiyo,  B.  (2021). Sentiment  analysis  using  lexicon- based  method  with  naïve  bayes classifier  algorithm  on #newnormal hashtag in twitter. Journal of Physics: Conference
Series , 1918 (4). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1918/4/042155
Oktaviana,  N.  E.,  Sari,  Y.  A.,  &  Indriati. (2022).  Analisis  Sentimen  terhadap Kebijakan  Kuliah  Daring  Selama Pandemi  Menggunakan  Pendekatan Lexicon Based Features dan Support Vector  Machine. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 9 (2),
357.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202292 5625
Rahmah,  S.  A.  (2021).  Klasterisasi  Pola Penjualan  Pestisida  Menggunakan Metode  K-Means Clustering  (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja). Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi , 1 (1), 1–5. https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i
1.964
Syah, R. I., Hoiriyah, & Walid, M. (2023). Analisis Sentimen  Pengguna  Media Sosial  Terhadap  Aplikasi  M-Health Peduli  Lindungi  Dengan  Metode Lexicon  Based  Dan  Naïve  Bayes. Indonesian  Journal  of  Business Intelligence Volume , 6 (1), 43–54.
Undap, M. G., Rantung, V. P., & Rompas, P.  T.  D.  (2021).  Analisis  Sentimen Situs  Pembajak  Artikel  Penelitian Menggunakan Metode Lexicon-
Based. Jointer - Journal of Informatics  Engineering , 2 (02),  39–
46. https://doi.org/10.53682/jointer.v2i0 2.44 World Health Organization. (2023).
Earthquake  response  in  Türkiye  and Whole  of  Syria (Nomor  February) https://www.who.int/publications/m/ite m/wh o-flash-appeal--earthquake- response-in-t- rkiye-and-whole-of- syria.