http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Sentimen dalam Penentuan Kinerja Layanan antara In-Driver dan Gojek berdasarkan Opini Masyarakat menggunakan Metode Naive Bayes
Sentiment Analysis in Determining Service Performance between In-Driver and Gojek based on Public Opinion using the Naive Bayes Method
Agung Firmansyah*, Rakhmat Kurniawan Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353, Medan, Indonesia *e-mail: agungfirmansyah200103@gmail.com
( received: 15 May 2024, revised: 26 May 2024, accepted: 28 May 2024)

## Abstrak
Sistem transportasi berbasis aplikasi yang terhubung dengan koneksi internet yang ramai dibicarakan oleh masyarakat adalah ojek online. Salah satu perusahaan ojek online terkemuka di Indonesia adalah Gojek  dan  In-Driver.  Setiap  pelanggan  memiliki  tingkat  kepuasan  berbeda  terhadap  layanan  yang diberikan oleh Gojek dan In-Driver Indonesia, sehingga selalu ada pro dan kontra berupa saran dan keluhan. Dilihat dari permasalahan yang ada, maka diperlukan sebuah solusi berupa analisis terhadap saran maupun keluhan yang diterima oleh perusahaan. Adapun permasalahan pengklasifikasian sebuah kalimat sentimen ke dalam kelas–kelas tertentu dapat diselesaikan dengan metode Multinomial Naive Bayes Classifier. Data yang digunakan berjumlah 1000 data serta data yang digunakan yaitu sejumlah 500 data pertama dan 500 data tweet kedua sebagai nilai perbandingan. Hasil perhitungan data gojek menghasilkan nilai accuracy sebesar 73%, precision sebesar 72%, recall sebesar 100%, dan f1-score sebesar 84%. Pada hasil perhitungan data indriver diperoleh nilai accuracy sebesar accuracy sebesar 85,71%, precision sebesar  85,185%, recall sebesar  95,833%,  dan f1-score sebesar  90,196%.    Hal tersebut membuktikan bahwa algoritma klasifikasi Naïve Bayes lebih cocok digunakan pada jumlah data yang lebih sedikit.
Kata Kunci : Sentimen ; Kinerja Layanan ; Gojek; In-Driver ; Metode Naive Bayes.

## Abstract
An  application-based  transportation  system  connected  to  an  internet  connection  that  is  widely discussed  by  the  public  is  an  online  motorcycle  taxi.  One  of  the  leading  online  motorcycle  taxi companies in Indonesia is Gojek and In-Driver. Each customer has a different level of satisfaction with the services provided by Gojek and In-Driver Indonesia, so there are always pros and cons in the form of suggestions and complaints. Judging from the existing problems, a solution is needed in the form of analyzing  the  suggestions  and  complaints  received  by  the  company.  The  problem  of  classifying  a sentiment  sentence  into  certain  classes  can  be  solved  by  the  Multinomial  Naive  Bayes  Classifier method. The data used amounted to 1000 data and the data used were the first 500 data and the second 500 tweet data as a comparison value. The results of the gojek data calculation resulted in an accuracy value of 73%, precision of 72%, recall of 100%, and f1-score of 84%. The results of the indriver data calculation obtained an accuracy value of 85.71% accuracy, precision of 85.185%, recall of 95.833%, and f1-score of 90.196%.  This proves that the Naïve Bayes classification algorithm is more suitable for use on a smaller amount of data.
Keywords: Sentiment; Service Performance; Gojek; In-Driver; Naive Bayes Method.

## 1 Pendahuluan
Transportasi umum merupakan fasilitas  yang  digunakan masyarakat  dalam aktivitas sehari- hari. Transportasi umum terbagi menjadi dua yaitu transportasi konvensional (offline) dan transportasi online. Transportasi konvensional adalah transportasi umum yang digunakan masyarakat yang tanpa perlu melakukan pemesanan menggunakan aplikasi. Sedangkan transportasi online adalah transportasi umum berbasis aplikasi sebagai media untuk melakukan pemesanan sebelm menggunakannya. Saat ini masyarakat mulai terbiasa menggunakan jasa transportasi online karena kemudahan dan efisiensinya yang membantu dalam beraktivitas. Banyak perusahaan transportasi online yang menawarkan berbagai layanan  sehingga  menciptakan  persaingan  yang  ketat.  Perusahaan  transportasi  online  yang  saat  ini sering digunakan oleh masyarakat antara lain Gojek dan In-Driver. Gojek adalah sebuah perusahaan yang  berasal  dari  Indonesia  yang  mengandung  konsep  teknologi  yang  menyediakan  layanan  jasa transportasi berbasis aplikasi Online. Gojek adalah sebagai pelopor transportasi online yang berdiri sejak tahun 2010 [1].
Salah  satu  sarana  transportasi  yang  sering  digunakan  adalah  angkutan  umum.  Mengikuti perkembangan teknologi yang semakin maju, transportasi umum berkembang dengan pesat. Sistem transportasi umum saat ini ada yang berbasis aplikasi yang terhubung dengan koneksi internet sehingga dapat  disebut juga  dengan transportasi  online.  Di  Indonesia terdapat dua penyedia jasa transportasi online,  yaitu in-driver dan  Gojek.  Berbagai  macam  layanan  bahkan  promosi  diberikan  kepada pengguna jasa transportasi online tersebut namun layanan yang disediakan juga tidak selalu sempurna dan tetap perlu adanya penyempurnaan. Oleh karena itu, tanggapan dari pengguna sangat diperlukan untuk memperbaiki layanan yang telah disediakan [2].
Analisis  sentimen  atau  opinion  mining  merupakan  proses  memahami,  mengekstrak,  dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan suatu informasi sentimen yang terkandung dalam  suatu  kalimat  opini.  Secara  umum,  analisis  sentimen  bertujuan  untuk  menentukan  sikap pembicara  atau  penulis  terhadap  suatu  topik  atau  keseluruhan  polaritas  kontekstual  pada  suatu dokumen. Sikap dapat berupa penilaian atau evaluasi, sisi emosional penulis pada saat menulis atau efek komunikasi emosional yang penulis inginkan terhadap pembacanya. X sebagai salah satu jejaring sosial yang interaktif memungkinkan penggunanya untuk mengkritisi suatu isu maupun sebuah fasilitas pelayanan secara real time. Masyarakat yang semula membutuhkan waktu lama untuk menyampaikan aspirasinya kini dapat melakukannya dengan mudah berkat kehadiran teknologi ini [3][4].
Salah satu transportasi online yang ramai dibicarakan oleh masyarakat adalah ojek online. Ojek online  atau  sering  disebut  Ojol  merupakan  transformasi  dari  ojek  konvensional  yang  biasanya bertempat  di  pangkalan  untuk  menunggu  pelanggan.  Seiring  berjalannya  waktu,  Ojol  ini  semakin diminati  masyarakat  apalagi  dengan  bantuan  smartphone.  Pelayanan  yang  disediakan  tidak  hanya transportasi angkutan penumpang saja, namun juga melayani jasa kurir untuk pemesanan makanan, jasa pembersih untuk bersih-bersih rumah dan kantor, pengiriman barang, dokumen, berbelanja, dan lain sebagainya [5]. Terjadinya persaingan pada kedua perusahaan transportasi online tentu perlu saran dan kritik dari pengguna untuk meninjau kekurangan dari setiap layanan kedua transportasi online ini, sehingga dilakukan sentimen analisis untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna transportasi online antara 2 (dua) aplikasi tersebut.
Gojek  dan  In-Driver  Indonesia  sebagai  salah  satu  perusahaan  ojek  online  terkemuka  di Indonesia  memiliki  jumlah  pelanggan  yang  cukup  besar  dan  mencakup  hampir  seluruh  wilayah  di Indonesia. Setiap pelanggan memiliki tingkat kepuasan berbeda terhadap layanan yang diberikan oleh Gojek  dan  In-Driver  Indonesia,  sehingga  selalu  ada  pro  dan  kontra  berupa  saran  dan  keluhan. Pemrosesan terhadap saran dan keluhan kini dapat disampaikan secara real time melalui akun Twitter Gojek dan In-Driver, sehingga Gojek dan In-Driver Indonesia dapat mengetahui tanggapan secara cepat tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan. Namun mengingat banyaknya jumlah pelanggan, tidak sedikit pula saran maupun keluhan yang ditujukan ke akun Gojek dan In-Driver yang diterima per hari [6] [7].
Dilihat dari permasalahan yang ada, maka diperlukan sebuah solusi berupa analisis terhadap saran maupun keluhan yang diterima oleh perusahaan ojek online Grab Indonesia dari pelanggan yang mengirimkan  tweet  ke  akun  user  Gojek  dan  In-Driver  pada  media  sosial  media  X  sehingga  dapat diketahui informasi sentimen pelanggan terhadap pelayanan yang telah diberikan secara cepat. Data dapat  di  peroleh  melalui  proses  crawling  dengan  menggunakan  fasilitas  Twitter  API  [8][9][10]. Permasalahan  pengklasifikasian  sebuah  kalimat  sentimen  ke  dalam  kelas–  kelas  tertentu  dapat diselesaikan  dengan  metode  Multinomial  Naive  Bayes  Classifier.  Metode  ini  memiliki  beberapa kelebihan  antara  lain,  sederhana,  cepat,  dan  berakurasi  tinggi  yang  memiliki  keunggulan  dalam memproses teks.  Metode MNBC  untuk  klasifikasi  atau  kategorisasi  teks  menggunakan  atribut  kata yang muncul dalam suatu dokumen sebagai dasar klasifikasinya [11][12][13][14][15].
Tujuan penelitan ini adalah mengembangkan aplikasi untuk analisis opini masyarakat terhadap keunggulan  dan  kekurangan  dari  layanan  in-driver  dan  gojek  dengan  implementasi  text  mining menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  analisis  opini masyarakat  terhadap  kinerja  layanan  In-driver  dan  Gojek  menggunakan  klasifikasi  sentimen  dan ekstrasi variable yang menentukan sentimen positif dan negatif, data yang diambil melalui X berupa tweet  pengguna  yang  berada  di  Indonesia,  dan  analisis  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python yang kemudian diimplementasi ke dalam Jupyter Notebook.

## 2 Tinjauan Literatur
Hasil  penelitian  oleh  Nugraha,  [8]  tentang  Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Transportasi Online pada ulasan google play store dengan metode naive bayes classifier. Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diambil dari hasil implementasi algoritma NBC pada penelitian ini, data menunjukan bahwa tingkat keakuratan tertinggi untuk aplikasi transportasi online pertama yaitu Maxim dengan nilai 93%, kedua Grab sebesar 87%, dan ketiga Gojek sebesar  86%.  Penulis  berasumsi  bahwa  aplikasi  Maxim  terdapat  akurasi  paling  tinggi  karena  lebih banyak ulasan positif dan memiliki  ulasan  negatif  yang  lebih sedikit  dibandingkan  dengan aplikasi transportasi online lainnya.
Hasil penelitian oleh Yuniar, [15] tentang Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode Naïve Bayes. Data ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi Gojek pada bulan Januari 2023 cenderung bersentimen positif. Data diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dengan jumlah 2.802  ulasan  dan  sentimen  negatif  berjumlah  1.348  ulasan.  Penelitian  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier mencapai tingkat akurasi tertinggi yaitu 89,9% dengan nilai presisi, recall , dan F-measure berturut-turut sebesar 0,828, 0,854, dan 0,841 pada pembagian 90% data training dan 10% data testing . Sejumlah  373  ulasan  dari  total  data  415  ulasan  yang  diuji,  dapat  diklasifikasikan  dengan  benar. Berdasarkan asosiasi teks yang telah dilakukan, diperoleh hasil pada kelas positif antara lain gojek, aplikasi, bantu, driver, dan baik. Sedangkan pada kelas negatif sering mengeluhkan mengenai mahal, eror, gopay, lama, dan kecewa.
Hasil penelitian oleh Indarwati [16] tentang Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi Go-Jek Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai analisis sentimen data ulasan pada pengguna aplikasi gojek memiliki dampak yang cukup besar dalam mencari transportasi umum. Dapat dilihat dalam tahap pembobotan kata yang dilakukan menggunakan wordcloud menamplkan perolehan kata teratas yaitu kata “mantap” dengan perolehan  nilai  131.085  dan  disusul  dengan  kata  “bantu”  dengan  perolehan  nilai  106.727.  Para pengguna transportasi umum lebih memilih untuk menggunakan aplikasi secara online karena dapat digunakan  secara  praktis dan terpercaya,  penumpang dapat mengetahui  data  diri.  driver serta  dapat mengetahui rute perjalanan yang dituju. Adapun pengguna yang lebih memilih mencari transportasi secara umum, terutama karena belum terbiasa untuk menggunakan aplikasi tersebut atau akses jaringan yang bermasalah sehingga pengguna sulit untuk memesan secara online.
Hasil penelitian oleh Petiwi, et al, [3] tentang Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil kesimpulan dari penelitian dan pembahasan  yang  dilakukan  dengan  objek  Gofood  maka  didapatkan  hasil  klasifikasi  komentar masyarakat ke dalam tiga kelas yaitu kelas positif 5,2%, kelas netral sebesar 92,8% dan kelas negatif sebesar 2,0%. Ini menunjukkan bahwa tanggapan positif masyarakat lebih besar dari pada tanggapan
e-ISSN:2540-9719
negatif. Selanjutnya hasil akurasi pada penelitian ini dilakukan dengan bahasa python dan tampilan antarmuka berbasis website. Support Vector Machine menghasilkan nilai yang lebih besar dan akurat dari akurasi Naïve Bayes dalam mengelompokkan opini masyarakat berbahasa Indonesia pada media sosial Twitter. Metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 83% dari 5000 tweet menggunakan bahasa python dan 98,5% melalui uji coba antarmuka dengan 1000 tweet sedangkan kemampuan akurasi Naïve Bayes sebesar 74,6% melalui bahasa python dan 91,5% menggunakan uji coba antarmuka. Ini membuktikan metode SVM lebih akurat sebagai metode pengelompokan untuk proses  analisis  sentimen  opini  masyarakat  berbahasa  Indonesia  pada  Twitter  dibandingkan  Naïve Bayes.
Hasil penelitian oleh Mandasari, et al , [1] tentang Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier. Hasil kesimpulan dari penelitian dan pembahasan yang dilakukan dengan objek Gofood maka didapatkan hasil klasifikasi komentar masyarakat kedalam tiga kelas yaitu kelas positif 5,2%, kelas netral sebesar 92,8% dan kelas negatif sebesar 2,0%. Ini menunjukkan bahwa tanggapan positif masyarakat lebih besar  dari  pada  tanggapan  negatif.  Selanjutnya  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan bahasa python dan tampilan antarmuka berbasis website. Support Vector Machine menghasilkan nilai yang  lebih  besar  dan  akurat  dari  akurasi  Naïve  Bayes  dalam  mengelompokkan  opini  masyarakat berbahasa Indonesia pada media sosial Twitter. Metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar  83%  dari  5000  tweet  menggunakan  bahasa  python  dan  98,5%  melalui  uji  coba  antarmuka dengan 1000 tweet sedangkan kemampuan akurasi Naïve Bayes sebesar 74,6% melalui bahasa python dan  91,5%  menggunakan  uji  coba  antarmuka.  Ini  membuktikan  metode  SVM  lebih  akurat  sebagai metode  pengelompokan  untuk  proses  analisis  sentimen  opini  masyarakat berbahasa  Indonesia  pada Twitter dibandingkan Naïve Bayes.
Gap research dalam penelitian ini adalah Salah satu cara untuk mengetahui pengklasifikasian analisis  sentimen  dalam  penentuan  kinerja  layanan  antara  in-driver  dan  gojek  berdasarkan  opini masyarakat di media sosial X.  Kemudian untukn mengimplementasikan metode naïve bayes dalam pengklasifikasian  analisis  sentimen  dalam  penentuan  kinerja  layanan  antara in-driver dan  gojek berdasarkan opini masyarakat 2024 di media sosial X.  Bedasarkan penelitian yang dilakukan peneliti mendapatkan kontribusi dari penelitian adalah diharapkan penelitian ini memperoleh model sentimen yang  dapat  melakukan  praproses  terhadap  data  tweet  yang  tidak  terstruktur  sehingga  mampu mempresentasikan sebuah sentimen untuk mengetahui respon atau pandangan dari masyarakat, guna untuk mengetahui gambaran umum terkait dalam penentuan kinerja layanan antara in-driver dan gojek berdasarkan opini masyarakat. Peneliti berharap penelitian ini dapat memberikan kontribusi bagi para pembaca sebagai rekomendasi untuk memilih dalam penentuan kinerja layanan antara in-driver dan gojek  berdasarkan  opini  masyarakat  berdasarkan  tweet  yang  sudah  diklasifikasikan  oleh  peneliti menggunakan metode naïve bayes.

## 3 Metode Penelitian
Lokasi penelitian ini mengambil data dari X sebagai tempat penelitian karna sesuai dengan topik yang diangkat peneliti mengenai analisis sentimen, selain itu peneliti juga ingin mengatahui bagaimana klasifikasi terhadap in-driver dan gojek. Sesuai dengan topik yang diangkat oleh peneliti X berperan aktif  sebagai  media  sosial  yang  digunakan  masyarakat  dalam  menyampaikan  opininya  sehingga peneliti  dpat  mengklasifikasikan  pendapat  masyarakat  tentang  in-driver  dan  gojek  2024.  Pengujian dalam penelitian ini dilakukan untuk melihat nilai akurasi pada penentuan sentimen terhadap penentuan kinerja  layanan  antara  indriver  dan  gojek  menggunakan Recall  Precision  F-mesure melalui  library naïve  bayes,  dari  model  training  dan  testing  yang  telah  diklasifikasikan  sebelumnya.  Hingga menghasilkan matriks sebagai representatif kelas aktual dan kelas prediksi. Hasil dari model training dengan menggunakan data baru yang belum dilakukan training sebelumnya.
Data yang digunakan adalah data yang diperoleh dari media sosial X. Data tersebut diperoleh dengan  menggunakan  teknik  web  crawling  dan  memanfaatkan  snscrape.  Teknik  web  crawling dilakukan menggunakan Google Colab dengan memanfaatkan library Bahasa pemrograman Python yaitu snscrape. Data yang diambil meliputi tweet, id tweet, tanggal tweet diunggah dan nama pengguna.
Tetapi data yang akan diproses hanya data tweet. Data yang diperoleh berjumlah 1000 data serta data yang digunakan yaitu sejumlah 500 data pertama dan 500 data tweet kedua sebagai nilai perbandingan. Ini  dikarenakan  pada  media  sosial  X  terdapat  fitur  retweet  dimana  fitur  ini  memungkinkan penggunanya untuk mengunggah kembali tweet milik pengguna lainnya yang menyebabkan duplikasi data.
Pada  penelitian  ini  analisis  data  yakni  penyusunan  data tweet sebagai  proses  awal  untuk pengolahan data, proses ini digunakan untuk menggambarkan tweet pengguna X tentang in-driver dan gojek 2024. Dengan mendisplay data, akan memudahkan untuk meneliti dan menyusun data tersebut. Kemudian akan dilakukan pelabelan kelas dengan ketentuan apabila tweet kurang dari 0 maka kelas tersebut negatif dan lebih dari 0 maka positif. Tahapan dalam melakukan text mining ini dilakukan dengan menggunakan metode naïve bayes dimulai dengan input data yang berupa data latih dan data uji. Data yang telah memiliki label akan digunakan untuk proses klasifikasi di tampilkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Klasifikasi Text dan Klasifikasi Naive Bayes

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini menjelaskan proses analisis data yang di dapatkan pada saat penelitian dengan analisis sebagai berikut:

## 4.1 Analisis Data
Dataset pada penelitian ini berupa opini atau tanggapan masyarakat terhadap kinerja layanan antara in-driver dan gojek pada social Media X. Data berasal dari media sosial X yang diperoleh dengan teknik crawling dengan menggunakan library Python yaitu nodejs . Proses ini menggunakan Bahasa pemrograman Python dengan tools  Google  Colab .  Langkah  pertama  dengan  mengunduh  dan memasangkan library “ Snscrape ”  kemudian  mendeklarasikannya  ke  dalam  sistem.  Kemudian  data tweet di crawling dengan kata kunci “In-drivers” dan “Gojek” ditampilkan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Install Library python dan Crawling Data
Berdasarkan hasil wawancara tersebut validator menyatakan bahwa kamus yang dibuat sudah sesuai dengan label kata positif dan kata negatif dengan indikator berikut di tampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Indikator Pemberian Label Indikator Keterangan Positif Negatif Makna Bersifat membangun, memotivasi dan tidak menjatuhkan atau menjelekkan sesuatu yang dibahas. Memiliki arti yang kurang baik, dan bersifat menyimpang.
Berdasarkan kata yang sudah dilabelisasi dilakukanlah labelisasi kalimat menggunakan nilai skor sentimen ( StSc ). Berikut contoh perhitungan kalimat “santai pakai sistem bayar tempat tinggal pesan sedia uang bayar barang mudah” dengan rumus nilai skor sentimen ( StSc ) dijelaskan dari persamaan 1. StSc = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 – 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎
= 8 – 4 10 = 0,4 (1)
Nilai  skor  sentimen  ( StSc )  dari  data  tersebut  yaitu  0,4,  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah dijabarkan sebelumnya dimana bila jika skor sentimen > 0 maka data tersebut dikategorikan sebagai sentimen positif . Dataset yang telah diperoleh disimpan dan akan diproses dalam berkas dengan format .csv. Berikut disajikan alur sistem dari proses preprocessing data yang meliputi cleaning , case folding , tokenizing , normalization, stopword removal , dan stemming .

## 4.1 Pembobotan TF-IDF
Tahap ini bertujuan untuk menghitung bobot tiap kata ( term ) yang terdapat di dalam dokumen ( N ). Berikut contoh perhitungan dari proses TF-IDF dari dokumen yang diberikan sebelumnya di tampilkan dalam Tabel 2 dan 3.
Tabel 2. Perhitungan Nilai TF dan DF Gojek
Term TF DF D1 D2 D3 D4 D5 sore 1 0 0 0 0 1 enak 1 0 0 0 0 1
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
gofoodin 1 0 0 0 0 1 … … … … … … … henti 0 0 0 0 1 1
Tabel 3. Perhitungan Nilai TF dan DF Indriver
Term TF DF D1 D2 D3 D4 D5 indrive 1 1 1 1 0 4 drivernya 1 0 0 0 0 1 tahi 1 0 0 0 0 1 ... ... ... ... ... ... ... indriver 0 0 0 0 1 1
Setelah  tahap  perhitungan TF dan DF dari  setiap  term  selesai  dilakukan,  selanjutnya  tahap perhitungan IDF menggunakan persamaan 2. Berikut disajikan tabel hasil perhitungan IDF melanjutkan dari  tahap  perhitungan sebelumnya.  Berikut  disajikan  contoh  perhitungan  untuk term pertama  yaitu “sore” yang mana telah diketahuin jumlah d = 5 dan df =1 dijelaskan dari persamaan 2.
𝐼𝐷𝐹  = ln 𝑑+1 𝑑𝑓+1 + 1
(2)
Contoh Perhitungan IDF pada term pertama yaitu “sore” di bawah ini dan di  tampilkan dalam Tabel 4 dan 5:
𝐼𝐷𝐹 (Sore) = ln 5 + 1 1 + 1 + 1 =  2.09861 Tabel 4. Perhitungan Nilai IDF Gojek Term TF IDF sore 1 2.09861 enak 1 2.09861 gofoodin 1 2.09861 ... ... ... henti 1 2.09861 Tabel 5. Perhitungan Nilai IDF Indriver Term DF IDF indrive 4 1.182322 drivernya 1 2.098612 tahi 1 2.098612 ... ... .... indriver 1 2.098612
Setelah  tahap  perhitungan  nilai IDF dari  setiap  term  selesai  dilakukan,  selanjutnya  tahap perhitungan nilai TF-IDF menggunakan persamaan 3.  Berikut disajikan Tabel 6 hasil perhitungan TF- IDF melanjutkan dari tahap perhitungan sebelumnya. Berikut disajikan contoh perhitungan untuk term pertama yaitu “sore” yang mana telah diketahuin nilai tf = 1 dan nilai idf =2,098612 dijelaskan dari persamaan 3.
𝑊 𝑑𝑡 = 𝑇𝑓 𝑑𝑡 x 𝐼𝐷𝐹 (3)
Contoh Perhitungan TF-IDF (Wdt) pada term pertama yaitu “sore” di bawah ini di tampilkan dalam Tabel 6 dan 7:
𝑊 𝑑𝑡 ( 𝑠𝑜𝑟𝑒 ) = 1 x 2.09861 = 2.09861229
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 6. Perhitungan Nilai TF-IDF Gojek
Term TF-IDF (Wdt) D1 D2 D3 D4 D5 sore 2.09861229 0 0 0 0 enak 2.09861229 0 0 0 0 gofoodin 2.09861229 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... henti 0 0 0 0 2.09861229 Tabel 7. Perhitungan Nilai TF-IDF Indriver Term TF-IDF(Wdt) D1 D2 D3 D4 D5 indrive 1.18232156 1.18232156 1.18232156 1.18232156 0 drivernya 2.09861229 0 0 0 0 tahi 2.09861229 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... indriver 0 0 0 0 2.09861
Selanjutnya nilai Wdt dinormalisasikan untuk menyeragamkan nilai bobot agar berada pada range yang sama. Formula untuk Norm Wdt dijelaskan dari persamaan 4.
𝑁𝑜𝑟𝑚 𝑊 𝑑𝑡 = 𝑊 𝑑𝑡
√∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 𝑖−1 (4)
Berikut  contoh  Perhitungan Normalisasi  TF-IDF  (Wdt) pada term pertama  yaitu  “sore” dibawah ini dan  di tampilkan dalam Tabel 8 dan 9:
𝑁𝑜𝑟𝑚 𝑊 𝑑𝑡 (𝑠𝑜𝑟𝑒) = 2.098612289 √ (2.098612289 + 2.098612289 + 2.098612289 + 2.098612289 +2.098612289 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 +
0 + 0 + 0 + 0 + 00 + 0 + 0)^2
=  0.447213595
Tabel 8. Perhitungan Nilai Norm TF-IDF Gojek
Term Normalisasi TF-IDF (Wdt) D1 D2 D3 D4 D5 sore 0.447213595 0 0 0 0 enak 0.447213595 0 0 0 0 gofoodin 0.447213595 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... henti 0 0 0 0 0.362280034
Tabel 9. Perhitungan Nilai Norm TF-IDF Indriver
Term Normalisasi TF-IDF (Wdt)
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
D1 D2 D3 D4 D5 indrive 0.16052544 0.49084524 0.18456784 0.22414766 0 drivernya 0.28493151 0 0 0 0 tahi 0.28493151 0 0 0 0 ... ... ... ... ... ... indriver 0 0 0 0 0.37796
Dalam penelitian ini akan diterapkan split data dengan perbandingan 9:1 yang artinya 90% dari total dataset akan digunakan sebagai data latih dan 10% lainnya akan digunakan sebagai data uji yang merujuk pada penelitian sebelumnya.

## 4.3 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Setelah tahap pembobotan kata selesai, maka akan dilakukan tahap pengklasifikasian terhadap data  uji  dengan  metode Naïve  Bayes  Classifier .  Berikut  disajikan  contoh  perhitungan  klasifikasi terhadap  data  uji  dengan  data  latih  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan  tahap preprocessing dan pelabelan di tampilkan dalam Tabel 10, 11,12 dan 13.
Tabel 10.Contoh Data Latih Gojek Dokumen Data Opini Label D1 gaes sore enak gofoodin iya Positif D2 gojek wangi is awesome gojek helm wangi is wholesome Positif D3 teman teman twitter tolong bantu teledor banget akuin salah teman teman kenan bantu hp ku tinggal mobil gocar up cs gojek nya diarahin bot bot nya nyuruh call driver nya Negatif D4 bangsat teman st sudirman american grill sesat gojek jalan kali menit Negatif D5 sih ujannya iklasin gojek order gocar tunggu menit henti Negatif Tabel 11. Contoh Data Latih Indriver Dokumen Data Opini Label D1 indrive drivernya tahi aplikasi cuman nyuruh cepat bilang sop gaboleh kebut nyuruh kebut tahi Negatif D2 anjing kayak indrive Negatif D3 indrive gelar raya kartini jakarta jumat raya indrive apresiasi kemudi wanita Positif D4 daftar indrive motor mobil via online mudah Positif D5 plisss barusan indriver aa bandung wangi banget Positif Tabel 12. Contoh Data Uji Gojek Data Tweet Hasil Preprocessing Label Kenapa ya abang gojek kalo masÂ² demen banget nanyain udah nikah apa belum . Gak ada korelasinya tau gak iya abang gojek mas suka banget nanyain nikah korelasi ? Tabel 13. Contoh Data Uji Indriver Data Tweet Hasil Preprocessing Label @gandrasta di Bali sama juga gocar paling mahal. coba in-driver juga mas. bali gocar mahal coba indriver mas ?
Tahapan dalam proses perhitungan klasifikasi kelas pada data uji dimulai dari perhitungan nilai prior  probability , conditional  probability ,  dan posterior  probability .  Berikut  disajikan  tahap perhitungan metode Naïve Bayes Classifier terhadap data uji tersebut [17][18][19].
1. Perhitungan nilai prior probability Gojek
a. P ( Positif) = 2 5 = 0,4 b. P ( Negatif) = 3 5 = 0,6
2. Perhitungan nilai conditional probability dengan Laplacian smoothing Gojek
a. Positif P (iya|Positif) = 1+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,016 P (abang|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (gojek|Positif) = 1+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,016 P (mas|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (suka|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (banget|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (nanyain|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (nikah|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 P (korelasi|Positif) = 0+1 100.6993161+ 22.16844444 = 0,008 b. Negatif P (iya|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (abang|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (gojek|Negatif) = 3+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,021 P (mas|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (suka|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (banget|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (nanyain|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (nikah|Negatif) = 0+1 100.6993161+ 87.15727786 = 0,005 P (korelasi|Negatif) = 0+1
100.6993161+ 87.15727786 = 0,005
3. Perhitungan nilai posterior probability Gojek
P(Opini|Positif) = 0,4 * 0,008 7 * 0,016 2 = 8,58993459 * 10 -20 P(Opini|Negatif) = 0,6 * 0,005 8 * 0,021 = 4,92187500 * 10 -21
Berdasarkan contoh perhitungan didapatkan hasil dengan label yang paling tinggi adalah Positif dengan nilai 8,58993459 * 10 -20 Sehingga hasil klasifikasi untuk data uji adalah Positif .
4. Perhitungan nilai prior probability Indriver
a. P ( Positif) = 3 5 = 0,6
b. P ( Negatif) = 2 5 = 0,4 c. Perhitungan nilai conditional probability dengan Laplacian smoothing Indriver 1. Positif
P (Bali|Positif) = 0+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,008
e-ISSN:2540-9719
P (Gocar|Positif) =
0+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,008
P (Mahal|Positif) = 0+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,008 P (Coba|Positif) = 0+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,008 P (Indriver|Positif) = 1+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,016 P (Mas|Positif) = 0+1 74.63375166+ 48.53411346 = 0,008 2. Negatif P (Bali|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009 P (Gocar|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009 P (Mahal|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009 P (Coba|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009 P (Indriver|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009 P (Mas|Negatif) = 0+1 74.63375166+ 29.64660287 = 0,009
3. Perhitungan nilai posterior probability Indriver P(Opini|Positif) = 0,6 * 0,008 5 * 0,016= 3,14572800 * 10 -13 P(Opini|Negatif) = 0,4 * 0,009 6 = 2,12576400 * 10 -13
Berdasarkan contoh perhitungan didapatkan hasil dengan label yang paling tinggi adalah Positif dengan nilai 3,14572800 * 10 -13 Sehingga hasil klasifikasi untuk data uji adalah Positif .

## 4.3 Implementasi
Semua tahapan yang telah dilakukan pada saat analisis data akan di implementasikan kedalam suatu sistem dengan tujuan untuk melakukan analisis sentimen. Pada proses implementasi sistem analisis sentimen  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  tools  text  editor  yang  digunakan  Jupyter Notebook ditampilkan dalam Gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Tampilan DataSet Gojek

## Gambar 4. Tampilan DataSet Indriver
Pada proses ini akan digunakan data training yang sudah memiliki kelas (nilai) untuk melatih model sistem klasifikasi yang dibangun untuk melakukan prediksi dan klasifikasi pada data testing, sehingga pada saat proses testing berlangsung, sistem dapat mengetahui kelas dari setiap opini yang terdapat  pada  data  testing.  Berikut  ini  adalah  tahapan  untuk  melakukan  prediksi  klasifikasi menggunakan metode Na 𝑖 ̈ve Bayes Classifier di tampilkan dalam Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Proses Klasifikasi Dataset Gojek

## Gambar 6. Proses Klasifikasi Dataset Indriver

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian analisis sentimen masyarakat tentang kinerja layanan antara in- driver  dan  gojek  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan  adalah  Penerapan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan metode probabilitas untuk mengklasifikasikan dan melakukan prediksi kepada data latih gojek sebanyak 446 data dan data uji sebanyak 45 data pada data gojek, serta 346 data latih Indriver dan 35 data uji pada data indriver dengan Jupyter Notebook. Pada penelitian ini digunakan dataset yang diperoleh dengan teknik crawling sebanyak 792 data. Setelah dilakukan penyaringan secara manual dengan cara menghilangkan kalimat sarkasme, sindiran, serta data duplikat maka diperoleh 446 data
tweet  pertama  dan  346  data  tweet  kedua  dengan  penyeragaman  kata  kunci  “gojek”  dan  “indriver”. Pelabelan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Teknik  lexicon-based  dengan  kamus  berbahasa Indonesia. Teknik ini akan menghitung seberapa banyak kata yang terdeteksi dalam kamus terhadap dokumen (opini) dan menghitung skor sentimennya. Dengan menerapkan Teknik ini didapat rincian data dalam kelas positif sebanyak 208 data, dan negatif sebanyak 292 data. Hasil perhitungan data gojek menghasilkan nilai accuracy sebesar 73%, precision sebesar 72%, recall sebesar 100%, dan f1- score sebesar  84%.  Pada  hasil  perhitungan  data  indriver  diperoleh  nilai  accuracy  sebesar accuracy sebesar 85,71%, precision sebesar 85,185%, recall sebesar 95,833%, dan f1-score sebesar 90,196%. Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  lebih  cocok  digunakan  pada jumlah data yang lebih sedikit.

## Referensi
[1] S. Mandasari, B. H. Hayadi, and R. Gunawan, “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi  Gojek  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier”, JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi), Volume ,  vol.  5,  pp.  118–126,  2022,  [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/index
[2] N.  M. A.  J. Astari,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  and  Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus  Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Jurnal  Sistem  dan  Informatika  (JSI) ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  27–29,  Nov.  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[3] M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 542, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[4] G. T. Santoso, “Analisis Sentimen Pada Tweet Dengan Tagar #Bpjsrasarentenir Menggunakan Metode Support Vectore Machine (Svm),” pp. 12–13, 2021.
[5] Fitri  Wulandari,  Elin  Haerani,  Muhammad  Fikry,  and  Elvia  Budianita,  “Analisis  sentimen larangan  penggunaan  obat  sirup  menggunakan  algoritma  naive  bayes  classifier,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , vol. 4, no. 1, pp. 88–96, May 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4781.
[6] A. Syakuro, “Pada Media Sosial Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (NBC) Dengan Seleksi  Fitur  Information  Gain  (IG)  Halaman  Judul  Skripsi  Oleh : Abdan  Syakuro,” Analisis sentimen masyarakat terhadap e-commerce pada media sosial menggunakan metode naive bayes classifier (NBC) dengan seleksi fitur information gain (IG) , pp. 1–89, 2017.
[7] M.  Furqan,  S.  Sriani,  and S.  M.  Sari,  “Analisis  Sentimen Menggunakan  K-Nearest  Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.Com , vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[8] D. Nugraha and D. Gustian, “Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Transportasi Online Pada Ulasan Google Play Store dengan Metode Naive Bayes Classifier,” 2024.
[9] R. Amaliyyah, “Title,” no. February, p. 6, 2021.
[10]  S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)  Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  Indonesia  2019  dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 5, no. 3, pp. 279–285, 2019.
[11]  H.  Irsyad,  A.  Farisi,  and  M.  R.  Pribadi,  “Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap  Jasa  ISP MyRepublic dengan Naïve Bayes,” 2019. [Online]. Available: https://t.co/Q3btIa6MoF
[12]  D. Garbian Nugroho, Y. Herry Chrisnanto, A. Wahana Jurusan Informatika, and F. Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jenderal Achmad Yani Jalan Terusan Jenderal Sudirman,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Analisis  Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes . International Journal of Science, Technology & Management , vol. 4, no. 5, pp. 1132-1138, Sep. 2023.
[13]  M.  Syarifuddinn,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Mengenai  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan KNN,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, Aug. 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[14]  F.  V.  Sari  and A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, 2019.
[15]  P. Yuniar and Kismiantini, “Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode Naive Bayes,” Statistika , vol. 23, no. 2, pp. 164–175, Dec. 2023, doi: 10.29313/statistika.v23i2.2353.
[16]  K. D. Indarwati and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Kualitas Pelayanan Aplikasi Gojek  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.35957/jatisi.v10i1.2643.
[17]  R. T. Aldisa and P. Maulana, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Vaksinasi Booster COVID-19 Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes, Decision Tree dan SVM,” Building of Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  106–109,  Jun.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1581.
[18]  L. Oktasari et al. , Text Mining Dalam Analisis Sentimen Asuransi Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier .
[19]  W.  Yulita et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JDMSI , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.