## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2021
Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes

## SITI YULIYANTI, SITI SHOLIHAH
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Bandung Email: sitiyuliyanti@stmik-bandung.ac.id
Received 6 Juli 2021 | Revised 21 Juli 2021 | Accepted 18 November 2021

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  hampir  masuk  tahun  ke  dua  di  Indonesia,  pemerintah  terus berupaya menekan laju peningkatan penularan Covid-19 melalui berbagai media. Sosialisasi  dan  informasi  melalui  media  sosial  yang  merupakan  wadah  paling cepat untuk tersampaikan kepada masyarakat. Berbagai istilah digunakan seperti adaptasi kebiasaan baru, social distancing, PSBB sampai PPKM sehingga memicu masyarakat untuk beropini di media sosial. Penelitian ini menganalisis sentiment masyarakat  terkait  opini  peningkatan  Covid-19  dari  twitter.  Klasifikasi  tweet menggunakan  Naive  Bayes  dengan  penambahan  seleksi  fitur.  Penggunaan confusion  matriks  untuk  mengetahui  performance  algoritma  Naive  Bayes. Berdasarkan pengujian, penelitian ini menghasilkan 76% dengan accuracy positif sebesar  72,727%,  accuracy  negatif  sebesar  75%  dan  accuracy  netral  sebesar 78,947%.  Sehingga  disimpulkan  penggunaan  model  klasifikasi  Naive  Bayes dengan fitur seleksi dapat meningkatkan akurasi.
Kata  kunci :  analisis  sentimen,  seleksi  fitur,  twitter  crawling,  naïve  bayes, klasifikasi, emosi

## Abstract
Covid-19  pandemic  is  almost  in  its  second  year  in  Indonesia,  the  government continues to try to suppress the rate of increase in the transmission of Covid-19 through various media. Socialization and information through social media which is the fastest medium to be conveyed to the public. Various terms are used, such as  adapting  new  habits,  social  distancing,  PSBB  to  PPKM,  thus  triggering  the public  to  share  opinions  on  social  media.  This  study  analyzes  public  sentiment regarding  the  increasing  opinion  of  Covid-19  from  twitter.  Tweet  classification based on positive, negative and neutral classes using Naive Bayes with feature selection. The use of confusion matrix to determine the performance of the Naive Bayes  algorithm.  BasedThis  Research,  the  results  from  the  sentiment  analysis system  using  the  nave  Bayes  classifier  of  76%  with  positive  accuracy  of 72.727%, negative accuracy of 75% and neutral accuracy of 78.947%. So it can be  concluded  that  the  use  of  the  Naive  Bayes  classification  model  with  the selection feature can increase accuracy.
Keywords :  sentiment  analysis,  fitur  selection  twitter  crawling,  naïve  bayes, clasification, emotion

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi yang disebabkan virus Covid-19 melanda berbagai Negara tak terkecuali Indonesia, sehingga penerapan berbagai kebijakan untuk mengurangi menyebarnya covid-19. Berbagai istilah  muncul  seperti Social  Distancing,  adaptasi  kebiasaaan  baru  atau  new  normal, termasuk  PSBB  (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar)  atau  saat  ini  dikenal  dengan  PPKM. Namun  ada  beberapa  sector  yang  tidak  bias  lepas  dari  rutinitas  sehingga  harus  memulai beradapatasi  dengan  pemakaian  masker,  penggunaan  handsanitizer  atau  penyemprotan berkala  dengan  disinfektan.  Hal  tersebut  membuat  banyak  opini  atau  sentiment  dari berbagai kalangan yang dituangkan diberbagai media social. Penelitian ini mengangkat objek tentang evaluasi algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan sentiment masyarakat terhadap  adaptasi  kebiasaan  baru  atau  new  normal  yang  ramai  diperbincangkan  di  mesia sosial.
Analsisis  sentiment  dapat  dimaknai  langkah  pemberian  kelas  dalam  tingkatan  emosi  yang dapat  tertuang  pada  cuitan  di  media  sosial (Mubaroka,  Adiwijayab,  &  Aldhi,  2017) . Beragam  opini  engguna  media  social  terkait  kasus  Covid-19.  Sosial  media  menjadi  wadah untuk  melampiaskan  perasaan  di  kalangan  masyarakat,  salah  satunya  pengguna  media social.  Sebuah  sarana  didunia  masya  yaitu  cuitan  pada  Twitter  men-trigger  beredarnya informasi  mengenai  hal  apapun  termasuk  pandemi  yang  disebabkan  covid-19.  Terkadang cuitan  yang  menjadi  viral  dapat  menyebabkan  pengungkapan  makna  yang  kompleks (Hermanto & Noviriandini, 2021). Implementasi analisis sentiment berupa cuitan dalam twitter  dapat  menimbulkan  beragam  persepsi  atau  opini  terhadap  topik  yang  di  tulis (Yuliyanti,  Djatna,  &  Sukoco,  2017). Cuitan  ( tweet)  yang  berasal  dari  twitter  tidak memiliki interferensi dan berisi banyak kesalahan ( noise),  sehingga diperlukan aplikasi atau sistem  untuk  memperoleh  makna  atau  nilai  yang  terkandung  dalam  sebuah  kalimat, penelitian tentang analisis dokumen tekstual paling tinggi akurasinya menggunakan metode Naïve  Bayes  dimana  performance  algoritma  bergantung  dari  jumlah  data.  Klasifikasi  yang baik  dimana  hasill  akurasi  menunjukan  tingkat  yang  semakin  tinggi (Ratino,  Hafidz, Anggraeni, & Gata, 2020).
Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  yang  paling  sering  digunakan  karena  algoritma  ini sangat  cocok  untuk  short  dan  text.  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  menghitung probabilitas  eksplisit  untuk  hipotesis  dan  kuat  untuk  kebisingan  (noise)  dalam  input  data. Secara  statistik  pengklasifikasi  Bayes  meminimalkan  kemungkinan  kesalahan  klasifikasi (Larose,  2014). Naive  Bayes  classifier  menggunakan  prior  probability  (yaitu  nilai probabilitas  yang  diyakini  benar  sebelum  melakukan  eksperimen)  dari  setiap  label  yang merupakan  frekuensi  masing-masing  label  pada  training  set  dan  kontribusi  dari  masing- masing fitur (Ratnawati, 2018). Performa algoritma klasifikasi dapat ditingkatkan dengan proses feature selection dengan tujuan mereduksi atribut- atribut yang tidak seesuai dengan kategoorinya sehingga akurasi menjadi lebih baik. Feature Selection yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF),  algoritma  ini diimplementasikan untuk menentukan seberapa penting sebuah kata untuk dokumen relatif terhadap corpus.  Penelitian  ini  akan  menguraikan  evaluasi  pemodelan  klasifikasi  sentimen pengguna  twitter  terhadap  adaptasi  kebiasaan  baru  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah new normal dengan algoritma Naive Bayes sehingga diperoleh seberapa akurat algoritma Naïve Bayes yang digunakan sebagai teknik pengklasifikasian pada data yang berasal dari twitter dengan  jumlah  yang  besar.  Pengujian  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  menggunakan confusion matriks dengan parameter yang dihitung yaitu accuration, precision, recall untuk setiap kelas yang dihasilkan oleh model.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  meliputi  pengumpulan  data  cuitan  ( crawling)  dan  labelling,  text processing,  pembobotan  term,  pemodelan  dan  evaluasi  model  sebagaimana  kerangka penelitian diilustrasikan Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Proses  mengambil  data  dari  media  sosial Twitter untuk pengumpulan  dataset lebih dikenal dengan nama c rawling. Pegumpulan data penelitian ini mengangkat objek tweet dari Twitter yang  mengandung    pembahasan  tentang  “COVID-19”,  “PSBB”,  “Adaptasi  Kebiasaan  Baru”, “New  Normal”  yang  dicrawling  sebanyak  10.000  tweet.  Penelitian  ini  menggunakan    API Standard V1.1 dengan tingkat akses hingga 400 kata kunci, dengan batasan 15 permintaan per detik untuk setiap pengguna, semua jendela permintaan dibatasi per 15 menit. Penelitian ini  mengambil  data  set  berdasarkan tweet  dari  region Indonesia  dan  berbahasa Indonesia yang  kemudian  diberi  label  positif,  negatif  dan  netral.  Tahapan  pengumpulan  data diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart crawling data tweet
Dataset  tweet  dari  hasil crawling  dipecah  pada  data  training  dan  data  testing.  Kemudian diberi  label  secara  manual  terlebih  dahulu  dengan  memberikan  label  positif,  negatif  atau netral  pada  setiap tweet.    Selain  mengumpulkan  data  training  secara  masal,  dapat  pula
dilakukan  proses  input  data  training  berupa  single  tweet  pada  form  training  data  dalam sistem. Data training disimpan dalam dataset json agar dapat dipanggil kembali (recall) oleh system.  Data  testing  dari  hasil  crawling  disimpan  untuk  diolah  ke  dalam  sistem  sehingga output secara otomatis tampil berupa kelas sentiment.
Tahapan text  processing  meliputi  case  folding,  tokenizing,  stopword  removal,  stemming. Pembobotan  term,  penelitian  ini  menggunakan  TF-IDF,  pemodelan  dilakukan  dengan mengimplementasikan  Naïve  Bayes  Classifier  sedangkan  evaluasi  model  menggunakan confusion  matriks  dan  divisualisasikan  dnegan  grafik.  Tahapan text  processing  dimulai dengan  cleansing  untuk  mengurangi  noise  dilakukan  proses  pembersihan.  Kata  yang dihilangkan  dapat  berupa  karakter  dari script  HTML,  kata  kunci,  emoticon,  hashtag  (#), username  dan  URL.  Noise  dapat  mengganggu  proses  penilaian  analisa  sentiment. Selanjutnya  dilakukan  c ase  folding,  yang  merupakan  pengubahan  semua  huruf  yang terdapat  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil  atau lowercase  dan  menghilangkan  karakter selain  huruf.  Selanjutnya  dilakukan  proses tokenizing,  dimana  pada  proses  ini  dilakukan pemotongan atau pemisahan setiap kata yang terdapat dalam kalimat berdasarkan pemisah kata  seperti  spasi,  koma  (,)  dan  titik  (.) (Yuliyanti  &  Rizky,  2020). Bagian  yang  hanya memiliki  satu  karakter  non  alfabet  dan  angka  dibuang,  sehingga  menghasilkan  kata-kata dalam array. Kemudian tahapan stopword removal dilakukan, dimana semua kosakata yang tidak  memiliki  makna  dihilangkan  dari  dalam  dokumen  sehingga  menyisakan  kata  yang bermakna  saja  di  dalam  dokumen.  Sebelum  proses stopword  removal  harus  dibuat  daftar stopword  list.  Yang  termasuk  ke  dalam  daftar  ini  misalnya  “oleh”,  “pada”,  “di”,  “sebuah”, “karena”  dan  lain-lain.  Jika  ada  kata  yang  termasuk  dalam stopword  list  maka  dilakukan penghapusan  dari  deskripsi  dan  dianggap  sebagai  kata-kata  yang  mencirikan  isi dari  suatu dokumen  atau  kata  kunci.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  kamus stopword  yang disediakan  oleh library  dari  Node  JS  yaitu  stopwords-iso/stopwords-id  yang  mendukung kamus stopword berbahasa Indonesia.
Selanjutnya,  penelitian  ini  melakukan  proses stemming  dengan  menggunakan  kamus  kata dasar dari kata dasar untuk membandingkan dasar dan terkait. Data kata kunci diambil dari kamus online  Bahasa  Indonesia  berjumlah  29.932.  Stemming  adalah  proses mengelompokkan  berbagai  variasi  morfologi  suatu  kata  atau  kalimat  menjadi  satu  bentuk dasar (Siswandi,  Permana,  &  Emarilis,  2021). Tahap  terakhir  yaitu  filter  redudansi untuk  meningkatkan  penghitungan  frekuensi  kata  selama  proses  pembobotan,  diperlukan penyaringan redudansi untuk mencari kata yang sama. Dalam arti tertentu, kata-kata dalam dokumen  dibandingkan  dengan  kamus  dalam database.  Jika  kata  ini  ditemukan,  kata tersebut merupakan sinonim (Sukmana & Salsabilla, 2018) .
Setelah  proses  text  preprocessing,  penelitian  ini  melakukan  ekstraksi  fitur  untuk meminimalisir  noise,  sehingga  akurasi  tinggi. Data  yang  sudah  siap  diproses  itu  kemudian dihitun g seberapa banyak kemunculan atau frekuensi kemunculan setiap katanya di dalam dokumen,  yang  dikenal  dengan  tahap  pembobotan term  menggunakann  metode  TF-IDF. Pembobotan  term  adalah  pembobot  untuk  setiap  kata  dengan  penggunaan  TFIDF  ( Term Frequency  –  Inversed  Document  Frequency) (Gunawan,  Pratiwi,  &  Pratama,  2018). Proses TF-IDF dengan menghitung bobot dengan mengintegrasikan term frequency (tf) dan inverse  document  frequency  (idf).  TF  merupakan  cara  menghitung  bobot  tiap  term  dalam tweet.  Jumlah  dokumen  yang  mengandung  suatu  term  tertentu  dinamakan  DF.  Dokumen Frekuensi  merupakan  metode  feature  selection  yang  paling  sederhana  dengan  waktu komputasi yang rendah. Inverse Document Frequency (IDF) TF fokus pada term di cuitan, maka IDF focus dengan munculnya term di keseluruhan lokasi tweet dan  term yang jarang muncul pada keseluruhan koleksi term dinilai berharga. Term Frequency Inverse Document

## Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes
Frequency  mencantumkan  bobot  setelah  menghasilkan  term  dalam  tweet  kemudian menghitungnya  dengan  mengintegrasikan tf    dengan  idf.  Sebagaimana  ditunjukan  pada Persamaan 1.
(1) TF :  Frekuensi Teks df :  Frekuensi Dokumen
n :  Jumlah Dokumen
Tahapan pembangunan model mengimplemntasikan algoritma Naïve Bayes, dimana tahap ini untuk  mengetahui  pola  sentiment  pada  setiap  tweet  berdasarkan  kelasnya  sebagaimana diuraikan pada alur algoritma Naïve Bayes:
1. Pembacaan data latih
2. Penjumlahan  dan  probabilitas,  dicari  nilai mean    untuk  data  numeric  dan  standar deviasi setiap parameter seperti ditunjukan pada Persamaan 2.
∑ (2)
µ : rata-rata hitung (mean) x i : nilai sampel ke-i
n : jumlah sampe
3. Menemukan nilai dalam tabel mean, deviasi standar, dan probabilitas
4. Hasil klasifikasi
Nilai  probabilitas  dibandingkan  dengan  suatu  sampel  di  kelasnya  dan  yang  lain  untuk menemukan  kelas.  Kemudian  dilakukan  penentuan  kelas  yang  sesuai  sampel  dengan perbandingan  nilai  posterior  tiap  kelas  dan  memilih  kelas  dengan  nilai  Posterior  tertinggi. Probabilitas  prior  dan  teorema  bayes  sebagaimana  ditunjukan  pada  Persamaan  3  dan Persamaan  4.  Pengklasifikasian  dengan  Naïve  Bayes  dibagi  kedalam  2  proses,  yaitu  fase learning dan fase testing. Fase learning untuk menghasilkan model yang dijadikan refresnsi dalam mengklasifikasikan sentiment pada fase testing (Rahayu & Zharfan, 2015).
(3)
P (H)  : Peluang prior
NJ : Jumlah data pada suatu kelas N : Jumlah total data ( 4) X : Data yang kelasnya belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P (H|X) : Probabilitas Hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior probabilitas) P (H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P (X|H) : probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P (X)

## : Probabilitas X
Penelitian  ini  melakukan  evaluasi  atau  menguji  validasi  model  bertujuan  untuk  menilai kinerja algoritma dengan menampilkan akurasi, precision dan recall menggunakan confusion matrix. Penggunaan Confusion Matrix untuk menghitung tingkat akurasi, dengan menghitung jumlah  prediksi  benar  dan  salah  berdasarkan  perbandingan  data  real  atau  prediksi  target (Arini, Wardhani, & Octaviano, 2020). Pengujian data yang kemudian diprediksi kelas dibandingkan  dengan  kelas  sesungguhnya  dari  data  uji  yang  disimpan  terlebih  dahulu. Tahpan selanjutnya dapat direpresentasikan hasils nilai accuration, precision, recall, dan f1-
score (Imron, 2018). Terdapat beberapa parameter pengujian berdasarkan perbandingan nilai prediksi dan nilai actual yaitu:
1. Accuracy dapat diartikan pengujian dari kedekatan nilai prediksi dengan nilai actual dalam kumpulan data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (5)
2. Precision adalah sebuah pengujian melalui perbandingan jumlah informasi yang sesuai diperoleh  sistem  dengan  jumlah  seluruh  informasi  yang  terambil  oleh  system, walaupun tidak sesuai.
𝑟 𝑐
(6)
3. Recall  dapat  diperoleh  dengan  membandingkan  jumlah  informasi  relevan  yang diperoleh  sistem  dengan  jumlah  seluruh  informasi  relevan  yang  ada  dalam  label informasi.
𝑐𝑎 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Seleksi Fitur
Proses  pembobotan  penelitian  ini  menggunakan  TF-IDF  sebagaimana  ditunjukan  pada Persamaan  1,  dan flowchart  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  3.  Langkah  pertama  yaitu Menghitung  jumlah  kemunculan  kata,  kemudian  menghitung  jumlah  dokumen  dan query berisi  kata  (DF)  lalu  menghitung  IDF  menggunakan  Persamaan  6  dan  menghitung  TF-IDF dengan Persamaan 7 dan hasil ditunjukan pada Tabel 1.
Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes

## Gambar 3. Flowchart Proses Pembobotan Term
Tabel 1. Hasil Perhitungan TF, DF, IDF dan TF-IDF
Kata TF TF-IDF D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 DF IDF D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 selamat 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0.6532 1251 1.306 42503 0 0 0 0 0 0 0 0 sehat 1 1 0 1 0 0 0 0 0 3 0.4771 2125 0.477 12125 0.4771 2125 0.4771 2125 1 0 0 0 0 0 rutin 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0.954 24251 0 0 0 0 0 0 0 0 pulih 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0 0.9542 4251 0 0 0 0 0 0 0 protokol 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0.6532
1251 0.653 21251 0 0.6532 1251 1 0 0 0 0 0 pandemi 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0 0.9542 4251 0 0 0 0 0 0 0
lindungi
1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0.954 24251 0 0 0 0 0 0 0 0 lelah 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0.6532 1251 0 1.3064 2503 0 0 0 0 0 0 0
kondisi
0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0 0.9542 4251 0 0 0 0 0 0 0 jaga 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0.6532 1251 0.653 21251 0.6532 1251 0 0 0 0 0 0 0 covid 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0.6532 1251 0.653 21251 0 0.6532 1251 0 0 0 0 0 0 ancam 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0.954 24251 0 0 0
0 0 0 0
aktivitas
1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0.9542 4251 0.954 24251 0 0 0 0 0 0 0 0
adaptasi
1 0 0 0 1 1 0 0 0 3 0.4771 2125 0.477 12125 0 0 0.4 771 212 6 0.4 771 212 7 0 0 0 0
Berdasarkan Tabel 1, diilustrasikan sampel 9 dokumen yang berasal dari 9 tweet dari ribuan data  yang  sudah  dicrawling  untuk  dihitung  TF,  DF, IDF  dan  TF-IDF.  Tahapan  pembobotan tern  ini  merupakan  transformasi  data  dari  data  teks  ke  dalam  sebuah  matriks  yang  berisi numerik yang kemudian data dapat diolah dan diterapkan ke dalam model klasifikasi.

## 3.2. Pemodelan Naïve Bayes Classification
Mengasumsikan  bahwa  efek  fitur  tertentu  dalam  kelas  tidak  bergantung  pada  fitur  lainnya merupakan Naïve Bayes Classification. Asumsi ini menyederhanakan komputasi yang disebut kebebasan  bersyarat  kelas.  Langkah  pertama  adalah  memahami  dan  mengidentifikasi  fitur dan  label  potensial.  Klasifikasi  ini  memiliki  dua  tahap,  tahap  pembelajaran  dan  tahap evaluasi.  Ketepatan  analisis  algoritma  benar  jika  menghasilkan  luaran  yang  benar jika menerima  masukan  sesuai  dengan  definisinya,  dan  dapat  diterminasi  (berakhir) (Sim, 2013).
Proses  training  pada  penelitian  ini  seperti  diilustrasikan  dalam  Tabel  2,  dengan pengklasifikasi melatih modelnya pada dataset tertentu sebagaimana dihasilkan probabilitas yang  merupakan  hasil  perhitungan  setiap  term  yang  ditambahkan  dan  dicari  nilai  paling tinggi dan dijadikan kelas untuk term seperti pada Tabel 3. Tahapan ini data telah berbobot seperti  contoh  pada  Tabel  3  sebagai  data  latih  sebagai  referensi  pembentukan  model klasifikasi, kemudian pencarian nilai probabilitas kategori dan peluang setiap kata dari data latih.  Untuk  mengakumulasi  nilai  peluar  kategori  dan  kata  dengan  mengimplementasikan Persamaan 2 pada seriap term untuk setiap kelas dari data latih. Jumlah seluruh term dalam data latih yang dipakai pada perhitungan sebanyak 9 term dimana 3 term adalah positif, 4
term  adalah  negatif  dan  2  term  adalah  netral.  Data  hasil  pembobotan  term  pada  Tabel  3 dilakukan perhitungan probabilitas setiap term. Sebagai contoh kata “selamat” pada Tabel 3 berdasarkan perhitungan probabilitas menggunakan Persamaan 3 dan 4.
Tabel 2. Contoh Data Training Kode Sebelum Pra-Proses Setelah Pra-Proses Kelas D1 @PT_Transjakarta: Selamat Pagi, selamat beraktivitas. Adaptasi Kebiasaan Baru menjadi rutinitas keseharian dengan menjaga protokol kesehatan dimulai dari diri sendiri untuk saling melindungi dari ancaman Covid-19. selamat selamat aktivitas adaptasi rutin jaga protokol sehat lindung ancam covid Positif D2 @tia_alzahira: Ketika ditanya lelah nggak sih sama pandemi yang nggak terasa udah setahun berlalu? lelah pandemi lelah kondisi pulih wajib disiplin protokol jaga sayang Negatif D3 @Cahyailahi6: Pemerintah Indonesia terima 83,9 juta dosis vaksin covid-19 dosis vaksin covid Netral D4 @Dien_Drew1: Iya lagi  naik”lagi nih kak .gmn ya dilarang mudik mngkn taun lalu gak mudik .sdh lelah mereka kak dgn aturan”yg gak jelas gini larang mudik mudik lelah aturan ?
Probabilitas kata “selamat” pada Data Training (Positif) berdasarkan Tabel 3
selamat ( 3 ) selamat ( ) selamat ( )
Maka  kata  selamat  mendapatkan  nilai  positif  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  term lainnya. Hasil probabilitas kata lainnya terlihat pada Tabel 3  sebagai luarannya, probabilitas diperoleh dari nilai yang paling tinggi dan dijadikan kelas untuk term tersebut.
Tabel 3. Perhitungan Probablitas Kata

## Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes
Langkah-langkah pada proses testing menyerupai dengan alur proses training, yaitu:
Proses 1: Pengujian memberikan data uji pada model dalam pelatihan. Contoh perhitungan pada proses 2 menggunakan D4.
Proses 2: Setelah proses seleksi data testing dihitung nilai probabilitas tiap kata dalam data testing dengan hasil probabilitas term dari data training.
Perhitungan  probabilitas  dilakukan  dengan  Persamaan  1.  Probabilitas  Data  Testing  (Positif) berdasarkan  Tabel  1,  menghasilkan  0.012  untuk  peluang  kata  “larang”  ,  “mudik”,  “lelah” pada  kelas  positif.  Sedangkan  pada  kelas  negative  mengasilkan  nilai  berturut-turut  yaitu 0.0147, 0.035, 0.0154.
Probabilitas Data Testing (Negatif) berdasarkan Tabel 1
𝑎𝑟𝑎 𝑢

## 𝑎
Probabilitas Data Testing (Netral) berdasarkan Tabel 1
𝑎𝑟𝑎 𝑢 𝑎
Proses 3: Menghitung probabilitas kategori dengan Persamaan 2
P ( testing|pos) = P (pos) x P (larang|pos) x P (mudik|pos) x P (lelah|pos) P ( testing|pos) = 0, 33 x 0, 0147 x 0,034 x 0, 0154 = 2, 53998E-06
P ( testing|neg) = P (neg) x P (larang|neg) x P (mudik|neg) x P (lelah|neg) P ( testing|neg) = 0, 44 x 0, 0147 x 0,035 x 0, 0154 = 3, 48625E-06
P ( testing|net) = P (net) x P (larang|net) x P (mudik|net) x P (lelah|net) P ( testing|net) = 0, 22 x 0, 0145 x 0, 0145 x 0, 0334 = 1, 54492E-06
Nilai  probabilitas  tertinggi  kategori  negatif  sebesar  3,  48625E-06,  sehingga  D4  dapat dikategorikan  kedalam  kelas  Negatif.  Sebagai  contoh  kata  “selamat”  pada  Tabel  2 menunjukkan perhitungan nilai positif yang lebih  besar dibandingkan dengan term lainnya. Hasil  probabilitas  kata  lainnya  terlihat  pada  Tabel  3  di  bawah  yang  merupakan  luaran perhitungan setiap term yang sudah ditambahkan, kemudian dicari nilai yang terbesar dan digunakan sebagai kelas untuk term tersebut.

## 3. 3 Antarmuka sistem
Penelitian  ini  menghasilkan  antarmuka  berbasis  Web  yang  dinamis,  dengan  menyajikan informasi tweet,  score,  klasifikasi  sentimen  yang  dilengkapi  summary  berupa  grafik. Tampilan antarmuka Web Twitter Sentiment Analysis ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Antarmuka
Pengguna  dapat  melakukan  proses  pemilihan  #hashtag  atau  topik  yang  ingin  dilakukan analisa tweet.  Tweet  berubah  setelah  topik  di  pilih.  Setelah  pengguna  memilih  topik  atau hashtag yang ingin dianalisa, Data tweet dari twitter berada pada tab tweets.
Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes

## Gambar 5. Tab Tweets
Evaluasi Model menggunakan Confusion Matrix Pada  tahap  evaluasi,  pengklasifikasi  menguji  kinerja  pengklasifikasi.  Kinerja  dievaluasi berdasarkan parameter seperti acuration, precision dan recall .

## 4.2. Pengujian Confusion Matrix
Pengujian dilakukan dengan menggunakan 70 data berlabel. Parameter yang dihitung dalam pengujian ini yaitu accuration, precision, recall. Ketiga parameter tersebut dihitung dengan menggunakan metode Confusion Matrix. Metode ini umumnya digunakan untuk melakukan perhitungan keakurasian pada data mining. Hasil pengujian akurasi klasifikasi tweets dengan menggunakan 20 data training dan 50 data uji.
Tabel 4. Pengujian dengan Confusion Matrix Actual Class Predicted Class Positif Negatif Netral Positif 8 2 1 Negatif 1 15 4 Netral 0 4 15 Total Kelas 9 21 20
Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  meskipun  tanpa  seleksi  fitur  yaitu sebagaimana terlampir pada Tabel  5 melalui Persamaan 5, Persamaan 6 dan Persamaan 7 untuk menghasilkan performance algoritma.
Tabel 5. Hasil Pengujian dengan confussion matrix tanpa seleksi fitur
Class N(truth)  N(classified) Precision  Recall Positif 9 11 70,127% 79,84% Negatif 21 20 71.7% 70,12% Netral 20 19 75,247% 72.58%
Tabel 6. Hasil Pengujian dengan confussion matrix dengan seleksi fitur
Class N(truth)  N(classified) Precision  Recall Positif 9 11 72,727% 88,88% Negatif 21 20 75% 71,4% Netral 20 19 78,947% 75%
Hasil  pengujian  menunjukan  tingkat accuracy  sebesar  63.21%  tentang  analisis  sentimen opini  publik  mengenai  covid-19  pada  twitter  menggunakan  metode  naïve  bayes  tanpa menggunakan  seleksi fitur (Syarifuddin,  2020). Pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi yang lebih tinggi meskipun tanpa seleksi fitur yaitu sebagaimana terlampir pada Tabel 5.
Berdasarkan pengujian akurasi menggunakan Persamaan 5, Persamaan 6 dan Persamaan 7 dimana  hasil  akurasi  klasifikasi  tweets  dari  sistem  analisis  sentimen  dengan  menggunakan Naïve  Bayes  classifier  yang  ditambah  dengan  seleksi  fitur  sebesar  76%  dengan accuracy positif  sebesar  72,727%, accuracy  negatif  sebesar  75%  dan  accuracy  netral  sebesar 78,947%.  Penelitian  sebelumnya  sebagaimana  ditunjukan  pada  Tabel  5,  menghasilkan akurasi  yang  lebih  rendah  dibandingan  dengan  Tabel  6  yang  sudah  menggunakan  seleksi fitur sebelum pemodelan dilakukan.

## 5. KESIMPULAN
Simpulan  peneliian  menunjukan  bahwa  dengan  penambahan  seleksi  fitur  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  sebanyak 5% yaitu  78,947%  dibandingkan  tanpa  menggunaka seleksi  fitur.  Pengaruh  akurasi  dalam  metode Naïve  Bayes  bergantung  kepada  dataset, praproses dan optimasi metode sebelum penggunaan algoritma atau metode untuk klaifikasi. Pada  dataset  yang  digunakan  untuk training  masih  belum  terlalu  bervariasi,  namun  sudah menunjukkan  hasil  pembelajaran  yang  signifikan  antara  klasifikasi  tanpa  dan  dengan menggunakan  fitur  seleksi.  Dimana  akurasi  tertinggi  pada  klasifikasi  Naïve  Bayes  tanpa seleksi  fitur  sebesar  75,247%  sebgaimana  ditunjukan  padanTabel  5  sedangkan  klasifikasi dengan penambahan seleksi fitur ditunjukan pada Tabel 6 mencapai nilai sebesar 78,947% pada  kelas  netral.  Penelitian  ini  lebih  baik  hasil  performance  model  klasifikasinya  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menghasilkan accuracy  sebesar  63.21% tentang  analisis  sentimen  mengenai  covid-19  pada  twitter  dengan  mengimplementasikan naïve  bayes (Syarifuddin,  2020) .  Perningkatan  sebesar  15%  antara  klasifikasi  dengan penambahan fitur seleksi sebagaimana terlampir pada Persamaan 2.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  sampaikan  ucapkan  terimakasih  kepada  seluruh  pihak,  khususnya  civitas  akademik STMIK Bandung atas kerjasama dan bantuan baik secara langsung maupun tidak langsung sehingga  penelitian  ini  dapat  dirampungkan,  meskipun  masih  harus  dikembangkan  demi peningkatan  kualitas.  Penulis  juga  sampaikan  ucapat  terimkasih  yang  mendalam  kepada keluarga dan rekan yang selalu memberi semangat untuk penyelesaian penelitian ini, dengan harapan  dapat  menjadi  referensi  untuk  para  peneliti  yang  berminat  mengembangkan penelitian ini.

## Pemodelan Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Adaptasi Kebiasaan Baru (AKB) mengunakan Algoritma Naïve Bayes
Arini, Wardhani, L. K., & Octaviano, D. (2020). Perbandingan Seleksi Fitur Term Frequency & Tri-Gram  Character  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  pada  Tweet Hashtag #2019gantipresiden. KILAT, 103 - 114.
Gunawan, B., Pratiwi, H. S., & Pratama, E. E. (2018). Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk  menggunakan  Naive  Bayes. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, 113- 118.
Hermanto,  &  Noviriandini,  A.  (2021).  ANALISA  SENTIMEN  TERHADAP  BELAJAR  ONLINE PADA MASA COVID-19. Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 129-13.
Imron,  A.  (2018). Analisis  Sentimen  terhadap  Tempat  Wisata  di  Kabupaten  Rembang menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier.  Yogyakarta:  Universitas  islam Indonesia.
Larose, D. T. (2014). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Chicago: Morgan & Claypool Publisher Retrieved from. Retrieved from Chicago:.
Mubaroka,  M.  S.,  Adiwijayab,  &  Aldhi,  M.  D.  (2017).  Aspect-based  sentiment  analysis  to review products using Naïve Bayes. International Conference on Mathematics: Pure, Applied and Computation (pp. 1-8). Cambridge: AIP Publishing.
Rahayu, M. I., & Zharfan, F. T. (2015). Analisis Sentimen Laporan Perkembangan Anak Didik Taman Kanak. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 30-36.
Ratino, Hafidz, N., Anggraeni, S., & Gata, W. (2020). Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes. Jurnal JUPITER, 01-11.
Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter. Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika, 51-59.
Saleh,  A.  (2015,  Desember  23). Klasifikasi  Gejala  Depresi  Pada  Manusia  dengan  Metode Naïve  Bayes  menggunakan  Java.  Retrieved  from  Digital  Library  STMIK  AKAKOM: http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/452
Sim,  A.  X.  (2013,  July  01). Pengenalan  Desain  dan  Analisis  Algoritma.  Retrieved  from www.dev.bertzzie.com: http://dev.bertzzie.com/knowledge/analisis-algoritma/ PengenalanDesaindanAnalisisAlgoritma.html#algoritma-yang-baik
Siswandi, A., Permana, A. Y., & Emarilis, A. (2021). Stemming Analysis Indonesian Language News Text with Porter. Journal of Physics: Conference Series, 01-07.
Sukmana,  R.  N.,  &  Salsabilla,  Z.  S.  (2018).  Filter  Bahasa  Kasar  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 1-5.
Syarifuddin,  M.  (2020).  Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Mengenai  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn. Inti Nusa Mandiri, 23-28.
Yuliyanti,  S.,  &  Rizky.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Rabin  Karp  untuk  Mendeteksi
Kemiripan Dokumen STMIK Bandung. Bangkit Indonesia, 1 -6.
Yuliyanti, S., Djatna, T., & Sukoco, H. (2017). Sentiment Mining of Community Development Program Evaluation Based on Social Media. TELKOMNIKA, 1858 - 1864.