## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Analisis Sentimen Tren Olahraga di Masa Pandemi
COVID-19 pada Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier (NBC)
Syahfira Mulya #1 , Herry Sujaini #2 , Tursina #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Dr. H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak
1 syahfiramulya@student.untan.ac.id
2 hs@untan.ac.id
3 tursina@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Masyarakat  perlu  tetap  fit  agar  terhindar  dari COVID-19 dengan cara berolahraga sehingga memunculkan topik  di  masyarakat  tentang  tren  olahraga  pada  masa pandemi COVID-19. Media sosial yang digunakan masyarakat  untuk  membahas  topik  tersebut  diantaranya yaitu  Twitter.  Twitter  memudahkan  masyarakat  untuk berbagi,  berdiskusi,  dan  menuangkan  isi  hati  serta  pikiran karena masyarakat dapat saling gabung berdiskusi mengenai topik  tersebut  secara  terbuka  tanpa  harus  saling  berteman. Adapun  sentimen  masyarakat  dapat  diklasifikasikan  ke dalam  kelas  positif  dan  negatif,  untuk  mengetahuinya diperlukan  analisis  sentimen  mengenai  topik  tersebut  dapat dengan  menggunakan  metode  pengklasifikasian  yaitu  Naïve Bayes karena metode ini tidak memerlukan data yang banyak untuk  mengklasifikasi.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  terhadap  olahraga- olahraga yang sedang populer pada masa COVID-19 melalui Twitter  serta  dapat  mengetahui  performa  dari  klasifikasi metode  Naïve  Bayes.  Metodologi  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  olahraga  yang  sedang  tren  dari  Google  Trends, kemudian streaming crawling API Twitter, preprocessing text, mengklasifikasi  sentimen  dengan  Naïve  Bayes,  dan  evaluasi. Terkait hasil analisis yang telah dilakukan serta berdasarkan tujuan  pada  penelitian  ini,  olahraga  yang  sedang  trending yaitu  bulu  tangkis,  bersepeda,  dan  lari  memiliki  sentimen yang  positif  pada  masa  pandemi  COVID-19  di  Indonesia melalui  media  sosial  Twitter.  Akurasi  pada  prediksi  dari pengklasifikasian  Naive  Bayes  pada  data  olahraga  yang sedang  trending,  yaitu  menghasilkan  akurasi  yang  paling tinggi  pada  bulu  tangkis  yang  sebagai  peringkat  pertama olahraga  yang  sedang  populer  di  masyarakat  dengan  hasil recall sebesar 83,8%, precision 85,4% dan accuracy 88%. Jadi pada  penelitian  ini  diperoleh  data  olahraga  yang  sedang populer  berdasarkan  Google  Trends  ditemukan  bahwa olahraga yang berada di top 3 yaitu bulu tangkis, bersepeda, dan  lari  memiliki  positif  trending  dari  ulasan  opini masyarakat berbahasa Indonesia melalui media sosial Twitter pada masa COVID-19.
Kata kunci — covid-19, olahraga, google trending, naïve baye, sentiment

## I. P ENDAHULUAN
COVID-19  ( coronavirus  disease 2019)  merupakan penyakit baru dari jenis virus corona yaitu Sars-CoV-2 [1]. COVID-19  pertama  kali  dilaporkan  di  Wuhan  Tiongkok pada tanggal 31 Desember 2019 [1]. Gejala dari COVID- 19  yaitu  gangguan  pernafasan  akut  seperti  demam  tinggi yang di atas 38°C, sesak nafas, dan batuk. COVID-19 juga dapat menyebabkan nyeri otot, lemas, dan diare [1]. Pada kasus  COVID-19  yang  berat  dapat  mengakibatkan pneumonia , gagal ginjal, sindrom pernafasan akut bahkan hingga  kematian  [1].  WHO  ( World  Health  Organization atau Badan Kesehatan Dunia) telah mengumumkan secara resmi  bahwa virus  corona (COVID-19)  sebagai  pandemi pada tanggal 9 Maret 2020 [2]. Hal ini berarti virus corona sudah  menyebar  luas  di  dunia.  Kata  “pandemi”  memberi anggapan yang menakutkan di masyarakat. Oleh sebab itu, pentingnya  bagi  masyarakat  dapat  memahami  cara mengurangi  risiko  terjangkit,  mengikuti  perkembangan informasi,  serta  dapat  melakukan  tindakan  pertama  jika merasakan  gejala  dari  COVID-19  dengan  demikian masyarakat dapat saling melindungi.  Berdasarkan perhitungan  jumlah  data  yang  diperoleh  dari  [3]  bahwa kasus corona di Indonesia pada bulan November, sebanyak 527.999 kasus corona dengan 1.978 kasus per 1 juta orang dan yang meninggal mencapai 16.646 orang.
Pandemi  COVID-19  menaikkan  berbagai  macam  tren olahraga.  Hal  ini  dikarenakan  dengan  adanya  pandemi COVID-19  menuntut  masyarakat  agar  tetap  menjaga kesehatan  tubuh  mereka  agar  tetap  menstabilkan  imun tubuh  dari  berbagai  penyakit  terlebih  saat  ini  masa-masa pandemi  COVID-19.  Hal  yang  harus  dilakukan  untuk menjaga  kesehatan  yaitu  dengan  rutin  berolahraga. Olahraga merupakan aktivitas fisik yang sangat diperlukan pada saat COVID-19. Berdasarkan [4], aktivitas fisik atau olahraga dapat membantu dalam mendorong respon imun serta  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  dari  penyakit terutama dengan olahraga yang berintensitas dan berdurasi
sedang.  Sedangkan  pada  olahraga  yang  berdurasi  dan berintensitas  tinggi  tidak  disarankan  untuk  dilakukan,  hal ini  karena  menyebabkan  menurunnya  imunitas  tubuh ( imunosupresi )  [4].  Selain  itu,  dengan  berolahraga  dapat mengurangi  munculnya  gangguan  mental  seperti  depresi, sindrom kelelahan, stress, dan kecemasan [4] yang dialami oleh  sebagian  orang  karena  adanya physical  dystancing (jaga jarak), karantina, dan isolasi akibat pandemi COVID- 19. Olahraga yang dapat dilakukan di dalam ruangan yaitu seperti  menari,  lompat  tali,  jalan  cepat  di  sekitar  rumah, naik  turun  tangga  dengan  durasi  kurang  dari  20  menit sebanyak  3  kali  sehari,  ataupun  dengan  olahraga  dengan menggunakan  mesin  kardio.  Sedangkan  olahraga  yang dilakukan  luar  ruangan  yaitu  seperti  bersepeda,  berjalan santai  di  sekitar  taman  atau  halaman  rumah,  berkebun, ataupun  melakukan  berbagai  macam  permainan  yang mengerakkan  anggota  tubuh  bersama  dengan  anggota keluarga.  Apabila  berolahraga  di  luar  ruangan  yaitu  tetap menggunakan  masker,  menjaga  jarak  dengan  orang  lain, serta tak lupa untuk mencuci tangan. Adapun penelitian [5] menjelaskan bahwa latihan dari anaerobik maupun aerobik baik untuk metabolisme lipid, selain itu juga memberikan keuntungan  dari  latihan  fisik  yaitu  peningkatan  curah jantung dan kemampuan otot bekerja dengan memanfaatkan  oksigen  dari  darah.  Oleh  sebab  itu, semenjak COVID-19 memunculkan berbagai macam tren olahraga  yang  digemari  oleh  masyarakat.  Hal  ini merupakan gerakan besar dari masyarakat mengenai gaya hidup  sehat  yang  ada  pada  masa  COVID-19  sehingga memunculkan suatu fenomena yang popular di masyarakat terhadap  suatu  hal  yaitu  berolahraga  dalam  jangka  waktu yang tertentu.
Pada fenomena ini, banyak faktor yang dapat dianalisis terkait  yang  membuat  olahraga  tersebut  menjadi  populer pada  masa  COVID-19.  Analisis  sentimen  merupakan bidang ilmu yang berfokus pada menganalisanya pendapat, sikap,  evaluasi,  serta  penilain  dari  pada  suatu  peristiwa, topik,  organisasi,  ataupun  perseorangan  [6].   Salah  satu diantaranya  yaitu,  sentimen  dari  masyarakat  mengenai topik  olahraga  tersebut.  Populernya  olahraga-olahraga tersebut  bisa  terjadi  karena  menjadi  pilihan  masyarakat untuk  dilakukan  ataupun  sebaliknya,  olahraga  tersebut tidak  disukai  karena  menganggu  sehingga  banyak  yang membicarakannya.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini memerlukan sebuah penganalisis opini positif atau negatif yang  biasa  disebut  dengan  analisis  sentimen.  Selain  itu, pada sentimen dapat diklasifikasikan menjadi berpolaritas positf  atau  negatif  pada  suatu  topik  yang  sedang  menjadi perbincangan  masyarakat.  Adapun  satu  di  antara  media sosial  yang  menjadi  tempat  masyarakat  untuk  saling berdiskusi, berbagi,  atau menuangkan isi  hati dan pikiran adalah Twitter .  Menurut  [7] Twitter menjadi  perangkat komunikasi  yang  berbentuk  media  sosial  yang  sangat populer  di  kalangan  pengguna  internet.  Selain  itu, kelebihan  yang  ada  pada Twitter yaitu  dalam  membahas suatu  isu-isu  tertentu,  masyarakat  dapat  bergabung berdiskusi tanpa harus berteman terlebih dahulu  sehingga memudahkan  masyarakat  dalam  berbagi  pendapat  secara
terbuka.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memilih  untuk mengambil  data  opini  dari tweet-tweet masyarakat  dalam beropini  atau  berkomentar  mengenai  olahraga  yang menjadi  populer  di  masyarakat  pada  masa  pandemi COVID-19 untuk mencari tahu terkait kelas dari sentimen tersebut digemari atau dibenci.
Adapun untuk meningkatkan dari analisis sentimen pada olahraga  yang  sedang  tren menggunakan  suatu  metode yang  membantu  dalam  pengklasifikasian.  Pada  penelitian ini menggunakan pengklasifikasian menggunakan metode Naive  Bayes .  Menurut  Saleh  (2015),  keuntungan penggunaan Naive Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( Training Data) yang kecil  untuk  menentukan  estimasi  paremeter  yang diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian  [8].  Penelitian [9] menjelaskan hasil yang didapatkan dari akurasi Naïve Bayes pada  data  uji negative memperoleh  ketepatan  76% sedangkan untuk data uji positif memperoleh 83%.
Menurut  penelitian  [10], Naive  Bayes menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  93%,  dan  tingkat precision positif sebesar 90%, precision negatif sebesar 90% dan sentimen yang  netral  100%  sehingga Naïve  Bayes mampu menganalisis  dengan  akurasi  yang  tinggi  namun kekurangannya  yaitu  kata  –  kata  yang  bias  akan mengurangi  keakuratan  pada  klasifikasi.  Penelitian  [11] mengatakan  tingkat akurasi Naive Bayes rata-rata 70,43% -  88,03%,  namun  pada  penelitian  ini  tidak  membahas mengenai  pengambilan  data  untuk  melakukan  klasifikasi. Penelitian  selanjutnya  [12]  menjelaskan  hasil  dari pengujian Naive  Bayes  Levenshtein  Distance memiliki nilai akurasi 96,9% dibandingkan dengan pengujian Naive Bayes tanpa Levenshtein  Distance dengan  nilai  akurasi 94,4%  namun  kekurangan  pada  penelitian  ini  tidak membahas mengenai proses pengambilan data untuk data testing dan training.
Penelitian [13] mengatakan hasil klasifikasi pada data uji menunjukkan, algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan nilai akurasi sebesar 97%, mengenai penelitan ini  pengambilan  data  sangat  spesifik  dari  keyword pencarian dengan menggunakan hastag yaitu #2019gantipresiden,  #2019tetapjokowi.  Menurut  [14] Naive  Bayes memiliki  akurasi  terbaik  sebesar  86.6%  dan kekurangan  pada  penelitian  ini  yaitu  pengambilan  data hanya  dari  satu  website  yaitu  Trip  Advisor.  A.  Nugroho [15]  juga  menjelaskan Naïve  bayes mampu  mencapai tingkat  akurasi  89,67%,  dan  lebih  berfokus  terkait peningkatan akurasi.
Menurut  [16]  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa memiliki  perbedaan  pada  metode Naive  Bayes akurasi sebesar  80%, precision 66,67%, sensitivity 100%, specificity 66,67%.  Pada  metode  KNN  akurasi  sebesar 80%, precision 100%, sensitivity 50%, specificity 100% dan  pada  metode Decision  Tree akurasi  sebesar  100%, precision 100%, sensitivity 100%, specificity 100%, tetapi dengan  menggunakan  jumlah  data  yang  kurang  dari  200 tweets .  Deni  Gunawan  dalam  [17]  menjelaskan  bahwa Naive  Bayes menghasilkan  rata-rata  akurasi  93,29% dengan menggunakan pengujian data yang tidak seimbang.
Ratino,  dkk.  [18]  juga  mengatakan Naïve  Bayes dengan nilai  akurasi  78,02%,  namun  algoritma Naïve  Bayes menghasilkan akurasi yang lebih kecil dibandingan dengan algoritma Support Vector Machine .
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  mencoba  untuk menganalisis tweet yang  berbahasa  Indonesia  mengenai berbagai  jenis  olahraga  yang  menjadi  populer  di  masa pandemi COVID-19 di Indonesia. Sentimen yang dianalisis dilakukan dengan cara klasifikasi dari tweet yang berisikan sentimen  masyarakat  mengenai tren dari  olahraga  yang menjadi populer kembali karena adanya pandemi COVID- 19.  Setelah  mengetahui  data  klasifikasi  sentimen  dari olahraga  yang  sedang  populer  diharapkan  dapat  menjadi wawasan  dan  informasi  yang  berguna  bagi  pemegang keputusan. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes Classifier (NBC), yang telah dibuktikan dari  jurnal  [19],  menyatakan  bahwa  Akurasi  dari Naïve Bayes  Classifier memiliki  tingkat  yang  lebih  baik dibandingkan  model  Classifier  lainnya.  Sehingga  dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier untuk  pembobotan  di  setiap  kemunculan  kata dan mengklasifikasikan sentimen dari opini tweet yang ada.

## II. M ETODE

## A. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu data  yang  berada  di  Indonesia  dan  berbahasa  Indonesia sehingga  terdapat  penyesuaian  olahraga  yang  ada.  Pada penelitian ini menggunakan data top 3 pada olahraga yang sedang populer. Data olahraga populer diperoleh dari hasil pencarian Google Trends . Data berupa teks yang memiliki label positif dan negatif. Teks ini digunakan untuk melatih model  yang  akan  membedakan  teks  yang  mengandung sentimen positif ataupun negatif. Model yang akan dibuat menggunakan seluruh data yang akan dibagi menjadi data latih dan data uji. Adapun sampel kalimat dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I
S AMPEL K ALIMAT Olahraga Kalimat Bulu Tangkis Antusiasme Atlet Bulutangkis Dunia di Bali: Rajin IG Story, Piknik Dulu Sebelum Tarung di Indonesia Masters Bulu Tangkis Bisa dibaca sendiri ya gengs alasannya. Cidera doi banyak dan gak mampu utk bersaing dengan level kompetisi MD yang sangat tinggi. Dia gabisa ikut program latihan secara normal walau terapi sudah dilakukan. Cideranya gak bisa 100% pulih. Bersepeda di sektor transportasi, yang dibutuhkan untuk merealisasikan target pengurangan emisi sesungguhnya sudah di depan mata sejak lamaaaaa sekali. ia adalah sarana, juga teknologi, yang bisa mempercepat pengurangan secara efektif. namanya sepeda.
Olahraga Kalimat Bersepeda 9 tahun lalu, 9 pelajar Jember naik sepeda ke Jakarta menyerahkan sumbangan saweran utk pembangunan gedung baru KPK karena DPR menolak anggaran KPK. Pagi ini,
Gedung Merah Putih sudah berdiri kokoh,
Pimpinan @KPK_RI malah asyik membuang uang negara dg bersepeda santai di Jogja. Lari Habis shalat Subuh langsung keluar lari pagi 15 km. Habis itu nongkrong ngopi di arena jogging embung tambak boyo. Btw, sekarang wajah kelihatan lebih tirus... :) Lari Nenek Usia 105 Tahun Bikin Rekor Lari 100 Meter, Gak Puas Karena Lebih dari Semenit

## B. Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing data berguna untuk mereduksi teks  yang  untuk  menghilangkan  kata-kata  atau term - term yang  tidak  memiliki  kontribusi  atau  nilai  yang mempengaruhi untuk tahap selanjutnya.
1)  Case Folding: Proses mengubah semua kata menjadi huruf kecil.
2)  Cleansing: Proses ini dilakukan untuk membersihkan tanda baca atau kata yang tidak berpengaruh pada  klasifikasi  sentiment,  seperti hastags #, mention @, dan sebagainya.
3)  Normalisasi: Proses  mengubah  kata  singkatan  dan tidak  baku  menjadi  bentuk  baku  dengan  memanggil replacer.csv [Mei Silviana] .
4)  Stopword Removal: Proses menghilangkan kata yang tidak berhubungan dengan topik menggunakan library dari Sastrawi.
5)  Stemming: Proses ini bertujuan untuk mengubah kata berimbuhan  menjadi  bentuk  dasar.  Pada  proses  ini  juga menggunakan library dari Sastrawi.
6)  Convert Negation: Proses untuk mengkonversi kata- kata negasi seperti ‘tidak’, ‘jangan’, ‘bukan’, ‘ga’ yang ada pada  kalimat  menjadi  bergabung  karena  kata  negasi mempengaruhi  sentiment.  Contohnya:  “capek  banget  ga kuat  deh  bersepeda”  dikonversi  menjadi  “capek  banget gakuat deh bersepeda”
7) Tokenizing: Proses  pemotongan  atau  memisahkan kalimat menjadi kata tunggal.

## C. Pelabelan
Proses  pelabelan  kalimat  dilakukan  secara  manual  ke dalam 2 kelompok yakni positif dan negatif dengan bantuan 5 orang. Pengelompokan kelas positif dilhat dari isi kalimat yang mengandung kata yang bermakna positif, mendukung, pernyataan  setuju,  dan  tidak  mencela.  Kelas  negatif
merupakan kelas dengan kalimat yang mengandung makna negatif, kontra, dan ejekan.

## D. Feature Extraction
Sebelum  melakukan  pengklasifikasian,  nilai  dari pembobotan setiap kata yang ada di dokumen dataset . Pada perhitungan probabilitas positif bertujuan untuk menghitung  bobot  pada  tiap  kata  yang  berada  dalam dokumen dataset yang akan diperlukan untuk perhitungan seperti  banyaknya  kata  yang  berkategori  positif, kemunculan  (frekuensi)  tiap  kata  dalam  dokumen  yang berkategori  positif,  serta  total  keseluruhan  kata  pada kategori ini. Nilai yang didapatkan akan digunakan untuk klasifikasi menggunakan metode naïve bayes .

## E. Naive Bayes
Pada  metode  ini,  akan  menunjukkan  besarnya  akurasi untuk  parameter  kebenaran  penelitian  ini.  Sama  halnya juga  dengan  perhitungan  probabilitas  negatif.  Setelah  itu, pengklasifikasian  sentiment  menggunakan naïve  bayes dengan cara membandingi bobot kata pada dokumen yang ada di dataset . Jika bobot dari probabilitas yang berkategori positif lebih besar maka hasilnya menjadi sentiment positif, bilamana  bobot  kata  pada  probabilitas  yang  berkategori negative lebih besar maka hasilnya akan menjadi sentiment negative .  Keseluruhan  dokumen  pada dataset akan diklasifikasi jika ditemukan bobot pada tiap kata yang ada di  dokumen dataset ,  begitu  juga  sebaliknya  bahwa  data tidak akan terklasifikasi jika tidak adanya bobot kata yang ditemukan pada dokumen dataset . Pada pemodelan naive bayes ini menggunakan jenis multinominal naive bayes. Adapun  persamaan  terorema Naïve  Bayes dapat dinyatakan dalam persamaan 1.
𝑃 (𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) . . . . . . (1)
Ket.
A
: Sample data kelas yang belum diketahui
B : Hipotesis data B merupakan suatu kelas spesifik
P (A|B)  :  Probabilitas  hipotesis  A  berdasar  kondisi  B (probabilitas posterior) P(A) : Probabailitas hipotesis A (probabilitasprior) P(B|A)  : Probablitas B berdasarkan kondisi pada hipotesis A P(B) : Probabilitas B

## F. Validasi dan Evaluasi
TABEL II TABEL CONFUSION MATRIX DUA KELAS
Classification
Predicted class
Class = Yes Class = No Class = Yes a ( true positive ) b ( false negative )
Class = No c ( false positive ) d ( true negative )
Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion matrixs menggunakan library sklearn metrics. Pada proses ini memperlihatkan hasil berupa accuracy, precision, dan recall sebagai  tolak  ukur  dari  performa Naive  Bayes . Confusion matrix dapat dilihat pada Tabel II.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pencarian Google Trends
Ditemukan hasil berupa 49 dari 61 nama-nama olahraga yang  telah  disesuaikan  kembali  karena  olahraga  tersebut tidak  ada  di  Indonesia  ataupun  beberapa  olahraga  yang menjadi  satu  pencarian  seperti  lari  jauh,  lari  cepat,  dan berlari. Top 10 hasil dari pencarian trending olahraga dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1  Top 10 pencarian trending olahraga

## B. Pengumpulan Data
Proses  ini  memperoleh  1802 tweet pada  pengambilan pertama  dengan  crawling  twitter  menggunakan keyword dari  top  3  hasil  pencarian  trending  yakni  “bulu  tangkis”, “bersepeda”,  “lari”.  Kemudian  pada  pengambilan  kedua menggunakan keyword “olahraga bulu tangkis”, “olahraga bersepeda”,  “olahraga  lari”  didapat  416 tweet ,  sehingga total tweet yang diperoleh berjumlah 2.218 tweet .
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mencoba  untuk membersihkan data awal untuk dicari klasifikasi dari setiap olahraga  tersebut.  Membersihkan  data  pada  tahap  ke  dua ini  yaitu  dengan  cara  menghapus  data  duplikat  selain  itu juga mengubah kalimat typo di tweet menjadi lebih baku. Sehingga  total  bersih  data  yang  akan  digunakan  pada pemodelan tanpa duplikat yaitu sebanyak 1.997 tweet yang bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar.  2    Grafik  perbandingan  jumlah  dataset  sebelum  dan  sesudah hapus duplikat

## C. Preprocessing
Proses preprocessing merupakan proses yang diperlukan untuk memudahkan pengklasifikasian. Tahapan preprocessing dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III
I NPUT DAN O UTPUT P REPROCESSING
Proses Input Output Case folding Kabar mengejutkan datang  dari  tim  bulu tangkis Indonesia. Kabar mengejutkan datang  dari  tim indonesia. Cleansing indonesia mengundurkan  diri  dari menarik  bulu  tangkis dunia, bwf kecewa https://t.co/nORuinn0ls Indonesia diri dari bulu tangkis dunia bwf kecewa Normalisasi lari dari kenyataan udah nyebar  hoax  pake  akun lain itu termasuk cabang olahraga  lari  apa  sih guys Lari dari kenyataan  sudah sebar  hoax  pakai akun lain itu termasuk  cabang lari apa sih kawan Stopword Removal para pemain india unjuk gigi  pada  babak  kedua kejuaraan  dunia  bulu tangkis  2021  dipimpin oleh pusarla v sindhu pemain india unjuk  gigi  babak kedua  kejuaraan dunia bulu tangkis dipimpin  pusarla sindhu Stemming kejuaraan  dunia  bulu tangkis 2021 popov bersaudara  mundur  usai sang  ayah  dinyatakan positif covid 19 juara  dunia  bulu tangkis popov saudara mundur usai  sang  ayah nyata positif covid Convert negation lutut kamu masalah tidak sanggup lari joging coba  sepeda  jauh  lebih ringan lutut kamu masalah tidaksanggup  lari joging coba sepeda  jauh  lebih ringan tokenizing Atlet olahraga kalo pensiun sepak bola gantung sepatu [‘atlet’, ’olahraga’, ’kalo’, ‘pensiun’, ‘sepak’, ‘bola’,
‘gantung’, ‘sepatu’]

## D. Pelabelan
Pelabelan  manual  yang  dilakukan  pada  dataset mengelompokkan tweet menjadi 1.533 berlabel positif dan 685 tweet berlabel negatif. Adapun setelah perlakuan hapus data duplikat jumlah data dari setiap olahraga dapat dilihat pada  Tabel  IV  yang  memaparkan  data  olahraga  bulu tangkis, Tabel V jumlah data dari olahraga bersepeda, dan Tabel VI mengenai olahraga lari.
TABEL IV J UMLAH D ATA B ULU T ANGKIS
Bulu Tangkis Positif 450 Negatif 125 Total 575 TABEL V J UMLAH D ATA B ERSEPEDA
Bersepeda Positif 341 Negatif 130
Total 471 TABEL VI J UMLAH D ATA L ARI
Lari Positif 567 Negatif 384 Total 951

## E. Pengujian dan Evaluasi Model
Dari  2.218  tweet  yang  didapat  dari  proses  crawling, penelitian  menggunakan  hanya  sebanyak  1000  tweet dengan  masing-masing  500  positif  dan  500  negatif  untuk penyamarataan kelas antara positif dan negatif.
Pembagian dataset yang digunakan sebanyak 75% untuk data latih dan sisanya sebanyak 25% digunakan untuk data uji.  Hal  ini  dikarenakan  menurut  [20],  bahwa  jumlah banyak  data  latih  yang  digunakan  akan  mempengaruhi kinerja  dari  sistem.  Sehingga  pemodelan  menggunakan data latih lebih banyak daripada data uji. Pembagian data uji dan data latih beserta kelasnya dapat dilihat pada Tabel VII, yang menjelaskan bahwa masing-masing kelas antara kelas  positif  dan  negatif  untuk  data  latih  sebanyak  375 tweet ,  sedangkan  untuk  data  uji  menggunakan  masing- masing kelas sebanyak 125 tweet .
TABEL VII J UMLAH D ATA U JI DAN D ATA L ATIH Data Positif Negatif Latih 375 375 Uji 125 125 Total 1000
2218 1997 dengan duplikat tanpa duplikat
Hasil  perhitungan recall pada  pemodelan  ini  dapat dilihat pada Tabel  VIII terhadap data uji. Tabel recall ini diperoleh dari perbandingan jumlah dokumen yang relevan dengan  jumlah  dokumen  relevan  yang  ada  di  dalam database . Pada kelas negatif didapatkan recall 81,6% dan recall pada kelas positif yaitu 93,6%.
TABEL VIII
H ASIL R ECALL D ATA U JI
Kelas Data Benar Kelas Data Uji Recall Negatif 102 125 0,816 Positif 117 125 0,936 Precission pada pemodelan ini berasal dari perbandingan  antara  jumlah  dokumen  yang  relevan  yang terpanggil dengan jumlah dokumen yang terpanggil dalam pencarian. Pada Tabel IX menunjukan hasil precission dari masing-masing  kelas  yaitu  pada  kelas  negatif  didapatkan precission 92,7%  dan  pada  kelas  positif  didapatkan precission 83,5%.
TABEL IX H ASIL P RECISSION D ATA U JI Kelas Data Benar Jumlah Prediksi Precission Negatif 102 110 0,927272727 Positif 117 140 0,835714286
Berdasarkan  dari  pemodelan  yang  dibuat  dengan  data yang  berjumlah  1000 tweet ,  dengan  pembagian  data  uji sebanyak  750  data  latih  dan  250  data  uji  didapatkan accuracy sebanyak 87,6% yang dapat dilihat pada Tabel X perhitungan  yang  berasal  dari  perbandingan  jumlah  data benar dengan jumlah data uji.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN
Jumlah Data Benar Jumlah Data Uji Jumlah Data Latih Accuracy 219 250 750 0,876
Setelah ada perubahan jumlah data dari ketiga olahraga tersebut  dengan  masing-masing  data  positif  dan  negatif maka  untuk  pemodelan  selanjutnya  dengan  pemanggilan data sebanyak 130 tweet dari setiap jenis olahraga dan kelas sentimennya. Jumlah data pemanggilan dapat dilihat pada Tabel XI. Pada Tabel XII menjelaskan data dalam kondisi penyamarataan untuk dimasukkan ke model.
TABEL XI P ANGGIL D ATA P EMODELAN T OP 3 Panggil data permodelan Top Three (all) Positive Negative Bulu Tangkis 130 130 Bersepeda 130 130
Panggil data permodelan Top Three (all) Positive Negative Lari 130 130 Sub Total 390 390
Total 780 TABEL XII D ATA DI P EMODELAN N AIVE B AYES Tabel Data Permodelan Top Three (all) Positive Negative All 380 380 Bulu Tangkis 125 125 Bersepeda 123 123 Lari 130 130
Pada  pemodelan  untuk  olahraga  bulu  tangkis, menggunakan  data  masing-masing  positif  dan  negatif sebanyak  125 tweet ,  sehingga  total  yang  digunakan  pada model  250 tweet .  Pembagian  data  uji  dan  data  latih berbanding 70% : 30%. Hasil pada pemodelan ini mampu memprediksi  sebanyak  35 tweet data  uji  dengan  kelas negatif,  sebanyak  31 tweet data  uji  prediksi  yang  benar dengan  kelas  positif.  Selain  itu,  pemodelan  ini  juga mendapatkan recall sebesar  83,8%, precision 85,4%  dan accuracy sebesar 88% dapat dilihat pada Tabel XIII.
TABEL XIII H ASIL P REDIKSI B ULU T ANGKIS
Confusion Matrix (Bulu Tangkis)
Data Uji Prediction Recall Precision Accur acy Negatif Positif Negatif 35 6 0.838 0.854 0.880 Positif 3 31
Pemodelan untuk olahraga di bersepeda, menggunakan data masing-masing positif dan negatif sebanyak 123 tweet , sehingga  total  yang  digunakan  pada  model  246 tweet . Pembagian data uji dan data latih berbanding 70% : 30%. Hasil  pada  pemodelan  ini  mampu  memprediksi  sebanyak 26 tweet data uji dengan kelas negatif, sebanyak 26 tweet data uji prediksi yang benar dengan kelas positif. Selain itu, pemodelan  ini  juga  mendapatkan recall , precision ,  dan accuracy sebesar 70,3% dapat dilihat pada Tabel XIV. Pada  pemodelan  untuk  olahraga  di  lari,  menggunakan data masing-masing positif dan negatif sebanyak 130 tweet , sehingga  total  yang  digunakan  pada  model  260 tweet . Pembagian data uji dan data latih berbanding 70% : 30%. Hasil  pada  pemodelan  ini  mampu  memprediksi  sebanyak 18 tweet data uji dengan kelas negatif, sebanyak 30 tweet data uji prediksi yang benar dengan kelas positif. Selain itu,
pemodelan  ini  juga  mendapatkan recall sebesar  76,9%, precision 85,4%,  dan accuracy 61,5%  dapat  dilihat  pada Tabel XV.
TABEL XIV H ASIL P REDIKSI B ERSEPEDA
Confusion Matrix (Bersepeda )
Data Uji Prediction Recall Precision Accurac y Negatif Positif Negatif 26 11 0.703 0.703 0.703 Positif 11 26
Pada pemodelan untuk olahraga di top 3 , menggunakan data masing-masing positif dan negatif sebanyak 380 tweet , sehingga  total  yang  digunakan  pada  model  760 tweet . Pembagian data uji dan data latih berbanding 70% : 30%. Hasil  pada  pemodelan  ini  mampu  memprediksi  sebanyak 87 tweet data uji dengan kelas negatif, sebanyak 77 tweet data uji prediksi yang benar dengan kelas positif. Selain itu, pemodelan  ini  juga  mendapatkan recall sebesar  67,5%, presisi 70,2%,  dan accuracy 71,9%  dapat  dilihat  pada Tabel XVI.
TABEL XV H ASIL P REDIKSI L ARI
Confusion Matrix (Lari) Data Uji Prediction Recall Precision Accurac y Negatif Positif Negatif 18 9 0.769 0.666 0.615 Positif 21 30 TABEL XVI H ASIL P REDIKSI G ABUNGAN
Confusion Matrix (All Top 3) Data Uji Prediction Recall Precision Accurac y Negatif Positif Negatif 87 37 0.675 0.702 0.719 Positif 27 77

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  tujuan penelitian  ini  pada  olahraga  yang  sedang  tren  yaitu  bulu tangkis, bersepeda, dan lari memiliki sentimen yang positif pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia melalui media sosial Twitter .  Adapun  akurasi  pada  prediksi  dari pengklasifikasian Naive  Bayes pada  data  olahraga  yang sedang tren, yaitu menghasilkan akurasi yang paling tinggi pada bulu tangkis yang sebagai peringkat pertama olahraga yang  sedang  populer  di  masyarakat  dengan  hasil recall sebesar 83,8%, precision 85,4% dan accuracy 88%.
Jadi  pada  penelitian  ini  diperoleh  data  olahraga  yang sedang  populer  berdasarkan Google  Trends ditemukan bahwa  olahraga  yang  berada  di top  3 yaitu  bulu  tangkis, bersepeda,  dan  lari  memiliki positif  trending dari  ulasan opini masyarakat berbahasa Indonesia melalui media sosial Twitter pada masa COVID-19. Sehingga diharapakan fakta dan  kekuatan  dari  berbagai future  of  work tren  olahraga yaitu  agar  bisnis  yang  menggunakan  data  tren  olahraga dapat  bertahan  dan  berkembang.  Selain  itu,  performa klasifikasi  menggunakan  metode Naive  Bayes mencapai nilai  tertinggi  menggunakan  data  bersih  yaitu  pada  data olahraga trending 1 bulu tangkis.

## R EFERENSI
[1] Pusat  Analisis  Determinan  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia.  December  01,  2020.  [Online].  Available: http://padk.kemkes.go.id/
[2] Satgas  Penanganan  Covid-19.  2020.  [Online].  Avilable: https://covid19.go.id/
[3] G.  Lauren,  “Mapping  COVID-19 ”, John  Hopkins:  Center  for System  Science  and  Engineering.    [Online].  Available: https://systems.jhu.edu/research/public-health/ncov/
[4] Mitchell, H. Jere, dkk. “Classification of Sport ” . Journal American College of Cardiology and American College of Sport Medicine. Vol. 24. No. 4. 1994.
[5] Setyaningrum,  A.  W.  Dyah.  “Pentingnya  Olahraga  Selama Pandemi COVID-19”. Jurnal Biomedika dan Kesehatan. Vol. 3. No. 4. 2020.
[6] B.  Liu.  “Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining  (Synthesis Lectures on Human Language Technologies”. Morgan & Claypool Publishers, Vermont, Australia. 2012.
[7] G.  A.  Buntoro.  “Analisis  Sentimen  Calon  Guberner  DKI  Jakarta 2017 Di Twitter”. Integer Journal. Vol. 2,  No. 1. 2017.
[8] Saleh.  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga”. Citec. Journal ,  Vol.  2,  No.  3,  Mei  2015  –  Juli  2015  ISSN:  2354-5771. 2015.
[9] R.  Raksanagara,  “Analisis  Sentimen  Jasa  Ekspedisi  Barang Menggunakan  Metode  Naive  Bayes”. Jurusan  Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Ahmad Yani. 2016.
[10] D. Rustiana, dkk. “Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes “. 2017.
[11] S. Hanggara. “Aplikasi Web untuk Analisis Sentimen pada Opini Produk dengan Naive Bayes Classifier” . Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2017 ITN Malang. ISSN 2085- 4218. 2017.
[12] F. Gunawan, M.A. Fauzi., P. P. Andikara. “Analisis Sentimen Pada Ulasan  Aplikasi  Mobile  Menggunakan  Naive  Bayes  dan Normalisasi  Kata  Berbasis  Levenshtein  Distance  (Studi  Kasus Aplikasi  BCA  Mobile)”. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . Vol. 1, No. 10. 2017.
[13] Y.S.  Mahardhika,  E.  Zuliarso.  “ANALISIS  SENTIMEN TERHADAP  PEMERINTAHAN  JOKO  WIDODO  PADA MEDIA  SOSIAL  TWITTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAIVES BAYES CLASSIFIER”. Prosiding SINTAK 2018 . 2018. [14] S. Fanissa, M. A. Fauzi, A. Sigit. “Analisis Sentimen Pariwisata di Kota Malang Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query  Expansion  Ranking”. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . Vol. 2. No 8. 2018.
[15] A.  Nugroho.  “Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan  Ekstrasi  Fitur  N- Gram”. Jurnal Sains Komputer & Informatika . Vol. 2, No. 2. 2018. [16] N.  T.  Romandloni,  S.  Imam,  B,  Sularso.  “Perbandingan  Metode Naive Bayes, KNN dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi KRL Commuter Line”. Jurnal IKRA-ITH Informatika . Vol. 1, No. 2. 2019."
[17] D.  Gunawan,  D.  Riana,  D.  Ardiansyah,  F.  Akbar,  S.  Alfarizi. “Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes dengan  Algortima  Genetika  pada  Analisis  Sentimen  Calon
Gubernur Jabar 2018-2023” . Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI . Vol. VI, No. 1. Januari 2020. P-ISSN 2442-2436, E-ISSN: 2550- 0120. DOI: 10.31294/jtk.v4i2. 2020.
[18] Ratino, H. Noor, A. Sita, G. Windu. “Sentimen Analisis Informasi Covid-19  menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naïve Bayes”. Jurnal JUPITER Vol. 12 No. 2 B. 2020 [19] Xhemali, Daniela; Hinde, J. Chris, Stone, Roger. “Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the classification of training web  pages”.  Loughborough  University. Journal  contribution. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/2134/5394. 2009
[20] F.  Ratnawati.  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap Analisis Sentimen Opini Film pada Twitter” . INOVTEK Polbeng- Seri Informatika . 2018.