Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 254
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial
Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
Sella Adelia 1 , Eva Milanda 2 , Jena Santari 3 , Dea Talia Kesuma 4 , Echa Silvia 5 , Fandi Kurniawan 6
1,2,3,4,5,6 Sistem Teknologi informasi, Universitas Muhammadiyah Kotabumi, Kotabumi, Indonesia Email: sella.2059201069@umko.ac.id 1 , evami.2059201064.@umko.ac.id 2 , jenas.2059201048@umko.ac.id 3 , deaktb02@gmail.com 4 , echas.2059201042@umko.ac.id 5 , fandi.kurniawan@umko.ac.id 6

## Abstrak
Di era digital yang terus berkembang, media sosial, khususnya YouTube, telah menjadi sumber utama informasi dan pembelajaran yang mudah diakses melalui telepon seluler. Bukan hanya sebagai alat interaksi, media sosial juga menawarkan ilmu pengetahuan dan pembelajaran  yang  berlimpah,  termasuk  tutorial  pemrograman  dan  pengembangan perangkat lunak. YouTube khususnya menarik karena menyediakan konten yang mudah dipahami dan menarik, seperti penggunaan algoritma Naive Bayes, yang sering dibahas namun kurang dipahami secara luas. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen belajar pemrograman  di  YouTube,  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive  Bayes  untuk mengklasifikasikan  sentimen  dalam  komentar  sebagai  positif, negatif,  atau  netral.  Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi  100%  untuk  sentimen  positif  dan  66,39%  untuk  sentimen  negatif.  Analisis  ini memberikan  wawasan  tentang  pandangan  dan  respons  pengguna  terhadap  konten pembelajaran pemrograman di YouTube, yang dapat menjadi dasar untuk perbaikan dan pengembangan konten edukasi lebih lanjut.
Kata Kunci: Naïve Bayes , Media Sosial, Pemerograman, Analisa Sentiment, Youtube

## 1. PENDAHULUAN
Era digital saat ini ditandai oleh perkembangan internet yang luar biasa cepat, membawa  dampak  signifikan  pada  cara  masyarakat  global  berinteraksi  dan mengakses informasi. Fenomena ini khususnya terlihat dalam peran penting yang dimainkan  oleh  media  sosial  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Media  sosial,  yang muncul bersamaan dengan evolusi teknologi web 2.0, telah menjadi platform yang tidak  hanya  memungkinkan  pengguna  untuk  berkomunikasi  tetapi  juga  untuk berpartisipasi aktif dalam pembuatan dan pertukaran konten. Salah satu platform yang  paling  menonjol  dalam  hal  ini  adalah  YouTube,  yang  telah  berkembang

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sella Adelia, Eva Milanda, at all | 255
menjadi lebih dari sekadar alat hiburan, menjadi medium edukasi dan pertukaran informasi yang berharga [1].
YouTube,  dengan  popularitasnya  yang  luas,  telah  menjadi  salah  satu  jaringan sosial yang sering digunakan untuk berbagai kegiatan, mulai dari hiburan hingga edukasi. Platform ini telah memainkan peran penting dalam bidang pendidikan, khususnya  dalam  pembelajaran  online  [2].  Salah  satu  area  yang  menarik perhatian  khusus  adalah  pembelajaran  pemrograman,  dengan  fokus  pada penggunaan  algoritma  Naive  Bayes,  sebuah  topik  yang  menarik  bagi  banyak pemuda  dan  pemudi  yang  mencari  sumber  pembelajaran  tambahan  melalui YouTube [3]. Materi yang disajikan oleh para kreator konten di YouTube sering kali dikemas dalam format yang mudah dipahami, dengan menggunakan bahasa yang santai dan pendekatan yang interaktif, membuatnya menjadi sumber yang sangat berharga bagi mahasiswa dan pelajar.
Konten-konten  ini  tidak  hanya  menawarkan  pengetahuan  tetapi  juga memungkinkan  pemuda  dan  mahasiswa  untuk  memahami  berbagai  konsep pemrograman  dengan  cara  yang  lebih  efektif.  Para  YouTuber  seringkali menyampaikan  materi  mereka  dalam  durasi  yang  singkat,  namun  tetap  kaya informasi,  sehingga  mudah  dipahami  oleh  penonton.  Hal  ini  memungkinkan pengguna untuk tidak hanya mempelajari teori tetapi juga menerapkan konsep- konsep tersebut secara praktis. Dengan demikian, mereka dapat menilai kualitas konten dan memanfaatkannya sebagai referensi dan sumber belajar tambahan dalam pembelajaran pemrograman [4].
Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana platform seperti  YouTube  dapat  meningkatkan  proses  pembelajaran  pemrograman, khususnya melalui penggunaan algoritma klasifikasi Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes, yang terkenal karena pendekatannya yang berbasis probabilitas sederhana dan asumsi independensi antar variabel, menawarkan sejumlah keuntungan. Ini termasuk tingkat error yang rendah dan akurasi yang lebih tinggi dalam dataset besar, menjadikannya alat yang sangat efektif untuk pembelajaran pemrograman [5]. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana algoritma ini dapat dimanfaatkan  dalam  konteks  edukasi,  khususnya  dalam  memfasilitasi pembelajaran yang lebih mudah diakses dan dipahami.
Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  wawasan  tentang bagaimana  pembelajaran  pemrograman  melalui  media  sosial,  khususnya YouTube, dapat disederhanakan dan dibuat lebih mudah diakses di masa depan. Dengan  memanfaatkan  keunggulan  algoritma  Naive  Bayes  dalam  analisis  dan pengklasifikasian data, penelitian ini akan mengkaji bagaimana metode ini dapat diterapkan  untuk  memperkaya  pengalaman  pembelajaran  online.  Hal  ini

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
256 | Analisis Sentimen Belajar Programming pada Media Sosial .....
diharapkan  akan  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  bagaimana algoritma  pembelajaran  dapat  disesuaikan  untuk  meningkatkan  kualitas  dan keterjangkauan  pendidikan,  khususnya  dalam  bidang  pemrograman.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  akan  berkontribusi  pada  pengembangan  metode pembelajaran yang lebih efektif dan inklusif untuk masa depan.
2. METODE
Tahapan penelitian ini terdapat tiga tahapan dapat di lihat pada Gambar 1.
Gambar 1: Tahapan proses penelitian.
Proses  Data  Collection  pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  langkah  yang pertama di lakukan adalah literatur review lalu dilanjutkan dengan pengamatan atau observasi secara langsung seperti yang diperlihatkan Gambar 2.
Gambar 2: Tahapan Proses Data Collection
Literatur  review  membantu  proses  penelitian  ini  antara  lain  jurnal  yang berhubungan dengan data mining dan machine learning proses klasifikasi file atau data  dokumen.    Sedangkan  proses  pengamatan  atau  observasi  menggunakan teknik  observasi  langsung.  Pengamatan  atau  Observasi  dilakukan  dengan mencermati video-video yang diunggah padaYouTube secara cermat dan teliti di pahami mendalam. Pada tahapan analisis masalah.
Masalahan yang di dapatkan melalui analisis dokumen dan observasi langsung, kemudian  diusulkan  solusi  dengan  melihat  perkembangan  pada  teknologi  dan ilmu  pengetahuan.  Masalah  yang  terdeteksi  dapat  menimbulkan  kekurang pahaman penonton dalam melihat video tutorial. Penerapan solusi adalah langkah solusi akhir dalam fase penelitian, ada tiga kategorgi algoritma Naïve Bayes pada alat  Rapid  Miner  yang  di  libatakan  pada  penelitian  ini  pengklasifikasian  atau analisis data sentimen[5].

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 4, No. 3, 2023  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sella Adelia, Eva Milanda, at all | 257
Pada analisis sentimen, beberapa proses tahapan harus dilakukan agar mencapai hasil  pengujian  yang  maksimal.  Gambar  3  menunjukkan  proses  tahapan dilakukan,  mulai  dari  data  mining,  pemberian  label,  proses  pengolahan  dan pemberian label pada prediksiksi [6].
Gambar 3. Flowchart System Klasifikasi Analisis Sentimen

## 1) Crawling Data/ Data mining
Adalah langkah pengambilan data yang dijadikan referensi berupa para pengguna YouTube  lainnya.  Data  diunggah  dengan  cara  otomatis  dan  kata  kunci  "ketua" pada  komentar,  menggunakan  fasilitas  penghapusan  komentar  di  RapidMiner, diikuti dengan penghapusan konten duplikat yang menghapus konten yang sama dan secara otomatis disimpan dalam file Excel[7]. Rantai proses data mining pada Gambar 4. Di bawah ini

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
258 | Analisis Sentimen Belajar Programming pada Media Sosial .....

## Gambar 4. Proses Crawling Data

## 2) Pelabelan
Adalah  langkah  yang  menngunakan  pengelompokan  data  dengan  cara pemberian label kelas. berikut contoh dataset diberi label seperti gambar 5.

## Gambar 5. Pemberian Label Kelas

## 3) Preprocessing
Selama tahap prapemrosesan, beberapa proses akan dilakukan agar data asli siap untuk diproses. Pemrosesan awal data terjadi dalam beberapa langkah, termasuk pembersihan, pelipatan kotak, tokenisasi, normalisasi, pemfilteran, dan rooting[8]. Cleanup Pada tahap ini dilakukan pembersihan atribut username, hashtag, URL, tanda baca, dan simbol.
a. Case Folding merupakan Tahapan normalisasi isi tweet menjadi huruf non kapital.
b. Tokenisasi  merupakan  Tahapan  pemisahan  setiap  kata  dalam  sebuah kalimat menjadi satuan kata.
c. Normalize, tahapan ini memiliki fungsi mengurangi kata atau mengubah kata yang baku menjadi tidak baku.
d. Filtering,  tahapan  mengubah  atau  menghilangkan  kata  yang  tampil namun tidak berdampak besar atau tidak bermakna.
e. Stemming adalah Tahapan merubah kata yang memiliki imbuhan menjadi kata dasar.
f. Pembobotan,  tahapan  pembobotan  ini,  data  diolah  terlebih  dahulu kemudian  dibobotkan  menggunakan TF-  IDF.  data  uji  dan  data eksperimen merupakan temapat penyimpanan hasil pembobotan ini.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sella Adelia, Eva Milanda, at all | 259
4) Klasifikasi
Klasifikasi  Adalah  tahapan  pengklasifikasian  data  yang  sudah  melalui  tahapan sebelumnya. Langkah ini termasuk memastikan penerapan algoritme Naïve Bayes. Gambar 6. merupakan isi operator “ Cross Validation” Di aplikasi RapidMiner.
Gambar 6. Cross Validation Operator
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling Data
Crawling data Mengumpulkan dataset yang relevan dengan studi kasus, seperti review tentang pembahasan belajar programming menggunakan netlytic.

## 3.2 Pre-Processing
Pre-Processing  Pra-pemrosesan  data  (atau  pre  processing  data)  adalah  tahap awal dalam analisis data di mana data yang telah dikumpulkan dipersiapkan untuk analisis lebih lanjut[9]. Berikut tahapannya, Pembersihan Data (Data Cleaning), Transformasi  Data  (Data Transformation),  Encoding  Variabel  Kategorikal ( Categorical  Variable  Encoding),  Penghapusan  Noise  (Noise  Removal), Pengaturan  Fitur  ( Feature  Scaling),  Ekstraksi  Fitur  (Feature  Extraction).  Data dibersihkan mengunakan software google colab.

## 3.3 TF-IDF
Menurut  [10] ,  metode  Term  Frequency  Invers  Document  Frequency  (TF-IDF) Adalah metod yang digunakan untuk menentukan seberapa jauh keterhubungan kata (term) terhadap dokumendengan memberikan bobot setiap kata pada saat menghitung bobot digunakan TF-IDF, yang pertama dihitung nilai TF per kata pad bobot masing-masing Sedangkan nilai IDF diformulasikan pada Persamaan 1 .
(1)

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
260 | Analisis Sentimen Belajar Programming pada Media Sosial .....
Di mana nilai IDF dari setiap kata yang akan di cari, adalah jumlah keseluruhan dokumen yang ada, dfjumlah kemuculan kata pada semua dokumen data. Proses TF-IDF seperti pada Gambar 6
Gambar 6. TF-IDF

## 3.4 WordCloud
WordCloud merupakan kumpulan kata-kata yang tedapat dalam database yang berbentuk grafis[11]. WordCload dalam penelitian ini seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. WordCloud

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sella Adelia, Eva Milanda, at all | 261

## 3.5 Naive Bayes Classifier
Adalah metode pembelajaran mesin yang menggunakan perhitungan probabilitas dan statistik [3]. Menurut thomas bayes ilmuan asal ingris, naïve bayes classifier merupakan probabilitas masa depan di ambil dari pengalaman masa sebelumnya. Gambar 8, 9, 10, 11, dan 12 adalah proses naïve bayes classifier yang dilakukan.
Gambar 8 Tokenize proses dokumen to data
Gambar 9 Hasil data training
Gambar 10 Data analisi sentiment prediksi

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
262 | Analisis Sentimen Belajar Programming pada Media Sosial .....

## Gambar 11 Proses Pembuatan Model

## Gambar 12. Hasil Model

## 3.6 Performance
Kinerja  (performance)  dalam  data  mining  adalah  ukuran  sejauh  mana  suatu sistem atau algoritma data mining mampu menjalankan tugasnya dengan efisien dan efektif. Kinerja ini dapat diukur dengan berbagai metrik yang sesuai dengan tujuan  analisis  data  yang  dilakukan  [12].  Beberapa  faktor  yang  dapat memengaruhi  kinerja  dalam  data  mining  meliputi  akurasi  hasil,  kecepatan eksekusi, kemampuan untuk mengekstrak pola yang berarti, serta kemampuan untuk menangani data yang besar dan kompleks.

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Sella Adelia, Eva Milanda, at all | 263
Gambar 13 Naïve Bayes Operator

## Gambar 14 Akurasi Naïve Bayes
4. KESIMPULAN
Hasil dari akurasi Naïve Bayes di atas adalah sentiment positif memiliki prediksi 100%  sedangkan  sentiment  Negatis  sebnayak  66,39%.  Penulisan  tersebut bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  belajar  pemrograman  yang  dibagikan dalam  komentar-komentar  di  platform  media  sosial  YouTube.  Metode  yang digunakan dalam analisis adalah algoritma klasifikasi Naive Bayes, sebuah teknik dalam  pembelajaran  mesin  yang  dapat  mengklasifikasikan  sentimen-sentimen tersebut  ke  dalam  kategori  positif,  negatif,  atau  netral.  Hasil  penelitian menunjukkan  kemampuan  algoritma Naive  Bayes  dalam  mengklasifikasikan sentimen-sentimen  pada  komentar-komentar  belajar  programming  di  YouTube dengan tingkat akurasi yang signifikan. Analisis ini dapat memberikan wawasan tentang  pandangan,  evaluasi,  dan  respon  pengguna  terhadap  konten pembelajaran programming di platform YouTube, yang dapat digunakan sebagai dasar  untuk  perbaikan  atau  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  konten  edukasi tersebut.

## REFERENSI
[1] D.  F.  Zhafira,  B.  Rahayudi,  and  I.  Indriati,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naive  Bayes  dan  Pembobotan  TF-IDF

## Journal of Information Technology Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
264 | Analisis Sentimen Belajar Programming pada Media Sosial .....
Berdasarkan Komentar pada Youtube,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan  Edukasi  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  55 – 63,  2021,  doi: 10.25126/justsi.v2i1.24.
[2] S. Sahar, “Analisis Perbandingan Metode K -Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penyakit Jantung,” Indones. J. Data Sci., vol.
1, no. 3, pp. 79 – 86, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
[3] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna Youtube Terhadap Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 1 – 6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[4] A. Abdullah, A. Achmad, and S. Sahibu, “Media Pembelajaran Interaktif Mata Kuliah  Pemograman  Web  Berbasis  Android,” Inspir.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun., vol. 11, no. 1, p. 45, 2021, doi: 10.35585/inspir.v11i1.2626.
[5] M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode, vol. 4, no. 2, pp. 120 – 128,
2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[6] I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 296, 2022, doi:
10.30865/json.v4i2.5381.
[7] A.  Rachmat  C  and  Y.  Lukito,  “Klasifikasi  Sentimen  Komentar  Politik  dari Facebook Page Menggunakan Naive Bayes,” J. Inform. dan Sist. Inf. Univ. Ciputra, vol. 02, no. 02, pp. 26 – 34, 2016.
[8] B. W, I. Riski, K. Dwi, R. Nooraeni, T. Siahaan, and Y. Dhea, “Analisis Text Mining  dari  Cuitan  Twitter  Mengenai  Infrastruktur  di  Indonesia  dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” Eig. Math. J., vol. 2, no. 2, pp. 92 – 101,
2019, doi: 10.29303/emj.v1i2.36.
[9] M. N. Akbar and Nirwana Samrin, “Analisis Sentimen Komentar Pengguna Aplikasi  Threads  Pada  Google  Playstore  Menggunakan  Algoritma Multinominal Naive Bayes Classfier,” AGENTS J. Artif. Intell. Data Sci., vol.
3, no. 2, pp. 21 – 29, 2023, doi: 10.24252/jagti.v3i2.67.
[10] R. Putra NH, “Penerapan Teknik Web Scraping & Metode Term Frequency - Invers  Document  Frequency  (Tf- Idf)  Pada  Pencarian  Lowongan  Kerja,” 2022.
[11] E. Purnaningrum and I. Ariqoh2, “Google Trends Analytics Dalam Bidang Pariwisata,” Maj.  Ekon.,  vol.  24,  no.  2,  pp.  232 – 243,  2019,  doi: 10.36456/majeko.vol24.no2.a2069.
[12] M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier,” Eeccis,  vol.  7,  no.  1,  pp.  59 – 64,  2013,  doi: 10.1038/hdy.2009.180.