## SENTIMEN ANALISIS BELAJAR ONLINE DI TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Oktavia Putri Zusrotun 1 , Alif Catur Murti 2 , Rina Fiati 3
1, 2, 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus
email: 201851024@std.umk.ac.id 1 , alif.catur@umk.ac.id 2 , rina.fiati@umk.ac.id 3

## Abstrak
Aktivitas  belajar online kini  menjadi  pemandangan  yang  biasa  kita  jumpai  di  masa  pandemi.  Karena penyebaran  virus  yang  cepat,  lembaga  pendidikan  terpaksa  mengubah  metode  pembelajaran  yang semula  dilakukan  secara  tatap  muka  dengan  pembelajaran online .  Pembelajaran online memiliki beberapa kelemahan yaitu penggunaan internet memerlukan infrastruktur yang memadai, membutuhkan biaya  yang  banyak,  komunikasi  melalui  internet  memiliki  berbagai  kendala  atau  lambat.  Dengan kekurangan  dan  perubahan  mendadak  seperti  ini,  menimbulkan  pro  dan  kontra  di  masyarakat, khususnya bagi para pelaku pendidikan. Media sosial, khususnya Twitter , kini menjadi salah satu wadah dimana  para  siswa  dapat  secara  efektif  dan  efisien  menyuarakan  keluhan  mereka  tentang  situasi  dan kondisi  pendidikan  saat  ini.  Untuk  mengetahui  pandangan  masyarakat  terhadap  pembelajaran online , disini  penulis  mencoba melakukan  analisis  sentimen  berdasarkan  sentimen  masyarakat melalui Twitter , baik  itu  pandangan  positif,  negatif  atau  netral  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Analisis akan dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan RapidMiner dengan bahasa pemrograman Python . Uji model  dilakukan  dengan  menggunakan  library python yaitu MultinomialNaiveBayes dengan  akurasi diperoleh  sebesar  74,08%.  Dalam  proses  uji  model,  besarnya  data  tes  diambil  30%  dari  data  training yang  dilakukan  secara  acak.  Evaluasi  model  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  15 fold cross validation dengan hasil akurasi 76,39%.
Kata kunci: Belajar Online , Twitter , Naïve Bayes , Phyton , RapidMiner

## Abstract
Online  learning  activities  are  now  a  common  sight  we  encounter  during  a  pandemic.  Due  to  the  rapid spread  of  the  virus,  educational  institutions  were  forced  to  change  the  method  of  learning  that  was originally done face-to-face with online learning. Online learning has several weaknesses, namely the use of the internet requires adequate infrastructure, requires a lot of costs, communication via the internet has various  obstacles  or  is  slow.  With  shortages  and  sudden  changes  like  this,  it  creates  pros  and  cons  in society, especially for education actors. Social media, especially Twitter,  is now  a place where students can effectively and efficiently voice their complaints about the current situation and condition of education. To find out the public's view of online learning, here the author tries to do a sentiment analysis based on public  sentiment  through  Twitter,  whether  it  is  a  positive  or  negative  view  using  the  Naïve  Bayes algorithm.  The  analysis  will  be  carried  out  using  Microsoft  Excel  and  Rapid  Miner  with  the  Python programming language. The model test was carried out using the python library, namely MultinominalNB with an accuracy of 74.08%. In the model testing process, the amount of testing data is taken 30% of the training data which is done randomly. The evaluation of the model carried out in this study used 15 fold cross validation with an accuracy of 76.39%.
Keywords : Online Learning, Twitter, Naïve Bayes, Python, Rapid Miner
Diterima Redaksi: 29-06-2022 | Selesai Revisi: 28-10-2022 | Diterbitkan Online: 27-12-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.49160

## PENDAHULUAN
Dunia,  termasuk  Indonesia,  prihatin dengan  penyebaran  COVID-19.  COVID-19 merupakan  virus  jenis  baru,  sehingga  banyak
pihak  yang  belum  mengetahui  atau  memahami cara  penanganan  virus  tersebut.  Dalam  situasi belum  ada  pengobatan  atau  vaksin,  dunia disibukkan dengan berbagai upaya pencegahan
COVID-19  untuk  menahan  peningkatan  kasus positif.  Terkait  virus  COVID-19,  pemerintah telah  melakukan  beberapa  langkah  untuk mencegah  penyebaran  virus  tersebut,  seperti memblokir penyebaran virus yang sudah masuk zona  merah  atau  melakukan  tindakan  isolasi fisik  untuk  mencegah  penyebarannya.  virus. kontak  tubuh.  Pemerintah  Republik  Indonesia juga  menerbitkan  berbagai  protokol  kesehatan. Protokol ini diterapkan di seluruh Indonesia oleh pemerintah  di  bawah  kepemimpinan  terpusat Kementerian Kesehatan RI (2020).
Peningkatan  kasus  COVID-19  tidak hanya  berdampak  pada  perekonomian  global tetapi  juga  sektor  pendidikan.  Ketika  kebijakan physical  distancing yang  kemudian  menjadi dasar pelaksanaan home education menggunakan  teknologi  informasi  tiba-tiba diterapkan,  guru,  siswa,  siswa  dan  orang  tua tidak  siap  dan  terkejut.  Pendidik  awalnya terkejut  dengan  kebutuhan  untuk  mengubah cara  mereka  mengajar  secara  langsung,  tetapi sekarang  semua  pelatihan  dilakukan  secara online .  Kebijakan  menghadirkan  pendidikan online ke  sekolah  dan  universitas  di  Indonesia sebagai  respon  terhadap  pandemi  COVID-19 yang hampir melanda dunia.
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia merekomendasikan
pengenalan kursus pembelajaran online .  Hal  itu  sesuai  dengan Surat  Edaran  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  3 Tahun  2020  tentang  Pencegahan  Virus  Corona (Covid19) di Lembaga Pendidikan dan surat dari Sekretaris  Jenderal  Kementerian  Pendidikan. dan Kebudayaan No.35492/A.A5/HK/2020 (Tanggal  12  Maret  2020  Tentang  Pencegahan Penyebaran  Corona  Virus  Disease  (Covid19)). Selain  mematuhi  surat  edaran  dan  imbauan domisili  perguruan  tinggi  di  masing-masing pemerintah daerah.[1]
Pesatnya perkembangan dunia teknologi  informasi  dan  komunikasi  menjadi solusi  dari  pembelajaran  daring.  Hal  ini  juga tidak  lepas  dari  penyedia  layanan  yang menyediakan informasi yang berbeda. Informasi menghasilkan  tambahan  data,  di  antaranya sebagian  besar  dalam  bentuk  data,  teks  dapat menjadi dalam sumber, adalah sangat potensial hingga  ekstrak  ditambah  secara  mendalam. Salah  satu  dari  misalnya  adalah  data  teks diambil  dari Twitter . Twitter adalah  jaringan sosial  yang  berfokus  pada  komunikasi  cepat. Lebih  dari  140  juta  pengguna  aktif  memposting lebih  dari  400  juta Tweet ikonik  setiap  hari. Twitter telah menjadi alat komunikasi penting  di semua  tingkatan. Twitter telah  memainkan peran  penting  di  berbagai  acara  sosial  dan
politik. Twitter
menyediakan antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk
mengumpulkan  data  sentimen.  Ada  dua  jenis API yang tersedia: RESTAPI dan StreamingAPI . RESTAPI  digunakan  untuk  mengakses  status dan timeline pengguna. Streaming API digunakan  untuk  mengakses  kata  kunci,  tagar, ID pengguna, dan lokasi.
Perumusan  masalah  yang  di  dapat pada  uraian  diatas  adalah  bagaimana  opini sentimen  masyarakat  terhadap  belajar online yang  sedang  banyak  diperbincangankan  di media sosial Twitter kemudian
mengklasifikasikannya  dengan  algoritma Naïve Bayes .
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah:
a.  Untuk  mengetahui  perspektif  masyarakat terhadap belajar online berdasarkan
sentimen masyarakat melalui Twitter . b.  Dapat mengklasifikasikan
polarisasi sentimen  positif  dan  negatif  mengenai belajar online.
c.  Mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi yang  didapat  dari  hasil  prediksi  klasifikasi algoritma Naïve  Bayes tentang  belajar online .
d.  Membuat model klasifikasi dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes tentang belajar online.

## Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  penelitian  yang sedang  dilakukan.  Berikut  penelitian  yang digunakan:
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  Di masa  pandemi,  pemerintah  telah  menetapkan bahwa  proses  pembelajaran  akan  dilakukan secara online ,  yang  berarti  semua  siswa  harus melalui proses yang berbeda dari pembelajaran sebelumnya  ketika  belajar  tatap  muka  di  kelas. Para  mahasiswa  memiliki  sudut  pandang  yang berbeda  terhadap  strategi  pembelajaran online yang dilakukan sehingga mengeluarkan pendapat  pribadi  melalui Twitter dengan memberikan
evaluasi
yang menurut pengalaman pribadi berlangsung selama proses pembelajaran online di  kampus  tempat  mereka belajar.  Berdasarkan  sentimen  siswa  terhadap strategi  pembelajaran online yang  disediakan melalui jejaring sosial Twitter , penelitian dilakukan dengan menganalisis klasifikasi sentimen menggunakan metode Bayesian . Hasil analisis  klasifikasi mood mahasiswa  dengan metode Bayesian memberikan hasil negatif atau positif  untuk  strategi  pembelajaran online yang diterapkan mahasiswa dalam proses pendidikan
di  perguruan  tinggi,  dimana  nilai  klasifikasinya adalah presisi = 80%, Recall = 80% dan Akurasi = 80%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3] menyimpulkan bahwa data dari WHO menyebutkan  bahwa  pada  minggu  kedua November  2020,  lebih  dari  52  juta  orang dinyatakan  positif  Covid-19  dan  1,2  juta meninggal.  Namun,  pembelajaran online yang awalnya merupakan strategi,
menjadi
kontroversial  karena  proses  orientasi  yang singkat. Pergeseran yang cepat dari pembelajaran  tatap  muka  ke  pembelajaran online skala  besar  telah  menimbulkan  reaksi beragam  di  masyarakat.  Studi  yang  dilakukan dengan  cara  mengekstrak  teks  berbasis dokumen  dari Twitter dan  menganalisisnya menggunakan Naïve  Bayes .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa selama periode  November 2020,  sentimen  positif  dari  pembelajaran online adalah  30%,  sentimen  negatif  adalah  69%,  dan sentimen netral adalah 1%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] menyimpulkan  karena  strategi  pandemi  Covid- 19  dengan  pembatasan  sosial  telah  memaksa semua  institusi  untuk  menghentikan  proses pembelajaran dan menggantinya dengan pembelajaran online .  Kementerian  Pendidikan dan
Kebudayaan Republik Indonesia menekankan  kebijakan  pembelajaran online di masa pandemi dengan mengeluarkan kebijakan Learning  From  Home .  Penelitian  dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis opini masyarakat  tentang  pembelajaran online di masa  pandemi  Covid-19.  Penelitian  dilakukan dengan  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes untuk klasifikasi sentimen. Ketidakpuasan masyarakat  terhadap pembelajaran online menimbulkan persepsi negatif. Analisis sentimen  menggunakan  data Twitter dengan kata  kunci “ belajar  daring ” dalam  bahasa Indonesia.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan 50.75%  sentimen  positif,  83.3%  sentimen negatif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5] menyimpulkan  pada  pekan  terakhir  September 2020,  Covid-19  di  Indonesia  telah  menginfeksi lebih  dari  252.000  orang.  Virus  ini  menyebar melalui  kontak  fisik,  sehingga  semua  negara menggunakan  jarak  sosial  dan  jarak  fisik  untuk mengurangi interaksi. Pandemi Covid-19 berdampak  signifikan  terhadap  cara  lembaga pendidikan beroperasi. Semua lembaga pendidikan harus menghentikan proses pembelajaran dan menggantinya dengan pembelajaran online .  Pembelajaran  daring  ini ditegaskan  oleh  Menteri  Pendidikan  dan Kebudayaan Republik Indonesia, Nadiem Makarim yang selanjutnya mengeluarkan
kebijakan pembelajaran daring untuk mencegah penyebaran  darurat  virus  Covid-19.  Penelitian dilakukan  dengan text  mining dan  sentimen berbasis  dokumen  pada  data Twitter yang dianalisis  menggunakan  metode Naïve  Bayes .
Analisis selama periode Oktober 2020
mengungkapkan  25%  sentimen  positif,  74% sentimen  negatif,  dan  1%  sentimen  netral. Beberapa tweet menunjukkan  bahwa  kata "stres"  dan  "covid"  adalah  kata  yang  paling banyak diucapkan bulan September 2020.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6] menyimpulkan  bahwa pandemi  COVID-19 merupakan  penyakit  yang  menyebar  di  seluruh dunia,  termasuk  Indonesia.  Banyak  bidang, termasuk  pendidikan,  terkena  dampak  pandemi ini.  Indonesia  saat  ini  sedang  menerapkan strategi  pembelajaran online yang  menuai banyak opini publik. Analisis sentimen di cabang text  mining digunakan  untuk mengklasifikasikan entitas  dalam  dokumen  teks  yang  terdiri  dari dua  kelas,  positif  dan  negatif.  Nilai  diperoleh dengan  mengkategorikan  catatan  judul  dan konten berita yang terkait dengan pembelajaran online .  Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan adalah  untuk  memprediksi  pendapat  orang  tua tentang pembelajaran online dan menggunakan algoritma  pengklasifikasi Naïve  Bayes untuk menemukan nilai keakuratan pendapat tersebut. Pada artikel ini, kita akan menggunakan metode TF-IDF  untuk  melakukan  pemerataan  teks. Hasil  pada  artikel  ini  menunjukkan  bahwa algoritma Naïve  Bayes classifier  memiliki  nilai akurasi 65% berdasarkan nilai 62,5% positif dan 37,5%  negatif,  100  berita  positif  dan  100  berita positif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] menyimpulkan  bahwa  Covid-19  dinyatakan sebagai  pandemi  oleh  Organisasi  Kesehatan Dunia  ( World  Health  Organization )  pada  11 Maret  2020.  Oleh  karena  itu,  pemerintah mengimbau  masyarakat  untuk  tidak  melakukan aktivitas  di  luar  rumah  guna  memutus  mata rantai  penyebaran  wabah  Covid-19.  Kegiatan yang  tiba-tiba  dihentikan  berdampak  negatif bagi masyarakat. Ini dimulai dengan  penurunan pertumbuhan ekonomi dan menyebabkan keterlambatan  dalam  penelitian  mahasiswa. Pandemi  Covid-19  mempengaruhi  berbagai perspektif kehidupan manusia saat ini, khususnya  di  bidang  pendidikan.  Semoga proses  pendidikan  dan  pembelajaran  terus berlanjut.  Semua  siswa  harus  belajar online atau  di  rumah  secara online .  Namun  karena pembelajaran online menimbulkan  pro  dan kontra dari masyarakat umum, maka diperlukan kajian  untuk  menganalisis  opini  publik  tentang pembelajaran  online  dan  menggunakan Twitter sebagai sumber data penjelajah untuk
mengetahui  efektifitas  pembelajaran online di masa  pandemi  Covid-19.  Berdasarkan  hasil analisis sentimen masyarakat terhadap pembelajaran online menggunakan  algoritma
Naïve
Bayes classifier menggunakan Rapidminer sebagai  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  pengolahan  data,  akurasi 60,00%, akurasi 65,67%, dan recall 53,30%.
Penelitian ini mengimplementasikan metode Naive  Bayes  Classifier dalam  sistem untuk mengklasifikasikan data menjadi perasaan positif dan perasaan negatif berdasarkan  data,  ulasan,  komentar  mengenai belajar online yang  dikumpulkan  dari Twitter . Klasifikasi  yang  digunakan  menggunakan  dua kelas  yaitu  sentimen  positif  dan  negatif. Sehingga diharapkan  dapat  menghasilkan rancangan prototype  analytical data  dengan metode Naïve  Bayes .  Algoritma Naïve  Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasi  berdasarkan komentar  di Twitter dan  juga  melalui  klasifikasi komentar  pada  penelitian  ini  diharapkan  kita dapat  melihat  seberapa  besar  penyebaran atau pengaruh  belajar online melalui  sosial  media Twitter .  Dalam  data training , tweet yang  berisi opini  tentang  pembelajaran online ditandai sebagai positif dan tweet yang tidak berisi opini tentang  pembelajaran online ditandai  sebagai negatif.  Analisis  ini  dilakukan  dengan Microsoft Excel dan Rapidminer menggunakan  bahasa pemrograman Python .  Hasil  yang  diharapkan dari  survei  ini  adalah  untuk  mengetahui  opini publik  tentang  pembelajaran online berbasis opini  publik melalui  analisis  sentimen  di  jejaring sosial  dari Twitter menggunakan  algoritma Naive  Bayes .Peneliti  memberikan  nilai  akurasi sebesar 74%.

## Studi Literatur
A.  Pembelajaran Online Kegiatan pembelajaran online ini dilakukan untuk menggantikan kegiatan pembelajaran  tatap  muka.  Pembelajaran online memiliki beberapa
kelemahan
yaitu penggunaan
jaringan
internet yang
membutuhkan  infrastruktur  yang  memadai  dan biaya  yang  tidak  sedikit.  Walaupun  terdapat berbagai kendala, dapat dikatakan pembelajaran online efektif  apabila siswa  dapat mencapai  tujuan pembelajaran  dan aktif berinteraksi dengan guru atau dosen.[8]
B. Twitter
Jejaring  sosial  adalah  sarana  di  mana pengguna  dapat  mengekspresikan  diri. Twitter sangat  populer  dan  tersebar  luas  di  Indonesia, pengguna Twitter dapat  berekspresi  dan mencoba  sendiri  tanpa  batasan.  Pengguna Twitter dapat menggunakan tweet dalam bentuk ucapan dan keinginan.[9]
C. Scraping Scraping adalah  teknik  ekstraksi  data Twitter yang  menyediakan  antarmuka  program aplikasi (API) yang digunakan untuk mengakses informasi yang  terkandung di  dalamnya. Scraping dilakukan  dengan tools  Python dan RapidMiner .[10] D. Preprocessing Preprocessing menjadi  proses  awal sebelum  melakukan  klasifikasi.  Proses  ini digunakan  untuk membersihkan  data dari noise dan  siap  untuk  digunakan  pada  proses selanjutnya,  berikut  merupakan  tahap-tahap preprocessing : a. Cleaning pada proses ini kalimat dibersihkan dari hashtag , mention , dan juga tanda baca. b. Case Folding merupakan proses penggantian huruf dari huruf yang bercampur ( lowercase dan uppercase )  menjadi  semua huruf kecil.
c. Tokenization ialah proses perubahan kalimat menjadi kata.
d. Stopword merupakan  penghilangan  kata yang sering berbobot namun sering muncul.
e. Stemming adalah  proses  mengubah  kata menjadi  bentuk  sederhana. Stemming dapat mengurangi  semua  variasi  dari  satu  kata menjadi bentuk sederhana yang sama.
f.  Pembobotan  kata  atau labeling dilakukan dengan  cara  menghitung  bobot  kata  dalam dokumen. Weighting word adalah [11]
E.  Analisis sentimen
Analisis sentimen adalah teknik penggalian  informasi  berupa  sikap  seseorang terhadap  suatu  topik  atau  peristiwa  dengan mengklasifikasikan polaritas suatu teks. Pengelompokan dilakukan untuk melihat apakah teks tersebut positif, negatif, atau netral. Analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk menentukan  opini  publik  tentang  suatu  topik. Penulis  mengevaluasi  data  yang  diambil  dari Twitter dengan  bantuan  metode web  scraping. Web  scraping adalah  teknik  mengekstrak  data dan  informasi  dari  sebuah  situs  web  dan kemudian menyimpannya dalam format tertentu.[12]
F.  Klasifikasi Bayesian
Klasifikasi Bayesian adalah  klasifikasi statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi  kemungkinan  keanggotaan  kelas. Klasifikasi Bayesian didasarkan  pada  teorema Bayes ,  yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi yang  mirip  dengan  pohon  keputusan  dan jaringan saraf. Klasifikasi Bayesian telah terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan    tinggi  ketika diterapkan  pada  database  dengan  jumlah  data yang  besar.  Metode Bayes adalah  pendekatan statistik  untuk  menarik  inferensi  induktif  dalam masalah klasifikasi. Pertama, konsep dasar dan
definisi dalam teorema Bayes dibahas, kemudian    teorema  ini  digunakan  untuk melakukan klasifikasi dalam data mining [13].

## METODE
Penelitian  ini  mengembangkan  analisis sentimen  untuk  mengklasifikasikan tweet yang dibuat  oleh  pengguna Twitter sebagai  positif, negatif  atau  netral.  Metode  yang  digunakan untuk  menganalisis  sentimen  dari tweet belajar online adalah metode Naïve Bayes . A.  Metode Pengumpulan Data Data  yang  diperoleh  untuk  melakukan penelitian ini  adalah melalui scraping yaitu data yang diambil langsung dari tweet menggunakan Twitter API.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  menggunakan  kata  kunci  untuk  belajar online . Jumlah data yang diperoleh sekitar 1000 data.
B.  Perancangan Program Analisis Diagram  alir  secara  umum  pada  program dapat  dilihat  pada  Gambar  1  diagram  alir
berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Program
Gambar 1 menjelaskan bahwa alur program  dimulai  dengan scraping data  dari Twitter menggunakan Python dan RapidMiner . Kemudian data tersebut diolah dengan melakukan preprocessing . Pada tahap preprocessing , data diolah menggunakan Microsoft  Excel .  Selanjutnya  masuk  ke  tahap klasifikasi Naïve  Bayes dimana  hasil  sentimen akan positif, negatif atau netral.
1) Preprocessing Dilakukan
dengan mengambil  data  dari  hasil scraping dan kemudian  diolah  terlebih  dahulu  sebelum  dapat diklasifikasikan. Flowchart fase preprocessing terlihat pada diagram alir berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Tahap Preprocessing
Pada Gambar 2 dijelaskan bahwa alur dari langkah preprocessing dimulai dari data mentah,  kemudian  dilakukan  langkah folding case yaitu  proses  penghilangan  tanda  baca. Setelah  itu  ada  fase tokenization ,  yaitu  proses pemisahan  teks  menjadi  potongan-potongan (token) untuk dianalisis. Selanjutnya adalah fase stopword ,  yaitu  proses  perolehan  kata-kata penting dari hasil token. Jadi langkah stemming adalah  proses  menghilangkan  kata  yang dibubuhkan  pada  bentuk  dasarnya.  Selanjutnya adalah proses pembobotan atau pelabelan kata, yang  dilakukan  dengan  menghitung  bobot  kata ( term )  menggunakan  perhitungan  TF-IDF  di Excel.  Persamaan TF-IDF ( Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency )  dapat  dilihat pada Persamaan 1:
𝐰𝐢, 𝐣  = 𝐭𝐟𝐢, 𝐣 𝐱 𝐥𝐨𝐠 𝐍 𝐝𝐟𝐢 (1)
Keterangan: 𝑡𝑓 𝑖 , 𝑗 : nilai kemunculan dari token i (kata) dalam dokumen j 𝑑𝑓 𝑖 : nilai dokumen yang memuat token i
𝑁 : nilai total dokumen Persamaan  1  menjelaskan  bahwa  rumus perhitungan TF-IDF menghitung  bobot  kata ( term )  dari  data. Term  frequency menunjukkan seberapa  sering  (tingkat  frekuensi)  suatu  istilah muncul  dalam  dokumen.  Sedangkan document frequency adalah  jumlah  dokumen  di  mana istilah muncul.
2)  Klasifikasi Naïve Bayes umumnya digunakan  untuk  melakukan  prediksi  sentimen yang  muncul  pada  data  yang  masih  belum memiliki  sentimen.  Metode Naïve  Bayes dapat mengelola  data  dalam  jumlah  besar  dengan hasil akurasi  yang  tinggi.[14] Persamaan umum yang  dimiliki  pada  algoritma  klasifikasi Naïve Bayes dapat dilihat pada Persamaan 2:
𝐏(𝐇|𝐗)   = 𝑷(𝑿|𝑯) × 𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) (2)
Keterangan:
H
:  Hipotesis data suatu class spesifik. X :  Data  dengan  kelas  yang  masih belum diketahui. P(H)
:  Probabilitas H.
P(X) :  Probabilitas X.
P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  berdasar kondisi.
P(X|H)  :  Probabilitas berdasar kondisi pada hipotesis.
Setelah  data  dilakukan preprocessing maka  akan  dihasilkan  nilai  polaritas  data  dan akurasi  klasifikasi,  serta  matriks  sentimen. Adapun flowchart proses klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3. Diagram Alir Proses Klasifikasi
Gambar  3.  menggambarkan  aliran  data yang setelah dilakukan preprocessing kemudian dilakukan  pada  tahap  klasifikasi  menggunakan algoritma Naïve  Bayes .  Setelah  data  terbaca, akan  didapatkan  bilangan  polaritas,  hasil polaritas,  matriks  hasil  klasifikasi  dan  tingkat akurasi.
Dalam  proses  klasifikasi  yang  berjalan akan  menghasilkan  nilai  kinerja.  Ada  beberapa indikator  untuk  menghitung  nilai  manfaat. Indikator  tersebut  meliputi  nilai  presisi, recall dan F1-Score .  Perhitungan  nilai  presisi  dapat dilihat pada Persamaan 3:
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑷𝑩 𝑷𝑩+𝑷𝑺 (3) Keterangan: PB : Positif Benar PS : Positif Salah Persamaan 3
menjelaskan bahwa perhitungan  nilai precision menunjukkan  nilai. Ketelitian  dari  klasifikasi  yang  telah  dilakukan. Sedangkan  perhitungan  nilai recall dapat dilihat pada Persamaan 4:
𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥  = 𝐏𝐁 𝑷𝑩+𝑵𝑺+𝑵𝒆𝑺 (4) Keterangan: PB : Positif Benar NS : Negatif Salah NeS : Netral Salah Persamaan 4 menjelaskan bahwa perhitungan  nilai recall menunjukkan  hasil ketelitian  klasifikasi  yang  benar.  Selanjutnya yaitu  perhitungan  nilai F1-Score dapat  dilihat pada Persamaan 5:
𝐅𝟏  −  𝐒𝐜𝐨𝐫𝐞  = 𝟐 ∗ 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 ∗ 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧+ 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 (5) Persamaan  5  tersebut  menjelaskan  bahwa nilai  dari f1-score yang  didapat  menunjukkan nilai  kinerja  dari  algoritma Naïve  Bayes . Sedangkan macro average atau  biasa  disebut dengan  rata-rata  makro  dapat  dilihat  pada Persamaan 6:
𝐌𝐚𝐜𝐫𝐨 𝐀𝐯𝐞𝐫𝐚𝐠𝐞 =  𝐦𝐚𝐭𝐫𝐢𝐱̿ 𝐬𝐞𝐭𝐢𝐚𝐩̿ 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐞𝐥̿ (6) Persamaan 6 tersebut menjelaskan persamaan  dari  perhitungan macro  average menunjukkan  bahwa  perhitungan  rata-rata makro  menghitung  matriks  dari  setiap  label. Macro  average mungkin  adalah  metode  yang paling mudah diantara banyaknya metode untuk menemukan  nilai  rata-rata. Macro  f1-score dihitung  menggunakan  rata-rata  aritmatika ( unweighted  mean )  dari  semua  kelas f1-score . Metode ini memperlakukan semua kelas secara
setara terlepas dari nilai support nya. Selanjutnya yaitu perhitungan weighted average atau  disebut  dengan  rata-rata  tertimbang  dapat dilihat pada Persamaan 7:
𝐖𝐞𝐢𝐠𝐡𝐭𝐞𝐝 𝐀𝐯𝐞𝐫𝐚𝐠𝐞  =  𝐣𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐢𝐧𝐬𝐭𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐬𝐞𝐭𝐢𝐚𝐩 𝐯𝐚𝐫𝐢𝐚𝐛𝐞 l (7)
Persamaan  7  tersebut  menjelaskan  bahwa perhitungan weighted  average atau  disebut dengan rata-rata tertimbang juga merupakan f1- score yang  memiliki  nilai  rata-rata  tertimbang yang  mirip  terhadap  variabel. Weigted  average f1  score dihitung  dengan  mengambil  rata-rata semua
kelas
f1-score sambil mempertimbangkan nilai support masing- masing  kelas. Support mengacu  pada  jumlah kejadian  aktual  kelas  dalam dataset (kumpulan data). ” Bobot ” pada  dasarnya  mengacu  pada proposi  dukungan  masing-masing  kelas  relatif terhadap  jumlah  semua  nilai support .  Dengan weighted  averaging ,  rata-rata  keluaran  akan memperhitungkan  kontribusi  setiap  kelas  yang dibobot  dengan  jumlah  contoh  kelas  yang diberikan. Berikutnya akan dilakukan perhitungan  yang  menghasilkan  nilai  akurasi dari  klasifikasi,  selain  dari  keempat  indikator yang  telah  dijelaskan  tersebut.  Persamaan perhitungan akurasi dapat dilihat pada Persamaan 8:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐍𝐁 + 𝐍𝐞𝐁 + 𝐏𝐁 𝐍𝐁 + 𝐍𝐒 + 𝐍𝐞𝐁 + 𝐍𝐞𝐒 + 𝐏𝐁 + 𝐏𝐒 (8)
Keterangan: NB : Negatif Benar
NS : Negatif Salah NeB : Netral Benar NeS : Netral Salah
PB : Positif Benar PS
: Positif Salah
Persamaan 8
menjelaskan bahwa perhitungan  akurasi  akan  menghitung  nilai  dari klasifikasi  yang  dilakukan.  Selain  akurasi, klasifikasi juga akan menghasilkan validasi data. Hasil  validasi  data  dapat  dilihat  pada confusion matrix . Confusion matrix memberikan hasil data yang positif ditebak benar,  positif ditebak salah, negatif  ditebak  benar,  negatif  ditebak  salah, netral  ditebak  benar,  dan  netral  ditebak  salah. Confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 4:
Negatif Netral Positif Negatif NB NS NS Netral NeS NeB NeS Positif PS PS PB
Gambar 4. Confusion Matrix
Pada  gambar  4.  dijelaskan  bahwa  bentuk dari confusion  matrix memberikan  prediksi  dari
hasil klasifikasi benar ditunjukkan pada variabel NB (Negatif Benar), NeB (Netral Benar), dan PB (Positif  Benar).  Sedangkan  prediksi  dengan hasil  yang  salah  diunjukkan  oleh  NS  (Negatif Salah),  NeS  (Netral  Salah),  dan  PS  (Positif Salah).[15]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Scraping adalah  teknik  mengekstrak data  dan  informasi  dari  sebuah  situs  web  dan kemudian menyimpannya dalam format tertentu. Dengan  cara  mengambil  data  dari Twitter yang menyediakan API.[10] Scraping dilakukan dengan  menggunakan tools yaitu Python dan RapidMiner . Keyword untuk analisa data adalah “ Belajar Online ” .  Dengan scraping didapatkan didapatkan data sejumlah 1186 data. Hasil data scraping dapat dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1. Data Hasil Scraping Created- At From- User Text 2022-05- 25 12:33:01 Boraeonni  Sekarang  aku  ga perlu  takut  jaringan leletketika belajar online. Semenjak pakai #PinterMilihTemen smartfreen internetan juga makin gampang, tanpa
gangguan. #UnlimitedBebasW orry  deh  pokoknya. https://t.co/RKDM9g 8iiH
Scraping dilakukan  dengan  menggunakan tools RapidMiner dengan bahasa pemrograman Python. Hasil  dari  proses scraping dapat  dilihat pada Gambar 5:
Gambar 5. Data Hasil Scraping
Pada  gambar  5  tersebut  menjelaskan bahwa  pengambilan  data  atau  proses scraping pada  media  sosial twitter. Kemudian  data tersebut disimpan ke dalam excel .
2) Preprocessing menjadi  proses  awal sebelum  melakukan  klasifikasi.  Proses  ini digunakan  untuk membersihkan  data dari noise dan  siap  untuk  digunakan  pada  proses selanjutnya.  Langkah-langkah preprocessing yang dilakukan disesuaikan berdasarkan kondisi dari data komentar mengenai “ Belajar Online ” .Proses preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 2. Proses Preprocessing
Dataset Awal Sekarang aku ga perlu takut jaringan lelet ketika belajar online. Semenjak pakai #PinterMilihTemen smartfreen internetan juga makin gampang,
tanpa gangguan.
#UnlimitedBebasWorry deh pokoknya. https://t.co/RKDM9g8iiH Dataset Cleansing Sekarang aku ga perlu takut jaringan lelet ketika belajar online Semenjak pakai smartfreen internetan juga makin gampang tanpa gangguan deh pokoknya Dataset Case Folding
sekarang aku ga perlu takut jaringan lelet ketika belajar online semenjak pakai smartfreen internetan juga makin gampang tanpa gangguan deh pokoknya Dataset Tokenizing ['sekarang', 'aku', 'ga', 'perlu', 'takut', 'jaringan', 'lelet', 'ketika', 'belajar', 'online', 'semenjak', 'pakai', 'smartfreen', 'internetan', 'juga', 'makin', 'gampang', 'tanpa', 'gangguan', 'deh', 'pokoknya'] Dataset Stopword ['sekarang', 'aku', 'ga', 'perlu', 'takut', 'jaringan', 'lelet', 'belajar', 'online', 'semenjak', 'pakai', 'smartfreen', 'internetan', 'makin', 'gampang', 'gangguan', 'deh', 'pokoknya'] Dataset Stemming sekarang aku ga perlu takut jaringan lelet belajar online semenjak pakai smartfreen internetan makin gampang gangguan deh pokoknya Data Akhir Preprocessing
takut jaringan lelet belajar online semenjak pakai smartfreen
internetan gampang gangguan pokoknya
Hasil  akhir  dari  data preprocessing secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 3:
Tabel 3. Data Preprocessing
Dataset Awal
Sekarang aku ga perlu takut jaringan  lelet  ketika  belajar online. Semenjak pakai #PinterMilihTemen smartfreen  internetan  juga makin gampang, tanpa gangguan.
#UnlimitedBebasWorry  deh pokoknya. https://t.co/RKDM9g8iiH Data Akhir Preprocessing takut  jaringan  lelet  belajar online semenjak pakai smartfreen internetan gampang gangguan pokoknya Sama seperti proses scraping ,  pada proses preprocessing file hasil dari preprocessing yang telah dilakukan disimpan ke dalam excel. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 6:
Gambar 6. Data Hasil Preprocessing
3)  Ekstraksi  Fitur  Setelah  terbentuknya file yang  akan  dijadikan dataset ,  maka  selanjutnya data  tersebut  akan  dibentuk  menjadi  sebuah model  klasifikasi.  Namun  sebelum  membentuk model,  ada  beberapa  tahapan  yang  harus dilakukan  agar  terbentuknya  suatu  model  yang baik.  Yang  pertama  dilakukan  adalah  membaca file xlsx  dan  kemudian  dilakukan  tokenisasi terhadap  seluruh  dokumen  dalam file tersebut. Berdasarkan  hasil  tokenisasi  yang  dilakukan, maka  penulis  juga  ingin  mengetahui  frekuensi kata yang banyak diperbincangkan oleh pengguna twitter , untuk itu penulis memvisualisasikannya  dalam  bentuk wordcloud pada Gambar 7:

## Gambar 7. Visualisasi Kata Terpopuler dengan
Wordcloud
4)  Klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes yang dilakukan  dalam  analisa  ini  menggunakan perbandingan 70:30 antara data training dengan data testing .  Dengan melakukan training pada dataset yang  ada  akan  menghasilkan  sebuah model pada data testing . Data yang telah selesai dilakukan klasifikasi akan menghasilkan polaritas dan sentimen analisis seperti pada Tabel 4:
Tabel 4. Data Hasil Klasifikasi Sentimen Polaritas Positif 597 Negatif 589 Penelitian  ini  menggunakan tools Rapid Miner studio 9.10.1.0.  Perhitungan  akurasi menggunakan RapidMiner dilakukan  dengan metode Naive Bayes dan Cross Validation dapat dilihat pada Gambar 8: a.  Perhitungan  Akurasi  dengan Naive Bayes
Gambar 8. Hasil Pengukuran Evaluasi Performa
Perhitungan akurasi
klasifikasi menggunakan metode Naive bayes dengan fitur TF-IDF diperoleh sebesar 74,08%. Hasil presisi, recall dan  f1- score di  setiap  kelasnya  dapat dilihat pada Tabel 5:
Tabel 5. Nilai presisi, recall dan f1- score
Jenis Klasifikasi Presisi Recall f1-score Positif 79,76% 69,79% 74,44%
Negatif 68,98% 79,14% 73,71%
Hasil  dari  evaluasi  model  dapat  dilihat nilai  presisi  dan recall di  setiap  kelasnya  dapat dikatakan  tingkat  kemampuan  sistem  dalam mencari  ketepatan  antara  informasi  yang diminta  oleh  pengguna  untuk  kelas  positif sebesar 79,76% ,  untuk  kelas  negatif  sebesar 68,98% . Sedangkan tingkat keberhasilan sistem dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi untuk kelas positif sebesar 69,79% , untuk kelas negatif  sebesar 79,14%. Artinya  kinerja  sistem keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah  informasi  yang  bernilai  positif  negatif dalam dokumen sangatlah rendah.
b.  Perhitungan  Akurasi  dengan Cross Validation
Untuk menentukan hasil uji dan evaluasi yang  maksimal  dilakukan  pengujian  kedua dengan  menggunakan k-fold  cross  validation . Dimana  jumlah  nilai  k  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  15.  Hal  ini  dikarenakan  nilai tertinggi  yang  didapatkan  untuk  mencapai  hasil akurasi yang optimal dibutuhkan 15 fold . Dalam 15 fold  CV ,  data  dibagi  menjadi  15 fold berukuran  kira-kira  sama,  sehingga  memiliki  15 subset data  untuk  mengevaluasi  kinerja  model atau algoritma.
Gambar 9. Evaluasi Model dengan Cross Validation
Gambar  9  memperlihatkan  performansi  akurasi metode Cross  Validation dengan  menggunakan 15 fold cross validation dengan fitur TF-IDF yaitu sebesar  76,39%.  Untuk  hasil  presisi, recall dan f1- score di  setiap  kelasnya  dapat  dilihat  pada Tabel 6:
Tabel 6. Nilai Presisi, Recall dan f1- Score
Evaluasi Model Jenis Klasifikasi Presisi Recall f1-score Positif 81,95% 72,23% 76,78% Negatif 71,34% 81,28% 75,99%
Hasil  dari  evaluasi  model  dapat  dilihat nilai  presisi  dan  recall  di  setiap  kelasnya  dapat dikatakan  tingkat  kemampuan  sistem  dalam
mencari  ketepatan  antara  informasi  yang diminta  oleh  pengguna  untuk  kelas  positif sebesar 81,95% ,  untuk  kelas  negatif  sebesar 71,34% . Sedangkan tingkat keberhasilan sistem dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi untuk kelas positif sebesar 72,23% , untuk kelas negatif sebesar 81,28% .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma Naive Bayes Classifier yang telah dilakukan ada beberapa  hal  yang  dihasilkan,  antara  lain  yaitu pada  penelitian  ini,  algoritma Naive  Bayes Classifier terbukti  algoritma  yang  akurat  karena menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  74,08%. Untuk memastikan  hasil  penelitian  ini,  dilakukan juga  pengujian  dengan K-Fold  Cross  Validation dengan k sebesar 15 yang hasil nilai akurasinya sebesar  76,39%.  Saran  yang  dapat  diberikan dalam  penelitian  ini  adalah  proses labeling atau pelabelan pada tahap preprocessing sebenarnya sudah  dilakukan  secara  otomatis  oleh rapid miner ,  namun  hasil  yang  didapatkan  belum sepenuhnya  sesuai  dengan  harapan  peneliti terbukti  dari  hasil  akurasi  yang  nilainya  cukup rendah.  Kedepannya  kami  berharap  hal  ini  bisa dieksplorasi  lebih  jauh  untuk  melakukan  proses pelabelan secara otomatis dan tepat.

## REFERENSI
[1] Kemendikbud, “ Surat  Edaran  Nomor  1 Tahun 2020 tentang Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease (Covid019) Di Perguruan Tinggi, Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan, ” 2020.
[2] A.  Syahputri  dan  M.  Zarlis, “ Analisis Klasifikasi Sentimen Mahasiswa Terhadap Strategi Pembelajaran Online Pada Media Sosial  Twitter  Menerapkan  Metode  Naïve Bayes, ” vol.  4,  no.  1,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2567.
[3] S. Samsir, A. Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, dan R. Watrianthos, “ Analisis Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes, ” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, hlm. 157, Jan 2021, doi:
10.30865/mib.v5i1.2580.
[4] S.  Yana  Nursyi ’ ah,  A.  Erfina,  dan  C. Warman,
“ ANALISIS SENTIMEN PEMBELAJARAN  DARING  PADA  MASA PANDEMI COVID-19 DI TWITTER MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE
BAYES, ” 2021.
[5] S.  H.  Sahir,  R.  S.  Ayu  Ramadhana,  M. F. Romadhon  Marpaung,  S.  R.  Munthe,  dan R. Watrianthos, “ Online learning sentiment
analysis  during  the  covid-19  Indonesia pandemic  using  twitter  data, ” IOP  Conf. Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1156,  no.  1,
hlm. 012011, Jun 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1156/1/012011.
[6] F.  Sidik,  I.  Suhada,  A.  Haikal  Anwar,  dan F.  Noor  Hasan, “ Analisis  Sentimen Terhadap  Pembelajaran  Daring  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier, ” J. Linguist. Komputasional JLK , vol. 5, no. 1, hlm. 34 – 43, 2022.
[7] R.  Pinka dkk. , “ SENTIMENT  ANALYSIS OF PUBLIC OPINIONS ON THE EFFECTIVENESS OF ONLINE LEARNING USING NAÏVE BAYES
ALGORITHM, ” J. Inf. Syst. Inform. Comput.  Issue  Period ,  vol.  6,  no.  1,  hlm. 273 – 279, 2022, doi: 10.52362/jisicom.v6i1.822.
[8] Hermanto  dan  A.  Noviriandini, “ ANALISA
SENTIMEN TERHADAP BELAJAR ONLINE PADA MASA COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SARM OPTIMAZATION, ” J. Inform. KaputamaJIK , vol. V, no. 1, hlm. 129 – 136, 2021.
[9] D.  Rustiana  dan  N.  Rahayu, “ ANALISIS SENTIMEN  PASAR  OTOMOTIF  MOBIL: TWEET TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE  BAYES, ” J.  SIMETRIS ,  vol.  VIII, no. 1, hlm. 113 – 120, 2017.
[10]  M. Y. Aldean, M. D. Hilmawan, R. Indriyati, J.  Lasama,  dan  A.  Junaidi, “ Analisa Relevansi Tweet terhadap Hashtag dengan  Metode  Logistic  Regression, ” Conf.  Electr.  Eng.  Telemat.  Ind.  Technol. Creat. 2019 , hlm. 25 – 38, 2019.
[11]  M.  Syarifuddin, “ ANALISIS  SENTIMEN OPINI  PUBLIK  TERHADAP  EFEK  PSBB PADA  TWITTER  DENGAN  ALGORITMA DECISION  TREE-KNN-NAÏVE  BAYES, ”
INTI Nusa Mandiri , vol. XV, no. 1, hlm. 87 – 94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[12]  M.  I.  Aditama,  R.  I.  Pratama,  K.  U.  W. Hafizzana,  dan  N. A.  Rakhmawati,
“ Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Pengadaan Vaksin  COVID-19, ” JIEET  J.  Inf.  Eng. Educ. Technol. , vol. VI, no. 2, hlm. 90 – 92,
2020.
[13]  H.  Annur, “ Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes, ” Ilk. J.  Ilm. ,  vol.  10,  no.  2,  hlm.  160 – 165,  Agu 2018,  doi:  10.33096/ilkom.v10i2.303.160- 165.
[14]  G.  A.  Buntoro, “ Analisis  Sentimen  Calon Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di  Twitter, ”
Integer J. , vol. II, no. 1, hlm. 32 – 41, 2017.
[15]  F.  Ratnawati, “ Implementasi  Algoritma
Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini  Film  Pada  Twitter, ” J.  INOVTEK
POLBENG  -SERI  Inform. ,  vol.  III,  no.  1, hlm. 50 – 59, 2018.