## SENTIMEN ANALISIS KEBIJAKAN GANJIL GENAP DI TOL BEKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN OPTIMALISASI INFORMATION GAIN
Heru Sukma Utama 1 , Didi Rosiyadi 2, Dedi Aridarma 3 , Bobby Suryo Prakoso 4
1, 2, 3, 4 Program Studi Magister Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
14002126@nusamandiri.ac.id; didi.rosiyadi@gmail.com; 14002154@nusamandiri.ac.id;
14002107@nusamandiri.ac.id
Abstract —Sentiment  analysis  off  odd  even numbered  systems  in  Bekasi  toll  using  the  Naive Bayes  Algoritma,  is  a  process  of  understanding, extracting, and processing textual data automatically  to  obtain  a  sentiment  information contained  in  an  opinion  sentence.  After  doing  the weighting  process,  the  data  goes  through  the classification  stage  using  the  Naive  Bayes  method. Naive  Bayes  is  a  technique  for  making  predictions, both  in  the  case  of  classification  and  regression.  In addition  there  are  stages  of  text  mining  that  are broadly define as intensive knowledge processes that allow users to interact with acollection of documents from time to time using variouskinds of anlysis. The research  method  used  in  this  study  is  to  do  text mining on comments related to posts about even odd effectiveness  on  Bekasi  toll  on  Twitter,  Instagram, Youtube  and  Facebook.  In  doing  text  mining  the following  steps  will  be  carried  out:  selection, preprocessing,  transformation,  datamining  and evaluation. The text mining tool that will be used is using Rapidminer version 9.0 for the modeling front that is used. Then the analytical sentiment is carried out  from  tweets,  comments  and  post  submitted  by the  public.  After  the  research  was  done,  the  results showed  that  the  resultd  of  the  tests  carried  out through the Naive Bayes model resulted in Confusion Matrix,  namely  accuracy  of  79.55%,  Precision  of 80,37.03%, and Sensitivity or Recall of 80.51%.
Keywords : Sentiment, Analysis, Text Mining, Naive Bayes
Intisari —Sentimen  analisis  sistem  ganjil  genap  di tol  Bekasi  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes, merupakan  proses  memahami,  mengekstrak,  dan mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk mendapatkan  suatu  informasi  sentimen  yang terkandung  dalam  suatu  kalimat  opini.  Setelah dilakukannya  proses  pembobotan,  data  tersebut melalui tahap pengklasifikasian dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes.    Naive  Bayes adalah suatu teknik untuk melakukan prediksi, baik dalam  kasus  klasifikasi  maupun  regresi.  Selain  itu
terdapat  tahapan  text  mining  yang  didefinisikan secara  luas  sebagai  proses  pengetahuan  intensif yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan koleksi dokumen dari waktu ke waktu menggunakan berbagai  macam  analisis.  Metode  penelitian  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan text  mining  pada  komentar-komentar  terkait postingan  mengenai  efektifitas  ganjil  genap  di  tol bekasi  pada  Twitter,  Instagram,  Youtube  dan Facebook.  Dalam  melakukan  text  mining  akan dilakukan  tahap-tahap  sebagai  berikut  :  selection, preprocessing,  transformation,  datamining  dan evaluation.  Text  mining  tool  yang  akan  digunakan adalah  menggunakan  Rapidminer  versi  9.0  untuk penerepan permodelan yang digunakanLalu dilakukan  sentimen  analisis  dari  tweet,  komentar dan  postingan  yang  disampaikan  oleh  masyarakat luas. Setelah dilakukan penelitian dengan menggunakan model Naive Bayes maka didapatkan hasil  Confusion  Matrix,  yaitu  accuracy  sebesar 79,55%,  Precision  sebesar  80,37%,  dan  Sensitivity atau Recall sebesar 80,51%.
Kata Kunci :  Sentimen Analisis, Text  Mining, Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  atau opinion  mining merupakan  salah  satu  solusi  mengatasi  masalah untuk  mengelompokan  opini  atau review menjadi opini  positif  atau  negatif  secara  otomatis (Indrayuni,  2016).    Dengan  analisis  sentimen  ini, maka  pendapat  sesorang  dapat  beri  label  positif maupun  negatif.  Analisis  sentimen  dibutuhkan untuk  mendapatkan  informasi  yang  dapat digunakan sebagai manajemen reputasi dan sarana evaluasi  bagi  perusahaan  (Oktasari,  Chrisnanto,  & Yuniarti, 2016).
Salah  satu  media  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  analisis  sentimen  adalah  media sosial (Oktasari et al., 2016). Media Sosial menjadi sarana  dalam  menunjang  perusahaan  atau
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.705
organisasi  untuk  kegiatan  penyampaian  informasi kepada masyarakat seperti yang dapat dilihat pada perusahaan penyedia layanan asuransi (Oktasari et al., 2016). Media sosial mempunyai pengaruh yang besar dalam kehidupan seseorang. Seseorang yang awalnya  kecil  bisa  menjadi  besar  dengan  media sosial, atau sebaliknya (Putri, Nurwati, & S., 2016).
Jalan tol di Indonesia disebut juga sebagai jalan bebas hambatan yaitu jalan yang dikhususkan untuk kendaraan bersumbu dua atau lebih (mobil, bus,  truk)  dan  bertujuan  untuk  mempersingkat jarak  dan  waktu  tempuh  dari  satu  tempat  ke tempat lain. Sistem ganjil genap adalah satu konsep pembatasan  kendaraan  yang  mengacu  pada  dua nomor  terakhir  pelat  nomor  kendaraan.  Dengan begitu,  nantinya  setiap  kendaraan  yang  melintas akan  bergantian  sesuai  hari  pemberlakuan  dua digit angka terakhir pelat nomornya.
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  melakukan text  mining pada komentar-komentar  terkait  postingan  mengenai efektifitas  ganjil  genap  di  tol  Bekasi  pada Twitter, instagram,  youtube dan facebook .  Lalu  dilakukan sentimen  analisis  dari  tweet,  komentar  dan postingan yang disampaikan oleh masyarakat luas. Text mining adalah salah satu teknik penambangan data  yang  berupa  teks  (Oktasari  et  al.,  2016). Dengan  text  mining  tentunya  kita  bisa  menggali data  yang  berasal  dari  pernyataan-pernyataan. Pendapat yang lain juga menyebutkan Text mining merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan untuk  menggali  kumpulan  dokumen  text  sehingga dapat diambil intisarinya (Budi, 2017).
Salah  satu  sumber  informasi  yang dibutuhkan  oleh  Pemerintah  untuk  dapat meningkatkan kinerjanya adalah umpan balik dari masyarakat  (Faradhillah,  Kusumawardani,  & Hafidz, 2016). Oleh karena itu penelitian ini sangat diperlukan  untuk  membantu  pemerintah  dalam mengevaluasi  program  yang  dijalankan.  Tanpa adanya evaluasi dari masyarakat, maka pemerintah tidak  akan  mengetahui  sejauh  mana  keberhasilan program  yang  dijalankan.  Setelah  dilakukannya proses  pembobotan,  data  tersebut  akan  melalui tahap  pengklasifikasian  dengan  metode Naive Bayes agar  dapat  melakukan  analisis  dari sekumpulan contoh dokumen yang telah diklasifikasikan sebelumnya.
Tujuan  Penelitian  ini  adalah  mengetahui tingkat accuracy,  recall dan precision dari opinion mining yang  dihasilkan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes, memberikan  informasi  sentimen masyarakat terhadap efektifitas sistem ganjil genap tol bekasi di media sosial.
Penelitian ini pernah dilakukan sebelumnya oleh  Nanang  Ruhyana,  2019 menghasilkan klasifikasi teks dalam bentuk positif dan  negatif  untuk  penerapan  lalu  lintas  ganjil
genap, dalam penelitian ini menghasilkan accuracy 86,67%, precision 71,43%  dan recall 80,00% (Ruhyana,  2019)  dan  Dwi  Suci  Ariska  Yanti, Indriati,  Putra  Pandu  Adikara,  2019  berdasarkan hasil pengujian, sistem ini memiliki nilai F-Measure tertinggi  sebesar  66,1%  dan  nilai  akurasi  sebesar 66,5%  (Suci,  Yanti,  &  Adikara,  2019).    Untuk mendapatkan  solusi  dari  permasalahan  di  atas, penelitian difokuskan untuk menjawab pertanyaan riset  sebagai  berikut  :  Bagaimana  cara memanfaatkan Twitter, instagram, youtube, facebook untuk  menganalisis  sentiment  efektifitas sistem ganjil genap tol bekasi menggunakan seleksi fitur Information  Gain dengan Naïve  Bayes ?  dan Bagaimana  mengukur  tingkat accuracy,  recall dan precision dari  opinion  mining  yang  dihasilkan menggunakan seleksi fitur Naïve Bayes Dan melihat sentiment  masyarakat  terhadap  efektifitas  sistem ganjil genap tol bekasi ?

## BAHAN DAN METODE
Rancangan penelitian yang akan dilakukan disajikan  dalam  bentuk  kerangka  berpikir  yang disajikan pada Gambar 1 berikut :
Sumber: (Utama, Rosiyadi, Prakoso, & Ariadarma, 2019) Gambar 1. Kerangka Berpikir Penelitian
Dalam  melakukan text  mining akan dilakukan  tahap-tahap  sebagai  berikut  : selection, preprocessing,  transformation,  datamining dan evaluation.  Text  mining  tool yang  akan  digunakan adalah  menggunakan Rapidminer versi  9.0  untuk penerepan
permodelan yang digunakan. Penggunaan Rapidminer sendiri  memungkinkan untuk menerapkan algoritma yang telah disebutkan  pada  bagian  tahap modelling ,  lalu penerapan  algoritma Naïve  Bayes. Penelitian  ini memiliki  hipotesis  bahwa  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes dapat  menentukan  pola  terbaik dengan mempelajari sentiment analisis berupa text yang  ada  saat  ini  dan  mempercepat  dalam  proses perhitungannya.  Penelitian  ini  juga  diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  dalam  bidang text mining berbahasa  indonesia.  Objek  penelitian  ini berkaitan  dengan  data  mining  dan text  mining , yang  bersumber  datanya  berupa  data  teks  yang diambil  dari  media social, yang  bertemakan  ganjil genap  Bekasi.  Media social tersebut  terdiri  dari facebook, twitter, instagram dan youtube . Keempat media social tersebut  termasuk  dalam  paling banyak terakses oleh para pengguna internet yang bisa  memberikan  gambaran  penggunaan  dalam dataset yang digunakan.
Tahap selection m erupakan tahap pertama yaitu  tahap  mencari  data.  Data  yang  digunakan sebagai  bahan  mentah  penelitian . Data  tersebut kemudian  diseleksi  dengan  fitur  dan  mengujinya dengan algoritma navi bayes . Kemudian pemahaman  tersebut  diubah  menjadi  sebuah rencana  awal data  mining yang  dirancang  untuk mencapai  tujuan.  Sedangkan  tahap  Preprocessing terdiri  dari  beberapa  tahap  yaitu cleansing, tokenizing,  stopword  removal,  dan  stemming (Hidayat,  2015). Cleansing  data yaitu  mengurangi noise pada  data  tweet ,  transform  case tahapan  ini merupakan proses merubah bentuk huruf menjadi huruf  kecil  ( lower  case )  atau  dapat  disebut  juga penyeragaman  bentuk  huruf. Stopword  Removal, merupakan proses menghilangkan daftar kata-kata yang  tidak  mendeskripsikan  sesuatu  yang semestinya  dihilangkan  seperti  “yang”,  “di”,  “ke”, “itu”  dan  lain  sebagainya  , tokenizing atau parsing adalah tahap pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Pada dasarnya proses tokenizing adalah  pemenggalan  kalimat  menjadi kata, filter  tokens adalah  tahap  dimana menghilangkan  kata  yang  dikonfigurasikan  untuk dihilangkan berdasarkan jumlah hurufnya. Sebagai contoh filter  tokens dengan  minimal 3 huruf maka kata  “ya”,  “yg”,  dan  “kk”  akan  hilang  pada  kalimat tersebut.  Tahap  ini  juga  sangat  penting  karena akan  mempengaruhi  akurasi  penelitian.  Banyak kata-kata  yang  tidak  baku,  karena  dimedsos biasanya  orang  menuliskan  kalimat  dan  kata
dengan  bahasa  tidak  resmi.  Demikian  juga  dalam penggunaan tanda bacanya.
Pengurutan  data  atau sorting merupakan suatu  proses  dimana  suatu  susunan  data  yang semula  dalam  kondisi  acak  dapat  menjadi  urut, baik  dari  data  terkecil  sampai  dengan  data  yang terbesar, atau sebaliknya dari data terbesar sampai dengan data terkecil (Wahyudi, 2009). Tahapan ini sangat  penting,  karena  memudahkan  peneliti dalam menganalisis data.
Algoritma klasifikasi yang dapat melakukan teks mining diantaranya Support Vector Machine (SVM), Naïve  Bayessian  classification (NBC)  dan K-Nearest  Neighbor (K-NN)  (Ipmawati, Kusrini, & Taufiq Luthfi, 2017). Metode Naive Bayes adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk memprediksi  berbasis  probabilitas  (Wasiati  & Wijayanti,  2014).  Naïve  bayes  merupakan algoritma klasifikasi data mining yang menganggap masing-masing  atribut  tidak  saling  berhubungan (Wahyuni,  Sutojo,  &  Luthfiarta,  2004).  Algoritma Naïve Bayes bertujuan untuk melakukan klasifikasi data  pada  kelas  tertentu,  kemudian  pola  tersebut dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  data transaksi  penjualan  dalam  memprediksi  prilaku pola  pembeli    (Kom,  Dewi,  Mulyani,  Kom,  & Nurhasanah, 2015). Naive Bayes merupakan teknik prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang berdasar  pada  penerapan  teorema  atau  aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur, atrinya bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama (Yuda Septian, 2009).
Information  Gain  merupakan  metode seleksi  fitur  paling  sederhana  dengan  melakukan perangkingan atribut dan banyak digunakan dalam aplikasi kategorisasi teks, analisis data microarray dan analisis data citra (Divya & Vijaya Babu, 2016). Information  Gain  dapat  membantu  mengurangi noise  yang  disebabkan  oleh  fitur-fitur  yang  tidak relevan.  Information  Gain  mendeteksi  fitur-fitur yang paling banyak memiliki informasi berdasarkan kelas tertentu.
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  akan menjadi  bahan  penelitian  adalah  tentang  opini masyarakat  berkaitan  dengan  penerapan  ganjil genap  di  tol  Bekasi.  Opini-opini  tersebut  diambil dari  media  sosial.  Dilihat  dari  permasalahan  yang ada, maka diperlukan sebuah solusi berupa analisis terhadap  saran  maupun  keluhan  yang  diterima oleh  Jasa  Marga  selaku  operator  jalan  tol  Bekasi sehingga  dapat  diketahui  informasi  sentimen mengenai  efektifitas  ganjil  genap  di  tol  bekasi. Adapun  permasalahan  pengklasifikasian  sebuah kalimat  sentimen  ke  dalam  kelas  –  kelas  tertentu dapat  diselesaikan  dengan Naive  Bayes .    Rumus untuk  menghitung  entropy  ditunjukkan  pada persamaan  berikut.  Setelah  mendapatkan  nilai
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.705
entropy, maka perhitungan Information Gain dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan  (Aini, Sari, & Arwan, 2018)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) = ∑ − 𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 𝑐 𝑖 ………  (1)
Dengan  c  adalah  jumlah  nilai  yang  ada  pada kelas klasifikasi dan Pi merupakan jumlah sampel untuk kelas i .
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑆𝑣| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 (𝐴) .... (2)
Dengan A merupakan  atribut, v adalah  nilai  yang mungkin  untuk  atribut A , Values(A) adalah himpunan  nilai-nilai  yang  mungkin  untuk A ,  | Sv | adalah jumlah sampel untuk nilai v , |S| merupakan jumlah seluruh sampel data dan Entropy(Sv) adalah entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat accuracy,  recall dan precision dari opinion  mining yang  dihasilkan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes memberikan  informasi sentiment  masyarakat  terhadap  efektifitas  sistem ganjil  genap  tol  bekasi  di  media  sosial  : Twitter, instagram,  youtube,  facebook. Proses  pemodelan menggunakan  metode Naïve Bayes seperti  tampak pada Gambar 2 berikut :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 2. Proses Pemodelan Menggunakan Naïve
Bayes
Gambar  2  menunjukkan  langkah-langkah pengggunaan  Algoritma  dari  awal  sampai  akhir. Sedangkan dataset yang digunakan pada penelitian ini  berjumlah  440  dataset,  terbagi  menjadi  dua yang  terdiri  dari  220  set  bernilai  positif  dan  220 set  bernilai  negatif  seperti  pada  Tabel  1  berikut adalah  contoh  beberapa  data  yang  diambil  dari media sosial, yang kemudian di olah  menjadi data utama penelitian. Berikut disajikan Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penelitian No Nilai Ulasan 1 positif Pak, kl mobil dari Bandung menuju Jakarta bagaimana pengenaan ganjil genapny 2 positif Semoga  solusi  pemerintah  bisa berjalan seperti apa yg diharapkan.. terlalu  banyak  pengguna  roda  4 mugkin ya di ibu kota 3 positif Nah  begini  negara  bisa  maju kayanya eheheh 4 positif Bagus pak polisi lanjutkan 5 positif ayo  galakkan  naik  krl  dan  busway walau  penuh  tp  itulah  yg  namanya nyari duit di ibukota 6 negatif Ganjil genap kayak gimana??? 7 negatif Puyeng puyang dah yang kaya gini . Kasian yang gak paham dan tbatba di tilang ... ahhhsudahlah! 8 negatif Demen bgt ribettttttttt 9 negatif Polisi nya jd maen gala asin gtu… 10 negatif Tambah ruwet ju Dst.
Sumber: (Utama et al., 2019)
Data  pada  Tabel  1  tersebut  diolah  dengan  melaui tahapan yang terdapat pada Gambar 3 berikut:
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 3. Tahap Preprocesing
Hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes disajikan dalam Gambar 3 berikut :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 4. Cross Validation Naïve Bayes

## Evaluation
Tahap  evaluasi  merupakan  tahapan  dimana dilakukan  interpretasi  terhadap  hasil text  mining yang  telah  dihasilkan  pada  tahapan  sebelumnya. Evaluasi  yang  dilakukan,  akan  dilakukan  secara mendalam  dengan  tujuan  agar  hasil  pada  tahapan sebelumnya sudah sesuai  dengan tujuan yang text data  mining yang  dilakukan,  telah  sesuai  dengan keinginan  perusahaan.  Dalam  penelitian  ini performance diukur  menggunakan Accuracy dan AUC serta ditampilkan dalam bentuk kurva ROC Evaluate Results Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi terhadap keluaran yang dihasilkan  oleh proses text mining . Hasil tersebut dibandingkan dengan tujuan yang  terdapat  pada  tahap business  understanding , kemudian diketahui sejauh mana hasil dari proses text  mining ini  memenuhi  tujuan  yang  ingin dicapai.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  melalui model  SVM  menghasilkan Confusion  Matrix ,  yaitu accuracy sebesar  79,55%, Precision sebesar 80,37%, dan Sensitivity atau Recall sebesar 80,91% seperti terlihat pada Gambar 5 dibawah ini :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 5. Accuracy dari Model Naïve Bayes
Perhitungan manualnya adalah sebagai berikut :
1. Nilai Akurasi
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦   = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 172 + 178
172 + 178 + 42 + 48
= 0.795454
= 79,55%
2. Class Recall Positif
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 172
172 + 48
= 0.781818
= 78.18%
3. Class Recall Negatif
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 = 178 178 + 42
= 0.809090
= 80.91% 4. Class Precision Positif
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 172 172 + 42 = 0.803738 = 80.37% 5. Class Precision Negatif
𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 = 178 178 + 48 = 0.787610 = 78.76% Dalam penelitian ini performance diukur menggunakan Accuracy dan AUC serta  akan ditampilkan  dalam  bentuk  kurva ROC. Berikut  ini adalah  alur  penelitian  yang  akan  dilakukan Area Under  Curve dari  model  Algoritma Naïve  Bayes dapat dilihat pada Gambar 6 dibawah ini :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 6. AUC dari model Naïve Bayes
curve  optimis juga  terdapat Naïve  Bayes yang hasilnya disajikan pada Gambar 7 berikut :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 7. AUC Optimis dari model Naïve Bayes
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.705
Sedangkan  Area  Under  Curve  pesimistis dari algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 8 dibawah ini :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 8. AUC Pesimistis dari model Naive Bayes
Review Process Setelah  dilakukan  pemeriksaan  terhadap keseluruhan proses, dimana pemeriksaan dilakukan  dengan  kembali  ke  tahapan  awal. Dipastikan bahwa tidak ada faktor atau parameter penting  yang  terlewatkan  dari  proses text  mining . Selain  itu  peneliti  juga  membandingkan  hasil penelitian Naive  Bayes ini  dengan  metode K- Nearest  Neighbor (K-NN).  Hasilnya  ternyata Naive Bayes lebih  baik  dibandingkan  dengan  K-NN. Tingkat  akurasi Naïve  Bayes lebih  tinggi dibandingkan  dengan  K-NN.  Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN)  adalah  suatu  metode  yang menggunakan  algoritma  supervised,  dimana  hasil dari  sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  k-NN (Krisandi, Prihandono,  & Helmi, 2013). Sedangkan pendapat  yang  lain  menyebutkan  bahwa  K-NN merupakan  metode  klasifikasi  dengan  mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan  K  tetangga  (neighbor)  terdekatnya  dalam data  pelatihan  (Hermaduanti  &  Kusumadewi, 2008),  dan  ada  juga  pendapat  yang  menyebutkan bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  yaitu metode  yang  memperhitungkan  kemiripan  jumlah kemunculan  kata  antara  satu  dokumen  dengan dokumen lain (Darujati, 2010). Pada penelitian ini tingkat Accuracy  Naive  Bayes adalah  sebesar 79.55%  +/-  4.01%  (micro  average:  79.55%) sedangkan akurasi K-NN 57.05% +/- 6.54% (micro average:  57.05%).  Berikut  adalah  gambar praprocessing dengan menggunakan K-NN.
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 9. Tahap praprocesing dengan menggunakan metode K-NN Tingkat  akurasi  digambarkan  pada  Gambar  10 sebagai berikut :
Sumber: (Utama et al., 2019)
Gam bar 10. Tingkat akurasi menggunakan K-NN Berikut  ini  adalah  alur  penelitian  yang  akan dilakukan Area  Under  Curve dari  model  Algoritma K-NN :
Sumber: (Utama et al., 2019) Gambar 11. AUC dari model K-NN

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  Hasil  pengujian  yang dilakukan melalui model Naïve Bayes menghasilkan Confusion  Matrix ,  yaitu accuracy sebesar 79,55% , Precision sebesar 80,37% ,  dan Sensitivity atau Recall sebesar 80,91%. Penelitian  selanjutnya yang  akan  dilakukan  adalah  membandingkan metode  algoritma  antara Naïve  Bayes dengan menambahkan seleksi fitur Information Gain Untuk mencari  hasil  akurasi  mana  algoritma  terbaik diantara keduanya.

## REFERENSI
Budi,  S.  (2017).  Text  Mining  Untuk  Analisis
Sentimen Review Film Menggunakan Algoritma K-Means. Techno.Com . https://doi.org/10.33633/tc.v16i1.1263
Darujati,  C.  (2010).  PERBANDINGAN  KLASIFIKASI DOKUMEN  TEKS  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR Abstrak. Universitas Stuttgart .
Faradhillah,  N.  Y.  A.,  Kusumawardani,  R.  P.,  & Hafidz,  I.  (2016).  Eksperimen  Sistem Klasifikasi  Analisa  Sentimen  Twitter  pada Akun  Resmi  Pemerintah  Kota  Surabaya Berbasis  Pembelajaran  Mesin. Prosiding Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia 2016 .
Hermaduanti, N., & Kusumadewi, S. (2008). Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Sms  Untuk Menentukan  Status  Gizi  Dengan  Metode  K- Nearest  Neighbor. Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi ISSN 1907-5022 .
Hidayat,    andi  nurul.  (2015).  Analisis  Sentimen Terhadap  Wacana  Politik  Pada  Media  Masa Online  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Dan  Naive  Bayes. Jurnal Elektronik  Sistim  Informasi  Dan  Komputer (Jesik) .
Indrayuni,  E.  (2016).  Analisa  Sentimen  Review Hotel  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Berbasis  Particle  Swarm Optimization. Jurnal Evolusi Volume 4  Nomor 2 - 2016 .
Ipmawati,  J.,  Kusrini,  &  Taufiq  Luthfi,  E.  (2017). Komparasi  Teknik  Klasifikasi  Teks  Mining Pada Analisis Sentimen. In Indonesian Journal on Networking and Security (Vol. 6).
Kom,  S.,  Dewi,  E.,  Mulyani,  S.,  Kom,  S.,  & Nurhasanah,  I.  R.  (2015).  Penerapan  Data Mining Classification Untuk Prediksi Perilaku Pola  Pembelian  Terhadap  Waktu  Transaksi Menggunakan Metode Naïve Bayes. Konferensi  Nasional  Sistem  Dan  Informatika (KNS&I) . https://doi.org/10.1007/s12237- 007-9014-7
Krisandi,  N.,  Prihandono,  B.,  &  Helmi.  (2013). Algoritma  K  -  Nearest  Neighbor  Dalam Klasifikasi  Data  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit Pada  PT.  MINAMAS  Kecamatan  Parindu. Buletin Ilmiah Math.Stat.Dan Terapannya(Bimaster) .
Oktasari, L., Chrisnanto, Y. H., & Yuniarti, R. (2016). Text  Mining  Dalam  Analisis  Sentimen Asuransi  Menggunakan  Metode  Niave  Bayes Classifier. Prosiding SNST . Putri,  W.  S.  R.,  Nurwati,  N.,  &  S.,  M.  B.  (2016). PENGARUH  MEDIA  SOSIAL  TERHADAP
PERILAKU  REMAJA. Prosiding  Penelitian  Dan Pengabdian Kepada Masyarakat . https://doi.org/10.24198/jppm.v3i1.13625
Ruhyana,  N.  (2019). Analisis  Sentimen  Terhadap Penerapan  Sistem  Plat  Nomor  Ganjil  /  Genap Pada  Twitter  Dengan  Metode  Naive  Bayes .
3 (1), 94–99.
Suci,  D.,  Yanti,  A.,  &  Adikara,  P.  P.  (2019). Analisis Sentimen  Tentang  Kebijakan  Ganjil  Genap Kendaraan  Bermotor  di  DKI  Jakarta  Pada Twitter  Menggunakan  BM25  dan  K-Nearest Neighbor . 3 (3), 2626–2631.
Utama,  H.  S.,  Rosiyadi,  D.,  Prakoso,  B.  S.,  & Ariadarma, D. (2019). JURNAL RESTI Analisis Sentimen  Sistem  Ganjil  Genap  di  Tol  Bekasi Menggunakan . 1 (10), 2–8.
Wahyudi, E. N. (2009). Algoritma Sederhana dalam Memahami Proses Pengurutan Data. Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Stikubank Semarang .
Wahyuni,  D.  T.,  Sutojo,  T.,  &  Luthfiarta,  A.  (2004). Prediksi  Hasil  Pemilu  Legislatif  DKI  Jakarta Menggunakan Naïve Bayes Dengan Algoritma Genetika Sebagai Fitur Seleksi. UDINUS .
Wasiati,  H.,  &  Wijayanti,  D.  (2014).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan Calon  Tenaga  Kerja  Indonesia  Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Ilmiah NERO .
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.705
Yuda Septian, N. (2009). Data Mining Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Universitas  Dian
Nuswantoro. Jurnal Semantik 2013 .