ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 360-367 DOI 10.30865/klik.v4i1.1033 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Johanes Florensius Sianipar * , Yudhi Raymond Ramadhan, Irsan Jaelani
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Purwakarta, Indonesia Email: 1,* johanesflorensius46@wastukancana.ac.id, 2 yudhi.raymond@wastukancana.ac.id, 3 irsan@wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: johanesflorensius46@wastukancana.ac.id
Abstrak− Perkembangan  dunia  teknologi  dan  komunikasi  yang  pesat  tidak  akan  lepas  dari  penyedia  layanan  web  yang  selalu menyediakan informasi yang beragam.Salah satu contohnya adalah data text yang diambil dari twitter. Twitter adalah sebuah sosial media  dan  layanan  micro  blogging  yang  mengizinkan  penggunanya  untuk  mengirimkan  pesan  realtime.  Pesan  ini  populer  dengan sebutan tweet ,dengan menggunakannya, pengguna akan mudah untuk mengikuti tren, cerita, informasi dan berita dari seluruh penjuru dunia. Permasalahan mengenai pembangunan kereta cepat Jakarta-Bandung (KCJB) yang membutuhkan dana yang besar, belum lagi mengenai pemindahan rute yang awalnya Jakarta-Surabaya menjadi Jakarta-Bandung yang mengakibatkan pembekakan dana yang besar. Sehingga menimbulkan suatu permasalahan seperti perbedaan pendapat dan pernyataan setuju dan tidak setujunya pembangunan kereta cepat Jakarta-Bandung. Untuk metode yang digunakan yaitu Naive Bayes karena mempunyai nilai probabilitas atau peluang tinggi untuk pengklasifikasian data, untuk pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, dan pengujian data menggunakan confusion matrix .Solusi untuk permasalahanya yaitu dengan analisis sentimen, mengelompokkan sekaligus membantu data dari memprediksi data tweet tersebut. Tujuan  penelitian ini untuk menganilisis sentimen pengguna twitter terhadap pembangunan kereta cepat Jakarta- Bandung dengan menggunakan metode naive bayes dengan menghitung nilai dari data tweet KCJB yang memiliki jumlah data 2390 data yang setelah melalu proses cleaning menjadi 2007 data. Setelah melalui pemrosesan dengan hasil sentimen negatif sebanyak 673, hasil sentimen positif sebanyak 668, dan hasil sentimen netral sebanyak 665 hasil accuracy 71%, precision 73%, recall 89%. Dari hasil penelitian mendapatkan hasil tanggapan tergolong negatif terhadap pembangunan kereta cepat Jakarta-Bandung.
Kata Kunci: KCJB; Naive Bayes; Analisis Sentimen; Data Text, Twitter
Abstract− The rapid development of the world of technology and communication cannot be separated from web service providers who always provide various information. One example is text data taken from Twitter. Twitter is a social media and micro blogging service that allows its users to post realtime messages. This message is popularly known as a tweet, by using it, users will find it easy to follow trends, stories, information and news from all corners of the world. Problems regarding the construction of the Jakarta-Bandung fast train (KCJB) which required large funds, not to mention the transfer of the route from Jakarta-Surabaya to Jakarta-Bandung which resulted in a large increase in funds. So that it raises a problem such as differences of opinion and statements of approval and disapproval of the construction of the Jakarta-Bandung fast train. The method used is Naive Bayes because it has a high probability or opportunity value for classifying data,  for weighting using TF-IDF calculations, and testing data using a confusion matrix. The solution to the problem is sentiment analysis, grouping and at the same time helping data from predicting the tweet data. . The purpose of th is study is to analyze the sentiments of Twitter users towards the construction of the Jakarta-Bandung fast train using the Naive Bayes method by calculating the value of the KCJB tweet data which has a total of 2390 data which after going through the cleaning process becomes 2007 data. After processing with 673 negative sentiment results, 668 positive sentiment results, and 665 neutral sentiment results, 71% accuracy, 73% precision, recall.
Keywords : KCJB; Naive Bayes; Sentiment Analysis; Text Data;Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  teknologi  dan  komunikasi  yang  pesat  tidak  akan  lepas  dari  penyedia  layanan  web  yang  selalu menyediakan informasi yang beragam.Salah satu contohnya adalah data text yang diambil dari Twitter[1].Sebagai media komunikasi masyarakat, jejaring sosial semakin populer digunakan. Salah satu jejaring sosial yang cukup popular yaitu Twitter.  Twitter  dapat  dimanfaatkan  sebagai  saran  promosi  produk,  iklan,  kampanye  politik  maupun  sebagai  sarana menyampaikan  pendapat  terkait  kritik,  saran,  isu-isu  dan  opini  publik[2]. Transportasi  adalah  salah  satu  faktor  utama yang harus di mulai oleh kota-kota besar. Kereta api adalah salah satu bentuk transportasi yang sangat penting bagi negara berkembang  seperti  indonesia  karena  kemampuannya  untuk  mengangkut  beban  dengan  kapasitas  besar,  seperti mengangkut orang dan barang untuk mengatasi masalah lalu lintas dan meningkatkan pembangunan ekonomi [3]. Tahun 2008, Bappenas bersama Kementerian Perhubungan telah merencanakan pembangunan kereta cepat yang dapat melayani penumpang dari Jakarta menuju Surabaya. Namun akibat terkendala dana dan hal lainnya, rencana tersebut mengalami perubahan yaitu rute yang berubah menjadi Jakarta menuju Bandung. Saat ini kereta cepat Jakarta-Bandung atau disebut juga dengan High Speed Railway Jakarta-Bandung (HSRJB) sedang dalam proses pembangunan [4]. Dibalik kemegahan dari  proyek  Kereta  Cepat  Jakarta-Bandung  (KCJB)  ini,    tentu  tidak  luput  dan  tidak  pernah  berhenti  menimbulkan kontroversi.  Beberapa  pihak  berpendapat  bahwa  KCJB  belum  dibutuhkan  di  tengah  upaya  pemerintah  untuk mengembangkan  perkeretaapian  nasional  di  wilayah  Sumatera,  Kalimantan,  Sulawesi  dan  wilayah  lainnya.  Namun, pemerintah  tampaknya  menaruh  perhatian  yang  sangat  serius  sehingga  proyek  ini  dapat  berlangsung  sangat  cepat, terutama  menyangkut  perizinan.  Salah  satunya  adalah  proses  perizinan  lingkungan,  izin  dari  KCJB  yang  tampaknya terburu-buru dan tidak selaras dengan RTRW hanya dapat  menghasilkan lisensi  yang dikeluarkan tidak sesuai  dengan ketentuan  perundang-undangan  sehingga  menimbulkan  kekhawatiran  merusak  rezim  perizinan  lingkungan  yang merupakan instrumen penting dalam melindungi lingkungan hidup guna mendukung pembangungan berkelanjutan [5].
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter

## Menggunakan Metode Naive Bayes
Twitter  adalah  sebuah  sosial  media  dan  layanan micro  blogging yang  mengizinkan  penggunanya  untuk mengirimkan pesan realtime. Pesan ini populer dengan sebutan tweet ,dengan menggunakannya, pengguna akan mudah untuk mengikuti tren, cerita, informasi dan berita dari seluruh penjuru dunia [6].
Analisis  sentimen  merupakan  sebuah  pemrosesan  bahasa  alami  yang  mampu  mendeteksi  opini  dan  emosi seseorang terhadap suatu hal atau topik tertentu.Analisis sentimen melakukan pengolahan pada data untuk mengetahui kecenderungan opini dari sebuah objek yang nantinya mengarah pada kelas positif dan negatif[7].
Algortima  Naive  Bayes  adalah  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang di berikan [8].
Python  merupakan salah satu  dari  bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh programmer atau pembuat program  dalam  membuat  program  mereka.  Python  memiliki  karakteristik  sintaks  yang  tidak  terlalu  rumit.  Sehingga Python menjadi salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang mudah untuk digunakan. Dalam menulis sebuah kode program  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  terdapat  beberapa  aturan  yang  harus  di  penuhi.  Hal  ini  untuk mengantisipasi  terjadinya  error  atau  masalah  pada  program  yang  dibuat.  Aturan  sintaks  Python  yang  pertama  adalah dalam penulisan statement atau perintah[9].
Ada beberapa artikel yang berkaitan dengan penelitian ini seperti dilakukan oleh Sitti Nurul, J Fitriyyah, N Safriadi dengan judul “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes” menggunakan algoritma naive bayes melalui perhitungan skor sentimen. Algoritma naive bayes yang di dapatkan nilai akurasi yaitu 64,6% untuk paslon 01, dan 58% untuk paslon 02 pada pengujian 3 kelas. Sedangkan pengujian 2 kelas 77,7% untuk paslon 01 dan 84% untuk paslon 02 [10].
Text Mining adalah proses inovasi akan informasi atau isu terkini yang sebelumnya tidak terungkap menggunakan mekanisme dan menganalisa data pada jumlah besar. Dalam Menganalisa keseluruhan atau sebagian unstructured text, text mining  membuat asosiasikan satu  bagian text  dengan lainnya berdasarkan aturan tertentu. Hasil yang diharapkan adalah kata baru yang tidak terungkap jelas sebelumnya[11].
Pada artikel  ini  dengan judul “Analisis Sentimen Jasa Transportasi  Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier” dan penulis data yang adalah komentar dari twitter yang membahas jasa transportasi online dan penerapan algoritma naive bayes dalam pengelompokkan sentimen positif dan negatif. Berdasarkan data ulasan komentar jasa  transportasi  online  yang  mendapatkan  kesimpulan  hasil  sentimen  positif  sebesar  88.60%    dan    sentimen    negatif sebesar  11.40%  dengan akurasi  sebesar  86.80%.Hasil  menunjukkan tingkat sentimen  positif lebih  besar  dibandingkan dengan  tingkat  sentimen  negatif.  Dengan hasil penelitian  ini  bisa dilihatbahwa  banyak  masyarakat  yang  merasa puas  dengan  layanan  jasa  transportasi onlinedi  Indonesia berdasarkan data dari Twitter [12].
Pada  artikel  lainnya  yang  dilakukan    dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Opini  Pengguna  Twitter  Terhadap Perusahaan Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO” menggunakan metode naive bayes dan model  Particle  Swarm  Optimazation  (PSO)  dengan  mengolah  data  di  Rapidminer  dan  perhitungan  manual  memiliki perbedaan nilai accuracy, precision dan recall, pada naïve bayes nilai accuracy untuk perusahaan jasa ekspedisi Anteraja yaitu memiliki accuracy 87,77%, precision 76,67%, recall 52,27%. JNE dengan accuracy 81,48%, precision 71,43%, dan recall 62,50%. JNT dengan accuracy 91,46%, precision 48,15%, recall 86,67% .Pada model Particle Swarm Optimization (PSO) perusahaan Anteraja memiliki accuracy 91,70%, precision 82,05%, recall 72,73%. JNE memiliki accuracy 93,83%, precision 88,00%, recall 91,67%. JNT memiliki accuracy 92,18%, precision 70,97%, recall 81,48% [13].
Hasil  dari  artikel  yang  berkaitan    dengan  penelitian  ini  menujukkan  bahwa  algoritma naive  bayes dapat mengklasifikasikan data dan mendapat hasil akurasi yang baik. Berdasarkan permasalahan yang terjadi bahwa peneliti ingin melakukan cara memanfaatkan pendapat  pengguna Twitter terhadap pembangunan kereta cepat  jakarta-bandung untuk analisis sentimen. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap pembangunan kereta cepat jakarta-bandung dengan menggunakan metode naive bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan susunan kerja dari penelitian ini secara sistematis agar mecapai tujuan yang diinginkan. Adapun metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar.  Keluaran  dari  data mining bisa dipakai untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan[14]. Metodologi penelitian ini yang dapat dilihat sebagai berikut:

## 2.2 Pengumpulan Data
Scrapping bisa  digunakan  dengan  beberapa  metode  dan  teknik, Scrapping juga  dapat  mengubah  data  yang  tidak terstruktur menjadi terstruktur sehingga dapat disimpan kedalam database. Inti dari scrapping ini adalah mengumpulkan data, menyimpan data dan memvalidasi data, sehingga dapat diinterpretasikan menjadi informasi yang baik[15].
2.3 Labelling Data
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Sentiment analysis atau opinion mining mengacu pada bidang yang luas dari pengolahan bahasa alami, komputasi linguistik dan text mining yang bertujuan menganalisa pendapat, sentimen, evaluasi, sikap, penilaian dan emosi seseorang. Sentiment analysis dapat diklasifikasikan kedalam kelas sentimen bersifat positif, negatif dan netral [16]. Setelah proses labelling, data akan dicleaning merupakan data tweet yang duplikat secara manual menggunakan aplikasi microsoft excel.

## 2.4 Preprocessing Text
Preprocessing adalah teknik maupun strategi yang bertujuan untuk membuat suatu data lebih mudah untuk dikelolah atau cocok untuk digunakan pada text mining yang tentunya bertujuan agar meningkatkan hasil dari analisis text mining [17] dengan melakukan Transformation, Tokenization, Filtering .

## 2.4.1 Transformation
Pertama yang dilakukan preprocessing text adalah transformation merupakan proses mengubah input untuk transformasi huruf kecil secara defaulut. Case folding berfungsi untuk mengubah semua teks menjadi huruf kecil

## 2.4.2 Tokenization
Operasi  memisahkan  teks  menjadi  potongan-potongan  berupa  token,  bisa  berupa  potongan  huruf,  kata,  atau  kalimat, sebelum dianalisis lebih lanjut. Entitas yang bisa disebut sebagai token misalnya kata, angka, simbol, tanda baca, dan lain sebagainya [18].

## 2.4.1 Filtering
Tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  token  dengan menggunakan  algoritma  stoplist  (membuang  kata  kurang penting) atau wordlist (menyimpang kata penting) yang terdiri dari normalisasi bahasa, stopword , stemming [19].

## 2.5 TF-IDF
Klasifikasi terdapat beberapa tahap yaitu melakukan TF-IDF dan melakukan klasifikasi naive bayes . TF-IDF bertujuan untuk menghitung bobot pada masing-masing kata yang akan digunakan sebagai fitur, semakin banyak dokumen yang akan diproses maka semakin banyak fitur. Pada tahapan ini terdapat dua bagian proses yaitu TF (Term Frequency) dan IDF (Inverse Document Frequency), TF adalah jumlah kemunculan tiap kata pada sebuah dokumen semakin banyak kata muncul  pada  tiap  dokumen  maka  semakin  besar  nilai  TF,  IDF  adalah  jumlah  nilai  dokumen  pada  tiap  kata  yang berbanding terbalik yaitu apabila suatu kata jarang muncul pada sebuah dokumen maka nilai IDF lebih besar daripada kata yang sering muncul .Hasil dari pembobotan kata dengan TF-IDF ini adalah perkalian dari nilai TF dan IDF yang akan menghasilkan bobot lebih kecil apabila kata tersebut sering muncul pada setiap dokumen dalam koleksi, sebaliknya bobot TF-IDF akan lebih besar apabila kata tersebut jarang muncul pada setiap dokumen dalam koleksi[20].
𝐼𝐷𝐹(Word) =  𝑙𝑜𝑔 𝑡𝑓 𝑑𝑓
(1)
Keterangan : IDF  = Inverse Document Frequency tf = Term Frequency df = Document Frequency
Naive Bayes adalah sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang di berikan
𝑃(𝑋|𝐻) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑥𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
(2)
Keterangan : X  = Data Sample dengan kelas (label) yang tidak diketahui. H = Hipotesa bahwa X adalah data dengan kelas (label) C. P(H|X)   = Peluangg bahwa hipotesa benar (valid) untuk data sampel X yang diamati. P(X|H) = Peluang data sampel X, bila diasumsikan bahwa hipotesa benar (valid). P(H) = Peluang dari hipotesa H.
P(X) = Peluang data sampel yang diamati.
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter

## Menggunakan Metode Naive Bayes

## 2.6 Naive Bayes
Tahap  klasifikasi  ini  melakukan  terhadap  dokumen  yang  mengandung  kategori  tertentu,  kata-kata  dalam  dokumen tersebut  yang dapat  dilakukan pengklasifikasian, sekumpulan dari  kata pada dokumen tersebut  dapat  digunakan untuk menentukan kategori  dikarenakan memiliki nilai makna tertentu. Untuk menentukan sentimen ini dari  dokumen tweet yaitu menggunakan metode Naive Bayes .

## 2.7 Evaluasi
Klasifikasi terdapat tahap untuk melakukan evaluasi terdiri dari confusion matrix dan visualisasi dashboard . Confusion matrix adalah  tabel  yang  berguna  untuk  dapat  menentukan  seberapa  akurat  proses  klasiifikasi  yang  dilakukan  [21]. Visualisasi dashboard dilakukan untuk melihat data yang sudah diolah berupa grafik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sentimen  yang  terdapat  pada  data  twitter  melalui  beberapa  tahapan  pengolahan  data,  berikut  tahapan  dalam mengolah data dan hasil .

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengambilan  data  terhadap  twitter  menggunakan scrapping dan  menggunakan  bahasa  pemograman  python  dengan module snscrape , dan pemgambilan data Twitter di ambil pada tahun 2020 sampai tahun 2023.  Pada proses scrapping data ini dilakukan dengan querry KCJB. Dapat dilihat pada gambar 2
Gambar  1. Scrapping Data
Peneliti berhasil mengambil 2390 data, seperti pada gambar 3. Hasil scrapping data twitter.
Gambar  2. Hasil Scrapping Data Twitter

## 3.2 Labelling Data
Pada tahap labelling data yang sudah dapat menggunakan tahap scrapping lalu akan dilakukan pelabelan data. Pelabelan data dilakukan dengan manual langsung menggunakan aplilasi microsoft excel dengan melihat 1 persatu data tweet. Lalu memberi  label  dari  angka  0  adalah  netral,  1  adalah  positif  dan,  2  adalah  negatif.  Berikut  sampel  labelling  yang  dapat dilihat pada tabel 1.
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter

## Menggunakan Metode Naive Bayes
Tabel 1. Proses Labelling
Tweet Tanggal Label @KeretaCepatID Bagaimana anggaran KCJB bisa membengkak 2x?  Perencanaanya amburadul ya?  Merengek  minta bantuan APBN pula . 08/03/2023 2 @naninunano7 @kadrunmampos Dan kalian dukung CHINA? NGACA!!!!! Arab kasih HIBAH masjid yg dibanggakan JKW! CHINA kasih tambahan UTANG BENGKAK KCJB! 07/03/2023 2

## 3.3 Preprocessing Text
Preprocessing Text membagi teks menjadi komponen-komponen yang lebih kecil seperti transformation, tokenization, filtering . Dalam preprocessing text data penelitian ini akan melalui tahap-tahap berikut.

## 3.3.1 Transformation
Tahap Transformation melakukan case Folding , yang akan mengubah semua teks menjadi huruf kecil, menghapus angka, dan menghapus tanda baca. Berikut sampel case folding yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Proses Case Folding
Sebelum Sesudah
Menurut  Jodi  ke-4  fokus  tersebut  sudah  mendapat perhatian  Menko  Luhut  sejak  dilibatkan  dalam  Proyek KCJB yang dijalankan KCIC pada November 2019 Ketua Komite Kereta Cepat #LBPTerbuktiMumpuni
menurut  jodi ke fokus tersebut  sudah mendapat  perhatian menko  luhut  sejak  dilibatkan  dalam  proyek  kcjb  yang dijalankan kcic pada november  ketua komite kereta cepat lbpterbuktimumpuni

## 3.3.2Tokenization
Teks yang sudah di transformation lalu memisahkan teks berupa potongan-potongan berupa token yang berupa potongan huruf, kata, atau kalimat. Berikut sampel yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Proses Tokenization yang komen miring biasanya gak punya duit buat naek kcjb

## 3.3.3 Filtering
Tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  token  dengan menggunakan  algoritma  stoplist  (membuang  kata  kurang penting)  atau  wordlist  (menyimpang  kata  penting).  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan filtering  stopword dan stemming yang membantu penulis dalam proses filtering. Pada tabel 4. Sampel data stopword sebagai berikut.
Tabel 4. Proses Stopword Sebelum Sesudah Layanan tersebut adalah LRT Jabodebek dan KA Feeder KCJB, hadirnya kereta api ini akan mempermudah konektivitas masyarakat untuk menuju stasiun  KCJB  melalui  sistem  transportasi  yang  bebas  kemacetan  dan tepat waktu. layan  lrt  jabodebek  ka  feeder  kcjb  hadir kereta api  mudah konektivitas masyarakat stasiun  kcjb  sistem  transportasi  bebas macet
Proses Stemming mengubah kata imbuhan menjadi kata dasar. Berikut sampel stemming yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data sesudah Stemming Sebelum Sesudah jodi  fokus  perhatian  menko  luhut  dilibatkan  proyek  kcjb dijalankan  kcic  november  ketua  komite  kereta  cepat lbpterbuktimumpuni
jodi fokus perhati menko luhut libat proyek kcjb jalan kcic november ketua komite kereta cepat lbpterbuktimumpuni
3.4 Naive Bayes
Data tabel dengan format Excel yang diberi labelling selanjutnya melakukan perhitungan manual term frequency (tf) mengambil data sampel untuk training pada tabel 6.
Tabel 6. Data Training
Data Tweet jadi nyaman aman prioritas kcjb
Berdasarkan    tabel  diatas  probabilitas  pada  data  tweet  yang  menggunakan term  frequency mendapatkan  5  kata yang terdapat pada tabel 7.
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter

## Menggunakan Metode Naive Bayes
Tabel 7. Kemunculan Term Frequency
No Kata Positif Negatif Netral 1 jadi 1 0 0 2 nyaman 1 0 0 3 aman 1 0 0 4 prioritas 1 0 0 5 kcjb 1 0 0 5 0 0
Pada proses klasifikasi selanjutnya akan dilakukan perhitungan jumlah dari kemunculan kata unik dan jumlah pada setiap kategori. Yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 7. Kemunculan Kata Unik Kategori Jumlah dokumen di setiap kategori jumlah dokumen seluruhnya P(Kategori) Jumlah Kata Setiap Kategori positif 4 12 0,33 43 negatif 4 12 0,33 29 netral 4 12 0,33 22 Jumlah kata unik 68
Kata  unik  yang  merupakan  kata  sering  muncul  disetiap  dokumen.  Setelah  mendapatkan  jumlah  kata  unik  dan jumlah kata pada setiap kategori, yang dilakukan selanjutnya adalah menghitung probabilitas pada setiap kategori
P (Kata) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 + 1 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎  𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖+𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑛𝑖𝑘
(3)
Setelah  didapatkan  jumlah  kata  unik  dan  jumlah  kata  pada  setiap  kategori,  selanjutnya  adalah  menghitung probabilitas pada setiap kategori.
(𝑘𝑐𝑗𝑏 | 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓) 4+1 43+68 = 5 111 = 0,0450
(4)
(𝑘𝑐𝑗𝑏 | 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) 4+1 29+68 = 5 97 = 0,0515 (5)
(𝑘𝑐𝑗𝑏 | 𝑛𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) 4+1 22+68 = 5 90 = 0,0555
(6)
Hasil  perhitungan  probabilitas  dengan  sampel  kata  kcjb  mendapat  kesimpulan  nilai  probabilitas  tertinggi  yaitu netral.

## 3.5 Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi confusion  matrix di  python    dengan  algoritma naive  bayes mengambil  data  sampel  tweet menghasilkan nilai accuracy 71%, precision 73%, recall 89% dijabarkan pada gambar 4.
Gambar  3. Hasil Pengujian
Hasil perhitungan klasifikasi naive bayes tersebut dijabarkan kedalam bentuk confusion matrix terhadap data training 80% dan data testing 20% disajikan pada gambar 5.
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Gambar  4. Confusion Matrix

## 3.6 Visualisasi
Visualisasi  dilakukan untuk mendapatkan data dengan menyederhanakan data yang sudah diolah kedala bentuk  grafik pada gambar 6. Menampilkan 4 informasi yaitu total tweet pertahun, total sentimen, word cloud, dan sentimen pertahun.

## Gambar  5. Visualisasi Dashboard

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini tentang analisis sentimen pembangunan Kereta Cepat Jakarta Bandung (KCJB) pada media sosial twitter. Setelah melalui  pemrosesan dengan hasil sentimen negatif sebanyak 673, hasil sentimen positif sebanyak 668, dan  hasil  sentimen  netral  sebanyak  665.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  dari  tanggapan  masyarakat  mengenai pembangunan  Kereta  Cepat  Jakarta  Bandung  tergolong  negatif.  Pemodelan  menggunakan  Naive  Bayes  menghasilkan nilai akurasi (accuration) sebesar 71%, nilai precision 73%, dan nilai tingkat keberhasilan (recall) 89%.

## REFERENCES
[1] R.  W.  Samsir,  Ambiyar,  Unung  Verawardina,  Firman  Edi,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 5, no. 1, pp. 157–163, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[2] N.  Hardi,  Y.  Alkahfi,  P.  Handayani,  W.  Gata,  and  M.  R.  Firdaus,  “Analisis  Sentimen  Physical  Distancing  pada  Twitter Menggunakan  Text  Mining  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  1,  p.  131,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1118.
[3] T. K. Salaatsa and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis on the Construction of the Jakarta-Bandung High-Speed Train on Twitter Social Media Using Recurrent Neural Networks Method,” vol. x, no. x, pp. 102–110, 2022.
Johanes Florensius Sianipar, Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter

## Menggunakan Metode Naive Bayes
[4] R. Fajriati, S. Hapsoro, and T. Utomo, “Analisis Standar Perancangan Geometri Rel Kereta Cepat (Studi Kasus : Kereta Cepat Jakarta-Bandung)  Analysis  of  High  Speed  Railway  Geometric  Design  Standard  (Case  Study:  Jakarta-Bandung  High  Speed Railway),” J. Manaj. Aset Infrastruktur Fasilitas , vol. 4, no. 3, pp. 249–260, 2020.
[5] F. Sanjaya and V. Puspitasari, “Analisis Mengenai Dampak Lingkungan Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung Dalam Perspektif Kritis Environmentalisme,” Padjadjaran J. Int. Relations , vol. 2, no. 2, p. 170, 2020, doi: 10.24198/padjir.v2i2.26044.
[6] R. Rosdiana, T. Eddy, S. Zawiyah, and N. Y. U. Muhammad, “Analisis Sentimen pada Twitter terhadap Pelayanan Pemerintah Kota Makassar,” Proceeding SNTEI , no. June 2020, pp. 87–93, 2019.
[7] M. Z. Rahman, Y. A. Sari, and N. Yudistira, “Analisis Sentimen Tweet COVID-19 menggunakan Word Embedding dan Metode Long Short-Term Memory (LSTM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 11, pp. 5120–5127, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8] I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Stmik Kharisma  Makassar,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 110–117, 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i2.651.
[9] P. P. O. Mahawardana, I. A. P. F. Imawati, and I. W. Dika, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini dari Media Sosial Twitter terhadap  ‘Figure  Pemimpin’  Menggunakan  Python,” J.  Manaj.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  50–56,  2022,  [Online]. Available: https://ojs.mahadewa.ac.id/index.php/jmti/article/view/2111
[10]  S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 3, pp. 279–285, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i3.34368
[11]  U. Kusnia and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Media Berita OnlinePada Google Playmenggunakan Metode Algoritma Support Vector Machines (SVM) Dan Naive Bayes,” Explor. IT , vol. 14, no. 36, pp. 24–28, 2022.
[12]  B.  M.  Pintoko  and  K.  M.  L.,  “Analisis  Sentimen  Jasa Transportasi Online  pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
[13]  N.  Legiawati,  T.  I.  Hermanto,  and Y.  R.  Ramadhan,  “Analisis  Sentimen Opini  Pengguna  Twitter  Terhadap  Perusahaan  Jasa Ekspedisi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis PSO,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 930, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[14]  N.  S.  Devi  Sari  Oktavia  Panggabean,  Efori  Buulolo,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” vol. 7, no. 1, pp. 56–62, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[15]  M. Y. Aldean, P. Paradise, and N. A. Setya Nugraha, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 di Twitter Menggunakan Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac),” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 4, no. 2, pp. 64–72, 2022, doi: 10.20895/inista.v4i2.575.
[16]  L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
[17]  A. M. F. Hulu and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Politik pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus : Pilpres 2019),” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 2017–2020, 2019.
[18]  A. Rizki, “Operasi ‘Tokenizing’ pada Teks Berbahasa Indonesia,” adityarizki.net , 2020. https://adityarizki.net/belajarpython-9- operasi-tokenizing-pada-teks-berbahasa-indonesia/#:~:text=Tokenizing  adalah  operasi  memisahkan  teks,tanda  baca%2C  dan lain sebagainya.
[19]  K. S. Nugroho,
“Dasar Text Preprocessing dengan Python,” ksnugroho.medium.com , 2019.
https://ksnugroho.medium.com/dasar-text-preprocessing-dengan-python-a4fa52608ffe#:~:text=Filtering adalah tahap mengambil kata,wordlist (menyimpan kata penting).
[20]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[21]  K.  Yan,  D.  Arisandi,  and  T.  Tony,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Netizen  Twitter  Terhadap  Kesehatan  Mental  Masyarakat Indonesia,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17865.