## ANALISIS SENTIMEN GENERASI Z TERHADAP PENGETAHUAN TENTANG KEHIDUPAN GAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Peni 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Djuanda No. 96, Bandung, Jawa Barat, Indonesia 3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia peni252525@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  perkembangan  zaman  dan  semakin  majunya  teknologi  informasi  yang  berkembang  setiap  saat memudahkan  generasi  z  untuk  mendapatkan  berbagai  kemudahan  khususnya  pada  penggunaan  media  sosial seperti twitter, permasalahan pada penelitian ini untuk mengetahui Berapa nilai akurasi, presisi, dan recall pada analisis sentimen pada kehidupan gay berupa ciri gay, Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode  alur  penelitian Knowledge  Discover  in  Database atau  (KDD).  pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan pengumpulan data pengguna media sosial twitter melalui proses scraping data pada twitter pada akun @masndutx tentang ciri gay. Data yang didapatkan pada penelitian ini sebanyak 1500 data namun setelah dilakuan pelabelan data dan proses cleansing data yang digunakan sebanyak 1010 data teks. Berdasarkan hasil penelitian data teks analisis sentimen generasi z terhadap pengetahuan gay yang menggunakan algoritma naïve bayes menggunakan (KDD) Keakuratanya diuji menggunakan 1010 data dari pengujian yang didapatkan generasi z yang mendukung tentang  gay  dan  yang  tidak  mendukung  gay    pada  twitter  adalah  mereka  yang  setuju    atau  mendung  dengan pendapat tentang gay dan ciri gay pada twitter,tidak sedikit yang memberikan pendapatnya tidak setuju dengan ciri-ciri gay yang ada pada  twitter Dan hasil pengujian klasifikasi menggunakan metode Algoritma naïve bayes didapatkan accuracy sebesar 80,22% Precision 84,87% dan Recall sebesar 90,74%.
Kata Kunci : Sentimen analisis, generasi z, gay, algoritma naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Era  perkembangan  Zaman  tidak  bisa  di hindari  bahwa  semakin  bertambahnya  waktu  dunia digital  semakin  berkembang  dan  maju,  saat  ini perkembangan  teknologi  informasi  semakin  canggih dan  peminat  pengguna  yang  semakin  bertambah  apa lagi  saat  ini  generasi  z  sangat  meminati  dunia  media sosial  untuk  bersosial,  contohnya  dengan  pengguna twitter,  namun  semakin  banyak  kemudahan  dan informasi yang tidak bisa dipilih oleh generasi z tidak menutup  kemungkinan  bahwa  mereka  mengenal tentang  kehidupan  gay,  fenomena  gay  ini  sangat berkembang  dan  lebih  terbuka  dengan  adanya  media sosial yang bebas digunakan.
Permasalahan  saat  ini  bagaimana  mengetahui pandangan  dan  sikap  generasi  z  terhadap  kehidupan gay  pada  twitter  dan  bagaimana  mengetahui  analisis sentimen  sejauh  mana  pengetahuan  kehidupan  gay berupa tanggapan negatif, dan positif. Perkembangan kaum  gay  pada  generasi  z  di  Indonesia  sedang mencerminkan salah satu pergeseran budaya Indonesia yang menarik perhatian Masyarakat. Kebebasan bicara kaum gay dan pengguna media sosial twitter memiliki berbagai pengaruh terhadap generasi z  yang awalnya tidak mengetahui apa itu gay dan bisa mengetahuinya bahkan  bisa  saja  mengikuti  perilakunya,  tujuan  dari penelitian ini untuk mengetahui akibat dari pengetahuan kehidupan gay pada generasi z dan untuk
mengetahui sentimen opini negatife, dan positif. pada pengetahuan kehidupan gay pada generasi z.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anjani  dan kawan-kawan  dengan  judul  karya  ilmiah    Analisis Sentimen  kaum  LGBT  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve  bayes,  tujuan  dari penelitian  jurnal  tersebut  untuk  menggambarkan pendapat di internet mengenai positif dan negatif pada kaum  LGBT  pada  penelitian  jurnal  tersebut mengambil  data  sebanyak  1579  data  dari  twitter  dan menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk mengklarifikasi  komentar  Masyarakat  pada  twitter melalui klasifikasi data teks. [1]
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  Untuk menganalisis  data  terhadap  pandangan  generasi  z terhadap kehidupan gay pada twitter dengan tanggapan positif  dan  negatif,  serta  untuk  mengetahui  Berapa nilai akurasi, presisi, dan recall pada analisis sentimen kehidupan gay berupa tanggapan negatife, dan positif, pada generasi z terhadap kehidupan gaymenggunakan algoritma naïve bayes.
Untuk  menganalisis  data  terhadap  pandangan generasi z terhadap kehidupan gay pada twitter dengan tanggapan positif dan negatif, serta untuk mengetahui Berapa  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall  pada  analisis sentimen  kehidupan  gay  berupa  tanggapan  negatife, dan  positif,  pada  generasi  z  terhadap  kehidupan  gay. penelitian  ini  menggunakan  data  teks  dengan mendapatkan data dari twitter dengan cara melakukan
scraping  data  menggunakan  tool  googel  colab  dan Microsoft  excel  sebanyak  1500  data.  hasil  penelitian ini  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  classifier dikarenakan cocok untuk penelitian analisis sentimen sebagai  metode  klasifikasi  kedalam  kategori  positif dan  negatif  serta  melakukan  pengolahan  data menggunakan rapidminer yang menghasilkan sentimen positif, dan negatif.
Penelitian  oleh  Hadiyan  &  Bachtiar  yang berjudul  Analisis  Sentimen  Aspek  pada  Opini Wisatawan menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: Perum Perhutani) membahas tentang pendapat wisatawan  perum  perhutani,  perum  perhutani  salah satu  tempat  wisata  namun  tidak  banyak  dikenal dikarenakan  belum  ada  pengelolaan  yang  baik  pada tempat  wisata  tersebut  dan  belum  dapat  melakukan optimal karena kurangnya data dan informasi tentang perhutani.[2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khoirul  Insan dkk,  dengan  judul  Analisis  sentimen  aplikasi  brimo pada  ulasan  pengguna  googel  play  menggunakan algoritma naïve bayes, pada penelitian ini membahas tentang  opini  pengguna  aplikasi  brimo  berupa komentar, peneliti menggunakan data berupa data teks, mendapatkan  opini  dari  pengguna  aplikasi  brimo dengan penelitian ini bertujuan untuk mencari analisis sentimen  klasifikasi  positif  dan  negatif  dengan  hasil penelitian  tentang  sentiment  positif  dan  negatif menghasilkan  proses  akhir  dengan  hasil  klasifikasi menggunakan  metode  algoritma  naive  bayes  dengan hasil  didapatkan acuracy menggunakan  algoritma naive  bayes  mendapatkan  tingkat accuracy dengan jumlah 84,52% precision 82,51% dan recall 87,62%.
[3]
Penelitian  yang  berjudul  Sentimen  Analisis Terhadap  Kaum  Gay  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes penelitian ini untuk menganalisis sentiment tweet pada kaum gay dengan mengguanakan metode  naïve  bayes  data  yang  diolah  dengan melakukan  preprocessing  dan  hasil  yang  di  dapatkan dari  1635  data  yang  diambil,  tweet  yang  bernilai negatife  berdasarkan  nilai  polaritas  sebanyak  1505. [4].
Penelitian  dari  Edward  Charitoun  &  Gawa dengan judul Pengunaan Media Sosial Sebagai Simbol Dalam  Mendukung  Hubungan  LGBT,  penelitian  ini membahas  mengenai  pengunaan  media  sosial  dalam mendukung hubungan kaum LGBT pada media sosial tiktok dalam penelitianya memiliki masalah Semakin populer  media  komunikasi  seperti  tiktok  semakin banyak  yang  menayangkan  konten  dewasa  dan semakin  bebas  dalam  berinteaksi  penelitian  ini menggunakan  metode  kualitatif  dengan  melakukan pendekatan studi literatur. [5]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sidabalok  dkk yang  berjudul  Fenomena  Komunikasi  Kaum  Gay  Di Era  Digital  membahas  tentang  kaum  gay  yang
berkomunikasi lewat media sosial dengan menggunakan  aplikasi  Blued,  dimana  aplikasi  ini digunakan  oleh  kaum  gay  untuk  memuaskan  Hasrat seksualnya  dan  bertemu  dengan  pasangan  sesama jenisNyaKaum  gay  membutuhkan    suatu  media alternatif  untuk  berintraksi  dan  komunikasi  dengan tujuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  sosial  dan seksualnya,  Penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian kualitatif deskriptif.[6]

## 2.2. Naïve Bayes
Naive Bayes sebuah metode yang tidak memiliki aturan  dan  menggunakan  cabang  matematika  yang sering  disebut  dengan  teori  probabilitas  untuk mendapatkan  peluang  setinggi  mungkin  dengan melihat  kemunculan  jumlah  setiap  klasifikasi  dalam data  yang  digunakan.  Dalam  melakukan  pengolahan pengembangan  basis  data,  Algoritma  Naive  Bayes melibatkan  pembelajaran  yang  diawasi  dengan  jenis pembelajaran mesin yang perlu membutuhkan sampel sebagai data pelatihan label. dikelompokkan menjadi dua bagian, yaitu. Klasifikasi dan regresi. Klasifikasi saat variabel menjadi kategori, panas dan dingin, sakit atau tidak sakit dan lain sebagainya.[3]

## 2.3. Media Sosial
Di  era  digital  media  sosial  semakin  banyak digunakan di Indonesia bahkan di dunia. Media sosial merupakan  media  berbasis  online  yang  digunakan untuk berinteraksi secara individu maupun kelompok dengan efektif  dan efisien  yang bersifat tak terbatas. Media  sosial  sebagai  tempat  mengajak  yang  dapat mengubah  pandangan  dan  perilaku  publik.  Setiap tahunnya,  media  sosial  selalu  berkembang  pesat  dan sudah familiar terutama di kalangan generasi Y dan Z [7].

## 2.4. Pengertian Gay
Gay  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan  seorang  pria  yang  secara  seksual tertarik kepada sesama pria dan menunjukkan kepada komunitas  yang  berkembang  diantara  orang-orang yang mempunyai orientari seksual yang sama, istilah gay biasanya dikontraskan dengan straight, biseksual adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan orang-orang  yang  tertarik  pada  dua  jenis  kelamin sekaligus,  jadi  tipe  ini  tertarik  pada  laki-laki  dan tertarik juga pada Perempuan.[8]

## 2.5. Generasi Z
Sebagai  generasi  terbaru  yang  lahir  setelah generasi Y atau generasi millenials , generasi Z dipilih karena dipandang sebagai generasi penerus bangsa di masa  depan.  Dari  rentang  usia  yang  dihasilkan  oleh dua  penelitan  sebelumnya,  diketahui  bahwa  tidak semua  generasi  Z  termasuk  dalam  usia  produktif. Beberapa  di  antaranya  ada  yang  sudah  memasuki dunia  kerja,  tetapi  tidak  sedikit  pula  yang  masih berstatus  pelajar  atau  bahkan  anak-anak.  Generasi  z adalah  generasi  yang  akan  mendatang  yang  sangat
mempengaruhi  berbagai  hal  baik  dalam  dunia komunikasi,  industri,  perdagangan  dan  yang  lainya jika berdasarkan usia generasi z saat ini bisa dikatakan yang berusia 7-24 tahun.[9]

## 2.6. Twitter
Twitter  adalah  sebuah  platform  media  sosial yang mempunyai layanan microblogging yang dimana mengizinkan  penggunanya  untuk  mengirim  pesan secara  tepat  waktu  Pesan  di  Twitter  terkenal  dengan nama  tweet.  Twitter  sendiri  aplikasi  yang  sangat disukai dari semua jenis kalangan baik kalangan biasa maupun teratas. Twitter merupakan jejaring sosial dan situs berita online Dimana pengguna bisa berkomunikasi satu sama lain. [10]

## 2.7. Tanggapan positif Labeling
Berikut  adalah  contoh  tanggapan  positif  dan negatif menurut Rintowati & Wahyudi
Tabel 1.Hasil label Positif Data Wujud tanggapan positif Ciri penanda tanggapan Akun Instagram 1. Saya guru sdh 25 tahun dan baru kali ini senang sekali dengan mendikbud yang sekarang. Maju terus pak � Senang atau gembira @laila.w Tabel 2. Hasil Label Negatif Dat a Wujud tanggapan positif Ciri penanda tanggapan Akun Instagram 1. Assalamu’alaiku m pak nadiem, saya sangat sedih pak kok saya tidak menerima bantuan PIP sedang saya mempunyai KIP, capek saya pak mengadu sana sini gak direspon Tidak senang/tida k gembira
@seceamush
_

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan yaitu melalui pendekatan  kuantitatif,  penelitian  kuantitatif  yaitu penelitian  yang  memakai  data  berupa  angka  sebagai alat  untuk  menganalisis  keterangan  tentang  apa  yang ingin  diketahui,  pendekatan  kuantitatif  merupakan metode  pendekatan  yang  biasanya  menekankan analisisnya  pada  data-data  numerik  atau  angka  yang digunakan  untuk  meneliti  banyaknya  sampel  atau populasi yang akan diuji. Adapun rumus dari Teroma Bayes Sebagai berikut :[3]
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐵|𝐴) × 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
X : Data yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik P(H\X)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( Posterior Probabbility ) P(H) : Probabilitas hipotesis H ( Prior Probability ) P(X\H)  : Probabilitas X  berdasarkan  pada  Hipotesis
H P(X) : Probabilitas X .[3]
Metode penelitian ini mengembangkan sentimen analisis  pengetahuan  kehidupan  gay  pada  generasi  z menggunakan  metode  Algoritma  Naïve  Bayes menggunakan metode Teknik Analisis Data menggunakan  metode  penelitian  KDD  atau  disebut juga dengan Knowledge Discover in Database (KDD) dimana Teknik  Analisis Data pada   metode KDD ini merupakan  cara  untuk  mengekstraksi  data  dalam mendapatkan  informasi  atau  pola  dari  suatu  data sebelumnya.[3] Tahapan dalam metode KDD meliputi data Selection , Preprocessing , Transformation ,  Data Mining, dan Evaluation .

## 3.1. Data Selection
Pada tahap ini merupakan tahapan KDD dimana dilakukan  seleksi  atribut  dan  pengumpulan  data, pengumpulan  data  diambil  langsung  dari  twitter dengan  melakukan  scraping  data  menggunakan  kata kunci  ciri  gay  kemudian  data  yang  didapatkan sebanyak  1500  data  dengan  menggunakan  12  atribut seperti atribut created_at , id_str , full_text , quote_count , reply_count , retweet_count ,
favorite_count ,
lang ,
user_id_str , conversation_id_str , username , dan tweet_url . Kemudian  hanya  digunakan  satu  atribut  untuk mengolah data dengan atribut text .

## 3.2. Preprocessing
Tahap menghapus data dan perbaikan data. Pada saat  melakukan  pengumpulan  data  yang  didapatkan pada saat melakukan pengambilan data atau scraping biasanya  data  yang  didapatkan  pada  saat  itu  tidak terstruktur  dan  masih  mengandung  karakter  maupun simbol yang tidak dibutuhkan. Tujuan adanya proses preprocessing adalah untuk menghilangkan noise, dan dalam tahap preprocessing terdapat beberapa Tahapan yang diperlukan, seperti tahap cleaning , case folding , tokenize , dan filtering . Bertujuan untuk membersihkan data text agar mendapatkan data yang lebih baik dan lebih mudah diolah.

## 3.3. Tranformation
Proses untuk mengubah data teks menjadi bentuk yang  bisa  dilakukan  pengolahan  pada  tahapan  data mining. Dengan adanya tahap proses untuk mengubah data  ini  agar  mempermudah  proses  olah  data  pada tahap pengolahan Algoritma yang akan digunakan.
3.4. Data Mining
Pada tahap data mining tahap  ini adalah proses untuk pengolahan data yang digunakan pada algoritma yang konsisten dengan alur data mining, pada tahapan sebuah  data  mining  penelitian  ini  menggunakan klasifikasi  analisis  sentimen  pada  data  pengetahuan gay  dan  ciri  gay  terhadap  generasi  z  menggunakan algoritma naïve bayes.[3]

## 3.5. Evaluation
Tahap evaluation digunakan untuk mengefaluasi algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  Pada tahap evaluation pada penelitian ini akan menggunakan confusion  matriks untuk  mengetahui sebuah hasil dari perfroma akurasi yang dihasilan oleh algoritma  naïve bayes dengan hasil berupa accuracy , precicion ,  dan recall .  [3]  Dimana  confusion  matrix adalah salah satu metode untuk mengukur kinerja dari model klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada penelitian ini adalah untuk memberikan tahapan proses bagaimana  mengklasifikasikan  suatu  data  teks mengenai opini atau pendapat pengguna media sosial twitter tentang ciri-ciri gay berupa tanggapan mereka yang  mendukung  tentang  gay  ataupun  yang  menolak tentang  gay  pada  generasi  z  dengan  menggunakan algoritma  naïve  bayes. dalam  penelitian  ini menggunakan proses pengujian pada perangkat lunak seperti Rappid Minner Studio 10.3.0-win64.

## 4.1. Data Selection
Data  yang  didapatkan  adalah  data  pengguna twitter yang digunakan oleh generasi z, dari data yang
terkumpulkan penulis menggunakan penelitian metode  kuantitatif.  Dengan  mengambil  data  secara langsung  dengan  scrapping  data  menggunakan  kata kunci ciri gay. Mengunjungi situs resmi twitter dengan keyword  ciri  gay  lalu  kemudian  dilakukan  scraping dengan target link pada salah satu akun yang memiliki topik gay dengan mengambil data sebanyak 600 data dari tahun 2019. Setelah itu didapatkan data scraping dengan format csv menggunakan reverensi pengambilan  data  dari  youtube  dengan  situs https://helmisatria.com/blog/cara-mendapatkan-data- twitter-yang-besar.  Hasil  penelusuran  data  tersebut dalam bentuk csv dan mendapatkan data menggunakan 12  atribut  seperti  atribut  created_at,  id_str,  full_text, quote_count,reply_count,retweet_count,favorite_cou nt,  lang,  user_id_str,  conversation_id_str,  username, dan  tweet_url.Kemudian  pada  langkah  ini  dilakukan pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan,  sebelumnya dalam tahap pengambilan data melalui scrapping data yang  didapatkan  1500  data  dengan  menggunakan  12 atribut. Seperti atribut created_at,id_str,full_text, quote_count,reply_count,retweet_count,favorite_cou nt,lang,  user_id_str,  conversation_id_str,  username, dan  tweet_url.  Selanjutnya  melakukan  penghapusan atribut  yang  digunakan  hanya  Text.  berikut  adalah Atribut Text pada Tabel 3.
Tabel 3. Atribut Text
No Text 1. @budakfasyen sumpah perlu untuk gay yang ga segan ngelakuin pelecehan 2. @kegblgnunfaedh Biarin, udah makan sendiri ga bagi2, mukanya menyerupai kaum Gay 4.2. Cleansing created_at id_str full_text Mon Nov 13 00:14:46 +0000 2023 1,72E+18 @roundhatboy 1. orientasi seksual tu gk bsa ditularin, w gk punya temen gay tp perasaan ni tumbuh alami seiring waktu, 2.  STD tu gk ciri khas kami, yg Cis-hetero jg sama2 beresiko 3. gmn kami bisa menuntut pemenuhan hak kami DI NEGARA DEMOKRASI klo gk dibolehin demonstrasi dgn aman? Wed Nov 08 00:16:24 +0000 2023 1,72E+18 ih kamu suka Nagi Reo GK" Kepercayaan diri kurang, lemah, gk bisa narik peminat  "Heh kontol ngelunjak banget!! Udh2 si Reo tuh gay, dia sukanya sama Nagi, gasuka cewek tolol" Berani, ciri orang sukses, dewasa" Mon Nov 06 16:36:29 +0000 2023 1,72E+18 @akif_ax @f4kr0ls00d KAU yang dah kantoi kena exposed. Ngaku je lah kau gay and liberal, tapi masih ada ciri ciri islamik dalam diri &amp  akan terus menyokong kepimpinan PNPAS hingga ke jannah. Jangan pulak kau ingat nanti kau dapat 80k gay  servants &amp  72 gay wives kat sorga nanti. Kau ngaku je, Nyah. Mon Nov 06 05:16:36 +0000 2023 1,72E+18 Anj wkwk kaca mata, hobi mirror selfie, maen twitter, tembok kamar putih abu, ciri khas gay. Tapi gua ga gay bajing ðŸ—¿ðŸ—¿
Proses  pembersihan  atau  penghapusan  operator tertentu  untuk  menghapus  symbol,  karakter,  angka, dan kalimat yang tidak ingin digunakan,operator yang digunakan  untuk  penghapusan  simbol  digunakan operator  replace  url,  replace  pertama  dinamakan replace  satu  digunakan  untuk  menghapus  simbol- simbol  berikut  adalah  gambar  proses  cleansing  yaitu subprocess pada  proses subprocess didalamnya  ada
proses replace  url1 , replace  url2 , replace  mention , replace  simbol ,  dan trim .  Berikut  adalah  proses  dari subprocess pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses subprocess
Berikut  adalah  tahapan  dari  proses  cleansing yaitu tahapan proses Replace Simbol dengan filter type memilih single ,  atribut Text ,  dan  Replace  What  diisi dengan [~!@#$%^&*():,...-] bertujuan untuk mengahapus  Teks  yang  masih  mempunyai  simbol. Berikut adalah Gambar 2. proses Replace Simbol.
Gambar 2. Proses Replace Simbol
Untuk  mengetahui  perbedaan  sebelum  dan  sesudah menggunakan operator replace simbol berikut adalah contoh perbedaanya pada Tabel 4.

## Tabel 4. Replace simbol
Input proses
Output proses
DONE MAS BRO! Thanks mas bro outcallnya!!  Open pijat Kota makassar OUTCALL(panggilan) Wa. 0895329438172 DONE MAS BRO Thanks mas bro outcallnya Open pijat Kota makassar OUTCALL panggilan Wa. 0895329438172 apagaaaa :~
apagaaaa

## 4.3. Labeling
Labeling adalah proses Setelah semua data telah dibersihkan, pelabelan yang dilakukan secara manual dengan membaca satu persatu kata atau kalimat yang memiliki  arti  positif  atau  negatif  pada  topik  yang sedang dibahas seperti topik pada penelitian ini adalah topik tentang ciri gay. Data yang diolah sebanyak 1500 data namun setelah dilakuan pelabelan data dan proses cleansing sempel yang digunakan sebanyak 1010 data. Berikut adalah contoh hasil sebelum dan sesudah
Tabel 5.Hasil Input dan Output
Tabel 6.Hasil input Output
Input proses Output proses cowo gw gay magnet kali ya Negatif Terus yg udh gay di dalem situ gmn wkwk diusir gitu?  Ini apaan sih gk jelas apanya yg dilarang wkwk bikin
peraturan kok menyudutkan komunitas
Positif
Pelabelan  dikatan  positif  adalah  mereka  yang mendukung  dengan  adanya  gay  sedangkan  mereka yang  berpendapat  negatif  adalah  mereka  yang  tidak setuju tentang gay pelabelan terdapat pada Tabel 6.

## 4.4. Tokenize
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah melakukan proses tokenisasi, Dimana proses pecahan dokumen  menjadi kata berikut angka 0 adalah angka yang menunjukkan seberapa sering kata yang diulang, berikut  adalah  contoh  sebelum  dan  sesudah  proses tokenize  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Proses Tokenize .
Gambar 3. Proses Tokenize
Berikut  adalah  contoh  perbedaan  sebelum  dan sesudah  melakukan  proses Tokenize berikut  adalah Tabel 7. Tahapan Tokenize.
Tabel 7. Tahap Tokenize Input proses Output proses Text Senti men Text Senti men ABANG NYA obat untuk yang gay Positif obat untuk yang gay Positif 0 Astaghfir ullah gay Negatif Astaghfir ullah gay Negatif 0

## 4.5. Transform cases
Pada tahap transform case atau case folding yaitu proses  mengubah  teks  menjadi  huruf  Akecil  dari dokumen  semua  yang  awalnya  besar  akan  menjadi kecil  dengan  proses  transform  case  berikut  adalah contoh  transform  case  pada  gambar  4.  Proses Transform Cases .
Gambar 4. Tahap Transform case
Berikut  adalah  contoh  tahapan  sebelum  dan sesudah  melakukan  proses Transform  Cases pada Tabel 4.8. Tahap Transform Cases .

## 4.6. Stopword Removal
Adalah  proses  Dimana  melakukan  proses pengapusan data atau kalimat yang tidak penting atau tidak memiliki makna namun tidak berpengaruh pada suatu kalimat  contohnya  ”ada” “yang”  “aku”  berikut adalah  contoh  bentuk  kalimat stopword  removal dengan  melakukan  proses  dari  data  csv  Bahasa Indonesia. Berikut adalah proses sebelum dan sesudah
Input proses Output proses Kalau aing open BO laku ga ya kalau aing open bo laku ga ya Boti Trending boti trending
melakukan  proses Stopword  Removal terdapat  pada Tabel 8.
Tabel 8. Tahap Stopword Removal
Input proses Output proses gak semua orang gay itu cabul sama halnya dengan tidak semua orang islam itu teroris gak orang gay cabul halnya orang islam teroris obat untuk yang gay obat gay

## 4.7. Filter Tokens (by length)
Pada  langkah  ini  dilakukan  tahap  penghapusan kata  atau  sejumlah  kata  singkatan  yang  minimal karakternya  sudah  ditentukan  sebelum  digunakan, pada  penelitian  ini  menggunakan  Panjang  minimal  4 karakter  dan  maksimal  25  karakter.  Berikut  adalah gambar 4.10. Proses Filter Tokens (by length) . Berikut  adalah  contoh  dari  proses  filter  token By Len gth  Sebelum  dan  Sesudah  menggunakan  Filter Tokens ( By Length ) pada Tabel 9.

## Tabel 9. Tahapan Filter Tokens (by length)
Input proses Output proses obat untuk yang gay obat punya ex pasangan gay pasangan hans yang menerima dia gay hans menerima

## 4.8. Transformation
Tahap mengubah data menjadi bentuk yang dapat diolah  pada  tahapan  data  mining  adalah  mengubah data nominal menjadi sebuah text.

## 4.9. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  tahapan  model algoritma  yang  akan  digunakan,  pada  penelitian  ini menggunakan model naïve bayes diantarannya proses membaca excel yang berfungsi menampung data train lalu  dihubungkan  pada set  role yang  berguna  untuk merubah dara role menjadi tabel kemudian dihubungkan dengan proses document from data yang didalamnya  terdapat  sub  proses Tokenize , Transform cases ,  kemudian cross  validation untuk  menguji model naïve bayes dengan pengujian 1-10 kali. Dapat dilihat Pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Model Naive Bayes
Berdasarkan  hasil  dari  klasifikasi  Naïve  Bayes Setelah melakukan perhitungan manual hasil persentasi sentimen dengan jumlah ulasan positif lebih banyak positif pada pembahasan disini adalah mereka yang  setuju  atau  mendukung  tentang  gay  dari  pada jumlah ulasan negatif, jumlah ulasan sentimen positif
sebesar  75,74%,  dan  jumlah  ulasan  sentimen  negatif sebesar 24,25%, pendapat negatif disini adalah mereka yang tidak setuju tentang gay.
Teks  dari  total  data  teks  sentimen  yang didapatkan melalui scraping yang awalnya berjumlah 1010 data setelah melalui proses tokenize dan labeling didapatkan  data  1010  data  teks.  Berikut  adalah Gambar 6. Diagram Sentimen.

## Gambar 6. Diagram Sentimen
Berikut  presentasi  sentimen  positif  dan  negatif dari  hasil  klasifikasi  dengan  hasil  sentimen  positif dibagi  seluruh  dokumen  dan  sentimen  negatif  dibagi seluruh dokumen. Berikut persentasi sentimen negatif dan positif dibawah ini.
Persentasi sentimen positif 765
1010 × 100% = 75,74%

## Persentasi sentimen negatif
245
1010 × 100% = 24,25%
Setelah  melakukan  perhiutngan  manual  hasil persentasi sentimen dengan jumlah ulasan positif lebih banyak dari pada jumlah ulasan negatif, jumlah ulasan sentimen  positif  sebesar  75,74%,  dan  jumlah  ulasan sentimen  negatif  sebesar  24,25%.  artinya  dari  hasil keseluruhan  klasifikasi  terdapat  hasil  prediksi sentimen positif lebih besar daripada sentimen negatif tentang pengetahuan kehidupan gay.

## 4.10. Evaluation
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menghitung evaluasi dari model yang akan dibuat, dalam penelitian ini  menggunakan  model  naïve  bayes  dengan  cross validation  yang  didalamnya  dihubungkan  dengan apply model dan performance untuk dihitung terhadap hasil dari naïve bayes. Berikut adalah gambar 7. Proses Validation Naïve Bayes.
Gambar 7. Proses Validation Naive Bayes
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  naïve  bayes pada penelitian ini mendapatkan hasil bahwa accuracy sebesar  80,22%  bisa  dilihat  pada  Gambar  8.  Hasil Accuracy Naïve bayes.
Gambar 8. Hasil Accuracy Naive Bayes
Berikut adalah gambar hasil dari precision pada Gambar 9.

## Gambar 9.Hasil Precision
Selanjutnya  adalah  nilai Recall berikut  adalah Gambar Nilai Recall yang didapatkan 90,74% terdapat pada Gambar 10.
Gambar 10.Hasil Recall
Didapatkan    hasil  pengujian  klasifikasi  dengan jumlah data sentimen 1010 data menggunakan metode Algoritma  naïve  bayes  didapatkan accuracy sebesar 80,22% Precision 84,87% dan Recall sebesar 90,74%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  data  teks  analisis sentimen  generasi  z  terhadap  pengetahuan  gay  yang menggunakan  algoritma  naïve  bayes  menggunakan Discovery  in  Databese  (KDD)  Keakuratanya  diuji menggunakan  1010  data  dari  pengujian  yang didapatkan  generasi  z  yang  mengetahui  tentang  ciri gay dan apa itu gay pada twitter adalah mereka yang setuju  atau mendung dengan pendapat tentang gay dan ciri gay pada twitter, namun tidak sedikit juga generasi z yang memberikan pendapatnya tidak setuju dengan ciri-ciri gay yang ada pada  twitter Dan hasil pengujian klasifikasi  menggunakan  metode  Algoritma  naïve bayes didapatkan accuracy sebesar 80,22% Precision 84,87% dan Recall sebesar  90,74%.  Saran  untuk penelitian  yang  akan  mendatang  gunakanlah Algoritma yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Anjani,  A.  Chamid,  and  A.  Murti,  “Analisis
Sentimen  Kaum  LGBT  pada  Media  Sosial
Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JTINFO  J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[2]  F.  G.  Hadiyan  and  F.  A.  Bachtiar,  “Analisis Sentimen Aspek pada Opini Wisatawan menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  (Studi Kasus: Perum Perhutani),” J.  Pengemb.  Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  9,  pp.  4007– 4014,  2021,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[3]  M.  K.  Khoirul  Insan,  U.  Hayati,  and  O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada  Ulasan  Pengguna  Di  Google  Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 478– 483, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[4]  A.  Pramitha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini, “Sentimen  Analisis  Terhadap  Kaum  Gay  Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 1–4, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n1.p1-4.
[5]  E. Charitoun and S. Gawa, “Penggunaan Media Sosial  Sebagai  Simbol  dalam  Mendukung Hubungan,”  vol.  05,  no.  04,  pp.  15598–15608, 2023.
[6]  R.  Sidabalok,  S.  Telussa,  P.  Fakultas,  I.  Sosial, and  I.  Komunikasi,  “Fenomena  Komunikasi Kaum Gay Di Era Digital,” vol. 01, no. 02, pp. 1–18, 2022.
[7]  A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang:  Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[8]  F.  S.  Dhamayanti,  “Pro-Kontra  Terhadap Pandangan Mengenai LGBT Berdasarkan Perspektif  HAM,  Agama,  dan  Hukum  di Indonesia,” Ikat. Penulis Mhs. Huk. Indones. Law J. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  210–231,  2022,  doi: 10.15294/ipmhi.v2i2.53740.
[9]  A. C. Amalia and G. Sagita, “Analisa Pengaruh Influencer  Social  Media  Terhadap  Keputusan Pembelian  Konsumen  Generasi  Z  di  Kota Surabaya,” J. Sos.  J. Penelit. Ilmu-Ilmu Sos. , vol. 20, no. 2, pp. 51–59, 2019, doi: 10.33319/sos.v20i2.42.
[10]  D.  A.  Wulandari,  R.  Rohmat  Saedudin,  and  R. Andreswari,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial Twitter Terhadap Reaksi Masyarakat pada RUU Cipta  Kerja  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Algoritma Naive Bayes,” J.  e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9007–9016, 2021.