Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Sentimen Analisis Pengguna Twitter pada
Event Flash Sale Menggunakan Algoritma K-NN, Random Forest, dan Naive Bayes
Aprilia Wandani 1 , Fauziah 2 , Andrianingsih 3
Sistem Informasi , Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informasi Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps. Minggu Jakarta 12520, 021-
7806700
aprilwan411@gmail.com, fauziah@civitas.unas.ac.id, andrianingsih@civitas.unas.ac.id
Abstract
There is a sales system called Flash Sale in e-commerce. Basically the concept of a Flash Sale is to offer a  lower price and a predetermined time and number of products. The sales system is only  held  at  certain  moments,  by  making  cheaper  product  sales  but  with  a  limited  time  and number of products it will make sales increase because buyer interest will be higher. But apart from  all  the  advantages  of  course  there  will  be  pros and  cons.  Sentiment  analysis on  Twitter was chosen because Twitter itself is a social media that allows users to be free to comment or write  opinions  about  anything,  including  opinions  about  flash  sale  events  that  exist  in  e- commerce  today.  Thus,  this  research  exists  to  find  out  the  opinions  of  existing  Twitter  users regarding  the  Flash  Sale  event  held  by  e-commerce.  By  using  the  methodology  of  three classification  algorithms,  Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor  and  Random  Forest  in  classifying the  data  to  determine  the  accuracy  of  the  sentiment  value  of  Twitter  users in  the  Flash  Sale event.  This  research  takes  two  data  samples  from  the  keywords  "flash  sale"  and  "flash  sale shopee", the results accuracy of the implementation of the three classification algorithms are 83.53%  Naive  Bayes,  82.94%  K-NN,  80.59%  Random  Forest  for  the  keyword  "flash  sale”  and 81.48% Naive Bayes, 77.78% K-NN, 74.07% Random Forest for the keyword “flash sale shopee”. With  this,  the  Naive  Bayes  Algorithm  becomes  a  recommendation  for  classifying  Sentiment Analysis data with greater accuracy and more stability to be used for large and small data.
Keywords : Sentiment Analysis, Flashsale, Naive Bayes, k-NN, Random Forest
Abstrak
Dalam  dunia  e-commerce  terdapat  sistem  penjualan  yang disebut  Flash  Sale.  Pada  dasarnya konsep  dari  Flash  Sale  yaitu  memberikan  tawaran  harga  yang  lebih  rendah  dan  telah  di tentukan waktu dan jumlah produk. Sistem penjualan hanya diadakan dalam momen tertentu saja,  dengan membuat  penjualan  produk yang lebih murah tetapi dengan waktu dan jumlah produk  yang  terbatas  maka  akan  membuat  penjualan  lebih  meningkat  di  karenakan  minat pembeli yang akan lebih tinggi. Namun lepas dari segala kelebihannya tentu saja akan ada pro dan kontra. Analisis sentimen pada twitter ini dipilih karena twitter sendiri merupakan salah satu media sosial yang menyediakan kebebasan untuk berkomentar atau menulis opini tentang apapun termasuk opini tentang event flash sale yang ada pada e-commerce saat ini. Dengan demikian,  penelitian  ini  ada  untuk  mengetahui  opini  pada  pengguna  Twitter  yang  ada berkaitan  dengan  event  Flash  Sale  yang  diadakan  e-commerce.  Dengan  menggunakan metodelogi  tiga  algoritma  klasifikasi  yaitu  Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbour  dan  Random Forest  dalam  pengklasifikasian  data  untuk  mengetahui  akurasi  tingkat  nilai  sentimen pengguna Twitter pada event Flash Sale. Penelitian ini mengambil dua sampel data dari kata kunci “flash sale” dan “flash sale shopee” ,hasil dari implementasi ketiga algoritma klasifikasi tersebut  yaitu  akurasi  sebesar  83.53%  Naive  Bayes,  82.94%  K-NN,  80.59%  Random  Forest untuk kata kunci “flash sale” dan 81.48% Naive Bayes, 77,78% K-NN, 74.07% Random Forest untuk kata kunci “flash sale shopee”. Dengan ini Algoritma Naive Bayes menjadi rekomendasi
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk penggklasifikasian data Analisis Sentimen dengan akurasi lebih besar  dan  lebih stabil digunakan untuk data yang besar maupun kecil.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Flash Sale , Naive Bayes, k-NN, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  masyarakat  modern  sangat  bergantung  pada  penggunaan teknologi,  termasuk  untuk  berbelanja.  Masyarakat  tidak  perlu  untuk  pergi keluar rumah untuk membeli barang-barang yang dibutuhkan, cukup dengan mencari di e-commerce yang telah banyak tersedia saat ini. Pada e-commerce terdapat  sistem  penjualan  yang  disebut  Flash  Sale.  Sistem  ini  mempunyai konsep menjual dengan harga yang murah dalam waktu dan jumlah produk yang ditentukan. Dengan terbatasnya waktu dan jumlah produk ini membuat produk  terjual  dengan  cepat  dan  dikarenakan  harga  yang  lebih  rendah peminatnya  pun  semakin  meningkat.  Selain  dari  segala  keuntungannya, momen  Flash  Sale  ini  pasti  tidak  lepas  dengan  adanya  pro  dan  kontra. Melalui media sosial twitter, kita dapat mencari informasi tentang tingkat pro dan  kontra  yang  berkaitan  dengan  Flash  Sale  pada e-commerce .  Twitter merupakan  salah  satu  media  sosial  yang  populer  dikarenakan  pada  media sosial  ini  kita  dapat  dengan  bebas  berkomentar  atau  beropini  mengenai apapun[1]. Dari sekian banyak opini yang ada pada twitter ini pasti ada yang bersifat  positif  maupun  negatif.  Dalam  penelitian  ini,  tingkat  akurasi  pada perbandingan antara penggunaan algoritma klasifikasi akan menjadi proses dalam  memprediksi  bagaimana  tingkat  penilaian  pengguna  twitter  pada event flash sale.
Pendapat  atau  komentar  merupakan  salah  satu  acuan  penilaian terhadap suatu objek atau kejadian. Hasil nya kita dapat mengetahui langkah -  langkah  selanjutnya  untuk  memperbaiki  apa  saja  kekurangan  atau kelebihan  yang  telah  kita  ketahui  dari  berbagai  opini  yang  ada[2].  Pada penelitian  tugas  akhir  ini  adapun  masalah  yang  diangkat  adalah  analisis sentimen masyarakat terhadap event  Flash Sale yang ada pada e-commerce . Data  analisis  yang  digunakan  berdasarkan  komentar  yang  ada  pada  twitter dengan  kata  kunci  “flash  sale”  dan  “flash  sale  shopee”  bertujuan  untuk mengetahui  penilaian  pengguna  Twitter  antara  event  Flash  Sale  secara umum  dan  secara  spesifik  dengan  merujuk e-commerce Shopee.  Tujuan  ini bisa  digunakan  untuk  penilaian  terhadap  Flash  Sale  yang  merupakan  salah satu sistem penjualan yang telah diadakan oleh sebagian besar e-commerce. Serta  untuk  melihat  tingkat  akurasi  algoritma  klasifikasi  dalam memprediksikan Sentimen Analisis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Twitter
Jumlah  pengguna  media  sosial  saat  ini  terus  meningkat,  menurut Hootsuite  dan  We  Are  Social  ampai  dengan  Januari  2021  ada  170  Juta pengguna  media  sosial  di  Indonesia.  Jumlah  pengguna  media  sosial  di
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Indonesia  bertambah  10  Juta  dari  tahun  2020,  dan  Twitter  menduduki peringkat 5 teratas media sosial yang paling sering digunakan di Indonesia.
Gambar 1. Data Pengguna Twitter Di Indonesia Januari 2021
(Di ambil dari www.wearesocial.com )
Pada gambar 1 dapat dilihat terdapat data 850ribu pengguna Twitter di Indonesia dari Januari 2021 dengan persentase 44.6% merupakan pengguna perempuan  dan  55.4%  pengguna  laki-laki  dengan  hastag  yang    mencapai 14.5 Juta. Twitter menyimpan beberapa ciri yang membuatnya menjadi data mining  yang  sangat  menarik.  Walaupun  ada  kendala  berbagai  karakter didalamnya,  data mining menghadirkan kinerja yang lebih rendah daripada teks  mining  yang  lebih  panjang.  Selain  itu,  partisi  menjadi  beberapa  kelas tetap  menjadi  tantangan  berat:  kelas  biner  konten  tekstual  biasanya bergantung  pada  polaritas  sentimen  dari  aditifnya  sementara  ketika pelatihan positif dan negatif dibagi menjadi subkelas, akurasinya cenderung sangat rendah[3].
Pada  media  sosial  Twitter  kita  dapat  berkomentar  atau  pesan  yang dapat dibaca oleh  Twitter User lainnya, fitur ini biasa kita sebut tweet  atau kicauan.  Pada  Twitter  kita  bisa  membuat  tweet  dengan  maksimum  140 karakter  yang  membuat  media  sosial  tersebut  unik.  Serta  API  ( Application Programming  Interface )  yang  disediakan  Twitter  sangat  baik  sehingga kelebihan dari twitter ini memudahkan kita mengambil data dari Twitter[4]. Sebagai  sumber  informasi,  Komponen  twitter  yang  dapat  digunakan  untuk pengambilan informasi :
a) User name : identifikasi pengguna b) Hashtags : tagar untuk mengaitkan topik tertentu c) Time Stamp : waktu saat tweet itu dikirim d) Replies : balasan pesan e) Tweet Text : isi dari tweet f) Retweet : membagikan tweet
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Data  Twiter  dapat  diakses  dengan  API  REST  Twitter  yang  telah disediakan  oleh  pihak  Twitter  dengan  mengajukan  permintaan  pada  pihak Twitter untuk mendapatkan API Key. Twitter dipilih karena Twitter sebagian besar cocok untuk data mining karena tiga point utama[5] :
a) Twitter API memiliki desain yang bagus dan mudah di akses.
b) Data Twitter dalam format yang nyaman untuk dianalisis.
c) Kebijakan Twitter untuk data relatif liberal dibandingkan dengan API yang lain.
Keterbatasan  platform  media  sosial  lain  seperti  Facebook  adalah mereka  tidak  mengizinkan  akses  mudah  ke  data  mereka  karena  kebijakan privasi yang berbeda-beda. Tidak mudah mengumpulkan data secara terbuka dan otomatis dengan media lain semacam itu. Opini dari sebuah tweet dapat ditemukan  di  dalam  bagian  teks  dari  tweet  tersebut.  Penarikan  data  dalam bentuk teks bebas yang tidak terstruktur, tidak berstandar[6].

## 2.2. Sentiment Analysis
Analisis  Sentimen  adalah  sebuah  proses  untuk  menentukan  atau mengukur  nilai  sentimen  atau  opini  yang  ada  terhadap  suatu  objek  atau kejadian yang berupa teks dan dapat dikategorikan sebagai sentimen positif, negatif,  serta  netral[7].  Pengguna  internet  saat  ini  banyak  yang  menuliskan pendapat  atau  opini,  pengalaman  dan  berbagai  hal  yang  terjadi  atau sekiranya menarik untuk mereka[8].
Analisis  sentimen  dianggap  sebagai  masalah  pengelompokan.  Sama seperti  dalam  laporan  besar,  nilai  sentimen  pada  tweet  dapat dikomunikasikan dalam berbagai cara dan ditandai dengan adanya sentimen didalamnya.  jika  ada  sentimen  dalam  tweet,  mengandung polar  word atau kata-kata  berlawanan  maka  itu  ditetapkan  positif  atau  negatif,  jika  tidak dianggap Netral[4]. Langkah analisis sentimen sebagai berikut[9]:
a) Level  1:  Mencari  sentimen  negatif,  positif,  serta  netral  pada  setiap baris.
b) Level  2:  Analisa  sentimen  seluruh  dokumen  sebagai  negatif,  positif, serta netral.
c) Level  3: Menerapkan  pengelompokan  dimana mengumpulkan semua atribut yang ada dengan hasil sentimen yang sama.
d) Level 4: Memanfaatkan visualisasi data dari analisis sentiment untuk interaksi antar user.
2.3. Text Mining
Text  mining bertujuan  untuk  menganalisis  opini,  sentiment,  evaluasi, penilaian,  sikap  serta  emosi  seseorang  sehingga  dapat  diketahui  kaitannya dengan suatu topik, layanan, organisasi,individu, atau kegiatan tertentu. Text mining dan data  mining berbeda  dalam  artian  melibatkan  data  yang terstruktur  untuk data  mining sedangkan  untuk text  mining erat  kaitannya dengan  fitur  tertentu  dan  data  tidak  terstruktur  sehingga  memerlukan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
preprocessing  untuk  pengolahan  data.  Meskipun  demikian  keduanya memiliki  konsep  yang  dalam  persepsi  ilmu  algoritma  yang  sama.  Berikut proses text mining [10]:
a) Ekstraksi  Informasi:  dimana  langkah  awal  analisis  teks  yang  tidak terstruktur  dengan  proses  penguraian  data  ,  informasi  data  dan hubungan frasa untuk data yang besar.
b) Clustering: Teks yang ada dipisahkan menjadi satu kelompok dengan cara  memberi  nilai,  daftar  kelas  yang  akan  diberi  nilai  berdasarkan algoritma clustering untuk menghitung persamaan atau similiarity .
c) Klasifikasi:  Menemukan  informasi  utama  dengan  menentukan  data utama berupa pelabelan kelas untuk analisis data yang ada.
d) Visualisasi  data:  Menampilkan  hasil  ekstrasi  data  yang  akan digunakan pengguna untuk interaksi dengan dokumen yang ada.

## 2.4. Klasifikasi
Dalam  metode  yang  paling  umun  digunakan  pada  data  mining  ini dilakukan  tindakan  pengelompokan  pada  setiap  keadaan.  Setiap  keadaan yang  akan  berisikan  sekelompok  atribut  yang  disebut  class  atribute. Klasifikasi membantu menemukan  label kelas  yang sesuai untuk digunakan pada supervised  learning yang  membutuhkan  kumpulan  data  yang  diberi label  dengan  baik  untuk training  data [11].  Ada  4  komponen  dasar  yang dimiliki Klasifikasi, yaitu [12]:
a) Class : Variabel yang akan menjadi label.
b) Predictor : Variabel yang akan menjadi atribut dari data yang ada untuk digunakan dalam pengklafisian.
c) Training dataset : Data yang telah memiliki label sebelumnya.
d) Testing dataset : Data yang akan dilakukan proses klasifikasi.
2.5. Crawling
Crawling merupakan tahapan yang penting untuk dilakukan saat akan melakukan  analalisis  data,  pada    teknik  pengumpulan  data  ini  melakukan proses  pengumpulan  data  Twitter  dengan  memanfaatkan Application Programming  Interface (API)  yang  disediakan  oleh  Twitter  yang menghasilkan kumpulan  data sampel  berupa  teks yang telah diunggah oleh pengguna Twitter[13].
Mengambil  informasi  dari  Twitter  menggunakan  operator  “ Search Twitter ”  dan  menyimpan  informasi  dalam  catatan  dominan  menggunakan operator  " Write  Excel "  dengan  hanya  memisahkan  data  dari  tweet  dan menghapus  semua  salinan  tweet  dengan  konten  " Remove  Duplicate ".Dan selanjutnya  melakukan labeling .  membuat  partisi  data  informasi  menjadi beberapa  kelas  penilaian  yang  akan  dimanfaatkan  pada  tahap  selanjutnya. Kuantitas  kelas  opini  yang  digunakan  ada  tiga  kelas,  yaitu  spesifik  negatif, positif,  serta  netral.  Alasan  siklus  penandaan  ini  adalah  untuk  memisahkan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dataset  menjadi  2  bagian,  menjadi  informasi  penyiapan  dan  informasi pengujian testing[14].

## 2.6. Naive Bayes Classifier
Naive Bayes Classifier merupakan salah satu metode pengklasifikasian data  yang  bersumber  pada  teorema  Bayes.  Metode  yang  dicetuskan  oleh ilmuwan  inggris  Thomas  Bayes  ini  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik.  Pada  metode  ini  dilakukan  2  tahapan  proses  klarifikasi  teks, tahapan  klasifikasi  dan  tahapan training .  Proses  analisis  data  yang  ada dengan pemilihan kata yang mungkin muncul menjadi representasi dokumen merupakan  tahap training ,  sedangkan  pada  tahap  klasifikasi  pada  suatu dokumen  ditentukan  nilai  kategori  berdasarkan  term  yang  akan  muncul dalam  pengklasifikasian  dokumen[15].  Berikut  bentuk  umum  dari  Naïve Bayes Classifier [16]:
(1)
Dimana X= data kelas asing; H = kelas khusus (Hipotesa data X); P(H|X) = prediksi hipotesis H  pada  X; P(H) = prediksi hipotesis H; P(X|H) = prediksi hipotesis X  pada H; dan P(X) = prediksi X.

## 2.7. Random Forest
Random  Forest  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  dari  sistem identifikasi,  sebuah  predikisi  akan  diperoleh  dengan  mengamati voting mayoritas  dari  setiap  kelas  yang  telah  dilakukan  pelabelan  data sebelumnya[17]. Random Forest merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang  dilakukan  dengan  penggabungan  tree  dengan  training  pada  data  yang dimiliki.  Pada  Random  Forest  di  lakukan  proses  pengklasifikasian  dengan memecah data secara acak ke dalam decision tree.
2.8. K-NN (K-Nearest Neighbor) KNN  adalah  jenis  berbasis instance  learning atau lazy  learning.
Algoritma  ini  yang  paling  sederhana  dari  semua  algoritma machine learning [18]. Merupakan salah satu dari algoritma klasifikasi yang memiliki konsep melihat jarak tetangga terdekat dengan data baru. Algoritma ini akan mencari  jarak  yang  paling  dekat  antara training  set dengan  k  tetangga terdekat  dari testing  set. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  memiliki  konsep menggolongkan dokumen uji X sebagai berikut[19]:
a) Menetapkan  Parameter  K  yang  merupakan  jumlah  dari  tetangga terdekat
b) Pada data training dilakukan pengkalkulasian kuadrat jarak euclidean
c) Mengurutkannya secara ascending
d) Menggabungkan kategori Y yang berlandaskan tetapan parameter K
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.9. Rapid Miner
Perangkat  lunak  ini  bersifat  open  source,  dengan  Rapid  Miner  dapat menganalisis data mining , text mining, serta analisis prediksi. Aplikasi ini juga mendukung machine  learning seperti preparing  data , processing , modeling , hingga visualisasi.  Alat ini menawarkan lebih dari 1000 operator  drag-and- drop  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  operasi  data  mining,  dengan mudah dan cepat.Sering digunankan untuk tujuan bisnis dan komersial dan juga untuk pendidikan, penelitian, pelatihan, pembuatan prototipe cepat, dan pengembangan aplikasi dan model deployment [20]. Pada penelitian ini semua proses  dari  proses  awal crawling data  hingga  visualisasi  dilakukan  dengan Rapid Miner .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  2  merupakan  kerangka  penelitian  berupa  langkah- langkah dalam proses penelitian ini dari awal pengumpulan atau penarikan data ( crawling ) dari Twitter sampai visualisasi.

## Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  awal  yaitu  proses  pengumpulan  data  yang  ada  pada media sosial twitter. Data yang digunakan adalah komentar pengguna media sosial Twitter yang ada pada kata kunci "flash sale"  dan "flash sale shopee" dengan filter bahasa indonesia. Data yang diperoleh yaitu twit dari pengguna Twitter dalam 7 hari kebelakang, hal ini adalah kebijakan dari API Twitter.
a) Crawling : Data diperoleh secara langsung terhubung dari media sosial Twitter dengan menggunakan Rapid Miner
b) Menyimpan Data: Data yang telah didapatkan disimpan dalam bentuk excel.

## Gambar 3. Proses Crawling Data Twitter
Pada  gambar  3  digambarkan  proses crawling dengan  properties “ Search  Twitter ”  dengan filtering menggunakan  bahasa  indonesia  yang sebelumnya  telah  melakukan  koneksi  pada  akun  Twitter  lalu  data  yang
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
diperoleh disimpan dalam bentuk excel. Pada tahap ini diperoleh 868 sampel data awal untuk kata kunci “flash sale” dan 149 sampel data awal untuk kata kunci “flash sale shopee”.

## 3.2. Pengolahan Data(Preprocessing)
Pada tahapan ini bertujuan untuk mengekstrak dan membersihkan data yang  telah  di  peroleh  dari  crawling  sebelumnya.  Adapun  tahapan  dari Preprocessing ini adalah:
a) Penghapusan Data Berulang (Remove Duplicate)
b) Pemilihan Atribute
c) Penghapusan tanda baca (Replace)
d) Filterisasi stopword
e) Tokenisasi
f) Mencari frekeunsi kata-kata yang sering muncul

## Gambar 4. Proses Pengolahan Data
Pada  gambar  4  data  yang  telah  diperoleh  sebelumnya  dioalah  untuk membersihkan data yang ada agar dapat diperoleh data Term frequence atau kata apa saja yang sering muncul.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3. Analisis Sentimen
Pada  tahap  ini  data  diolah  agar  dapat  dilakukan  labeling  dan penambahan  atribute  untuk  mengetahui  nilai  sentimen  dari  data  yang berupa negatif , positif atau netral.

## Gambar 5. Proses Analisis Sentimen
Pada  gambar  5  merupakan  proses  Analisis  Sentimen,  pada  tahap  ini dilakukan pembersihan data, namun hanya dengan menghapus data berulang ( Removing Duplicate ) , dan menghapus tanda baca serta values yang tidak di gunakan  ( Replace )  pada  atribute text yang  sudah  dipilih  ( Select  Atribute ). Karena  data  yang  ingin  dinilai  adalah  data  dari  setiap  komentar  pada pengguna  Twitter  dalam  bentuk  kalimat.  Setelah  data  diolah,  selanjutnya proses  Analisis  Sentimen  dengan Extract  Sentiment menggunakan  model Vedar  dan  akan  di  peroleh  nilai-nilai  yang  selanjutnya  data  akan  dilakukan labeling dengan menambahkan atribute Sentimen dengan Generate Atribute sehingga  menghasilkan  nilai  sentimen  positif,  negatif,  serta  netral berdasarkan  data  nilai  yang  diperoleh  dari Extract  Sentiment yang selanjutnya disimpan dalam bentuk excel.
Tabel 1. Data yang diperoleh setelah proses Analisis Sentimen Kata Kunci Data Negatif Positif Netral flash sale 567 32 (5.6%) 85 ( 14.9%) 450 (79.3%) flash sale shopee 91 7 (7.7%) 15 (16%) 69 ( 75.8%)
Pada  tabel  1  diperoleh  data  hasil  proses  Analisis  Sentimen,  data  yang ada  berbeda  dari  data  awal  karena  proses  preprocessing  sebelumnya  lalu data  telah  dilakukan  pelabelan  sehingga  diperoleh  nilai  sentimen  negatif sebesar  32(5.6%),  positif  85(14.9%),  netral  450(79.3%)  dari  keseluruhan data  sebesar  567  data  sampel  dengan  kata  kunci  “flash  sale”,  sedangkan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk data dengan kata kunci “flash sale shopee” diperoleh negatif 7 (7.7%), Positif 15(16%), 69(75.8%) dari keseluruhan data sampel sebesar 91.

## 3.4. Implementasi Metode Klasifikasi
Setelah  melakukan  Analisis  Sentimen  tahap  selanjutnya  adalah pengolahan  data  yang  telah labeling untuk  selanjutnya  dilakukan pengklasifikasian.  Metode  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  dalam penelitian  ini  yaitu  menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbour, serta Random Forest menggunakan Rapid Miner.

## Gambar 6. Proses Implementasi Algoritma Klasifikasi
Pada  gambar  7  memperlihatkan  proses  implementasi  data  ke  dalam Algoritma  K-NN,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes.  Data  yang  sebelumnya telah  dioalah  disimpan  dalam  bentuk  excel  lalu  dilakukan split  data untuk menentukan  data training dan  data testing dengan  ratio  7:3  serta menggunakan  tipe Shuffled  Sampling , lalu  diproses  dengan  properties Performance untuk mengetahui besar akurasi dari setiap algoritma.
Gambar 7. Akurasi Naive Bayes pada kata kunci "flash sale"
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 8. Akurasai Naive Bayes pada kata kunci " flash sale shopee "
Pada gambar 8 dan 9 dapat dilihat besar akurasi Naive Bayes 83.53% untuk data kata  kunci “flash sale”  dan  81.48% untuk data kata  kunci “flash sale shopee”.
Gambar 9. Akurasi K-NN pada kata kunci " flash sale "
Gambar 10 . Akurasi K-NN pada kata kunci " flash sale shopee "
Pada  gambar  10  dan  11  dapat  dilihat  besar  akurasi  K-Nearest Neighbour  sebesar  82.94%  untuk  data  kata  kunci  “flash  sale”  dan  77.78% untuk data kata kunci “flash sale shopee”.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 11. Akurasi Random Forest pada kata kunci "flash sale"
Gambar 12. Akurasi Random Forest pada kata kunci "flash sale shopee"
Pada  gambar  12  dan  13  dapat  dilihat  besar  akurasi  Random  Forest 80.59% untuk data kata kunci “flash sale” dan 74.07% untuk data kata kunci “ flash  sale  shopee ”.  Dari  proses  implementasi  Algoritma  sebelumnya diperoleh data sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel akurasi dari implementasi Algoritma Klasifikasi Kata Kunci Naive Bayes K-NN Random Forest flash sale 83.53% 82.94% 80.59% flash sale shopee 81.48% 77.78% 74.07%
Pada tabel 2 dapat dilihat komparasi besaran akurasi antara algoritma Naive  Bayes,  K-NN  serta  Random  Forest  dari  dua  data  sampel  dengan  kata kunci  “flash  sale”  dan  “flash  sale  shopee”.  Algoritma  Naive  Bayes  terlihat lebih baik dalam akurasi dan lebih stabil dalam pengklasifikasikan data besar maupun data kecil.

## 3.5. Visualisasi
Tahap  akhir  yaitu  memvisualisasikan  hasil  dari  analisis  sentimen menggunakan wordcloud pada Rapid Miner. Dengan menggunakan wordcloud dapat terlihat gambaran frekuensi kata-kata yang sering muncul.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Wordcloud  & (Bar Column) "flash sale"
Gambar 14. Wordcloud  & Bar (Column)"flash sale shopee"
Pada gambar 15 dan 16 merupakan tampilan visualisai dari data yang telah  diolah,  dengan wordcloud kita  dapat  melihat  frekuensi  kata  apa  saja yang  sering  muncul  sedangkan  Bar(Column)  terdapat  visualisasi perbandingan antara nilai sentimen netral, positif maupun negatif.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  dari  seluruh  proses  Analisis  Sentimental  dengan menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner  dalam  menentukan  tingkat  penilaian pengguna Twitter terhadap event Flash Sale, dapat disimpulkan bahwa :
1) Tanggapan  terbanyak  adalah  Netral,  yang  berarti  mayoritas  pengguna Twitter tidak terlalu antusias pada event Flash Sale ini. Akan tetapi tingkat Positif masih lebih banyak dari pada Negatif, yang berarti event Flash Sale masih dinilai baik bagi sebagian orang.
2) Berdasarkan  frekuensi  kata  yang  muncul  pada  kata  kunci  “flash  sale” terdapat  kata  “shopee”  walaupun  tidak  mencari  kata  tersebut  yang menunjukan bahwa event Flash Sale ini lebih banyak penggemarnya pada e-commerce Shopee.
3) Penggunaan  2 penarikan data dari kata kunci “flash sale” dan “flash sale shopee”  bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan  nilai  event  Flash  Sale secara  umum  dan  secara  khusus  memiliki  persentase  yang  sedikit berbeda.  Untuk  event  Flash  Sale  yang  diadakan  oleh  Shopee  lebih  besar tingkat  persentase  Positif  nya  dibandingkan  event  Flash  Sale  secara umum.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
4) Untuk  implementasi  Algoritma  klasifikasi  menggunakan  3  metode  Naive Bayes,  K-NN,  serta  Random  Forest  diatas  dapat  dilihat  bahwa  metode Naive  Bayes  lebih  besar  akurasi  pada  kedua  data  sampel  yang  ada  yaitu 83.53%  untuk  kata  kunci  “flash  sale” dan  81.48%  pada  kata  kunci  “flash sale  shopee”.  Maka  dapat  disimpulkan  metode  Naive  Bayes  dapat menghasilkan akurasi lebih baik dalam klasifikasi Analisis Sentimen ini.
5) Untuk metode K-NN dan Random Forest memiliki persentase yang cukup baik  untuk  kata  kunci  “flash  sale”  keduanya  menghasilkan  akurasi  lebih dari  80%  (82.94%  untuk  K-NN,  80.59%  untuk  Random  Forest),  akan tetapi  pada  kata  kunci  “flash  sale  shopee”  akurasi  nya  menurun  menjadi dibawah  80% (77.78%  untuk  K-NN,  74.07%  untuk  Random  Forest).  Hal ini  menunjukan  kinerja  algoritma  K-NN  dan  Random  Forest  kurang  baik dalam  data  sampel  kecil,  berbeda  dengan  Naive  Bayes  yang  memiliki akurasi  yang  lebih  stabil  pada  kedua  data  sampel  yang  besar  ataupun kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Rasool,  R.  Tao,  K.  Marjan,  and  T.  Naveed,  “Twitter  Sentiment Analysis :  A  Case  Study  for  Apparel  Brands  Twitter  Sentiment Analysis : A Case Study for Apparel Brands,” IOP Conf. Ser. J. Phys. Conf. Ser. , 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1176/2/022015.
[2] A.  M.  Khattak et  al. ,  “Tweets  classification  and  sentiment  analysis  for personalized  tweets  recommendation,” Complexity ,  vol.  2020,  2020, doi: 10.1155/2020/8892552.
[3] C.  Bhagat  and  D.  Mane,  “Survey  On  Text  Categorization  Using Sentiment Analysis,” vol. 8, no. 08, 2019.
[4] I.  M.  Noor  and  M.  Turan,  “Sentiment  Analysis  using  Twitter  Dataset,” IJID (International J. Informatics Dev. , vol. 9, no. 2, pp. 84–94, 2020, doi: 10.14421/ijid.2019.08206.
[5] A. Shelar and C. Y. Huang, “Sentiment analysis of twitter data,” Proc. - 2018  Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Comput.  Intell.  CSCI  2018 ,  pp.  1301–1302, 2018, doi: 10.1109/CSCI46756.2018.00252.
[6] S. Gohil, S. Vuik, and A. Darzi, “Sentiment analysis of health care tweets: Review of the methods used,” JMIR Public Heal. Surveill. , vol. 20, no. 4, 2018, doi: 10.2196/publichealth.5789.
[7] M.  A.  Kausar,  A.  Soosaimanickam,  and  M.  Nasar,  “Public  Sentiment Analysis  on  Twitter  Data  during  COVID-19  Outbreak,” Int.  J.  Adv. Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  415–422,  2021,  doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120252.
[8] V. A. and S. S. Sonawane, “Sentiment Analysis of Twitter Data: A Survey of  Techniques,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol.  139,  no.  11,  pp.  5–15,  2016, doi: 10.5120/ijca2016908625.
[9] M.  Kiruthika,  W.  Sanjana,  and  P.  Giri,  “Sentiment  Analysis  of  Twitter Data,” Int.  J.  Innov.  Eng.  Technol. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  2319–1058,  2016,
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 651-665 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[Online].
Available:
http://ijiet.com/wp- content/uploads/2016/04/37.pdf.
[10]  Y.  N  and  M.  S,  “A  Review  on  Text  Mining  in  Data  Mining,” Int.  J.  Soft Comput. , vol. 7, no. 2/3, pp. 01–08, 2016, doi: 10.5121/ijsc.2016.7301.
[11]  K.  B.  Priya  Iyer  and  S.  Kumaresh,  “Twitter  sentiment  analysis  on coronavirus outbreak using machine  learning algorithms,” Eur. J. Mol. Clin. Med. , vol. 7, no. 3, pp. 2663–2676, 2020.
[12]  A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L.  Kurniawati,  and  W.  Gata, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan Algoritma  Klasifikasi,” J.  Teknoinfo ,  vol.  14,  no.  2,  p.  115,  2020,  doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[13]  E.  S.  Negara,  R.  Andryani,  and  P.  H.  Saksono,  “Analisis  Data  Twitter: Ekstraksi dan Analisis Data G eospasial,” J. INKOM , vol. 10, no. 1, p. 27, 2016, doi: 10.14203/j.inkom.433.
[14]  I.  Saputra,  J.  A.  Halomoan,  A.  B.  Raharjo,  C.  Rezky,  A.  Syavira,  and  S. Informasi,  “SENTIMENT  ANALYSIS  ON  TWITTER  OF  PSBB  EFFECT USING MACHINE,” pp. 143–150.
[15]  S.  Afrizal,  H.  N.  Irmanda,  N.  Falih,  and  I.  N.  Isnainiyah,  “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap Kehadiran  Mass  Rapid  Transit,” J.  Inform. ,  vol.  4221,  pp.  157–168, 2019.
[16]  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.
[17]  N. Novalita, A. Herdiani, I. Lukmana, and D. Puspandari, “Cyberbullying identification  on  twitter  using  random  forest  classifier,” J.  Phys.  Conf. Ser. , vol. 1192, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1192/1/012029.
[18]  S.  Goyal,  “Review  Paper  on  Sentiment  Analysis  of  Twitter  Data  Using Text Mining and Hybrid Classification Approach,” Internatio nal J. Eng. Dev.  Res. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  2321–9939,  2017,  [Online].  Available: http://www.ijedr.org/papers/IJEDR1702032.pdf.
[19]  R.  H.  Satrio  and  M.  A.  Fauzi,  “Klasifikasi  Tweets  Pada  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbour  (  K-NN  )  Dengan Pembobotan TF-IDF,” vol. 3, no. 8, pp. 8293–8300, 2019.
[20]  M.  Shoeb  and  J.  Ahmed,  “Sentiment  Analysis  and  Classification  of Tweets Using Data Mining,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 4, no. 12, pp. 1471–1474, 2017, [Online]. Available: www.irjet.net.