Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4336

## ANALISIS
SENTIMEN

## PENGGUNA
APLIKASI X TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG

## GRATIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Linggar Nursinggah 1* , Ruuhwan 2 , Teuku Mufizar 3 1,2,3 Universitas Perjuangan, Jln. Peta No. 177, Kahuripan, Kec. Tawang, Kota Tasikmalaya (0265) 326058
Received: 23 April 2024 Accepted: 31 Juli 2024
Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier , X, program makan siang gratis, SEMMA.
Corespondent Email: ruuhwan@unper.ac.id
Abstrak. Saat  ini  perkembangan  teknologi  berkembang  dengan  pesat. Informasi  lebih  mudah  didapatkan  melalui  portal  atau  media  sosial. Informasi yang disajikan biasanya berupa teks pada media sosial berdasarkan pengelompokan  isi  informasi.Program  makan  siang  gratis  merupakan gagasan  salah  satu  pasangan  calon  pada  pemilu  presiden  Indonesia  tahun 2024.  Target  dari  program  ini  adalah  ibu  hamil,  balita,  anak-anak  TK,  SD, SMP  dan  sederajat.Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  sentimen  pengguna aplikasi  X  terhadap  program  makan  siang  gratis.  Data  yang  diambil merupakan cuitan pengguna aplikasi X terhitung mulai tanggal 14 Februari – 20  Maret  2024.  Penelitian  analisis  sentimen  ini  dapat  mengetahui  seberapa banyak  sentimen  positif  dan  negatif  masyarakat.  Metode  yang  digunakan adalah  SEMMA  data  mining  proses  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. hasil  yang  didapatkan  berupa  confusion  matrix  yang  terdiri  dari  akurasi, presisi  dan  recall.  Set  K-fold  validation  dengan  nilai  K10  digunakan  untuk menentukan  nilai  confusion  matrixdiketahui  hasil  cuitan  sentimen  positif sebesar  1543  dan  sentimen  negatif  1366  pada  aplikasi  X  terhadap  program makan  siang  gratis.  Hasil  sentimen  positif  53,04%  dan  sentimen  negatif 44,95%. Didapatkan hasil akurasi 80,31% data yang benar dan ±5,27 margin error,  hasil  presisi  sentimen  positif  menghasilkan  80,69%  dan  sentimen negatif  sebesar  79,95%,  hasil  recall  sentimen  positif  sebesar  79,71%  dan sentimen negatif 80,93%.
Abstract. Currently,  the  development  of  technology  is  growing  rapidly. Information  is  more  easily  obtained  through  portals  or  social  media.  The information presented is usually in the form of text on social media based on the  grouping  of  information  content.The  free  lunch  program  is  the  idea  of one  of  the  candidate  pairs  in  the  Indonesian  presidential  election  in  2024. The  targets  of  this  program  are  pregnant  women,  toddlers,  children  in kindergarten,  elementary  school,  junior  high  school  and  equivalent.This research focuses on analyzing the sentiment of X application users towards the free lunch program. The data  taken is the tweets of  X application users starting  from  February  14  -  March  20,  2024.  Sentiment  analysis  research can  find  out  how  much  positive  and  negative  sentiment  of  the  community. Method  used is SEMMA data  mining  process  using Naïve Bayes algorithm. the results obtained in  the form of  confusion matrix consisting  of  accuracy, precision and recall. The K-fold validation set with a value of K10 is used to determine  the  value  of  the  confusion  matrix.  It  is  known  that  the  results  of positive  sentiment  tweets  are  1543  and  1366  negative  sentiments  in application  X  towards  the  free  lunch  program.  The  result  of  positive sentiment is 53.04% and negative sentiment is 44.95%. The accuracy result is  80.31%  correct  data  and  ±5.27  margin  of  error,  the  precision  result  of
positive  sentiment  results  in  80.69%  and  negative  sentiment  of  79.95%,  the recall result of positive sentiment is 79.71% and negative sentimen 80,93%.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  berkembang  dengan cepat. Seiring berjalannya waktu, lebih mudah untuk  mendapatkan  informasi  melalui  portal atau  media  sosial.  Informasi  yang  disajikan  di media sosial biasanya berupa teks dan disusun berdasarkan  bagaimana  isi  disusun.  Media sosial  adalah  tempat  di  mana  orang  dapat menyampaikan  pendapat  mereka,  yang  dapat berupa  pujian,  ujaran  kebencian,  atau  hoax, yang  dapat  menyebabkan  perdebatan.  Twitter adalah  salah  satu  media  di  mana  orang  dapat berbicara.[1]
Sebuah survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) menunjukkan  bahwa  jumlah  orang  Indonesia yang  menggunakan  internet  akan  mencapai 221.563.479  pada  tahun  2024,  meningkat  dari 278.696.200  pada  tahun  sebelumnya.  Ini mencakup 79,5 persen dari populasi keseluruhan.  Sebaliknya,  laporan  We  Are Social  menyatakan  bahwa  per  oktober  2023, Indonesia memiliki sekitar 27,5 juta pengguna twitter  dengan  alias  X,  menempatkan  negara itu  di  peringkat  keempat  dari  semua  negara yang  memiliki  pengguna  twitter.  Istilah warganet  atau  netizen  mudah  dijumpai  dan ditemukan  pada  masa  sekarang  ini.  Menurut wikipedia, Warganet berasal dari kata "warga" dan  "internet."  Kata  ini  mengacu  pada seseorang  yang  aktif  terlibat  dalam  komunitas maya  atau  internet  secara  keseluruhan.  Istilah ini  juga  sering  digunakan  untuk  menunjukkan minat  dan  aktivitas  yang  terjadi  di  internet, yang membuatnya wadah sosial dan intelektual,  atau  struktur  politik  di  sekitarnya. Khususnya,  ini  berkaitan  dengan  masalah seperti  akses  terbuka,  netralitas  internet,  dan kebebasan berbicara.
Twitter  alias  X    merupakan  aplikasi  media sosial  yang  di  dalammnya  para  pengguna aplikasi  tersebut  dapat  melakukan  interaksi yang  disebut  dengan  tweet.  Warganet  dapat saling  bertukar  informasi  dan  opini  tentang segala  hal  yang  sedang  dibicarakan.  X mempunyai karakteristik dapat mengirim opini tanpa batas mencari berita terbaru, membagikan tweet orang  lain  dan  memberi komentar.  Di  aplikasi  X  sendiri  dapat  dengan
mudah  dan  cepat  sebuah  informasi  tersebar, hal  inilah  yang  menjadi  media  untuk mengetahui  sentimen  opini  seseorang  baik  itu positif maupun negatif.
Program  makan  siang  gratis  merupakan gagasan salah satu pasangan calon pada pemilu presiden  Indonesia  tahun  2024.  Target  dari program ini adalah ibu hamil, balita, anak-anak TK,  SD,  SMP  dan  sederajat.  Hal  tersebut menjadi  kontroversi  sehingga  banyak  muncul pendapat dan opini yang dilontarkan masyarakat terutama pada media sosial X. kata kunci makan siang gratis banyak memunculkan opini masyarat.
Analisis  sentimen  merupakan  teknik  untuk mengevaluasi  nada  emosional  teks  digital untuk  menentukan  apakah  nada  emosionalnya positif,  negatif,  atau  netral.Penerapan  analisis sentimen yaitu menganalisa pendapat, sentimen, evaluasi, emosi, penilaian, atau sikap pada  suatu  produk,  tokok,  organisasi,  isu, produk,  layanan  dan  peristiwa.  Selain  itu, analisis  sentimen  akan  selalu  berhubungan dengan  maasyarakat  karena  sumber  informasi yang  didapat  di  media  sosial  dimana masyarakat sebagai penggunanya[1]
Penelitian ini menggunakan metode SEMMA  ( sample,  explore,  modify,  model, assess )  yang  didalamnya  terdapat  algoritma Naïve  Bayes  Clasifier .  Metode  ini  dipilih karena  memiliki  algoritma  sederhana  dengan akurasi  yang  tinggi.  Penelitian  ini  akan mengkaji tentang sentimen masyarakat pengguna  aplikasi  X  terhadap  program  makan siang gratis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2. 1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen,  juga  dikenal  sebagai sentiment analysis , adalah proses
menggunakan text analytics untuk mendapatkan  data  dari  berbagai  sumber  di internet.  Terdapat  beberapa  tipe  analisis sentimen, seperti fine-grained sentiment analysis yang  fokus  pada  tingkat  polaritas pendapat, intent  sentiment  analysis untuk mengidentifikasi motivasi dibalik pesan pengguna, dan aspect-Based Sentiment
Analysis untuk  menghubungkan  sentimen spesifik  dengan  aspek  produk  atau  layanan.
Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  menilai emosi,  sikap,  dan  pendapat  serta  pendapat yang disampaikan  oleh orang-orang  di berbagai  media  tentang  barang,  merek, layanan,  politik,  atau  organisasi.  Metode  ini termasuk  machine  learning  dan  lexicon-based, yang  memungkinkan  data  dikategorikan  ke dalam  kategori  seperti  sangat  positif,  positif, netral, negatif, dan sangat negatif.[2]
Analisis sentimen terdiri dari beberapa jenis yaitu emotion detection, aspect-based sentiment  analysis, dan fine  grand  sentiment analysis. Fine  sentiment  analysis adalah  jenis analisis  yang  memiliki  penilaian  spesifik  dan biasa  digunakan  pada  bidang e-commerce. Emoticon  detection adalah  jenis  analisis  yang bertujuan  untuk  mengetahui  emosi  yang  ada pada  pesan  misalnya  emosi  bahagia,  sedih, marah,  dan  lain-lain. Aspect-based  sentiment analysis merupakan  jenis  analisis  untuk mengetahui  aspek  yang  berpengaruh  dan penilaian dari pelanggan[3]

## 2. 2 Media Sosisal
Media  sosial  adalah  platform  digital  yang memainkan  peran  penting  dalam  kehidupan manusia  modern.  Fungsi  utamanya  adalah untuk memfasilitasi komunikasi antar individu, berbagi  informasi,  dan  menciptakan  interaksi sosial  tanpa  batasan  ruang  dan  waktu.  Media sosial adalah wadah media online yang bekerja dengan  teknologi  berbasis web dan  mengubah cara  komunikasi  yang  dahulunya  satu  arah menjadi dua arah atau dialog interaktif.[4]
2. 3 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  untuk pengumpulan dan pengolahan data ini memiliki tujuan mengekstrak informasi penting  dari  data.  Proses  ini  dapat  dicapai melalui  perangkat  lunak  yang  menggunakan penghitungan  matematika  atau  kecerdasan buatan.  Pada  data  mining  terdapat  berbagai metode, salah satunya yaitu SEMMA ( sample, Exsplore, modify, Model, dan Assess ).
2. 4 Google colab
Pengguna  dapat  menulis,  menjalankan, dan  berbagi  kode Python secara  gratis  di platform  berbasis cloud  Google  Colab . Google  Colab adalah  platform  berbasis  cloud yang memungkinkan pengguna menulis, menjalankan,  dan  berbagi  kode Python secara gratis.  Dengan  GPU  dan  TPU,  platform memudahkan  pengguna  untuk  mengolah  data
dan  melakukan  eksperimen  dalam  bidang statistik, matematika, dan pembelajaran mesin. Google Colab telah menyiapkan hampir semua pustaka perangkat lunak yang diperlukan. Dari segi perangkat keras, Google Colab menyediakan fasilitas seperti media penyimpan  yang  terintegrasi  dengan Google Drive,  prosesor CPU,  GPU,  TPU,  dan  RAM, serta  pendukung  lainnya,  seperti Matplotlib untuk pembuatan grafik. TensorFlow versi 1.x dan  2.x  dan Python versi  2.x  dan  3.x  juga tersedia.[5] 2. 5 Text preprocessing
Preprocessing teks adalah proses mengubah  data  teks  yang  tidak  terstruktur menjadi terstruktur sehingga proses komuterisasi  menjadi  lebih  mudah.[6] text preprocessing memiliki  beberapa  tahap  dalam prosesnya  yaitu cleaning,  tokenize,transform case, stopword removal, dan filter.
2. 6 Naïve Bayes Classifier
Teorema  Bayes  digunakan  oleh  algoritma pembelajaran  mesin naive  Bayes untuk melakukan klasifikasi. Dalam pengolahan teks, algoritma  ini  menggunakan  pengalaman  masa lalu  untuk  memprediksi  apa  yang  akan  terjadi di  masa  depan,  yang  disebut  teorema Bayes. . [7]
Metode Naive  Bayes banyak  digunakan dalam  teknik  klasifikasi,  terutama  dalam konteks  aplikasi  X.  Data  yang  diambil  dari aplikasi X akan diklasifikasikan menjadi kelas positif dan kelas negatif dengan menggunakan metode  ini.  Salah  satu  kelebihan  metode adalah  mudah  digunakan  dan  sangat  akurat. Bentuk Naive  Bayes  Clasifier biasanya  seperti berikut:[8]
P(H|X) = (P(X│H)P(H))/(P(X)) di mana X adalah data yang tidak dikenali dan H adalah hipotesis bahwa data X adalah kelas khusus.
P(H|X) adalah kemungkinan hipotesis H yang didasarkan pada kondisi X;
P(H) adalah kemungkinan hipotesis H; P(X|H) adalah kemungkinan hipotesis X yang didasarkan pada kondisi H; dan
P(X) adalah kemungkinan hipotesis X yang didasarkan pada kondisi H.

## 2. 7 Confusion Matrix
Confusion matrix adalah teknik yang umum digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi data  mining .  Ini  mengukur  berbagai  kualitas seperti  akurasi,  presisi, recall ,  spesifikasi,  dan skor  F1  untuk  mengetahui  seberapa  baik kinerja pemodelan sebelumnya.[9]
Matriks  ini  membandingkan  nilai  aktual dari data dengan nilai prediksi yang dihasilkan oleh  model.  Manfaat  dari  matrix  ini  yaitu mengevaluasi  akurasi  model,  mengidentifikasi kesalahan yang dibuat oleh model, membandingkan  kinerja  model  yang  berbeda. Matriks  ini  mudah  dipahami  dan  dapat memberikan  informasi  yang  berharga  tentang bagaimana  model  klasifikasi  bekerja.  Berikut contoh confusion matrix [10]
Tabel 2.1confusion matrix
NILAI PREDIKSI NILAI AKTUAL positive Negative Positive True positive False positive Negative False negative True Negative 2. 8 Rapid Miner Aplikasi  ini  merupakan  perangkat  lunak dari  Blanchardstown  Polytechnic  Dibuat  oleh Dr.  Mark  Hoffman.  Aplikasi  ini  bersifat open source menggunakan  bahasa  pemrograman Java. Rapidminer tersedia untuk sistem operasi apa  pun. Rapidminer juga  menyediakan fasilitas  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis data,  sehingga  pengguna  tidak  harus  bisa coding[11] Rapidmine r  biasanya  digunakan untuk  Menganalisis  data  dalam  jumlah  besar. Antarmuka pengguna Rapidminer bersifat user friendly  adalah  salah  satu  kelebihan  aplikasi ini.  Algoritma  yang  digunakan  Disimpan dalam bentuk operator.[12]

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar berikut adalah langkah-langkah dalam  proses  penelitian  dari  awal  hingga akhir:

## Gambar 3.1 metodologi peneltian
3.1. Pengumpulan Data.
3.1.1. Studi literatur
Pada penelitian ini terdapat data primer dan sekunder.  Data  primer  pada  penelian  ini didapatkan  pada  aplikasi  X  sedangkan  data sekunder didapat dari jurnal, buku, internet dan penelitian sejenis.
3.1.2. Crawling Data
Proses automatis untuk mengumpulkan dan mengindeks data dari berbagai sumber, seperti dokumen,  database,  dan  situs  web,  disebut crawling data. Pada penelitian ini pengumpulkan  data  dilakukan  pada  aplikasi X yang dihubungkan dengan Rapidminer

## 3.2 SEMMA
Penelitian  ini  menggunakan  metode SEMMA data mining proces yang didalamnya terdapat  algoritma Naïve  Bayes. Metode SEMMA berfokus pada memodifikasi penambangan data dan pemodelan. Sedangkan untuk  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier. Dengan dilakukkannya tahapan tersebut maka didapatkan hasil analisis sentimen terhadap program makan siang gratis.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Sample 4.1.1 Penelitian Sejenis Dalam penelitian sejenis penulis telah melakukkan  pencarian  terhadap  landasan  teori dan    penelitian  sejenis  tentang  analisis sentimen.  Didapatkan  beberapa  teori  dan landasan  mengenai  metode  SEMMA  dan Naïve Bayes Classifier
4.1.2 Crawling Data
Crawling  data dilakukan  pada  aplikasi  X, pengambilan data dengan kata kunci “program
makan  siang  gratis”  berupa  teks  yang  dikirim dalam  cuitan  oleh  pengguna  aplikasi  X.  Data yang  diambil  merupakan  cuitan  pengguna aplikasi X dari tanggal 14 Februari – 22 Maret 2024  menggunakan google  colab. Data  yang telah diambil berjumlah 4038 cuitan.
Gambar 4.1 Data Hasil Crawling

## 4.2 Explore
Data  yang  didapatkan  berupa  file  csv  yang didalamnnya terdapat beberapa tabel diantaranya, created_at,  id_str,  full_text, quote_count, reply_count, retweet_count, favorite_count, lang, user_id_str, conversation_id_str, username, tweet_url. Data yang diambil hanya atribut text saja untuk memudahkan dalam menganalisis data.
Aplikasi rapidminer digunakan untuk melakukan  pemfilteran.  Untuk  memudahkan analisis,  data  yang  telah  diambil  akan  melalui proses select atribut . Proses ini menghilangkan atribut  yang  tidak  diperlukan  dan  hanya mengambil atribut teks untuk analisis sentimen.
Gambar 4.2 Hasil Pemisahan Atribut

## 4.3 Modify
Aplikasi rapidminer digunakan  untuk melakukan  modifikasi menggunakan  set text preprocessing .  Tujuan  dari  teknik  ini  adalah untuk  membantu  sistem  komputer  memahami berbagai  jenis  data  set.  Selain  itu,  fase  ini memiliki  kemampuan  untuk  mengubah  data yang tidak tersusun menjadi data yang tersusun
dan rapi. Text preprocessing terdiri dari proses cleaning ,  tokenisasi, transform  case ,  dan filtering .

## 4.2.1 Cleaning
Proses cleaning dilakukan untuk menghilangkan  kata  yang  tidak  dibutuhkan. Data  hasil crawl dari  aplikasi  X  masih mengandung url, retweet, hastag, mention dan tanda  baca.  Tahap  ini  dilakukan  beberapa  kali menggunakan set  replace ,  setiap replace akan membersihkan kata dan data yang berbeda . Tabel 4.1 Contoh Cleaning Contoh data kotor Contoh data hasil cleaning Kenapa  pulak  asing ikut  kwatir  program makan  siang  gratis?
Sampai  Tarik  Dana dari  Surat  Utang  RI, Khawatir Makan Siang Gratis. https://t.co/gnZlxlY N4q https://t.co/uuuCoEa9
3A
Kenapa  pulak  asing ikut  kwatir  program makan  siang  gratis Sampai  Tarik  Dana dari  Surat  Utang  RI
Khawatir Makan Siang Gratis Gambar 4.3 Hasil Cleaning Dapat  dilihat  beberapa  perbedaan  pada gambar 4.3 seperti url telah dihilangkan, tanda baca telah dihilangkan, retweet telah dihilangkan, hashtag telah  dihilangkan  dan mention telah  dihilangkan.  Maka  dengan  itu telah didapatkan data yang bersih untuk proses analisis sentimen selanjutnya .

## 4.2.2 Tokenize
Dalam    proses tokenize ,  data  yang  telah bersih  akan  kembali  melalui  tahap  tokenisasi. Suatu  kalimat  akan  dipecahkan  menjadi beberapa suku kata untuk mempermudah tahap
selanjutnya dalam pengolahan kata. Setiap kata akan disusun dari mulai hurup A sampai Z
Gambar 4.4 Hasil Tokenize
Data  yang  sebelumnya  masih  berupa kalimat  telah  difilter  berdasarkan  setiap  suku kata. Pada hasil tersebut dapat diketahui bobot kata di setiap kalimat atau cuitan.

## 4.2.3 Transform Cases
Pada  data  diatas  setiap  kalimat  memiliki huruf yang berbeda. Terdapat beberapa kalimat yang  memiliki  hurup  kapital  dan  beberapa kalimat  yang  memiliki  hurup  kecil.  Pada proses  ini  kalimat  atau  cuitan  tersebut  akan menggunakan  hurup  kecil  semua  untuk meminimalisir rapidminer membaca data yang ganda.
Gambar 4.5 Hasil Transform Cases Setelah  dilakukan transform  cases ,  data yang  dihasilkan  akan  memiliki  hurup  kecil semua.

## 4.2.4 Stopword Removal
Dalam  tahap  ini  kata  yang  tidak penting  akan  dihilangkan  untuk  mengetahui inti  dari  sebuah  teks  yang  akan  di  analisis. Proses ini menggunakan operasi filter stopword  dictionary yang  didalamnya  sudah dimasukkan stopword bahasa  Indonesia.  Kata –  kata  imbuhan  yang  tidak  diperlukan  akan dihilangkan untuk mengetahui inti dari sebuah opini.
Tabel 4.2 Contoh Stopword Removal Sebelum Sesudah pendidikan adalah kunci keberhasilan Pendidikan kunci keberhasilan masa
masa  depan  terima kasih kepada pak jusuf  hamka  dan  para pengusaha  yang  turut mendukung  program makan  siang  gratis bagi siswa pelajar bersama kita membuka pintu menuju  masa  depan yang lebih baik depan  terima  kasih pak jusuf hamka pengusaha turut mendukung  program makan  siang  gratis siswa pelajar membuka  pintu  masa depan lebih baik

## 4.2.5 Filtering
Filtering  dilakukan  dengan  beberapa  tahap menggunakan  set  token  by  length  dan  filter example.  Dalam  tahap  ini  data  akan  difilter berdasarkan  panjang  kata,  kata  yang  kurang dari  4  hurup  dan  lebih  dari  25  hurup  akan dihilangkan.  Tujuan  dari  proses  ini  untuk menghilangkan  kata  terlalu  pendek  dan panjang.
Gambar 4.6 Hasil Filtering Token by
Lenght
Gambar 4.7 Hasil Text Preprocessing setelah  dilakukan text  preprocessing, data yang  awalnya  berjumlah  4038  yang  masih kotor  telah  dibersihkan  sehingga  didapatkan data bersih 2909
4.2.6 Wordcloud
Tahap  selanjutkan  akan  dilakukan  visualisai berdasarkan  kata  yang  sering  muncul  dalam sebuah  cuitan.  Kata  yang  sering  muncul  akan diurutkan berdasarkan jumlah dari yang terbesar.
Pada  visualisasi  kali  ini,  data  hanya  diambil  dari 20 terbesar saja.

## Gambar 4.8 Wordcloud

## 4.4 Model
Tahap  ini  dilakukan  dengan  memberi label  sentimen  positif  dan  negatif  pada  setiap cuitan. Pemberian label secara manual sebanyak  730  atau  25%  dari  keseluruhan  data yang  berjumlah  2909. Terdapat  409  sentimen positif  dan  321  sentimen  negatif  dengan jumlah  total  keseluruhan  data  train  730. Pelabelan yang dilakukan oleh algoritma naïve bayes.  Data  train  yang  sebelumnya  telah melalui  proses  untuk  melatih  naïve  bayes memahami  data  akan  disimpan  pada  model data latih. Data set yang telah melewati proses naïve  bayes akan  keluar  sebagai  data  uji. Didapatkan  hasil  untuk  sentimen  positif  1134 dan sentimen negatif 1045 dengan jumlah data test  2179.  Jumlah  seluruh  sentimen  positif sebesar  1543  atau  53,04%  dan  sentimen negatif sebesar 1366 atau 44,95%.
Gambar 4.9 Hasil Analisis

## 4.5 Assess
Tahap  ini  dilakukkan  untuk  mengevaluasi hasil  yang  telah  dilakukkan  oleh  metode naïve bayes .  Dalam  tahap  ini  hasil  yang  didapatkan berupa confusion matrix yang terdiri dari akurasi, presisi  dan recall .  Set K-fold  validation dengan nilai  K=10  digunakan  untuk  menentukan  nilai
confusion matrix. Proses crossvalidation digunakan  untuk  melihat  seberapa  akurasi  yang dihasilkan  algoritma naïve  bayes untuk  analisis sentimen sebuah data.
Gambar 4.10 Hasil Crossvalidation
Nilai  akurasi  algoritma  Naive  Bayes 80,31%,  yang  menunjukkan  bahwa  model Naive Bayes dapat mengklasifikasikan 80,31% data  yang  benar  dan  ±5,27%  margin  error. Untuk  hasil  presisi  pada  sentimen  positif menghasilkan 80,69% dan sentimen negatif  sebesar  79,95%.  Sementara  itu hasil recall yang  didapatkan  pada  proses crossvalidation untuk  sentimen  positif sebesar  79,71%  dan  sentimen  negatif 80,93%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis sentimen pengguna  aplikasi  X  terhadap  program  makan siang gratis dengan Naïve bayes Classifier dan menggunakan  metode  SEMMA data  mining process diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a. Telah melakukan analisis sentimen media sosial  X  terhadap  program  makan  siang gratis  dengan  algoritma Naïve  Bayes
Classifier dengan jumlah data 2909
b. Telah  diketahui  hasil  cuitan  sentimen positif  sebesar  1543  dan  sentimen  negatif 1366  pada  aplikasi  X  terhadap  program makan siang gratis. Hasil sentimen positif 53,04% dan sentimen negatif 44,95%.
c. Didapatkan  hasil  akurasi  80,31%  data yang benar dan ± 5,27 margin error , hasil presisi  sentimen  positif  menghasilkan 80,69%  dan  sentimen  negatif  sebesar 79,95%,  hasil recall sentimen  positif sebesar  79,71%  dan  sentimen  negatif 80,93%.

## 5.2 SARAN
Penelitian  ini  masih  belum  sempurna sehingga  dapat  lebih  dikembangkan  untuk penelitian  selanjutnya.  Penulis  memberikan saran  untuk  meningkatkan dataset yang  akan di  analisis,  menambahkan  sentimen  netral  dan menggunakan  operasi text  preprocessing lainnya  yang  belum  dilakukan  pada  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rusdiaman,  D.,  &  Rosiyadi,  D.  (2019). Analisa Sentimen Terhadap Tokoh Publik
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Dan Support Vector Machine. J.  Comput.  Eng.  Syst.  Sci , 4 (2), 2502-7131.
[2] R. R. Cahyani and R. Cahyani, “Analisis Sentimen  Pada  Media  Sosial  Twitter Terhadap  Tokoh  Publik  Peserta  Pilpres 2019,” Matics , vol. 12, no. 1, p. 79, 2020, doi: 10.18860/mat.v12i1.8356.
[3]  khoerul ummah,
“ANALISIS SENTIMEN  PADA  MEDIA  SOSIAL TWITTER  TERHADAP  TOKOH  GUS DUR

## MENGGUNAKAN METODE
NAÏVE BAYES

## DAN
SUPPORT
VECTOR MACHINE (SVM),” ץראה ,  no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[4]  N.  N.  Aini  and  R.  Sugeng  Basuki, “PENGARUH  ELECTRONIC  WORD OF MOUTH MEDIA

## SOSIAL
INSTAGRAM  @gartenhaus_co  DAN STORE  ATMOSPHERE  TERHADAP
MINAT BELI DI CAFE GARTENHAUS MALANG  JAWA  TIMUR,” J.  Apl. Bisnis , vol. 6, no. 1, pp. 25–28, 2020.
[5]  R.  T.  Handayanto  and  H.  Herlawati, “Prediksi  Kelas  Jamak  dengan  Deep Learning  Berbasis  Graphics  Processing Units,” J.  Kaji.  Ilm. ,  vol.  20,  no.  1,  pp. 67–76, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i1.71.
[6]  I.  Verawati  and  B.  S.  Audit,  “Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Analisis Sentiment  Pengguna  Twitter  Terhadap Provider  By.u,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  6,  no.  3,  p.  1411,  2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[7]  D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and  W.  E. Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naive
Bayes  Classifier,” J.  Inform.  dan  Tek.
Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 34–40,
2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[8]  B. Mas Pintoko and K. Muslim, “Analisis Sentimen  Jasa  Transportasi  Online  pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier,” e-Proceeding  Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
[9] Saputra,  I.,  &  Kristiyanti,  D.  A. (2022). Machine learning untuk pemula. Bandung: Informatika .
[10]  D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi, “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 697–711, 2021.
[11]  Fatmawati, “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Data Mining Model C4.5 Dan Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes,” J.  Techno  Nusa  Mandiri ,  vol.
XIII, no. 1, p. 50, 2016.
[12]  A. P. Natasuwarna, “Tantangan
Menghadapi  Era  Revolusi  4.0  -  Big  Data dan Data Mining,” Sindimas , vol. 1, no. 1, pp.  23–27,  2019,  [Online].  Available: https://www.sisfotenika.stmikpontianak.a c.id/index.php/sindimas/article/view/530
[13]  Azzahra,  S.  N.,  Ruuhwan,  R.,  & Hikmatyar, M. (2023). Analisis Sentimen Taman  Wisata  Karang  Resik  Dengan Metode Naïve Bayes. E-JURNAL JUSITI: Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi Informasi , 12 (2), 200-209.
[14]  Mulyani, E. D. S., Mufizar, T., SM, N. N. F., Pramana, H. J., & Hartiwan, I. (2023). Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Vaksin  Sinovac  (Covid-19) Dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes.  Computer  Science  Research  and Its Development Journal, 15(1), 12-21.