KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1340-1348 DOI 10.30865/klik.v3i6.936 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Muhammad Imam Ghozali * , Wibowo Harry Sugiharto, Ary Fajar Iskandar
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Kudus, Indonesia Email: 1,* imam.ghozali@umk.ac.id, 2 wibowo.harrys@umk.ac.id, 3 aryfajar011@gmail.com Email Penulis Korespondensi: imam.ghozali@umk.ac.id
Abstrak− Analisis  sentimen  digunakan  untuk  mengukur  kecenderungan  opini  masyarakat  terhadap  suatu  kejadian  yang  sedang berlangsung atau telah terjadi. Salah satu kasus yang dianalisis dalam penelitian ini adalah Pinjaman Online atau yang umum dikenal sebagai  Pinjol.  Data  penelitian  mengenai  Pinjaman  Online  diperoleh  dari  media  sosial  Twitter  dengan  menggunakan  kata  kunci Pinjaman Online. Metode analisis yang digunakan adalah Naïve Bayes. Sebelum proses analisis sentimen dilakukan, data teks diambil melalui  crawling  dari  API  Twitter  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Data  tersebut  kemudian  melalui  tahap  text  pre- processing. Selanjutnya, data diberikan pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Hasil penelitian ini menunjukkan kecenderungan konflik sentimen positif dan negatif pada tiap tweet yang dibahas oleh pengguna Twitter mengenai Pinjaman Online. Kesimpulan yang dapat diambil dari analisis sentimen menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan data dari Twitter tentang Pinjaman Online adalah sebagai berikut: Dari 2931 data yang digunakan, setelah melalui proses text preprocessing, terdapat 2912 data yang tersedia. Dari jumlah tersebut, sentimen negatif tercatat sebanyak 68,61% dengan 1998 data, sementara sentimen positif tercatat sebanyak  31,39%  dengan  914  data.  Analisis  sentimen dari  pengguna  Twitter  mengenai  Pinjaman  Online  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 80%.
Kata Kunci: Pinjaman Online; Naive Bayes; Analisis Sentimen; Twitter
Abstract− Sentiment analysis is conducted to measure public opinion tendencies towards ongoing or past events. One of the cases analyzed in this study is Online Loans, commonly known as  "Pinjol" in Indonesian. The research data regarding Online Loans was collected from the Twitter social media platform using the keyword "Pinjaman Online." The analysis method employed in this st udy is  Naïve  Bayes.  Prior  to  the  sentiment  analysis  process,  text  data  was  obtained  through  crawling  from  the  Twitter  API  using  the Rapidminer application. The data was then subjected to text pre-processing. Subsequently, the data underwent TF-IDF weighting. The results of this research demonstrate the tendencies of positive and negative sentiment conflicts within each tweet discussed by Twitter users regarding Online Loans. The conclusion drawn from the sentiment analysis using the Naïve Bayes classification algorithm with data obtained from Twitter concerning Online Loans is as follows: Out of the 2931 data used, after undergoing text pre-processing, a total of 2912 data were available. Among them, negative sentiment accounted for 68.61% with 1998 data, while positive sentiment accounted for 31.39% with 914 data. The sentiment analysis of Twitter users regarding Online Loans achieved an accuracy rate of 80%.
Keywords : Online Loans; Naive Bayes; Sentiment Analysis; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Munculnya berbagai macam perkembangan teknologi, terutama di bidang keuangan. Salah satu yang cukup populer akhir- akhir ini yaitu pinjaman online. Dimana pinjaman online merupakan perkembangan teknologi dari konsep peminjaman uang yang kini bisa melalui online atau menggunakan teknologi untuk memudahkan transaksi.
Pinjaman  Online  juga  dapat  membantu  pembiayaan  usaha  kecil  menengah  untuk  mengembangkan  usahanya, dengan menjadi tempat transaksi peminjaman yang mudah dan aman disatu sisi hal ini menimbulkan masalah terhadap masyarakat  Indonesia  yang  belum  siap  menerima  perubahan  dalam  aktivitas  ekonomi. FinTech  sekarang  mampu menggantikan peran lembaga keuangan formal seperti bank, bahkan sebagai sistem pembayaran baru[1]. Masalah lain yang mucul ialah banyak pemberi pinjaman online yang belum memiliki regulasi yang memadai, sehingga potensi risiko bagi para peminjam menjadi lebih tinggi. Hal ini diperparah dengan maraknya kasus penipuan dan tindakan yang tidak etis oleh beberapa pemberi  pinjaman online. Oleh karena itu timbullah berbagai macam  persepsi  masyarakat  terhadap penggunaan pinjaman online.
Salah  satu  tempat  yang  digunakan  untuk  menyampaikan  tanggapan  dan  keluhan  adalah  dengan  menggunakan media  sosial,  salah  satunya  yaitu  twitter[2]  .  Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  terhadap  pinjaman  online  di  Twitter menjadi  penting  untuk  mendapatkan  pemahaman  tentang  pandangan  dan  opini  masyarakat  mengenai  layanan  ini. 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 apakah  pembicara  atau  penulis  berkenan  dengan  suatu  topik,  produk,  layanan,  organisasi,  individu,  ataupun  kegiatan tertentu[3].
Metode Naive Bayes merupakan salah satu metode analisis sentimen yang cukup populer dan sering digunakan dalam penelitian-penelitian terkait. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dan dapat menghasilkan hasil analisis dengan cepat  dan efektif. Beberapa kasus sebelumnya adalah penerapan pada kebijakan  Pembatasan Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  saat  pandemic  COVID19.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  sentimen  masyarakat terhadap  PPKM  dengan  mengklasifikasikan  tweet  menggunakan  teknik  text  mining.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  digunakan  dengan  data  dari  3.516  tweet  yang  dikumpulkan  selama  PPKM tahun  lalu.  Hasilnya,  algoritma  NBC  lebih  baik  dibandingkan  KNN  dengan  akurasi  sebesar  79,67%  dibandingkan
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
78,86%.  Sentimen  masyarakat  terhadap  PPKM  didapatkan  sebagai  berikut:  36,83%  sentimen  positif  (1.295  tweet), 54,15% sentimen netral (1.902 tweet), dan 9,02% sentimen negatif (317 tweet)[4]. Metode serupa juga digunakn untuk menganalisis  kebijakan-kebijakan  pemerintah  lain  seperti  kenaikan  tarif  dasar  listrik  [5],  isu  penundaan  pemilu  [6], kebijakan  penanganan  covid  [7],  penyelenggaraan  BPJS  [8],  dll.  Hal  ini  dapat  menjadi  acuan  dalam  pengambilan keputusan  dari apa luaran analisis.
Berbagai pro dan kontra dalam pinjaman online tak terhindarkan. Mulai dari pro kontra pinjaman online dalam pandangan agama maupun pro kontra pinjaman online yang legal dan ilegal. Hal tersebut membuat pandangan terhadap pinjaman online sangat  majemuk  atau bisa dikatakan bisa dilihat dari  berbagai  sisi. Oleh karena itu, penulis berusaha mengangkat  isu  pinjaman  online  ini  dengan menggunakan  analisis  sentimen  di  media  sosial  twitter.  Diharapkan  hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang  bermanfaat  bagi  masyarakat  dan  pihak  yang  berkepentingan  dalam industri pinjaman online untuk meningkatkan regulasi dan memberikan pelayanan yang lebih baik bagi para peminjam .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data tweet dari Twitter menggunakan metode scraping. Scraping adalah proses mengambil data dari situs web. Data yang diperoleh kemudian akan diolah dan dianalisis dengan fokus pada sentimen yang  terkandung  dalam  data  tersebut.  Kami  menggunakan  metode  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi Naive Bayes. Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari:
a. Pengumpulan Data: Data tweet diambil dari Twitter menggunakan teknik scraping. Proses scraping dilakukan untuk mendapatkan sejumlah tweet yang relevan dengan topik penelitian.
b. Preprocessing Data: Data tweet yang terkumpul kemudian melalui tahap preprocessing, termasuk tahap pembersihan data seperti penghilangan karakter khusus, penghapusan tautan, dan penghapusan tanda baca yang tidak diperlukan. Selain itu, dilakukan juga proses tokenisasi untuk memecah kalimat menjadi kata-kata.
c. Analisis Sentimen: Setelah data tweet dipreprocessing, langkah selanjutnya adalah menerapkan algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk melakukan analisis sentimen. Algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasikan tweet menjadi sentimen positif, negatif, atau netral berdasarkan kata-kata yang terkandung di dalamnya.
d. Evaluasi  dan  Interpretasi  Hasil:  Hasil  dari  analisis  sentimen  dievaluasi  dan  diinterpretasikan  untuk  mendapatkan pemahaman tentang sentimen masyarakat terkait topik penelitian.

## 2.1 Penambangan Data
Tahap berikutnya adalah mengambil atau mengumpulkan data yang akan digunakan dalam analisis sentimen ini. Proses pengambilan data menggunakan software RapidMiner. Data yang diperoleh untuk melakukan penelitian ini adalah dengan cara scraping yaitu data yang diambil langsung dari tweet menggunakan Twitter API[9].

## 2.2 Data Training dan Data Testing
Pembagian data training dan data testing dilakukan dengan perbandingan 80:20 dari total  500 data yang  telah dilabeli secara  manual.  Data  training  digunakan  sebagai  data  latih  dalam  proses  analisis  sentimen. Sementara  itu,  data  testing digunakan untuk menguji seberapa akurat proses analisis sentimen ini, seperti yang terlihat dalam Gambar 1. Pembagian ini  memungkinkan  evaluasi  kinerja  model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  dengan  menggunakan  data  yang  tidak digunakan dalam proses pelatihan.

## Gambar 1. Diagram Alir Pembagian Data Training dan testing

## 2.3 Text Pre-Processing
Langkah selanjutnya setelah tahap pemberian label adalah tahap Text Preprocessing . Text Preprocessing dilakukan untuk merubah beberapa kata asing ke Bahasa Indonesia dan membuang beberapa karakter yang tidak diperlukan[10]. Tahap text preprocessing yang dilakukan dalam tahap ini adalah untuk mengolah hasil crawling data yang berbentuk kalimat
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  tersusun  dari  kata  dasar. Text  Pre-processing merupakan  proses  ekstraksi  pola (informasi dan pengetahuan yang berguna) dari sejumlah data tak terstruktur yang nantinya akan diperoleh pola-pola data, tren dan ekstraksi pengetahuan yang potensial dari data teks[11]. Data yang diambil dari twitter adalah data mentah yang mengandung bagian-bagian yang tidak diperlukan pada saat pengolahan data. Sehingga perlu upaya untuk mensiapkan data agar data layak untuk digunakan pada pengolah selanjutnya[12].
Gambar 2. Diagram Alir Proses Text Pre-processing
Berikut penjelaan gambar 2 tahapan Text Pre- Processing, antara lain:
a. Stop Words Removal merupakan penghapusan kata sambung, karena kata-kata tersebut dianggap tidak memiliki arti dan membuat teks menjadi sulit untuk di analisa[13].
b. Casefolding adalah sebuah proses menjadikan seluruh huruf menjadi huruf kecil (lowercase)[14].
c. Tokenizing untuk mengubah semua karakter huruf menjadi huruf[15].
d. Cleansing  adalah tahapan dimana karakter dan tanda baca yang tidak diperlukan dihilangkan dari  teks. Berfungsi untuk mengurangi noise pada dataset[16].
e. Stemming adalah  pengubahan kata berimbuhan menjadi kata dasar. [17].
2.4 Pembobotan TF-IDF
Diagram alir proses pembobotan TF-IDF dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini .
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

## 2.5 Klasifikasi Naive Bayes
Dalam pengklasifikasian data selanjutnya akan diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes melalui alur sebagai berikut. Salah satu  metoda dalam klasifikasi  data adalah Naïve Bayes yaitu salah satu  metode machine learning  yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, cara kerja Naive Bayes yaitu memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya[18].
Klasifikasi Naive Bayes juga memperlihatkan tingginya akurasi dan cepat ketika digunakan untuk dataset dengan jumlah  besar[19]. Performa  naïve  bayes  yang  kompetitif  dalam  proses  klasifikasi  walaupun  menggunakan  asumsi keidependenan  atribut  (tidak  ada  kaitan  antar  atribut).  Asumsi  keidependenan  atribut  ini  pada  data  sebenarnya  jarang terjadi, namun walaupun asumsi keidependenan atribut tersebut dilanggar performa pengklasifikasian naïve bayes cukup tinggi, hal ini dibuktikan pada berbagai penelitian empiris[20].
Prior positif =  (jumlah documen positif)/(Jumlah seluruh documen) (1) Prior negatif =  (jumlah dokumen negatif)/(Jumlah seluruh document) (2)
Kemudian menghitung nilai conditional probability positif dan negatif. Berdasarkan pada perhitungan conditional pada persamaan 1 dan 2. Conditional positif =  (bobot tfidf[kata]+1)/(Jumlah tfidf+jumlah sumidf) (3) Conditional negatif =  (bobot tfidf[kata]+1)/(Jumlah tfidf+jumlah sumidf) (4) Perhitungan selanjutnya yaitu, posterior probability positif dan negatif Posterior positif = Prior positif*Conditional postif (5) Posterior negatif = Prior negatif*Conditional negatif (6)
Jika nilai posterior positif lebih besar daripada nilai posterior negatif maka kalimat atau dokumen tersebut akan diklasifikasikan menjadi sentimen positif. Begitu pun sebaliknya, Jika nilai posterior negatif lebih besar daripada nilai posterior positif maka kalimat atau dokumen tersebut akan diklasifikasikan menjadi sentimen negatif  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Proses Klasifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab keempat, akan dibahas hasil dan pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan. Hasil dari analisis yang telah dilakukan  akan  dibahas  secara  detail,  berdasarkan  tahap-tahap  yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan  metode  yang digunakan. Implementasi dari penelitian ini juga akan dibahas, yang didasarkan pada pengolahan data tweet dari Twitter yang telah difilter menggunakan keyword pinjaman online .
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

## 3.1 Penambangan Data
Tahap  penambangan  data  sendiri,  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara crawling .  Dalam  tahap crawling menggunakan tools RapidMiner, yang kemudian data hasil crawling akan disimpan dalam bentuk ekstensi excel (.xls).
Tabel 1. Data Hasil Crawling
No Komentar
1 nah iyak, paman aja bisa ngasih pinjaman online sama cicilan hp buat mempermudah mitranya. ini membantu banget buat mitra min https://t.co/L8m1u2Fbol
2 @DediiAjii @Partono_ADjem  @pinjollaknat  ATM/no  rek saya dpinjam  sama temen saya bro, sebelumnya saya gak tau sama sekali kalau ATM/no rek saya disalahgunakan untuk  bisnis pinjaman online itu, pertama saya tau hal ini dari seseorang yang menghubungi saya m
3 Bunga rendah Tidak ada biaya layanan
4 Gilaaa  gini  cara  nagih  pinjaman  online,  buat  yg  punya  masalah  dgn  pinjol  kalo  kalian  sdh  di  permalukan melalui kontak yg ada di HP mending gak usah di bayar, krn bayar nama kita sdh jelek. 3 hari blm jatuh tempo kita di suruh bayar, kalo gak kita dibuat m
5 @AREAJULID  Betul  banget  tuh,  temen  gw  beli kartu  baru  eh  udah  di  telponin  debt  collector  suruh  bayar pinjaman online katanya. Trus di gangguin mulu. Padahal itu kateu bener2 baru beli bnget
6 Ada solusi ngak ya buat yang beginian. Mungkin ada yang melakukan pinjaman online, tapi pakai nomor hp saya  sebagai  saudara  ya.  Lagian  ini  bapak  siapa.  Kesela  aja  nih  lapor  polisi  online  kayaknya  gk  pernah berfungsi? #polisi #pinjol https://t.co/wqq3bzrQ2
…  …
500  @goldenclosset @karirfess Temanku di tempat kerjanya digininiin 2 senior, mana buat judi online itu. Slot apa ya sebutannya, kurang ngerti juga. Iya sih tiap gajian diganti, tapi apa ga capek gaji abis buat judi & ganti pinjaman. Iya kalo badan sehat teru
Crawling data dilakukan tiap seminggu sekali dengan menggunakan keyword ‘Pinjaman Online ’. Dan data limit tiap crawling berjumlah  kurang  lebih  250  data.  Sekitar  400  data  akan  diambil  untuk  menjadi  data  latih  dan  100  data menjadi data uji. Data selama bulan oktober sampai desember tahun 2023 akan dijadikan satu dan akan dilakukan proses klasifikasi dengan metode naïve bayes . Data tersebut akan menjadi hasil dari penelitian ini.

## 3.2 Data Training dan Data Testing
Data pelabelan akan dipecah atau dibagi menjadi data training atau disebut data latih dan juga data testing atau data uji dengan perbandingan 80:20. Data pelabelan sejumlah 500 data yang akan dibagi menjadi  data latih dan uji. Sehingga dengan pembagian tersebut dapat diketahui data latih sejumlah 400 data tweet yang dapat dilihat pada Gambar 4.8, dan data uji sejumlah 100 data tweet dapat dilihat pada Tabel 2. Masing masing komentar selanjutnya diberikan label 1 untuk positif dan 0 untuk negatif.
Tabel 2 . Data Training No Komentar Sentimen 1 nah iyak, paman aja bisa ngasih pinjaman online sama cicilan hp buat mempermudah mitranya. ini membantu banget buat mitra min https://t.co/L8m1u2Fbol 1
2 @DediiAjii @Partono_ADjem @pinjollaknat ATM/no rek saya dpinjam sama temen saya bro, sebelumnya  saya  gak  tau  sama  sekali  kalau  ATM/no  rek  saya  disalahgunakan  untuk  bisnis pinjaman online itu, pertama saya tau hal ini dari seseorang yang menghubungi saya m 0 3 Bunga rendah Tidak ada biaya layanan 1 4 Gilaaa gini cara nagih pinjaman online, buat yg punya masalah dgn pinjol kalo kalian sdh di permalukan melalui kontak yg ada di HP mending gak usah di bayar, krn bayar nama kita sdh jelek. 3 hari blm jatuh tempo kita di suruh bayar, kalo gak kita dibuat m 0 5 @AREAJULID Betul banget tuh, temen gw beli kartu baru eh udah di telponin debt collector suruh bayar pinjaman online katanya. Trus di gangguin mulu. Padahal itu kateu bener2 baru beli bnget 0 6 Ada solusi ngak ya buat yang beginian. Mungkin ada yang melakukan pinjaman online, tapi pakai  nomor hp saya sebagai  saudara ya. Lagian ini bapak siapa. Kesela aja nih lapor polisi online kayaknya gk pernah berfungsi? #polisi #pinjol https://t.co/wqq3bzrQ2
0 …  … 400  Berterimakasih kepada diri sendiri karena tidak pernah terjerumus ke pinjol demi gaya hidup ??
0
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

## 3.3 Text Pre-Processing
Data crawling yang diperoleh belum bisa digunakan untuk klasifikasi dikarenakan data masih tidak terstruktur dan banyak noise . Tahapan yang perlu dilalui dan pre-processing diantaranya yaitu cleansing, case folding, tokenizing dan Stopword Removal .
Tabel 3 . Data Text Pre-Processing Data Set Awal Hasil Text Pre-processing Waspada dengan segala Pinjaman Online Ilegal yang berupa dari Aplikasi di media sosial. ['waspada’,  'pinjaman',  'online',  'ilegal',  'aplikasi',  'media', 'sosial']

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Data latih yang telah di tokenizing kemudian dihitung dengan menggunakan rumus tf idf, sehingga tiap term memiliki bobot positif maupun negatif.
Gambar 5. Data nilai IDF tiap kata
Gambar  5  merupakan  function hitunfIdf dimana  menggunakan  rumus $idf=round(log10($D/$f),  5). Yang  akan menghasilkan  nilai $idf .  Jumlah  kata  yang  telah  melalui  proses  pre-processing  sejumlah  2017  data,  dimana  tiap  kata memiliki nilai idf.

## Gambar 6 Data TF dan TFIDF Kata Positif dan Negatif
P ada Gambar 6 menunjukkan bahwa tiap kata akan dihitung kemunculannya atau biasa disebut TF dan akan memiliki suatu bobot TF-IDF
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

## 3.4 Klasifikasi Dengan Algoritma Naive Bayes
Tahap klasifikasi dengan Naive Bayes classifier diawali dengan membentuk bobot setiap term dari data validasi dengan menggunakan  teknik  tf-idf.  Hasil  komputasi  tf-idf  ini  kemudian  diolah  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk membangun model probabilistik.
Kalimat sentimen akan melalui proses preprocessing dan menghasilkan kalimat yang memiliki suatu nilai positif ataupun negatif dengan melalui perhitungan TfIdf tiap kata.
Gambar 7. Gambar Proses Perhitungan Bobot tiap Data Sentimen
Tiap  probabilitas  kemunculan  kata  dalam  kondisi  positif  ataupun  ditampilkan,  yang  kemudian  akan  dihitung probabilitas mana yang mempunyai nilai probabilitas lebih besar. Bisa dilihat pada gambar 7, nilai probabilitas posisiti lebih besar daripada negatif sehingga hasilnya menunjukkan bahwa kalimat tersebut memiliki nilai sentimen positif.
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Data komentar yang belum memiliki label akan dilakukan klasifikasi secara otomatis. Pembobotan dengan Tf-Idf dan model klasifikasi dari data latih atau data training sebelumnya yang akan menentukan klasifikasi positif atau negatif terhadap data komentar yang belum memiliki label. Dari total data komentar sebanyak 2931 data , setelah dilabeli secara otomatis dengan model klasifikasi menghasilkan hasil sebagai berikut : sentimen negatif sebanyak 68.61% dengan 1998 data, sentimen positif sebanyak 31.39% dengan 914 data
Gambar 9. Hasil Analisis Sentimen Pinjaman Online

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari sentimen analisis menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes dengan data yang diambil  dari  Twitter  dan  pinjaman  online  sebagai  objek  penelitian  adalah  Dari  2931  data  yang  digunakan,  dan  telah melalui proses text preprocessing menjadi 2912 data. Sentimen negatif sebanyak 68.61% dengan 1998 data, dan sentimen positif sebanyak 31.39% dengan 914 data. Analisis sentimen dari pengguna Twitter tentang pinjaman online memiliki tingkat akurasi sebesar 80%.

## REFERENCES
[1] I. A. K. S. B. Rahardjo, Budi; Khairul, “Pengaruh Financial Technology (Fintech) Terhadap Perkembangan UMKM di Kota Magelang,” Pros. Semin. Nas. Dan Call Pap. Fak. Ekon. Univ. Tidar , pp. 347–356, 2019.
[2] R. Wati, S. Ernawati, P. Studi, S. Informasi, U. Bina, S. Informatika, P. Studi, S. Informasi, U. Nusa, and J. Timur, “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,” vol. 06, pp. 240–247, 2021.
[3] 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.
[4] A.  Mustofa  and  R.  Novita,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat Menggunakan Text Mining Pada Twitter,” Build. Informatics, Technol. Sci. , 2022.
[5] A. Kusuma and A. Nugroho, “Analisa Sentimen Pada Twitter Terhadap Kenaikan Tarif Dasar Listrik Dengan Metode Naïve Bayes,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 15, no. 2, p. 137, Dec. 2021.
[6] A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , 2022.
[7] N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta,  F. Khairi, and R. Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” SISTEMASI , 2021.
[8] M. Yunus, M. Husni, and M. M. Mufadhdhal, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Badan  Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes,” SMATIKA J. , 2021.
[9] 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.
[10]  M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[11]  F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018.
[12]  C. Prianto, N. H. Harani, and I. Firmansyah, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Presiden Republik Indonesia Pada Pemilu 2019 di Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 405, 2019.
Muhammad Imam Ghozali, Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
[13]  Maiti  and  Bidinger,  “Implementasi  Teknik  Web  Scraping  Dan  Klasifikasi  Sentimen  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier Dan Asosiasi Teks,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[14]  P.  Nurmawati,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penggemar  Kpop  Di  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Naive Bayes (Studi Kasus Penggemar Grup Bts),” JIEET (Journal Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 86– 89, 2020.
[15]  A. Z. Amrullah, A. Sofyan Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal , vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020.
[16]  W.  Yulita,  E.  D.  Nugroho,  and  M.  H.  Algifari,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid -19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Ejurnal.Teknokrat.Ac.Id , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[17]  A. C. Sitepu, W. Wanayumini, and Z. Situmorang, “Analisis Kinerja Support Vector Machine dalam Mengidentifikasi Komentar Perundungan pada Jejaring Sosial,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 475, 2021.
[18]  D.  Darwis, N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021.
[19]  E. S. Basryah, A. Erfina, C. Warman, D. Digital, and P. Store, “Analisis Sentimen Aplikasi Dompet Digital Di Era 4 . 0 Pada Masa Pendemi Covid-19 Di Play Store,” pp. 189–196, 2021.
[20]  S. Syarli and A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.