JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069

## Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K- Nearest Neighbor, dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat terhadap Kesehatan Mental pada Media Sosial Twitter
Tachiyya Nailal Khusna 1 , Bambang Sugiantoro 2 1,2 Program Studi Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi,
Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta
Email : tachiyya@gmail.com 1 , bambang.sugiantoro@uin-suka.ac.id 2

## ABSTRAK
Twitter  adalah  platform  media  sosial  paling  populer  di  internet  dan  menawarkan kesempatan  kepada  pengguna  untuk  mengekspresikan  pendapat  mereka  tentang berbagai  topik,  termasuk  berita,  peristiwa  terkini,  kabaret,  dan  topik  lainnya.  Salah satunya  adalah  opini  Kesehatan  mental.  Namun,  ada  banyak  opini  yang  berbeda  di Twitter dari pengguna internet yang berbeda, Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis dasar  mengenai  opini  publik  untuk  menjelaskan  dan  memberikan  informasi  baru mengenai  topik  tertentu  yang  berkaitan  dengan  kesehatan  mental,  metode  yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree. Sebanyak 5000 data yang diambil menggunakan API twitter dengan kata kunci  “Kesehatan  Mental”.  Dimulai  dari  klasi fikasi  opini  positif  atau  negatif,  data cleansing,  preprocessing,  hingga  didapatkan  hasil  akhir.  Kemudian  dikalkulasikan  ke dalam dua algoritma yang berbeda untuk dibandingkan, algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree dengan tujuan menemukan  akurasi  terbaik.  Hasil  tertinggi  dari  penelitian  ini  adalah  algoritma  Nïve Bayes dengan nilai accuracy 98,3%, precision 79% dan recall 87,17%.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Decision Tree, Kesehatan Mental,  K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes Classifier.

## ABSTRACT
Twitter is the most popular social media platform on the internet and offers users the opportunity to express their opinions on a wide variety of topics, including news, current events, cabarets and other topics. One of them is mental health opinion. However, there are  many  different  opinions  on  Twitter  from  different  internet  users.  Therefore,  it  is necessary  to  carry  out a  basic  analysis  of  public  opinion  to  explain  and  provide  new information on certain topics related to mental health, the method used is the Naïve Bayes Classifier algorithm and K-Nearest Neighbors (K-NN) and Decision Tree. A total of 5000 data were taken using the Twitter API with the keyword "Mental Health". Starting from the classification of positive or negative opinions, data cleansing, pre-processing, until the final results are obtained. Then it is calculated into two different algorithms to be compared, the algorithms used are Naïve Bayes Classifier and K-Nearest Neighbors (K-NN) and Decision Tree with the aim of finding the best accuracy. The highest result of  this  research  is  Naïve  Bayes  algorithm  with  98.3%  accuracy,  79%  precision  and 87.17% recall.
Keywords : Sentiment Analysis, Decision Tree, Mental Health, K-Nearest Neighbors (K- NN), Naïve Bayes Classifier
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  aspek  terpenting  dalam  mewujudkan  kesehatan  secara  menyeluruh  adalah Kesehatan mental. Kesehatan mental juga penting diperhatikan selayaknya Kesehatan fisik. WHO  (World  Health  Organization)  mendefinisikan  bahwa  Kesehatan  mental  sebagai  suatu keadaan  sejahtera  dimana  setiap  individu  menyadari  potensinya  sendiri,  bisa  menghadapi segala tekanan hidup yang normal, bisa melakukan kerja secara produktif dan bermanfaat, juga mampu memberikan kontribusi pada komunitasnya (Gutierrez et al., 2021).
Peningkatan waktu menggunakan gadget dan komputer diteliti dapat meningkatkan masalah kesehatan mental di antara anak-anak muda. Salah satu diantara menggunakan gadget yaitu Ketika bermain sosial media, Hal ini terkait dengan peningkatan screen time. Penelitian cross sectional yang dilakukan oleh (Tang et al., 2021) menunjukkan bahwa peningkatan screen time memiliki hubungan lemah dengan depresi dan kecemasan. Salah satu sosial media yang banyak dipakai anak muda yaitu twitter. Pertumbuhan pengguna Twitter di Indonesia sangat pesat  dan  menduduki  peringkat  5  di  dunia  (Utami  &  Marzuki,  2020).  Unt 1 uk  memahami beberapa pengetahuan utama masyarakat tentang kesehatan mental pada periode saat ini, pendapat  atau  data  tentang  kesehatan  mental  dapat  digunakan.  Disinilah  pentingnya penggunaan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  Kesehatan  mental  pada  media  sosial twitter. Analisis Sentimen merupakan proses pengelompokan teks ke dalam dokumen ataupun kalimat untuk menghasilkan dalam bentuk kelompok positif, negatif dan netral. (Suryono & Taufiq  Luthfi,  2021)  mengemukakan  twitter  adalah  jejaring  sosial  yang  memungkinkan pengguna mengirim karakter
yang sering disebut tweet atau kicauan. Setiap tweet tidak selalu mengandung makna atau arti  yang  sama,  untuk  itulah  diperlukan  suatu  analisis  opini  masyarakat  di  twitter  untuk mengklasifikasi  negatif,  positif  dan  netral  dari  tweet yang  membahas  “Kesehatan  Mental”. Dilakukan  crawling  data  dengan  memanfaatkan  API  twitter  yakni  dengan  menggunakan analisis sentimen dalam proses klasifikasi komentarnya.
Data tweet yang telah diambil dari Twitter dapat dilakukan dengan mengintegrasikan Twitter API dan Rapid miner. Untuk memudahkan dalam mengidentifikasi jenis konten dari data twitter yang berjumlah besar, maka text mining harus diterapkan pada data tweet yang dimaksud dengan memanfaatkan teknik pembobotan kata, (Andryani et al., 2019)
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Ivan  dkk  (Ivan  et  al.,  2019) membuat sistem yang akan mampu mengklasifikasikan tweet pada twitter ke dalam kategori hate  speech  (HS)  ataupun  non-hates  speech  (NONHS).  Penggunaan  metode  Naïve  Bayes dengan seleksi fitur information gain dengan perbandingan 80% data latih dan 20% data uji. Hasil akurasi terbaik adalah sebesar 98%, dengan nilai precision 100%, nilai recall 96.15% dan  nilai  f-means  98.03%.  Selanjutnya,  berdasarkan  studi  literatur  yang  peneliti  amati, penelitian mengenai Sentimen Analisis tentang Kesehatan Mental yang dilakukan oleh Karina Aulia  dkk  tentang:  “Analisis  Sentimen  Twitter  Pada  Isu  Mental  Health  Dengan  Algoritma Klasifikasi Naive Bayes” (Aulia & Amelia, 2020) Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa peneliti menggunakan satu metode saja, yaitu metode Naïve Bayes. Penelitian lainnya yang
dilakukan  oleh  Rasiyah  Shafa  dkk  tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Kesehatan  Mental Selama  Pandemi  Covid-19  Berdasarkan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Deep  Learning  dapat diketahui bahwa peneliti menggunakan metode KNN dijelaskan pada penelitian ini juga hanya terdapat dua metode yang dilakukan oleh penelitinya. (Azizah et al., 2023) Dari fenomena ini, peneliti  memutuskan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  menggunakan  opini  masyarakat Indonesia di Twitter, yang nantinya opini tersebut diklasifikasikan menjadi data opini sentimen negatif dan positif. Penelitian ini menggunakan 3 (tiga) algoritma berbeda yaitu Naïve Bayes Classifier,  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  dan  Decision  Tree  dikarenakan  berdasarkan  latar belakang  yang  dijabarkan  penelitian  terdahulu  hanya  menggunakan  satu  atau  dua  metode saja, sedangkan pada penelitian ini menggunakan tiga metode untuk mengekstrak pemikiran atau  perasaan  masyarakat  pengguna  twitter  terhadap  Kesehatan  mental  dan mengelompokkan datanya ke dalam kategori yang berbeda. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengkomparasikan hasil dari ketiga algoritma tersebut untuk mengetahui classifier mana  yang  memberikan  hasil  terbaik  dalam  hal  accuracy,  precision,  dan  recall.  Sehingga penelitian ini dapat menjadi dasar penelitian yang akan datang dengan metode yang paling tepat.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Metode yang Digunakan
Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes, KNN, dan Decision Tree.  sebenarnya banyak metode klasifikasi seperti SVM, Random Forest, Neural Network, Support Vector Machine, dan Machine Learning (Wibowo & Winarko, 2014).  Namun, peneliti hanya akan fokuskan pada 3 (tiga) metode itu saja. Metodologi yang digunakan  dalam  proses  penelitian  studi  ini  dijelaskan  secara  rinci  di  bagian  metodologi penelitian. Berikut ini merupakan Gambar 1. Alur Penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  termasuk  algoritma  Machine  Learning  yang  masuk  pada  kategori  Supervised Learning.  Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  probabilitas  sebagai perhitungannya yang berakar pada Teorema Bayes dan memiliki asumsi ketidaktergantungan
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter
(independen)  yang  tinggi  di  masing-masing  kondisi  atau  kejadian  (Sari,  F.  V.,  &  Wibowo, 2019). Bentuk umum Teorema Bayes, dapat dilihat pada persamaan 1 di bawah ini:
𝑃(𝐻 | 𝑋)   = 𝑃(𝑋 | 𝐻)   ⋅  𝑃 (𝐻) 𝑃(𝑋) Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P (H | X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriosi probability) P (H) : Probabilitas hipotesis H (prior probability)\
P (X | H)
: Probabilitas  berdasarkan kondisi pada hipotesis H P (X)
: Probabilitas X

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor adalah metode klasifikasi terhadap suatu dataset berdasarkan jarak  data  pembelajaran  (neighbor)  terdekat.  Jauh  maupun  dekatnya  data  pembelajaran (neighbor) tersebut dihitung dengan jarak Euclidean (Baharuddin et al., 2019)). Berikut Rumus dari K-Nearest Neighbor :
𝑑 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   √𝛴 𝑟 = 1 𝑛 (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2
Keterangan :
𝑑 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) : Jarak Euclidean
(𝑥 𝑖 )(𝑥 𝑖 ) : record ke i (𝑥 𝑗 )(𝑥 𝑗 ) : record ke j (𝑎 𝑟 )(𝑎 𝑟 ) : data ke r ( 𝑖, 𝑗)(𝑖, 𝑗) : 1,2,3,…n

## 2.4 Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision Tree merupakan algoritma yang memiliki struktur menyerupai diagram alir (flowchart)  yang  setiap  node  merupakan  pengujian  terhadap  variabel  atribut.  Algoritma  ini digunakan  dalam  analisa    klasifikasi  dan  prediksi  dalam  bentuk  pohon  keputusan  (Sutoyo, 2018) Beberapa pengembangan yang dilakukan menggunakan algoritma Decision Tree antara lain bisa mengatasi missing value, bisa mengatasi continue data, dan pruning (Azwanti, 2018) Berikut rumus yang tertera dalam persamaan :
Keterangan :
S : Himpunan Khusus
A
: Atribut N : Jumlah partisi Atribut A
∣ Si ∣
: Jumlah Kasus pada partisi ke-i
∣ S ∣

## : Jumlah Kasus dalam S

## 3. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

## 3.1 Data Crawling
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan menggunakan rapidminer. Dataset diperoleh menggunakan stream API Twitter yang disediakan oleh Twitter. Data training yang diujikan diambil di web resmi www.twitter.com dengan keys dan token sebagai authentication. dengan kata kunci “Kesehatan Mental” pada tanggal 29 bulan januari 2023, tweet yang berhasil ditarik disimpan dalam format csv.

## Gambar 2. Authentication

## Gambar 3. Access Token
Pada  pengambilan  data  atau  yang  disebut  crawling  pada  penelitian  ini  menggunakan rapidminer yang ditunjukkan pada Gambar 4.3

## Gambar 4. Crawling Data Twitter
Setelah semua komentar terkumpul, selanjutnya menyimpan hasil crawling data ke dalam file excel  dengan  format  csv.  Dalam  crawling  data,  Langkah  pertama  adalah  dengan  dengan mengambil data pada twitter dan mencari kata kunci “Kesehatan Mental” yang dapat di ambil dari media sosial twitter. Dari 5000 data sebanyak 3334 sampel yang didapatkan yang diambil secara acak. didapatkan hasil sebanyak 3334 data tweet. Setelah data didapatkan maka akan
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter
tersimpan  dan  di  eksport  dalam  bentuk  csv.  Langkah  selanjutnya  yaitu  Select  Attributes berfungsi untuk mengambil kolom mana saja yang ingin diambil atau  untuk memfilter data text nya saja yang akan digunakan. Berikut gambar dari hasil data yang diambil text nya saja Pada penelitian ini kolom yang akan diambil hanya kolom Created-at dan Text, kolom Id secara otomatis  akan  terambil  karena  sudah  bawaan  dari  RapidMiner.  Setelah  seluruh  komentar berhasil  disimpan  selanjutnya  dilakukan  proses  pelabelan.  Dalam  proses  pelabelan  yang dilakukan seharusnya untuk menentukan komentar yang didapatkan apakah bernilai positif, negatif,  ataupun  netral.  Karena  dilakukan  secara  manual,  dalam  proses  pelabelan  ini membutuhkan waktu yang tidak cepat, hal itu menjadi kelemahan apabila data yang harus dilabeli sangatlah banyak. Berikut ini merupakan Tabel sampel data yang digunakan beserta label sentimennya .
Tabel 1. Merupakan contoh sampel data yang digunakan beserta label sentimennya.
No Text Sentimen 1 yukeyurike nadachoiriyah tanyarlfes berhak bahagia berani  memperjuangkan  kebahagian  mandiri financial positif 2 detikcom  penderita  gangguan  kesehatan  mental berobat gratis bpjs simak syarat penggunaannya positif 3 kalo  ngmngin  kehidupan  indonesia  inferior kemiskinan kesehatan mental tcoryajtjuv negatif 4 radenrauf kesehatan mental hidup tenang positif 5 gila kesehatan mental wkwk tcofljpn zayy positif 6 askrl  guys  nanya  tugas  dapetin  data  kesehatan mental tingkat kota dapet dimana dinkes makasih positif 7 penderita gangguan kesehatan mental berobat gratis bpjs simak syarat penggunaannya todpg positif 8 sender  neliti  kesehatan  mental  dapetin  data kesehatan mental tingkat kota dapet dimana dinkes makasih positif 9 putellaque kesehatan mental membunuh mentalmu orang enaka positif 10 askrlfess hadapi takut berani layaknya anak rantau kesehatan  mental  gimana  fokus  kerja  kesehatan mental terganggu bahagia positif
Hasil crawling data dan labelling data dapat dilihat pada gambar 5. dibawah ini

## Gambar 5 . Data hasil Crawling dan Labelling
Dari  1053  data  sebanyak  187  merupakan  data  yang  telah  dilabeli.  Setelah  data  dilabeli, kemudian data yang sudah dilabeli di export lagi kedalam aplikasi rapidminer. Sisanya akan dijadikan sebagai data testing. Data testing nantinya akan kita perbandingkan dengan data yang telah dilabeli menggunakan 3 Algoritma yang berbeda yaitu Naïve Bayes Classifier, K-NN dan Decision Tree.

## 3.2 Pengolahan Data Cleansing
Dalam melakukan proses cleaning tersebut dilakukan 4 tahapan untuk mendapatkan hasil yang maksimal,  di  antaranya ialah  Menghapus tanda baca,  Menghapus angka,    Menyeragamkan huruf menjadi huruf kecil semua, dan Menghapus kelebihan spasi. Dan hasilnya pada Gambar 6. Pengolahan Data Cleansing :
Gambar 6. Pengolahan Data Cleaning
3.3 Hasil Pre Reprocessing
Gambar 7. Proses Preprocessing
Gambar 8. Proses Tokenize, Transform cases, Filter Stopwords, Filter tokens
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter

## 3.4 Pembobotan Kata
Kemudian  dihitung  menggunakan  rumus  TF-IDF  sehingga  menghasilkan  nilai  yang  sudah terbobot. Adapun TF (Term Frequency) adalah frekuensi dari kemunculan sebuah term dalam dokumen  yang  bersangkutan,  sedangkan  IDF  (Inverse  Document  Frequency)  merupakan sebuah perhitungan dari bagaimana term didistribusikan secara luas pada koleksi dokumen yang  bersangkutan.  Proses  pembobotan  kata  dilakukan  dengan  menghitung  TF  (Term Frequency) terlebih dahulu.

## 3.5 Model Klasifikasi Menggunakan Software Rapidminer
Tahap  selanjutnya  yaitu  memasukkan  data training  dan  data testing  yang  telah  dilakukan preprocessing  sebelumnya.  Data  training  dan  data  testing  yang  didapatkan  melalui  twitter terkait Kesehatan mental adalah 187 data. Data ini telah difilter. Setelah dataset training dan testing  sudah  didapatkan,  Langkah  selanjutnya  yaitu  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  dan menerapkan metode klasifikasi algoritma naïve bayes classifier, KNN, dan Decision Tree.
Tahap ini merupakan tahap hasil dari uji Analisis Sentimen menggunakan software Rapidminer. Berikut Gambar 8. Proses Analisis Sentimen :

## Gambar 8. proses Analisis Sentimen
Gambar 8 merupakan proses analisis sentimen. Data yang telah diambil secara acak sebanyak 5000 data, namun data yang di crawling oleh rapidminer pada 29 Januari 2023 pukul 11.19 Am.  Data  yang  diperoleh  selanjutnya  dilakukan  text  preprocessing,  agar  noise  pada  text berkurang. Kemudian data dikategorikan menjadi tiga kategori, yaitu opini positif, negatif dan netral. Data yang diperoleh sebanyak 3334 data, setelah dilakukan proses filtering, data yang didapatkan sebanyak 1053 data. 866 merupakan data testing, dan sisanya 187 merupakan data training yang telah dilabeli. Dari 866 tweet data testing, dengan perhitungan opini positif sebanyak 429 sedangkan opini negatif sebanyak 285 opini, dan netral sebanyak 152 opini. Secara  keseluruhan,  pengklasifikasian  data  tanggapan  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada Gambar 9. Pie Chart Jumlah Sentimen dan Gambar 10. Bar Chart Jumlah Sentimen :

## Gambar 9. Pie Chart Jumlah Sentimen

## Gambar 10. Bar chart Jumlah Sentimen

## 3.6 Model  Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Setelah dataset training dan testing sudah didapatkan, Langkah selanjutnya yaitu dilakukan proses  ekstraksi  fitur  dan  menerapkan  metode  klasifikasi  algoritma  naïve  bayes  classifier. Dengan  menggunakan  pemodelan  klasifikasi  Naïve  Bayes  seperti  gambar  diatas  dengan mengklasifikasi  2  jenis  yaitu  positif  negatif  dan  netral.  Dalam  penelitian  ini  algoritma menghasilkan akurasi 98.40% dengan menggunakan metode Naïve Bayes dari pengujian data yang telah dikumpulkan dan dengan diuji dengan data training dan data testing. Berikut ini gambar untuk proses pada tools Rapidminer.

## Gambar 11. Model Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Dari pengujian hasil data tersebut dengan rapid miner akan mendapatkan class precision dan class  recall,  yang  dimaksud    dengan  precision  yaitu  perbandingan  dokumen  yang  relevan terhadap total dokumen hasil query sedangkan recall perbandingan jumlah dokumen relevan terambil terhadap total dokumen relevan. Selain accuracy ada dua hal tersebut yang dihasilkan dalam klasifikasi teks, maka pengujian data dapat dihasilkan pada Gambar 12. :

## Gambar 12. Hasil Pengujian Rapidminer
Proses  desain  pada  gambar  4.19.  menunjukkan  hasil  pengujian  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  didapat  akurasi  sebesar  98.40  %.  Dan  class  precision  untuk  pred.  positif  adalah 100.00 %,  pred.negatif adalah 96.23 %,  pred. netral adalah 96.55 %, selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 98.13 %, true negatif 98.08 % dan true netral 100.00 %. Naïve
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter
bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  terbaik  untuk  melakukan  klasifikasi  berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya.

## 3.7 Model Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)
Pada penelitian ini telah dilakukan pengujian pada Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan mendapatkan hasil sebagai berikut seperti pada gambar dibawah ini :

## Gambar 13. Model Klasifikasi Algoritma K-NN
Proses  Pengujian  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar 77.01 %.

## Gambar 14. Hasil Pengujian Algoritma Pada Rapidminer
Proses desain pada Gambar 14. menunjukkan hasil pengujian algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)  didapat  akurasi  sebesar  77.01  %.  Dan  class  precision  untuk  pred.  positif  adalah 75.57.00  %,    pred.negatif  adalah  84.85  %,  pred.  netral  adalah  73.91  %,  selain  itu  juga terdapat class recall untuk true positif 92.52 %, true negatif 53.85 % dan true netral    60.71 %.

## 3.8 Model Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Kemudian algoritma yang ketiga adalah Decision Tree. Decision tree juga merupakan salah satu  algoritma  terbaik  untuk  klasifikasi.  Berikut  Gambar  4.28  merupakan  Proses  Desain Algoritma Decision Tree menggunakan Rapidminer.

## Gambar 15. Model Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Proses Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)  pada Gambar 16. didapatkan hasil akurasi sebesar 62.03 %.

## Gambar 16. Hasil Pengujian Algoritma Decision Tree Pada Rapidminer
Proses desain pada Gambar 4.29 menunjukkan hasil pengujian algoritma Decision Tree didapat akurasi sebesar 60.03 %. Dan class precision untuk pred. positif adalah 60.11 %,  pred.negatif adalah 0.00 %,  pred. netral adalah 100.00 %, selain itu juga terdapat class recall untuk true positif 100.00 %, true negatif 0.00% dan true netral 32.14 %.

## 3.9 Hasil Akhir Perbandingan Algoritma
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  setelah  mendapatkan  hasil  Dari  ketiga  metode  yang digunakan, yaitu Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision Tree adalah membandingkan atau mengkomparasikan ketiga algoritma tersebut, akurasi tertinggi didapat menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Berikut  ini  Tabel  4.2,  menampilkan  hasil Accuracy, Precision, dan Recall dari Setiap Algoritma.
Tabel 4.2 Perbandingan Ketiga Algoritma
Algoritma Accuracy Precision Recall Naïve Bayes Classifier 98.40 % 97.59 % 98.73 % K-NN 77.01 % 78.11 % 69.02 % Decision Tree 62.03 % 53.37 % 44.06 %
Hasil  ini  menunjukkan  accuracy  dari  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  98.40  %, algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah 77.01 % dan Decision Tree adalah 62.03 %, untuk hasil precision algoritma Naïve Bayes Classifier, K-NN, dan Decision Tree adalah 97.59 %, 78.11 % dan 53.37%, sementara Recall dari algoritma tersebut adalah 98.73 %, 69.02 % dan  44.06%.    sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan    bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier adalah  algoritma  terbaik  untuk  digunakan  dengan  dataset  Kesehatan  mental  karena memberikan  prediksi  yang  lebih  tepat  dan  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  algoritma  K- Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree hal ini berdasarkan nilai akurasi, presisi dan recall yang lebih tinggi dibandingkan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree.
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  di  bab  sebelumnya,  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil analisis sentimen terhadap data twitter mengenai Kesehatan mental adalah Dari 866 tweet data testing, dengan perhitungan opini positif sebanyak 429 sedangkan opini negatif sebanyak  285 opini,  dan  netral  sebanyak  152 opini  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  tanggapan yang memiliki sentimen positif lebih besar daripada tanggapan yang memiliki sentimen negatif, artinya Sebagian besar masyarakat pengguna twitter menanggapi Kesehatan mental dengan positif.  .  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat  memberikan  warning  untuk  masyarakat  yang  tidak memiliki  gangguan  mental  agar  tidak  memberikan  judgment  yang  dapat  menjatuhkan  dan memperburuk mental orang lain.
2. Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  algoritma  terbaik  untuk  digunakan  dengan dataset  Kesehatan  mental  karena  memberikan  prediksi  yang  lebih  tepat  dan  lebih  akurat dibandingkan  dengan  algoritma  K-Nearst  Neighbors  (K-NN)  dan  Decision  Tree  hal  ini berdasarkan nilai akurasi, presisi dan recall yang lebih tinggi dibandingkan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree dimana mendapatkan hasil Accuracy sebesar 98.40 %, recall 97.59 %, dan precision 98.73 %, disusul oleh algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) mendapatkan hasil Accuracy sebesar 77.01 %,  recall 78.11 %, dan precision 69.02 % dan yang terakhir algoritma Decision Tree mendapatkan hasil Accuracy sebesar 62.03 %,  recall 53.37 % dan precision 44.06 % .

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Andryani,  R.,  Negara, E.  S.,  &  Triadi,  D.  (2019).  Social Media Analytics: Data Utilization  of Social Media for Research. Journal of Information Systems and Informatics, 1(2), 193 – 205. https://doi.org/10.33557/journalisi.v1i2.23
Aulia,  K.,  &  Amelia,  L.  (2020).  Analisis  Sentimen  Twitter  Pada  Isu  Mental  Health  Dengan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes. Siliwangi Journal (Seri Sains and Teknologi), 6(2), 60 – 65. Azizah, R. S., Kamayani, M., Studi, P., & Informatika, T. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Kesehatan Mental Selama Pandemi Covid-19 Berdasarkan Algoritma Naïve Bayes dan Deep Learning. 23(6), 38 – 43.
Azwanti,  N.  (2018).  Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Motor  Pada  Pt.
Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu
Komputer, 13(1), 33. https://doi.org/10.30872/jim.v13i1.629
Baharuddin, M. M., Azis, H., & Hasanuddin, T. (2019). Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor  Untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca. ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  11(3),  269 – 274. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274
Gutierrez,  L.  J.,  Rabbani,  K.,  Ajayi,  O.  J.,  Gebresilassie,  S. K.,  Rafferty, J.,  Castro,  L.  A.,  &
Banos, O. (2021). Internet of things for mental health: Open issues in data acquisition, self- organization,  service  level  agreement,  and  identity  management. International  Journal  of
Environmental Research and Public Health, 18(3), 1 – 19. https://doi.org/10.3390/ijerph18031327
Ivan, Arum Sari, Y., & Adikara, P. P. (2019). Klasifikasi Hate Speech Berbahasa Indonesia di Twitter Menggunakan Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain dengan Normalisasi Kata Eye  Movement  Detection  View  project  Image  Processing  View  project.  May.
https://www.researchgate.net/publication/334194823
Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd. Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Simetris: Jurnal Teknik Mesin,
Elektro Dan Ilmu Komputer, 2(2), 681 – 686.
Sari,  R.  (2020).  Analisis  Sentimen  Pada  Review  Objek  Wisata  Dunia  Fantasi  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn). EVOLUSI : Jurnal Sains Dan Manajemen , 8(1), 10 – 17. https://doi.org/10.31294/evolusi.v8i1.7371
Suryono, S., & Taufiq Luthfi, E. (2021). Analisis sentimen pada Twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Jnanaloka, 81 – 86.
https://doi.org/10.36802/jnanaloka.2020.v1-no2-81-86
Sutoyo, I. (2018). Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik.
Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 14(2), 217. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.926
Komparasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree Untuk Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Media Sosial Twitter
relationship between screen time and mental health in young people: A systematic review of longitudinal
studies. Clinical Psychology Review, 86, 102021.
https://doi.org/10.1016/j.cpr.2021.102021
Utami, I., & Marzuki, M. (2020). Analisis Sistem Informasi Banjir Berbasis Media Twitter. Jurnal Fisika Unand, 9(1), 67 – 72. https://doi.org/10.25077/jfu.9.1.67-72.2020
Wibowo, A., & Winarko, E. (2014). Paper Review: Data Mining Twitter. Maintaining Cultural Heritage  Through  Information  Technology  for  a  Smart  Future,  November  2014,  1 – 10. https://www.researchgate.net/publication/329207488_Paper_Review_Data_Mining_Twitter