## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 5, April 2022 Hal 178-185 https://djournals.com/klik

## Implementasi Text Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-Fold Cross Validation Dan Naïve Bayes Classifier

## Tengku Ridwansyah
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamanganraja No. 338,Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: umberella.zone@gmail.com
Abstrak− Kota  Medan  adalah  salah  satu  kota terbesar  di  Indonesia  yang  memiliki pesona  akan  wisata,  kuliner  dan  juga  penunjang sarana dan prasarana yang cukup memadai didalam kota, dan tentunya akan dilirik pariwisata luar negeri atau mancanegara. Sehingga perlu dilakukan penelitian guna mengetahui bagaimana sentimen masyarakat dunia terhadap pariwisata kota Medan tersebut, apakah mayoritas masyarakat dunia menilai positif atau negatif.Tanggapan masyarakat dunia mengenai pariwisata kota Medan didapat dari Application  Programming  Interface  (API)  pada  Twitter  karena  media  sosial  tersebut  memiliki  pengguna  yang  sangat  banyak  di Indonesia bahkan hingga mencapai 19,5 juta pengguna dari total 300 juta pengguna global. Pada penelitian ini, salah satu bagian dari algoritma Text Mining adalah praproses teks, praproses teks yang digunakan adalah case folding, tokenizing, stopwords, dan stemming. Untuk praproses stemming digunakan algoritma snowball stemmer Sedangkan pada analisis klasifikasi data teks tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan untuk mempartisi data akan di gunakan Metode K-Fold Cross Validation.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kumpulan tweet mengenai pariwisata kota Medan pada tanggal 1 Desember 2019 hingga 8 Desember 2019. Data didapat dari Twitter API (Application Programming Interface) sebanyak 2000 tweet. Penggalian data dari Twitter melalui Twitter API (Application Programming Interface) menggunakan RStudio sebagai console  proses penggalian data.
Kata Kunci : Kota Medan; Text Mining; Twitter; Naïve Bayes Classifier; K-Fold Cross Validation.
Abstract− The city of Medan is one of the largest cities in Indonesia which has tourist charm, culinary and also supporting facilities and infrastructure that are quite adequate in the city, and of course will be ogled by foreign or foreign tourism. So it is necessary to do research  in  order  to  find  out  how  the  public  sentiment  towards  tourism  in  the  city  of  Medan,  whether  the  majority  of  the  world community  considers it positive or negative.  The  response of  the world  community  regarding  Medan  tourism is obtained  from  the Application Programming Interface (API) on Twitter because social media has a lot of users in the world. Indonesia has even reached 19.5  million  users  out  of  a  total  of  300  million  users  worldwide.  In  this  study,  one  part  of  the  Text  Mining  algorithm  is  text preprocessing, the text preprocessing used is case folding, tokenizing, stopwords, and stemming. For the preprocessing stemming, the snowball stemmer algorithm is used, while the analysis of the text data classification uses the Naïve Bayes Classifier algorithm and to partition the data the K-Fold Cross Validation method will be used. The data used in this study is a collection of tweets about tourism in the city of Medan on December 1, 2019 until December 8, 2019. Data is obtained from the Twitter API (Application Programming Interface) as many as 2000 tweets. Extracting data from Twitter via Twitter API (Application Programming Interface) using RStudio as a console for the data retrieval process.
Keywords : Medan City; Text Mining; Twitter; Naïve Bayes Classifier; K-Fold Cross Validation

## 1. PENDAHULUAN
Dengan adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) yang terus berkembang pesat hingga saat ini, hampir semua  aktivitas  dan  kegiatan  manusia  sangat  bergantung  kepada  teknologi.  Teknologi  Informasi  sangat  memegang peranan  penting  di  berbagai  aspek  kehidupan  kemanusiaan  karena  dapat  menghubungkan  dan  menyediakan  berbagai informasi melalui web. Web atau website adalah halaman informasi sudah disediakan melalui jalur internet sehingga bisa dapat diakses oleh  khalayak dunia selama terhubung dengan jaringan internet dan web yang menyajikan dua tipe tekstual yaitu  fakta  begitupun  opini  [1].  Fakta  adalah  suatu  pernyataan  aktual  mengenai  entitas  dan  yang  terjadi  di  dunia, sedangkan opini adalah pernyataan subyektif yang digambarkan sentimen atau persepsi seseorang mengenai entitas atau terjadi di dunia. Web sudah menyajikan berbagai fakta dan opini dari hal apapun melalui blog individu, media sosial, dan micro-blog  lainnya,  oleh  karena  itu  jika  ada  seseorang  atau  organisasi  maupun  perusahaan/instansi  yang  dapat memperoleh opini publik tentang suatu produk atau layanan tertentu, maka pengguna data yang didapati dalam web dapat menjadi alternatif yang maksimal daripada menggunakan survei konvensional.
Kota  Medan  merupakan  ibu  kota  provinsi  Sumatera  Utara,  Indonesia.  Kota  medan  adalah  kota  terbesar  posisi ketiga di Indonesia setelah kota Jakarta dan kota Surabaya, serta kota terbesar di luar pulau Jawa. Kota Medan memiliki jalan masuk dari inti kota menuju ke pelabuhan kapal dan bandar udara yang sudah difasilitasi oleh jalan besar tol dan stasiun kereta api, kota ini juga memiliki beraneka ragam pariwisata begitu juga ragam budaya dan adat sosial nya. Selain salah satu dari kota terbesar di Negara Indonesia, Medan merupakan kota memiliki berbagai entertaiment dan hiburan, begitu juga ragam budaya untuk dijadikan sebagai destinasi dari pariwisata nya dalam kota tersebut. Oleh karena  itu maka kota Medan layak dijadikan bahan perbincangan bagi masyarakat Indonesia sendiri maupun Internasional. [2]
Opini  masyakarat  dunia  yang  ada  di  twitter  dapat  digunakan  sebagai  objek  analisis  sentimen  untuk  dapat menyaksikan  pendapat  masyarakat  dunia  mengenai  tentang  kesan  mereka  terhadap  pariwisata  di  kota  medan  apakah positif atau negatif. Data yang di gunakan didapati dari hasil pencarian di twitter terdiri dari 2000 tweet yang akan dipilah menjadi dua bagian yaitu untuk data sentimen negatif  dan data sentimen positif. Melalui data tersebut dapat disimpulkan tentang opini masyarakat tentang kota Medan terhadap pariwisatanya.
Sentimen  analisis  atau  opinion  mining  adalah  suatu  proses  analisis  berlandaskan  komputasi  tentang  pendapat, sentimen,  maupun  perasaan.  Sentimen  analisis  berguna  untuk  memeriksa  kecenderungan  beberapa  sentimen  atau pendapat,  apakah  sentimen  itu  cenderung  ber-opini  positif  ataupun  negatif.  Sebelum  melakukan  analisis  sentimen, diperlukan praproses teks dengan metode text mining untuk mengolah data teks agar siap untuk dianalisis. Praproses teks tersebut meliputi case folding, tokenizing, stopwords, dan stemming. Case folding merupakan pra-proses untuk merubah semua teks menjadi huruf kecil. Tokenizing adalah proses memecah teks yang berasal dari kalimat menjadi kata per kata. Stopwords merupakan kosa kata yang tidak termasuk kata unik atau ciri dari sebuah dokumen sehingga perlu dihilangkan. Stemming adalah proses untuk mendapatkan kata dasar dengan menghilangkan imbuhan pada kata. Pada penelitian ini, proses  stemmer  menggunakan  algoritma  Snowball  Stemmer.  Algoritma  tersebut  merupakan  algoritma  yang dikembangkan  untuk  stemming  berdasarkan  grammer  Bahasa  Internasional  (English  Language)  antara  lain  untuk mendapati kata dasar dengan menghapus imbuhan kata antara lain awalan kata (prefix), sisipan kata (infix), akhiran kata (suffixes),  serta kombinasi  kata  antara  awalan kata  dan  akhiran  kata (confixes).  Adapun pada  klasifikasi  sentimennya akan menggunakan algoritma mengklasifikasi teks. Penelitian ini bermaksud agar mengklasifikasi tweet menjadi 2 (dua) sentimen antara lain sentimen positif serta sentimen negatif. Didalam penelitian ini memakai teks bahasa internasional didapati  dari  twitter  berupa  tweet.  Opini/tanggapan  masyakarat  dunia  didapati  dari  tweet  tersebut  bisa  dioptimalkan sebagai  bahan  sentimen  analisis  supaya  pendapatkan  tanggapan  masyarakat  dunia  mengenai  tentang  kesan  mereka terhadap pariwisata kota medan apakah positif atau negatif. Data yang di gunakan didapati dari hasil pencarian di twitter terdiri dari 2000 tweet yang akan dibagi menjadi dua yaitu untuk data  negatif  dan positif,  dan untuk metode akurasi ketepatan  klasifikasi  untuk  sentimen  analisis  nya  adalah  NBC  (Naïve  Bayes  Classifier)  dan  K-fold  cross  validation berfungsi untuk mempartisi data menjadi 2 ( dua ) data kategori yaitu train data dan test data melalui ratio 90%:10% yang guna nya untuk mengurasi bias yang terjadi dalam pengambilan sampel data dari tweet.
Penelitian  terdahulu  mengenai  sentiment  analysis  adalah  Analisis  sentimen  twitter  menggunakan  text  mining dengan algoritma Naïve Bayes Classifier, penelitian tersebut membahas hasil analisis sentimen terkait pilkada Jawa Barat yang  akan  dilangsungkan pada  tahun  2018.  Akurasi  yang  didapat  dari  penelitian  tersebut  sebesar  84%  [3].  Selain  itu, penelitian dengan metoda yang sama pernah dilakukan Moh. Yasid mengenai analisis sentimen maskapai Citilink pada twitter dengan menggunakan metode naïve bayes. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa akurasi dengan NBC(Naïve Bayes Classifier) sebesar 0.778 atau 77% [4]. Didapati banyak metoda klasifikasi pada ilmu statistika yang difungsikan untuk sentimen analisis namun metoda yang sering dipergunakan pada klasifikasi teks adalah Algoritma Naïve Bayes Classifier. Metoda NBC (Naïve Bayes Classifier) telah banyak dipergunakan terhadap penelitian  tentang Text Mining sebab memiliki kelebihan antara lain metode sederhana namun memiliki akurasi yang tinggi[5]
Melalui penelitian ini maka penulis menyimpulkan untuk dapat menghitung data sentimen positif atau sentimen negatif dalam opini masyarakat dunia tentang pariwisata kota medan, begitu juga akurasi klasifikasi dari hasil sentimen nya  menggunakan  NBC  (Naïve  Bayes  Classifier)  dan  juga  diharapkan  dapat  memberikan  saran  kepada  pemerintahan untuk pariwisata kota Medan dalam menyajikan sarana dan prasarana untuk menunjang turis luar negeri terhadap kota Medan sebagai pertimbangan dalam menentukan baik atau buruk nya pariwisata kota Medan yang akan dilihat..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Didalam penyusunan penelitian ini, penulis menggabungkan data yang di perlukan untuk penelitian ini. Adapun langkah- langkah yang penulis lakukan dalam penyusunan penelitian ini yaitu :
1. Penelitian Pustaka ( Library research )
Dalam melakukan penelitian pustaka, penulis membaca buku dan jurnal yang terkait dengan judul skripsi yang akan dikembangkan.
2. Sumber Data
Pemakaian data pada penelitian ini adalah kumpulan tweet masyarakat dunia mengenai kota Medan.
3. Analisa Upaya mendapatkan dan menata dengan sistematis sumber data berdasarkan hasil pada sumber data yaitu kumpulan tweet masyarakat dunia mengenai kota Medan.
4.   Penyusunan Laporan Setelah mendapati hasil pada tahapan ini dikerjakan pada sistem yang telah selesai diterapkan dan diuji serta hasil analisa disusun secara lengkap.

## 2.2 Text Mining
Algoritma  Text  Mining  merupakan  algoritma  digunakan  agar  penggalian  data  supaya  dapat  melengkapi  masalah kebutuhan informasi dengan menerapkan metode machine learning, data mining, natural language processing, manajemen pengetahuan serta pencarian informasi. Metode text mining melibatkan pra-proses dokumen seperti pengkategorian teks, ekstraksi informasi, serta ekstraksi kata. Teknik ini dapat berguna untuk mengekstraksi informasi terhadap sumber data melewati  identifikasi  serta  eksplorasi  bentuk  yang  menarik  [6].  Text  Mining  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menangani  permasalahan klasifikasi,  information retrival,  information  extraction  serta  clustering    [7].  Pada  umumnya proses kerja dari Text Mining banyak mengapdopsi dari penelitian data mining namun yang menjadi perbedaan adalah
pola yang digunakan oleh Text Mining diambil dari sekumpulan bahasa alami yang tidak terstruktur sedangkan dalam data  mining  pola  yang  diambil  dari  database  yang  terstruktur.  Tahapan  algoritma  Text  Mining  secara  umum  adalah praproses teks.

## 2.3 Praproses Teks
Pra-proses  teks  adalah  salah  satu  bagian  pada  algoritma  Text  Mining,  proses  mengolah  teks  yang  difungsukan  untuk pengubahan  bentuk  dokumen  menjadi  data  yang  terstruktur  sesuai  dengan  kepentingannya  supaya  dapat  diolah  lebih lanjut  pada  proses  text  mining.  Langkah  pra-proses  teks  dalam  klasifikasi  berfungsi  untuk  memaksimalkan  akurasi klasifikasi  data.  Pra-proses  tulisan  kalimat  maupun  pembentukan  kata  yang  berimbuhan.  Adapun  4  (empat)  aturan pembentukan kata yang berimbuhan (affix) untuk mengubah arti kata dasar yaitu antara lain :
1. Kata awalan (prefix)
Imbuhan yang dapat ditambahkan pada awal kata dasar. Imbuhan ini terbagi dalam dua jenis yaitu : a.   Standar, yang mencakup imbuhan “in-”, “on-”, dan “verb –ing”.
b.   Kompleks, yang mencakup imbuhan “verb-1”, “verb-2”, “verb-3”.
2. Akhiran (suffix)
Imbuhan  yang  ditambahkan  di  belakang  kata  dasar.  Suffix  yang  sering  digunakan  didalam  reguler  verbs  yaitu “present”, “past”, dan “past participle”. Selain itu, imbuhan kata yang menunjukkan keterangan kepemilikan (‘my’, ‘your’, dan ‘our’, dan their) dan kepemilikan dia/benda (“his”, “her”, dan “its”) juga dapat dikategorikan sebagai suffix.
3. Kata awalan  dan kata akhiran  (confix)
Imbuhan ini yang ditambahkan pada depan kata dan belakang kata dasar (prefix serta suffix) dengan bersama-sama.
4. Kata sisipan (inffix) imbuhan ini yang disisipkan pada tengah kata dasar. Rule terbentuknya kata pada bahasa Inggris berkaitan dengan pra-proses  teks  karena  hasil  akhir  pra-proses  teks  dinantikan  mendapati  kata  dasar  yang  sesuai  pada  Grammer English Language. Adapun tahapan pada pra-proses teks antara lain :
a.  Case Folding
Adalah proses pengubahan seluruh karakter pada teks menjadi huruf kecil serta menghilangkan tanda baca serta angka. Prosedur case folding yaitu memproses huruf alphabet dari “a” sampai dengan “z” saja agar karakter selain huruf tersebut akan dihapus [8].
b.  Tokenizing Adalah  proses  pemecahan  pada  awalnya  kalimat  menghasilkan  kata-kata  atau  memutus  deretan  pada  string menghasilkan potongan-potongan, seperti kalimat berdasarkan setiap kata yang menyusunnya.
c.  Stopwords
Adalah  kosa-kata  yang  tidak  termasuk  kata  unik  ataupun  ciri  khas  terhadap  suatu  dokumen/data  atau  tidak memiliki pesan apapun secara signifikan pada teks ataupun kalimat [9]. Kosa-kata yang dimaksud yaitu seperti kata penghubung serta kata keterangan yang tidak termasuk kata unik, misalnya “dari”, “akan”, “seorang”, dan lain sebagainya.
d.  Stemming Yaitu tahapan untuk mendapati kata dasar dengan proses menghilangkan awalan kata, akhiran kata, sisipan kata, dan confixes (kombinasi dari awalan kata dan akhiran kata). Di penelitian ini metode stemming yang digunakan yaitu  algoritma Snowball Stemmer.
e.  Removal URL adalah sebuah tahapan menghapus URL atau alamat di website yang ada di tweet [10].

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Algoritma Naïve Bayes Classifier adalah metode yang menerapkan konsep probabilitas bersyarat [ 18 ]. Pada dasar nya Algoritma NBC dapat dinotasikan pada persamaan sebagai berikut.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴)𝑃( 𝐵 | 𝐴 ) 𝑃(𝐵) (1)
Metode  NBC  adalah  algoritma  yang  berfungsi  supaya  mencari  nilai  untuk  probabilitas  tertinggi  dan mengklasifikasikan data uji terhadap kategori yang paling tepat. Algoritma Naive Bayes Classifier juga adalah salah satu metoda  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  teks.  Kelebihan  NBC  merupakan  algoritma-nya  sederhana  akan  tetapi mempunyai akurasi yang tinggi. Terdapat 2 (dua) tahapan dalam mengklasifikasikan tweet . Cara pertama yaitu melakukan pelatihan kepada tweet yang sudah dikenal kategorinya. Selain itu cara kedua merupakan tahapan klasifikasi tweet yang belum dikenal kategorinya [11]. Didalam metode NBC semua dokumen akan direpresentasikan terhadap pasangan atribut “ 𝑎 1 , 𝑎 3 ,..., 𝑎 𝑛 ” dimana 𝑎 1 yaitu kata pertama, sedangkan 𝑎 2 yaitu kata kedua dan seterusnya. Kemudian V merupakan himpunan  pengelompokan tweet .  disaat  tahap  klasifikasi  algoritma  akan  mencari  probabilitas  tertinggi  dari  semua pengelompakan  dokumen  yang  diujikan  (VMAP).  Adapun  persamaan  VMAP  adalah  pada  persamaan  (2.2)  sebagai berikut :
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg max 𝑃 (𝑉 𝑗 ) ∏ 𝑃 𝑖 (𝑎 𝑖 |𝑉𝑗) (2)
Nilai 𝑃(𝑉𝑗) dihitung pada proses train , didapat dengan rumus yaitu :
𝑃(𝑉 𝑗 ) = | 𝑑𝑜𝑐 𝑗 | | 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 | (3)
Dimana |doc  j| adalah  jumlah tweet yang  memiliki  pengelompokan j didalam train .  Kemudian |train| adalah jumlah tweet didalam sampel yang digunakan untuk train . Untuk setiap probabilitas kata ai pada setiap kategori 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑉 𝑗 ) , dihitung pada saat train .
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑉 𝑗 ) = 𝑛𝑖+1 | 𝑛+𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎 | (4)
Dimana 𝑛 𝑖 merupakan  jumlah  kemunculan  kata 𝑎 𝑖 dalam  tweet  yang  berkategori 𝑉 𝑗 ,  sedangkan  n  merupakan banyaknya seluruh kata dalam tweet dengan kategori 𝑉 𝑗 dan |kosakata| merupakan banyaknya kata dalam data train .

## 2.5 Metode K-Folds Cross Validation
K-fold cross validation merupakan salah satu dari teknik yang difungsikan untuk memilah data menjadi train data serta test data. Teknik ini banyak diterapkan peneliti karena didapati mengurangi bias yang didapatkan didalam pengambilan sebuah sampel. K-fold cross validation berlaku continyu membagi data-data menjadi train data dan test data, sehingga setiap data akan mendapat kesempatan menjadi test data [12]. K yaitu besar angka pemilahan data yang digunakan untuk pembagian train dan test . Tabel berikut adalah ilustrasi pembagian data dengan metode K-Fold cross validation .
Tabel 1. Ilustrasi Dalam Pembagian Data Fold 1 Fold 2 Fold 3 … Fold K Test Train Train … Train Train Test Train … Train Train Train Test … Train … … … … Train Train Train … Test

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Analisa adalah proses yang sangat utama agar mengetahui tahapan yang berlaku pada permasalahan yang nantinya dikaji. Didalam  analisa  terdapat  beberapa  bagian  yaitu  sumber  data,  struktur  data  dan  langkah  analisis  dari  data.  Untuk mengetahui lebih lanjut dalam analisa maka terlebih dahulu mengetahui diagram alir algoritma text mining dan untuk mengetahui lebih lanjut tentang penjabaran dari diagram alir ini akan di bahas di sub bab langkah  analisis data, diagram alir algoritma text mining disajikan pada Gambar 1 sebagai berikut :

## Gambar 1. Diagram Alir Praproses Teks
Dan setelah melalukan praproses teks didalam algoritma text mining dan mendapati hasil dari algoritma tersebut, maka akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma NBC untuk mengetahui sentimen. berikut adalah Diagram Alir Klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) terdapat pada gambar 2 :

## Gambar 2. Diagram Alir Klasifikasi NBC
Data yang diperoleh pada penelitian ini yaitu kumpulan tweet mengenai pariwisata kota Medan pada tanggal 1 Desember 2019 hingga 8 Desember 2019. Data tersebut didapati dari Twitter API (Application Programming Interface) sebanyak  2000  tweet.  Penggalian  data  dari  Twitter  melalui  Twitter  API  (Application  Programming  Interface) menggunakan RStudio sebagai console proses penggalian data.
Data yang total 2000 terhadap pariwisata kota Medan dipilah menjadi train data dan test data dengan pembagian 90%:10% menggunakan K-fold cross validation. K-Fold Cross Validation berfungsi untuk menentukan data twitter yang layak dijadikan data testing dari setiap data training, dan data testing tersebut dijadikan patokan untuk diklasifikasikan didalam algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), dan bertujuan untuk data dari twitter tersebut dapat mengurangi bias yang terjadi dalam pengambilan sampel. Struktur data yang digunakan dalam penelitian ini setelah dilakukan pra-proses pada  data  teks  tweet  terdiri  dari  variabel  prediktor  yaitu  kata  dasar  setiap  tweet  dan  variabel  respon  yaitu  klasifikasi sentimen tweet (sentimen positif maupun sentimen negatif).
Adapun contoh struktur pada data penelitian sebelum pra-proses yaitu:

## 3.2  Pembahasan
Didalam pembahasan akan di uraikan tentang bagaimana membuat simulasi tahap proses algoritma text mining dan hasil dari  algoritma  tersebut  beserta  proses  nya.  Dan  juga  akan  dibahas  mengenai  tentang  perhitungan  klasifikasi  yang menggunakan naïve bayes classifier (NBC) beserta hasil dari klasifikasi tersebut untuk mengetahui sentimen dari hasil dari algoritma text mining .

## 3.2.1  Simulasi Pra-proses teks
Penjelasan  mengenai  hasil  dari  setiap  langkah  pra-proses  teks  akan  digambarkan  di  simulasi  pra-proses  teks  terhadap sebuah data tweet . Tweet yang akan dipakai sebagai contoh yaitu tweet “ RT @ShinyHistGems: The Maimun Palace in Medan, Indonesia. Owned by the Sultanate of Deli is known for its unique design… ”. Berikut adalah gambar dari Simulasi Praproses Teks pada gambar 4.
Gambar 4. Simulasi Praproses Teks
Maka hasil dari proses algoritma text mining untuk tweet pada gambar 3.4 dari simulasi tersebut adalah “maimun palace  medan indonesia sultanate  deli unique  design”. Untuk tweet berikutnya,  seperti  tweet  “ Guess  Coming  soon  at Delipark  Medan  https://t.co/sdAviqvjxr ”  akan  diberlakukan  pra-proses  teks  dengan  tahapan  yang  sama  sehingga memperoleh hasil pra-proses terakhir sebagai berikut.
guess delipark medan
Gambar 5. Contoh Hasil Pra-proses Teks
Didapati dari kedua contoh hasil pra-proses teks pada tweet diatas, maka didapati struktur data setelah pra-proses teks sebagai berikut ini :
Tabel 2. Contoh Struktur Data Setelah Pra-proses Teks Tweet Variabel Prediktor ke - maimun  palace  medan  indonesia sultanate  deli  unique  design  guess  delipark
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
Pembentukan struktur data setelah dilakukan praproses teks seperti pada Tabel  2, yaitu menjadikan setiap kata menjadi variabel prediktor dan meletakkannya pada satu baris. Jika terdapat tambahan kata (variabel prediktor) dari tweet baru, maka kata tersebut diletakkan pada baris yang sama dan di kolom berikutnya. Namun jika terdapat kata yang sama atau kata yang telah ada pada struktur data, maka kata tersebut tidak dimasukkan lagi pada struktur data. Sehingga tidak terdapat kata atau variabel prediktor yang sama dalam struktur data. Nilai dari setiap kata tersebut merupakan jumlah kemunculan kata dalam tweet ke-i seperti yang terdapat pada Tabel 2 mengenai contoh struktur data setelah praproses teks.

## 3.2.2 Pembagian Data menggunakan Metode K-Fold Cross Validation
Seperti yang di ketahui di landasan teori bahwa K-Fold Cross Validation adalah metoda yang mempilah data menjadi train data dan test data, maka data yang menjadi data train merupakan data yang sudah dilakukan pra-proses teks yaitu twitter pertama  pada  gambar  4  adalah  “maimun  palace  medan  indonesia  sultanate deli  unique design”  kemudian  data yang akan menjadi data test yaitu pada gambar 5. yaitu “guess delipark medan” yang sudah dilakukan pra-proses teks,
dan  berikutnya  pembagian  data  tersebut  dengan  menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation akan  dilakukan perhitungan klasifikasi guna untuk menentukan sentimen dari penggabungan train data maupun test data tersebut. Metode ini bertujuan untuk mengurangi bias yang terjadi didalam pengambilan sampel.

## 3.2.3  Perhitungan Klasifikasi
Adapun yang menjadi ilustrasi perhitungan untuk dilakukannya klasifikasi sentimen dengan Algoritma NBC dari contoh tweet pada  tabel  2  sebagai train data  serta  contoh tweet “ Guess  Coming  soon  at  Delipark  Medan ”  sebagai test data. Perhitungan tersebut dilakukan supaya dapat dilakukan pemilahan apakah contoh tweet tersebut sebagai test data memiliki sentimen negatif ataupun positif. Langkah awal yang dilakukan yaitu menghitung probabilitas pada setiap kelas sentimen dengan persamaan (3) yaitu :
𝑃(𝑉 1 ) = | 𝑑𝑜𝑐1 | | 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 | = 1 2 = 0,5 𝑃(𝑉 2 ) = | 𝑑𝑜𝑐2 | | 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 | = 1 2 = 0,5
Dimana 𝑃(𝑉 1 ) merupakan  probabilitas  bersentimen  positif  serta 𝑃(𝑉 2 ) merupakan  probabilitas  bersentimen negatif.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  probabilitas  kemunculan  setiap  kata  pada  masing-masing  kategori  dengan persamaan (4). P(maimun | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(maimun | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(palace | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(palace | v2) = (0+1)/(3/10) =0,30 P(medan | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(medan | v2) = (1+1)/(3/10) = 0,150 P(indonesia | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(indonesia | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(sultanate | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(sultanate | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(deli | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(deli | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(unique | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(unique | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(design | v1) = (1+1)/(8/10) = 0,40 P(design | v2) = (0+1)/(3/10) = 0,30 P(guess | v1) = (0+1)/(8/10) = 0,80 P(guess | v2) = (1+1)/(3/10) = 0,150 P(delipark| v1) = (0+1)/(8/10) = 0,80 P(delipark | v2) = (1+1)/(3/10) = 0,150
Kemudian yaitu mencari probabilitas tertinggi pada tweet yang diujikan. Tweet test setelah dibuat pra-proses teks, kemudian kata tersebut terdiri dari kata “unique”, “medan”, dan “delipark”. Agar dicari probabilitas tertinggi dari setiap kata pada tweet tersebut menggunakan persamaan (2).
𝑃(𝑉 1 ) ∏ 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑉 1 ) 𝑖 = (0,5)(𝑃(𝑢𝑛𝑖𝑞𝑢𝑒|𝑉 1 ) × 𝑃(𝑚𝑒𝑑𝑎𝑛|𝑉 1 ) × 𝑃(𝑑𝑒𝑙𝑖𝑝𝑎𝑟𝑘|𝑉 1 ))           = (0,5)(0,40 × 0,40 × 0,80)
= 0,064
𝑃(𝑉 2 ) ∏ 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑉 2 ) 𝑖 = (0,5)(𝑃(𝑢𝑛𝑖𝑞𝑢𝑒|𝑉 2 ) × 𝑃(𝑚𝑒𝑑𝑎𝑛|𝑉 2 ) × 𝑃(𝑑𝑒𝑙𝑖𝑝𝑎𝑟𝑘|𝑉 2 ))           = (0,5)(0,30 × 0,30 × 0,150) = 0,00675
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg max 𝑃(𝑉 𝑗 ) ∏ 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑉 𝑗 ) 𝑖 = 𝑉 1
Nilai pada probabilitas teks setiap tweet test yang terbesar yaitu probabilitas setiap teks terhadap sentimen positif maka tweet test tersebut dapat diklasifikasikan menjadi tweet “ sentimen positif ”.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  hal  yang  didasari  dari  hasil  implementasi  didapati  kesimpulan  antara  lain  Total  kata  pada  data  2000  tweet pariwisata kota medan adalah 18.965 kata Hasil count kata merupakan hasil dari analisa sentimen menggunakan  software RStudio pada pariwisata kota Medan adalah 1803 tweet positif atau 80.2% sedangkan tweet sentimen negatif yaitu 137 atau sebesar 19.8%, Secara umum penggunaan software RStudio untuk penetapan hasil analisa sentimen menunjukkan bahwa software tersebut sangat cocok dalam mengimplementasikan text mining, analysis sentiment, machine learning, natural  language  program  lainnya,  Kosa  kata  sering  muncul  di  pariwisata  kota  Medan  kelompok  keseluruhan  adalah kebanyakan menyangkut isu politik. Sedangkan pada kelompok kata yang sering muncul lainnya adalah kata “medan”,
“family”, dan “running” dan Pada penelitian berikutnya, penelitian yang sama dapat dikembangkan menggunakan API Stream  dan  dapat  dibuat  program  untuk  otomatisasi  klasifikasi.  Sehingga hasil  analisis  sentimen  dapat  diakses  secara realtime.  Selain  itu,  daftar  kata  pada  stopwords  dapat  dilengkapi  dengan  daftar  kata  singkatan  dan  daftar  kata  dalam berbagai bahasa Negara lain nya..

## REFERENCES
[1] G. A. Adji, T. B. Buntoro, and M. M. Agustin, “Identification of Ambiguous Sentence Pattern in Indonesian Using Shift-Reduce Parsing,” Proceeding 1st Int. Con ference Comput. Sci. Eng., pp. 61–63, 2014.
[2] Eri  Zuliarso.  Adhi  Viky Sudiantoro  “Artificial  Intelligence  konsep  dan  penerapannya,”  in  Artificial  Intelligence  konsep  dan penerapannya, Seno, Ed. Yogyakarta: Andi, 2014, pp. 2–3.
[3] B. Widodo and S. Derwin, “Artificial Intelligence konsep dan penerapannya,” in Artificial Intelligence konsep dan penerapannya, Seno, Ed. Yogyakarta: Andi, 2014, p. 7.
[4] Van Meter and Van Horn, "The Policy Implementation Process,” in Artificial Intelligence konsep dan penerapannya, Seno, Ed. Yogyakarta: Andi, 2014, p. 209.
[5] C. J. S. Lelywiay, S. Widowati, and K. M. L, “Deteksi Pola Ambiguitas Struktural pada Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami,” vol. 4, no. 3, pp. 51–64, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.3.355.
[6] R Feldman and J Sanger, The Text Mining Handbook:.”
[Online].  Available:  https://github.com/famrashel/idn-tagged- corpus/blob/master/Indonesian_Manually_Tagged_Corpus_ID.tsv.
[7] Awalludin M.pd, Pengantar Bahasa Indonesia untuk perguruan tinggi. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[8] O. Anton, W. Prihartono, and S. Sos, “Surat Kabar & Konvergensi Media (Studi Deskriptif Kualitatif Model Konvergensi Media Pada Solopos),” vol. 4, no. 1, pp. 105–116, 2016, doi: 10.12928/channel.v4i1.4210.
[9] D. RAMAIAH K, “GATE AND PGECET FOR COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY,” in GATE AND PGECET FOR COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2nd ed., Delhi: asoke k gosh, 2019, pp. 2–5.
[10]  Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[11]  R. AS and M. Shalahudin, Rekayasa Perangkat Lunak : Terstruktur dan berorientasi objek. Bandung:.