## SENTIMEN ANALISIS PENGGUNA TWITTER TERHADAP SEA GAMES 2023 DENGAN METODE NAIVE BAYES
Wahyu Gumilang 1 , Albert Riyandi 2
12 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Tangerang E-mail: 1 1122003@nusamandiri.ac.id , 2 Albert.abe@nusamandiri.ac.id
Abstract – The  development  of  computers  and  telecommunications  has  made  people  often  express  their opinions through social media Twitter. As recently, after the 2023 SEA Games were held in Cambodia, various kinds  of tweets  appeared from  various  sports.  From  this  opinion,  it  can  be  seen  that the country's  success  in holding the Sea Games by conducting a sentiment analysis. So this research was conducted to find out how the public opinion regarding the holding of the 2023 SEA Games using the Naive Bayes Classifier algorithm. The data used was 1888 data obtained by crawling Twitter data using the keywords SEA Games and RapidMiner tools.  The  division  of  training  data  and  testing  data  is  carried  out  into  two  comparisons,  namely  50:50  and 60:40. The best accuracy results are obtained with a data comparison of 50:50, which is 70.15%, while a data comparison of 60:40 has a smaller result, namely 70.07%.
Keywords : Sea Games, Sentiment Analysis, Naive Bayes, RapidMiner

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Penggunaan internet dan media sosial saat ini sangat  diminati  oleh  masyarakat  di  seluruh  dunia. Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  dataWe  Are  Social dan  Hootsuite,  per  Januari  2023,  akan  ada  5,16 miliar  pengguna  internet  dan  4,76  miliar  pengguna media  sosial  di  seluruh  dunia.  Menurut  laporan tersebut,  terdapat  167  juta  pengguna  aktif  jejaring sosial  di  Indonesia  pada  Januari  2023.Teknologi yang  dulu  hanya  bisa  kita  imajinasikan  atau  lihat saat  menonton  film-film  sains  fiksi,  kini  dapat dinikmati secara nyata[1].
Media sosial seperti twitter biasanya  menjadi tempat untuk menuangkan opini masyarakat tentang berita  yang  sedang  hangat  dibicarakan.  Adapun opini  yang  disampaikan  dapat  berupa  opini  positif, negative,  ataupun  netral.  Bukan  hanya  mengenai peristiwa  yang  terjadi  di  Indonesia,  tetapi  juga terhadap peristiwa yang terjadi diluar negeri. Saat ini berbagai  bidang  tak  lepas  dari  berbagai  macam opini, baik dibidang politik, bisnis, keuangan sampai bidang olahraga.
Seperti  setelah  dilaksanakannya  SEA  Games 2023  di  Kamboja  baru-baru  ini  juga  tak  lepas  dari berbagai  macam  cuitan  disegala  jenis  cabang olahraga.  Dari  tweet    yang  banyak  beredar,  dapat diidentifikasi keberhasilan negara dalam penyelenggaran  SEA  Games  dengan  melakukan sebuah opinion mining.
Opinion mining atau sentimen analisis adalah proses memahami,  mengekstrak, dan  mengolah data secara  tekstual  untuk  memperoleh  informasi sentimen  yang  ada  dalam  suatu  kalimat  opini. Sentimen  analisis  dilakukan  untuk  memperoleh pendapat  atau  opini  didalam  sebuah  masalah maupun objek seseorang, apakah hasilnya cenderung berpandangan positif, negatif atau netral[2].
Sebuah penelitian mengenai analisis sentimen pada opini masyarakat tentang dampak  virus corona di  Twitter  melakukan  perbandingan  dua  algoritma yaitu  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine. Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  tersebut  yaitu metode  Naïve  Bayes  mampu  mengklasifikasi sentiment  dengan  nilai  akurasi  sebesar  81.07%, sedangkan SVM menghasilkan nilai yang lebih kecil yaitu  79.96%[3].  Dengan  mengacu  pada  beberapa studi  terdahulu,  penelitian  ini  akan  dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Maka  berdasarkan  penjelasan  di  atas, penelitian  ini  diangkat  dengan  judul “Sentimen Analisis Pengguna Twitter Terhadap SEA Games 2023 Dengan Metode Naive Bayes” .

## 1.2.   Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  di  atas,  maka  rumusan  masalah  pada penelitian itu yaitu sebagai berikut:
1. Bagaimana  mengetahui  bahwa  metode  Naive Bayes  mampu  secara  otomatis  melakukan klasifikasi tweet pada Twitter dengan baik ?
2. Bagaimana  informasi  umum  mengenai  opini masyarakat  tentang  pelaksanaan  SEA  Games pada media sosial Twitter ?

## 1.3.   Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Menganalisis  penggunaan  metode  Naive  Bayes dalam mengklasifikasi tweet.
2. Mengetahui  informasi  umum  mengenai  opini masyarakat  tentang  pelaksanaan  SEA  Games pada media sosial Twitter.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Teks Mining
Teks mining adalah salah satu bidang khusus dari data  mining . Teks  mining dapat  didefinisikan sebagai  suatu  proses  untuk  menggali  informasi dimana seorang user berinteraksi dengan sekumpulan  dokumen  menggunakan tools analisis yang  merupakan  komponen-komponen  dalam data mining yang salah satunya adalah kategorisasi[4].

## 2.2 Sentimen Analisis
Sentimen  analisis  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.  Sentimen  analisis  juga bisa  diartikan  sebagai  teknik  atau  metode  untuk menentukan  bagaimana  suatu  emosi  diekspresikan melalui  sebuah  teks  dan  bagaimana  emosi  tersebut dapat  diklasifikasikan  sebagai  positif  atau  negatif. Dengan  demikian,  sentimen  analisis  berfokus  pada pengolahan  opini  yang  mengandung  polaritas,  yaitu memiliki opini positif, negatif, atau netral[4]

## 2.3 Twitter
Twitter adalah sebuah situs web yang dimiliki dan dioperasikan oleh Twitter Inc., yang menawarkan  jaringan  sosial  berupa  mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya untuk mengirim dan membaca pesan Tweets [5].
Tweet  dapat  dilihat  secara  publik,  tetapi pengirim  dapat  membatasi  pesan  ke  daftar  teman mereka.  Pengguna  dapat  melihat  tweet  pengguna lain,  yang  dikenal  sebagai  pengikut  atau  follower. Semua  pengguna  dapat  mengirim  dan  menerima tweet  melalui  situs  web  Twitter,  aplikasi  pihak ketiga  yang  kompatibel  (ponsel).  Pengguna  dapat menulis  pesan  berdasarkan  topik    menggunakan tanda # (hashtag). Sementara itu, Anda bisa mention atau membalas postingan pengguna lain menggunakan  simbol  @.Twitter  termasuk  media sosial  yang  sangat  populer  dikalangan  pengguna internet,  hal  ini  dikarenakan  kesederhanaan  dan kemudahan  dalam  penggunaannya,  serta  pengguna dapat  dengan  bebas  mengeluarkan  pendapat  atau opini mereka[6].

## 2.4 RapidMiner Studio
RapidMiner adalah  salah  satu  alat  data  besar yang  memiliki  banyak  keunggulan,  beberapa  di antaranya disediakan secara bebas sebagai perangkat lunak  sumber  terbuka,  komunitas  gratis  sebagai
pengguna dan pengembang, dan nilai pengembangan dengan  RapidMiner  relatif  rendah  dibandingkan dengan solusi pengembangan data lainnya[7]. RapidMiner memproses data dengan mengekstrak  pola dari kumpulan data dan kemudian menggabungkannya  dengan  database,  kecerdasan buatan,  dan  metode  statistik  untuk  mendapatkan informasi  berkualitas  tinggi  dari    teks  yang diproses[8].

## 2.5 Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier (NBC)  merupakan metode  klasifikasi  berbasis  probabilitas  atau peluang,  dimana  dihitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari  dataset  yang  diberikan. Naive  Bayes menjadi salah  satu  metode  klasifikasi  yang  memiliki keakuratan  tinggi  dalam  mengklasifikasi  juga memiliki  waktu  klasifikasi  yang  singkat  sehingga dapat  mempercepat  proses  sentimen  analisis. Metode  ini  merupakan  metode  berdasarkan  teorema dan  probabilitas  bayes  dengan  asumsi  inpendensi yang  kuat.Algoritma  Naive  Bayes  sangat  cocok untuk  melakukan  klasifikasi  pada  dataset  yang bertipe nominal[9].
Klasifikasi  ini  merupakan  klasifikasi  yang bersifat supervised  learning karena  memiliki supervisor (manusia  melakukan  klasifikasi  secara manual  pada  data  yang  digunakan  dalam  pelatihan) selaku  pengajar  dalam  proses  belajar  atau  learning. Ciri utama dari  NBC ini adalah asumsi  yang sangat kuat  (naif)  akan  independensi  dari  masing-masing kondisi/kejadian[10].

## 2.6 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Term  Frequency -  Inverse  Document Frequency atau TF-IDF adalah suatu algoritma yang berfungsi  untuk  menghitung  bobot  kata  yang terkadang  digunakan  pada  suatu  kumpulan  kata. Secara  sederhana,  algoritma  TF-IDF  digunakan untuk  mengetahui  berapa  sering  suatu  kata  muncul di  dalam  dokumen.  Algoritma  ini  menghitung sebuah  nilai  Term  Frequency  (TF)  yaitu  banyaknya kata  yang  muncul  pada  setiap  dokumen,  semakin banyak  frekuensi  kemunculan  kata  maka  bobotnya semakin  tinggi  dan  juga  Inverse  Document Frequency  (IDF)  yaitu  perhitungan  bagaimana  kata terdistribusikan  dalam  dokumen,  semakin  sedikit frekuensi  kemunculan  kata  maka  bobotnya  semakin tinggi[11].  Formula  dari  metodenya    adalah  sebagai berikut:
Huruf t merupakan term, TF merupakan jumlah dari term  t  yang  terdapat  dalam  dokumen,  N  merupakan total  dokumen,  dan  df  merupakan  jumlah  dokumen yang terdapat term t[12].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling Data
Proses  crawling  data  dilakukan  dengan  kata kunci  “SEA  Games”  dan  “ASEAN  Games”.  Data diambil menggunakan tools Rapidminer Studio.
Gambar 1. Data hasil crawling .
Proses  pengambilan  data  menggunakan RapidMiner  menggunakan  kata  kunci  tersebut menghasilkan  data  dengan  jumlah  1888  data.  Data tersebut kemudian disimpan dalam bentuk excel.

## 3.2 Pelabelan
Proses  selanjutnya  adalah  pelabelan.  Proses ini dilakukan secara manual yakni memberikan label positif,  negatif  dan  netral  pada  setiap  tweet.  Pada proses ini hanya mengkelompokan data dengan cara memberi  label  kelas  yang    digunakan  oleh  penulis. Proses  ini  diperlukan  sebagai  data  uji  untuk  proses selanjutnya yaitu klasifikasi.

## 3.3 Preprocessing
Proses  selanjutnya  adalah preprocessing . Proses  ini  akan  dilakukan  beberapa  proses  untuk mendapatkan  data  acuan  yang  siap  untuk  diproses. Preprocessing  data  dilakukan  dengan  beberapa tahapan,  diantaranya cleansing,  case  folding, tokenizing,  filtering  dan  stemming .  Berikut  ini contoh data yang belum melalui tahap preprocessing.
Gambar 2. Data sebelum tahap preprocessing .

## 3.3.1 Cleansing
Tahap cleansing yaitu  pembersihan  data  dari tanda  baca  ( punctuation ), link , hashtag,  mention,
dan  berbagai  atribut  yang  tidak  berpengaruh terhadap  proses  klasifikasi.  Contoh  data    sesudah melalui  tahap  cleansing  bisa  dilihat  pada  gambar  di bawah ini.
Gambar 3. Data hasil cleansing 3.3.2 Case Folding
Tahap case  folding merupakan  tahap  untuk mengubah  seluruh  huruf  kapital  jadi  huruf  kecil ( lowercase ).  Hal  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menghindari  redudansi  data  yang  hanya  disebabkan oleh  perbedaan  penulisan  jenis  huruf.  Contoh  data sesudah  melalui tahap case folding bisa dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Data hasil case folding .

## 3.3.3 Tokenizing
Data  yang  telah  dicleansing  dan  case  folding kemudian    akan  dilanjutkan  ke  proses  selanjutnya yaitu tokenizing .  Tahap  ini  akan  memecah tweet yang  berupa  kalimat  menjadi  kata  untuk  keperluan proses  selanjutnya.  Contoh  data    sesudah  melalui tahap tokenizing bisa  dilihat  pada  gambar  di  bawah ini.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 3.3.4 Filtering
Proses  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan kata  yang  tidak  bermakna  dan  tidak  berpengaruh terhadap  hasil  klasifikasi  ( stopwords ).  Contoh  data sesudah  melalui  tahap filtering bisa  dilihat  pada gambar di bawah ini.
Gambar 6. Data hasil filtering .

## 3.3.5 Stemming
Stemming merupakan proses untuk mengubah kata  berimbuhan  menjadi  kata  dasar.  Contoh  data sesudah  melalui  tahap stemming bisa  dilihat  pada gambar di bawah ini.
Gambar 7. Data hasil stemming .

## 3.4 Pembobotan
Tahap  pembobotan  yaitu  tahap  untuk melakukan  pembobotan  dengan menggunakan seleksi fitur. Hal ini dilakukan untuk mengubah data yang  berupa  nominal  menjadi  numerik.  Adapun pada  penelitian  ini,  seleksi  fitur  yang  akan digunakan  yaitu  TF-IDF.  Berikut  ini  merupakan hasil pembobotan TF-IDF menggunakan Rapidminer.
Gambar 8. Data hasil TF-IDF.
Contoh TF-IDF dalam satu kalimat:
Gambar 9. Contoh TF-IDF satu kalimat.

## 3.5 Klasifikasi
Tahap  ini  untuk  memberikan  pelatihan  dan implementasi algoritma Naive Bayes pada data yang sudah  di preprocessing .  Berikut  ini  adalah  proses klasifikasi menggunakan Rapidminer.
Gambar 10 . Proses Klasifikasi Data Naive Bayes Classifier.
Setelah  proses  tersebut,  dapat  dilihat  hasil pemodelan  klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes Classifier dan  dilakukan  pengujian,  yang  pertama dengan  komposisi  50%  data latih  dan  50%  data  uji, selanjutnya  dengan  komposisi  60%  data  latih  dan 40% data uji.
Pada  pengujian  pertama  dilakukan  dengan menggunakan  50%  data  latih  dan  50%  data  uji. Algoritma Naive Bayes dilatih dengan menggunakan data  latih  sehingga  menghasilkan  suatu  model,  lalu selanjutnya  dilakukan  penerapan  model  tersebut kedalam data uji, secara keseluruhan tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 70.15% dengan 918 jumlah data  uji.  Berikut  presentase  lengkapnya  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 1. Tabel hasil pengujian pertama 50:50 Benar Negatif Benar Netral Benar Positif Class Precision Prediksi Negatif 42 86 7 31.11% Prediksi Netral 74 584 52 82.25% Prediksi Positif 10 45 18 24.66% Class Recall 33.33%  81.68% 23.38 %
Pada pengujian selanjutnya dilakukan dengan menggunakan  60%  data  latih  dan  50%  data  uji. Algoritma Naive Bayes dilatih dengan menggunakan data  latih  sehingga  menghasilkan  suatu  model,  lalu selanjutnya  dilakukan  penerapan  model  tersebut kedalam data uji, secara keseluruhan tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 70.07% dengan 735 jumlah data  uji.  Berikut  presentase  lengkapnya  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 2 . Tabel hasil pengujian kedua 60:40 Benar Negatif Benar Netral Benar Positif Class Precision Prediksi Negatif 35 67 2 33.65% Prediksi Netral 57 466 46 81.90% Prediksi Positif 9 39 14 22.58% Class Recall 34.65% 81.47%  22.58 %
Maka  dari  dua  pengujian  yang  dilakukan, diperoleh  hasil  akurasi  terbaik  untuk  klasifikasi opini masyarakat mengenai SEA Games menggunakan  mentode  Naïve    Bayes  yaitu  dengan pembagian  data  latih  50%  dan  data  uji  50%  yang menghasilkan akurasi 70.15%.

## IV. PENUTUP
4.1 Kesimpulan
1. Pada  pengujian  pertama  dengan  komposisi 50% data latih dan 50% data uji menghasilkan rata-rata tingkat akurasi
sebesar  70.15%,  Dan  pada  pengujian selanjutnya dengan komposisi 60% data latih dan  40%  data  uji  menghasilkan  rata-rata tingkat  akurasi  sebesar  70.07%.  Maka  dapat dikatakan  metode Naive  Bayes  Classifier dapat melakukan klasifikasi cukup baik.
2. Pada  pengujian  pertama  didapatkan  126  data negatif  dan  77  data  positif  maka  didapatkan persentase  62%  data  negatif  dan  38%  data positif, lalu di pengujian selanjutnya didapatkan  101  data  negatif  dan  62  data positif maka didapatkan persentase 62% data negatif dan 38% data positif.

## 4.2 Saran
Dari  kesimpulan  yang  sudah  dipaparkan diatas,  penulis  memiliki  saran  yang  sekiranya berguna untuk pihak terkait agar penelitian Sentimen Analisis  Pengguna  Twitter  Terhadap SEA  Games 2023  Dengan Metode  Naive  Bayes bisa  berlanjut atau lebih bermanfaat, sebagai berikut.
1. Akurasi  data  dapat  ditingkatkan  lagi  menjadi lebih  dari  80%  dengan  catatan  data  yang diproses lebih berkualitas.
2. Banyaknya Tweet yang bernilai negatif  menjadi pembelajar  untuk  bangsa  ini  kelak  ketika menjadi tuan rumah SEA Games selanjutnya.

## DAFTAR REFERENSI
T. Anwar, Internet of Things (IoT): Panduan Pengenalan Dasar . 2021. [Online]. Available: http://www.commonroom.info 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, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J.
Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2022, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informat ika
D. Ariyanti and K. Iswardani, “Teks Mining untuk
Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Pemkot Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 125–132, 2020. A. Mukminin, “Analisis sentimen publik terhadap pelayanan tes,” Univ. Din. , 2021.
A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L.
Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi:
10.33365/jti.v14i2.679.
E. D. Madyatmadja, S. I. Jordan, and J. F. Andry, “Big data analysis using rapidminer studio to predict suicide rate in several countries,” ICIC Express Lett. Part B Appl. , vol. 12, no.
8, pp. 757–764, 2021, doi:
10.24507/icicelb.12.08.757.
Ainurrohmah, “Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 4, pp. 493–499, 2021,
[Online]. Available:
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/pris ma/
J. Suntoro, “Data Mining Algoritma dan
Implementasi dengan Pemrograman PHP,” Elex Media Komputindo , vol. 1. p. 196, 2019.
S. Juniarsih, E. F. Ripanti, and E. E. Pratama, “Implementasi Naive Bayes Classifier pada Opinion Mining Berdasarkan Tweets
Masyarakat Terkait Kinerja Presiden dalam
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Aspek Ekonomi,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 3, p. 239, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.39118.
A. W. Andriyan Maulana Harry, “AUTOMATIC
SUMMARIZING DOKUMEN REPOSITORY DENGAN TERM FREQUENCY - INVERSE DOCUMENT FREQUENCY METHOD,” J. Tek. Inform. Atmaluhur , vol. 6, no. 1, p. 40, 2023.
R. B. Trianto, A. Triyono, and D. M. P. Arum,
“Klasifikasi Rating Otomatis pada Dokumen Teks Ulasan Produk Elektronik Menggunakan Metode N-gram dan Naïve Bayes,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 3, p. 295, 2020, doi:
10.32493/informatika.v5i3.6110.

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Wahyu Gumilang NIM : 1122008 TTL : Bekasi, 27 Mei 1993 Alamat Rumah    :  Binong Permai B32/22, Tangerang Telp. : 085693237045 Email : 11220083@nusamandiri.ac.id