## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520

## Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Pengalaman Belanja Thrifting Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Sania Wulandari, Firman Noor Hasan *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia
Email: 1 saniawulandari06@gmail.com, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak− Thrifting merupakan aktivitas belanja barang bekas yang semakin popular di Indonesia terutama  dikalangan kaum milenial dan generasi Z sebagai alternatif belanja yang menghemat biaya. Kegiatan thrifting memberikan dampak positif yang jelas bagi masyarakat Indonesia dalam menjaga lingkungan dengan mengurangi pembelian barang baru. Namun aktivitas jual beli thrifthing dianggap ilegal dan dapat merugikan industri tekstil dalam negeri. Sehingga analisis sentimen perlu dilakukan untuk  mengetahui  bagaimana  tanggapan  masyarakat  terhadap  aktivitas  jual  beli  thrifthing.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghitung jumlah  komentar positif dan  negatif dari pengguna Twitter, serta  mengetahui seberapa akurat algoritma  Naïve Bayes  digunakan  dalam  pengklasifikasian.  Data  yang  digunakan  diambil  dari  media  sosial  Twitter  sebanyak  900  tweet, kemudian  diolah  melalui  beberapa  tahap  lanjutan  seperti  pre-processing  yang  terdiri  dari  cleansing,  tokenize,  dan  filter stopwords.  Kemudian  pada  tahap  pelabelan  data  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  60:40.  Setelah diklasifikasikan menggunakan algoritma Naïve Bayes hasil yang didapatkan cenderung positif dengan jumlah komentar positif sebanyak 368 dan sentimen negatif sebanyak 181. Setelah melalui tahap evaluasi, didapatkan nilai accuracy sebesar 95,92%, nilai precision sebesar 95,76%, dan nilai recall sebesar 97,41%. Hasil  evaluasi  menunjukkan bahwa algoritma Naïve bayes terbukti memiliki keakuratan tingkat tinggi digunakan dalam pengklasifikasian.
Kata Kunci: Thrifting; Anaisis sentimen; Algoritma Naïve Bayes; Twitter; Media sosial
Abstract− Thrifting is an increasingly popular second-hand shopping activity in Indonesia, especially among millennials and generation Z as a cost-saving shopping alternative. Thrifting activities have a clear positive impact on the Indonesian people in protecting the environment by reducing the purchase of new goods. However, thrifting is considered illegal and can harm the domestic textile industry. So sentiment analysis needs to be done to find out how people respond to thrifting activities. This study aims to calculate the number of positive and negative comments from Twitter users, and find out how accurately the Naïve Bayes algorithm is used in the classification. The data used is taken from Twitter social media as many as 900 tweets, then  processed  through  several  advanced  stages  such  as  pre-processing  which  consists  of  cleansing,  tokenize,  and  filter stopwords. Then at the labeling stage the data  is divided  into training  data and test data  with a ratio  of 60:40. After being classified using the Naïve Bayes algorithm, the results obtained tend to be positive with a total of 368 positive comments and 181 negative sentiments. After going through the evaluation stage, the accuracy value is 95.92%, the precision value is 95.76%, and the recall value is 97.41%. The evaluation results show that the Naïve Bayes algorithm is proven to have a high level of accuracy used in classification.
Keywords : Thrifting; Sentiment Analysis; Naïve Bayes Algorithm; Twitter; Social Media

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tren berbelanja yang semakin popular di Indonesia terutama  dikalangan kaum milenial dan generasi Z disebut dengan thrifting, thrifting adalah kegiatan yang dilakukan para pelanggan dengan mencari barang - barang bekas seperti pakaian, sepatu, aksesoris, dan barang – barang lain yang berkualitas baik dengan harga murah [1]. Thrifting  juga  mengurangi  pemborosan  karena  barang  bekas  dalam  kondisi  bagus  masih  bisa  dipakai  kembali daripada di buang ke tempat pembuangan sampah, selain itu membeli barang bekas memungkinkan orang untuk mengekspresikan  gaya  berpakaian  yang  unik  mereka  dapat  menemukan  pakaian  vintage,  aksesoris  langka  atau barang unik lainya yang mungkin sulit ditemukan di toko konvensional [2].
Dampak positif industri terhadap lingkungan, seperti polusi, air dan limbah tekstil menjadi lebih jelas bagi masyarakat,  mereka  dapat  membantu  menjaga  lingkungan  dengan  mengurangi  konsumsi  barang  baru  dengan membeli barang bekas [3]. Barang – barang thrifting biasanya bisa didapatkan seperti di toko–toko khusus yang menjual barang bekas seperti bazaar, atau bahkan berbelanja online di platform seperti marketplace atau situs web khusus. Saat ini thrifting sudah dapat dilakukan melalui Media sosial [4].
Twitter adalah media sosial yang memungkinkan penggunanya  membuat dan membagikan pesan pendek yang disebut “tweet”, yang mencakup hingga 280 karakter yang panjang, teks, video, atau tautan ke situs web lain [5]. Twitter telah berkembang menjadi media sosial penting untuk berbagi informasi secara real-time di seluruh dunia, dan sering digunakan untuk berbagi  berita, pemikiran, dan  informasi  [6]. Media  sosial sudah  mengubah cara masyarakat bersosialisasi dalam berbagai pengalaman belanja [7].
Media sosial seperti Twitter telah menjadi bagian inti dari kehidupan sehari-hari masyarakat di Indonesia dengan banyaknya pengguna yang semakin hari semakin meningkat di Indonesia, dengan meningkatnya pengguna twitter dapat dijadikan sumber data yang melimpah untuk dijadikan informasi mengenai pendapat dan sentimen

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
masyarakat  dengan  berbagai  macam  pengalaman  berbelanja  thrifting,  oleh  karna  itu  dibutuhkan  analisis  yang sistematis dan mendalam [8].
Naïve  Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  berdasarkan  teori  Bayes  bahwa  setiap  fitur  dalam kumpulan data tidak  bergantung satu sama  lain, algoritma  ini digunakan untuk memprediksi kelas data dengan menghitung  probabilitas  kelas  berdasarkan  fitur  fitur  yg  ada.  Meskipun  sederhana,  algortima  ini  umumnya digunakan  dalam  klasifikasi  teks,  dan  analisis  sentimen  [9].  Analisis  sentimen  adalah  proses  mengambil  dan menilai  opini,  perasaan,  atau  sentimen  dari  teks,  tujuannya  untuk  memahami  apakah  sebuah  teks mengandung sentimen positif dan negatif [10]. Analisis sentimen juga dikenal opinion mining yaitu penggabungan antara text mining dan natural language processing [11].
Text mining mempunyai tujuan untuk mendapatkan data yang bermanfaat untuk sekumpulan data, proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  melalui  Rapid  Miner  [12].  Rapid  miner  digunakan sebagai alat untuk menganalisis data dan mesin data mining. Rapid Miner  memiliki  beberapa tahap yang harus dijalani  untuk  memenuhi  penelitian  ini,  proses  dimulai  dengan  pengumpulan  data  atau  crawling  data  melalui twitter  [13].  Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai,  tahapan  pembersihan  data  dilakukan  supaya  data  dapat diolah  dengan  baik,  tahapan  cleansing  dan  filtering  tersebut  meliputi  tokenizing,  transform  case,  stopword removal,  setelahnya  dilakukan  pelabelan  dan  pengklasifikasian  [14].  Dalam  menganalisis  metode  yang  dapat digunakan adalah algoritma Naïve Bayes yang terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen dalam bentuk teks [15].
Sebelumnya itu sudah dilakukan penelitan analisis sentimen menggunakan metode naïve bayes yang diteliti oleh Sri Lestari pada Tahun 2021 dengan judul “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes” yang membahas tentang analisi sentimen terhadap jenis vaksin Sinovac untuk Covid–19 di  Indonesia  yang  menjadikan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  pengklasifikasianya.  Dalam  penelitiannya  ini bertujuan  untuk  menilai  tanggapan  atau  pendapat  dari  masyarakat  Indonesia,  beserat  kelebihan  dan kekurangannya. Hasil dari perhitungan sentimen yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukan 86% sentimen positif dan 14% sentimen negatif, masing-masing dengan nilai akurasi 92,96% [16]. Penelitian lainnya yang serupa juga dilakukan oleh Sifa Melina Salsabila dengan judul “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Naïve Bayes Classifier ” yang membahas tentang analisis sentimen terhadap pelanggan Tokopedia. Penelitian ini bertujuan  untuk  membuktikan  analisis  dan  pengujian  terhadap  komentar  pelanggan  dalam  beberapa  sentimen positif dan negatif. Hasil dari pengujian menghasilkan nilai akurai 95,10% dengan  class recal 91,46%, precision 100.00%, dan nilai AUC: 0.999 [17]. Penelitian lainnya yang serupa juga dilakukan oleh Vynska Amalia Permadi dengan judul “Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes Terhadap Review Restoran di Singapura” yang membahas tentang analisis sentimen terhadap review restoran di Singapura. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi  kemampuan  Naïve  Bayes  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  berdasarkan  review  pelanggan restoran, hasil perhitungan review pelanggan menggunakan metode Naïve Bayes dengan nilai akurasi sebesar 73% [18]. Penelitian  yang serupa  juga dilakukan oleh Sitti Nurul Jannah Fitriyyah dengan  judul  “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes” yang membahas tentang  analisis  sentimen  calon  Presiden  Indonesia  2019.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami  penerapan metode  Naïve  Bayes  dalam  mengalisis  sentimen  pengguna  Twitter  dalam  2  kategori  (negatif,  positif)  dan  3 kategori  (negatif,positif,netral)    [19].  Penelitian  yang  serupa  juga  dilakukan  oleh  Afid  Rozaqi  dengan  judul “Analisis Sentimen Vaksin Booster Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K –NN” yang membahas tentang menilai hasil kinerja klasifikasi sentimen hal akurasi dan presisi, metode yang digunakan untuk menganalisa penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbour. Hasil dari percobaan ini menunjukan akurasi sebesar 78,62% dengan jumlah sentimen positif sebanyak 303 data dan sentimen negatif sebanyak 93 data [20]. Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan perbandingan antara algoritma Naïve Bayes dan  K-Nearest  Neighbour.  Sedangkan  penelitian  ini  hanya  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk menganalisis sentimen.
Jual beli thrifthing merupakan aktivitas ilegal yang dianggap dapat merugikan industri tekstil dalam negeri. Sehingga perlu dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui bagaimana tanggapan masyarakat terhadap belanja thrifthing, apakah  masyarakat memberikan respon positif atau negatif. Hasil analisis  sentimen dapat digunakan untuk mengidentifikasi, meningkatkan pemasaran, menentukan tren pasar, dan dapat dijadikan sebagai acuan bagi pemerintahan dalam menentukan kebijakan jual beli thrifthing. Naïve Bayes digunakan sebagai  metode analisis guna  mengevaluasi  sentimen  tanggapan  pengguna  internet  di  Twitter  terkait  dengan  topik  belanja  thrifting. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung jumlah komentar positif dan  negatif dari pengguna Twitter dan untuk mengevaluasi sejauh mana metode Naïve Bayes dapat mengukur keakuratan dalam melakukan analisis sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Naïve  Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasi  sentimen  pada  penelitian  ini,  data  yang  dikumpulkan  berkaitan dengan pengalaman belanja thrifting di Indonesia. Tahap  – tahap yang dilalui dalam proses penelitian disajikan pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
`

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menjabarkan mengenai tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian. Tahap penelitian dimulai dengan  melakukan  pengumpulan  data  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner  yang  dihubungkan  ke  Twitter  untuk mendapatkan dataset dengan menggunakan kata kunci “thrifthing”. Tahap selanjutnya adalah pre-processing, data yang telah diperoleh kemudian dibersihkan melalui tahapan pre-processing yang terdiri dari beberapa tahap lagi seperti cleansing, tokenizing, dan filter stopword. Setelah dibersihkan data kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Proses pelabelan  manual dilakukan pada data latih untuk dijadikan sebagai  bahan pembelajaran  mesin dalam  melakukan  pengklasifikasian.  Sementara  pelabelan  pada  data  uji  dilakukan  dengan  menggunakan  mesin yaitu dengan mengklasifikasikan data menjadi positif ataupun negatif menggunakan metode Naïve Bayes. Tahap akhir dari penelitian adalah perhitungan akurasi, yang dimana hasilnya berupa accuracy, precision, recall, TNR, dan NPV.

## 2.1.1 Pengumpulan Data (Crawling)
Langkah awal pengumpulan data atau biasa disebut crawling adalah proses pengambilan data yang diambil dengan keyword thrifting. Data yang ditarik merupakan tweet yang dibuat oleh para pengguna di Twitter setiap harinya, pada proses pengambilan data dibantu dengan menggukan Application Performance (API) yang disediakan oleh Twitter [21].

## 2.1.2 Pre-processing
Saat  melalukan  analisis  sentimen,  langkah  yang  perlu  dilakukan  adalah  preprocessing  langkah  ini  merupakan langkah  pertama  untuk  memaksimalkan  hasil  dari  analisis  sentimen  [22],  kalimat  ini  akan  disesuaikan  yang nantinya memudahkan proses pembobotan di tahap selanjutnya [23]. Preprocessing mempunyai beberapa langkah sebagai berikut :

## 2.1.2.1 Cleansing
Proses membersihkan data berikunya menghilangkan simbol-simbol seperti username(@), retweet, URL, karakter “!”, angka dan tanda baca yang tidak diperlukan. Agar data memiliki informasi yang diperluka  dan relevan untuk penelitian [24].

## 2.1.2.2 Tokenizing
Tahapan ini merupakan tahap pengolahan teks yang melibatkan pemisahan teks menjadi kata-kata lebih kecil yang bermakna atau “token” [25],

## 2.1.2.3 Filtering Stopwords
Menghilangkan  kata-kata  yang  sering  digunakan  namun  kurang  penting  dikenal  sebagai  filtering  stopword, stopword  memiliki  beberapa  contoh  dalam  bahasa  Indonesia  seperti  “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”,  dan  lainnya. Stopword bertujuan untuk menghapus kata-kata yang tidak penting menjadi lebih lebih penting [26].

## 2.1.3 Aloritma Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes adalah model algoritma klasifikasi yang sering digunakan untuk memprediksi perhitungan probabilitas di masa depan yang didasarkan pada pengalaman masa lalu. rumus dari metode Naïve Bayes sebagai berikut [27].
P ( ∁ | Α ) = p( Α | ∁ ).p(∁) p(Α) (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
Keterangan :
A  merupakan  data  yang  kelasnya  tidak  diketahui,  sementara  C  merupakan  hipotesis  yang  mengacu  pada  kelas yang  spesifik  untuk  A.  P( ∁ |Α)  mewakili  probabilitas  posteriori  dari  C  berkaitan  dengan  A,  yang  merupakan probabilitas  bahwa  hipotesis  C  benar  jika  kita  memiliki  data  A.  P( ∁ )  adalah  probabilitas  hipotesis  sebelumnya (prior  probability),  yaitu  probabilitas  awal  dari  kebenaran  hipotesis  C  sebelum  melihat  data  A.  P(Α| ∁ )  adalah probabilitas  A  berkaitan  dengan  hipotesis  C,  yang  menunjukkan  seberapa  mungkin  data  A  akan  muncul  jika hipotesis C benar. P(A) adalah probabilitas munculnya data A secara keseluruhan.

## 2.1.4 Perhitungan Akurasi

## 2.1.4.1 Accuracy
Accuracy  mencerminkan  sejauh  mana  model  mampu  mengklasifikasijan  secara  tepat.  Akurasi  merupakan perbandingan  antar  jumlah  prediksi  yang  benar  (positif  dan  negatif)  pada  total  data.accuracy  mengacu  pada seberapa dekat nilai prediksi dengan nilai actual. Nilai accuracy dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2). Dengan rumus perhitungan dibawah ini [28].
TP+TN TP+FP+FN+TN (2)

## 2.1.4.2 Precision (Posiive Predictive Value)
Tingkat keakuratan antara hasil  model dan data yang diminta. Jadi, precision  adalah rasio prediksi  adalah rasio prediksi  benar yang positif. Dari semua kelas positif  yang telah di prediksi dengan benar,beberapa banyak data yang  benar-benar  positif.  Nilai  precission  dapat  diperoleh  dengan  persamaan  (3).  Dengan  rumus  perhitungan dibawah ini [28].
TP TP+FP (3)

## 2.1.4.3 Recall (True Posivite Rate)
Menggunakan  kesuksesan  model  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi.  sehingga  recall  adalah  rasio prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar  positif.  Nilai  recall  dapat  diperoleh dengan menggunkan persamaan (4) dengan rumus perhitungan dibawah ini [29].
TP TP+FN (4)

## 2.1.4.4 True Negative Rate
True Negative Rate mempunyai nama lain yang disebut nilai specificity yautu merupakan presentase kelas negatif yang berhasil diidentifikasi sebagai kelas negatif yang disebut tingkat True Negative. Nilai TNR dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (5) dengan rumus perhitungan dibawah ini [30].
TN FP+TP (5)

## 2.1.4.5 Negative Predictive Value
Negative  Predictive  value  adalah  presentase  data  yang  terklasifikasi  sebagai  kelas  negatif  oleh  algoritma pengklasifikasi  yaitu  data  negatif  dari  keseluruhan  data  yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas  negatif.  Nilai  NVP dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (6) dengan rumus perhitungan dibawah ini [30].
TN FN+TN (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data (Crawling)
Twitter  digunakan  sebagai  media  untuk  mengupulkan  data  berupa tweet.  Data  yang  dikumpulkan  oleh  peneliti sebanyak 900 data, dengan jangka waktu pengumpulan data adalah pada tanggal 15 s.d. 18 mei 2023. Gambar 2 adalah  ilustrasi  crawling  data  atau  proses  pengambilan  data  menggunakan  bantuan  aplikasi  Rapid  Miner.  Data yang didapatkan bersumber dari Twitter, hasilnya disimpan dalam bentuk format Microsoft Excel lalu di konversi menjadi format CSV (Comma Seperated Value).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
Gambar 3.  merupakan kata kunci pada operator search twitter untuk  mendapatkan dataset. Dataset yang dikumpulkan berdasarkan parameter search twitter dengan kata kunci “thrift” untuk mendapatkan informasi dari suatu media sosial Twitter..
Gambar 3. Kata Kunci pada Operator Search Twitter

## 3.2 Pre-processing
Langkah pre-processing yang digunakan untuk penelitian analisis sentimen ini sangat diperlukan, untuk mengubah data  yang  tidak  terstruktur  atau  sembarang  menjadi  data  yang  terstruktur  dalam  tahap  pre-processing  terdapat cleansing data, tokenizing, transform case, dan filtering stopwords. Langkah ini digunakan untuk mengubah data yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  lebih  terstruktur.  Gambar  4  menyajikan  proses  cleansing  data  yang dimana  operator  Replace  merupakan  operator  yang  berfungsi  untuk  membersihkan  data  dan  menghilangkan username (@), RT, URL, tanda baca, simbol-simbol, dan angka yang tidak perlu.

## Gambar 4. Cleansing Data
Gambar 5 menyajikan operator-operator yang ada didalam operator process document from data. Operator tokenizing  merupakan proses memecah teks menjadi bagian-bagian kecil untuk memudahkan analisis sentimen. Operator  transform  case  mengubah  huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  besar  dan  kecil  dengan  tujuan  untuk mengurangi perbedaan anatara huruf besar dan kecil yang dapat mempengaruhi pemprosesan teks yang bertujuan untuk memastikan kalimat dalam data yang memilik format yang konsisten. Operator filtering stopword membantu menghilangkan teks seperti tanda baca, karakter, dan angka serta mengoptimalkan data untuk menganalisis.
Gambar 5. Tokenizing, Transform Case, Stopword
Setelah  melalui  proses  pre-processing,  dataset  berhasil  menjadi  bersih  dari  informasi  yang  tidak berhubungan dengan materi penelitian. Data yang sebelumnya berjumlah 900 data setelah melalui proses cleansing data tersisa menjadi 549 data teks dalam bentuk berupa opini ditujukan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pre-processing
Sebelum Sesudah RT @kelanapt: gaya amat, biasa juga rebutan jaket di live ig thrift. gaya amat, biasa juga rebutan jaket di live ig thrift.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
Sebelum Sesudah orang war tiket coldplay niki gw dan hanin war tiket early bird BAZAAR THRIFT Y2K gara gara murah :VVVVVVVVV; orang war tiket coldplay niki dan hanin gw war tiket early bird BAZAAR THRIFT Y2K gara gara murah Outer hitam kayake relatif gampang dicari. Ke royal/tp aja nder cari di sana banyak, atau kalo low budget ya di thrift shop.; Outer hitam kayake relatif gampang dicari Ke royaltp aja nder cari di sana banyak atau kalo low budget ya di thrift shop Kemaren ke senen niatnya mau beli barang buat thrift shop paman, tapi  malah puyeng sendiri kebeli cuma 3 biji; Kemaren ke senen niatnya mau beli barang buat thrift shop paman, tapi malah puyeng sendiri kebeli cuma 3 biji mak gue skena mana sih buset dapet mulu TNF anjay thrift https://t.co/67ifbymvKY mak gue skena mana sih buset dapet mulu TNF anjay thrift

## 3.3 Pelabelan data/ labeling
Setelah  tahap  pre-processing,  langkah  selanjutnya  adalah  pelabelan  data.  Pelabelan  data  twitter  ini  dikerjakan dengan  manual proses pelabelan  ini  melibatkan penugasan  label pada data latih secara  mandiri, Setelah dataset diberi  label  dengan  cara  pelabelan  ini,  dataset  tersebut  dipakai  sebagai  referensi  untuk  analisis  data  uji menggunakan rapid miner. Kemudian dataset dibagi menjadi dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Seperti tabel 2 menunjukan contoh perbandingan hasil analisis sentimen kelas negatif dan positif.
Tabel 2. Pelabelan Data Latih
Label Teks Negatif gaya amat, biasa juga rebutan jaket di live ig thrift. Positif orang war tiket coldplay niki dan hanin gw war tiket early bird BAZAAR THRIFT Y2K gara gara murah Positif Outer hitam kayake relatif gampang dicari Ke royaltp aja nder cari di sana banyak atau kalo low budget ya di thrift shop Positif Kemaren ke senen niatnya mau beli barang buat thrift shop paman tapi  malah puyeng sendiri kebeli cuma 3 biji Positif mak gue skena mana sih buset dapet mulu TNF anjay thrift

## 3.4 Klasifikasi Naïve Bayes
Sesudah semua data latih terlabeli, lalu data digunakan untuk acuan pada perkiraan sentimen dan pengujian untuk data testing dengan metode algoritma naïve bayes dalam Rapid Miner.
Gambar 6. Klasifikasi Data (Naive Bayes)
Gambar 6 menyajikan proses klasifikasi menggunakan Naïve Bayes melibatkan pembagian dataset menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan rasio 60:40. Data latih digunakan untuk melatih model, sementara data uji  untuk  menguji  kinerja  model.  Klasifikasi  Naïve  Bayes  digunakan  untuk  analisis  sentimen.  Operator  Apply Model  memprediksi  data  uji,  dan  operator  performance  mengevaluasi  kinerja  model.  Keempat  operator  ini membentuk  siklus  pengembangan  dan  evaluasi  model  klasifikasi,  dimulai  dari  pembagian  dataset,  pelatihan model, penerapan model pada data baru, hingga evaluasi kinerja untuk meningkatkan performa model. Proses ini dilakukan menggunakan Rapid Miner. Hasil prediksi sentimen terhadap data uji diperoleh dari proses klasifikasi data sebagai berikut.
Tabel 3. Jumlah Data Sentimen Jenis Data Positif  Negatif Data latih dan Data Uji 368 181

## 3.5 Evaluasi Hasil Pengujian
Setelah selesai melakukan proses pengujian dan prediksi sentimen, nilai seperti accuracy, precission, dan recall juga harus dilakukan analisis. Nilai-nilai yang akan di analisis tersebut dapat di perhitungkan terlebih dahulu dengan confusion matrix seperti tabel 4 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
Tabel 4. Confusion Matrix
Prediction Actual Value Value Positif   Negatif Positif TP(113) FN(3) Negatif FP(5) TN(75)
Confusion matrix mengandung pernyataan yang mengklasifikasikan jumlah data menjadi, benar terprediksi Positif atau True Positive (TP),  salah terprediksi Positif atau False Positive (FS), benar terprediksi Negatif atau True Negative (TN), salah terdeteksi Negatif atau False Negative. Selanjutnya confusion matrix tentu akan dipakai dalam mengitung accuracy, recall(True Positive Rate), Precision (Positive Predictive Value), True Negative Rate dan  Negative  Predictive  Value.  Serangkaian  pengujian  telah  dilakukan,  menurut  hasil  penelitian  ini.  accuracy, precision, recall, TNR, dan NPV akan dihitung  menggunakan data sentimen  yang telah diproses  menggunakan algoritma Naive Bayes. Confusion matrix akan digunakan sebagai panduan untuk menghitung kelima persamaan tersebut. Gambar 7 merupakan representasi visual dari kata-kata yang paling sering muncul dalam data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini dalam bentuk wordcloud.
Gambar 7 . Wodrcloud Kata yang Sering Muncul
Wordcloud  diatas,  menunjukan  kedua  kata  yang  sering  digunakan  adalah  kata  “beli”  teridentifikasi sebanyak 115 kali sedangkan kata “baju” yang teridentifikasi sebanyak 106 kali muncul. Perhitungan dilakukan dalam confusion  matrix, untuk menghitung  nilai  Accuracy, Recall (True Positive Rate  – TPR), Precision (True Negative  Rate  –  TNR),  dan  Negative  Predictive  Value  NVP).  Tujuan  dari  nilai  accuracy  adalah  untuk mengevaluasi sejauh mana algoritma klasifikasi Naïve Bayes dapat memprediksi secara tepat data uji. Selanjutnya perhitungan Recall (true positive rate (TPR) untuk menilai sejauh mana algoritma klasifikasi Naïve Bayes dapat mengenali  sentimen  positif  dengan  tepat.  Kemudian  kita  melakukan  perhitungan  precision  (Positive  Prediction Value (PPV)  untuk  mengukur akurasi prediksi positif algoritma Naïve Bayes. Selain  itu, kita  juga  menghitung Rate  True  Negative  (TNR)  untuk  menilai  kemampuan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  dalam  mendeteksi sentimen  negative dengan akurat. Terakhir, ada perhitungan  Negative Predictive Value (NPV)  yang digunakan oleh algoritma klasifikasi Naïve Bayes untuk mengevaluasi akurasi prediksi negatif. Hasil perhitungan dari nilai- nilai ini ditunjukan di bawah ini :
Accuracy
Accuracy = 113+75 113+3+5+75 Accuracy = 0.9592 Accuracy = 95.92% Recall (True Predictive Value)
Recall = 113 113+3 Recall = 0.9741 Recall = 97,41% Precision (Positive Prediction Value) Precision (PPV) = 113 113+5 Precission (PPV) = 0.9576 = 95,76% True Negative Rate (TNR)
True Negative Rate = 75 5+113 True Negative Rate = 0.6335 = 63,35% Negative Predictive Value (NPV)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
Negative Predictive Value = 75 5+75 Negative Predictive Value = 0.9615= 96,15%
Tabel  5.  merupakan  hasil  perhitungan  pada  Rapid  Miner.  Perhitungan  ini  menunjukkan  seberapa  baik algoritma Naive Bayes menganalisis sentimen. Dengan accuracy 95,92%, model klasifikasi ini sangat tepat dalam prediksi sentimen positif dan negatif. Selain itu, perhitungan recall (TPR dan TNR) yang mencapai 97,41% dan 63,35% menunjukkan kemampuan model untuk mendeteksi dengan akurat sentimen positif dan negatif. Selain itu, perhitungan precision (PPV) dan NPV masing-masing menunjukkan hasil 95,76% dan 96,15%. Dari hasil masing- masing perhitungan ini, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi ini berhasil memprediksi sentimen positif dan negatif.
Tabel 5. Hasil Perhitungan pada Rapid Miner Accuracy: 95.92% True Positif  True Negatif  Class Precision Pred. Positif 113 3 97.41% Pred. Negatif 5 75 93.75% Class Recall 95.76% 96.15%

## 4. KESIMPULAN
Menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  mengenai  belanja  thrifting  dari  tweet  di  Twitter  menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk peneltian  ini. Data yang digunakan sebanyak 900 tweet  dan diolah menjadi  lebih terstruktur melalui tahap preprocessing yang terdiri dari cleansing, tokenizing dan filtering stopwords. Penelitian ini menggunakan pembagian data dengan ratio 60:40. Setelah melalui rangkaian proses dalam melakukan analisis sentimen, didapatkan hasil sentimen positif lebih banyak dibandingkan dengan sentimen negatif dengan jumlah sentimen positif sebanyak 368 tweet dan jumlah sentimen negatif sebanyak 181 tweet. Dari hasil analisis sentimen dapat disimpulkan bahwa opini masyarakat Indonesia mengenai belanja thrifting cenderung positif karena dengan thrifthing masyarakat dapat membeli barang-barang branded yang masih layak pakai atau membeli barang-barang unik dengan harga murah sehingga mengurangi terjadinya pemborosan. Hal tersebut membuat masyarakat merasa puas belanja thrifthing sehingga hasil analisis mendapatkan banyak sentimen positif. Penggunaan algoritma Naïve Bayes  dalam  penelitian  ini  terbukti  akurat  dengan  hasil  accuracy  mencapai  95,92%,  recall  sebesar  97,41%, precision sebesar 95,76. Algoritma Naïve Bayes juga mampu memprediksi sentimen negatif cukup akurat terbukti dengan  didapatkannya  nilai  TNR  (True  Negative  Rate)  mencapai  63,35%  dan  mampu  mengevaluasi  akurasi prediksi  negatif dengan sangat baik, terbukti dari NPV (Negative Predictive Value)  mencapai 96,15%. Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  sangat  efektif  dalam  menganalisis sentimen dari data yang telah dikumpulkan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada pihak-pihak yang telah berkontribusi pada penelitian jurnal ini, semoga hasil penelitian ini bermanfaat.

## REFERENCES
[1] S. Nadhila, M. Muzhirah, H. Sajali, and M. Andinata, “Eksistensi Diri Remaja Dalam Penggunaan Pakaian Bekas (Studi Kasus Pada Konsumen Thrifting Pajak Melati Medan),” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 3, no. 3, pp. 2436–2446, 2023, doi: 10.31004/innovative.v3i3.2403.
[2] M. Hayati and N. Susilawati, “Thrifting sebagai presentasi diri Mahasiswa di Pasar Putih Bukittinggi,” J. Perspekt., vol. 4, no. 3, p. 359, Sep. 2021, doi: 10.24036/perspektif.v4i3.460.
[3] D. Rahmayanti, “Pengaruh Fashion  Involvement , Promosi , Religiusitas terhadap Impulse Buying  dengan Shopping Emotion  sebagai  Variabel  Intervening  pada  Pakaian  Thrift  di  Salatiga,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  40–51,  2023,  doi: 10.19105/mabny.v3i01.8988.
[4] N. L. Adji and D. Claretta, “Fenomena thrift shop dikalangan remaja: studi fenomenologi tentang thrift shop di kalangan remaja  Surabaya,”  Dawatuna  J.  Commun.  ion  Islam.  Broadcast.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  36–44,  2023,  doi: 10.47476/dawatuna.v3i1.2201.
[5] M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  1,  p.  542,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[6] I. P. Rahayu, A. Fauzi, and J. Indra, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 296, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5381.
[7] S. Juanita, “Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 3, p. 552, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[8] M. Oktaviana, Z. A. Achmad, H. Arviani, and K. Kusnarto, “Budaya komunikasi virtual di Twitter dan Tiktok: Perluasan makna  kata  estetik,”  Satwika    Kaji.  Ilmu  Budaya  dan  Perubahan  Sos.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  173–186,  2021,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7520
10.22219/satwika.v5i2.17560.
[9] Y. A. V. Gunawan, N. A. S. ER, I. B. M. Mahendra, I. M. Widiartha, I. G. N. A. C. Putra, and I. G. A. G. A. Kadyanan, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Transportasi Online Menggunakan Multinomial Naïve Bayes dan Query Expansion Ranking,”  JELIKU  (Jurnal  Elektron.  Ilmu  Komput.  Udayana),  vol.  11,  no.  1,  p.  121,  2022,  doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i01.p13.
[10]  E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform., vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[11]  D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[12]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[13]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[14]  B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[15]  Alfandi Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[16]  S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021.
[17]  S. M. Salsabila, A. Alim Murtopo, and N. Fadhilah, “Analisis Sentimen Pelanggan Tokopedia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Minfo Polgan, vol. 11, no. 2, pp. 30–35, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11640.
[18]  Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Review  Restoran  di Singapura,” J. Buana Inform., vol. 11, pp. 141–151, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[19]  S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  5,  no.  3,  p.  279,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[20]  A.  Rozaqi,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Sentimen  Vaksinasi  Booster  Berdasarkan  Twitter  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-NN,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  p.  184,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4907.
[21]  A. Wibowo, Firman Noor Hasan, Rika Nurhayati, and Arief Wibowo, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Asiimetrik J. Ilm. Rekayasa Inov., vol. 4, pp. 239–248, 2022, doi: 10.35814/asiimetrik.v4i1.3577.
[22]  A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[23]  A. Muzaki and  A. Witanti, “Sentiment  Analysis  of the Community in the Twitter To the 2020 Election  in Pandemic Covid-19  By  Method  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  101–107,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[24]  N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana, and Gede Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform., vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[25]  U.  Gunadarma,  U.  Gunadarma,  K.  Positif,  K.  Negatif,  and  N.  Bayes,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Universitas Gunadarma Berdasarkan Opini Pengguna Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,”  J. Ilm. Komputasi, vol. 19, no. 4, pp. 507–521, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.4.354.
[26]  A. Saputra and F. Noor Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Coffee Meets Bagel Dengan  Algoritma Naïve Bayes Classifier,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik., vol. 2, no. 2, pp. 465–474, 2023, doi: 10.54443/sibatik.v2i2.579.
[27]  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, 2021, doi: 10.32815/jitika.v15i2.557.
[28]  Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik, vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[29]  M.  Furqan,  S.  Sriani,  and  S.  M.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap  New  Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.Com, vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[30]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.