## 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.v5i4.3260

## Analisis Sentimen Pada Isu Vaksin Covid-19 di Indonesia dengan Metode Naive Bayes Classifier
Fitria Septianingrum, Jajam Haerul Jaman, Ultach Enri *
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1 fitria.septia17101@student.unsika.ac.id, 2 jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id, 3,* ultach@staff.unsika.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitria.septia17101@student.unsika.ac.id
Abstrak− Pandemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia bahkan di dunia sampai saat ini belum juga usai. Berbagai macam upaya telah  dilakukan  oleh  pemerintah  Indonesia  guna  meminimalisir  persebaran  virus  ini,  seperti  diberlakukannya lockdow n, Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB), adanya larangan mudik saat hari raya idul fitri, dan lain sebagainya. Salah satu kebijakan  baru  yang  dikeluarkan  pemerintah  yakni  program  vaksinasi  di  mana  program  tersebut  mulai  diterapkan  oleh pemerintah sejak awal tahun 2021 untuk masyarakat Indonesia yang bertujuan untuk meningkatkan antibodi agar terhindar dari paparan  virus  Covid-19  ini.  Untuk  mengetahui  opini,  komentar,  ataupun feedback yang  diberikan  masyarakat  terhadap kebijakan baru ini maka dapat dilakukan dengan analisis sentimen. Proses dari analisis sentimen ini meliputi pengumpulan data yaitu data tweet hasil crawling yang berasal dari media sosial Twitter. Data tersebut kemudian diseleksi untuk selanjutnya dilakukan  tahap pre-processing agar  data  tersebut  bersih  dan  siap  untuk  dilakukan  klasifikasi.  Selanjutnya  dilakukan pembobotan sentimen untuk pelabelan data dengan menggunakan kamus lexicon dan negative words . Lalu setelah itu dilakukan pembobotan  term  atau  kata  dengan  tf-idf  dan  dilanjutkan  dengan  proses  seleksi  fitur  menggunakan Information  Gain . Selanjutnya, proses klasifikasi dilakukan dengan algoritma Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan data ke dalam 3 kelas yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini yaitu menghasilkan tingkat akurasi model 78%, recall 80%, dan skor AUC sebesar 0.904.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Information Gain; Klasifikasi; Naive Bayes Classifier; Vaksin Covid-19
Abstract− The Covid-19 pandemic that has occurred in Indonesia and even in the world has not yet ended. Various efforts have been made by the Indonesian government to minimize the spread of this virus, such as the  implementation of a lockdown, Large-Scale Social Restrictions (PSBB), a ban on going home during the Eid al-Fitr holiday, and so on. One of the new policies issued by the government is the vaccination program, where the government has started implementing the program since early 2021  for  the  people  of  Indonesia,  which  aims  to  increase  antibodies to  avoid  exposure  to  the  Covid-19  virus.  To  find  out opinions, comments, or feedback given by the public on this new policy, sentiment analysis can be done. The process of this sentiment analysis includes data collection, namely the crawled tweet data originating from the Twitter social media. The data is then selected for further pre-processing stage so that the data is clean and ready for classification. Furthermore, sentiment weighting is carried out for data labeling using a lexicon dictionary and negative words. Then after that, the terms or words are weighted  with  tf-idf  and  followed  by  the  feature  selection process  using  Information  Gain.  Furthermore,  the  classification process is carried out using the Naive Bayes Classifier algorithm to classify the data into 3 classes, namely positive, negative, and neutral sentiments. The results of this study are to produce a model accuracy rate of 78%, recall 80%, and an AUC score of 0.904.
Keywords : Sentiment Analysis; Information Gain; Classification; Naive Bayes Classifier; Covid-19 Vaccine

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  di  mana  terus  berkembangnya  teknologi  internet  seperti  saat  ini,  maka  sejalan  pula  dengan perkembangan jumlah data digital yang semakin besar. Agar menjadi suatu informasi yang bermanfaat, maka perlu dilakukan pengolahan pada data-data digital tersebut. Salah satu platform penghasil data internet terbanyak saat ini yaitu Media Sosial [1]. Karena melalui media sosial masyarakat dapat menjalin hubungan sosial antar pengguna secara jarak jauh, serta berbagi informasi, peristiwa, ataupun pengalaman yang dapat dibagikan pada media sosial mereka. Dengan terbangunnya hubungan sosial tersebut, maka menghasilkan suatu data yang bersifat real-time . Sebagai wujud eksistensinya di dunia maya, saat ini orang-orang maupun organisasi telah menggunakan media  sosial  [2].  Hal  tersebut  dikarenakan  media  sosial  saat  ini  telah  dikenal  bahkan  digunakan  oleh  warga Indonesia dari berbagai kalangan sehingga persebaran informasi didalamnya pun dapat tersebar secara cepat dan dapat diketahui oleh seluruh pengguna media sosial. Bersumber pada hasil survei yang telah dilakukan Hootsuite, We Are Social (2020) didapati bahwa dari jumlah populasi penduduk di Indonesia yang mencapai angka 272,1 juta penduduk, antara lain sebanyak 175,4 juta penduduk telah menggunakan internet dan sebanyak 160 juta penduduk ialah pengguna media sosial aktif di Indonesia. Media sosial saat ini telah merebak dan dimanfaatkan oleh banyak orang dari seluruh penjuru dunia dan dapat dengan cepat menjadi satu dari banyaknya teknologi yang menentukan zaman saat ini [3]. Twitter adalah salah satu dari banyaknya platform media sosial yang telah banyak penggunanya di Indonesia. Menurut data pada Statista, Indonesia menempati urutan ketiga sebagai pengguna Twitter terbanyak di dunia setelah negara Amerika Serikat dan India yakni dengan jumlah penggunanya mencapai angka 24,34 juta (Statista, 2016).
Salah  satu  topik  yang  sedang  ramai  diperbincangkan  oleh  masyarakat  saat  ini  yaitu  mengenai  pandemi Covid-19. Virus Covid-19 (Corona Virus Disease) merupakan hasil mutasi dari virus SARS-CoV yang ada pada tahun  2002  dan  virus  MERS-CoV  pada  2012  [4].  Berdasarkan  data  yang  terdapat  pada website resmi  Satgas Penanganan Pandemi COVID-19 di Indonesia, menunjukkan bahwa tercatat jumlah kasus terkonfirmasi positif di

## 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.v5i4.3260
Indonesia mencapai  angka 1,22 juta kasus per 16 Februari  2020. Salah satu  upaya pemerintah Indonesia untuk meminimalisir persebaran virus ini yaitu dengan mendistribusikan vaksin COVID-19 kepada masyarakat. Namun, kebijakan yang dikeluarkan oleh pemerintah terkait pendistribusian vaksin tersebut menimbulkan kontroversi dari masyarakat Indonesia. Karena kebijakan vaksinasi Covid-19 ini merupakan kebijakan baru yang akan diterapkan oleh pemerintah Indonesia, maka upaya pemerintah untuk meminimalisir pertumbuhan kasus positif Covid-19 ini masih menimbulkan pro dan kontra dari kalangan masyarakat itu sendiri.
Analisis  sentimen  atau  penggalian  opini  merupakan  sebuah  studi  komputasi  opini,  sentimen,  evaluasi, sikap,  suasana  hati,  dan  emosi  seseorang.  Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu  area  penelitian  paling  aktif dalam  pemrosesan  bahasa  alami,  penambangan  data,  pengambilan  informasi,  dan  juga  penambangan  web  [5]. Analisis  sentimen  yang  juga  dikenal  sebagai  penambangan  opini,  terutama  menggunakan  pemrosesan  bahasa alami  dan teknik  ekstraksi  informasi  untuk melakukan penambangan dan analisis teks  [6].  Kecenderungan teks tertentu dinilai berdasarkan konteks dan polaritas yang diperoleh dan dapat menjadi argumen, opini, atau keadaan sentimental teks yang potensial. Apabila semakin banyak data tekstual yang dikumpulkan dalam penelitian analisis sentimen, maka semakin mudah juga menemukan korelasi yang signifikan antara teks dan jenis sentimen.
Penelitian sebelumnya [7] melakukan penelitian mengenai analisis sentimen dengan objek penelitian yang digunakan  yakni  maskapai  penerbangan  dengan  mengimplementasikan  algoritma Naive  Bayes  Classifier dan seleksi fitur yang digunakan yakni Information Gain . Dari penelitian tersebut, dapat diketahui bahwa hasil dari pengujian metode Naïve Bayes Classifier dalam melakukan analisis sentimen dengan objek penelitian maskapai penerbangan memiliki nilai akurasi 81%. Sedangkan, setelah mengimplementasikan seleksi fitur Information Gain nilai  akurasi  dari  algoritma NBC mengalami  peningkatan menjadi  86.5%.  Penelitian lainnya mengenai  analisis sentimen  dilakukan  oleh  [8]  dengan  objek  penelitian  yang  digunakan  yaitu  mengenai  komentar  terhadap  calon presiden di Indonesia. Dengan menggunakan algoritma NBC dan Information Gain , penelitian ini menghasilkan nilai  akurasi  algoritma  sebelum  menggunakan  seleksi  fitur  sebesar  60%  dan  setelah  penambahan  seleksi  fitur Information Gain akurasi model meningkat menjadi 83.67% dan terjadi peningkatan akurasi sebesar 23.67%. Pada penelitian kali ini, metode klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan kalimat sentimen ke dalam 3 kelas yakni kelas positif, negatif, dan netral terhadap isu vaksin Covid-19 di Indonesia. Menurut penelitian yang dilakukan oleh [9] menyebutkan bahwa Naive Bayes Classifier dikenal memiliki tingkat sensitivitas yang tinggi dalam proses pemilihan fitur, karena apabila fitur yang digunakan terlalu banyak bukan hanya menambah dari segi waktu komputasi tetapi juga mengurangi tingkat akurasi dari algoritma tersebut. Maka dari itu, untuk mengatasi kekurangan tersebut dan untuk meningkatkan kinerja algoritma klasifikasi, penelitian ini mengimplementasikan algoritma Naive Bayes Classifier yang dikombinasikan dengan seleksi fitur Information Gain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini mengimplementasikan metodologi KDD ( Knowledge Discovery In Database ) yang merupakan salah satu  metodologi  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu  pengetahuan  ataupun  informasi  dengan  melakukan penambangan data dari  basis data yang tersedia  [10]. Tahap pertama pada metode ini yakni melakukan seleksi data,  lalu pre-processing untuk  membersihkan  data,  kemudian  pembobotan  sentimen  dengan  kamus lexicon , selanjutnya  transformasi  text  dengan  TF-IDF,  dilanjutkan  dengan  seleksi  fitur  menggunakan information  gain, kemudian ahapan klasifikasi dengan implementasi algoritma NBC, dan untuk evaluasi model dengan confussion matrix dan ROC. Adapun alur penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Crawling Data Select Data Text Selection Text Pre-Processing Case Folding Tokenizing Spelling Normalization Filtering Stemming Weighting Sentiment Kamus Lexicon Feature Selection Information Gain Data Mining Algoritma Naive Bayes Classifier Text Transformation Pembobotan TF-IDF Evaluation Confussion Matrix ROC

## 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.v5i4.3260

## a. Text Selection
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  proses text  selection dengan  melakukan  teknik crawling  data guna mengumpulkan data terkait objek penelitian yaitu isu vaksin Covid-19 di Indonesia yang bersumber dari media sosial Twitter .  Teknik  crawling  data  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  akses  pada  Twitter  API  dengan menggunakan kata kunci vaksin Covid-19. Setelah mendapatkan dataset dari proses tersebut, maka selanjutnya dilakukan proses select data yaitu data di seleksi sesuai dengan kebutuhan penelitian ini dan selanjutnya dilakukan proses pre-processing .

## b. Text Pre-Processing
Setelah dilakukan select  data, tahap selanjutnya yaitu text pre-processing, guna mempersiapkan teks yang akan diolah selanjutnya dengan cara merubah bentuk data yang belum atau tidak teratur menjadi suatu data yang teratur dan sesuai dengan kebutuhan penelitian. Tahapan proses pre-processing terdiri dari 6 tahap, diantaranya :
1. Case  folding :  Mengubah  kata/term  menjadi  bentuk  yang  sama,  seperti  huruf  kecil  atau  huruf  besar.  Pada penelitian ini, semua kata diubah menjadi huruf kecil dengan menggunakan metode Python string lower .
2. Tokenizing :  Pemotongan kalimat pada teks menjadi  sebuah kata serta menentukan struktur dari  setiap kata tersebut.  Secara  umum,  setiap  kata  diidentifikasikan  atau  dipisahkan  dengan  kata  lain  oleh  karakter  spasi, karakter petik tunggal ('), titik (.), titik koma (;),  dan titik dua (:).
3. Spelling  Normalization :  Memperbaiki  dari  kata-kata  yang  mengalami  salah  pengejaan  maupun  disingkat dalam bentuk tertentu.
4. Filtering : Menyaring kata-kata yang tidak diperlukan dalam sebuah dokumen guna proses klasifikasi, seperti kata konjungsi “yang”, “dan”, “dari”, dll.
5. Stemming :  Mengidentifikasi  akar  ataupun  kata  dasar  dari  sebuah  kata  dari  tiap  dokumen  guna  menghapus berbagai suffix , mengurangi jumlah kata, dan menghemat waktu dan ruang memori.

## c. Weighting Sentiment
Setelah  melalui  tahap pre-processing ,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  pelabelan  data.  Pelabelan  data  ini dilakukan secara otomatis oleh kamus lexicon dan negative words dengan cara menghitung skor suatu sentimen. Dalam  menentukan  suatu  kelas  sentimen,  dilakukan  dengan  cara  menghitung  skor  jumlah  sentimen  positif dikurang dengan skor jumlah sentimen negatif pada tiap data tweet . Pada tahap pelabelan data ini kalimat sentimen dimasukkan ke dalam 3 kelas, yakni positif, negatif, dan netral. Kalimat sentimen akan tergolong ke dalam kelas positif apabila skor yang didapat > 0, sedangkan apabila skor sentimen < 0 maka tergolong ke dalam kelas negatif dan apabila skor sentimen = 0 tergolong ke dalam kelas netral.

## d. Text Transformation
Setelah tahap pre-processing selesai dilakukan, dilanjutkan dengan tahap transformasi atau merubah teks menjadi suatu  data  yang  memiliki  tipe  numerik  sebagai  representasi  dari  suatu  dokumen.  Pembobotan  yang  di implementasikan adalah TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ) yang mana bekerja dengan cara menghitung bobot setiap kata dan dapat menyajikan skor frekuensi kata yang bersifat penting atau kata dengan tingkat frekuensi kemunculan yang tinggi pada dokumen. Frekuensi kata (term frequency) mengacu pada jumlah kemunculan kata tertentu dalam dokumen, sedangkan inverse document frequency mewakili ukuran kepentingan umum suatu kata [11].

## e. Feature Selection
Selanjutnya yaitu tahap feature selection yang digunakan untuk menentukan fitur yang paling informatif dalam suatu dokumen teks. Pemilihan fitur juga dapat mengurangi dimensi ruang suatu dokumen teks dan menghapus fitur  yang  tidak  relevan  pada  dokumen  tersebut.  Tujuannya  juga  yaitu  untuk  menghasilkan  peningkatan  nilai akurasi dari suatu algoritma klasifikasi. Seleksi fitur dengan Information Gain juga dapat mengurangi nilai bias terhadap fitur dengan cara mengambil jumlah dan ukuran cabang dalam perhitungan saat memilih suatu fitur. Hal ini  berguna  sebagai  pertimbangan  logaritmik  untuk  mengukur  dampak  dari  jenis  perhitungan  ini  dalam  suatu dataset [12].

## f. Data Mining
Tahap selanjutnya yakni data mining . Dalam tahap ini dilakukan pengubahan data mentah menjadi suatu informasi yang  berguna.  Metode  klasifikasi  diimplementasikan  guna  mengelompokkan  kalimat  sentimen  ke  dalam  kelas positif,  negatif,  atau  netral.  Sedangkan  algoritma  yang  digunakan  merupakan  algoritma  yang  memiliki  acuan terhadap Teorema Bayes yaitu Naive Bayes Classifier . Naive Bayes Classifier didasarkan pada Teorema Bayes yang  memberikan  probabilitas  kondisional  pada  setiap  kelas  berdasarkan  matriks  data.  Namun  hipotesis  NBC mengasumsikan tidak ada ketergantungan antar variabel dari suatu sistem. Meskipun dengan asumsi yang tidak realistis tersebut, pengklasifikasi  yang didasarkan pada NBC mampu memberikan hasil yang memuaskan pada masalah klasifikasi sebenarnya [13]. Proses penambangan data ini melibatkan eksplorasi dan juga analisis untuk mendapatkan suatu pola yang berguna dan informatif.
g. Evaluation

## 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.v5i4.3260
Tahap yang terakhir yaitu evaluation di mana pada tahap ini dilakukan evaluasi dari model yang sudah terbentuk guna menilai dan mengetahui apakah hipotesa yang ada tercapai. Untuk mengevaluasi performance dari algoritma yang digunakan yaitu dengan menggunakan Confusion Matrix dan ROC. Nilai AUC digunakan guna mengetahui nilai Area Under Curve dari suatu kurva ROC sebagai  salah satu  indikator untuk mengevaluasi  performa suatu classifier.  Sedangkan Confusion  Matrix dapat  merepresentasikan  hasil  prediksi  dari  suatu  model  yang  telah terbentuk  dan  kondisi  yang  sebenarnya  dari  algoritma  yang  telah  digunakan.  Kolom  pada  confussion  matrix mewakili  hasil  kelas  prediksi,  dan  baris  mewakili  hasil  kelas  sebenarnya  atau  aktual.  Hal  tersebut  menghitung semua  kemungkinan  kasus  pada  masalah  klasifikasi  [14].  Pengukuran  performa  model  dapat  dilihat  dari  4 parameter berikut, yaitu diantaranya :
a. Accuracy : Untuk mengetahui tingkat kemiripan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
b. Precision : Untuk mengetahui seberapa tepat atau akurat model dari yang diprediksi positif. Precision juga merupakan ukuran yang baik untuk menentukan ketika nilai False Positive pada suatu model tinggi.
c. Recall : Untuk menghitung berapa banyak dari nilai Actual Positive yang berhasil diidentifikasi oleh model melalui pelabelan sebagai True Positive .
d. F-Measure : Perbandingan rata-rata nilai precision dan recall yang dibobotkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Mengumpulkan Data Tweet
Proses crawling data berupa tweet dari media sosial Twitter ini menggunakan kata kunci “vaksin covid-19” dan bahasa  yang  digunakan  yaitu  bahasa  Indonesia.  Rentang  waktu  yang  digunakan  pada  proses crawling  data ini yaitu sejak Desember 2020 sampai dengan Maret 2021. Jumlah data awal hasil crawling data ini berjumlah 3.768 yang  merupakan  data  gabungan  dari  4  kali  melakukan crawling .  Proses crawling data  ini  menggunakan  akses Twitter API.
Setelah  selesai  proses crawling  data ,  maka  proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  seleksi  dari  data  hasil crawling apakah  sudah  sesuai  dengan  kata  kunci  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Pada  proses  ini  juga dilakukan  penghapusan  fitur  yang  kurang relevan.  Setelah  dilakukan  proses  seleksi,  data  awal  yang  berjumlah 3.768 berkurang menjadi 3.406 data. Fitur yang digunakan pun hanya fitur t ext saja untuk proses cleaning data pada pre-processing dan klasifikasi selanjutnya.

## 3.2 Hasil Text Pre-Processing
Tahap pre-processing ini  merupakan  tahap  di  mana  data  yang  telah  di  seleksi  dan  akan  di  bersihkan  dengan menghilangkan noise pada data tersebut, seperti penghapusan simbol, tanda baca, angka, dll. Tahap pre-processing merupakan tahap yang penting karena pada tahapan ini dataset akan dipersiapkan sebelum dilakukannya proses klasifikasi. Berikut merupakan hasil dari tiap tahapan pada pre-processing .
Tabel 1. Hasil Tahap Pre-Processing
Keterangan Hasil Data Awal "Kuota utk vaksinasi lansia di RSUD Tanah Abang krg lebih 100 org per hari. Itu jg kami sesuaikan dgn ketersediaan vaksin." https://t.co/kJBMSh4qmj Case Folding kuota utk  vaksinasi  lansia di  rsud tanah abang krg  lebih org per hari itu jg  kami sesuaikan dgn ketersediaan vaksin Tokenizing ‘kuota’,  ‘utk’,  ‘vaksinasi’,  ‘lansia’,  ‘di’,  ‘rsud’,  ‘tanah’,  ‘abang’,  ‘krg’,  ‘lebih’, ‘org’, ‘per’, ‘hari’, ‘itu’, ‘jg’, ‘kami’, ‘sesuaikan’, ‘dgn’, ‘ketersediaan’, ‘vaksin’ Spelling Normalization ‘kuota’,  ‘untuk’,  ‘vaksinasi’,  ‘lansia’,  ‘di’,  ‘rsud’,  ‘tanah’,  ‘abang’,  ‘kurang’, ‘lebih’,  ‘orang’,  ‘per’,  ‘hari’,  ‘itu’,  ‘juga’,  ‘kami’,  ‘sesuaikan’,  ‘dengan’, ‘ketersediaan’, ‘vaksin’ Filtering ‘kuota’,  ‘vaksinasi’,  ‘lansia’,  ‘rsud’,  ‘tanah’,  ‘abang’,  ‘kurang’,  ‘lebih’,  ‘orang’, ‘hari’, ‘itu’, ‘kami’, ‘sesuaikan’, ‘ketersediaan’, ‘vaksin’ Stemming
‘kuota’, ‘vaksin’, ‘lansia’, ‘rsud’, ‘tanah’, ‘abang’, ‘kurang’, ‘lebih’, ‘orang’, ‘per’,
‘hari’, ‘itu’, ‘kami’, ‘sesuai’, ‘sedia’, ‘vaksin’

## 3.3 Pembobotan Sentimen
Pembobotan sentimen dilakukan dengan menggunakan kamus lexicon dan negative words yang kemudian dihitung polaritas sentimen tersebut dan dimasukkan ke dalam 3 kelas.  Apabila skor sentimen tersebut nilainya > 0 maka sentimen tersebut masuk ke dalam kelas positif, apabila skor sentimen < 0 maka kalimat tersebut masuk ke dalam kelas negatif, dan apabila nilai sentimen adalah = 0, maka kalimat sentimen tersebut masuk ke dalam kelas netral [15]. Berikut hasil dari tahap pembobotan sentimen yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.

## 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.v5i4.3260
Gambar 2. Hasil Pembobotan Sentimen
Hasil  dari  pembobotan  sentimen  dengan  kamus lexicon dan negative  words berhasil  mengelompokkan sebanyak 1177 data ke dalam kelas positif, 664 data ke dalam kelas negatif, dan 1565 data ke dalam kelas netral.

## 3.4 Pembobotan Kata
Selanjutnya setelah dilakukan pembobotan sentimen dengan kamus lexicon dan negative words maka dilakukan pembobotan  kata  dengan  mengimplementasikan  TF-IDF  ( Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency ). Fungsi yang digunakan yakni TfidfVectorizer yang terdapat pada library sklearn . Bekerja dengan cara menghitung bobot setiap kata dan dapat menyajikan skor frekuensi kata dengan tingkat frekuensi kemunculan yang tinggi pada dokumen. Sebelumnya, dataset akan di bagi menjadi data train dan data test . Rasio perbandingan yang digunakan dalam split  data ini yaitu 60:40 yang terdiri dari 2051 data training dan 1355 data testing .  Berikut merupakan hasil dari proses pembobotan kata dengan TF-IDF yang diterapkan pada data train terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pembobotan Kata
Pada  Gambar  3  memperlihatkan  bahwa  suatu  kata/ term yang  terdapat  pada  korpus  dan  diurutkan berdasarkan abjad kemudian dihitung kemungkinan suatu kata tersebut muncul dalam suatu dokumen.

## 3.5 Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  ini  bertujuan  untuk  mereduksi  fitur-fitur  yang  tidak  saling  berhubungan  atau  tidak  relevan.  Pada penelitian ini, metode seleksi fitur yang digunakan yaitu Information Gain . Dengan menggunakan nilai threshold 0.005, banyaknya fitur yang berhasil di seleksi yakni sebanyak 704 fitur. Jumlah fitur yang digunakan sebelum menggunakan information gain yaitu sebanyak 3370 fitur, sedangkan setelah diimplementasikan nya information gain jumlah fitur berkurang menjadi 2666 fitur. Berikut merupakan grafik perbandingan jumlah fitur sebelum dan setelah penggunaan Information Gain .
Gambar 4. Perbandingan Jumlah Fitur Penggunaan Seleksi Fitur
0 1000 2000 3000 4000 Sebelum Menggunakan
IG Setelah Menggunakan IG Jumlah Fitur 3370 2666 Perbandingan  Jumlah Fitur

## 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.v5i4.3260

## 3.6 Klasifikasi Model
Tahap ini merupakan tahap klasifikasi data yang dilakukan dengan mengimplementasikan salah satu model dari algoritma Naive Bayes .  Algoritma yang sesuai  dalam hal  ini adalah Multinomial Naive Bayes yang merupakan salah satu algoritma yang paling populer untuk digunakan dalam klasifikasi teks [16]. Multinomial Naive Bayes dipilih untuk mengklasifikasikan data ini yaitu karena algoritma ini bekerja berdasarkan sekumpulan bukti atau evidence dan  kelas  dengan  melakukan  pelatihan  terhadap  sebagian  data  sampel,  dapat  ditentukan  probabilitas kepastian dari sebuah bukti apabila diberikan kelas tertentu. Multinomial Naive Bayes juga menggunakan prior probability atau probabilitas sebelumnya dari  sebuah kelas yang perhitungan nya dapat  didasarkan dari  sampel data tersebut.

## 3.7 Evaluasi Model
Tahap terakhir setelah klasifikasi yaitu evaluasi, di mana pada tahap ini dilakukan pengukuran performa terhadap model  yang  telah  di  implementasikan  yakni  dengan  mengimplementasikan confussion  matrix dan  AUC Score. Hasil confussion matrix terhadap model yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Confussion Matrix Model Multinomial NB
Berdasarkan hasil confussion matrix pada Gambar 5 tersebut, dapat diketahui bahwa nilai akurasi model Multinomial NB yakni 78%, precision 73%, recall 80%, dan f-measure 75%. Sedangkan pengujian model dengan menggunakan kurva ROC terdapat pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Kurva ROC Model Multinomial NB
Berdasarkan  kurva  ROC  yang  terdapat pada  Gambar  6  tersebut,  dapat  diketahui  AUC Score pada model  yaitu 0.904 yang didapat dari hasil rata-rata nilai AUC pada tiap kelas. Nilai AUC yang diperoleh ini tergolong model dengan Excellent Classification [17].

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian analisis sentimen  kali ini yang menggunakan objek penelitian mengenai isu vaksin covid-19 di Indonesia  menghasilkan  akurasi  model  78%  dan  juga  nilai recall 80%.  Nilai recall yang  didapat  tersebut dipengaruhi oleh banyaknya data uji yang memiliki kelas aktual positif dan terprediksi positif oleh model. Nilai AUC  yang  diperoleh  oleh  model  juga  tergolong  dalam Excellent  Classification dengan  nilai  0.904.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  pendekatan lexicon dan  metode Naive  Bayes Classifier juga  dengan  mengkombinasikan  seleksi  fitur Information  Gain baik  digunakan  untuk  klasifikasi sentimen.  Mengingat  bahwa  pelabelan  data  menjadi  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  akurasi  model, maka  saran  bagi  peneliti  selanjutnya  yang  akan  meneliti  dalam  konteks  analisis  sentimen  dapat  menerapkan pelabelan yang sesuai  dengan bag of  words , sehingga proses pelabelannya pun perlu menggunakan pendekatan yang sama.

## 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.v5i4.3260

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Bapak Jajam Haerul Jaman, S.E, M.Kom dan Ibu Ultach Enri, M.Kom selaku dosen  pembimbing  saya  selama  melakukan  penelitian  ini  yang  telah  memberikan  saran,  pendapat,  dan  juga motivasi nya selama dilakukannya penelitian.

## REFERENCES
[1] A. K. Fauziyyah, “Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[2] U. Sivarajah, Z. Irani, S. Gupta, and K. Mahroof, “Role of big data and social media analytics for business to business sustainability:  A  participatory  web  context,” Ind.  Mark.  Manag. ,  vol.  86,  no.  April,  pp.  163–179,  2020,  doi: 10.1016/j.indmarman.2019.04.005.
[3] G. Appel, L. Grewal, R. Hadi, and A. T. Stephen, “The future of social media in marketing,” J. Acad. Mark. Sci. , vol. 48, no. 1, pp. 79–95, 2020, doi: 10.1007/s11747-019-00695-1.
[4] S.  Syamaidzar,  “Review  Vaksin  Covid-19,” ResearchGate ,  no.  July,  pp.  0–14,  2020,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/343126729_Review_Vaksin_Covid-19.
[5] B. Liu, “Many Facets of Sentiment Analysis,” in A Practical Guide to Sentiment Analysis , Socio Affective Computing, 2017, pp. 11–39.
[6] L. C. Chen, C. M. Lee, and M. Y. Chen, “Exploration of social media for sentiment analysis using deep learning,” Soft Comput. , vol. 24, no. 11, pp. 8187–8197, 2020, doi: 10.1007/s00500-019-04402-8.
[7] A. B. P. Negara, H. Muhardi, and I. M. Putri, “Analisis Sentimen Maskapai Penerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Information  Gain,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  599,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020711947.
[8] Syahriani, A. A. Yana, and T. Santoso, “Sentiment analysis of facebook comments on indonesian presidential candidates using the naïve bayes method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1641, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012012.
[9] D. A. Muthia, “Sentiment Analysis on Closure of Illegal Movie Streaming Sites Using Naïve Bayes Algorithm,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 123–128, 2020, doi: 10.33480/pilar.v16i1.1306.
[10]  T.  D.  Yustika,  “FAKTOR-FAKTOR  YANG  MENYEBABKAN  TERJADINYA  PERCERAIAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” 2020.
[11]  H. Wu and N. Yuan, “An Improved TF-IDF algorithm based on word frequency distribution information and category distribution information,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 211–215, 2018, doi: 10.1145/3232116.3232152.
[12]  A. Lestari, “Increasing Accuracy of C4 . 5 Algorithm Using Information Gain Ratio and Adaboost for Classification of Chronic Kidney Disease,” pp. 32–38, 2020.
[13]  R. Marcos De Moraes, E. A. D. M. G. Soares, and L. D. S. MacHado, “A double weighted fuzzy gamma naive bayes classifier,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 38, no. 1, pp. 577–588, 2020, doi: 10.3233/JIFS-179431.
[14]  J. Xu, Y. Zhang, and D. Miao, “Three-way confusion matrix for classification: A measure driven view,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 507, pp. 772–794, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[15]  H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[16]  J. R. Fernando, “Klasifikasi Spam pada Komentar Pemilu 2019 Indonesia di YouTube menggunakan Multinomial Naïve- bayes,” vol. 2, no. 1, pp. 24–25, 2019.
[17]  Gorunescu, Data Mining:Concepts,Models and Techniques (Vol. 12) . Berlin: Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg., 2011.