## SENTIMENT ANALYSIS PUBLIC OPINION OF CFW (CITAYAM FASHION WEEK) ON MEDIA SOCIAL TWITTER USING NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Angga Aditya Permana 1) , Permana Perdana Putra 2) ,
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Kabupaten Tangerang, Banten
2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Kota Tangerang, Banten Co Responden Email: angga.permana@umn.ac.id

## Riwayat
Received    13 Dec 2022 Revised     10 Jan 2023 Accepted   01 Feb 2023 Available online 15 Feb 2023
Keywords: Sentiment Analysis, Citayam, Fashion Week, Naïve Bayes Classifier

## Abstract
The increasing interest of young people in Indonesia towards local fashion brands is  an  opportunity  to  bring  the  Indonesian  fashion  industry  to  the  international market,  this  has  triggered  people's  desire  to  become  a  fashion  designer.  This fashion development has made many teenagers able to express their hobbies, one of  which  is  on  public  roads  in  the  Sudirman  area,  or  more  commonly  called Citayam Fashion Week (CFW). CFW is very much a phenomenon in the middle of 2022, but of course this reaps a lot of opinions, some react positively, some even criticize, This is the area where the study needs to be done in order to examine the sentiment on Twitter and other social media, The research methodology consists of several  stages,  namely,  data  collection,  praprocessing,  data  classification,  and conclusions  and  suggestions  the  method  used  is  naïve  Bayes  classifier  with evaluation using a confusion matrix, with an accuracy of 84%. This research is useful for extracting opinions from Twitter social media regarding CFW with the results of more positive responses to CFW.
Riwayat
Diterima   13 Des 2022 Revisi       10 Jan 2023 Disetujui   01 Feb 2023 Terbit online 15 Feb 2023
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Citayam, Fashion, Week, Naïve Bayes Classifier

## Abstrak
Meningkatnya minat para remaja di Indonesia terhadap fashion brand lokal menjadi sebuah  kesempatan  untuk  membawa  industry fashion Indonesia  kepasar internasional,  hal  tersebut  memicu  keinginan  masyarakat  untuk  menjadi  seorang fashion designer . Perkembangan fashion inilah yang membuat banyak para remaja untuk dapat mengekspresikan hobinya, salah satunya yaitu di jalan umum tepatnya di kawasan sudirman, atau lebih sering disebut Citayam Fashion Week (CFW). CFW sangatlah  menjadi  sebuah  fenomena  pada  pertengahan  tahun  2022,  tetapi  banyak sekali  masyarakat  memiliki  pandangan  yang  berbeda,  ada  yang  menyikapinya dengan  positif,  adapula  yang  malah  mengkritik,  dari  sinilah  penelitian  ini  perlu dilakukan  untuk  dapat  menganalisa  sentiment  yang  ada  pada  media  sosial  yaitu twitter,  langkah penelitian  terbagi  menjadi beberapa  fase  yaitu, pengambilan data, preprocesing,  klasifikasi  data,  dan  Kesimpulan  serta  saran  lalu  metode  yang diimplementasikan  yaitu  naïve  bayes  classifier  dengan  evaluasi  menggunakan confusion matrix, dengan hasil akurasi sebesar 84%. Penelitian ini bermanfaat untuk mengekstraksi opini – opini dari media social twitter terkait CFW dengan hasil lebih banyak respon positif terhadap CFW.

## PENDAHULUAN
Melihat  meningkatnya  remaja  memakai fashion brand lokal bertujuan untuk membawa industri fashion Indonesia
kepasar internasional, membuat meningkatnya
keinginan  masyarakat  untuk  masuk  kedunia
model profesi seperti fashion designer menjadi cukup diminati.
Fashion  merupakan  bidang  yang  dianggap penting  bagi  semua  masyarakat.  Kegemaran berpakaian  ini  salah  satu  aspek  kebutuhan beberapa  orang  untuk mengekspresikan identitas mereka. Perkembangan fashion telah
memicu  beberapa  yang  cukup  besar  di sudirman  seperti  CFW  (Citayam  Fashion Week),  platform  umum  untuk  para  industri fashion  terkait  dengan  desain,  gaya,  dan  tren terbaru.  CFW  (Citayam  Fashion  Week)  ini juga  bertujuan  untuk  membawa  remaja mengenal  brand  lokal  yang  ada  diindonesia (Fashion et al., 2022).
CFW (Citayam Fashion Week) telah
dikomentari  pada  masyarakat.  Data  yang  ada pada  media  social  dapat  digunakan  sebagai informasi  awal  dan  dimanfaatkan  untuk menentukan  keputusan,  dalam  melakukan penggalian  informasi  berupa  text  untuk mendapatkan  sumber  informaasi  dari Tweet pada Twitter.  Text  mining adalah  kegiatan menggali  informasi  dengan  sumber  utama atalah  text  atau  tulisan    (Syadid,  2019). Penelitian ini melakukan text mining (Singh et al.,  2021)  pada  suatu  komentar  mengenai Citayam  Fashion  Week  pada  media  sosial twitter  yang  sering  di  gunakan    untuk bersosialisasi  antar  pengguna  sebagai  bentuk luapan  opini  pada  media  social.  (Steven  & Wella,  2020)(Lestari  et  al.,  2017)(Destitus  et al.,  2020).  Karena  banyaknya  luapan  opini pada  media  social,  hal  ini  dapat  dijadikan sebagai  acuan  dasar  dalam  menanalisa sentiment  pada  masing  masing  luapan  opini masyarakat terhadap suatu topik yang saat itu sedang  menjadi  pembicaraan  yang  cukup menarik.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini melakukan empat tahapan penelitian, yaitu :

## A. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan adalah  mengumpulkan  data  dengan banyak cara, seperti metode kepustakaan yaitu  dengan  mengumpulkan  jurnal, literatur,  makalah,  dan  situs  internet sebagai  sumber  pustaka  dengan  bahan tulisan, seperti penelitian saat ini analisis sentimen  dengan  metode  naïve  bayes classifier  (NBC)  (Zulfa  &  Winarko, 2017)(Fairuz  et  al.,  2021)(Fauzi  & Adinugroho, 2018). Data yang diperoleh merupakan  sumber  data  dari  twitter
(Syakuro, 2017)(Patil & Kolhe, 2021)(Zuhdi  et  al.,  2019)  dengan
menggunakan  tools  Python  dan  kata kunci Citayam Fashion Week.

## B. Preprocessing Data
Pada tahap kedua ini adalah lanjutan dari tahap pertama, yaitu data yang telah dikumpulkan  pada  tahap  sebelumnya, tahap preprocessing ini  dilakukan  untuk menghasilkan dataset yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan.
C. Klasifikasi Data Pada  tahap  ini,  dataset  sudah disesuaikan dengan
kebutuhan klasifikasi,  lalu  menggunakan  algoritma naïve  bayes  klasifikasi  untuk  proses klasifikasi data.

## D. Kesimpulan dan saran
Ditahap  keempat  ini,  ditariklah sebuah kesimpulan dari tahap sebelumnya  dan  memberikan  sebuah saran untuk peneliti selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Alur  Sentimen  Analisis  pada  penelitian ini tergambar pada gambar 1, serta katakunci yang  digunakan  adalah  Citayam  Fashion Week  hingga  mendapatkan  hasil  klasifikasi dengan menggunakan Pyhton (Permana et al., 2021)(Alam  et  al.,  2021)(Maddumala  et  al.,
2022) dan algortima naïve bayes classifier

## Gambar 1 Alur Sentimen Analisis
A. Crawling Data
Tahap  ini  adalah  pengambilan  data yang  telah  di  lakukan  terhadap  opini
masyarakat yang berasal dari media sosial twitter.  Data  yang  di  ambil  berupa  tweet dengan teknik crawling sebanyak 500 data tweet,  data  diambil  pada  tanggal  30  juli 2022  sebanyak  157  tweet  dengan  kata kunci  “Citayam  Fashion  Week”.  Data didapatkan  dengan  bantuan  menggunakan tools Python JupyterLab dan  Twitter API. Sebelum  ke  tahap  pengambilan  data  kita harus  mempunyai    API  Key  untuk mengindentifikasi dengan twitter.
Langkah untuk mendapatkan API key : 1. Login akun Twitter.
2. Masuk  ke  App  Twitter  atau  buka https://apps.twitter.com/app/new
3. Lalu Sign  In  API  Development  for
Application on Twitter
4. Lalu menginput form dengan
informasi yang dibutuhkan.
Selanjutnya  pada  tahap  crawling data, yang dapat dilakukan adalah autentifikasi python dengan Twitter, selanjutnya bisa dilakukan pencarian tweet dengan katakunci yang diinginkan, setelah mendapatkan  sejumlah  tweet  pada  tahap crawling  data,  bisa  langsung  di  simpan dengan format csv untuk dapat dilanjutkan ketahap preprocessing.
B. Pre-processing Data Langhah kedua ini dilakukan untuk membersihkan  dataset  dari  kata  yang tidak  diperlukan  serta  kata  yang  tidak memiliki  makna.  Ada  beberapa  tahapan dalam preprocessing yaitu Case Folding, Cleansing,  Tokenizing,  Normalization, Stopword Removal, dan Steaming.
C. Translate Tahap ini adalah translate,
berguna  untuk  menerjemahkan  data tweets  dari  tweets  bahasa  indonesia  ke bahasa inggris, tahap translate
menggunakan  library  vader  sentiment untuk  translate  ke  bahasa  inggris. Contoh kata translate dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Contoh kata translate

## D. Hasil Klasifikasi
Gambar 2. Hasil Klasifikasi
Gambar  2  diatas  menunjukan  bahwa, dari total data terdapat sebanyak 46,22% twit yang masuk sebagai kategori negative, 30,25% positif dan 23,53 netral.
Selanjutnya tahap ini adalah mengklasifikasikan  data  tweet  dengan  proses labelling sebagai sentimen positif, negatif, atau netral  dilakukan  untuk  menentukan  score polarity. Pada tahap ini menggunakan metode
Naïve Bayes Classifier Setelah dilakukan tahapan penerjemahan  pada  tahapan preprocessing , lalu melakukan klasifikasi naïve bayes dengan menggunakan library  pyhton yaitu TextBlob. Untuk label positif adalah jika score > 0, label negatif adalah jika score < 0 dan untuk netral adalah  jika score =  0.  Contoh score adalah 0,30, score 0,30 termasuk kedalam label positif karena  nilai score >  0, contoh score adalah  -
0,30  termasuk  kedalam  label negatif karena nilai score <  0,  dan  contoh score adalah  0,0 termasuk kedalam label netral karena score 0. Hasil  klasifikasi confusion dan naïve bayes adalah  hasil  dari  data  yang  telah  di lakukan  tahap preprocessing dan  di translate lalu ketahap klasifikasi dengan menggunakan
Before After tren citayam fashion week trik gaya keren anti norak viva citayamfashionweek cfw the trend of citayam fashion week cool style tricks anti tacky viva citayamfashionweek cfw tren citayam fashion week trik gaya keren anti norak Citayam fashion week trend anti- tacky cool style trick
library  python yaitu TextBlob data  akurasi yang  dihasilkan  adalah  84%.  Sebagai  contoh dibawah ini tabel confusion matrix :
Tabel 2. Evaluasi Model
Tabel 3. Hasil presiisi, recall , F1- Scor
Gambar 3. Hasil Tampilan Wordcloud
Negatif Gambar 4. Hasil Tampilan Wordcloud Positif
Gambar 5. Hasil Tampilan Wordcloud Netral
Dari  gambar  3  dapat  terlihat  dengan jelas  beberapa  kata  yang  paling  sering digunakan yaitu : fashion week, phenomenon, mmc  millenials,  citayam  fashion,  dan  abg. Sedangkan  pada  gambar  4  kata  yang  paling sering digunakan yaitu : fashion week, citayam fashion,  phenomenon,  children  dan  smoking. Lalu  pada  gambar  5  kata  yang  paling  sering digunakan  yaitu  :  fashion  week,  citayam fashion,  citayamfashionweek.  cfw,  dan  bima arya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  ujicoba  yang  dilakukan algoritma Naïve Bayes Classifier yang telah di lakukan ada beberapa hal yang dihasilkan oleh penulis, yaitu :
1. Metode Naïve  Bayes  Classifier terbukti efektif dalam klasifikasi sentimen Citayam  Fashion  Week.  Tetapi  dengan ada  nya  tambahan  tools  dari  Confusion Matrix    hasil  perhitungan  akurasi meningkat hingga 84% 2. Metode  Naive  Bayes  Classifier  terbukti dapat mengklasifikasikan sentimen dengan  sangat  baik  terhadap  Citayam Fashion Week.

## Ucapan Terimakasih
kepada  semua  pihak  yang  sangat  membantu dalam  penelitian  ini,  Universitas  Multimedia Nusantara  dan  Universitas  Muhammadiyah Tangerang  serta  berbagai  pihak  sehingga kegiatan ini selesai dilakukan.

## REFERENSI
Alam, M. F., Singh, R., & Katiyar, S. (2021). Customer Segmentation Using K-Means Clustering  in  Unsupervised  Machine Learning.  In Proceedings  -  2021  3rd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking, ICAC3N 2021 (pp. 94–98). https://doi.org/10.1109/ICAC3N53548.2 021.9725644
Destitus,  C.,  Wella,  W.,  &  Suryasari,  S. (2020).  Support  Vector  Machine  VS Information  Gain:  Analisis  Sentimen Cyberbullying  di  Twitter  Indonesia. Ultima  InfoSys :  Jurnal  Ilmu  Sistem Informasi , 11 (2), 107–111. https://doi.org/10.31937/si.v11i2.1740 Kelas Presiisi  Recall  F1- Score Akurasi Positif 0.74 0.94 0.83 0.84 Netral 1.00 0.14 0.25 Negatif  0.93 0.94 0.93 Predicted Value Positif Netral  Negatif Positif 180 120 15 Actual Value Netral 213 148 5 Negatif  17 115 40
Fairuz, A. L., Ramadhani, R. D., & Tanjung, N.  A.  F.  (2021).  Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  COVID-19  Pada Media Sosial Twitter. Journal of Dinda : Data  Science,  Information  Technology, and  Data  Analytics , 1 (1),  42–51. https://doi.org/10.20895/dinda.v1i1.180
Fashion,  C.,  Fenomena,  W.,  Ekonomi,  P., Fashion, C., Fenomena, W., Ekonomi, P., & Pemerintah, K. (2022). Jurnal Mimbar Muamalah . August , 8–18.
Fauzi,  M.  A.,  &  Adinugroho,  S.  (2018).
Analisis  Sentimen  Pariwisata  di  Kota Malang  Menggunakan  Metode  Naive Bayes dan Seleksi Fitur Query Expansion Ranking Optimasi Sisa Bahan Baku Pada Industri Mebel Menggunakan Algoritma Genetika View project
Automatic  Essay  Scoring  View  project . August .
Lestari, A. R. T., Perdana, R. S., & Fauzi, M.
A.  (2017).  Analisis  Sentimen  Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (12), 1718–1724.
Maddumala, V. R., Chaikam, H., Velanati, J.
S., Ponnaganti, R., & Enuguri, B. (2022). Customer  Segmentation  using  Machine Learning in Python. In 7th International Conference  on  Communication  and Electronics  Systems,  ICCES  2022  - Proceedings (pp. 1268–1273). https://doi.org/10.1109/ICCES54183.20 22.9836018
Patil, R. S., & Kolhe, S. R. (2021). Resource Creation  for  Sentiment  Analysis  of Under-Resourced Language: Marathi. In
Communications  in  Computer  and Information Science (Vol. 1380, pp. 445– 457). https://doi.org/10.1007/978-981- 16-0507-9_37
Permana, A. A., Fahrezi, M. F., Kristiyanti, D.
A.,  &  Sihotang,  M.  (2021).  Sentimen Analisis  Opini  Masyarakat  Pada  Media Sosial Twitter Terhadap Vaksin
Berbayar  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  (Nbc). Jurnal  Teknik ,
10 (2),
113–121. https://doi.org/10.31000/jt.v10i2.5471
Singh,  K.  N.,  Dorendro,  A.,  Devi,  H.  M.,  & Mahanta,  A.  K.  (2021).  Analysis  of Changing  Trends  in  Textual  Data Representation.  In Communications  in Computer and Information Science (Vol. 1380, pp. 237–251). https://doi.org/10.1007/978-981-16- 0507-9_21 Steven,  C.,  &  Wella,  W.  (2020).  The  Right Sentiment Analysis Method of
Indonesian  Tourism  in  Social  Media Twitter. IJNMT (International Journal of New Media Technology) , 7 (2), 102–110. https://doi.org/10.31937/ijnmt.v7i2.1732
Syadid, F. (2019). Analisis Sentimen Komentar  Netizen  Terhadap  Calon Presiden  Indonesia  2019  Dari  Twitter Menggunakan Algoritma Term Frequency-Invers  Document  Frequency (Tf-  Idf)  Dan  Metode  Multi  Layer
Perceptron  (Mlp)  Neural  Network. Skripsi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah Jakarta , 1–89.
Syakuro,  A.  (2017).  Pada  Media  Sosial Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier ( NBC ) Dengan Seleksi Fitur Information  Gain  (  IG  )  Halaman  Judul Skripsi  Oleh :  Abdan  Syakuro. Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap  E-
Commerce Pada Media Sosial Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier  (NBC)  Dengan  Seleksi  Fitur
Information Gain (IG) , 1–89.
Zuhdi, A. M., Utami, E., & Raharjo, S. (2019). Analisis  sentiment  twitter  terhadap capres Indonesia 2019 dengan metode K- NN. Jurnal Informa Politeknik Indonusa Surakarta , 5 , 1–7.
Zulfa,  I.,  &  Winarko,  E.  (2017).  Sentimen Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia Dengan  Deep  Belief  Network. IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems) , 11 (2), 187.
https://doi.org/10.22146/ijccs.24716