## 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.v6i1.3530

## Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine
Melati Indah Petiwi, Agung Triayudi * , Ira Diana Sholihati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 melatiindahpetiwi@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3,* iradiana2803@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Pandemi  Covid-19  di  Indonesia  berdampak  di  setiap  sektor  kehidupan,  termasuk  perekonomian.  Pemerintah menerapkan pembatasan sosial yang membuat manusia harus melakukan aktivitas di dalam rumah. Karena hal tersebut manusia memilih melakukan segala hal dengan digital termasuk pesan makanan. Dengan meningkatnya minat masyarakat pada pesan makanan  secara  online  ini,  menjadikan  pendapatan  salah  satu  aplikasi  pesan  makanan  yaitu  Gojek  (Gofood)  mengalami peningkatan. Meskipun demikian Gofood banyak mendapatkan pro dan kontra di tengah masyarakat. Dalam hal ini masyarakat banyak  memberikan  pendapat  mereka  menggunakan  media  sosial  terutama  twitter.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa opini masyarakat terhadap kinerja Gojek (Gofood) di Indonesia. Adapun pengelompokkannya dibagi menjadi tiga kelas yaitu kelas positif, negatif dan netral yang diuji menggunakan metode Naïve Bayes dan SVM dan membandingkan dua metode  tersebut.  Analisis  sentimen  masyarakat  mengenai  Gofood  pada  twitter  menghasilkan  92,8%  bernilai  netral,  5,2% bernilai positif dan 2,0% bernilai negatif. Perbandingan hasil akurasinya, metode Support Vector Machine akurasinya lebih besar dari metode Naïve Bayes, dengan nilai akurasi Support Vector Machine sebesar 83% dan 98,5% sedangkan nilai akurasi Naïve Bayes sebesar 74,6% dan 91,5%.
Kata Kunci: Covid-19; Gofood; Twitter; Naïve Bayes; Support Vector Machine
Abstract− The Covid-19 pandemic in Indonesia has an impact on every sector of life, including the economy. The government implements  social  activities  that  make  people  have  to  carry  out  activities  at  home.  Because  of  this,  humans  choose  to  do everything digitally, including ordering food. With the application of public interest in ordering food online, the income of one of the food orders, namely Gojek (Gofood) has increased. However, Gofood has many pros and cons in the community. In this case, many people give their opinion about the use of social media, especially twitter. The purpose of this study was to analyze public opinion on the performance of Gojek (Gofood) in Indonesia. The grouping into three classes, namely positive, negative and neutral classes were tested using the Naïve Bayes and SVM methods and compared the two methods. The analysis of public  sentiment  regarding  Gofood  on  Twitter  resulted  in  92.8%  worthy  neutral,  5.2%  worthy  positive  and  2.0%  worthy negative. Comparing the accuracy results, the Support Vector Machine method has greater accuracy than the Naïve Bayes method, with the Support Vector Machine accuracy values of 83% and 98.5%, while the Nave Bayes accuracy values are 74.6% and 91.5% respectively.
Keywords : Covid-19; Gofood, Twitter; Naïve Bayes; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Hampir semua negara di dunia termasuk Indonesia, saat ini sedang menghadapi kesulitan akibat pandemi Covid- 19.  Covid-19  atau  Penyakit  Coronavirus  2019  adalah  infeksi  menular  yang  disebabkan  oleh  virus novel coronavirus . Penyakit ini membuat seluruh dunia menjadi sangat waspada karena penyebarannya yang cepat. Oleh karena itu, banyak negara melakukan karantina wilayah dan pembatasan seluruh kegiatan yang ada di negaranya masing-masing sebagai upaya pengendalian penyebaran virus Covid-19 [1][2][3].
Di Indonesia sendiri, pemerintah telah mengeluarkan kebijakan karantina wilayah dan pembatasan sosial terhadap seluruh kegiatan manusia sejak bulan Maret 2020. Sehingga berdampak pada pola hidup masyarakat yang berubah,  dimana  aktivitas  masyarakat  yang  tadinya  memesan  makanan  secara  langsung,  beralih  menggunakan media  komunikasi  digital.  Oleh  karena  itu  layanan food  delivery menjadi  pilihan  dalam  menghadapi  pandemi Covid-19, karena dapat membuat seseorang bisa menikmati makanan dari berbagai restaurant favoritnya. Selain itu juga membuat seseorang dapat menggunakan waktunya lebih baik lagi karena tidak perlu membuang waktu di perjalanan[1][3].
Dengan pembatasan sosial di Indonesia menjadikan layanan food delivery pada masa pandemi Covid-19 berkembang dengan pesat. Melalui riset yang dilakukan oleh (Hastuti, 2019) layanan pesan antar makanan yang paling  banyak  dicari  adalah  Gofood, yang  diambil  dari responden yang  memiliki  lebih  dari  dua  aplikasi  pesan antar makanan [4]. Ini diperkuat lagi dengan riset  yang dilakukan lembaga survei  CLSA yang dinyatakan pada tanggal  24 Februari  2021, mengatakan bahwa mayoritas 35% masyarakat  lebih memilih menggunakan  Gofood dan sebesar 20% memilih aplikasi sejenisnya [5].
Adapun strategi yang dilakukan oleh Gofood yaitu dengan memberikan penawaran yang mengguntungkan kepada  konsumen  sehingga  dapat  meningkatkan  minat  konsumen  terhadap  Gofood  untuk  berbelanja[1][4]. Perkembangan Gofood yang meningkat pesat menghasilkan beberapa pendapat masyarakat di berbagai platfrom media  sosial.  Media  sosial  dijadikan  oleh  masyarakat  untu  berbagi  perasaan  mengenai  apapun  yang  mereka rasakan. Sehingga pro dan kontra mengenai Gofood dapat dijumpai dengan cepat dan akurat [6].
Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling  banyak digunakan oleh masyarakat umum untuk berbagi informasi baik hal positif maupun negatif tentang informasi yang sedang diakses. Analisis sentimen suatu

## 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.v6i1.3530
tahapan  mengumpulkan  pendapat  masyarakat  terhadapa  suatu  hal  seperti  isu  pada  sosial  media  berbasis  web. berbagi  yang  Sehingga  Ini  menjadi  acuan  untuk  peneliti  dalam  melakukan  analisis  tentang  opini  masyarakat mengenai layanan Gofood di media sosial twitter [7].
Metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasi  pengujian  ini  yaitu Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine . Naïve bayes merupakan metode yang paling populer karena kemudahan penggunaannya. Metode Naïve Bayes memiliki  kemampuan  untuk  memenuhi  persyaratan    diberbagai domain  yang  berbeda .  Sedangkan keunggulan  dari  metode Support  Vector  Machine dapat  mengidentifikasi hyperplane yang  berbeda , yang meningkatkan  margin  antara  dua  kelas  yang  berbeda.  Metode Support  Vector  Machine juga  mempunyai kekurangan yaitu masalah pemilihan fitur yang tepat [3]. Analisis sentimen merupakan kegiatan mengelompokkan polaritas  dari  sebuah  kalimat  serta  dapat  menentukan  apakah  kalimat  atau  pendapat  yang  dinyatakan  tersebut bersifat positif, negatif atau netral [7].
Penelitian sebelumnya oleh Ratino tentang analisis sentimen informasi Covid-19 dari setiap komentar di Instagram menggunakan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization yang terbukti meningkatkan nilai akurasi. Hasil akurasi dari metode Naïve Bayes (PSO) adalah 79,07% dan AUC 0,729,  sedangkan  metode Support  Vector  Machine (PSO)  adalah  81,16%  dan  AUC  0,903,  sehingga  perbedaan akurasi mencapai 2,09%. Metode SVM dengan PSO atau tidak, selalu mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi dan akurat [3].
Penelitian yang dilakukan oleh M. Wino Adi Putra dengan topik analisis sentimen dompet elektronik pada media  sosial twitter menggunakan  metode Naïve Bayes  Classifier .  Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  dompet elektronik GoPay mendapatkan nilai positif yang tinggi dari pengguna twitter dengan 46,67%, Dana 37,50% dan OVO 16,67%. Sedangkan nilai negatif paling tinggi yaitu  OVO 63,33% diikuti oleh GoPay 53,33% dan paling kecil  adalah  Dana  30,00%.  Sehingga  penelitian  merekomendasi  pada  masyarakat  untuk  menggunakan  GoPay sebagai pilihan dompet elektronik [6].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Enos Dwianto dengan topik analisis sentimen transportasi online dengan metode Naïve Bayes dan Support  Vector Machine. Hasil yang didapatkan adalah GrabId menggunakan SVM menghasilkan class precision 66.57%, class recall 57.14%, Accuracy 84.08%, sedangkan GojekIndonesia dengan  metode  SVM  menghasilkan  yaitu class  precision 54.78%, class  recall 52.46%, Accuracy 69.50%. Tujuannya adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna yang dapat menjadi acuan bagi perusahaan untuk evaluasi peningkatan layanan [8].
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Dedi Darwis dengan topik analisis sentimen data twitter Komisi Pemberantas Korupsi  Republik Indonesia dengan  metode Support Vector Machine (SVM), menghasilkan nilai positif  8%,  nilai  negatif  77%,  serta  netral  sebanyak  15%.  Ini  membuktikan  bahwa  opini  masyarakat  mengenai kinerja KPK memiliki tanggapan kurang baik [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Mochamad Tri dengan topik analisis sentimen pada aplikasi Go-Jek menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes pada komentar play store . Hasil penilitian ini bertujuan membentuk  sebuah  sistem  yang  memberikan  informasi  mengenai  perbandingan  dua  metode  berupa  score accuracy, recall dan precission [10].
Dari  latar  belakang  penelitian  diatas,  maka  didapatkan  permasalahan  mengenai  “analisis  sentimen opini masyarakat  tentang Gofood  di media sosial twitter ”. Data yang digunakan sebanyak 5000 tweet yang dianalisa dari tanggal 15 – 25 November 2021, dengan kata kunci “Gofood”.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  komentar  masyarakat  menjadi  tiga  kelas  yakni  positif, negatif  dan  netral  menggunkan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine sehingga  dapat  mengetahui seberapa puas pengguna terhadap Gofood , serta dapat membandingkan kinerja kedua metode yaitu Naïve Bayes dengan Support Vector Machine.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan mempelajari referensi yang relevan untuk mendapatkan pengetahuan, gambaran dan  landasan  teori  serta  konsep-konsep  lainnya  mengenai  objek  penelitian  melalui  buku  referensi  yang  ada  di perpustakaan,  internet  dan  lain-lain.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  konsumen  tentang Gofood  pada  media  sosial  twitter  dengan  membandingkan  metode Naïve  Bayes dan  metode Support  Vector Machine [11].  Hasil  penelitian  ini  menjadi  acuan  bagi  sistem  layanan  gofood  dan  digunakan  untuk membandingkan dari dua metode yang lebih baik pada penelitian ini. Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian.

## 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.v6i1.3530
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 menjelaskan beberapa tahapan proses penelitian yang dilakukan diantaranya tahapa awal analisis  ini  menggunakan jupyter  notebook, melakukan crawling data  twitter  dengan  kata  kunci  “ Gofood ”, melakukan preprocessing data,  proses  pemodelan  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine, dan menyimpulkan hasil.

## 2.2 Analisa Menggunakan Jupyter Notebook
Proses pengolahan data ini menggunakan aplikasi anaconda 3 dan menjalankan jupyter notebook untuk melakukan analisa sentimen menggunakan bahasa pemprograman python [12].

## 2.3 Crawling Data
Hasil Crawling data  pada  penelitian  ini  diambil  dari  komentar  para  pengguna  Gofood  di  media  sosial  Twitter menggunakan library  tweepy dan  Twitter  API  untuk  mendapatkan  data  dari  twitter  menggunakan  kata  kunci “Gofood”[13]. Berikut langkah crawling data[12]: a. Buat akun twitter developer .
b. Buka text editor jupyter notebook kemudian install “!pip install tweepy”.
c. Lakukan proses crawling data dengan memasukkan kata kunci” Gofood”.
d. Kemudia secara otomatis hasil opini masyarakat tersimpan dalam format csv file.

## 2.4 Preprocessing Data
Selanjutnya  melakukan  pemprosesan  hasil crawling data  twitter  dengan  cara  membersihkan  data  agar  dapat diproses  pada  tahap modelling atau  pemodelan  analisis  data  selanjutnya  [14].  Gambar  2  menunjukkan  tahapan Preprocessing [8]:

## Gambar 2. Tahapan Preprocessing
Pada gambar 2 menunjukkan tahapan awal merupakan dataset tweet mentah merupakan hasil dari crawling data yang telah didapatkan. Selanjutnya data diolah pada proses case folding yaitu merubah semua huruf kapital dalam teks  menjadi  huruf  kecil.  Selanjutnya  dilakukan filtering terhadap  daftar  kata  tersebut.  Setelah  itu  dilakukan tokenizing yaitu  mengkasifikasikan  isi  teks  yang  awalnya  berupa  kalimat  menjadi  kata  secara  terpisah.  Tahap selanjutnya dilakukan stopword removal yaitu proses menghapus kata-kata yang dianggap tidak penting seperti kata sambung dan kata ganti orang. Kemudian akan mendapatkan hasil dataset tweet baru atau data tweet yang telah bersih[11][14].

## 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.v6i1.3530

## 2.5 Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  cara  untuk  menggunakan  probabilitas  dan  statistik.  Algoritma  ini  ditemukan  oleh  seorang ilmuwan  Inggris  bernama  Thomas  Bayes.  Metode  ini  bertujuan  untuk  memperkirakan  peluang  masa  depan berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Salah  satu  fitur  utama  dari  metode  ini  adalah  bahwa  opini  yang  sangat berpengaruh akan independensi dari masing-masing kondisi[7][15].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝑋) . 𝑃(𝐻) (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) Dimana: x = Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probabilitas ) P(H) = Probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas ) P(X|H)   = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) = Probabilitas X

## 2.6 Metode Support Vector Machine
Support Vector Machine merupakan metode klasifikasi untuk memproses data teks menggunakan kernel linear [7]. Kernel berguna  untuk  menggambarkan  dimensi  yang  lebih  kecil  ke  dimensi  lebih  besar.  SVM  memiliki  4 kernel [11][16]:
Tabel 1. Kernel SVM Kernel linier : 𝑘(𝑥, 𝑦) = 𝑥. 𝑦 Kernel sigmoid: 𝑘(𝑥, 𝑦) = tanh(𝜎( 𝑥. 𝑦) + 𝑐
Kernel polinomial:
𝑘(𝑥, 𝑦) = (𝑥. 𝑦) Kernel RBF: 𝐾(𝑥, 𝑦) = exp ( −𝑥−𝑦 2 2𝜎 2 )
Kernel Dimana: C : constanta, d : degree, exp : eksponensial

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Salah satu hal terpenting dalam melakukan penelitian ini adalah data[10]. Pengumpulan data didapatkan dari media sosial  Twitter  dengan tweet berkisar  mengenai  Gofood.  Proses  pengumpulan  data  twitter  menegnai  Gofood diambil dalam jangka waktu satu minggu menghasilkan 5000 data. Pengumpulan data dilakukan secara otomatis dengan  memanfaatkan tools  python dan  menginstall  beberapa library yang  dibutuhkan,  hasil  data  yang dikumpulkan dapat disimpan dengan format . json dan .csv . Tabel 2 menunjukkan contoh crawling data mengenai opini masyarakat pada media sosial twitter[6][7][9]:
Tabel 2. Contoh Hasil Crawling Data No. Komentar Sentimen 1. b'@FOODFESS2 Lebih suka gofood sih soalnya otomatis make voucher yg paling bagus diskonnya,kalo di grabfood terakhir \xe2\x80\xa6 https://t.co/ijd8TNGSuR' Positif 2. coloursplash Open today Voucher Gojek Gofood Diskon 30%, fee hanya 2k bisa langsung dm https://t.co/P08qivKk6Y Netral 3. b'Kesel banget sama restoran yang tutup, tapi di aplikasi Gofood nya buka! Mana di hubungi no respon! Di cancel juga xe2\x80\xa6 https://t.co/egiwCzC9Ch' Negatif

## 3.2 Preprocessing Data
Tahapan ini merupakan tahapan pemprosesan data hasil dari proses crawling data hingga menjadi data yang bersih[13]. Hasil data dari preprocessing ini siap untuk di proses pada tahap proses klasifikasi[9]. Berikut tahapan dalam melakukan preprocessing :

## 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.v6i1.3530
a. Case  Folding,  tahapan    untuk  mengganti  semua  huruf  kapital  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil.  Tabel  3 menunjukkan hasil proses case folding [17].
Tabel 3. Contoh Hasil Case Folding Teks Hasil Case Folding @FOODFESS2  Lebih  suka  gofood  sih  soalnya otomatis  make  voucher  yg  paling  bagus diskonnya,kalo  di grabfood terakhir \xe2\x80\xa6 https://t.co/ijd8TNGSuR' @foodfess2 lebih suka gofood sih soalnya otomatis make  voucher  yg  paling  bagus  diskonnya,kalo  di grabfood terakhir\xe2\x80\xa6
https://t.co/ijd8tngsur'
b. Filtering merupakan tahapan pembersihan teks dari  komponen yang  dianggap tidak mempunyai  arti  untuk analisis  sentimen  seperti  tanda  baca,  karakter  atau  simbol,  angka, emoticon dan  link  URL.  Tabel  4 menunjukkan hasil tahapan filtering [16].
Tabel 4. Contoh Hasil Filtering Teks Hasil Filtering @foodfess2  lebih  suka  gofood  sih  soalnya otomatis  make  voucher  yg  paling  bagus diskonnya,kalo  di  grabfood  terakhir  \xe2\x80\xa6 https://t.co/ijd8tngsur' lebih  suka  gofood  sih  soalnya  otomatis  make voucher yg paling bagus diskonnya kalo di grabfood terakhir
c. Tokenizing merupakan tahapan pemisahan teks kalimat menjadi potongan per kata sesuai spasi dalam teks. Tabel 5 menunjukkan hasil tahapan tokenizing [17].
Tabel 5. Contoh Hasil Tokenizing Teks Hasil Tokenizing lebih  suka  gofood  sih  soalnya  otomatis  make voucher  yg  paling  bagus  diskonnya  kalo  di grabfood terakhir [lebih], [suka], [gofood] [sih], [soalnya], [otomatis], [make],  [voucher],  [yg],    [paling],  [bagus],
[diskonnya], [kalo], [di] [grabfood], [terakhir]
d. Stopword Removal merupakan poses pemilihan atau penyaringan kata pada teks yang tidak mempunyai arti seperti kata sambung, kata keterangan dan sebagainya, yang tidak diperlukan dalam pemodelan data. Tabel 6 menunjukkan hasil tahapan stopword removal [17].
Tabel 6. Contoh Hasil Stopword Removal
Teks Hasil Stopword Removal [lebih], [suka], [gofood], [sih], [soalnya], [otomatis], [make], [voucher], [yg], [paling], [bagus],
[diskonnya], [kalo], [di], [grabfood], [terakhir] Lebih  suka  gofood  soalnya  otomatis  voucher diskonnya grabfood terkahir
e. Labelling  merupakan  pemprosesan  terhadap  hasil  data stopword  removal ,  dimana  hasilnya  diberikan perhitungan polarity dari  komentar  yang  diambil,  sehingga  mendapatkan  dua  klasifikasi  yaitu  label  positif (nilai > 0) dan negatif (nilai < 0), untuk label netral (nilai = 0) tidak diproses[13].
Gambar 3. Diagram Labelling
Pada gambar 3 menunjukkan bahwa klasifikasi opini masyarakat terhadap Gofood melalui twitter terbagi menjadi bernilai netral sebesar 92,8%, bernilai positif sebesar 5,2% dan bernilai negatif sebesar 2,0%.

## 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.v6i1.3530
Pada gambar 4 menunjukkan bahwa klasifikasi opini masyarakat terhadap Gofood melalui twitter terbagi positif sebanyak 264 tweet dan negatif sebanyak 104 tweet .

## 3.3 Analisis Menggunakan Naïve Bayes
Analisa  sentimen  dengan Naïve  Bayes dilakukan  menggunakan  bahasa python memberikan  hasil  laporan klasifikasi  ( classification  report) ,    penarikan  kermbali  data  ( recall) ,  presisi  ( precision) ,  dan  hasil  akurasi ( accuracy) [11][15].  Hasil  pengujian  menggunakan  metode Naïve  Bayes divisualisasi  dalam  bentuk confusion matrix . Confusion  matrix memberikan  hasil  perbandingan  klasifikasi  oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi seharusnya[12] [13].
Gambar 5. Confusion Matrix
Pada  gambar  5  menunjukkan  bahwa Confusion  matrix ini  berupa matrix dengan  ukuran  2  x  2  yang menyatakan setiap kelas klasifikasi positif dan negatif. Model confusion matrix menunjukkan bahwa secara benar sebanyak 2 data sebagai positif dan 54 sebagai data negatif. Selain itu model salah  dalam memprediksi 19 data ke dalam  kelas  negatif  yang  seharusnya  positif (False  Positif) ,  serta  model menyatakan  tidak  ada  data  yang  salah dalam kelas positif yang seharusnya negatif (False Negatif) [13].
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix Confusion Matrix Predict Class Positif Negatif Actual Class Positif 2 19 Negatif 0 54
Tabel 7 menunjukkan hasil confusion matrix yang digunakan untuk melakukan evaluasi model. Sehingga didapatkan perhitungan nilai akurasi menggunakan metode Naïve Bayes dengan code Python yaitu:
Gambar 6. Hasil Accuracy Naive Bayes
Gambar 6 menunjukkan hasil perhitungan matrix dengan code python yaitu 0,746 atau 74,6%. Perhitungan akurasi manual dari perhitungan matrix sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖    = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑥 100%
(4)
= 56 75 𝑥 100%
= 74,6%
Akurasi  memberikan  gambaran  seberapa  akurat  metode  digunakan  dalam  mengklasifikasi  data  dengan benar. Sehingga dapat mengetahui seberapa akurat nilai akurasi pada kinerja sistem dalam menemukan informasi

## 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.v6i1.3530
yang  diinginkan user dengan  hasil  yang  diberikan  sistem[16].  Nilai  keberhasilan  sistem  dalam  penelitian  ini dengan akurasi sebesar 74,6%[8]. Selanjutnya dari hasil model confusion matrix dapat dilihat nilai preciso n dan recall di setiap kelas klasifikasi yang memiliki tingkat kemampuan yang berbeda-beda. Gambar 6 menunjukkan angka precision pada kelas negatif sebesar 100%, dan untuk kelas positif 74%. Nilai precision untuk menunjukkan proporsi  label yang diprediksi benar dari total  prediksi  cukup besar untuk kelas negatif dibanding kelas positif. Sedangkan angka recall pada kelas negatif sebesar 10% dan untuk kelas positif sebesar 100%. Ini menunjukkan kemampuan sistem dalam menemukan kembali informasi yang bernilai positif dalam dokumen rendah dibanding informasi kembali bernilai negatif[13].

## 3.4 Analisis Menggunakan Support Vector Machine
Akurasi  Analisa  sentimen  dengan  metode Support  Vector  Machine juga  dilakukan  dengan  bahasa python memberikan hasil  berupa laporan klasifikasi ( classification report) , kemampuan penarikan kermbali data ( recall) , presisi ( precision) , dan hasil akurasi ( accuracy [15]. Berikut hasil confusion matrix:
Tabel 8. Confusion Matrix SVM Confusion Matrix Predict Class Positif Negatif Actual Class Positif 23 9 Negatif 10 70
Tabel 8 menunjukkan model confusion matrix menunjukkan bahwa secara benar sebanyak 23 data sebagai positif dan 70 sebagai data negatif. Selain itu model salah  dalam memprediksi 9 data ke dalam kelas negatif yang seharusnya positif (False Positif) , serta model menyatakan 10 data yang salah dalam kelas positif yang seharusnya negatif (False Negatif) [11][13] . Selanjutnya hasil confusion matrix digunakan untuk melakuakn evaluasi model. Sehingga  di  dapatkan  perhitungan  nilai  akurasi  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan code Python sebagai berikut:
Gambar 7 . Hasil Akurasi SVM
Gambar  7  menunjukkan  akurasi  menggunakan  metode Support  Vector  Machine. Akurasi  memberikan gambaran  seberapa  akurat  metode  digunakan  dalam  mengklasifikasi  data  dengan  benar.  Sehingga  dapat mengetahui seberapa besar nilai akurasi pada kinerja sistem dalam menemukan informasi yang diinginkan user dengan  jawaban  yang  dihasilkan  sistem.  Nilai  keberhasilan  sistem  dalam  penelitian  ini  dengan  akurasi  sebesar 83%[8]. Perhitungan akurasi manual dari perhitungan matrix sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖    = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑥 100% (5)
= 93 112 𝑥 100%
= 83% Selanjutnya  dapat  dilihat  nilai precissio n  dan recall di  setiap  kelas  klasifikasi  yang  berbeda-beda. Precission pada kelas negatif sebesar 88,6%, dan untuk kelas positif 71,8%. Nilai precision untuk menunjukkan proporsi label yang diprediksi benar dari total prediksi cukup besar untuk kelas negatif. Sedangkan angka recall pada  kelas  negatif  sebesar  87,5%  dan  untuk  kelas  positif  sebesar  69,6%.  Ini  menunjukkan  kemampuan  sistem dalam menemukan kembali informasi yang bernilai negatif dalam dokumen tinggi dibanding informasi kembali bernilai positif [11][13].

## 3.5 Implementasi
Hasil  implementasi  penerapan  metode Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine berupa  analisis  sentimen terhadap  opini  masyarakat  berdasakan  media  sosial  twitter  menggunakan  tampilan  antarmuka  berbasis  web. Pengujian ini memanfaatkan data komentar twitter yang sudah di preprocessing terlebih dahulu dalam bentuk json sebanayak 1000 tweet . Sistem secara otomatis akan membagi  data menjadi  data latih  sebesar  80% dan data uji sebanyak 20%.

## 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.v6i1.3530
Gambar 8. Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes
Gambar  8  menunjukkan  tampilan  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes. Aplikasi  memberikan informasi data mana yang salah dalam memprediksi hasil oleh mesin.
Gambar 9. Hasil Akurasi menggunakan Metode Naive Bayes
Pada gambar 9 melihatkan kemampuan akurasi metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan 1000 data adalah 91,5%[14]. Sistem menunjukkan klasifikasi positif secara manual sebanyak 180 tweet dan negatif sebanyak 20 tweet. Sedangkan  metode Naïve  Bayes memprediksi  166 tweet bernilai  positif  dan  17  bernilai  negatif  .  Ini menunjukkan selish 14 tweet seharusnya negatif (false negatif) dan 3 tweet seharusnya positif (false positif).
Gambar 10. Klasifikasi Menggunkan Metode SVM
Gambar  10  menunjukkan  tampilan  klasifikasi  menggunakan  metode Support  Vector  Machine .  Aplikasi memberikan informasi tentang data mana yang salah dalam memprediksi hasil oleh mesin.
Gambar 11. Hasil Akurasi SVM
Pada  gambar  11  menunjukkan  kemampuan  akurasi  metode Support  Vector  Machine dalam mengklasifikasikan 1000 data adalah 98,5%[14]. Sistem menunjukkan klasifikasi positif secara manual sebanyak

## 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.v6i1.3530
180 tweet dan  negatif  sebanyak  20 tweet. Sedangkan  metode Support  Vector  Machine memprediksi  benar  180 tweet bernilai positif dan 17 bernilai negatif . Ini menunjukkan 0 tweet seharusnya negatif (false  negatif) dan 3 tweet seharusnya positif (false positif) [13][14].

## 4. KESIMPULAN
Hasil kesimpulan dari  penelitian dan pembahasan yang dilakukan dengan objek Gofood maka didapatkan hasil klasifikasi komentar masyarakat kedalam tiga kelas yaitu kelas positif 5,2%, kelas netral sebesar 92,8% dan kelas negatif  sebesar  2,0%.  Ini  menunjukkan  bahwa  tanggapan  positif  masyarakat  lebih  besar  dari  pada  tanggapan negatif.  Selanjutnya  hasil  akurasi  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  bahasa  python  dan  tampilan  antarmuka berbasis  website.  Support  Vector  Machine  menghasilkan  nilai  yang  lebih  besar  dan  akurat  dari  akurasi  Naïve Bayes dalam mengelompokkan opini masyarakat  berbahasa Indonesia pada media sosial Twitter. Metode Support Vector  Machine menghasilkan  akurasi  sebesar  83%  dari  5000 tweet menggunakan  bahasa  python  dan  98,5% melalui uji coba antarmuka dengan 1000 tweet sedangkan kemampuan akurasi Naïve Bayes sebesar 74,6% melalui bahasa python dan 91,5% menggunakan uji coba antarmuka. Ini membuktikan metode SVM lebih akurat sebagai metode  pengelompokkan  untuk  proses  analisis  sentimen  opini  masyarakat  berbahasa  Indonesia  pada  Twitter dibandingan Naïve Bayes .

## REFERENCES
[1] Q. Amalia, “Persepsi Konsumen Terhadap Faktor yang mempengaruhi Niat Menggunakan aplikasi Go-Food di Masa Pandemi COVID-19,” … Ind. Res. Work. Natl. Semin. , pp. 4–5, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/proceeding/article/view/2841/2220.
[2] S. R. Pudjiastuti, , S., and N. Hadi, “the Effect of Corona Virus on the Global Climate,” Jhss (Journal Humanit. Soc. Stud. , vol. 4, no. 2, pp. 130–136, 2020, doi: 10.33751/jhss.v4i2.2456.
[3] Ratino, N. Hafidz, S. Anggraeni, and W. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. JUPITER , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[4] M. M. Ikram, “Keputusan Penggunaan Layanan GoFood Selama Masa Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Manaj. Kesatuan , vol. 9, no. 2, pp. 71–80, 2021, doi: 10.37641/jimkes.v9i2.467.
[5] Nurbayti,  “Tren  Pengguna  Aplikasi  Go-Food  di  Era Digital  (Studi  Fenomenologi  Pengguna  Go-Food  di  Universitas Amikom Yogyakarta),” J. Komunikasi, Masy. dan Keamanan , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[6] M. W. A. Putra, Susanti, Erlin, and Herwin, “Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 72–86, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159.
[7] D. A. Ramadhan and M. . , Erwin Budi Setiawan S.Si., “ANALISIS SENTIMEN PROGRAM ACARA DI SCTV PADA TWITTER  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES  DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,” Semin.  Nas. Teknol.  Fak.  Tek.  Univ.  Krisnadwipayana ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  739–742,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.teknikunkris.ac.id/index.php/semnastek2019/article/view/343/342.
[8] E. Dwianto and M. Sadikin, “Analisis Sentimen Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,” Format    J.  Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  94,  2021,  doi: 10.22441/format.2021.v10.i1.009.
[9] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.
[10]  M. Tri Anjasmoros and  dan Fitri Marisa, “Analisis Sentimen Aplikasi Go-Jek Menggunakan Metode Svm Dan Nbc (Studi Kasus: Komentar Pada Play Store),” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, pp. 489– 498, 2020.
[11]  H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[12]  E. S. Romaito, M. K. Anam, Rahmaddeni, and A. N. Ulfah, “Perbandingan Algoritma SVM Dan NBC Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter,” CSRID J. , vol. 13, no. 3, pp. 169–179, 2021.
[13]  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.
[14]  R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 650, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[15]  A. Triayudi and W. O. Widyarto, “Comparison J48 and Naïve Bayes Methods in Educational Analysis,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no. 1, pp. 15–20, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012062.
[16]  F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[17]  R. Wati et al. , “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,” vol. 06, pp. 240–247, 2021.