## Klasifikasi Sentimen Transformasi dan Reformasi Sepak Bola Indonesia Pada Twitter Menggunakan Algoritma Bernoulli Naïve Bayes
Destri Putri Yani * , Siska Kurnia Gusti, Febi Yanto, Muhammad Affandes
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950125030@students.uin-suska.ac.id, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 febiyanto@uin-suska.ac.id,
4 affandes@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125030@students.uin-suska.ac.id Submitted: 16/02/2023 ; Accepted: 16/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak – Federation Internationale de Football Association (FIFA) melakukan Transformasi dan Reformasi terhadap Sepak Bola Indonesia dengan salah satunya Indonesia dipilih sebagai Tuan Rumah Piala Dunia U-20 pada tahun 2023. Transformasi dan Reformasi yang dilakukan menyebabkan masyarakat sering memberikan opini melalui media sosial Twitter . Opini yang diberikan  oleh  masyarakat  bisa  berupa  positif  atau  negatif.  Penelitian  menggunakan  Text  Mining  untuk  mengklasifikasi sentimen pada 2 kategori dengan algoritma Bernoulli Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi sentimen positif dan negatif serta  mengetahui tingkat nilai akurasi dari hasil klasifikasi sentimen  Transformasi dan Reformasi Sepak Bola Indonesia. Tahap penelitian yang dilakukan yaitu pengumpulan data, preprocessing text, pelabelan data, pembobotan TF- IDF, klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, dan evaluasi. Berdasarkan hasil penelitian dari 4907 data terdapat data duplikat dan hanya menggunakan 2125 data yang dibagi menjadi 90% data training dan 10% data testing, sehingga mendapatkan akurasi dengan nilai katogori tinggi sebesar 88%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa banyak tweet yang merupakan sentimen positif.
Kata Kunci: Bernoulli Naïve Bayes; Klasifikasi; Reformasi; Sentimen; Sepak Bola; Transformasi; Twitter
Abstract – Federation  Internationale  de  Football  Association  (FIFA)  carried  out  Transformations  and  Reformations  to Indonesian Football with one of them Indonesia was chosen as the Host of the U-20 World Cup in 2023. The transformations and reformations carried out cause people to often provide opinions through social media Twitter. Opinions given by the public can be positive or negative. The research uses Text Mining to classify sentiment in 2 categories with the Bernoulli Naïve Bayes algorithm. This research aims to classify positive and negative sentiments and determine the level of accuracy value of the sentiment classification results of Indonesian Football Transformation and Reformation. The research stages carried out are data  collection,  text  preprocessing,  data  labeling,  TF-IDF  weighting,  Bernoulli Naïve  Bayes  classification,  and  evaluation. Based on the research results from 4907 data there is duplicate data and only uses 2125 data which is divided into 90% training data and 10% testing data, so as to get accuracy with a high category value of 88%. The classification results show that many tweets are positive sentiments.
Keywords : Bernoulli Naïve Bayes; Classification; Reformation; Sentiment; Football; Transformation; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Sepak  Bola  merupakan  olahraga  yang  banyak  diminati  di  Indonesia  sehingga  menjadi  negara  yang  memiliki penggemar  terbesar  didunia.  [1].  Federasi  Sepak  Bola  Internasional  atau  disebut  Federation  Internationale  de Football Association (FIFA) melakukan Transformasi dan Reformasi terhadap Sepak Bola Indonesia dengan salah satunya  Indonesia  dipilih  sebagai  Tuan  Rumah  Piala  Dunia  U20  yang  akan  dilaksanakan  pada  tahun  2023. Transformasi  dan Reformasi  yang dilakukan oleh FIFA  dapat  memicu  perdebatan oleh  masyarakat  pada media sosial Twitter terhadap perubahan tersebut. Pada tanggal 18-19 Oktober 2022 Sepak Bola menjadi trending topik pada media sosial Twitter yang disebabkan karena masyarakat banyak memberikan opini terhadap Transformasi dan  Reformasi  Sepak  Bola  Indonesia.  Twitter  dapat menghubungkan orang-orang  di  seluruh  dunia dalam berbagai topik yang penggunanya dapat dengan bebas mengeluarkan pendapat atau opini bahkan juga dapat mengekspresikan perasaaan pengguna [2] [3].
Masyarakat  memberikan  opini  terhadap  Transformasi  dan  Reformasi  Sepak  Bola  dalam  bentuk  opini negatif  maupun  opini  positif,  untuk  mengetahui  dan  mengukur  tingkat  opini  negatif  dan  opini  positif  dengan melakukan  klasifikasi  sentimen.  Klasifikasi  sentimen dilakukan berdasarkan  proses  pengolahan  data  dengan klasifikasi  atau  pengelompokan  opini  terhadap  seseorang  dengan  penilaian  pada  objek  tertentu  [4].  Klasifikasi sentimen digunakan untuk mengidentifikasi teks yang dapat dikategorikan menjadi sentimen positif dan sentimen negatif [5]. Klasifikasi sentimen dilakukan dengan pendekatan Text Mining pada mengklasifikasi dokumen dalam menemukan  berbagai bentuk  atau  model  informasidari kumpulan data yang  dikumpulkan  dalam  bentuk  tidak teratur menjadi lebih teratur [6] [7].
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  perhitungan  probabilitas  dengan  metode  klasifikasi  sederhana,  tetapi memiliki akurasi tinggi meskipun menggunakan lebih sedikit data [8]. Algoritma Naïve Bayes termasuk kedalam metode Supervised Learning yang memiliki class atau label. Berdasarkan distribusi algoritma Naïve Bayes dibagi menjadi beberapa algortima yaitu Bernoulli Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, dan Multinomial Naive Bayes
[9].  Bernoulli  Naïve  Bayes  digunakan  dalam  pengklasifikasi  teks  maupun  dokumen  [10].  Algortima  Bernoulli Naïve Bayes memiliki dua kategori ya dan tidak atau dalam biner 1 dan 0.
Penelitian-penelitian sebelumnya yang mengenai klasifikasi sentimen menggunakan Algoritma Bernoulli Naïve Bayes pada media sosial Twitter dengan tema vaksinasi Covid-19 [11]. Penelitian tersebut menggunakan algortima  Bernoulli  Naïve  Bayes  dan  algoritma  Gaussian  Naïve  Bayes  dengan  1200  data  Tweet.  Hasil  dari peneliitian ini menunjukkan bahwa algoritma  Bernoulli  Naïve Bayes  lebih bagus dari  pada algoritma  Gaussian Naïve  Bayes.  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  algoritma  Bernoulli  Naïve  Bayes  dan  Multinominal  Naïve Bayes  pada  analisis  sentimen  pemindahan  Ibu  Kota  Negara  yang  menggunakan  Data  dari  komentar  saluran Kompas  TV  sebanyak  1500.  Hasil  penelitian  tersebut    menunjukkan  bahwa  Bernoulli  Naïve  Bayes  memiliki tingkat  performa  klasifikasi  sebesar  93,45%  dan  Multinominal  Naïve  Bayes  sebesar  90,19%  yang  dapat disimpulkan bahwa algoritma Bernoulli Naïve Bayes lebih bagus dari pada algortima Multinominal Naïve Bayes [12].  Penelitain  berikutnya  mengenai  “Analisis  Sentimen  Untuk  Mengukur  Kepercayaan  Masyarakat  Terhadap Pengadaan Vaksin Covid-19 Berbasis Bernoulli Naïve Bayes” [13]. Penelitian tersebut menggunakan data yang berjumlah 15.084 Tweet yang menghasilkan akurasi cukup tinggi yaitu 80.58%.
Berdasarkan  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  pada  “Deteksi  Hoax  Berita  Online  Bahasa  Inggris Menggunakan  Bernoulli  Naïve Bayes  Dengan Ekstraksi  Fitur Tf-Idf”  [14]. Penelitian ini menggunakan  bentuk prediksi  yang  dibuat  dengan  data  berita  sebanyak  8800,  menunjukkan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  98,5%. Implementasi  penelitan  ini  mampu  meningkatkan  nilai  akurasi  sebesar  16,08%.  Penelitian  lainnya  pada “Penerapan Bernoulli Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Online Food Delivery di Indonesia” [15]. Penelitian ini menggunakan 1920 Tweet yang diambil pada 15 Maret – 30 Maret 2022 sehingga menghasilkan akurasi sebanyak 89%.
Berdasarkan uraian diatas dan beberapa penelitian sebelumnya bisa disimpulkan bahwa metode yang sangat efektif dalam menghasilkan akurasi terbaik dalam distribusi algoritma Naïve Bayes yaitu dengan menggunakan Bernoulli Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasi sentimen dan mengetahui tingkat nilai akurasi terhadap Tranformasi dan Reformasi Sepak Bola Indonesia pada Twitter dengan menggunakan data yang diambil dari media sosial Twitter sebanyak 4907 data pada tanggal 18-19 Oktober 2022. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk melihat sentimen yang lebih dominan dari klasifikasi sentimen Transformasi dan Reformasi Sepak Bola Indonesia pada Twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma  Naïve  Bayes  dalam  penelitian  ini  menggunakan  varian  Bernoulli  Naïve  Bayes  untuk  memperoleh akurasi  yang  lebih  unggul  dalam  klasifikasi  sentimen  terhadap  Transformasi  dan  Reformasi  Sepak  Bola  pada Twitter. Berikut adalah metode untuk mendapatkan tingkat kinerja yang tinggi.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  penelitian  ini  menggunakan  crawling  data  untuk  memperoleh  data  pada  media sosial Twitter. Crawling data dilakukan dengan aplikasi RapidMiner yang berguna sebagai alat dalam text mining [16]. Operator search Twitter digunakan dalam aplikasi RapidMiner dan mengatur parameter quary sebagai kata kunci yang digunakan yaitu Transformasi, Reformasi, dan Sepak Bola serta language menjadi id untuk mengambil Tweet  berbahasa  Indonesia.  Parameter  select  attribute  digunakan  untuk  mengatur  atribut  yang  akan  digunakan dalam penelitian yaitu atribut text, untuk from-user, from-user-id, dan id. Operator write CSV digunakan untuk menyimpan hasil data yang telah diperoleh kedalam file dengan format CSV.

## 2.2 Preprocessing Text
Pada tahan selanjutnya adalah mempersiapkan text yang akan diproses untuk klasifikasi. Tahap preprocessing text atau pengolahan teks meliputi beberapa tahap sehingga teks yang sudah diubah dan dibersihkan siap untuk diproses ketahap klasifikasi. Berikut tahap preprocessing text yang digunakan oleh peneliti seperti yang tercantum dibawah ini.
1) Case Folding adalah mengganti seluruh huruf kapital yang terdapat dalam teks menjadi huruf kecil (lowercase) atau sebaliknya.
2) Cleaning  adalah  membersihkan  teks  dengan  menghilankan  kata  Retweet  (RT)  dan  karakter  seperti  hastag, mention, url, symbol, dan angka sehingga menghasilkan teks Tweet yang asli.
3) Tokenizing adalah tahap ini disebut suku token yaitu terdiri dari memotong setiap kalimat menjadi kata.
4) Filtering atau stopword Removal: membuang kata yang tidak berarti atau tidak deskriptif seperti dari, di, dan, yang sehingga akan mengganggu saat proses klasifikasi.
5) Stemming adalah teknik mengganti kata menjadi bentuk dasarnya dengan membuang imbuhan-imbuhan pada kata dalam teks.

## 2.3 Pelabelan data
Pada tahap selanjutnya adalah pelabelan data dimana dilakukan proses pembuatan kelas atau label dengan 2 (dua) kategori yaitu posisif dan negatif pada teks. Pemberian label positif dilakukan apabila teks tersebut memiliki sifat baik dengan mengandung kata-kata yang baik sedangkan pemberian label negatif dilakukan apabila teks tersebut memiliki sifat yang buruk dengan mengandung kata-kata seperti kata cacian dan kata yang kotor. Pelabelan data kemudian divalidasi oleh pihak ahli yaitu dosen Bahasa Indonesia dalam penentuan nilai aktual.

## 2.4 Pembobotan TF-IDF
TF-IDF adalah metode skema pembobotan kata yang paling popular dan efisien sehingga mempunyai nilai yang akurat  (Term Weighting Scheme) [17]. Term Frequency (TF) merupakan jumlah dalam  term  yang muncul dari dokumen atau dataset. Inverse Document Frequency  (IDF) merupakan jumlah pembobotan pada term yang telah didistribusikan pada semua dokumen atau dataset secara luas. [18]. Perhitungan metode TF-IDF dilakukan dengan menggunakan rumus.
TFIDF(t) = TF ∗ log N df (1) Keterangan: (t)
: term
TF
: jumlah yang muncul dari term t pada dokumen N : total dokumen df : jumlah dokumen yang ada dalam term t

## 2.5 Klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes
Tahap  selanjutnya  setelah  data  siap  diproses  maka  akan  dilakukan  klasifikasi.  Pada  tahap  ini  klasifikasi  data menggunakan algoritma Naïve Bayes yang telah didistribusikan menjadi Bernoulli Naïve Bayes sebagai variable bernilai biner (Bernoulli, Boolean) [19]. Variable biner menunjukkan kata yang muncul dan tidak muncul  serta mengabaikan  frekuensi  data  dalam  dokumen.  Algoritma  Bernoulli  Naïve  Bayes  diberikan  aturan  keputusan sebagai persamaan berikut.
P(xi|y) = P(i|y)x i + (1 − P(i|y))(1 − x i ) (2)

## 2.6 Evaluasi
Tahap terakhir adalah melalukan evaluasi  untuk  menunjukkan hasil terbaik  dari  hasil uji.  Pengujian digunakan untuk  mengukur  keakuratan  hasil.  Pengukuran  yang  tepat  dari  bentuk  dengan  confusion  matrix.  Pengukuran evaluasi dengan confusion matrix pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix
Keterangan :
TP (True Positive) = klasifikasi positif yang bernar. TN (True Negtive) = klasifikasi negatif yang benar.
FP (False Positive)
= klasifikasi negatif sebagai klasifikasi positif. FN (False Negative) = klasifikasi positif sebagai klasifikasi negatif. Predicted Positive Negative Actual Positive TP FN Negative FP TN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Data
Pada penelitian ini pengumpulan data menggunakan crawling data pada aplikasi RapidMiner dilakukan  melalui koneksi  Twitter  API  sedangkan  operator  search  twitter  digunakan  sebagai  pencarian  katagori  Transformasi, Reformasi, dan Sepak Bola. Selanjutnya, operator select attribute sebagai pemilihan atribut yang akan diambil dan operator write CSV sebagai penyimpanan hasil data dalam format CSV.
Gambar 2. Tahap Crawling Data
Hasil dari crawling data mendapatkan 4907 data Tweet. Data Tweet yang telah diperoleh ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Dataset

## 3.2 Preprocessing Text
Setelah  hasil  dari  pengumpulan  data  maka  selanjutnya  data  akan  dilakukan  preprocessing  text  untuk membersihkan text. Dalam tahap preprocessing text data dibagi menjadi beberapa langkah sebagai berikut. a. Case Holding
Langkah ini mengonversikan seluruh huruf kapital yang ada pada teks menjadi huruf kecil (lowercase)
Tabel 2. Hasil Case Holding Text Case Holding Potret Presiden FIFA Gianni Infantino beserta jajaran saat bermain sepak bola bersama Ketua Umum PSSI Mochamad Iriawan di Stadion Madya. #KitaGaruda https://t.co/oICDsF0sUr
potret presiden fifa Gianni Infantino beserta jajaran saat bermain sepak bola bersama ketua umum pssi mochamad iriawan di stadion madya.
#kitagaruda https://t.co/oicdsf0sur
b. Cleaning
Setelah  langkah  case  holding,  cleaning  dibutuhkan  untuk  membersihkan  teks  sehingga  menghasilkan  teks Tweet yang asli.
Tabel 3. Hasil Cleaning Text Cleaning potret presiden fifa Gianni Infantino beserta jajaran saat bermain sepak bola bersama ketua umum pssi mochamad iriawan di stadion madya. #kitagaruda https://t.co/oicdsf0sur potret presiden fifa Gianni Infantino beserta jajaran saat bermain sepak bola bersama ketua umum pssi mochamad iriawan di stadion madya. kitagaruda
c. Tokenizing
Langkah ini bertujuan untuk memecah teks pada setiap kalimat menjadi sebuah token atau kata perkata.
Tabel 4. Hasil Tokenizing Text Tokenizing potret presiden fifa Gianni Infantino beserta jajaran saat bermain sepak bola bersama ketua umum pssi mochamad iriawan di stadion madya. #kitagaruda https://t.co/oicdsf0sur Potret, presiden, fifa, Gianni, Infantino, beserta, jajaran, saat, bermain, sepak, bola, bersama, ketua, umum, pssi, mochamad, iriawan, di, stadion, madya., kitagaruda,
d. Filtering atau Stopword Removal
Langkah  filtering  atau  stopword  removal  bertujuan  untuk  membuang  kata  yang  tidak  berarti  dalam  teks sehingga  akan  mengganggu  saat  proses  klasifikasi.  Ada  beberapa  stopword  sebagai  berikut  :  merupakan, adalah, ada, adanya, akankah, anda, andalah, baik, baiklah, dan lain sebagainya.
Tabel 5. Hasil Stopword Removal
Tokenizing Stopword Removal Potret, presiden, fifa, Gianni, Infantino, beserta, jajaran, saat, bermain, sepak, bola, bersama, ketua, umum, pssi, mochamad, iriawan, di, stadion, madya., kitagaruda, 'potret', 'presiden', 'fifa', 'gianni', 'infantino', 'beserta', 'jajaran', '', 'bermain', 'sepak', 'bola', 'ketua', 'umum', 'pssi', 'mochamad', 'iriawan', 'stadion', 'madya', 'kitagaruda'
e. Stemming
Langkah  ini  bertujuan  untuk  mengembalikan  kata  kedalam  bentuk  dasar  dengan  menghapus  imbuhan- imbuhan pada kata.
Tabel 6. Hasil Stemming Stopword Removal Stemming 'potret', 'presiden', 'fifa', 'gianni', 'infantino', 'beserta', 'jajaran', '', 'bermain', 'sepak', 'bola', 'ketua', 'umum', 'pssi', 'mochamad', 'iriawan', 'stadion', 'madya', 'kitagaruda' 'potret', 'presiden', 'fifa', 'gianni', 'infantino', 'serta', 'jajar', 'main', 'sepak', 'bola', '', 'ketua', 'umum', 'pssi', 'mochamad', 'iriawan', '', 'stadion', 'madya', 'kitagaruda',
Selanjutnya data akan dipilah untuk menghapus data Tweet yang terdapat duplikat maka dari itu data yang diperoleh ketika crawling data sebanyak 4907 data terdapat data duplikat sebanyak 2782 data sehingga data yang akan digunakan pada tahap selanjtnya yaitu 2125 data.

## 3.3 Pelabelan Data
Pada tahap ini, setiap teks Tweet diklasifikasikan sebagai dua kategori, yaitu positif dan negatif. Proses pelabelan dilakukan secara manual dengan melihat satu per satu Tweet yang berupa opini digunakan dalam klasifikasi. Nilai aktual  dari  data  dapat  divalidasi  oleh  tenaga  ahli  yaitu  pihak  ahli  dari  dosen  Bahasa  Indonesia  sebagai  bahan validasi dalam menetukan nilai sentimen. Beberapa hasil pelabelan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Label Manual Tweet Sentimen ada hal yang baik buat sepak bola indonesia etbola reformasi transformasi total sepak bola indonesia jokowi menerapkan teknologimitigasi kurang ajar salah lihat bola bukannya bola sepak yang diincar malah bola bilyar setiap anak di dunia yg main sepak bola ingin menjadi pele positif positif negatif positif

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Dokumen  teks  yang  telah  melalui  beberapa  preprocess  kemudian  diteruskan  pada  metode  pembobotan  melalui penggunaan  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF).  Pembobotan  kata  diperlukan  untuk mengganti term sebagai angka sehingga dapat dihitung dan diproses ketahap selanjutnya. Hasil pembobotan TF- IDF mengacu pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil TF-IDF TERM TF-IDF d1 d2 d3 d4 baik 0,101 0 0 0 sepak 0 0 0 0 bola 0 0 0 0
TERM TF-IDF d1 d2 d3 d4 indonesia 0,05 0,038 0 0 etbola 0,101 0 0 0 reformasi 0,101 0 0 0 transformasi 0 0,075 0 0 total 0 0,075 0 0 jokowi 0 0,075 0 0 terap 0 0,075 0 0 teknologimitigasi 0 0,075 0 0 kurang 0 0 0,086 0 ajar 0 0 0,086 0 salah 0 0 0,086 0 incar 0 0 0,086 0 bilyar 0 0 0,086 0 anak 0 0 0 0,101 dunia 0 0 0 0,101 main 0 0 0 0,101 pele 0 0 0 0,101

## 3.5 Klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes
Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  Bernoulli  Naïve  Bayes.  Data  yang  digunakan setelah melalui tahap preprocess sebanyak 2125 dengan positif 1799 dan negatif 314. Proses klasifikasi dilakukan dengan Jupyter Notebook dan menggunakan Bahasa pemograman Python. Data yang akan digunakan kemudian akan dibagi menjadi 90% data training dan 10% data testing. Proses klasifikasi mendapatkan akurasi sebesar 88% yang dinyatakan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Akurasi Bernoulli Naïve Bayes

## 3.6 Evaluasi
Proses  evaluasi  berdasarkan hasil dari  klasifikasi  menggunakan  Bernoulli  Naïve bayes dapat  dilakukan dengan baik. Confussion Matrix menyatakan beberapa laporan yang penting, seperti jumlah data uji manual dan jumlah data uji dari prediksi klasifikasi setiap kelasnya, presisi, dan recal dari setiap kelas targetnya. Confussion Matrix menunjukkan seberapa banyak nilai true positive dan true negative, false negative dan false positive dari data uji. Hasil Confussion Matrix ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Confussion Matrix
Tahap selanjutnya hasil evaluasi ditunjukkan dalam nilai presisi, recal, dan akurasi pada hasil menggunakan python yang dinyatakan pada gambar 5.
Predicted Negative Positive Actual Positive 10 19 Negative 6 177
Berdasarkan  gambar  diatas,  hasil  evaluasi  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  88%  yang  dikategorikan tinggi dengan negatif presisi 62%, positif presisi 90%, negatif recal 34%, positif recal 97%, negatif f1-score 44%, dan positif f1-score 93%. Total rata-rata setiap kelas presisi sebesar 76%, recal sebesar 66%, dan f1-score sebesar 69% kemudian total rata-rata dari semua kelas presisi sebesar 87%, recal sebesar 88%, dan f1-score sebesar 87%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  implementasi  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mengklasifikasi  sentimen Transformasi dan Reformasi Sepak Bola pada media sosial Twitter menggunakan algortima Naïve Bayes dengan Bernoulli Naïve Bayes. Klasifikasi dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu positif dan negatif. Pengujian klasifikasi  Bernoulli  Naïve  Bayes  dilakukan  dengan  4907  dataset  yang  diperoleh  dari  media  sosial  Twitter, terdapat  data  duplikat  sehingga  menjadi  2125  data  yang  digunakan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  dengan menggunakan 2125 dataset yang telah dilakukan preprocessing menghasilkan akurasi sebesar 88% dengan nilai presisi  negatif  62%,  presisi  positif  90%, recal  negatif  34%  dan recal  positif  97%.  Pengujian  dilakukan  dengan membagi  data  menjadi  90%  data  training  dan  10%  data  testing.  Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa banyak  Tweet  yang merupakan sentimen positif terkait Transformasi  dan Reformasi  sepak Bola. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa implementasi yang dilakukan dengan Bernoulli Naïve Bayes mampu dilakukan dengan kategori tinggi, untuk penelitian selanjutnya pada klasifikasi sentimen Tranformasi dan Reformasi sepak Bola pada media  sosial  Twitter  dapat  dilakukan  dengan  menambah  jumlah  data  serta  penambahan  fitur-fitur  pada preprocessing data. Kemudian pada proses klasifikasi dapat dilakukan dengan varian lain dari Naïve Bayes. Selain itu, klasifikasi sentimen pada Tranformasi dan Reformasi dapat dilakukan menggunakan k-fold cross validation.

## REFERENCES
[1]  S.  Raja  Manaek  Pakpahan,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Performa  Klub  Sepak  Bola  Pada  Dokumen  Twitter Menggunakan Support Vector Machine Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 7, pp. 2548–964, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2]  B. Mas Pintoko and K. Muslim, “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-Proceeding of Engineering, vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
[3]  L. D. Mahbubah and E. Zuliarso, “Analisa Sentimen twitter Pada PILPRES 2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Proceeding SINTAK , pp. 193–199, 2019.
[4]  M. D. Alizah, A. Nugroho, U. Radiyah, and W. Gata, “Sentimen Analisis Terkait ‘Lockdown’ pada Sosial Media Twitter,” CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal),  vol.  12,  no.  3,  p.  143,  Mar.  2021,  doi: 10.22303/csrid.12.3.2020.143-149.
[5]  F. Agus Maulana, I. Ernawati, and J. R. Fatmawati, “Analisa Sentimen Cyberbullying Di Jejaring Sosial Twitter Dengan Algoritma Naive Bayes,” Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), pp. 529–538, 2020.
[6]  L.  Moh.Yasid  &  Junaedi,  “Analisis  Sentimen  Maskapai  Citilink  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  KATA KUNCI,” 2019. [Online]. Available: http://www.Twitter.com
[7]  I. Verawati and B. S. Audit, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1411, Jul. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[8]  M.  R.  Fanani,  “Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis  Forward  Selection  Untuk  Prediksi  Bimbingan  Konseling  Siswa,” JurnalDISPROTEK, vol. 11, no. 1, pp. 13–22, 2020.
[9]  M. Saraswati and D. Riminarsih, “Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan KRL Commuterline Berdasarkan Data Twitter Menggunakan Algoritma Bernoulli Naive Bayes,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 25, no. 3, pp. 225–238, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i3.3256.
[10] H. Ashari, D. Arifianto, H. Azizah, and A. Faruq, “Perbandingan Kinerja Algoritma Multinominal Naive Bayes (MNB, Multivariate Bernoulli dan Rocchio Algortihm Dalam Klasifikasi Konten Berita Hoax Berbahasa Indonesia Pada Media Sosial,” http://repository.unmuhjember.ac.id, 2020.
[11] I. Puspita Dewi and K. Muslim Lhaksmana, “Prediksi Retweet Menggunakan Metode Bernoulli dan Gaussian Naive Bayes di Media Sosial Twitter Dengan Topik Vaksinasi Covid-19,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 5, 2021.
[12] N. S. Wardani, A. Prahutama, and P. Kartikasari, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Klasifikasi Naive Bayes Untuk Model Bernoulli dan Multinominal,”  Jurnal Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 237–246, 2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[13] H. Azizah, B. S. Rintyarna, and T. A. Cahyanto, “Sentimen Analisis Untuk Mengukur Kepercayaan Masyarakat Terhadap Pengadaan  Vaksin  Covid-19  Berbasis  Bernoulli  Naive  Bayes,”  BIOS :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Rekayasa Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 23–29, Mar. 2022, doi: 10.37148/bios.v3i1.36.
[14] A.  Yodi  Prayoga,  A.  Id  Hadiana,  and  F.  Rakhmat  Umbara,  “Deteksi  Hoax  pada  Berita  Online  Bahasa  Inggris Menggunakan Bernoulli Naïve Bayes dengan Ekstraksi Fitur Tf-Idf,” Jurnal Health Sains, vol. 2, no. 10, pp. 1808–1823, Oct. 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i10.327.
[15] D.  F.  A.  Putri,  Ir.  Mohammad  Masjkur,  M.S.,  and  I.  Indahwati,  “Penerapan  Bernoulli  Naïve  Bayes  untuk  Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Layanan Online Food Delivery di Indonesia,” Xplore: Journal of Statistics, vol. 12, no. 1, pp. 50–62, Jan. 2023, doi: 10.29244/xplore.v12i1.1110.
[16] R.  R.  Ramadhan  and  U.  Saprudin,  “Penerapan  Rapidminer  menggunakan  metode  K-Means  untuk  Pengelompokkan Puskesmas pada Cakupan Imunisasi Dasar (Studi Kasus : Kota Bandung),” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 176–187, Sep. 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1238.
[17] A.  Muljono,  D.  Putri  Artanti,  A.  Syukur,  A.  Prihandono,  and  D.  I.  Rosal  Moses  Setiadi,  “Sentimen  Untuk  Penilaian Pelayanan Situs Belanja Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Konferensi Nasional Sistem Informasi , pp. 8–9, 2018, [Online]. Available: http://twitter.com
[18] W.  Pratiwi  Ali  and  Y.  Sibaroni,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kinerja  Presiden  Indonesia  Dalam  Aspek Ekonomi, Pembangunan Berdasarkan Opini dari Twitter,” e-Proceeding of Engineering , vol. 6, pp. 8637–8649, 2019.
[19] K.  C.  A.  P.  Hedva,  W.  Suharso,  and  Q.  A’yun,  “Pengklasifikasian  Kanker  Payudara  Dan  Kanker  Paru-Paru  Dengan Metode Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes, Dan Bernoulli Naïve Bayes,” Jurnal Smart Teknologi, vol. 3, no. 4, pp. 2774–1702, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST